Titanic Survival Analysis (EDA & Machine Learning)

قمت بتحليل Titanic Dataset باستخدام تحليل البيانات، التصور البياني، ونماذج تعلم الآلة لاستخلاص العوامل المؤثرة في فرص النجاة.

أهم النتائج:

إجمالي الركاب: 891

نسبة النجاة: 38.38% (أكثر من 60% لم ينجوا)

الإناث كان لديهن معدل نجاة أعلى بكثير من الذكور (أحد أقوى المؤشرات).

ركاب الدرجة الأولى حققوا أعلى نسب نجاة، بينما كانت الدرجة الثالثة الأسوأ.

ركاب Cherbourg أداؤهم أفضل من Southampton بسبب اختلاف التركيبة الطبقية.

المسافرون منفردين والعائلات الكبيرة كانت فرص نجاتهم أقل، بينما العائلات الصغيرة (2–3) أفضل.

الفئة العمرية الأكبر كانت بين 20–40 سنة، وكان العمر أقل تأثيرًا مقارنة بالنوع والدرجة.

الخلاصة:

النجاة لم تكن عشوائية؛ بل تأثرت بقوة بـ النوع الاجتماعي، الطبقة، وهيكل الأسرة.

عزّز المشروع مهاراتي في تنظيف البيانات، هندسة الخصائص، وبناء نماذج تعلم الآلة.