一、选手简介
（一）选手介绍
团队名称：河南经贸学院创学团
队长介绍：诗雅，就读于河南经贸职业学院大数据与财务管理专业，擅长数据分析，熟练操作各种可视化软件；希望通过帆软比赛能进一步提高专业技能。
队员介绍：晶晶，河南经贸职业学院学生，税务专业，擅长数据分析与可视化
队员介绍：亮亮，河南经贸职业学院学生，税务专业，对数据分析有兴趣。
（二）参赛初衷
- 提升自己的专业技能
- 认识更多志同道合的朋友。
二、作品介绍
（一）业务背景/需求痛点
2022.3.21 这是沉重的一天，东航MU5735航班遭遇空难。在事后的搜救与调查中确定全体机组人员(9名)与全部乘客(123名)共132位遇难者。 我们躲过了失控的飞机和口罩外的病毒，是何其幸运。在无法预知的未来里，死神真的与飞机同在吗？我们作为平凡又渺小的人类，应该如何应对“恐飞”心理？又或者说当我决定要乘坐飞行工具的时候我能做那些准备呢？所有的所有绕不开一个问题：你了解空难吗？
针对此课题背景，财经类专业的我们虽受限于技术，但秉承换繁为简、直面困难的心态，从飞机安全网与几位知名数据分析博主文章中探索灵感，寻找数据；试图分析出飞机事故的相关规律，以求更好地解决此课题。
（二）数据来源
- aviation-safety.net/；
- vx：数人之道，GIAO数据
- 新浪微博；
- 知乎推荐。
（三）分析思路
- 提出问题：飞机事故的相关规律是怎样的呢？
2.所需数据：
3.寻找数据：以 aviation-safety.net/为主。
（四）数据处理
由于网站上的数据比较干净，并不需要做过多的处理。但也做了简单的处理：
1．更改年份
新增列：通过文本间的拼接完成操作。
2.计算总空难事故次数
将各分类事故次数相加，最后分类汇总完成操作。
（五）可视化报告
报告中我们分为了四部分来呈现报告。
1.悲剧再临—322东航空难
1.1 分析东航相关问题
现象/规律：
- 1946-2022年，横跨百年。中国的航空事故大幅度下降；
- 近20年事故发生次数在平均线（1.87次）周身波动，低于平均线居多。
原因：
- 随科技水平的提升和空运技术的逐渐成熟；
- 中国航空服务高质量发展。
由此引出问题：世界空难的趋势是否和中国一样？随时间的推移每年空难数量呈下降趋势。
2.回顾历史-观察分析历史空难事件（1946-2021）
2.1 空难事故随时间的变化趋势
现象/规律：
- 空难次数基本维持在 70 次/年下，但仍在百年空难史次数平均线以上。
- 自2000年始，空难次数一直处于百年空难史次数平均线以下。
- 2020 达到 1946 年以来的最低位。
原因：
- 喷气式飞机大规模民用，和全球形势整体的缓和、信息管理系统的建立以及安全性技术的进步。
- 疫情期间，空难次数降至历史低位，2020年是现代航空史上空难次数发生最少的一年。
注：客机指14座以上的飞机
仅看客机，我们发现事故次数大副减少。事实上，空难平均次数为 22.17次/年，且2000年来，商用客机的事故次数也一直在平均线以下。因此从1946-2021年来的空难史来观察，我们不必 “谈飞色变”，应该理性地看待航空事故。
2.2 空难事故的高发月（季节）
现象/规律：
- 12月与1月是空难次数高发月份，累计空难次数达到547起与505起。3、4、5月，也就是我们习惯说的春季，是空难事故低发期，累计空难次数在350起左右。
- 商用客机的失事高发期在夏季和冬季，低发期在春季。其中，12 月是商用客机失事发生的高峰月。
原因：
- 这有可能是由于夏季出行人数增多，时间的平均利用时长增加，民用航空线高强度运作所致；
- 12 月份有可能是恶劣天气的原因导致事故高峰月的出现。
“飞机和地面设施的高强度运转也是原因之一，以近年来的空难次数小高峰2013年为例。” - - 中国经济网记者吴涛
“夏季由于出行人数的增多，8月份的平均利用时长达到10小时，一般月份为9.1-9.2小时，年平均时长为9.5小时。” - - Vx：GIAO 数据
如此高强度的工作运转，即使机组人员和地勤人员能精神饱满，但我们的“埃尔普蓝”同志不一定可以一直精神饱满。
2.3 空难事故的高发阶段
从相关数据来看，空难多发生于平稳飞行和接近目的阶段，但结合 波音公司在《Statistical Summary of Commercial Jet Airplane Accidents Worldwide Operations 1959–2020》公布的全球商用喷气式飞机飞行事故统计，我们发现：
在起飞和降落四个阶段中发生事故的概率占了全部的61%，其中起飞和初始爬升阶段占了 14%、最后进近及着陆阶段占了 47%；
人员伤亡的概率占了全部事故的 50%，其中起飞和初始爬升阶段占了 10%、最后进近及着陆阶段占了 40%。
占据飞行时间 57%的平稳飞行阶段，事故的概率只占全部事故的 10%，人员伤亡的概率占全部事故的 20%。
