資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：事故預測需要獲取有意義和可靠的信息，大量原始信息流必須在危機期間進行分析和處理。時間維度事故分析通過時間維度日期和時間的事故分析，我們可以洞察到不同類型的事故發(fā)生的高峰時間和高發(fā)月份，從而進行有效預防。結果模型預測精度精度達到。
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原文鏈接
針對當前生產和生活中面臨的安全事故問題,利用當前發(fā)展迅速的DM(Data Mining)技術,通過對事故信息的多維度分析，實現(xiàn)監(jiān)測系統(tǒng)的事故預測,提高了監(jiān)測系統(tǒng)的性能,形成安全預警機制。
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事故預測需要獲取有意義和可靠的信息，大量原始信息流必須在危機期間進行分析和處理。
基于以上背景，tecdat研究人員重點關注事故情報數(shù)據(jù)的收集并分析相關信息，通過對時間、地點、語義等不同維度的分析得到有價值的信息，并且嘗試通過機器學習方法對事故發(fā)生進行預測。
▍時間維度事故分析
通過時間維度（日期和時間）的事故分析，我們可以洞察到不同類型的事故發(fā)生的高峰時間和高發(fā)月份，從而進行有效預防。
通過對結果的可視化，可以發(fā)現(xiàn)不同時間和月份的事故發(fā)生率有一定的差異，因此在后續(xù)的預測模型中可以構建相應的時間偽變量從而提高精度。
▍不同事故類型
通過對所有事故數(shù)據(jù)類型的占比分析，我們可以發(fā)現(xiàn)出行的事故發(fā)生率是最高的，也遠遠高于其他類型，其次是觸電事故等。（注：部分事故重屬多個類型）
▍事故報告語義分析
通過對事故報告的語義分析，我們可以發(fā)現(xiàn)報告中頻繁出現(xiàn)的關鍵詞，從中洞察到某類事故發(fā)生后通常會關聯(lián)到哪些關鍵詞，分析其背后的原因，從而進行有效的預防。
▍安全事故預測模型
在獲得事故的不同維度基本特征之后，我們通過SVM算法使用這些特征來預測不同類型的事故發(fā)生的可能性，采取有針對性的措施，避免未知事故發(fā)生帶來的損失，達到補救的效果。
▍技術
SVM(Support Vector Machine)用于構建、驗證和測試數(shù)據(jù)集的模型。
在Spark / MLLib / Scikit-Learn / HDFS中重構實現(xiàn)處理較大的數(shù)據(jù)集。
▍結果
模型預測精度精度達到82.5%。
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