
大数据告诉你航空安全现状(1)_数据分析师
大数据告诉你真实的航空安全现状
对于经常乘坐飞机出行的人,最不愿意看到的新闻就是飞行事故,但对于统计出身的人来说,又有理性的数据证明,航空是目前地球上最为安全的交通方式。航空安全现状到底如何,大数据来告诉您。
按照国际航空运输协会的统计,只要一名普通乘客乘坐的是西方飞机制造商生产的飞机,那么他遭遇航空事故的几率低于五百三十万分之一。从事故发生的几率而言,就算是飞行时间最长的飞行员用一辈子的时间进行飞行,也很难超过两万架次。航空业事故发生几率非常低——即便是一个人天天坐飞机,也要一万四千年才有可能遇上一个航空事故。
在这个时候,网络和各种媒体上充斥各种各样的消息,人们的感性会战胜理性,统计学的知识也将让位给内心的感受。
关于航空安全,通过大数据的分析,至少可以告诉我们几个我们往往会误认的真理:
1、数据统计的结论毫无疑问的告诉我们,飞机是目前地球上最安全的旅行交通工具,比汽车、火车等等的安全级别高太多;
飞机重大事故发生的频率如何?
重大事故绝少发生,造成多人伤亡的事故率约为三百万分之一。航空是远程交通最安全的方式,而且它变得越来越安全。30年前,重大事故的发生率为每飞行一亿四千万英里一次。如今是14亿英里才发生一起重大事故,安全性提高了十倍。
坐飞机和坐汽车,哪个更安全?
据美国全国安委会对1993~1995年间所发生的伤亡事故的比较研究,坐飞机比坐汽车要安全22倍。事实上,在美国过去的60年里,飞机失事所造成的死亡人数比在有代表性的3个月里汽车事故所造成的死亡人数还要少。
马来西亚飞机失踪最新消息:马来西亚航空公司编号MH370客机飞行途中失联的事件发生至今已超过24小时。
2、对于单个人来说,飞机、火车或者汽车,安全出行的概率其实差不多。
从行驶的距离和死亡人数的关系而言,乘飞机旅行是最安全的旅行方式;但要是按照死亡人数和单次旅行时间的关系来看,火车与飞机一样安全,而乘汽车旅行的危险几率只是飞机的四倍;如果从死亡人数和旅行次数的关系来看,汽车要比飞机安全三倍,火车要比飞机安全六倍。
但人们必须注意到一种交通工具的可能性很难准确地与另一种交通工具的可能性相比较。飞机一次就有250名乘客和机组人员,而一辆汽车最多运载五名乘客。由此看来,飞机一次运载的人数是汽车的五十倍,但安全性却是汽车的六十倍(以行驶的距离为衡量依据)。对于单个乘客而言,飞机的安全性并不比汽车高出多少。
大数据告诉你航空安全现状
3、飞机事故造成的社会影响却比其他事故更大,原因是事故少但严重程度高,受关注度大;
4、美国的大数据专家通过对全球航空公司的运营数据的分析,揭示出,各国的航空安全指数实际上相差无几,并不是说发达国家的飞机就更加安全,当然,那些被制裁和处在混乱状态的非正常国家除外;
5、国外专家确实也得到了数据的结论,国际航班往往比国内航班出事故的概率要低,所有的国家都一样,并不是发达国家的国际航班就更安全;
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22CDA 数据分析师:参数估计助力数据决策的核心力量 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据已成为驱动业务增长、优化运营效率的核 ...
2025-09-22训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19CDA 数据分析师:让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑 统计基本概念是商业数据分析的 “基础语言”—— 从描述数据分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16