本文探讨了泰坦尼克号数据的处理与可视化过程，包括数据预处理、乘客数据深度挖掘，从预处理到可视化解析，旨在展示如何通过数据处理技术深入分析历史事件中的数据，揭示乘客生存率的关联因素。
本文目录导读：
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泰坦尼克号，这艘被誉为“不沉的巨轮”，在1912年4月14日遭遇冰山撞击后沉没，造成了1500多人死亡的悲剧，时至今日，关于泰坦尼克号的资料和故事仍吸引着无数人的关注，本文将以泰坦尼克号乘客数据为研究对象，通过数据预处理、数据分析和可视化，揭示这场悲剧背后的社会现象。
数据预处理
1、数据来源
本文所使用的数据来自Kaggle平台上的泰坦尼克号乘客数据集，该数据集包含了乘客的年龄、性别、票价、舱位等级、是否存活等信息。
2、数据预处理
（1）数据清洗
在数据预处理阶段，首先对数据进行清洗，包括以下步骤：
① 删除缺失值：对数据进行检查，删除缺失值较多的乘客信息。
② 处理异常值：对年龄、票价等数据进行异常值处理，确保数据质量。
③ 数据转换：将年龄、票价等数据进行转换，使其更适合后续分析。
（2）数据整合
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将乘客数据与船票数据、舱位数据等整合，形成一个完整的数据集。
数据分析
1、乘客性别比例分析
通过分析乘客性别比例，可以了解当时社会对女性的歧视程度，从数据中可以看出，男性乘客数量明显多于女性乘客。
2、乘客年龄分布分析
通过分析乘客年龄分布，可以了解当时社会的人口结构，从数据中可以看出，乘客年龄主要集中在20-40岁之间。
3、乘客票价分布分析
通过分析乘客票价分布，可以了解当时社会阶层的差异，从数据中可以看出，票价较高的乘客大部分来自上等舱，而票价较低的乘客则来自三等舱。
4、乘客舱位等级分析
通过分析乘客舱位等级，可以了解当时社会的等级制度，从数据中可以看出，上等舱乘客的存活率明显高于三等舱乘客。
可视化解析
1、乘客性别比例可视化
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使用柱状图展示乘客性别比例，从图中可以看出，男性乘客数量明显多于女性乘客。
2、乘客年龄分布可视化
使用直方图展示乘客年龄分布，从图中可以看出，乘客年龄主要集中在20-40岁之间。
3、乘客票价分布可视化
使用箱线图展示乘客票价分布，从图中可以看出，票价较高的乘客大部分来自上等舱，而票价较低的乘客则来自三等舱。
4、乘客舱位等级分析可视化
使用散点图展示乘客舱位等级与存活率的关系，从图中可以看出，上等舱乘客的存活率明显高于三等舱乘客。
通过对泰坦尼克号乘客数据的预处理、数据分析和可视化，本文揭示了这场悲剧背后的社会现象，从性别比例、年龄分布、票价分布和舱位等级等方面，我们可以看到当时社会存在的歧视、等级制度等问题，这为我们了解历史、反思现实提供了有益的启示。
在今后的研究中，可以进一步拓展数据来源，增加更多维度的分析，以更全面地揭示泰坦尼克号悲剧背后的原因，还可以将此类研究应用于其他历史事件，为历史研究提供新的视角。
标签： #可视化分析流程
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