原因：
- 鉴于起飞、爬升和降落的时间一般较短，从单位时间发生事故的数量来看，起飞、爬升、降落或许最为危险；
- 起飞和降落阶段，飞行高度低，触地风险加大，此时速度减小，与地面迎角变大等原因，造成风险较大；
- 平稳飞行期间，飞机自身状态较为稳定，恶劣天气等因素发生的概率比起前两条可能要小，所以该阶段并不是最危险的。
因此，对于相关飞机公司来说， 起飞、爬升、降落 更应成为不可忽视的地方；对于我们乘客来说，借用一句话“ 成功起飞后，基本就可以安心戴上眼罩睡觉了。”
3.期许未来-飞机=死神？
3.1 空难事故原因分析
现象：
- 空难事故关键词最常见的是：“飞机”、“撞击”、“飞行员”、“引擎”、“机组”、“失控”、“着陆”、“天气”、“起飞”、“浓雾”等；
- 飞行员失误导致空难的比例将近半数，其次是机械故障与天气原因；
- 自2010 年代起，人为失误、机械故障等造成的航空事故次数明显下降。
原因：
- 随时代车轮的更迭，航空技术逐渐进步；管理越来越成熟；应急措施越来越完备。人为失误、机械故障等因素逐渐变得可控。
3.2 有关空难概率的冷知识
- 前部，中心和后部可能保命的几率更大一些；当然也针对机型而言，仅供参考。
- 美国作为全球航班和机场数量最多的国家，其境内发生的航空事故次数也最多，历史以来达到了 800多 起以上之多；
- 中国近年来的迅速崛起，随之而来的一个负面影响就是境内空难发生次数的增加，空难次数排在11位。
- McDonnell-Douglas 旗下生产的飞机占据了目前大部分的民用及军用飞机，由于基数庞大，因此，其出产的飞机失事的次数也最多。
注：数据来源：维基百科
- 死于空难比热水烫死的概率都低。
空难——对于整个人类世界来说毫无疑问属于绝对小概率事件，但对于每一个遇难者的亲友们来说，却是100%的大灾难。这时候，概率之轻却难以承受生命之重。
3.3 死神仍在-不可忽视的事项
 
虽然前面的分析可能帮我们多多少少揭开了“空难”的神秘面纱，总的来说空难发生的概率还是极低的，貌似只要机组人员的运营商工作人员做好日常维护和管理就行了。但空难史上也有像上述分析般的难以置信的事故原因，这不由得也引起我的思考，作为乘客，落座于飞机后就可以事不关己，释放天性吗？
最后献上完整仪表板
分析总结：
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- 空难次数基本维持在 70 次/年下，大幅下降的趋势，但仍在百年空难史次数平均线以上。
- 春季是空难事故高发期，而商用客机的失事高发期在夏季和冬季，低发期在春季，其中，12 月是商用客机失事发生的高峰月。
- 起飞、爬升、降落是飞行最危险的阶段，常见原因是飞行员失误、天气状况、机械故障。
- 空难概率有下压的可能性， 自2010 年代起，人为失误、机械故障等造成的航空事故次数明显下降。
- 空难发生的概率其实很小，比喝热水烫死的概率还要低。
- 飞机失事的概率随低但代价确实极大的，我们做好一名合格的乘客。
建议：
希望我们在缅怀东航的同时，要理智的对待空难这件事情。通过对相关数据的分析，空难其实并不可怕。总体上去哪儿失事几率都很小，注意天气，挑选较为正规的大航空公司等等。最重要的一点听从机组人员的安排，做一名合格的乘客。
最后希望这个分析课题，能多多少少帮助大家认识一个正确的空难价值观。“我们是各种意义上的幸存者和被保护者，躲过了疯狂的汽车和失控的飞机还有口罩外的病毒
我们理应更热爱生活。’在无法预知的未来里，祝我们都能平平安安”。
三、参赛总结
（一）FineBI工具
对于这次大赛，我非常惊喜的FineBi的功能十分齐全。特别是Tab组件带给我十分惊艳的感受。其中飞机类型、国家排名和极低概率空难事故分析有幸用到了此组件。
用户在制作仪表板时，需要将一个仪表板中的内容分多个主题去展示，并且可以同时查看，这时就可以选用 Tab 组件。像国家和飞机类型相似维度就可以利用其功能同时查看。
（二）参赛总结
这次课题很大原因是因为我的一个好朋友发的一条微博——关于东航事件的。
无论是前几年的马航，还是前不久的东航。每一次的空难事件都能在社会上引起很大的响应和关注。在我们缅怀逝者的同时，跟加深了部分人“恐飞“的心理，当然我也是其中之一。恰巧也阅读到了几位前辈的分析，于是我们就在队长的引领下准备此次课题。
期间有很多困难，比如数据来源？某个功能不会使用，没有专业的编程知识完成更高级的建模等等。但最后都被我们一步步解决了。虽然数据处理的过程并不高级，但数据分析的乐趣不正是 让更多热爱的人去“提出问题，分析所需数据，寻找数据，，呈现数据，给出建议“，我想我们参赛的意义更多的在于数据分析不仅限于计算机专业，普通人也可以完成，去影响更多的人参与并关注它的发展。
最后感谢帆软提供平台，感谢小伙伴的努力和老师的指导。祝帆软的发展越来越好。
在无法预知的未来里，祝我们都能平平安安。 | 
