行为安全

采用行为观察、ABC行为分析、行为纠正等手段，实施行为安全理念。分析煤矿事故，提出加强安全教育培训、注重行为观察和信息反馈、健全考核体系、完善激励机制、营造安全文化等安全管理对策。

矿工不安全行为影响因素权重研究 本研究深入探讨了影响矿工不安全行为的因素，并对其重要性进行了量化分析。首先，通过文献综述，从内在和外在两个层面，梳理出28个可能的影响因素。随后，基于这些因素设计了调查问卷，并运用因子分析法对收集的数据进行统计分析，构建了不安全行为影响因素指标体系。最后，通过计算各层级指标的权重值，明确了不同因素对矿工不安全行为的影响程度，为控制和预防此类行为提供了理论依据。

煤矿井下作业人员的沟通满意度和不安全行为关系的研究，属于那种听起来挺冷门但其实超实用的选题。用了 SPSS 做数据，还做了试点验证，数据结果蛮扎实的。负相关系数达到-0.498，沟通越顺畅，不安全行为就越少。这个对搞安全管理的你来说，绝对有指导意义。 问卷总共调查了 466 位煤矿工人，样本量不小，问卷设计也挺细致。研究里推荐了实用的沟通改进方向，比如提高班组长沟通技能、定期情绪反馈机制之类的，对搞企业安全培训、EHS 体系优化的朋友挺有启发的。 如果你正好也在用SPSS或AMOS做满意度，顺手还能看看相关资源。比如顾客满意度测量 AMOS 工具，还有煤矿安全管理中的行为安全理论应用，跟这篇文

提供了一份订单信息表SQL脚本，可供MySQL 8.0及以上数据库使用。表中包含用户ID、订单ID、支付状态、支付金额和支付日期。

SQLite 坚固耐用，即使遭遇断电或系统崩溃也能妥善应对。自动化测试对此进行了 91/123 次验证。

本书详细介绍了行为科学（特别是心理学）中使用的基础统计知识，包括描述统计、简单假设检验以及基本的多元统计方法。对于希望进行数据分析的学生来说，这是一本不可多得的参考书。

本项目用Matlab实现了agent的蜂拥行为。通过模拟多个agent的互动，展示了其在不同环境下的行为模式。

本数据集包含来自超星集团在线教学平台的数据，可用于数据挖掘和学习行为分析。

Impala 是个给力的工具，专门为大数据设计的。它能在大规模数据集上进行低延迟的 SQL 查询，适合用来做实时用户行为。如果你有用户行为数据，比如网页点击流、APP 交互之类的，Impala 可以帮你快速查询和这些数据，你做出更快速、精准的业务决策。举个例子，想要实时追踪用户的浏览路径、停留时间，Impala 起来流畅。适合用在需要快速响应的场景，比如优化产品体验或者做个性化营销。嗯，Impala 的查询性能相当高，背后是通过内存计算避免了磁盘 I/O 的延迟，速度相当快。而且它支持 SQL 语法，操作起来和传统数据库差不多，基本不需要额外学习啥新语言，挺方便的。

用户购买意向预测用的商铺数据集，数据结构清晰，用起来挺顺手的。网上有人放出来过，但要积分，太麻烦了，我这边直接放出来，想用就拿走，别客气。 jdata 的商铺表数据，配合用户行为数据能做不少有意思的事情。比如预测用户在某类店铺的购买概率，或者训练一个推荐模型用XGBoost试试看，效果还不错。 文件名是jdata_shop.csv，格式比较规整，字段不多，字段之间的关联性挺清晰。基本上你拿来喂模型就行，省去了不少清洗麻烦。 资源链接在这：百度网盘，提取码：23ty。我就是看不惯那些乱要积分的，咱就公开点。 如果你在做用户行为、CTR 预估、推荐系统这些项目，可以直接上手。不用太复杂的模型，跑个