灾害响应管道项目 目录： 项目介绍 在这个项目中，我将分析提供的数据。 数据包含在现实生活中灾难期间收到的预先标记的推文和文本消息。 目的是使用ETL（提取，转换，加载）流水线准备数据，然后使用ML（机器学习）流水线建立监督学习模型以对事件进行分类并找出任何趋势。 这将有助于紧急工作人员对事件进行分类/分类，并将消息发送给适当的救灾机构。 文件描述 有两个jupyter笔记本文件，其中包含成功执行的代码： ETL管道准备>包含用于将最终数据提取/清理/整理/加载到sqlite数据库中的代