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随着大数据时代的到来，数据挖掘与可视化技术逐渐成为各个领域的重要工具，本文以泰坦尼克号乘客数据为例，通过数据预处理、数据挖掘与多维可视化分析，深入挖掘乘客生存率的相关因素，以期对相关领域的研究提供有益参考。
数据来源与预处理
1、数据来源
本文所使用的数据来源于Kaggle平台上的“Titanic: Machine Learning from Disaster”竞赛数据集，包含泰坦尼克号乘客的11982条记录。
2、数据预处理
（1）数据清洗
在数据预处理阶段，我们主要对以下方面进行处理：
①缺失值处理：对于缺失值较多的字段，如“Cabin”（乘客船舱）和“Embarked”（乘客登船港口），我们采用均值、众数等方法进行填充。
②异常值处理：对于“Age”和“Fare”字段，存在一定数量的异常值，我们对这些异常值进行剔除，以避免对后续分析结果的影响。
（2）特征工程
为了更好地挖掘乘客生存率的相关因素，我们对原始数据进行以下特征工程：
①年龄分段：将“Age”字段分为0-14岁、15-24岁、25-34岁、35-44岁、45-54岁、55-64岁、65岁以上7个年龄段。
②票价分段：将“Fare”字段分为0-7、8-14、15-20、21-30、31-40、41-50、50以上7个分段。
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③船舱等级：将“Cabin”字段分为无信息、A、B、C、D、E、F、G、T共9个等级。
数据挖掘
1、相关性分析
通过计算乘客生存率与各特征字段的相关系数，我们可以发现以下关系：
（1）年龄与生存率呈负相关，即年龄越大，生存率越低。
（2）票价与生存率呈正相关，即票价越高，生存率越高。
（3）船舱等级与生存率呈正相关，即船舱等级越高，生存率越高。
2、逻辑回归分析
为了进一步挖掘乘客生存率的相关因素，我们采用逻辑回归模型进行分析，根据模型结果，以下因素对乘客生存率有显著影响：
（1）年龄：年龄越大，生存率越低。
（2）票价：票价越高，生存率越高。
（3）船舱等级：船舱等级越高，生存率越高。
（4）性别：女性乘客的生存率高于男性乘客。
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（5）登船港口：从皇后镇（Q）登船的乘客生存率高于从南安普顿（S）和查尔斯顿（C）登船的乘客。
多维可视化分析
1、生存率分布图
通过绘制生存率分布图，我们可以直观地了解不同性别、年龄、票价、船舱等级等特征的乘客生存率情况。
2、年龄与生存率关系图
通过绘制年龄与生存率关系图，我们可以清晰地看出年龄与生存率之间的负相关关系。
3、票价与生存率关系图
通过绘制票价与生存率关系图，我们可以直观地看出票价与生存率之间的正相关关系。
4、船舱等级与生存率关系图
通过绘制船舱等级与生存率关系图，我们可以看出船舱等级与生存率之间的正相关关系。
本文通过对泰坦尼克号乘客数据的预处理、数据挖掘与多维可视化分析，发现年龄、票价、船舱等级、性别和登船港口等因素对乘客生存率有显著影响，这些发现对于相关领域的研究具有一定的参考价值。
在今后的研究中，我们可以进一步挖掘乘客生存率的相关因素，并尝试构建更加精确的预测模型，将泰坦尼克号乘客数据与其他相关数据进行融合，开展更加广泛的研究，以期在数据挖掘与可视化领域取得更多成果。
标签： #泰坦尼克号数据预处理
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