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泰坦尼克號數(shù)據(jù)分析
2020-05-22 08:24:00

這是一個很經(jīng)典的案例,很多博主都寫過,對,就是它:泰坦尼克號生存率的分析,它是kaggle上的一道題,通過船上乘客的信息分析和建模,預(yù)測哪些乘客得以生還。

我們就非常粗暴地拿這個數(shù)據(jù)集做一個簡單的分析好了。

使用工具:Excel
(對,就是這么簡單粗暴)

數(shù)據(jù)源的獲取可后臺回復(fù):泰坦尼克

一、明確目的

1912年泰坦尼克號撞上冰山沉沒,船上2224名乘客和機組人員中有1502人遇難,幸存下來的人是出于運氣還是存在一定的規(guī)律?這是我們比較關(guān)心的,所以就要提出問題:

那些人士生還的可能性大?

其次了解數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)集總共有以下的字段,其中name、sex、cabin、embarked、ticket是字符串類型,pclass和survived雖然是數(shù)值型,但其含義是標(biāo)簽,我們分別從艙位、乘客、船票和地域的維度出發(fā)來分析。

二、數(shù)據(jù)處理

通過查看,發(fā)現(xiàn)Age、fare、embarked、cabin字段都是有缺失的,下面我們一個一個來看。

1、age缺失值處理

篩選age一列為空的有263條數(shù)據(jù),缺失率為20%,可以全部填充為年齡的均值或眾數(shù),也可以進(jìn)一步地分析,發(fā)現(xiàn)年齡缺失的數(shù)據(jù)里三等艙的最多,占總?cè)笔е档?9%,而三等艙里的未生還的男性占比最多,因此也可以用三等艙年齡的平均值來填充。

這里為了保持?jǐn)?shù)據(jù)的真實性,就不做填充處理了。

2、fare缺失值處理

篩選發(fā)現(xiàn)fare(票價)只缺失了一個值,我們把它找出來,發(fā)現(xiàn)可以用同類型的均值填充掉。


因此我們篩選三等艙、年齡大于60歲的,登船港口為S的男性的均值票價7來填充這個缺失值。

3、embarked缺失值處理

embarked登船港口字段也有2個缺失值,篩選出來看下。


進(jìn)一步觀察到,這兩個旅客都是單獨出行,沒有家人(從sibsp和parch列均為0得知),延續(xù)對fare缺失值處理的思路,尋找同類型的進(jìn)行填充。對第一個旅客,篩選出頭等艙的年齡在35~40歲的女性中,港口最多的值填充進(jìn)去,結(jié)果是S。

同樣的方法,對第二個旅客,篩選頭等艙年齡在60~65歲的女性中,登陸港口最多的值,結(jié)果也為S。

4、cabin缺失值處理

對于cabin(客艙)字段缺失值達(dá)到了77%,缺失太多了,就不做填充處理了,直接保留或刪除,這里先保留著吧。

三、數(shù)據(jù)分析

1、艙位維度

pclass
對艙位和生還情況分析,插入數(shù)據(jù)透視表


生還的人里,頭等艙的占比達(dá)到了40%。

對每個艙位的生存死亡情況做百分比堆積柱形圖,可以看到,頭等艙生還的人數(shù)占比最多,達(dá)到61.92%,三等艙的生還人數(shù)占比最少,僅25.33%,所以還是那句老話,錢雖然不是萬能的,但沒錢@#%&^…

carbin
對carbin(客艙號)做透視,可以看到有295個唯一值,基本上是一個客艙只住一個人。


但是也發(fā)現(xiàn)了有1個客艙對應(yīng)2個人以上的情況,進(jìn)一步地把艙位拉進(jìn)去對比一下,發(fā)現(xiàn)三等艙的數(shù)值很少,說明carbin缺失值大部分是三等艙缺失的,意思是三等艙的人沒有客艙?大通鋪?這個有待進(jìn)一步查證。

