عرض بيانات سفينه تايتانيك

تصور مجموعة بيانات تيتانيك

نظرة عامة

يستكشف هذا المشروع مجموعة بيانات تيتانيك ويقوم بتصورها للكشف عن الأنماط والرؤى المتعلقة بمعدلات نجاة الركاب بناءً على عوامل مختلفة. باستخدام Python، Pandas، Matplotlib، و Seaborn، نقوم بتحليل العلاقة بين درجة الركوب، العمر، الجنس، الأجرة، موانئ الصعود، ونتائج النجاة من خلال رسوم بيانية تفاعلية وذات معنى.

الميزات الرئيسية

تنظيف البيانات ومعالجتها – التعامل مع القيم المفقودة وإعداد البيانات للتحليل.

تحليل استكشافي للبيانات (EDA) – تحديد الاتجاهات في التركيبة السكانية للركاب ومعدلات النجاة.

تحليل النجاة – تصور تأثير العمر، الجنس، والدرجة على فرص النجاة.

تحليل مقارن – فحص الفروقات في أسعار التذاكر، موانئ الصعود، وفئات الركاب.

تصورات تفاعلية وجذابة – استخدام Matplotlib و Seaborn لإنشاء رسوم بيانية توضيحية.

التقنيات المستخدمة

Python (Pandas، NumPy، Matplotlib، Seaborn)

Jupyter Notebook لاستكشاف البيانات بشكل تفاعلي

مجموعة بيانات CSV تحتوي على معلومات مفصلة عن ركاب تيتانيك

معلومات مجموعة البيانات

تتضمن مجموعة البيانات:

معرّف واسم الراكب

حالة النجاة (ناجٍ أم لا)

درجة التذكرة (Pclass)

العمر والجنس

الأجرة وميناء الصعود