Titanic Data Analysis

في هذا المشروع، قمت بتحليل بيانات ركاب سفينة التايتنك الشهيرة لاستخلاص أنماط النجاة والعوامل المؤثرة فيها، باستخدام تقنيات تحليل البيانات والاستكشاف البصري. أبرز ما قمت به في التحليل: - تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة لضمان دقة النتائج. - تحليل التوزيع الديموغرافي للركاب حسب الجنس، العمر، والدرجة. - استكشاف العلاقة بين النجاة والعوامل المختلفة مثل الجنس، الفئة الاجتماعية، وسعر التذكرة. - تصوير البيانات باستخدام رسوم بيانية لتوضيح الأنماط والمقارنات. التقنيات والأدوات المستخدمة: - Pandas و NumPy لمعالجة البيانات - Matplotlib و Seaborn لإنشاء الرسوم البيانية - Jupyter Notebook لتنفيذ التحليل وعرض النتائج أهم النتائج المستخلصة: - نسبة النجاة كانت أعلى بين النساء والأطفال مقارنة بالرجال. - الركاب في الدرجة الأولى كانت لديهم فرصة أكبر للبقاء مقارنة بالدرجات الأخرى. - متوسط أعمار الناجين كان أقل نسبيًا من غير الناجين. هذا التحليل يوضح كيف يمكن استخدام علم البيانات في استخلاص معلومات قيمة من البيانات الخام، مما يساعد في اتخاذ قرارات أكثر استنارة بناءً على الأدلة الرقمية.