北京
祝大家七夕快乐，然后我们来到本期主题：「男人活的不如狗」
作为数据背景，让我们回顾下「泰坦尼克」
1912年4月15日凌晨，泰坦尼克号沉没，其中男性乘客总计 843 人，其中 161 人存活，生还率为19%，低于狗
作为对比，船上的12只狗中活了3只，生还率为25%
所以啊...男人终究还是活的不如狗
在电影《泰坦尼克》中，穷画家 Jack 生的机会让给了贵族小姐 Rose，让世界记住了他们的爱情...
但做了数据分析后才发现，Rose 的幸存不单单是因为爱情
这两天拿到阿里瓴羊"智能小Q"的内测权限（没错，还没发布），我把 OpenML 上的泰坦尼克数据集传了进去...结果发现：
- Jack 的死亡几乎是注定的：作为三等舱的男性，Jack 的生存率只有 16%
- Rose 的存活也几乎是必然：作为一等舱的女性，Rose 的生存率高达 97%
即使他们从未相遇，结局可能也是一样的
那么，这些冰冷的数字背后，隐藏着哪些神奇发现呢...
有钱人真的“优先逃生”吗？
一等舱的男性生存率是多少？答：34.1%
等等，头等舱男性才33%的生存率？
我继续追问：“三等舱女性的生存率呢？” 答：49%
三等舱女性（49%）的生存率，竟然高于头等舱男性（33%）
看来，“妇女儿童优先”的原则，比“阶级优先”更加严格执行
“票价能买命吗？”
“票价超过100英镑的乘客生存率？”71.4%
“票价在100英镑以内的乘客生存率？”32%
有钱能使鬼推磨，成不我欺
登船港口预示命运
- Cherbourg（法国）：55.6%
- Queenstown（爱尔兰）：35.8%
- Southampton（英国）：33.3%
Cherbourg多是富人度假，舱位等级高；Queenstown挤满爱尔兰移民，大多在三等舱
二等舱男性最惨
拉了下统计，二等舱男性的生存率仅为 14.6，这甚至比三等舱还低
只算成年男性呢... 这一比例则更进一步，落到了8.4%
至于为什么？瞎猜一下...
- 头等舱男性虽要"绅士"，但离救生艇近
- 三等舱男性破釜沉舟往上冲
- 二等舱男性？既要照顾妇女儿童，位置又不占优势
然后，我把泰坦尼克上所有年龄段的存活率，都算了下（已人工校验，无误）：
- 老人：30%
- 成年男性：18.5%
- 成年女性：76%
- 少女：82.1%
- 青少年：47.6%
- 儿童：56%
可见：少女>儿童>成年女性>成年男性>老人>男人
对了，这里漏了宠物狗：25%
所以是：少女>儿童>成年女性>成年男性>老人>狗>男人
淦...
想到了一个奇怪的ppt
「大数据驾驶舱」
为了更明显的看这些东西，用 Quick BI 做了个「大数据驾驶舱」
（啊啊啊啊啊，这奇怪的名字）
链接在这...但似乎只有我自己能访问（毕竟这产品还没公开）
https://pre-bi.aliyun.com/token3rd/dashboard/view/pc.htm?pageId=e81333fa-3325-4a92-b8a8-3543c5dee0d4&accessToken=204b4c5a553c5afc4979220b318eddfc&dd_orientation=auto&qbi_version_param=1
然后顺道说一下， Quick BI 这东西像啥呢，大概就是偏向 BI 工具的 Big Query ，类似 Power BI和 Tableau
然后不同于这几个工具，为了更贴合本土需求， Quick BI 加了很多中国特色的功能，比如上面的大数据驾驶舱，可以用于销售管理、电商运营、门店运营这种总是被老板逼逼的东西
回到最初的问题
Jack真的是因为穷才死的吗？
做了点分析后，发现：不完全是
如果Jack是个三等舱的女性，生存率49%，比头等舱男性还高
如果Jack是个孩子，即使在三等舱也有34%的机会
但他都不是，作为15～25岁的三等舱男性，Jack 逃生的几率只有15.3%
数据不煽情，不浪漫，但能告诉你最真实的信息
然后在有 AI 加持之下，我们找到这些信息会更简单
最后，鸣谢
工具用的是阿里瓴羊的"智能小Q"，是阿里巴巴首个分析Agent，由问数、解读和报告三大核心Agent组成，并将于9月9日正式向外界开放:
数据用的是 OpenML 上 Titanic DataSet，包含1309名乘客的完整信息
https://www.openml.org/data/download/16826755/phpMYEkMl
宠物信息，来自维基百科
https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%90%B5%E9%81%94%E5%B0%BC%E8%99%9F%E4%B8%8A%E7%9A%84%E5%8B%95%E7%89%A9
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