泰坦尼克号生还数据分析
时间: 2024-06-05 12:05:00 浏览: 25
泰坦尼克号生还数据分析是一种数据分析方法,旨在探索泰坦尼克号沉船事件中幸存者与非幸存者之间的差异。该分析可以从多个角度进行,例如性别、年龄、船票等级等因素来探讨生还率的变化情况。通过对这些数据进行分析,我们可以深入了解当时的生存环境以及人们的生存策略。
根据数据显示,女性和儿童的生还率远高于男性和成年人;头等舱乘客的生还率也远高于二等舱和三等舱的乘客。此外,拥有家庭成员的乘客生还率也要高于独自一人旅行的乘客。
相关问题
基于泰坦尼克号生还数据的Spark数据处理分析
好的,这是一个关于Spark数据处理分析的问题。基于泰坦尼克号生还数据的Spark数据处理分析可以分为以下步骤:
1. 数据获取和清洗:获取泰坦尼克号生还数据,清洗掉无效数据和缺失值。
2. 数据预处理:对数据进行特征提取、转换和标准化等预处理操作,以便后续分析使用。
3. 数据分析:使用Spark进行数据分析,包括统计分析、可视化和机器学习等方法。
4. 结果评估:根据分析结果对模型进行评估和优化,提高模型的准确性和可靠性。
以上是基于泰坦尼克号生还数据的Spark数据处理分析的基本步骤,具体实现需要根据具体情况进行调整和优化。
泰坦尼克号乘客生还数据matlab
泰坦尼克号是一艘英国豪华邮轮,1912年4月14日在首次航行中撞上冰山后沉没,共有2224名乘客和船员,其中超过1500人丧生。关于泰坦尼克号的生还情况数据可在Kaggle等网站上找到,其中包括了乘客的个人信息、船票信息、生还情况等。使用Matlab可以对这些数据进行处理、分析和可视化。
以下是一个简单的Matlab代码示例,读取并绘制泰坦尼克号生还数据的直方图:
```
% 读取数据
data = readtable('titanic.csv');
% 统计生还与遇难人数
survived = sum(data.Survived == 1);
died = sum(data.Survived == 0);
% 绘制直方图
figure;
bar([survived, died]);
xticklabels({'Survived', 'Died'});
ylabel('Number of people');
title('Titanic Survival Data');
```
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