飞行事故严重程度预测数据集FlightCrashSeverityPredictionDataset-pravinchougale15
数据来源：互联网公开数据
标签：航空安全，事故分析，数据集，机器学习，风险预测，数据挖掘，交通运输，安全管理
数据概述： 该数据集包含来自全球航空安全机构的飞行事故记录，记录了飞机失事时的关键参数和严重程度。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从20世纪至现代。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的飞行事故，包括不同国家和地区的航空公司及机型。
数据维度：数据集包括事故发生时间，飞机型号，飞行阶段，天气条件，机组人员经验，事故原因，伤亡人数，飞机损坏程度等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于国际航空安全数据库和公开事故报告，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于航空安全研究，事故原因分析，风险预测模型训练等领域，尤其在机器学习任务中具有重要应用价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于航空安全，事故预防及风险管理的学术研究，如事故原因分析，安全措施效果评估等。
行业应用：可以为航空公司，航空管理机构提供数据支持，特别是在飞行安全改进，事故预防策略制定方面。
决策支持：支持航空安全风险评估和应急响应策略优化，帮助相关机构制定更科学的飞行安全措施。
教育和培训：作为航空安全管理，风险管理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解飞行事故成因及预防方法。
此数据集特别适合用于探索飞行事故的严重程度与关键因素之间的关系，帮助用户实现准确的严重程度预测，优化安全管理和预防措施，降低航空事故风险。
