本文目录导读：
Kaggle作为全球最大的数据科学竞赛平台，吸引了无数数据科学家和爱好者投身其中，泰坦尼克号数据集作为经典入门项目，一直是广大数据爱好者热衷探讨的焦点，本文将从多个角度对泰坦尼克号数据集进行分析，旨在揭示这场灾难背后的生存密码。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
数据集简介
泰坦尼克号数据集包含两部分：一是乘客信息，二是船票信息，乘客信息包括姓名、性别、年龄、票号、舱位等级、是否生存等字段；船票信息包括票号、票价、出发港口等字段，通过这两部分数据，我们可以对泰坦尼克号灾难的幸存者与遇难者进行深入分析。
数据预处理
在进行分析之前，我们需要对数据进行预处理，包括以下步骤：
1、数据清洗：去除重复数据、缺失值处理、异常值处理等。
2、特征工程：对年龄、票价等字段进行转换，如年龄分组、票价区间划分等。
3、数据转换：将性别、舱位等级等类别型数据转换为数值型数据，方便后续分析。
数据分析
1、乘客年龄与生存率
通过分析乘客年龄与生存率的关系，我们可以发现：年轻乘客的生存率较高，而老年乘客的生存率较低，这可能是因为老年乘客身体状况较差，难以应对灾难。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
2、性别与生存率
性别在泰坦尼克号灾难中起到了关键作用，女性乘客的生存率明显高于男性乘客，这可能与当时的社会地位、道德观念有关，在灾难发生时，船员优先救助女性乘客，从而提高了她们的生存率。
3、舱位等级与生存率
舱位等级与生存率呈正相关，头等舱乘客的生存率最高，三等舱乘客的生存率最低，这可能与舱位等级所代表的票价、船舱设施、座位位置等因素有关。
4、票价与生存率
票价与生存率没有明显关系，虽然票价较高可能意味着舱位等级较高，但票价本身并不能直接决定乘客的生存率。
通过对泰坦尼克号数据集的分析，我们可以得出以下结论：
图片来源于网络，如有侵权联系删除
1、年轻乘客、女性乘客、头等舱乘客的生存率较高。
2、舱位等级与生存率呈正相关，但票价与生存率没有明显关系。
3、泰坦尼克号灾难背后，性别、年龄、舱位等级等因素在乘客生存中起到了关键作用。
泰坦尼克号数据集为我们提供了一个研究灾难背后生存密码的绝佳案例，通过对数据的深入挖掘和分析，我们可以更好地了解历史事件，并为未来类似事件提供借鉴。
标签： #kaggle泰坦尼克号数据分析
评论列表