数据新闻经典案例？

一、数据新闻经典案例？

一个经典的数据新闻案例是2012年《纽约时报》的《如何花钱状组织政治选举》系列报道。该系列报道利用大量数据分析和可视化技术，揭示了政治竞选活动中巨额资金的流向和影响。通过对政治献金数据的深入挖掘，该报道揭示了大企业和富裕个人对政治决策的潜在影响，引发了社会广泛关注和深入讨论。

这一经典案例充分展示了数据新闻的力量，不仅揭示了社会现象背后的规律，还引发了观众对政治体制和公共事务的深刻思考。

二、什么是案例数据？

案例数据是指人们在生产生活当中所经历的典型的富有多种意义的事件陈述。它是人们所经历的故事当中的有意截取。案例一般包括三大要素。案例对于人们的学习、研究、生活借鉴等具有重要意义。基于案例的教学是通过案例向人们传递有针对性的教育意义的有效载体。

三、大数据营销案例？

某公司通过分析用户数据发现，购买过某产品的用户中，有60%的人在未来一个月内会再次购买同一产品或类似产品。

该公司利用这一信息，向这部分用户发送个性化营销电子邮件，推荐相关的产品。结果显示，这部分用户的二次购买率提高了20%。这一案例表明，大数据营销可以帮助企业洞察用户需求，并有针对性地开展营销活动，以提高销售业绩。

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运输过程中发生的不幸事件，其结果往往是灾难性的，造成了人员和财产的巨大损失。全球范围内，不乏发生过许多令人痛心的航空事故案例，下面将介绍全球航空事故十大案例。

1. 法国空中客车A320客机失事

发生时间：2009年6月1日

地点：巴西外海

这起空难是由一家法国航空公司的飞行员失职导致的。当天，法国空中客车A320客机从巴西飞往法国，在巴西外海时遭遇了空中撞鸟事件。这导致飞机两台发动机同时熄火，飞行员在处理失事前没有按照正确的程序操作。最终，飞机坠入海中，全机228人全部遇难。

2. 韩国亚航一号航班迫降事故

发生时间：2013年7月6日

地点：美国旧金山

这次事故发生在韩国亚洲航空一号航班上。飞机在美国旧金山降落时，由于飞行员操作失误，导致飞机着陆速度过高，无法准确停在跑道上。结果飞机迫降时冲出跑道，200多名乘客和机组人员中有3人死亡，多人受伤。

3. 意大利阿尔巴机场坠机事故

发生时间：1985年6月27日

地点：意大利

这场坠机事故令全球震惊，意大利阿尔巴机场一架美国航空公司的DC-9型客机在着陆时，由于飞行员误导导航仪器，导致飞机撞上了山峰。事故造成了所有人员的罹难，共计269人遇难。

4. 日本航空123号班机空难

发生时间：1985年8月12日

地点：日本福岛县

这起事故是截至目前为止日本航空史上伤亡最严重的空难事件。飞机在飞行途中，由于尾翼的液压力系统失效，导致操纵困难，最终撞上山区。全机524人中，只有4人幸存，其他均罹难。

5. 中国南方航空3943号航班坠毁

发生时间：1994年10月31日

地点：中国广州

这次空难是由于韩国的塔塔机场天气恶劣，导致中国南方航空3943号航班迫降失败引起的。飞机在迫降时与跑道接触不当，最终迅速坠毁并爆炸。该事故造成了128人的死亡，只有一人幸存。

6. 法国戴高乐机场空难

发生时间：2000年7月25日

地点：法国巴黎戴高乐机场

一架由法国卡尔达航空公司执飞的运输机在戴高乐机场起飞后不久，失去了控制，最终在机场附近坠毁。事故共造成了113人死亡，4人幸存。调查结果表明，这是由于起飞前飞机负荷超重引起的。

7. 德国汉堡空难

发生时间：2000年11月29日

地点：德国汉堡

这次航空事故发生在一架由泰国曼谷飞往德国汉堡的航班上。在飞机降落前，飞行员选择了错误的进近程序，导致飞机在草地上坠毁。这场事故造成了129人的死亡，其中包括45名儿童。

8. 美国AA587航班坠毁事故

发生时间：2001年11月12日

地点：美国纽约奥尔良

这起事故是美国航空公司AA587航班在纽约奥尔良坠毁。飞机在起飞后遭遇强风颠簸，飞行员为了纠正偏航，不幸操纵过猛，导致飞机失控。全机260人遇难，地面造成的伤亡人数为5人。

9. 沙特阿拉伯航空163号航班火灾事故

发生时间：1980年8月19日

地点：沙特阿拉伯利雅得

这次空难发生在一架来自沙特阿拉伯利雅得飞往吉达的航班上。在即将降落前，机舱突然发生火灾，但飞行员却没有急降。当机组人员最终决定紧急降落时，飞机火势已无法控制，全机301人全部遇难。

10. 俄罗斯科舍沃航空一号班机空难

发生时间：2011年4月10日

地点：俄罗斯喀山

在这次空难中，科舍沃航空一号班机在起飞后不久坠毁，并冒起烈焰。导致飞机坠毁的原因是由于飞机在起飞时左侧发动机故障，机组人员没有正确应对，导致飞机失速。这次事故共造成了有人员中所有乘客和机组人员的罹难，共计44人死亡。

