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自1908年起全球航空事故数据集

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简介：
本数据集收录了自1908年以来世界各地发生的各类民用及军用航空事故信息，涵盖时间、地点、机型、伤亡情况等详细资料。 数据为1908年以来世界范围内的空难信息。文件名为Airplane_Crashes_and_Fatalities_Since_1908.csv。

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  • 自1908年起全球航空事故数据集
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    本数据集收录了自1908年以来世界各地发生的各类民用及军用航空事故信息，涵盖时间、地点、机型、伤亡情况等详细资料。 数据为1908年以来世界范围内的空难信息。文件名为Airplane_Crashes_and_Fatalities_Since_1908.csv。
     
  • 全球自1908年起的航空事故记录.xls.xlsx
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    该文件包含了从1908年开始至今的所有已记录的重大航空事故详细信息，包括时间、地点、涉事飞机型号及伤亡情况等数据。 1908年至2019年全世界空难数据收集包括地点、操作员、航次、事故类型、具体时间和描述等内容。这些数据准确可靠，可供专业人士研究学习或作为案例、素材及教案使用。
     
  • 1908年以来全球航空事故数据集
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    本数据集收录了自1908年起全球发生的各类民用航空事故信息，涵盖时间、地点、伤亡情况及原因分析等细节，旨在提升飞行安全。 这段文字描述的数据涵盖了自1908年以来全世界范围内的航空事故信息。
     
  • 全球航空路线Shape数据
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    本数据集包含全球各主要机场间的航线连接信息，以Shape格式呈现，便于地理信息系统分析和可视化研究。 全球飞行航线数据以Shape格式提供。
     
  • 2018-2023年交通事故信息数据集
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    该数据集收录了2018年至2023年间详尽的交通事故记录，涵盖时间、地点、事故类型等多维度信息，为交通安全研究提供坚实的数据支持。 交通事故信息数据集（2018-2023） 数据说明： 地理范围：准确记录事故发生地点，提供巴西各地交通事故的深入地理分析。 事故细节：每个事故都包含详细描述，涵盖道路特征、时间及引发这些事故的各种因素。 受害者见解：有关受害者的综合数据揭示了人为因素对事故的影响，包括驾驶员酒驾等相关信息。 选择这个数据集的原因： 政府支持的可靠性：直接来源于官方记录，确保真实性和准确性 公共利益的数据资源：作为公开数据集，它鼓励研究人员、决策者、城市规划师和数据分析爱好者挖掘模式并提出解决方案，以促进巴西更安全的道路环境。 丰富的历史背景：该数据集涵盖了五年的时间跨度，提供了时间深度，适合进行趋势分析和预测建模。
     
  • 火车事故数据集
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    《火车事故数据集》汇集了全球各地铁路交通事故的相关信息与统计数据，旨在分析事故发生的原因、类型及其影响，以促进铁路安全改进和预防措施的研究。 《火车事故数据集：深入分析与理解》 在信息技术领域，数据集是研究和分析的基础工具，它们能够提供丰富的信息帮助我们理解和揭示特定主题的内在规律。本篇文章将围绕“Train-accident”火车事故数据集展开探讨，并揭示其中所蕴含的知识点。 该数据集来源于维基百科这一权威的信息来源平台，确保了其可靠性和时效性。“train-accident.csv”的命名表明它采用CSV（逗号分隔值）格式存储。这种通用的表格数据格式易于读取和处理，在数据分析与机器学习任务中广泛应用。通常情况下，一个CSV文件包含多行记录，每条代表一次独立事件或实例，而各列则对应不同的属性或特征。 对于“train-accident”数据集而言，我们可以期待它可能涵盖以下信息： 1. **事故时间**：具体日期和时间的记录有助于分析事故发生的季节性及周期性趋势。 2. **地点信息**：包括国家、地区以及具体的车站等细节，可用于研究地域性的安全问题。 3. **事故类型**：分类描述如脱轨、碰撞或火灾等情况的原因，便于识别常见模式下的事故原因。 4. **伤亡情况**：记录死亡人数及受伤人数的数据，以便评估事故发生后的严重程度。 5. **列车信息**：包括列车种类、速度以及载客量等细节，可能影响事故发生的概率。 6. **环境因素**：如天气状况或轨道维护状态等因素也可能对事故的发生产生影响。 7. **人为因素**：驾驶员疲劳和操作失误等情况往往是许多事故发生的重要诱因。 通过上述属性信息的分析可以进行多维度的研究： - **趋势分析**：利用时间序列技术来观察事故频率的变化情况，以识别高峰期与低谷期等模式。 - **地理分布研究**：结合地图数据展示事故发生的地理位置，并定位出高风险区域。 - **关联规则挖掘**：探究不同因素之间的关系，比如特定的列车信息或环境条件是否影响了事故类型的发生概率。 - **预测模型建立**：通过统计学与机器学习方法构建预警系统，提前识别潜在的安全隐患。 - **安全性评估**：依据历史数据对不同的列车线路和区域进行安全性能评价，为安全管理提供参考。 此外，在正式分析前的数据清洗及预处理步骤同样至关重要。这包括缺失值填充、异常检测以及必要的数据转换等操作以确保后续研究的准确性和有效性。 综上所述，“Train-accident”火车事故数据集提供了丰富的信息资源，通过深入挖掘和细致分析这些资料有助于提高铁路运输的安全管理水平，并预防事故发生从而保障公众的生命财产安全。此外，此类数据分析方法也可为航空、公路交通等领域提供安全管理方面的借鉴与启示，具有广泛的应用价值。
     
