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小编:这个博客是DataGeek III的一部分,隶属于House of Spirits–Carcing for social很好。为了因此,我们的信息图表和故事板中的数据是由BigML从windowsazuremarketplace发布的Odata格式,该格式是免费的。

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这个博客是DataGeek III的一部分,隶属于House of Spirits–Carcing for social很好。为了因此,我们的信息图表和故事板中的数据是由BigML从windowsazuremarketplace发布的Odata格式,该格式是免费的。我们还使用了其他csv数据集来获得与此数据集相关的各种结果。以下是我们所做工作的简要说明。

我们从现有的数据集(如月份、人口、人口密度)中提取新的特征,腾讯云优惠券,以了解这些变量如何影响死亡人数。所有的探索性分析都是在SAP-PA中结合R进行的,我们在SAP预测分析中对数据进行了清理。这是一个巨大的生命损失和数十亿美元。所以,实时数据处理,我们提出了一些问题来分析和预防这种人为灾难,通过理解一些潜在的关系来拯救生命。

我们用这个回答了几个问题,发现了一些关于美国发生的事故有趣的模式。

我们回答的问题:

我们用了很少的统计测试,帮助我们得出了各种各样的结论结论如

卡方检验:

卡方检验用于观察两个分类因素之间是否存在显著关联。这些相关因素有助于更准确地预测结果。卡方检验返回三个值(卡方、P值和自由度)。卡方返回一个值,比较两个变量同时出现的频率。高值表示相关性强。P值是用来拒绝零假设的概率。小于0.05的值通常是拒绝无效假设的有力指标。

R-CNR决策树:

每个决策都基于两个数字在恒定时间内的比较的模型称为简单的决策树模型。给定一组变量,云服务器用途,我们可以预测结果的可能性(比如致命的车祸)。我们在SAP预测分析中建立了一个称为R-CNR树的模型,该模型考虑了血液酒精水平、道路类型、驾驶员年龄等因素。因此,在给定一组变量的情况下,服务器的 云,我们可以事先知道发生车祸的可能性,云服务器运维,这可能有助于预防事故。

以下是我们分析的几个屏幕截图:

我们发现了一些关于事故的有趣统计数据。

更多统计数据。

它是如何跨性别叠加的?

它是如何在各个城市叠加的?

文章来源:www.vmchk.com

 
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