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泰坦尼克号数据集的分析与预测。

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简介：
该数据集，即泰坦尼克号乘客数据集，在Kaggle竞赛平台上广受欢迎，并经常被用于机器学习模型的训练和评估。参与者们通常会利用该数据集来预测哪些乘客能够幸存下来，从而构建预测模型并进行性能优化。 这是一个经典的分类问题，为初学者提供了一个很好的实践机会，可以学习和掌握各种机器学习算法的应用。

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  • 泰坦尼克号数据预测分析.zip
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    本资料包包含关于《泰坦尼克号》电影乘客数据集的预测分析报告及代码，旨在探讨机器学习模型在生存率预测中的应用。适合数据分析与机器学习爱好者参考学习。 泰坦尼克号幸存者预测是Kaggle上一个经典的数据科学比赛项目。参赛者通过分析乘客数据来建立模型，预测哪些乘客可能在泰坦尼克号沉船事件中生存下来。这个任务不仅考验了参与者的数据分析能力，还要求他们具备机器学习和统计学的知识，以便准确地识别影响幸存的关键因素。
     
  • 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。
     
  • 泰坦尼克号幸存预测数据集
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    泰坦尼克号幸存预测数据集包含乘客信息如年龄、性别、舱位等级等，用于分析与预测哪些因素影响了他们在1912年泰坦尼克号沉船事件中的生存几率。 泰坦尼克号生存预测数据集包含在文件 Taitanic data.zip 中。
     
  • 泰坦尼克号幸存预测数据集
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    泰坦尼克号幸存预测数据集包含乘客信息如性别、年龄、舱位等级等，用于分析和构建模型预测他们在1912年泰坦尼克号沉没事故中的生存几率。 泰坦尼克号生存预测数据集包含了用于分析乘客在“泰坦尼克”号沉船事件中的生还可能性的相关信息。这个数据集通常被用来进行机器学习模型的训练，以便更好地理解哪些因素可能影响一个人在这场灾难中幸存下来的可能性。这些因素包括但不限于年龄、性别、舱位等级和家庭成员数量等。通过这样的分析，可以帮助识别出那些在类似情况下最有可能需要特别关注的人群。
     
  • 泰坦尼克号生存预测数据集
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    泰坦尼克号生存预测数据集包含乘客信息如年龄、性别、票级等，用于分析和构建模型以预测他们在1912年泰坦尼克号沉没事件中的生还情况。 泰坦尼克号数据集完整版已经试验过，欢迎下载。
     
  • 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。
     
  • 泰坦尼克号幸存预测数据集.zip
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    该数据集包含了泰坦尼克号乘客的信息以及他们是否为幸存者。通过分析年龄、性别、船票等级等特征，可以帮助理解哪些因素影响了乘客的生存几率。非常适合进行机器学习和数据分析练习。 泰坦尼克号轮船的沉没是历史上最为人熟知的海难事件之一。1912年4月15日，在她的处女航中，泰坦尼克号在与冰山相撞后沉没，在船上的 2224 名乘客和机组人员中，共造成 1502 人死亡。这场耸人听闻的悲剧震惊了国际社会，从而促进了船舶安全规定的完善。造成海难失事的原因之一是乘客和机组人员没有足够的救生艇。尽管在沉船事件中幸存者有一些运气因素，但有些人比其他人更容易存活下来，究竟有哪些因素影响着最终乘客的生存与否呢? 在这个数据集中，包含三个文件：训练集、测试集以及测试集的答案。
     
  • 泰坦尼克号生存预测数据集.rar
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    泰坦尼克号生存预测数据集包含乘客信息，旨在通过机器学习模型预测他们在泰坦尼克号灾难中的幸存情况，为数据分析和建模提供宝贵资源。 Titanic生存预测数据集.rar Titanic生存预测数据集.rar Titanic生存预测数据集.rar Titanic生存预测数据集.rar Titanic生存预测数据集.rar Titanic生存预测数据集.rar Titanic生存预测数据集.rar Titanic生存预测数据集.rar Titanic生存预测数据集.rar Titanic生存预测数据集.rar Titanic生存预测数据集.rarTitanic生存预测数据集包含多次重复，表明这是一个与泰坦尼克号乘客生还情况相关的数据分析文件集合。