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泰坦尼克数据集的数据分析

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简介：
本项目通过对泰坦尼克号乘客数据进行深入分析，探索影响生存率的关键因素，运用统计模型预测乘客生存概率。 Titanic数据集非常适合数据科学和机器学习新手入门练习。该数据集包含了1912年泰坦尼克号沉船事件中一些乘客的个人信息以及他们的存活状况。这些历史数据已经被分为训练集和测试集，你可以根据训练集的数据来训练合适的模型，并预测测试集中乘客的存活情况。

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  • 泰坦尼克数据集的数据分析
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    本项目通过对泰坦尼克号乘客数据进行深入分析，探索影响生存率的关键因素，运用统计模型预测乘客生存概率。 Titanic数据集非常适合数据科学和机器学习新手入门练习。该数据集包含了1912年泰坦尼克号沉船事件中一些乘客的个人信息以及他们的存活状况。这些历史数据已经被分为训练集和测试集，你可以根据训练集的数据来训练合适的模型，并预测测试集中乘客的存活情况。
     
  • 泰坦尼克号数据集分析...
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    本项目基于著名的“泰坦尼克号”数据集进行深入探索和分析，旨在揭示乘客生存率背后的统计规律与社会因素。 泰坦尼克号数据集加上源代码及详细注释。
     
  • 泰坦尼克号数据集分析
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    《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）
     
  • 泰坦尼克号数据报告-泰坦尼克号数据分析.pdf
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    本PDF报告深入分析了泰坦尼克号乘客的数据，涵盖了生存率、性别、年龄及舱位等级等因素的影响，旨在揭示这一历史悲剧背后的统计规律与社会现象。 泰坦尼克号数据报告 891名乘客中有549人遇难，占61.6%，342人生还，占38.4%。 各等级船舱的乘客人数如下： - 三等船舱：最多，占比为55.1% - 一等船舱：次之，占比为24.2% - 二等船舱：最少，占比为20.7% 男女乘客分布情况： 男乘客有577人，占64.8%；女乘客有314人，占35.2%。 年龄分布方面： 通过直方图可以看出，大多数人的年龄集中在29岁左右。具体描述性统计数据显示平均年龄为29.5岁，最大值为80岁，最小值不到一岁（使用int()取整后显示为零）。 兄弟姐妹及配偶在船上的乘客情况如下： - 没有兄弟姐妹或配偶的乘客较多，占68.2%。 父母和孩子也在船上分布的情况： 通过柱状图可以看出不同数量的家庭成员随行比例。
     
  • 泰坦尼克号的数据分析
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    《泰坦尼克号的数据分析》探索了历史上这一悲剧性事件中的乘客数据，通过统计方法揭示社会经济因素对生存率的影响。 在处理泰坦尼克号数据的任务过程中，我体验到了学习React框架的乐趣，并且进一步了解了船上的乘客资料。能够将历史记录以新颖而有意义的方式展示给大众，这确实令人感到兴奋。 完成任务的过程可以按时间顺序分为几个步骤：首先，我对每个属性进行了研究并确定了表的标题。这些字段包括唯一标识符（WHO id）、姓氏、性别、出发地、船舱等级、票价以及最终事件——是否幸存下来等信息。通过这种方式，我能够构建出一个讲述故事的数据表格。 在后端结构的设计上，我把获取数据的过程简化为两个主要步骤：一是取得资料；二是处理这些资料。这两个过程被整合到main()函数中，并且该函数还与一些辅助函数协同工作以完成任务。最终的输出结果是一系列地图形式的数据集，这样可以保持键值顺序的一致性以便更好地讲故事。 在编写代码时，我力求每一行都易于阅读，在添加注释前会先将布尔变量等设置好。例如，在if语句或其他需要的地方使用这些预设好的值来简化逻辑处理过程。
     
  • 【数据集】泰坦尼克号数据集
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    简介：泰坦尼克号数据集包含乘客信息，用于分析生存率与性别、年龄、船票等级等因素之间的关系，是机器学习中经典的数据科学案例。 泰坦尼克号数据集包括训练集（train）和测试集（test），同时还包含性别标签（gender）。
     
  • 泰坦尼克数据集.zip
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    《泰坦尼克数据集》包含了泰坦尼克号乘客的信息，如生存状态、性别、年龄及舱位等级等，用于数据分析和机器学习模型训练。 泰坦尼克号生还者数据集包含了乘客的相关信息及其在“泰坦尼克”号邮轮灾难中的生存状况。这些数据通常用于数据分析和机器学习模型的训练，帮助人们研究影响生存几率的各种因素，如年龄、性别、船票等级等。通过分析该数据集，研究人员可以更好地理解历史事件背后的社会经济模式，并开发预测生还概率的算法。
     
  • 泰坦尼克数据集_titanic.zip
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    泰坦尼克数据集_titanic.zip包含了著名的泰坦尼克号乘客生存记录的数据集合，其中包括乘客的年龄、性别、船票等级等信息。用于数据分析和机器学习模型训练。 有一个公众号和一些文章使用了泰坦尼克数据集。我不清楚为什么它们会选择这个数据集，但我找了很久才找到一个免费的版本，这使得大家的学习门槛更低了一些。再次感谢那个提供免费资源的人。
     
  • 泰坦尼克数据集(titanic_dataset.csv)
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    泰坦尼克数据集包含泰坦尼克号乘客的信息，包括年龄、性别、舱位等级等字段，常用于机器学习中的分类和预测分析。 摘要：泰坦尼克数据集提供了在该船撞上冰山沉没时船上2201人的四个分类属性的值。这些属性包括社会阶层（头等舱、二等舱、三等舱或船员）、年龄（成人或儿童）、性别，以及是否幸存下来。 数据描述： - 来源：自然 - 使用目的：评估 - 属性数量：4个 - 数据案例数：2,201条 - 原型任务数量：1个 - 在此数据集上运行的方法数量：3种 贡献者：Radford Neal
     
  • 泰坦尼克号数据集
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    泰坦尼克号数据集包含了乘客信息，如姓名、年龄、性别及登船地点等，用于分析生存率与各种因素之间的关系。 泰坦尼克数据集包含train.csv、test.csv和gendermodel.csv三个文件。