泰坦尼克数据集是机器学习领域中的经典案例，常用于二分类问题——预测乘客的生存情况。本项目将使用 Python 进行数据处理与建模，这里主要用到以下库：pandas & numpy：用于数据加载、处理和数值计算；matplotlib & seaborn：用于数据可视化，帮助我们直观理解数据分布和关系；scikit-learn：提供数据集划分、模型训练、超参数调优、交叉验证和模型评估等功能；jobli

在 Orders 和 OrderDetails 表中，我们通过外键关联 Customers 和 Products 表，实现数据关联。：SQLite 将数据存储在文件中，如果文件不存在，连接时会自动创建。：当插入数据时，如果违反唯一性约束，则忽略该条数据，防止程序报错。：将数据写入 CSV 文件，其中第一行写入表头，其后写入报表数据。：在每次运行时删除旧的数据库文件，保证环境干净，有助于调试和测试。