Комментарии 17
Очень годно! Было бы круто посмотреть на статистику за более долгий срок. Общая тенденция, скорее всего, идет на снижение и полёты становятся всё безопаснее, что видно даже на вашем графике с 2014 года
Диаграмма про топ-10 ВС абсолютно бессмысленна без знания количества эксплуатируемых ВС данного типа и количества налета километров.
Про Ми-8, например, на википедии написано: "Ми-8 (включая модификации) — самый массовый двухдвигательный вертолёт в мире; является самым массовым вертолётом в истории авиации". Robinson, насколько я понимаю, тоже крайне распространенные вертолет.
Одно дело, как два выпустили, один упал, а другое - когда миллион выпустили, 100 попало в катастрофу.
Могу добавить, что не только километры налета важны, но и время, и количество вылетов. Время не равно километрам, скорость разная. А вылеты важны, поскольку известно, что большая часть происшествий происходит при взлете и посадке. Т.е. это все разные разрезы. Количество экземпляров одного судна не так важны, как эти факторы.
Данная статья изучает авиапроисшествия, а не уровень безопасности конкретных моделей ВС. Если цель показать, какие типы воздушных судов чаще фигурируют в инцидентах, то абсолютные цифры полезны сами по себе. Это как статистика ДТП по маркам автомобилей: даже без учёта количества машин на дорогах она помогает понять, с какими моделями чаще возникают проблемы.
Далее. Вы предполагает, что высокая аварийность Ми-8 или Robinson объясняется только их массовостью. Но это гипотеза, а не факт, и данная диаграмма может как раз стимулировать дальнейшее исследование. Например, почему массовые модели попадают в аварии, (из-за возраста, условий эксплуатации или конструктивных особенностей?). Если бы можно было добавить коэффициент аварийности на 1000 единиц флота, это могло бы подтвердить или опровергнуть Вашу точку зрения, но такая задача не ставилась, так как нет доступных данных для анализа. Для аналогии: если в больнице чаще всего лечат пациентов с переломами рук, это не значит, что руки ломаются "легче" ног — возможно, люди просто чаще падают на руки. Но статистика остаётся полезной для закупки гипса. Так и эти данные помогают понять, на какие типы ВС стоит обращать внимание при анализе причин аварий.
Интересно, когда гранатой начинают играть в салоне самолета - это тоже человеческий фактор?
Есть подозрение, что категория "погодные условия" это часть "ошибок пилотирования"
Позвольте немного критики.
У вас в барчартах число закодировано, фактически, высотой столбца. Не надо к нему добавлять еще и цвет, оставьте просто один цвет на все столбики. Тогда высота станет главным. В ваших примерах так и хочется найти легенду и понять, что вы дополнительно цветом кодировали (почитайте «Графики, которые всех убеждают»)
Постарайтесь уйти от круговых диаграмм, если количество «долек» больше 5. Совсем тяжело воспринимается. Барчарт снова куда лучше.
Про соотношение «выпущено самолетов - ветролетов / разбилось» - ваще уже написали. Тут, по ощущениям, можно было бы какое-то нормирование сделать или что-то похожее из медицины взять (х часов полетов на 1 аварию, напр.). Плюс, как выше сказали, попробуйте добавить слой «взлет / посадка» и посмотреть данные в таком разрезе.
Если вам пришлось читать отчеты, то кажется, что сам текст отчетов мог бы быть частью анализа. Но это уже смещение в NLP.
Пока же статья в духе «селениум можно использовать вот так, фильтровать данные в пандасе - вот так, рисовать в фолиуме - вот так», т.е. «спросили что-то не тяжелое, повертели, нарисовали». Сущностного вывода какого-то (на данном этапе) лично я не увидел. С другой стороны - ну нарисовали и нарисовали. Все в плюс.
карта по ссылке не открывается (404)
Интересно было бы посмотреть динамику происшествий на протяжении 20 лет по причине ошибки пилотирования
больше! хочется больше графиков, выводов, аналитики. Очень интересно!
Анализ авиапроисшествий, расследованных МАК за 2014–2024 гг