泰坦尼克号数据分析模型揭秘了这起悲剧背后的生存之谜。通过Kaggle平台，研究者深入分析了乘客数据，揭示了影响生存的关键因素，为后人提供珍贵的历史洞察。
本文目录导读：
泰坦尼克号沉船事件是历史上最著名的海难之一，1912年4月14日，这艘被誉为“永不沉没”的巨轮在北大西洋撞上冰山后沉没，造成1500多人丧生，为了揭开这一悲剧背后的生存之谜，本文将基于泰坦尼克号数据分析，探究影响乘客生存的关键因素。
数据来源与预处理
1、数据来源
本文所使用的数据集来自Kaggle平台，包含从泰坦尼克号沉船事件中幸存者和遇难者的人口统计数据、船票信息、乘客等级等。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
2、数据预处理
（1）缺失值处理：对数据集中缺失值较多的字段进行填充，如年龄、票价等。
（2）异常值处理：对年龄、票价等字段进行异常值检测，并剔除异常值。
（3）特征工程：根据实际需求，对原始数据进行特征提取和转换，如乘客等级、船票等级等。
影响因素分析
1、性别与生存率
通过数据分析发现，女性乘客的生存率明显高于男性乘客，这可能是因为在当时的船上，女性乘客被视为弱势群体，船员在逃生过程中更加关注女性的安全。
2、年龄与生存率
数据分析显示，儿童乘客的生存率较高，而老年人乘客的生存率较低，这可能是因为儿童和老年人相对体质较弱，逃生能力较差，因此逃生过程中更容易受到关注。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
3、乘客等级与生存率
数据分析表明，一等舱乘客的生存率最高，三等舱乘客的生存率最低，这可能与船舱布局、逃生通道等因素有关，一等舱乘客在逃生过程中更容易获得优先权。
4、船票等级与生存率
船票等级与乘客等级存在一定的关联，数据分析结果与乘客等级分析结果相似，一等舱船票乘客的生存率最高，三等舱船票乘客的生存率最低。
5、是否有亲属同行与生存率
数据分析发现，有亲属同行的乘客生存率较高，这可能是因为在逃生过程中，亲属之间相互扶持，提高了生存机会。
6、是否吸烟与生存率
吸烟乘客的生存率低于非吸烟乘客，这可能是因为吸烟乘客在逃生过程中更容易受到烟雾和火焰的影响。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
通过对泰坦尼克号数据分析，我们可以得出以下结论：
1、性别、年龄、乘客等级、船票等级、是否有亲属同行以及是否吸烟等因素对乘客生存率有显著影响。
2、在海难逃生过程中，弱势群体（如女性、儿童、老年人）应得到更多关注。
3、逃生通道的布局、船舱设计等因素对乘客生存率有重要影响。
4、在未来类似事件中，应加强对弱势群体的关注，提高逃生效率。
通过对泰坦尼克号数据分析，我们可以从中汲取教训，为今后的海难逃生提供有益的参考。
评论列表