Titanic Survival Data Analysis

في هذا المشروع، قمت بتحليل بيانات ركاب سفينة Titanic بهدف فهم العوامل التي أثرت على فرص النجاة.

? الهدف:

تحليل البيانات لاكتشاف الأنماط والعلاقات بين المتغيرات المختلفة مثل العمر، الجنس، والدرجة الاجتماعية، وتأثيرها على معدل النجاة.

? الأدوات والتقنيات المستخدمة:

- Python

- Pandas

- NumPy

- Matplotlib

- Seaborn

? ما قمت به:

- تنظيف البيانات (Data Cleaning) والتعامل مع القيم المفقودة

- تحويل البيانات (Data Preprocessing) لتكون مناسبة للتحليل

- إجراء تحليل استكشافي للبيانات (EDA)

- إنشاء رسوم بيانية توضح العلاقات بين المتغيرات

- تحليل تأثير كل من الجنس، العمر، ودرجة التذكرة على النجاة

? النتائج:

- النساء كان لديهم معدل نجاة أعلى بشكل ملحوظ مقارنة بالرجال

- الركاب في الدرجة الأولى كانت فرص نجاتهم أعلى

- الأطفال كان لديهم فرصة نجاة أفضل من البالغين

? الخلاصة:

ساهم هذا التحليل في فهم العوامل الأساسية التي أثرت على نجاة الركاب، مما يوضح أهمية تحليل البيانات في استخراج insights تدعم اتخاذ القرار.

يمكنك مراجعة العمل باللنيك المرفق.