Data Structure ?
13.08M
Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
README.md
文脈
宇宙人、訪問者、小さな緑色の男、UFO、交換ガス。彼らは何を欲しているのか？彼らはどこから来たのか？彼らはチーズバーガーが好きか？このデータセットはおそらくこれらの質問に答えるのには役立たない。これには1949年まで遡る8万件以上のUFO目撃記録が含まれている。緯度と経度のデータを使えば、UFO目撃の世界的な分布を評価することが可能である（侵略が差し迫っていることが判明した場合、パターンは地球防衛に役立つ可能性がある）。日付と時刻、UFOの滞在時間、そしてUFOの説明もまた、予測に役立つ。彼らの到着時間と滞在時間にパターンがあるのか？宇宙人は週末に働くのか？地球を守り、地球上の仲間たち（そして彼らがETを見る可能性が最も高い時期）について学ぼう。
内容
目撃の日時 - 目撃の標準化された日付と時刻
都市 - UFO目撃の場所
州/州 - 米国の州またはカナダの州。他の場所では空白になっている
国 - UFO目撃の国
UFOの形状 - 「宇宙船」の一言での説明
遭遇時間（秒） - 秒に標準化されたUFOの観測時間
遭遇時間の記載 - 遭遇時間の生の記載（前の列の不確定性を示す）
説明 - UFO遭遇のテキスト説明。注意：この列は混乱しているが、ある程度の整理をすることで、自然言語処理や感情分析に役立つ可能性がある。
記録日 - UFO目撃が報告された日
緯度 - 緯度
経度 - 経度
なお、列には欠損データがある。ユーザーが興味を持っている内容によっては、どの列の欠損値が問題になるか、または問題にならないかが異なるため、そのままにしている。
謝辞
これらのデータはここで見つけた：https://github.com/planetsig/ufo-reports
データの整理については彼らに完全な功績を認める。私はいくつかの列見出しを追加し、自分が見たことを説明しただけである。
着想
これらのデータを使う素敵な方法は以下の通りである：
1. 記録されたUFO目撃場所の世界地図。
2. 他のデータからUFOの訪問時間を予測できるか？
3. 出現にパターンはあるか？一日の特定の時間、週の特定の日、または年の特定の日に？（つまり、パブから帰宅途中の人が小さな緑色の男を見る可能性が高いのか？）
4. 特定の形状のUFOが異なる地理的地域で見られる可能性が高いか？
×
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