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《泰坦尼克号数据预处理：挖掘历史数据背后的真相》
泰坦尼克号的沉没是历史上最著名的海难之一，对泰坦尼克号相关数据进行处理和可视化，不仅可以让我们从数据的角度重新审视这场悲剧，还能从中挖掘出许多有价值的信息，例如哪些因素影响了乘客的生存几率等，在进行分析之前，数据预处理是至关重要的一步。
数据来源与初步观察
我们获取到的泰坦尼克号数据集通常包含多个字段，如乘客的姓名、性别、年龄、舱位等级、是否幸存等信息。
对数据进行初步的查看，可以发现数据可能存在一些缺失值，例如年龄字段可能有部分乘客的信息缺失，数据类型也需要进行调整，像一些本应是数值类型的字段可能被错误地识别为其他类型。
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缺失值处理
1、年龄缺失值处理
- 一种常见的方法是使用均值填充，计算出所有已知年龄乘客的平均年龄，然后将这个均值填充到年龄缺失的记录中，但是这种方法有一定的局限性，因为它假设年龄的分布是均匀的，没有考虑到不同舱位等级、性别等因素对年龄分布的影响。
- 更合理的方法是基于其他特征进行填充，可以根据乘客的舱位等级和性别分组，计算每个组内的年龄均值或中位数，然后用相应组的统计值来填充该组内年龄缺失的乘客，这样可以更好地反映不同群体的年龄特征。
2、舱位缺失值处理
- 如果舱位信息缺失，我们可以根据乘客的票价、登船港口等相关信息来推测，票价较高的乘客更有可能处于较高等级的舱位，从不同登船港口登船的乘客可能也有不同的舱位分布规律。
数据类型转换
1、数值类型转换
- 像乘客编号这样的字段，虽然在数据集中是数字形式，但它实际上是一种标识，不具有数值计算的意义，可能需要将其转换为字符型或者只作为索引使用。
- 而像票价这样的字段，如果被错误地识别为字符型（例如包含货币符号等情况），需要进行处理，去除无关字符并转换为数值型，以便后续的统计分析，如计算票价的平均值、标准差等。
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2、分类类型转换
- 对于性别字段，通常以字符形式表示（如'male'和'female'），在进行分析时，为了方便计算，可以将其转换为数值型，例如用0表示男性，1表示女性。
- 舱位等级也可以进行类似的转换，将其原来的等级标识（如'First'、'Second'、'Third'）转换为数字1、2、3，这样更有利于在模型中进行处理。
异常值处理
1、票价异常值
- 在票价数据中可能存在一些异常高或异常低的值，异常高的票价可能是由于特殊的舱位服务或者购票渠道等因素造成的，但也可能是数据录入错误，对于异常高的票价，可以通过分析与该乘客相关的其他特征（如舱位等级、登船港口等）来判断其合理性，如果确定为不合理的异常值，可以采用一些统计方法进行修正，如将其替换为该舱位等级票价的上限值（根据数据分布确定）。
- 对于异常低的票价，同样需要结合其他特征进行分析，如果是由于特殊优惠或者员工福利等合理原因导致的，可以保留；如果是错误数据，则可以采用与处理异常高值类似的方法进行修正。
2、年龄异常值
- 年龄数据中可能存在一些超出正常人类年龄范围的值，这可能是数据错误，对于这些异常年龄值，可以根据整体年龄分布情况，例如设定一个合理的年龄范围（如1 - 100岁），将超出这个范围的年龄值进行修正或删除。
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特征工程
1、新特征创建
- 可以根据现有的数据创建新的特征，根据乘客的姓名创建一个表示头衔（如'Mr.'、'Mrs.'、'Miss'等）的新特征，头衔可能与乘客的社会地位、性别以及生存几率等有关。
- 还可以创建一个家庭规模的特征，通过计算与该乘客同行的家庭成员数量（如兄弟姐妹、配偶、父母子女等的数量之和），家庭规模可能会影响乘客在紧急情况下的生存决策和生存几率。
2、特征选择
- 在众多的特征中，并不是所有的特征都对分析目标（如乘客的生存情况）有显著影响，可以通过一些统计方法，如相关性分析，来选择与生存情况相关性较高的特征，发现年龄、性别、舱位等级等特征与生存几率有较高的相关性，而乘客的姓名本身（除了头衔部分）可能与生存几率相关性较低，可以在后续的分析中选择性地使用这些特征。
数据可视化准备
经过数据预处理后，数据就可以用于可视化了，为了直观地展示不同舱位等级乘客的生存情况，可以将舱位等级作为x轴，生存比例作为y轴绘制柱状图，或者为了展示年龄与生存几率的关系，可以绘制散点图，并根据是否幸存对散点进行不同颜色的标记，数据预处理确保了可视化的准确性和有效性，能够帮助我们更好地从数据中发现规律和提取信息，从而深入了解泰坦尼克号事件背后隐藏的各种关系。
泰坦尼克号数据的预处理是一个复杂但必要的过程，它为后续的数据分析和可视化奠定了坚实的基础，使我们能够更准确地解读历史数据中的故事。
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