泰坦尼克号可视化数据处理流程

泰坦尼克号的数据可视化处理流程通常包括以下几个步骤：

1. **数据导入**：首先从CSV文件或其他数据源加载数据，比如Kaggle上提供的Titanic数据集，使用Python库如pandas读取。

import pandas as pd
data = pd.read_csv('titanic_data.csv')

2. **数据预览**：查看数据的基本信息，理解各列含义，包括乘客特征（如年龄、性别、舱位等级等）、船票价格、登船地点以及生死结果等。

print(data.head())

3. **数据清洗**：处理缺失值、异常值和非数值类型数据。例如，对于空缺的`Age`值可以用平均数、众数填充，或者通过插值法估算；对于类别数据，可以转换编码（one-hot encoding）。

4. **数据探索**：创建各种图表来分析分布趋势和相关性，如直方图（展示年龄分布）、散点图（检查年龄与票价的关系）、生存率饼图（看各因素对生存的影响）。

import matplotlib.pyplot as plt
data['Survived'].value_counts().plot(kind='pie')

5. **特征工程**：根据发现的模式创建新特征，如家庭大小（SibSp + Parch），或者将标题（Mr., Mrs., Miss...）转换为数字表示社会地位。

6. **数据可视化**：使用seaborn或bokeh等高级库创建更复杂的交互式图形，比如热力图（展示性别、舱位和存活率的关系）或树状图（展示亲属关系）。

7. **模型准备**：为了最终的预测任务（如回归或分类），可能还需要将数据划分为训练集和测试集，并进行特征缩放或标准化。

8. **模型评估**：完成建模后，可视化模型性能，如混淆矩阵、ROC曲线或AUC，评估预测结果。

在整个流程中，