Gtd-analytics：利用开源数据集“全球恐怖主义数据库”进行数据分析。

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简介：
a）我们选取了START联盟的全球恐怖主义数据库的最新版，即第2版[1]。此数据库记录了约170,000次恐怖袭击的详细信息。 “全球恐怖主义数据库（GTD）是一个开放源代码的资源，它汇集了自1970年至2016年期间全球范围内发生的恐怖袭击事件的相关数据（计划每年进行更新）。 GTD系统性地收集了国内和国际恐怖主义活动的信息，目前已收录超过170,000个案例。该数据库由位于马里兰大学的国家恐怖主义与对策研究联盟（START）的研究团队负责维护。[2] 该数据集提供了关于以下方面的丰富信息：身份证明、日期、事件信息、事故地点、攻击细节、使用的武器、情报分析、目标与受害者信息、犯罪者信息以及事件发生的因果关系和后续影响。更多相关资料可查阅。b）数据分析显示，该数据集包含了1970年至2017年期间的恐怖袭击相关数据，共计135列。然而，由于部分数据缺失，其中不包含1993年的信息。某些列的数据以字符串形式或类别编号呈现。对于其余的数据，我们在每个gname...

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客服

基于全球恐怖主义数据库的GTD数据分析

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本研究利用全球恐怖主义数据库（GTD）的数据，深入分析了近年来全球恐怖袭击的趋势、模式和影响，旨在为反恐政策提供数据支持。我们选择了START联盟的全球恐怖主义数据库第2版。该数据库包含了超过170,000次恐怖袭击的信息。“全球恐怖主义数据库（GTD）是一个开放源代码库，记录了从1970年至2016年期间在全球范围内发生的各种恐怖事件信息，并计划每年更新一次。它收录的资料涵盖了国内外恐怖主义活动的情况，在此时间段内共收集到了超过170,000个案例的数据。该数据库由位于马里兰大学的国家恐怖主义与对策研究联盟（START）的研究人员负责维护。” 这个数据集包含有关以下方面信息：事件的身份和日期、发生地点、袭击详情、所使用的武器类型、目标或受害者的信息，以及犯罪者的相关信息等。对于数据分析部分，我们使用了该数据库中1970年至2017年期间的恐怖袭击记录。但需要注意的是，在数据集中缺失了关于1993年的信息。此外，一些列包含字符串数据或者类别编号，而其他的数据则需要通过特定条件进行筛选和处理（例如针对gname等字段）。

全球恐怖主义数据库的可视化展示：运用PyPlotly库呈现GTD数据，包含精彩图表与动画

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本项目利用Python的Plotly库，对全球恐怖主义数据库(GTD)进行深度分析和可视化处理，生成了丰富的图表及动态演示，旨在揭示并解读国际恐怖活动趋势。全球恐怖主义数据库的可视化：利用Plotly库对GTD数据进行图表展示，包括制作引人注目的图形和动画。

GTD全球反恐数据集的分析与数据挖掘结果实现.zip

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本资料集包含了GTD（全球恐怖主义数据库）的数据分析和挖掘成果，深入探讨了国际恐怖活动的趋势、模式及影响。对GDT全球反恐数据集进行分析和数据挖掘。通过对该数据集的深入研究，我们能够识别出哪些类型的攻击最为频繁、这些事件发生的地理位置分布情况以及发生的时间段与纬度特征，并预测未来一年内哪个地区可能成为恐怖袭击的重点目标。在方法选择上，采用了KNN（k近邻算法）和K-Means等技术手段。此外，还尝试对未有组织宣称负责的攻击事件进行归属分析，以推断最有可能实施这些行动的恐怖组织。

GTD数据集分析成果实现

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本项目致力于通过详细分析GTD（全球恐怖主义数据库）中的丰富信息，提炼关键趋势与模式，并转化为实际应用成果，为学术研究及政策制定提供有力支持。对GDT全球反恐数据集进行分析和数据挖掘，旨在识别频繁发生的恐怖袭击类型、地点、时间以及纬度，并预测下一年度哪些地区可能发生恐怖袭击。我们采用了KNN（k近邻算法）和K-Means等方法来进行数据分析。此外，还尝试预测未被任何组织宣称的事件是由哪个组织实施的。

GTD数据分析挖掘

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GTD数据分析挖掘专注于运用先进的数据科学方法和技术，对个人或组织的任务管理（Getting Things Done, GTD）体系中的大量信息进行深度分析与洞察提取，旨在优化效率和决策过程。对GDT全球反恐数据集进行了分析和数据挖掘，以确定哪些攻击频繁发生、在何处以及何时发生的规律，并探讨了纬度等因素的影响。此外还预测下一年度哪个地区可能发生恐怖袭击概率最大。采用了KNN（k近邻算法）和K-Means等方法进行研究，并尝试预测未有组织宣称的事件是由哪一组织实施的。

GTD数据解析

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GTD数据解析专注于研究和解读Getting Things Done（GTD）方法论的应用数据，旨在帮助用户提高效率和个人生产力。对GDT全球反恐数据集进行分析和数据挖掘，研究经常发生的恐怖袭击类型、地点、时间及纬度，并预测下一年度哪个地区最有可能发生恐怖袭击。采用了KNN（k近邻）和K-Means等算法模型，同时尝试预测未有组织宣称的事件是由哪一组织实施的。

利用Spark进行电影数据集分析

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本项目运用Apache Spark高效处理大规模电影数据集，深入探索用户评价、影片评分及流行趋势等信息，为娱乐产业提供精准的数据洞察。该项目是大三下学期的课程设计，使用的数据集来自Kaggle网站上的tmdb-movie-metadata电影数据集。项目采用Python编程语言，并使用大数据框架Spark对数据进行预处理。随后从多个角度对数据进行了分类与分析，并将结果可视化展示出来。此外，还包括了详细的课程设计报告和完整的代码文件。希望该项目能够为他人提供帮助。

利用Python进行数据分析

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本课程教授如何使用Python编程语言处理和分析数据，涵盖基础语法、常用库如Pandas和NumPy的运用以及数据可视化技巧。适合初学者入门。随着大数据与人工智能时代的到来,数据分析变得越来越重要。在这个背景下,Python语言在数据分析领域占据了重要的位置。本段落将介绍基于Python的数据分析的基本情况及其实际应用，并规划出相应的学习路线。

利用SPSS进行数据分析

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本课程旨在教授如何使用SPSS软件进行数据管理和分析，涵盖统计描述、假设检验及多元回归等内容，适合初学者和进阶用户。 SPSS数据分析的一些资料可以提供给需要学习或使用该软件进行统计分析的人士。这些资源涵盖了从基础操作到高级应用的各个方面，旨在帮助用户全面掌握SPSS的各项功能，并能够有效地应用于实际研究中。对于初学者来说，可以通过阅读教程和观看视频来快速入门；而对于有一定经验的研究者，则可以利用案例分享和技术文档进一步提升自己的技能水平。此外，还有一些社区论坛专门讨论与SPSS相关的议题，参与者们会就软件使用过程中遇到的问题进行交流，并共同探讨解决方案。这些平台不仅为用户提供了一个互相帮助的环境，还促进了整个数据分析领域内的知识传播和技术创新。

利用数据采集卡进行数据收集

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本项目专注于使用数据采集卡来高效获取实验或监测中的各种数据，为数据分析和科学研究提供坚实的基础。此数据采集卡详细介绍了数据采集的相关知识，无论是初学者还是有一定基础的开发者都会发现非常有用。