泰坦尼克号幸存者数据分析
时间: 2024-06-19 08:01:16 浏览: 17
泰坦尼克号幸存者数据分析是一个经典的数据科学案例,它结合了历史数据挖掘和机器学习技术。该数据分析通常基于1912年泰坦尼克号沉船事件中乘客的信息,包括年龄、性别、社会经济地位(舱位等级)、家庭状况、是否携带伴侣或儿童等因素,目标是预测哪些乘客在事故中更有可能存活。
1. 数据集:主要来源于泰坦尼克号乘客名单,包含特征如姓名、性别、年龄、船票等级(反映财富和地位)、登船地点等。
2. 分析方法:
- 描述性统计:计算各特征的平均值、中位数、分布等,了解特征与生存的关系。
- 特征工程:对特征进行编码或转换,比如将舱位等级转化为数值变量,处理缺失值。
- 相关性分析:探索各特征与生存之间的关联程度。
- 机器学习模型:应用回归(如逻辑回归)或分类(如决策树、随机森林、支持向量机或神经网络)模型,训练模型以预测幸存概率。
- 模型评估:使用交叉验证和混淆矩阵来评估模型性能,如准确率、召回率、F1分数等。
相关问题
基于kettle泰坦尼克号幸存者数据
基于Kettle的泰坦尼克号幸存者数据,可以进行数据清洗、转换和分析。以下是一个基本的演示示例:
1. 数据清洗和转换:
```shell
# 导入所需的库
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('titanic.csv')
# 查看数据前几行
print(data.head())
# 处理缺失值
data['Age'].fillna(data['Age'].mean(), inplace=True)
data['Embarked'].fillna(data['Embarked'].mode()[0], inplace=True)
# 转换数据类型
data['Age'] = data['Age'].astype(int)
# 保存清洗后的数据
data.to_csv('cleaned_titanic.csv', index=False)
```
2. 数据分析:
```shell
# 导入所需的库
import pandas as pd
# 读取清洗后的数据
data = pd.read_csv('cleaned_titanic.csv')
# 分析幸存者的比例
survived_count = data['Survived'].value_counts()
survived_percentage = survived_count[1] / data.shape[0] * 100
# 分析不同性别的幸存者比例
gender_survived_count = data.groupby('Sex')['Survived'].value_counts().unstack()
gender_survived_percentage = gender_survived_count[1] / (gender_survived_count[0] + gender_survived_count[1]) * 100
# 输出结果
print("幸存者比例:{:.2f}%".format(survived_percentage))
print("男性幸存者比例:{:.2f}%".format(gender_survived_percentage['male']))
print("女性幸存者比例:{:.2f}%".format(gender_survived_percentage['female']))
```
泰坦尼克号生还数据分析
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。
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