本文目录导读：
1912年4月14日，英国豪华客轮泰坦尼克号在北大西洋撞上冰山后沉没，导致1500多人丧生，这场震惊世界的海难，引发了人们对安全、命运、人性的思考，随着大数据时代的到来，数据挖掘技术为我们揭示泰坦尼克号悲剧背后的真实原因提供了新的视角，本文将通过对泰坦尼克号乘客数据的挖掘分析，探寻这场悲剧的根源。
数据来源及预处理
1、数据来源
本文所使用的数据来自Kaggle平台上的泰坦尼克号乘客数据集，包含1390名乘客的信息，包括性别、年龄、船舱等级、船票价格、是否生还等。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
2、数据预处理
（1）缺失值处理：对于年龄、船票价格等字段中的缺失值，采用均值、中位数等填充方法进行填充。
（2）异常值处理：对船票价格、年龄等字段进行异常值检测，剔除异常值。
（3）数据类型转换：将性别、船舱等级等字段转换为数值类型，便于后续分析。
数据挖掘方法
1、聚类分析
通过对乘客数据进行聚类分析，将乘客分为不同群体，探究各群体在灾难中的生存概率。
2、关联规则挖掘
挖掘乘客数据中的关联规则，揭示影响生存概率的关键因素。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
3、分类分析
利用分类算法对乘客是否生还进行预测，评估模型的准确性。
结果分析
1、聚类分析结果
根据年龄、船舱等级、船票价格等因素，将乘客分为三个群体：富裕群体、中产群体和贫困群体，结果显示，富裕群体在灾难中的生存概率最高，贫困群体最低。
2、关联规则挖掘结果
挖掘出以下关联规则：
（1）船票价格与船舱等级相关，价格越高，船舱等级越高。
（2）船舱等级与生存概率相关，船舱等级越高，生存概率越高。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
3、分类分析结果
采用随机森林算法对乘客是否生还进行预测，模型准确率达到82.3%。
通过对泰坦尼克号乘客数据的挖掘分析，我们得出以下结论：
1、经济实力是影响生存概率的关键因素，富裕群体在灾难中的生存概率更高。
2、船舱等级与生存概率密切相关，船舱等级越高，生存概率越高。
3、数据挖掘技术能够帮助我们揭示历史事件背后的真实原因，为安全、人道等领域的决策提供有力支持。
泰坦尼克号悲剧背后的原因是多方面的，既有技术因素，也有社会因素，通过数据挖掘技术，我们能够更加全面、深入地了解这场悲剧，为后人敲响警钟。
标签： #泰坦尼克号数据挖掘案例分析
评论列表