矿工不安全行为

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矿工不安全行为影响因素权重研究
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。
煤矿工人特质焦虑与不安全心理研究
特质焦虑是个体固有的一种焦虑倾向,可能对心理健康产生潜在影响。本研究采用问卷调查法,调查了山西某煤矿的218名工人的特质焦虑和不安全心理情况,并通过SPSS19.0进行了统计分析、方差分析和相关性分析。研究结果显示,工人的年龄、工种和工作时间与特质焦虑显著相关。此外,特质焦虑与工人的麻痹心理、逆反心理、安全无奈感以及临时心理存在关联。特质焦虑水平与工人的不安全心理呈现显著正相关,相互之间存在影响关系。
煤瓦突出事故不安全动作类型探究
通过对88起重特大事故分析,识别出122种不安全动作。分类为违章操作、指挥、行动,不违章四类,频次最高的是违章行动(43%)、操作(35%)、指挥(21%)。涉及事故比例最高的是违章操作(99%)和行动(99%)。违章指挥随时间和瓦斯等级变化而变。分析了各违章类型的主要不安全动作的发生原因并提出了相应的控制措施。
煤矿瓦斯爆炸事故预防策略:基于不安全动作原因
通过对201起重特大瓦斯爆炸事故的统计分析,找出主要不安全动作原因,并制定针对性培训内容。增加员工安全知识,减少或消除不安全动作,从而预防瓦斯爆炸事故。
煤矿安全管理中的行为安全理论应用
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。
Destoon 5.0 全行业分类数据
提供 2013 年 11 月 13 日发布的 Destoon 5.0 全行业分类数据,具体操作步骤如下: 下载文件并解压,获取文件 GBK5.0--destoon_category.sql。 将文件上传至网站 file/backup 目录下。 前往网站后台——系统维护——数据库恢复,导入备份文件。 更新缓存。
SAS企业矿工数据挖掘的革新力量
SAS Enterprise Miner是由全球知名的数据分析软件公司SAS开发的强大数据挖掘工具,为用户提供直观高效的环境,用于构建、验证和部署预测模型。这款试用版允许用户体验其在大数据分析领域的卓越性能。SAS Enterprise Miner集成了数据预处理、建模、评估和部署的全过程,支持多种数据挖掘方法,包括决策树、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机和随机森林等。它能够从海量数据中挖掘出隐藏的模式、趋势和关联,为企业决策提供强有力的支持。《SAS.Institute.Getting.Started.with.SAS.Enterprise.Miner.5.2.Apr.2006.pdf》是详细的入门指南,涵盖了安装、启动和进行数据挖掘项目的基本步骤。此文档将引导用户熟悉界面、导入数据、构建流程图,以及执行和解读模型的结果。数据预处理是数据挖掘的重要环节,SAS Enterprise Miner提供了多种数据清洗和转换工具,包括处理缺失值、异常值,进行数据规范化和离群值检测,同时还能进行特征选择和构造新的预测变量,为后续的建模工作奠定坚实基础。建模阶段,用户可以选择适合问题的算法,并通过图形化的流程图界面来配置参数。系统还支持拖放操作和自动建模功能,大大提高了工作效率。SAS Enterprise Miner提供了多种评估指标如准确率、精确率、召回率、F1分数等,帮助用户评估模型的性能,并支持交叉验证和模型比较,以优化解决方案。一旦模型验证通过,用户可通过SAS Enterprise Miner将其部署到生产环境中,实时利用模型进行预测,如客户流失预警、销售预测和风险评估等业务场景。总结来说,SAS Enterprise Miner是数据科学家和业务分析师的强大武器,通过其丰富的功能和友好的用户界面,
SQL用户行为分析
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。
原子提交行为测试
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。
行为科学统计基础
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。