《泰坦尼克号数据集分析》探索了历史上著名海难中的乘客生存情况，通过数据分析揭示社会经济因素对生存率的影响。
泰坦尼克号数据集是数据分析领域的一个经典案例。1912年4月15日，在她的第一次航行中，泰坦尼克号与冰山相撞沉没，导致船上的2224名乘客和机组人员中有1502人遇难。这场灾难震惊了全世界，并促使船舶安全规定得以完善。
造成此次悲剧的一个原因是船上救生艇的数量不足。尽管在事故中的幸存者有一定运气成分，但某些人群比其他群体更有可能存活下来。那么有哪些因素影响着最终乘客的生存几率呢？
泰坦尼克号数据集中包含11个特征：
- Pclass：表示乘客所持有的票类（分为Lower、Middle和Upper三个等级）
- Survived：0代表遇难，1代表幸存
- Name：乘客姓名
- Sex：乘客性别
- Age：乘客年龄（存在缺失值）
- SibSp：同行的兄弟姐妹或配偶数量（整数值）
- Parch：同行父母或子女的数量（整数值）
- Ticket：票号（字符串格式）
- Fare：票价金额（浮点数，范围从0到500不等）
- Cabin：乘客所在的船舱位置（存在缺失值）
- Embarked：登船港口（S、C和Q三个选项）
5星
