---
# System prepended metadata

title: 計算機概論-作業 2 開放資料 AI 分析
tags: [報告, 計算機概論]

---

---
title: 作業 2 開放資料 AI 分析

---

# 作業 2 開放資料 AI 分析 

> 作者 : 李信緯
> 學號 : D1211450
> e-mail : mdwiwi0130@gmil.com
> [name=naiye130]
> [time=Wed, Oct 4, 2023 4:17 PM]


### 資料介紹
資料使用 臺中市政府警察局 交通事故資料 ，每筆資料為 112年7月份之各次事故紀錄
:::info
### 本次使用之事故資料細項
:::spoiler
* 時間 : yyyy/mm/dd hh:mm
* 死傷數量 = 死亡數量+受傷數量
* 2-30
* 天候
* 光線
* 道路類別
* 速限
* 道路型態
* 事故位置
* 路面鋪裝
* 路面狀態
* 路面缺陷
* 障礙物
* 視距 : 駕駛人發現車道中有障礙物，自反應、煞車至完全停止車輛所需之距離。 (參考 內政部國土管理署 都市基礎工程組 市區道路及附屬工程設計規範)
* 號誌種類
* 號誌動作
* 分向設施
* 快車道或一般車道間
* 快慢車道間
* 路面邊線
* 事故類型及型態
* 主要肇因
* 飲酒情形
* 肇事因素個別
* 肇事因素主要
* 職業 : 肇事者之職業
* 事故類別

:::
##### 本資料(檔案)取至於 [臺中市政府警察局 112年7月份交通事故資料](https://data.gov.tw/dataset/165392)

### 分析目標
利用本次課程所學，使AI 分析 交通事故數據，以利於分析中市交通安全狀況，並預先分析各種環境可能發生之事故狀態，以利於改善交通安全。


### 分析流程


:::success
### 1.資料下載與彙整

> 進入 [臺中市政府警察局112年7月份交通事故資料](https://data.gov.tw/dataset/165392) 後，於 資料資源下載網址 點擊CSV檔下載按鈕。
![](https://hackmd.io/_uploads/ryHlDF-bT.png)

>開啟下載的CSV檔，右鍵點擊K行後，點選"插入"。
>![](https://hackmd.io/_uploads/BkFLtt--6.png)

>於 新增空白行第一格填入
>```cpp=
>=B2&"/"&C2&"/"&D2&" "&(E2&":"&F2)
>```
>並複製該格後對該行貼上
>![](https://hackmd.io/_uploads/rJO6Qcbba.gif)

>右鍵點擊N行後，點選"插入"，並於新增空白行第一格填入
>```cpp=
>=IF(O1+P1>0,"Yes","No")
>```
>並複製該格後對該行貼上後，將**N1**改為"**死傷狀況**"。
>![](https://hackmd.io/_uploads/By-rz2z-6.png)

>選取整份文件(CTRL + A)，複製，並貼上值
>![](https://hackmd.io/_uploads/B1OxY9Zb6.png)

>刪除 **A ~ J 、 L 、 M 、 O 、 P 、 AK ~ AS 、 AU 、 AV 、 AY 、 BA ~ BD**行，並存檔
>完成如[附表](https://drive.google.com/u/0/uc?id=1o_R6qyoc4u4_n8kik85VQBfYHhsx-wUi&export=download)
:::

:::success
### 2.RapidMiner設置
>開啟RapidMiner Studio

>於左下搜尋框搜尋"Naive Bayes"，並單擊 Naive Bayes。
>![](https://hackmd.io/_uploads/ry1i4oWZ6.png)

>於右下方框點擊 **Jump to Tutorial Process**。
>![](https://hackmd.io/_uploads/HyIlBo--6.png)

>並於同方框再點擊 **Apply Naive Bayes to the Iris Data Set**，且彈出視窗選擇**確認**。
>![](https://hackmd.io/_uploads/S1YGSsbWT.png)

>將 Retrieve lris 右鍵刪除
>![](https://hackmd.io/_uploads/HJ9SIoZZ6.png)


>於左下搜尋框搜尋"Read CSV"，並將 Read CSV 拖曳接上 Split Data。
>![](https://hackmd.io/_uploads/BJvwwi-W6.png)

>雙擊 Read CSV ，尋找剛剛編輯的CSV檔後，點擊 下一步
>![](https://hackmd.io/_uploads/HkXUdi-Wa.png)

>確認數據格式有無錯誤，若無則點擊 下一步
>![](https://hackmd.io/_uploads/SypROsZWT.png)

>更改 年/月/日 時:分  為 **id**。
>![](https://hackmd.io/_uploads/S1TeRiZ-T.png)

>更改 死傷狀態 為 **label**，並勾選 將錯誤替換為缺失值。
![](https://hackmd.io/_uploads/SkZYTsWba.png)

>點擊 完成 ，並 按下 F11(開始運行)。

:::


### 分析結果

:::info
### Split Data 為 0.5:0.5時，準確度為99.8%
![](https://hackmd.io/_uploads/rknzkhbWp.png)
### Split Data 為 0.6:0.4時，準確度為99.9%
![](https://hackmd.io/_uploads/HyP6Rj-bp.png)
### Split Data 為 0.7:0.3時，準確度為99.9%
![](https://hackmd.io/_uploads/BJZey3WWp.png)
### Split Data 為 0.8:0.2時，準確度為99.9%
![](https://hackmd.io/_uploads/rk0EJ2bW6.png)
:::

### 結果解釋

#### 經分析結果，機器分析 死傷狀態 準確度位於99.8～99.9% 。

#### 雖然或許現實狀況中變動因素更多，但我認為能藉由 機器分析尋找 死傷事故  的發生的主要可能原因，有利於針對交通事故地點進行改善。



### 補充 ： 運行錯誤排除
:::danger
1.若遇到 RapidMiner 中Naive Bayes發生錯誤，無法正常運行。
>請點擊“幫我解決問題”。
>![](https://hackmd.io/_uploads/Bk4vM2z-6.png)

:::

###### tags: `計算機概論` `報告`

{%hackmd @naiye130/__style %}