一、數據新聞經典案例？

一個經典的數據新聞案例是2012年《紐約時報》的《如何花錢狀組織政治選舉》系列報道。該系列報道利用大量數據分析和可視化技術，揭示了政治競選活動中巨額資金的流向和影響。通過對政治獻金數據的深入挖掘，該報道揭示了大企業和富裕個人對政治決策的潛在影響，引發了社會廣泛關注和深入討論。

這一經典案例充分展示了數據新聞的力量，不僅揭示了社會現象背后的規律，還引發了觀眾對政治體制和公共事務的深刻思考。

二、什么是案例數據？

案例數據是指人們在生產生活當中所經歷的典型的富有多種意義的事件陳述。它是人們所經歷的故事當中的有意截取。案例一般包括三大要素。案例對于人們的學習、研究、生活借鑒等具有重要意義。基于案例的教學是通過案例向人們傳遞有針對性的教育意義的有效載體。

三、大數據營銷案例？

某公司通過分析用戶數據發現，購買過某產品的用戶中，有60%的人在未來一個月內會再次購買同一產品或類似產品。

該公司利用這一信息，向這部分用戶發送個性化營銷電子郵件，推薦相關的產品。結果顯示，這部分用戶的二次購買率提高了20%。這一案例表明，大數據營銷可以幫助企業洞察用戶需求，并有針對性地開展營銷活動，以提高銷售業績。

四、全球航空事故十大案例

全球航空事故十大案例

航空事故是指在航空運輸過程中發生的不幸事件，其結果往往是災難性的，造成了人員和財產的巨大損失。全球范圍內，不乏發生過許多令人痛心的航空事故案例，下面將介紹全球航空事故十大案例。

1. 法國空中客車A320客機失事

發生時間：2009年6月1日

地點：巴西外海

這起空難是由一家法國航空公司的飛行員失職導致的。當天，法國空中客車A320客機從巴西飛往法國，在巴西外海時遭遇了空中撞鳥事件。這導致飛機兩臺發動機同時熄火，飛行員在處理失事前沒有按照正確的程序操作。最終，飛機墜入海中，全機228人全部遇難。

2. 韓國亞航一號航班迫降事故

發生時間：2013年7月6日

地點：美國舊金山

這次事故發生在韓國亞洲航空一號航班上。飛機在美國舊金山降落時，由于飛行員操作失誤，導致飛機著陸速度過高，無法準確停在跑道上。結果飛機迫降時沖出跑道，200多名乘客和機組人員中有3人死亡，多人受傷。

3. 意大利阿爾巴機場墜機事故

發生時間：1985年6月27日

地點：意大利

這場墜機事故令全球震驚，意大利阿爾巴機場一架美國航空公司的DC-9型客機在著陸時，由于飛行員誤導導航儀器，導致飛機撞上了山峰。事故造成了所有人員的罹難，共計269人遇難。

4. 日本航空123號班機空難

發生時間：1985年8月12日

地點：日本福島縣

這起事故是截至目前為止日本航空史上傷亡最嚴重的空難事件。飛機在飛行途中，由于尾翼的液壓力系統失效，導致操縱困難，最終撞上山區。全機524人中，只有4人幸存，其他均罹難。

5. 中國南方航空3943號航班墜毀

發生時間：1994年10月31日

地點：中國廣州

這次空難是由于韓國的塔塔機場天氣惡劣，導致中國南方航空3943號航班迫降失敗引起的。飛機在迫降時與跑道接觸不當，最終迅速墜毀并爆炸。該事故造成了128人的死亡，只有一人幸存。

6. 法國戴高樂機場空難

發生時間：2000年7月25日

地點：法國巴黎戴高樂機場

一架由法國卡爾達航空公司執飛的運輸機在戴高樂機場起飛后不久，失去了控制，最終在機場附近墜毀。事故共造成了113人死亡，4人幸存。調查結果表明，這是由于起飛前飛機負荷超重引起的。

7. 德國漢堡空難

發生時間：2000年11月29日

地點：德國漢堡

這次航空事故發生在一架由泰國曼谷飛往德國漢堡的航班上。在飛機降落前，飛行員選擇了錯誤的進近程序，導致飛機在草地上墜毀。這場事故造成了129人的死亡，其中包括45名兒童。

8. 美國AA587航班墜毀事故

發生時間：2001年11月12日

地點：美國紐約奧爾良

這起事故是美國航空公司AA587航班在紐約奧爾良墜毀。飛機在起飛后遭遇強風顛簸，飛行員為了糾正偏航，不幸操縱過猛，導致飛機失控。全機260人遇難，地面造成的傷亡人數為5人。

9. 沙特阿拉伯航空163號航班火災事故

發生時間：1980年8月19日

地點：沙特阿拉伯利雅得

這次空難發生在一架來自沙特阿拉伯利雅得飛往吉達的航班上。在即將降落前，機艙突然發生火災，但飛行員卻沒有急降。當機組人員最終決定緊急降落時，飛機火勢已無法控制，全機301人全部遇難。

10. 俄羅斯科舍沃航空一號班機空難

發生時間：2011年4月10日

地點：俄羅斯喀山

在這次空難中，科舍沃航空一號班機在起飛后不久墜毀，并冒起烈焰。導致飛機墜毀的原因是由于飛機在起飛時左側發動機故障，機組人員沒有正確應對，導致飛機失速。這次事故共造成了有人員中所有乘客和機組人員的罹難，共計44人死亡。

