本文目录导读：
1912年，被誉为“不沉的巨轮”的泰坦尼克号在首次航行中遭遇冰山撞击，导致1517人丧生，成为史上最著名的海难之一，随着大数据时代的到来，人们可以利用数据挖掘技术对泰坦尼克号事件进行深入分析，探究事故背后的原因，为后世提供警示，本文基于泰坦尼克号数据集，运用数据挖掘方法对生存率进行分析，以期揭示事故背后的规律。
数据来源及预处理
1、数据来源
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本文所使用的数据集来源于Kaggle网站上的“Titanic: Machine Learning from Disaster”数据集，包含891名乘客的详细信息，包括性别、年龄、票价、船舱等级、是否 survived（生存）等。
2、数据预处理
（1）缺失值处理：对于年龄、票价等字段，采用均值、中位数等方法填充缺失值。
（2）分类变量处理：将性别、船舱等级等分类变量转换为数值型变量，便于后续分析。
（3）特征工程：根据数据集特点，构建新的特征，如家庭规模、年龄区间等。
生存率分析
1、生存率分布
根据数据集，计算男女、不同年龄、票价、船舱等级等特征的生存率，发现以下规律：
（1）男性生存率低于女性，可能与当时社会观念有关，女性被视为弱势群体，因此获得更多关注。
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（2）年轻乘客的生存率高于老年乘客，可能与他们身体素质较好、自救能力较强有关。
（3）票价较高的乘客生存率较高，可能与他们位于船舱较高位置，逃生机会更大有关。
（4）一等舱乘客的生存率高于二等舱乘客，可能与一等舱乘客拥有更多逃生资源有关。
2、影响生存率的关键因素
通过对生存率与各特征之间的关系进行分析，发现以下关键因素：
（1）性别：女性生存率高于男性。
（2）年龄：年轻乘客生存率高于老年乘客。
（3）票价：票价较高的乘客生存率较高。
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（4）船舱等级：一等舱乘客生存率高于二等舱乘客。
（5）家庭规模：家庭成员较多的乘客生存率较高，可能与他们互相扶持有关。
通过对泰坦尼克号数据集的挖掘分析，本文揭示了以下结论：
1、泰坦尼克号沉船悲剧中，女性、年轻乘客、高票价、高船舱等级的乘客生存率较高。
2、事故发生时，乘客的性别、年龄、票价、船舱等级等特征对生存率有显著影响。
3、为提高乘客生存率，应在船舶设计、应急处理等方面加以改进。
本文通过对泰坦尼克号事件的数据挖掘分析，为后世提供了宝贵的经验和教训，有助于提高船舶安全性能，保障乘客生命安全。
标签： #泰坦尼克号数据挖掘分析报告
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