泰坦尼克幸存预测：零起点学习数据分析实战

在这个经典的案例中，我们将深入学习如何通过数据分析来预测泰坦尼克号的乘客生存率。这个教程针对冶金和材料专业的工程师，旨在引导读者从零开始掌握数据分析技能，并通过实际操作提升实战能力。 首先，我们将介绍两种学习路径：参与公开的机器学习竞赛，如Kaggle，这是一个由安东尼·戈德布鲁姆在2010年4月创立的数据科学社区，其口号强调了数据科学的普及和竞技精神。在这里，你可以找到泰坦尼克号生存率预测的比赛数据，包括`gender_submission.csv`、`test.csv` 和 `train.csv` 文件，用于训练和评估模型。 在项目开始时，你需要明确目标：确定哪些因素影响乘客的生存率，例如性别、阶级、年龄、家庭成员数量等。为了准确预测，你需要下载并理解数据，如性别分布（`gender_submission.csv`），以及训练集和测试集的具体内容。 数据预处理是关键步骤，其中涉及缺失值处理。由于Age、Fare、Cabin和Embarked字段存在大量缺失值，可以选择删除这些特征，或使用mice包（https://www.rdocumentation.org/packages/mice/versions/2.30/topics/mice）填充缺失值，以确保数据完整性。 特征工程是提升模型性能的重要环节。通过正则表达式处理Name字段，对年龄小于30与大于30的乘客进行分类，以及根据收入水平对相貌进行编码。此外，结合SibSp（兄弟姐妹和配偶）和Parch（父母和孩子）等变量，可以创建新的特征，增强模型的预测能力。 选择一个合适的模型，如随机森林，进行训练和预测。通过不断调整模型参数和特征组合，优化模型性能，最终提升Kaggle竞赛中的排名。这个过程中，不仅锻炼了数据分析技能，也加深了对机器学习原理的理解。 总结来说，本案例涵盖了数据分析的基本流程：理解问题、数据获取与预处理、特征工程、模型构建与调优，以及实践经验的积累。通过泰坦尼克号的生存率预测，学习者能够建立起从零到有实战能力的数据分析师素养。