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前言Titanic 是一艘以豪華聞名的英國郵輪，在1912年首航時不幸遭遇冰山撞擊而沉沒，造成1502人喪生。這一事件激起了全球對於船舶安全的關注，在數據...

前言Titanic 是一艘以豪華聞名的英國郵輪，在1912年首航時不幸遭遇冰山撞擊而沉沒，造成1502人喪生。這一事件激起了全球對於船舶安全的關注，在數據科學領域也成為一個經典的數據集。本報告將通過對Titanic乘客數據的視覺化分析，探討乘客的生存情況與各個特徵之間的關係。數據概述Titanic數據集包含了乘客的各種特徵資訊，如性別、年齡、票價等，以及最終是否生還的標籤。我們將使用Python的數據科學庫Pandas和視覺化庫Matplotlib進行數據的分析和可視化。性別與生存情況我們首先探討性別與生存情況之間的關係。下面的柱狀圖顯示了男性和女性乘客的生存率：從圖中可以看到，女性的生存率明顯高於男性。這表明在Titanic事件中，性別對於生存與否起到了重要的影響作用。年齡與生存情況接下來，我們將研究年齡對於生存與否的影響。我們首先使用直方圖來呈現乘客年齡的分布情況：通過這張圖片，我們可以觀察到乘客年齡呈現正態分佈，並且大多數乘客年齡在20到40歲之間。接著，我們將乘客分為生還組和非生還組，利用密度圖來比較兩組的年齡分佈情況：從圖中可以看到，生還組年齡分佈的峰值比非生還組更偏向年輕，同時在年齡超過50歲之後，生還組的密度明顯下降。這表明年輕人更有可能在Titanic事件中生還。艙等與生存情況最後，我們研究乘客的艙等對於生存情況的影響。下面的堆積柱狀圖表示不同艙等的乘客生還和非生還人數：從圖中可以看到，頭等艙的生還率明顯高於其他艙等，而三等艙的生還率則很低。這表明艙等在Titanic事件中也扮演了一個重要的角色。總結通過對Titanic乘客數據的視覺化分析，我們得出了以下結論：女性的生存率明顯高於男性年輕人更有可能生還頭等艙的生還率高於其他艙等這些結果為我們對Titanic事件的了解提供了一些有價值的信息，同時也突顯了數據科學在分析和理解事件背後規律方面的重要性。