另外發(fā)現(xiàn)三等艙有客艙的都是E/F/G開頭的客艙號,而頭等艙A/B/C就較多,猜測客艙號是隨著艙位的降低按字母升序排列的。

2、乘客維度

name
name姓名列沒有什么有價值的信息,不過可以進(jìn)一步思考的是,姓名里其實是對應(yīng)了頭銜的,比如Mr是已婚男士,Mrs是已婚女士等,但是這里就先刪除了。

sex
對性別和生還情況進(jìn)行分析


生還的人中女性占比67.8%,遠(yuǎn)高于男性的32.2%。

女性生還人數(shù)占女性總數(shù)的72.75%,遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于男性生還人數(shù)占男性總數(shù)的19.10%。

性別&艙位
可以順便看一下艙位和性別的關(guān)系,因為男性人口基數(shù)大,所以不管是哪個艙位,男性人數(shù)都是多于女性的,同理,各個艙位都是女性獲救的人數(shù)最多。


但是呢,頭等艙女性的生還比例為97%,遠(yuǎn)高于其他兩個艙位,且三等艙女性的生還比例只有49%。

age
對年齡和生還情況進(jìn)行分析,這里因為年齡有缺失,僅對有數(shù)值的進(jìn)行分析。

首先對年齡做一個簡單的描述統(tǒng)計,用【數(shù)據(jù)分析】里的【描述統(tǒng)計】功能,可以看到年齡最大值為80歲,最小值為0.17歲,平均值為29.88歲,年齡中位數(shù)為28歲,眾數(shù)為24歲。


進(jìn)一步地,可以觀察一下年齡的分布情況,做直方圖,5歲為一組,可以看到,乘客的年齡主要集中在15-30歲,其中20-25歲的年輕人最多。

了解了年齡大致的分布后,就要來看特定人群的生還情況了,我們將年齡分為:

  • 少年(0~15歲)

  • 青年(15~40歲)

  • 中年(41~65歲)

  • 老年(66歲以上)

先做一個分組的表,用vlookup的模糊匹配實現(xiàn)分組


在age旁新建一列age分組的輔助列,輸入公式
=VLOOKUP(E2,Sheet2!$B$18:$C$21,2,1)

Sheet2!18:21這個區(qū)域就是上圖預(yù)先設(shè)置好的分組區(qū)域。


再對age分組和survived進(jìn)行透視

可以看到生還的人中青年、少年的占比最多,老年占比最少。

對各年齡段分組的死亡、生存情況做百分比堆積柱形圖,得到結(jié)果,少年獲救的人數(shù)比例最高。

sibsp
對sibsp字段(兄弟姐妹妹/配偶的個數(shù))分析,透視后可以看到標(biāo)簽為0,也就是說沒有親戚的人是船上乘客的大多數(shù)。


同樣因為基數(shù)大的緣故,生存下來的人中,親戚數(shù)為0的占比最多達(dá)到了61.8%。

對各標(biāo)簽做百分比堆積柱形圖,這才是比較有意義的結(jié)果,可以看到,有1個親戚數(shù)的人群獲救的比例最高。

parch
對parch字段分析(父母/小孩個數(shù)),同樣可以看到,沒有父母/小孩的人數(shù)是船上總?cè)藬?shù)的76%,同樣,這部分人群獲救的數(shù)量也最多。



做百分比堆積柱形圖,可以看到有3個父母/小孩的人群獲救的比例最大,達(dá)到了62.5%。

3、船票維度

fare
對Fare(票價)字段分析,首先比較關(guān)注的是票價和艙位是否存在相關(guān)性,正常的邏輯是艙位越高,票價越高,這里算出pclass和fare的相關(guān)系數(shù)是-0.56,還是比較相關(guān)。


還記得上面我們用vlookup的模糊匹配分組,還可以直接用數(shù)據(jù)透視表分組。透視以后組合,選擇50步長一組,可以再對票價和艙位透視看看,看到100以上的高票價全都是頭等艙,二等艙和三等艙的票價大部分為0~50。

性別&票價
女性的票價均價要高于男性

性別&艙位&票價
頭等艙的均價遠(yuǎn)高于其他兩個艙,每個艙女性的均價都要高于男性,其中票價的最大值512出自頭等艙的女性。另外一個比較有意思的現(xiàn)象是,票價為0的居然都是男性。

