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泰坦尼克号数据集分析r语言,泰坦尼克号灾难数据洞察,R语言视角下的生存率解析

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本文目录导读:

  1. 数据集简介
  2. R语言环境搭建
  3. 数据预处理
  4. 生存率分析
  5. 影响因素分析

随着数据科学和机器学习技术的飞速发展,数据分析在各个领域都扮演着越来越重要的角色,在众多数据集之中,泰坦尼克号数据集因其独特的历史背景和丰富的数据信息而备受关注,本文将从R语言视角出发,对泰坦尼克号数据集进行深入分析,探究影响乘客生存率的因素。

泰坦尼克号数据集分析r语言,泰坦尼克号灾难数据洞察,R语言视角下的生存率解析

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数据集简介

泰坦尼克号数据集包含了泰坦尼克号乘客的10485人信息,包括年龄、性别、票价、舱位等级、是否 survived(生存)等字段,通过分析这些数据,我们可以了解乘客的生存状况以及影响生存的因素。

R语言环境搭建

在开始分析之前,我们需要搭建R语言环境,以下是搭建R语言环境的基本步骤:

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:从官网(https://www.rstudio.com/)下载并安装RStudio,作为R语言的集成开发环境。

3、安装相关包:在RStudio中,使用以下命令安装必要的R包:

install.packages("dplyr")
install.packages("ggplot2")
install.packages("readr")

数据预处理

1、数据导入:使用readr 包中的read_csv 函数将数据集导入R环境。

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data <- read_csv("titanic.csv")

2、数据清洗:对数据进行初步清洗,包括处理缺失值、异常值等。

data <- na.omit(data) # 删除含有缺失值的行
data <- data %>%
  filter(!is.na(embarked)) # 删除 embark_town 为 NA 的行

3、数据转换:将数据转换为适合分析的形式,如将年龄转换为区间。

data$age_group <- cut(data$age, breaks = c(-Inf, 18, 35, 50, Inf), 
                     labels = c("儿童", "青年", "中年", "老年"), include.lowest = TRUE)

生存率分析

1、生存率计算:使用table 函数计算不同特征下乘客的生存率。

survival_rates <- table(data$survived, data$sex, data$pclass)

2、生存率可视化:使用ggplot2 包进行可视化。

ggplot(data, aes(x = sex, fill = survived)) +
  geom_bar(position = "fill") +
  labs(x = "性别", y = "生存率", fill = "生存状态") +
  theme_minimal()

3、生存率比较:比较不同性别、舱位等级、年龄组等特征下的生存率。

ggplot(data, aes(x = pclass, fill = survived)) +
  geom_bar(position = "fill") +
  labs(x = "舱位等级", y = "生存率", fill = "生存状态") +
  theme_minimal()

影响因素分析

1、性别因素:从可视化结果可以看出,女性乘客的生存率明显高于男性乘客。

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2、舱位等级因素:一等舱乘客的生存率明显高于二等舱和三等舱乘客。

3、年龄因素:儿童和中年乘客的生存率较高,而老年乘客的生存率较低。

本文从R语言视角对泰坦尼克号数据集进行了生存率分析,探究了影响乘客生存率的因素,结果表明,性别、舱位等级和年龄是影响乘客生存率的重要因素,通过数据分析,我们可以更好地了解历史事件,为类似事件提供借鉴和启示。

标签: #泰坦尼克号数据集分析python

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