数据探索，对特征与label、特征与特征进行相关性分析，以及进行数据预处理；特征工程，对数据进行处 理，包括缺失值处理（其中age特征较为重要，用多模型预测缺失值进行填充），类型处理，特征提取，以及利用多 模型来对特征进行选择；模型搭建与融合，搭建模型并调参，包括 LR，RF，GBDT，AdaBoost，DecisionTree，KNN，SVM，XGBoost.

船员获取数据的excel文件 titanic_train.csv 泰坦尼克号CSV训练数据。