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Projet Titanic
Prédire la survie des passagers en fonction de la nationalité, de la classe et du genre
Introduction
Ce projet analyse les données des passagers du Titanic en se focalisant sur la façon dont des variables comme le sexe, l'âge, la classe sociale et la nationalité influencent les chances de survie lors de la catastrophe. Le modèle développé vise à prévoir la survie des passagers en fonction de ces caractéristiques. La langue, en particulier l'anglais, a également joué un rôle dans la compréhension des instructions d'évacuation, une langue bien moins répandue à l'époque qu'aujourd'hui.
Vous pouvez explorer la version interactive de cette analyse en visitant l'application déployée sur Streamlit : Déploiement Streamlit : Titanic, la survie selon le sexe, l'âge, la classe et la nationalité.
Quels sont les ensembles de données utilisés dans ce projet ?
Pour cette analyse, nous utilisons le dataset Titanic, qui contient des informations sur les passagers à bord du Titanic. Les variables clés incluent :
- Informations sur les passagers : Nom, sexe et nationalité (pays).
- Classe : Classe de voyage des passagers (1ère, 2ème ou 3ème classe).
- Statut de survie : Variable binaire indiquant si le passager a survécu ("oui") ou non ("non").
- Autres variables : Âge, tarif du billet, numéro du ticket, relations familiales à bord (frères, sœurs, époux, enfants, parents).
Volumétrie des données
- titanic.csv : 2207 lignes / 12 colonnes
Objectifs du projet
Les principaux objectifs de ce projet sont :
- Prédire la survie selon la nationalité : Analyser l'impact de la nationalité d'un passager (pays) sur ses chances de survie.
- Explorer le rôle de la classe et du genre : Étudier comment la classe et le genre influencent les taux de survie.
- Combiner les facteurs : Développer un modèle prédictif global qui intègre la nationalité, la classe et le genre pour prédire la survie.
Étapes suivantes
Les prochaines étapes de ce projet incluent :
- Nettoyage et préparation des données (y compris la gestion des valeurs manquantes et des anomalies).
- Analyse exploratoire des données (EDA) pour découvrir les principaux schémas et relations.
- Construction de modèles de classification pour prédire la survie en fonction de la nationalité, de la classe et du genre.
- Évaluation et optimisation des modèles pour une meilleure précision et généralisation.
Voir le code Python du projet
Conclusion et recommandations
"La combinaison de la nationalité, de la classe et du genre offre une perspective nuancée sur les taux de survie, révélant des informations plus profondes sur les dynamiques de la tragédie du Titanic."
L'analyse menée dans ce projet montre que le genre, la classe et l'âge étaient les principaux déterminants de la survie sur le Titanic. Les femmes et les enfants, surtout ceux en première classe, avaient des taux de survie nettement plus élevés, tandis que les hommes, en particulier ceux de la troisième classe, faisaient face à des risques beaucoup plus grands. La nationalité a également joué un rôle, quoique plus indirect, reflétant les disparités socio-économiques plus larges de l'époque.
Un autre aspect à prendre en compte est que le Titanic était sous pavillon britannique, ce qui signifie que l'évacuation et les instructions étaient données en anglais. Or, à cette époque, l'usage de la langue anglaise était bien moins répandu qu'aujourd'hui. Les passagers dont la langue maternelle n'était pas l'anglais pouvaient avoir plus de difficultés à comprendre rapidement les consignes, ce qui a pu influencer leurs chances de survie. Toutefois, il est important de noter que beaucoup de passagers venaient de territoires appartenant à l'empire britannique, où l'anglais était une langue commune, bien que les cultures et les origines soient différentes.
Recommandations clés :
- Affiner davantage les modèles en explorant des variables supplémentaires, telles que les interactions entre l'âge, le genre et la classe.
- Prendre en compte de manière plus explicite les facteurs socio-économiques pour mieux comprendre le rôle de la nationalité dans les taux de survie.
- Évaluer le contexte historique et social des données afin d'éviter de mal interpréter l'influence de certaines variables.