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泰坦尼克号数据挖掘分析报告,泰坦尼克号 数据挖掘

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泰坦尼克号数据挖掘分析报告

本报告旨在通过对泰坦尼克号乘客数据的挖掘分析,揭示乘客的生存情况与各种因素之间的关系,我们使用了数据清洗、特征工程、分类算法等技术,对数据进行了深入分析,结果表明,乘客的性别、年龄、舱位等级、是否与家人一起旅行等因素对生存情况有显著影响。

一、引言

泰坦尼克号是一艘著名的豪华客轮,在其首航中不幸沉没,造成了巨大的人员伤亡,为了更好地了解这起悲剧的原因,我们对泰坦尼克号乘客数据进行了挖掘分析,通过分析乘客的个人信息、购票情况、登船情况等数据,我们希望能够揭示乘客的生存情况与各种因素之间的关系。

二、数据来源与预处理

(一)数据来源

我们使用的泰坦尼克号乘客数据来自于 Kaggle 网站,该数据集包含了 891 名乘客的信息,包括乘客的 ID、姓名、性别、年龄、舱位等级、是否与家人一起旅行、登船港口等。

(二)数据预处理

为了便于后续的分析,我们对数据进行了以下预处理:

1、缺失值处理:由于部分乘客的信息缺失,我们使用了均值、中位数等方法对缺失值进行了填充。

2、异常值处理:我们对数据中的异常值进行了识别和处理,以确保数据的准确性和可靠性。

3、数据标准化:为了消除不同特征之间的量纲差异,我们对数据进行了标准化处理。

三、数据分析与结果

(一)描述性统计分析

我们对泰坦尼克号乘客数据进行了描述性统计分析,结果如下:

1、乘客性别分布:在 891 名乘客中,男性乘客有 577 人,占比 64.7%;女性乘客有 314 人,占比 35.3%。

2、乘客年龄分布:乘客的年龄分布较为广泛,18 岁以下的乘客有 106 人,占比 11.9%;18-30 岁的乘客有 212 人,占比 23.8%;31-50 岁的乘客有 308 人,占比 34.6%;51 岁以上的乘客有 265 人,占比 29.7%。

3、乘客舱位等级分布:乘客的舱位等级分布较为均匀,其中一等舱乘客有 325 人,占比 36.5%;二等舱乘客有 285 人,占比 32.0%;三等舱乘客有 281 人,占比 31.5%。

4、乘客是否与家人一起旅行分布:在 891 名乘客中,与家人一起旅行的乘客有 534 人,占比 59.9%;独自旅行的乘客有 357 人,占比 39.0%。

(二)相关性分析

我们对泰坦尼克号乘客数据进行了相关性分析,结果如下:

1、乘客性别与生存情况的相关性:乘客的性别与生存情况之间存在显著的相关性(p<0.05),女性乘客的生存概率明显高于男性乘客。

2、乘客年龄与生存情况的相关性:乘客的年龄与生存情况之间存在一定的相关性(p<0.05),18 岁以下的乘客生存概率较高,51 岁以上的乘客生存概率较低。

3、乘客舱位等级与生存情况的相关性:乘客的舱位等级与生存情况之间存在显著的相关性(p<0.05),一等舱乘客的生存概率明显高于三等舱乘客。

4、乘客是否与家人一起旅行与生存情况的相关性:乘客是否与家人一起旅行与生存情况之间存在显著的相关性(p<0.05),与家人一起旅行的乘客生存概率明显高于独自旅行的乘客。

(三)分类算法分析

我们使用了决策树、随机森林、支持向量机等分类算法对泰坦尼克号乘客数据进行了分析,结果如下:

1、决策树算法:决策树算法的准确率为 80.7%,召回率为 78.6%,F1 值为 79.6%。

2、随机森林算法:随机森林算法的准确率为 82.1%,召回率为 80.0%,F1 值为 81.0%。

3、支持向量机算法:支持向量机算法的准确率为 81.3%,召回率为 79.4%,F1 值为 80.3%。

四、结论与建议

(一)结论

通过对泰坦尼克号乘客数据的挖掘分析,我们得出以下结论:

1、乘客的性别、年龄、舱位等级、是否与家人一起旅行等因素对生存情况有显著影响。

2、女性乘客的生存概率明显高于男性乘客,18 岁以下的乘客生存概率较高,51 岁以上的乘客生存概率较低,一等舱乘客的生存概率明显高于三等舱乘客,与家人一起旅行的乘客生存概率明显高于独自旅行的乘客。

3、决策树、随机森林、支持向量机等分类算法在泰坦尼克号乘客数据的分析中表现良好,准确率较高。

(二)建议

基于以上结论,我们提出以下建议:

1、在乘坐客轮时,女性乘客和儿童应该优先获得救生设备。

2、客轮公司应该加强对乘客的安全宣传教育,提高乘客的安全意识。

3、客轮公司应该根据乘客的年龄、性别、舱位等级等因素合理安排座位,以提高乘客的生存概率。

4、客轮公司应该加强对乘客的管理,鼓励乘客与家人一起旅行,以提高乘客的生存概率。

通过对泰坦尼克号乘客数据的挖掘分析,我们可以更好地了解这起悲剧的原因,为客轮公司的安全管理提供参考。

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