  • 全球航空公司的SQL数据库文件
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    这是一个包含全球航空公司详细信息的SQL数据库文件，包括航班数据、航线网络和运营情况等重要资料。 数据包含航空公司中文名、英文名、所属地区、三字码及IATI二字码等字段。此外还有logo字段，但该字段目前无值且尚未整理；同时包括状态和默认机场等信息，可直接使用。另外还提供了获取其它机场和港口的SQL语句。
     
  • 2023年全球地震数据集
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    2023年全球地震数据集收录了当年世界各地发生的地震详细记录，包括时间、地点、震级等信息，为科研和灾害预警提供重要参考。 数据集“2023 年全球地震”提供了关于 2023 年全球地震的重要信息。该数据集中包含了时间、位置（纬度和经度）、深度、震级以及震级类型等参数。 - 时间：记录了地震事件发生的时间戳。 - 纬度：表示南北方向的位置坐标。 - 经度：标识东西方向的地理位置。 - 深度：以公里为单位，显示地震发生的深度。 - Mag（震级）：反映地震强度的数据值。 - MagType（幅度测量类型）：描述了用于确定Mag的具体方法或标准。 - Nst（台站数）：指参与报告此次地震的监测站点数量。 - Gap（间隔角度）：表示不同观测点之间覆盖的角度差，影响震级计算准确性的一个因素。 - Dmin（最小距离）：指的是最近一个记录此地震事件的监测站与震中之间的最短直线距离。 - Rms（均方根误差）：是用于衡量所有在给定时间段内从特定位置接收到的数据的一致性的统计量，它可以帮助评估测量结果的质量和可靠性。 - 网络：指提供这些数据资料的具体网络机构或组织名称。 - Id（事件标识符）：每个地震记录都有一个独一无二的编号以供识别。 - 更新时间戳：表明该条目最近一次被修改的时间点。 - 地点描述：提供了关于震中位置的文字说明，便于定位和理解背景信息。 - 类型：分类指示了此次事件属于哪种类型（例如“地震”）。 - 横向误差与深度误差：表示地理位置确定及地震发生深度的不确定性范围。 - 震级测量中的可能偏差也被记录下来，并且还提供了用于计算震级时所依据的数据点数量信息。 - 状态字段则表明了该条目目前的状态或审核情况（例如“已验证”）。 此外，数据集还包括有关地震位置来源和震级报告源的信息。
     
  • 航空公司数据集_Flight#2_flight_（航空公司数据集）_
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    该数据集名为“Flight#2_flight”，是航空公司的综合性数据库，包含航班信息、飞行记录及运营详情等，为研究与分析提供全面的数据支持。 各大航空公司数据集包括以下字段：会员编号（MEMBER_NO）、首次飞行日期（OFFP_DATE）、第一次飞行日期（FIRST_FLIGHT_DATE）、性别（GENDER）、常旅客等级（FFP_TIER）、工作城市（WORK_CITY）、工作省份（WORK_PROVINCE）、工作国家（WORK_COUNTRY）、年龄（AGE）、加载时间戳（LOAD_TIME）、飞行次数总计（FLIGHT_COUNT）、过去一年内累计消费金额（BP_SUM_P1Y）、前两年每年的累计消费金额分别记录为EP_SUM_YR_1和EP_SUM_YR_2、近五年各年度累积里程数分别为SUM_YR_1和SUM_YR_2、总飞行公里数（SEG_KM_SUM）、加权飞行公里数（WEIGHTED_SEG_KM）、最近一次飞行日期（LAST_FLIGHT_DATE）、平均每年飞行次数（AVG_FLIGHT_COUNT）、首次到第一次消费的时间间隔天数（BEGIN_TO_FIRST）、最后一次消费到结束的时间间隔天数（LAST_TO_END）、平均时间间隔天数（AVG_INTERVAL）、最大时间间隔天数（MAX_INTERVAL）以及过去两年的积分累计分别为ADD_POINTS_SUM_YR_1和ADD_POINTS_SUM_YR_2、兑换次数总计（EXCHANGE_COUNT），折扣率（avg_discount）、前一年飞行次数(P1Y_Flight_Count)、去年飞行次数(L1Y_Flight_Count)、前一年消费金额(P1Y_BP_SUM)、去年消费金额(L1Y_BP_SUM)，累计优惠券使用额度(EP_SUM), 过去两年积分累积分别为ADD_Point_Sum和Eli_Add_Point_Sum，总积分（Points_Sum），过去一年的飞行次数比值(Ration_L1Y_Flight_Count)、前一年的飞行次数比值(Ration_P1Y_Flight_Count)，以及消费金额与积分的比例。
     
  • 2005年至2016年法国发生的事故-数据集
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    该数据集收录了2005至2016年间在法国发生的所有类型的重大事故信息，包括交通事故、工业灾害等，为研究者提供详实的数据支持。 该数据集收录了2005年至2016年在法国发生的事故数据，每年的交通事故都会导致数千人死亡。我相信数据科学可以发挥重要作用，因此我决定为此做出贡献。此项目包括以下文件：caracteristics.csv、holidays.csv、places.csv、users.csv和vehicles.csv。