uaconflict_equipmentloss
1.0.0
Этот репозиторий собирает этот список Oryxspioenchop (ежедневно), чтобы документировать и визуализировать потери техники в российско-украинской войне.
Орикспиоенкоп говорит об этом наборе данных:
В этот список включены только уничтоженные транспортные средства и оборудование, о которых имеются фото- или видеоматериалы. Поэтому количество уничтоженной техники существенно превышает зафиксированное здесь. Стрелковое оружие, боеприпасы, гражданские транспортные средства, прицепы и вышедшая из строя техника (включая самолеты) в этот список не включены. Все возможные усилия были направлены на определение статуса техники: захваченной или брошенной. Многие из записей, отмеченных как «заброшенные», скорее всего, будут захвачены или уничтожены. Аналогичным образом, часть захваченного оборудования может быть уничтожена, если его невозможно будет вернуть. ПТУР и ПЗРК включены в список, но не включены в итоговый подсчет. Советский флаг используется, если рассматриваемое оборудование было произведено до 1991 года.
Примечание: поскольку это основано на общедоступных данных, также может иметь место систематическая ошибка, когда потери Украины и России занижаются или завышаются соответственно. Хотя то, что Россия теряет гораздо больше техники, чем Украина, может быть правдой, было бы ошибочно предполагать это, основываясь только на этих данных.
Основной набор данных — data/oryx_data.rds но в подпапке data/daily можно найти также файлы daily .csv . Просто получите данные за последний доступный день или из любой другой временной метки, которую вы хотите проанализировать.
read_csv("data/daily/2022-03-26_oryx_data.csv")#> Строков: 1798 Столбцов: 13#> ── Спецификация столбца ────────────────── ─────────────────────────────────────#> Разделитель: ","#> chr (6): тип_оборудования, cntry_army, flag, system, status, image_link#> dbl (6): total_equipment_type_oryx, total_system_oryx, total_destroyed_oryx...#> dttm (1): timestamp#> #> ℹ Используйте `spec()`, чтобы получить полную спецификацию столбца для этих данных.#> ℹ Укажите типы столбцов или установите `show_col_types = FALSE`, чтобы закрыть это сообщение.#> # Тиббл: 1,798 × 13#> Equipment_type cntry_army flag system status image_link total_equipment…#> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> < дбл>#> 1 Танки России https://… Т-64БВ дестр… https://i… 7#> 2 Танки России https://… Т-64БВ дестр… https://i… 7#> 3 Танки России https://… Т-64БВ дестр… https://i… 7#> 4 Танки России https:// … Т-64БВ дестр… https://i… 7#> 5 Танков России https://… Т-64БВ дамаг… https://i… 7#> 6 Танков России https://… Т-64БВ капту… https://i… 7#> 7 Танков России https://… Т-64БВ капту… https://i… 7#> 8 Танков России https://… Т-72А дестр… https://i… 8#>9 Танков России https://… Т-72А дестр… https://i… 8#> 10 Танков России https://… Т-72А капту… https://i… 8#># … с еще 1788 строк и еще 6 переменных: total_system_oryx <dbl>,#> # total_destroyed_oryx <dbl>, total_abandoned_oryx <dbl>,#> # total_captured_oryx <dbl>, total_damaged_oryx <dbl>, timestamp <dttm>Данные по датам любезно предоставлены @Narretz (нажмите здесь), который запускает исходные изображения Oryx через распознавание текста в Azure Vision API. Поскольку в отчетах могут быть ошибки, я агрегирую данные только по неделям (не показываю ежедневные подсчеты, поскольку это может ввести в заблуждение). Графики всегда исключают последнюю неделю, поскольку она еще не завершена и может создать предвзятое впечатление.
