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Big_Data_Analysis_of_US_Accidents_data：此代码是雪城大学IST 716的最终项目。 有关方法和结果的详细信息位于报告文件中。 此外，该数据集包含约300万行数据，因此，Apache Spark已通过在线
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文件大小: 2mb
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上传时间: 2021-02-18
详细说明：Big_Data_Analysis_of_US_Accidents_data
此代码是雪城大学IST 716的最终项目。 有关方法和结果的详细信息位于报告文件中。 此外，该数据集具有约300万行数据，因此，Apache Spark已被用于使用在线数据砖平台的分析。
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摘要尽管遵守了安全规定，但在美国由于道路交通事故造成的死亡人数并没有保持恒定或下降，反而相当高。 通过这个项目，我们正在尝试找出对事故造成最大影响的因素以及这些州的事故热点。 此外，我们分析了使这些地点比其他地点更容易发生事故的条件。 我们还建立了分类模型来预测事故的严重性。
我们使用Chi-Squared值对数据进行分类，并使用相关系数对数字数据进行预测，以预测变量之间的相互依赖性。 我们使用的数据集非常庞大，因此需要清理和处理某些步骤才能将其转换为适合数据可视化和优化模型构建的格式。 我们进一步
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