CFalvo_EnvDataAnalytics_FinalProject
这是一个课程项目,概述了在“环境数据分析”课程(2020年Spring,杜克)中学习的技能。 该项目探索并分析补充SESYNC数据的Global Fishing Watch数据,以评估哪些变量是捕捞活动的最佳预测指标。
概括
该存储库提供了一个环境数据分析课程的最终项目,该课程于2020年Spring在杜克大学上线,由Kateri Salk-Gunderson教授。 该项目的目的是证明R技能和在该课程中学到的最佳实践,并提出和回答我对商业捕鱼的一些研究问题。
我正在为该项目探索的数据来自非营利性组织Global Fishing Watch,该组织致力于通过提供开源数据和工具( )。 全球捕捞监视网收集AIS数据,跟踪公开提供的商用船数据,并运行将AIS数据特征化为各种类别的算法。
我选择分析的特定数据是检测到
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