以上是全球航空事故十大案例，这些可悲的事件提醒我们在航空运输过程中要时刻保持警惕，确保飞行的安全。

五、案例分析ppt要用数据吗？

答，数据是证明事件结论的重要论据。

所以，无论分析的内容是什么，如果有足够准确的，且具备足够说服力的数据，就一定要用数据来说明分析情况。

六、pandas数据分析实战案例？

当使用 Pandas 进行数据分析时，以下是一个实战案例的示例：假设我们有一个包含不同国家或地区的人口数据的 DataFrame，其中包括列如 country （国家或地区名称）、 population （人口数量）和 area （面积）。首先，我们可以使用 Pandas 读取并查看数据： import pandas as pd# 读取数据data = pd.read_csv('population_data.csv')# 查看前 5 行数据print(data.head()) 接下来，我们可以进行一些基本的数据分析操作，例如计算每个国家或地区的人口密度（单位：人/平方公里）： # 计算人口密度data['density'] = data['population'] / data['area']# 查看前 5 行数据，现在包含人口密度列print(data.head()) 然后，我们可以使用 Pandas 的图形功能绘制一个人口密度的散点图，以便直观地观察不同国家或地区的人口密度分布： # 绘制人口密度散点图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，我们可以对人口数据进行一些统计分析，例如计算每个国家或地区的人口数量的总和、平均值、中位数等： # 统计分析print('总人口：', data['population'].sum())print('平均人口：', data['population'].mean())print('中位数人口：', data['population'].median()) 通过以上示例，我们使用 Pandas 进行了数据读取、数据处理、图形绘制和统计分析等基本的数据分析操作。你可以根据自己的实际数据和需求进行进一步的分析和探索。请注意，在实际应用中，你可能需要根据数据的特点和分析的目的选择适当的方法和函数。此外，还可以结合其他数据分析工具和技术，如数据清洗、数据可视化、数据建模等，以获得更深入的洞察和结论。

七、数据库设计 案例?

以下是一个简单的MySQL数据库设计案例，以存储学生和课程信息为例：

假设我们有两个实体：学生（Student）和课程（Course），每个学生可以选择多个课程，每个课程可以被多个学生选择。

首先，我们创建两个表来表示学生和课程：

Student表

列名	类型
student_id	INT (主键)
name	VARCHAR
age	INT
gender	VARCHAR

Course表

列名	类型
course_id	INT (主键)
name	VARCHAR
credit	INT
instructor	VARCHAR

接下来，我们需要创建一个关联表来存储学生和课程之间的关系，表示学生选择了哪些课程：

Student_Course表

列名	类型
student_id	INT (外键)
course_id	INT (外键)

在Student_Course表中，student_id和course_id列分别作为外键，关联到Student表和Course表的主键。

这种设计模式称为"多对多"关系，通过使用关联表来实现学生和课程之间的多对多关系。

通过以上的数据库设计，你可以存储和查询学生、课程以及学生选择的课程的信息。当然，具体的数据库设计取决于你的实际需求和业务规则，上述仅提供了一个简单的示例。

八、大数据三个典型案例？

大数据的典型案例包括：

1. 金融行业的风险管理，通过分析大量的交易数据和用户行为数据，可以识别潜在的风险，提高风险管理能力。

2. 零售行业的精准营销，通过分析顾客购买记录和行为数据，可以实现个性化推荐和定制化营销，提高销售效果。

3. 医疗行业的疾病预测，通过分析大量的病历数据和基因数据，可以预测疾病的发生概率和风险，提前采取干预措施，提高治疗效果。这些案例充分展示了大数据在不同行业中的应用潜力和价值。

九、什么数据库包含经典案例？

sqlserver数据库包含了一个图书销售的案例，数据库本身的资料都是以此案例来讲解的

十、伴随性数据采集工具案例说明？

你好，伴随性数据采集工具是一种用于收集用户行为数据的工具，可以记录用户在浏览网站或使用应用程序时的操作，例如点击、滚动、搜索等。这些数据可以用于分析用户行为、优化用户体验和提高产品质量。

以下是一些常见的伴随性数据采集工具案例：

1. Google Analytics：Google Analytics是一款免费的网站分析工具，可以跟踪网站访问量、页面流量、转化率等重要指标。它可以帮助网站管理员了解用户行为、优化网站性能，提高用户体验。

2. Mixpanel：Mixpanel是一款专业的移动应用程序分析工具，可以追踪用户在应用程序中的行为。它可以记录用户的点击、滑动、浏览和购买等操作，并分析这些数据以优化应用程序性能和用户体验。

3. Amplitude：Amplitude是一款移动应用程序和Web应用程序分析工具，可以跟踪用户行为、分析应用程序性能和收集反馈。它可以帮助企业了解用户行为、优化产品功能，并提高用户参与度和留存率。

4. Hotjar：Hotjar是一款全面的用户体验分析工具，可以跟踪用户行为、收集反馈和优化网站性能。它可以记录用户的点击、鼠标移动、滚动和键盘输入等操作，并分析这些数据以提高用户体验和转化率。

以上是一些常见的伴随性数据采集工具案例，它们都可以帮助企业了解用户行为、优化产品性能和提高用户体验。