Python探索性数据分析：深入解读泰坦尼克号数据集

本资源介绍了如何利用Python，结合Jupyter Notebook等工具，对泰坦尼克号数据集（Titanic Dataset）进行探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，简称EDA）。 描述中提到的GitHub Pages是GitHub提供的一种免费的静态网站托管服务，它允许用户通过托管在GitHub上的Markdown文件来维护和预览内容。Markdown是一种轻量级标记语言，它允许人们使用易读易写的纯文本格式编写文档，而GitHub Pages则可以在这些Markdown文件更新后自动构建和部署网站。 标签“HTML”指向了网页制作中非常重要的技术——超文本标记语言（HyperText Markup Language），它是网页内容的标准编写方式。尽管在描述中没有直接提到HTML，但在制作GitHub Pages网站时，HTML的知识是不可或缺的，因为它将用于构建和展示网站的结构和内容。 在文件名“Exploratory-data-analysis-Python-master”中，“Exploratory-data-analysis-Python”指明了资源的主要内容是探索性数据分析，而Python则是实现该目标所使用的编程语言。文件名中的“master”通常指的是版本控制系统中主分支的概念，在这里它可能表示该资源是项目的主分支或主版本。 知识点概述： 1. 探索性数据分析（EDA）: 探索性数据分析是一种数据科学方法论，旨在通过可视化、图形化和一系列统计度量来了解数据集的基本结构和关键特征。在Python中，EDA通常涉及使用诸如Pandas（数据分析库）、NumPy（数值计算库）、Matplotlib或Seaborn（数据可视化库）等工具。 2. Python编程语言: Python是一种广泛使用的高级编程语言，因其易读性、语法简洁和拥有丰富的数据科学库而被数据科学和机器学习社区广泛使用。在数据处理和分析领域，Python的Pandas库提供了数据结构和数据分析工具，而Matplotlib和Seaborn库提供了强大的数据可视化功能。 3. Markdown语法: Markdown是一种轻量级标记语言，它允许人们使用纯文本格式来编写文档，并通过转换器转换成有效的HTML代码。在GitHub Pages中，用户可以通过编写Markdown文件来创建网站内容，同时使用Markdown的语法来增加格式效果，比如标题（#、##）、列表（-、1.）、加粗和斜体文本（**、*）、代码文本（`）、链接（[]()）和图片（![]())。 4. Jekyll主题: Jekyll是一个用Ruby编写的静态网站生成器，它可以将Markdown文件转换为静态HTML网站。用户可以通过选择不同的Jekyll主题来定制网站的布局和样式。GitHub Pages使用Jekyll来构建网站，使得用户可以轻松地创建和托管静态网站。 5. 版本控制系统Git和GitHub: Git是一个开源的分布式版本控制系统，旨在快速和高效地处理从小型到大型项目的所有变化。GitHub是一个基于Git的代码托管平台，提供Git仓库的托管服务，允许开发者协作、版本控制和管理项目。GitHub Pages是GitHub提供的一个功能，允许用户直接在GitHub上发布静态网站。 6. 泰坦尼克号数据集（Titanic Dataset）: 泰坦尼克号数据集是一个常用的入门级数据集，通常用于机器学习和数据科学教育。数据集包含了泰坦尼克号乘客的个人信息和他们的生存情况，被广泛应用于分类问题，如预测乘客是否幸存。在进行EDA时，数据分析师会利用Python等工具对这个数据集进行清洗、处理和可视化，以挖掘可能影响乘客生存的因素。"