تحليل بيانات ركاب سفينة تايتانيك باستخدام Python وSeaborn

دف هذا المشروع إلى تحليل بيانات ركاب سفينة تايتانيك لاكتشاف العوامل التي أثرت على فرص النجاة بعد الحادث الشهير في عام 1912. تم استخدام مكتبة Seaborn لرسم وتحليل البيانات بطريقة بصرية توضح العلاقة بين الخصائص المختلفة (مثل الجنس، العمر، والدرجة الاجتماعية) وبين النجاة. تضمن المشروع عدة مراحل تحليلية: التحليل الأحادي (Univariate Analysis): دراسة التوزيع الإحصائي لكل متغير مثل عدد الناجين، توزيع الجنس، توزيع الأعمار، وتصنيف الركاب حسب الدرجة. التحليل المتعدد (Multivariate Analysis): مقارنة نسب النجاة بين الذكور والإناث عبر الطبقات المختلفة. تحليل العلاقة بين العمر، السعر (Fare)، والنجاة باستخدام مخطط الانتشار (Scatter Plot). دراسة الارتباط (Correlation) بين المتغيرات الرقمية عبر خريطة حرارية (Heatmap). من خلال هذه التحليلات تم التوصل إلى أن النجاة كانت مرتبطة بشكل كبير بالجنس والطبقة الاجتماعية والعمر، حيث كانت فرص النساء والأطفال من الطبقات العليا أكبر من غيرهم.