都寫到這兒了,可以再引申出一個問題,票價到底和什么有關(guān)?性別?登陸港口?艙位?客艙?有興趣的小伙伴可以自己再深入探討一下,這里我們就不探索下去了。

接下來,50一組看一下fare的分布情況,可以看到票價為0~50的占了船上乘客的82%。


同時存活數(shù)量最多的還是0~50票價的人群,因為它的基數(shù)本身就很大。

從各票價分組的角度來看,做百分比堆積柱形圖,可以看到,500-550票價的人群存活比例為100%,而0-50票價的存活比例只有32%。

ticket
ticket字段是船票信息/代號,沒有特別大的分析意義,這里也就直接刪除了。

4、地域維度

embarked
對embarked(登船港口)字段分析,透視后發(fā)現(xiàn)S港口登船的人數(shù)最多,從堆積柱形圖中可以看到,C扣登船的生成比例最高。


四、生還率同什么有關(guān)

生還率同什么相關(guān)?這個是我們最關(guān)心的,這個問題其實就是survived字段同其他字段的相關(guān)系數(shù)。

sex列是字符型數(shù)據(jù),要映射成數(shù)值,我們添加一列命名為性別的輔助列,male為1,female為0.


再添加一列f_num字段,是sibsp和parch的和,意思是家庭成員數(shù)。

embarked字段分解為3個輔助列,港口-S,港口-C,港口-Q,同時輸入公式:
=IF(N2="S",1,0)

如果embarked這個字段是S,那么港口-S列為1,港口-C、港口-Q為0,以此類推。


同理對艙位pclass也做同樣的處理

用【數(shù)據(jù)分析】里的【相關(guān)系數(shù)】功能,可以看到每個字段的相關(guān)系數(shù)

降序排列一下,就可以看出生還率同什么相關(guān)了

所以回到我們最初的問題:

哪些人生還的可能性大?

總結(jié)一下:

  • 雖然三等艙的人數(shù)最多(54%),但頭等艙生還的比例最高(62%)

  • 雖然男性的人數(shù)(64%)多于女性,但女性的生還率(72%)遠(yuǎn)高于男性(19%)

  • 頭等艙女性的生還比例(97%)遠(yuǎn)高于三等艙女性的生還比例(49%)

  • 15-40歲的青年人數(shù)最多(53%),生還率最高的是0~15歲的少年(56%)

  • 親戚的個數(shù)為0的人數(shù)最多(68%),為1的生還率最高(51%)

  • 父母/孩子個數(shù)為0的人數(shù)最多(76%),為3的生還率最高(63%)

  • 票價在0-50范圍內(nèi)的人數(shù)最多(82%),但500~550范圍內(nèi)票價的人生還率為100%

  • S港口登船的人數(shù)最多(70%),但是C港口生還率最高(56%)


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    6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等;
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    2)存在事實夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容;
    3)偽造身份、冒充他人,通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份,或與特定機構(gòu)或個人存在關(guān)聯(lián)。


6. 傳播封建迷信,主要表現(xiàn)為:
    1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治??;
    2)求推薦算命看相大師;
    3)針對具體風(fēng)水等問題進(jìn)行求助或咨詢;
    4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失,包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢,東西寵物丟了能不能找回、取名改名等;


7. 文章標(biāo)題黨,主要表現(xiàn)為:
    1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導(dǎo)用戶;
    2)內(nèi)容與標(biāo)題之間存在嚴(yán)重不實或者原意扭曲;
    3)使用夸張標(biāo)題,內(nèi)容與標(biāo)題嚴(yán)重不符的。


8.「飯圈」亂象行為,主要表現(xiàn)為:
    1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費、投票打榜
    2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
    3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
    4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
    5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論,影響傳播秩序


9. 其他危害行為或內(nèi)容,主要表現(xiàn)為:
    1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的;
    2)不當(dāng)評述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的;
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二、違規(guī)處罰
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