Data Analysis and Visualization of Titanic Data Set

•استكشاف البيانات: تم تحليل البيانات لمعرفة عدد القيم المفقودة في كل عمود واستخدام الوسائل لتعويض القيم المفقودة، وخاصة في عمود العمر.

•تحليل دقة النموذج: تم تطوير دالة لحساب دقة النموذج وتطبيقها على مجموعة من التوقعات الأولية.

•النموذج البدائي: تم افتراض أن جميع الركاب لم ينجوا، وتم حساب دقة هذا الافتراض.

•التصورات البيانية: تم استخدام الرسوم البيانية لتحليل عدد الناجين حسب الجنس. وتمت المقارنة بين الناجين من الإناث والذكور، مما أظهر أن معدل البقاء على قيد الحياة كان أعلى بكثير بالنسبة للنساء.

•توقعات متقدمة: تم تطوير نماذج تتوقع بقاء الركاب بناءً على معايير متعددة، مثل الجنس والعمر والدرجة.

•تحليل إضافي: تم استكشاف العلاقات بين العمر والنجاة لكل من الذكور والإناث، وتم إنشاء رسوم بيانية توضح هذه العلاقات.

•نتائج نموذجية: تم حساب دقة النماذج المتقدمة، وظهرت دقة تصل إلى 80.13% باستخدام مجموعة من الشروط لتوقع النجاة.

•الاستنتاجات

•كان معدل البقاء على قيد الحياة أعلى بكثير بين النساء مقارنة بالرجال.

•أظهرت التحليلات أن هناك تأثيرات ملحوظة للدرجة الاجتماعية (1st, 2nd, 3rd Class) على معدل النجاة.

•تم استخدام تقنيات مختلفة من التعلم الآلي لبناء نماذج تنبؤية فعالة بناءً على الميزات المتاحة.