Python泰坦尼克号数据分析项目

基于 Python 的泰坦尼克号数据项目，属于那种经典又好上手的练习题，蛮适合练数据和机器学习基础的。数据本身比较干净，字段也清晰，比如Age、Sex、Pclass这些都挺有代表性。

项目里一般会有train.csv和test.csv两个文件，配合pandas读取之后，你可以先跑个head()看下数据长啥样，再一步步搞清楚每一列是干嘛的。

像Age经常缺值，用fillna()就能简单补上。Sex得先转成数字，不然模型不认。Fare和Pclass也可以搞点归一化或标准化操作，效果会更稳。

目标变量其实直观，就是Survived。你要做的，就是训练模型去预测它是 0 还是 1。特征可以用现成的，也可以加点加工过的，比如FamilySize和IsAlone，这两个蛮有用。

可视化那块建议别跳过，seaborn和matplotlib搭配一下，像箱线图、热力图都挺直观的，能帮你发现一些数据里的小规律。

如果你刚开始搞数据，这个项目还真挺适合入门的。顺手还能摸下 Kaggle 的项目结构和比赛流程，后面想进阶也方便。你可以去看看这些链接，下载代码资源或数据包试试手：

• python 泰坦尼克号数据
• 泰坦尼克 python 数据
• 利用 Python 加 matplotlib 对泰坦尼克号进行数据
• 泰坦尼克号数据-checkpoint.ipynb

如果你有 pandas、numpy 这些库的基础，直接上手没啥问题，代码也不复杂。注意一点：模型训练阶段记得做交叉验证，能看出你得稳不稳。