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本文謹紀念那些英雄，也為了給大家敲響警鐘，可能我們的一次隨意、一次疏忽、一次不留意，背後就是慘痛的代價。 幾天前，四川涼山這個熟悉的名字，又再次上了熱搜：那些英雄，永遠離開了我們。 悲痛之餘，我開始思考：究竟是什麼原因讓這種情況經常發生？ 一、數據來源 本次數據採集於消防網等網站上的公開數據，網站比較友好地直接提供了數據下載方式，所以這次不需要用到python爬蟲，將採集後的數據整理如下： ... 二、數據清洗 採集到的數據還是有很多的髒數據，需要先進行清洗和處理，才能成為我們進行數據分析的源數據。 原有的數據分析模式下，如果我想要分析一個數據，我需要將所有的數據都交給IT處理，需要排期，一般是3-5天，如果中途有數據要更換，還要更久。等我拿到數據的時候，我也該被開除了。 所以急需一款能夠讓業務人員自助分析的工具，還要自帶ETL，這裡我推薦FineBI，作為一款企業級的大數據分析工具，個人版卻是永久免費的，這是給個人用戶的利好。 說一個它的優勢吧，對於5000W以上的大數據量，數據查詢需要很久，但是如果採用FineBI的OLAP分析預處理，提前進行數據建模，3秒就能展示，那分析效率就會大大提高。 ... 這裡我先將數據導入到FineBI里，創建一個自助數據集之後選擇篩選項，將空值、異常值等髒數據處理掉。 ... 三、數據加工 1、計算四川省山火數據占全國總數的比例 為了能夠很好地對比全國來顯示四川省的山火情況，我將山火次數、受災面積、造成傷亡、較大火災數等進行處理 ，新增四列，分別計算每個指標的占比值，數值格式選定為百分數。 ... 2、計算四川出動撲火人數與傷亡數的對比 這個指標主要為了展示四川省山火撲救的難度，普通山火出動的人員較少、傷亡數較小，如果這個指標高於全國平均值，則說明四川山火撲救的難度較大。同樣也是新增一列，添加占比公式，如下。 ... 3、分組匯總森林火災的事故原因 因為網站上統計到山火事故原因較多，主要分為生產性火災、非生產性火災和其他未查明火災，這一步主要是為了將事故進行分類匯總，選擇「分組匯總」，按照組類進行排序，如下： ... 四、數據可視化 數據處理加工完畢，下一步就是數據可視化了，因為這次數據比較簡單，沒有很複雜的邏輯結構，因此直接點擊創建組件，選擇合適的圖表類型，然後拖拽對應的指標到坐標軸，最後經過一些美化就基本完成了。 這裡可能比較費時間的就是製作全國和四川省的山火數據地圖，好在FineBI可以直接匹配地理緯度，然後為了實現點擊四川省就能展示該省的數據情況，就要添加一個鑽取，將四川省的對應地理緯度進行自動匹配，就可以實現了地圖鑽取了。 這一步可能比較難懂，大家如果感興趣可以去官網上搜搜教程，跟著教程做起來還是很簡單的。 最後，就是本次分析得到的可視化結果： 1、全國2019年森林火災分布圖 ... 從全國2019年森林火災分布圖里分析，較為驚訝的是森林火災最嚴重的地區，並不是四川、雲南等地，而是集中在湖廣兩地，四川大概處於第二檔的位置，除此之外內蒙古、陝西和安徽也屬於森林火災的高發省份。 而鑽渠到四川省的森林火災分布圖後會發現，火災高發地則集中在德陽、遂寧、樂山、內江四個市，瀘州、廣元、成都等地也經常發生森林火災，這幾個市應該是重點盯防森林山火的地方。 2、歷年來四川省森林火災情況與全國的對比圖 ... 首先是歷年來四川省發生森林火災次數占全國次數比、四川省傷亡數占全國數比的組合圖，柱狀圖代表森林火災次數占比，折線圖代表傷亡數占比。 從圖中可以看出來，2011年之前四川省的森林火災占比和傷亡占比都不高，均不足10%的占比量；而2012年之後，四川省的森林火災情況急轉直下，傷亡占比最高占到全國的50%以上，而森林火災次數占比也基本在11%以上，居高不下！ 啟方特意上查了一下資料，2012年四川的森林火災還真是不少，1.27瀘州森林火災、5.2涼山火災等等，當時可以說是全國震驚！ 3、歷年來四川撲救人數與傷亡人數對比圖 ... 折線圖代表的是歷年來全國撲救人數與傷亡比，柱狀圖則代表四川省的撲救人數與傷亡比，如果柱狀圖高於折線圖，則說明該年四川省撲救森林火災的難度大，傷亡人數多。 可以看出，基本上四川省的撲救人數與傷亡比是低於全國平均水平的，但是還是可以看到2012年出現了例外，四川森林火災造成巨大的人員傷亡遠超了全國平均水平；此外，2015年時也出現了持平現象。 4、歷年來發生森林火災的事故原因分析圖 ... 從事故原因中可以看出，造成森林山火的最主要原因就是燒荒燒炭，一方面地方要發展經濟，靠山吃山靠水吃水；另一方面，過度的燒荒造成了大範圍的無監管地帶，很多地方都缺乏必要的監督和指導，因此造成了很多場森林大火的發生。 其次，我們還能看出上墳燒紙、野外吸菸等也占了很大的比重，這就是我們能夠儘量保證降低的事情了，提倡文明上墳、不野外吸菸，同時注意在野外要掐滅火種，才能不留火災隱患，才能讓我們的消防人員、護林人員等少一點危險！ 以上就是全部分析過程了，謹以此文紀念本次救火犧牲的英雄們！ 最後，關於本次數據分析的數據和工具，老規矩，私信回復「四川」獲得！
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