
马航接连出事,人们不禁要问:是否应该避免乘坐曾经发生过空难的航空公司的航班,即便事故责任并不在于航空公司?
数据分析表明安全性排名前十的航空公司:两家来自美国,两家来自英国,其余分别来自加拿大,澳大利亚等。排名最后面的十家航空公司分别来自:哥伦比亚、埃及、埃塞俄比亚、印度尼西亚、肯尼亚、马来西亚等。
据数据新闻网站“538”报道,他们的研究人员查阅了飞行安全网络数据库中30年来的民航安全记录,将数据分成1985年-1999年和2000年-2014年两部分进行研究,以探求两段时间内的事故率是否存在着联系。
数据显示,前15和后15年的事故死亡人数似乎并没有什么联系。比如,哥伦比亚的国家航空公司阿维安卡航空公司从1983年至1990年发生了一系列事故,但从那之后就几乎没什么重大事故发生了。与之相反的是,肯尼亚航空公司在2000年之前一直都保持安全记录,但在2000年之后发生了两起重大事故,至此排名一落直下。
总的来说,各大航空公司在两个时间段里的事故率并无相关性。
巴基斯坦国际航空以及埃塞俄比亚航空则是两个例外,他们在两段时间里的事故率都非常高。俄罗斯航空的数据也较为异常,在上世纪90年代的事故率很高,而其中很大一部分是由当时苏联解体时期劫持客机事件造成的,而在最近几年里,俄罗斯航空的事故率和其他航空并无很大的区别。
“538”得出的初步结论是,航空公司以往的记录的确预示着未来事故的部分可能性,但绝不会很多。
在安全系数之外,分析还加入了每个航空公司所属国家的人均GDP数值进行参考,数据表明国家的富裕程度和该国航空的事故率之间的相关性非常之大。安全性排名前十的航空公司中,两家来自美国,两家来自英国,其余分别来自加拿大、澳大利亚等。而排名最靠后的十家航空公司则分别来自哥伦比亚、埃及。
然而这难道就意味着你不能再搭乘发展中国家的航班了吗?也并非如此。你需要做的只不过是尽量避免搭乘那些被列入黑名单的航班—比如欧盟会定时更新的航空公司黑名单,上述研究中所列的56家航空公司均不在黑名单之列。
研究人员表示,需要尽量避免搭乘那些被列入黑名单的航班。马来西亚航空公司的事故发生率也非常低,即便在发生了这两起震惊世界的事故之后,它的事故风险也并不会因此升高。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01