以上是全球航空事故十大案例，這些可悲的事件提醒我們在航空運輸過程中要時刻保持警惕，確保飛行的安全。

五、案例分析ppt要用數據嗎？

答，數據是證明事件結論的重要論據。

所以，無論分析的內容是什么，如果有足夠準確的，且具備足夠說服力的數據，就一定要用數據來說明分析情況。

六、pandas數據分析實戰案例？

當使用 Pandas 進行數據分析時，以下是一個實戰案例的示例：假設我們有一個包含不同國家或地區的人口數據的 DataFrame，其中包括列如 country （國家或地區名稱）、 population （人口數量）和 area （面積）。首先，我們可以使用 Pandas 讀取并查看數據： import pandas as pd# 讀取數據data = pd.read_csv('population_data.csv')# 查看前 5 行數據print(data.head()) 接下來，我們可以進行一些基本的數據分析操作，例如計算每個國家或地區的人口密度（單位：人/平方公里）： # 計算人口密度data['density'] = data['population'] / data['area']# 查看前 5 行數據，現在包含人口密度列print(data.head()) 然后，我們可以使用 Pandas 的圖形功能繪制一個人口密度的散點圖，以便直觀地觀察不同國家或地區的人口密度分布： # 繪制人口密度散點圖import matplotlib.pyplot as pltplt.scatter(data['area'], data['density'])plt.xlabel('Area (square kilometers)')plt.ylabel('Population Density (people per square kilometer)')plt.title('Population Density')plt.show() 最后，我們可以對人口數據進行一些統計分析，例如計算每個國家或地區的人口數量的總和、平均值、中位數等： # 統計分析print('總人口：', data['population'].sum())print('平均人口：', data['population'].mean())print('中位數人口：', data['population'].median()) 通過以上示例，我們使用 Pandas 進行了數據讀取、數據處理、圖形繪制和統計分析等基本的數據分析操作。你可以根據自己的實際數據和需求進行進一步的分析和探索。請注意，在實際應用中，你可能需要根據數據的特點和分析的目的選擇適當的方法和函數。此外，還可以結合其他數據分析工具和技術，如數據清洗、數據可視化、數據建模等，以獲得更深入的洞察和結論。

七、數據庫設計 案例?

以下是一個簡單的MySQL數據庫設計案例，以存儲學生和課程信息為例：

假設我們有兩個實體：學生（Student）和課程（Course），每個學生可以選擇多個課程，每個課程可以被多個學生選擇。

首先，我們創建兩個表來表示學生和課程：

Student表

列名	類型
student_id	INT (主鍵)
name	VARCHAR
age	INT
gender	VARCHAR

Course表

列名	類型
course_id	INT (主鍵)
name	VARCHAR
credit	INT
instructor	VARCHAR

接下來，我們需要創建一個關聯表來存儲學生和課程之間的關系，表示學生選擇了哪些課程：

Student_Course表

列名	類型
student_id	INT (外鍵)
course_id	INT (外鍵)

在Student_Course表中，student_id和course_id列分別作為外鍵，關聯到Student表和Course表的主鍵。

這種設計模式稱為"多對多"關系，通過使用關聯表來實現學生和課程之間的多對多關系。

通過以上的數據庫設計，你可以存儲和查詢學生、課程以及學生選擇的課程的信息。當然，具體的數據庫設計取決于你的實際需求和業務規則，上述僅提供了一個簡單的示例。

八、大數據三個典型案例？

大數據的典型案例包括：

1. 金融行業的風險管理，通過分析大量的交易數據和用戶行為數據，可以識別潛在的風險，提高風險管理能力。

2. 零售行業的精準營銷，通過分析顧客購買記錄和行為數據，可以實現個性化推薦和定制化營銷，提高銷售效果。

3. 醫療行業的疾病預測，通過分析大量的病歷數據和基因數據，可以預測疾病的發生概率和風險，提前采取干預措施，提高治療效果。這些案例充分展示了大數據在不同行業中的應用潛力和價值。

九、什么數據庫包含經典案例？

sqlserver數據庫包含了一個圖書銷售的案例，數據庫本身的資料都是以此案例來講解的

十、伴隨性數據采集工具案例說明？

你好，伴隨性數據采集工具是一種用于收集用戶行為數據的工具，可以記錄用戶在瀏覽網站或使用應用程序時的操作，例如點擊、滾動、搜索等。這些數據可以用于分析用戶行為、優化用戶體驗和提高產品質量。

以下是一些常見的伴隨性數據采集工具案例：

1. Google Analytics：Google Analytics是一款免費的網站分析工具，可以跟蹤網站訪問量、頁面流量、轉化率等重要指標。它可以幫助網站管理員了解用戶行為、優化網站性能，提高用戶體驗。

2. Mixpanel：Mixpanel是一款專業的移動應用程序分析工具，可以追蹤用戶在應用程序中的行為。它可以記錄用戶的點擊、滑動、瀏覽和購買等操作，并分析這些數據以優化應用程序性能和用戶體驗。

3. Amplitude：Amplitude是一款移動應用程序和Web應用程序分析工具，可以跟蹤用戶行為、分析應用程序性能和收集反饋。它可以幫助企業了解用戶行為、優化產品功能，并提高用戶參與度和留存率。

4. Hotjar：Hotjar是一款全面的用戶體驗分析工具，可以跟蹤用戶行為、收集反饋和優化網站性能。它可以記錄用戶的點擊、鼠標移動、滾動和鍵盤輸入等操作，并分析這些數據以提高用戶體驗和轉化率。

以上是一些常見的伴隨性數據采集工具案例，它們都可以幫助企業了解用戶行為、優化產品性能和提高用戶體驗。