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在浩瀚的历史长河中，泰坦尼克号的沉没事件无疑是其中最为悲壮的一页，在这场灾难的背后，却蕴藏着丰富的数据信息，本文将运用Python数据分析技术，对泰坦尼克号数据集进行深度剖析，以期从另一个角度解读这场悲剧。
数据集简介
泰坦尼克号数据集包含711位乘客的详细信息，包括年龄、性别、票价、舱位等级、是否存活等，数据集分为两部分：一部分为训练集，包含706位乘客的信息；另一部分为测试集，包含5位乘客的信息，以下是数据集的部分结构：
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1、Pclass：乘客舱位等级（1为头等舱，2为二等舱，3为三等舱）
2、Sex：乘客性别（“male”为男性，“female”为女性）
3、Age：乘客年龄
4、SibSp：乘客在船上的兄弟姐妹或配偶数量
5、Parch：乘客在船上的子女数量
6、Fare：乘客的票价
7、Embarked：乘客登船的港口（C为南安普顿，Q为皇后镇，S为悉尼）
8、Survived：乘客是否存活（1为存活，0为遇难）
Python数据分析
1、数据预处理
我们需要对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理和数据类型转换等。
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（1）缺失值处理：对于Age、SibSp、Parch和Fare等字段，我们可以使用均值、中位数或众数进行填充，对于Embarked字段，由于缺失值较少，我们可以直接删除缺失值。
（2）异常值处理：对于Age字段，我们可以将小于0或大于120的值视为异常值，并进行删除。
（3）数据类型转换：将Sex、Embarked和Survived字段转换为类别数据类型。
2、数据可视化
通过数据可视化，我们可以直观地了解数据分布情况。
（1）生存率分析：根据Pclass和Sex绘制生存率柱状图，观察不同舱位和性别的生存率差异。
（2）票价分布分析：根据Pclass绘制票价直方图，观察不同舱位的票价分布情况。
3、特征工程
（1）年龄分段：将Age字段分为5个年龄段，以便更好地分析年龄对生存率的影响。
（2）票价分段：将Fare字段分为4个价格区间，以便更好地分析票价对生存率的影响。
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4、模型构建与评估
（1）模型选择：由于这是一个二分类问题，我们可以选择逻辑回归、决策树、随机森林等模型进行训练。
（2）模型训练与评估：使用训练集对模型进行训练，并使用测试集对模型进行评估。
通过对泰坦尼克号数据集的Python数据分析，我们可以得出以下结论：
1、在泰坦尼克号沉没事件中，头等舱乘客的生存率高于二等舱和三等舱乘客。
2、男性乘客的生存率低于女性乘客。
3、年轻乘客的生存率高于老年乘客。
4、高票价乘客的生存率高于低票价乘客。
通过对泰坦尼克号数据集的深度剖析，我们不仅了解了这场悲剧的成因，还揭示了数据背后的规律，这为我们运用数据分析技术解决实际问题提供了有益的启示。
标签： #泰坦尼克号数据集分析
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