本文目录导读：
在浩瀚的历史长河中，泰坦尼克号沉船事件无疑是其中最令人扼腕叹息的一页，这起灾难不仅夺走了1500多条生命，也为我们留下了宝贵的数据财富——泰坦尼克号数据集，本文将运用R语言，对这一数据集进行深度剖析，探究生死抉择背后的奥秘。
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数据集简介
泰坦尼克号数据集包含712个乘客的详细信息，包括年龄、性别、舱位等级、船票价格、生存状态等，通过分析这些数据，我们可以了解当时的社会背景、乘客的生存概率以及各种因素对生存概率的影响。
R语言环境搭建
1、安装R语言：从官网（https://www.r-project.org/）下载并安装R语言。
2、安装RStudio：RStudio是一款集成了R语言开发环境的IDE，可以从官网（https://www.rstudio.com/）下载并安装。
3、安装所需R包：在RStudio中，打开控制台，输入以下命令安装所需的R包。
install.packages("dplyr")
install.packages("ggplot2")
install.packages("caret")
install.packages("randomForest")数据预处理
1、数据导入：将泰坦尼克号数据集导入RStudio，可以使用read.csv函数实现。
data <- read.csv("titanic.csv")2、数据清洗：检查数据是否存在缺失值、异常值等，并进行相应的处理。
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检查缺失值 sum(is.na(data)) 处理缺失值 data$Age[is.na(data$Age)] <- mean(data$Age, na.rm = TRUE) data$Fare[is.na(data$Fare)] <- mean(data$Fare, na.rm = TRUE)
3、数据转换：将分类变量转换为因子类型，方便后续分析。
data$Sex <- factor(data$Sex) data$Pclass <- factor(data$Pclass) data$Survived <- factor(data$Survived)
数据可视化
1、乘客年龄分布：使用ggplot2包绘制乘客年龄分布图。
library(ggplot2) ggplot(data, aes(x = Age, fill = Survived)) + geom_histogram(binwidth = 10, alpha = 0.5) + labs(title = "乘客年龄分布", x = "年龄", y = "频率")
2、乘客舱位等级分布：使用ggplot2包绘制乘客舱位等级分布图。
ggplot(data, aes(x = Pclass, fill = Survived)) + geom_bar(stat = "count") + labs(title = "乘客舱位等级分布", x = "舱位等级", y = "频率")
3、乘客性别与生存率关系：使用ggplot2包绘制乘客性别与生存率关系图。
ggplot(data, aes(x = Sex, fill = Survived)) + geom_bar(stat = "count") + labs(title = "乘客性别与生存率关系", x = "性别", y = "频率")
模型构建与预测
1、模型选择：根据数据特点，选择合适的模型进行生存率预测，本文以逻辑回归模型为例。
library(caret) model <- train(Survived ~ ., data = data, method = "glm", trControl = trainControl(method = "cv", number = 10))
2、模型评估：使用交叉验证方法评估模型性能。
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confusionMatrix(model)
3、预测：使用训练好的模型对测试集进行生存率预测。
predictions <- predict(model, newdata = test_data)
通过R语言对泰坦尼克号数据集的深度剖析，我们揭示了生死抉择背后的奥秘，乘客的年龄、舱位等级、性别等因素对生存率有显著影响，本文还展示了R语言在数据处理、可视化和模型构建等方面的强大功能。
在今后的研究中，我们可以进一步探索其他影响因素，如船票价格、家庭成员关系等，以期更全面地了解泰坦尼克号沉船事件的真相，R语言作为一种功能强大的数据分析工具，在众多领域都得到了广泛应用，值得进一步学习和研究。
标签： #泰坦尼克号数据集分析python
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