数据分析实战案例：探索泰坦尼克号乘客生存数据

# 1. 介绍

## 1.1 泰坦尼克号事件背景
泰坦尼克号是著名的英国游轮，1912年4月15日在其处女航中撞上冰山沉没，造成大量乘客伤亡。这一事件震惊世界，也成为了许多研究和探讨的对象。

## 1.2 数据分析在探索泰坦尼克号生存数据中的作用
通过对泰坦尼克号乘客的数据进行分析，可以揭示出生存率与各种因素之间的关系，帮助我们更好地理解这一历史事件背后的故事。

## 1.3 目标与方法论
本文旨在通过数据分析的方法，探索泰坦尼克号乘客的生存情况，并分析不同因素对生存率的影响。我们将采用数据清洗、可视化、特征工程、建模等方法，最终建立预测模型并评估其性能，以期得出有意义的结论。

# 2. 数据收集与清洗

### 2.1 数据来源及数据集介绍
在本次数据分析实战案例中，我们使用的数据集来自于泰坦尼克号的乘客名单和相关生存情况。这个数据集是一个经典的用于数据分析和机器学习入门的案例，其中包含了乘客的信息以及其生存情况。通过这个数据集，我们将探索乘客的生存数据，并尝试构建预测模型来预测乘客的生存情况。

### 2.2 数据特征解读与初步分析
在数据收集阶段，我们需要先了解数据集中包含哪些特征，每个特征的含义是什么，以及它们的数据类型。在泰坦尼克号数据集中，通常会包含以下一些特征：
- 乘客ID：每位乘客的唯一标识符
- 乘客姓名：乘客的姓名
- 乘客性别：乘客的性别
- 乘客年龄：乘客的年龄
- 船舱等级：乘客所在船舱的等级
- 登船港口：乘客登船的港口
- 是否幸存：乘客是否幸存，通常用0表示未幸存，1表示幸存

在进行初步分析时，我们会统计数据的基本信息，如数据行数，特征值的分布情况等，以便对数据有一个整体的了解。

### 2.3 数据清洗与缺失值处理
数据清洗是数据分析的重要步骤之一，它包括处理缺失值、异常值、重复值等。在处理泰坦尼克号数据集时，我们需要检测和处理缺失值，可以采取填充、删除或者插值等方法来处理不完整的数据。另外，对于异常值的处理也需要谨慎进行，避免对后续分析产生影响。通过数据清洗，我们可以确保数据的质量，为后续的数据探索和建模奠定基础。

# 3. 数据探索与可视化

数据探索与可视化是数据分析的重要环节，通过对数据进行统计分析和可视化展示，可以更清晰地了解数据的特征和规律。在探索泰坦尼克号乘客生存数据时，我们将进行以下内容的探索与分析。

#### 3.1 乘客生存情况分析

首先，我们将对泰坦尼克号数据集中的乘客生存情况进行分析。通过统计生存率和死亡率，可以初步了解泰坦尼克号事件中乘客的生存状况。我们将使用代码进行数据统计和可视化展示，以直观地呈现生存情况的分布和比例。

#### 3.2 不同因素对生存率的影响探索

其次，我们将探索不同因素对乘客生存率的影响。例如，性别、年龄、舱位等因素可能会对乘客的生存率产生影响，我们将通过数据分析和可视化手段，深入挖掘这些影响因素，并探讨它们与生存率的关联性。

#### 3.3 数据关联与相关性探讨

最后，我们将分析不同数据特征之间的关联性与相关性。通过统计分析和可视化展示，我们可以探讨不同特征之间的相关程度，从而更全面地理解数据集中各个特征之间的关系，为后续的特征工程和建模奠定基础。

在接下来的数据探索过程中，我们将充分利用数据可视化的方式，结合统计分析，深入挖掘泰坦尼克号乘客生存数据中的规律和特点。

# 以下是示例代码，用于乘客生存情况分析的数据统计与可视化
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 统计乘客生存情况
survival_count = df['Survived'].value_counts()
# 可视化展示乘客生存情况
plt.figure(figsize=(6, 6))
plt.pie(survival_count, labels=['Not Survived', 'Survived'], autopct='%1.1f%%', startangle=90, colors=['lightcoral', 'lightskyblue'])
pl