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民航不安全事件数据的预测推理与风险识别的任务书
任务书
任务：民航不安全事件数据的预测推理与风险识别
任务描述：
民航不安全事件是一个极其重要的问题，需要利用历史数据来进行预测推理和风险识别。本任务要求参与者建立一个基于历史数据的预测推理模型，并根据该模型进行风险识别，以便对飞行安全进行有效的监测和控制。本任务需要参与者对数据科学和机器学习有较好的了解，并能够熟练应用统计学和数据分析技能。
任务目标：
1.研究相关文献和数据，了解民航不安全事件的历史发生情况和规律；
2.建立一个预测推理模型，能够利用历史数据来预测未来的民航不安全事件发生率；
3.利用该模型对未来的民航不安全事件发生率进行预测和风险识别，并提供相关的数据报告和可视化展示。
任务要求：
1.参与者需要掌握统计学和数据分析的相关知识，具有较好的数据挖掘和处理能力，能够对历史数据进行清洗和处理，提取有效的特征；
2.参与者需要熟悉机器学习算法和数据模型的应用，能够设计和优化预测模型，并进行模型评估和优化；
3.参与者需要有良好的编程能力，能够使用编程语言（如Python和R）进行数据分析和模型实现；
4.参与者需要按时提交相关的报告和代码，能够清晰地解释模型的设计和实现过程，并提供详细的分析结果和可视化展示。
参考文献：
1.张家铭，刘传银。基于数据挖掘技术的民航安全发展趋势分析[J].航空航天工程与技术，2019，49（5）：114-122。
2.王东,等.基于机器学习的湖南省机场航班延误预测研究[J].吉林电子工程职业学院学报,2020(02):24-27.
3.K.-M.Lee,H.-S.Huang,andS.-P.Chen.Safetypredictionofaviationsafetyusingmachinelearningmethods.InternationalJournalofDataAnalysisTechniquesandStrategies,2012,4(2):129-145.
任务负责人：XXX