泰坦尼克是真实的 。历史上泰坦尼克的真实沉没场景和泰坦尼克的故事是否真实？-0这个数字在当时是无与伦比的奢侈品，泰坦尼克或者波塞冬，哪个更大？泰坦尼克法律的内容泰坦尼克沉船事故是西方海上事故中影响最深远的事故 ， 其社会学思考引起了学术界的广泛关注 。
1、可以让你快速用Python进行 数据 分析的10个小技巧【泰坦尼克数据关联分析,spss数据关联分析】一些提示和技巧可能会非常有用，尤其是在编程领域 。有时候用一点黑客技术，不仅能节省时间 ， 还能救“命” 。一个小的快捷方式或附件有时是天赐之物，可以成为真正的生产力助推器 。所以，这里有一些提示和技巧，有些可能是新的，但我相信在接下来的-2分析项目中，它会非常方便你 。PandasProfiling数据box数据Profiling(分析device)中的剖析过程是帮助我们理解数据的过程，Pandas Profiling是一个Python包 。可以简单快速的探索数据box数据Pandas数据分析 。
2、历史上 泰坦尼克号真实沉没场景,和电影的区别在哪说到数字泰坦尼克，人们一定会想起电影泰坦尼克中的场景，人们即将乘坐世界上最大、最豪华的游轮进行试航，但此行却是一场不可预知的灾难 。所以灾难发生前，那对男女浪漫的拥抱让我们羡慕不已，我们甚至很想有这样一次旅行 。人们的安全和安逸似乎表明这是一次愉快的旅行 。然而，这艘号称不沉的游轮在行驶过程中与冰山相撞，最终沉没 。期间人们表现出来的人性温暖，在灾难中是很难看到的，这也是这部电影成功的重要原因之一 。
3、 数据预处理 数据来源:kaggle 泰坦尼克获救预报数据姓名标签重复后数量为1307 。标签的实际长度是1309，它被返回给FLASE-2 。如果没有相同的线，将不会处理删除插值 。客舱变量的大量缺失值可以理解为没有客舱的床 。其他填充NA表示没有缺失值插值的方法和应用 ， 请参考泰坦尼克rescued数据Age(年龄)连续变量缺失值处理的缺失数据的填充方法研究 。原数据偏态，分别用中位数和随机填充 ， 检查填充后的分布 。年龄字段的缺失值在随机填充后接近原数据真分布 。5.指数)BOXCOX变换最常用的标准化方法是Zscore标准化MaxMin标准化 。1.对于无序的多分类变量，在引入模型时，需要将其转化为哑变量 。2.对于有序多分类变量，在引入模型时需要酌情考虑 。3.对于连续变量，在变换变量时可以考虑如何选择哑变量的参考组 。比如以上面提到的职业因素为例，分为学生、农民、工人、公务员、其他五类，设置了四个哑变量，其中职业因素中的属性“其他”赋值为0 。
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