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分析结果已应用于GTD数据集，并对GDT全球反恐数据集进行了数据分析和挖掘。

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简介：
通过对GDT全球反恐数据集的深入分析和数据挖掘，我们得以揭示攻击事件的规律性特征。具体而言，该分析旨在识别那些频繁发生的攻击行为，确定其发生的地理位置、时间节点以及相关纬度信息。此外，系统还致力于预测未来一年内哪个区域最有可能发生恐怖袭击，从而为反恐预警提供有力支持。为了实现这些目标，采用了K近邻（KNN）和K均值（K-Means）等多种先进算法。同时，该研究还尝试识别未由组织宣称责任的事件，并推断其潜在的幕后组织。GTD

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  • 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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    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。
     
  • 用于数据分析和数据挖掘的数据集集合
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    本资源汇集了多样化的数据集，旨在支持数据分析与数据挖掘研究。适用于学术探索及实践应用，涵盖广泛领域如机器学习、统计学等。 各类数据分析和数据挖掘所需的數據集。
     
  • 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）。
     
  • Python数据挖掘与数据分析集
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    《Python数据挖掘与数据分析集》是一本全面介绍如何运用Python进行高效数据处理、分析及挖掘的技术手册。书中结合实际案例深入浅出地讲解了各种实用的数据科学方法和技术，帮助读者掌握从数据清洗到模型构建的全流程技能，适合初学者和专业人士参考学习。 Python数据分析涉及使用数据集进行实践操作，并包括源代码、实例源码以及相关的数据集。
     
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