泰坦尼克号乘客生存分析数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号,生存分析,数据可视化,乘客信息,生还率,探索性数据分析,性别,年龄,船舱等级
数据概述：
本数据集基于泰坦尼克号沉船事件的乘客信息，旨在进行探索性数据分析（EDA），以揭示影响乘客生存的关键因素。数据集涵盖了乘客的多种属性，包括但不限于：船舱等级（Pclass）、性别（Sex）、年龄（Age）、票价（Fare）、是否独自旅行（Solo Travel）、家庭成员数量（Family Size）以及登船港口（Embarked）等。此外，数据集中还包含了乘客的生存状态（Survived），作为分析的核心目标。
数据用途概述：
该数据集主要用于以下几个方面：
1. 生存因素分析： 通过数据可视化和统计分析，探究不同因素（如性别、年龄、船舱等级等）对乘客生存率的影响。
2. 数据可视化展示： 利用各种图表（如柱状图、饼图、散点图等）直观展示数据分布和关联关系，帮助理解数据特点。
3. 机器学习准备： 为后续的机器学习建模做准备，通过EDA确定关键特征变量，为构建预测模型提供依据。
4. 教育与研究： 适用于教学、研究，帮助学习者掌握数据分析方法，理解历史事件中的数据规律。
具体分析内容包括：
* 乘客的总体生存与死亡人数统计。
* 不同性别乘客的生存率比较。
* 不同年龄段乘客的生存率分析。
* 不同船舱等级对生存率的影响。
* 不同登船港口乘客的生存率差异。
* 乘客年龄分布情况。
* 票价与船舱等级、登船地点间的关系。
* 是否独自旅行对生存率的影响。
* 家庭成员数量与生存率的关系。
* 船舱等级、年龄、票价与生存率的综合分析。
* 识别对生存率影响最大的特征。
