BrandLogo
LOG SHEET
Производственные журналыОтчетностьГолосовой помощникЦены
BrandLogo
LOG SHEET
Производственные журналыОтчетностьГолосовой помощникЦены
← Блог

Как мы использовали LogSheet для анализа 32 000 торнадо

Дашборд данных о торнадо
3 июля 2026

История, скрытая в данных

Центр прогнозирования штормов NOAA ведёт публичный набор данных обо всех торнадо, зафиксированных в США с 1950 года. Тысячи строк, и в каждой — дата, штат, рейтинг по шкале Enhanced Fujita, число погибших, оценка материального ущерба и географические координаты.

Набор данных доступен в виде CSV-файла. Но если открыть его в таблице, не видно, на какие торнадо приходится большая часть жертв и ущерба.

Подготовка данных

Анализ охватывает XXI век: с января 2000 по июнь 2026 года. После фильтрации в наборе осталось 32 332 события:

  • многосегментные торнадо (зафиксированные сразу в нескольких округах) объединены по идентификатору, чтобы избежать двойного учёта;
  • неклассифицированные события — 4,6% от общего числа — исключены из расчёта долей по шкале EF.

Данные оформлены как журнал LogSheet с типизированными полями: дата, штат, рейтинг EF, число погибших и ущерб.

Инверсия

Дашборд показал одну чёткую закономерность.

Из 32 332 торнадо:

  • 948 (2,94%) получили рейтинг EF3 и выше;
  • 31 384 (97,06%) — от EF0 до EF2.

На эти 948 торнадо пришлось:

  • 1 533 погибших (82% всех смертей);
  • 27,4 млрд долларов ущерба (71% от общего).

На остальные 31 384 торнадо пришлось:

  • 338 погибших (18% всех смертей);
  • 11,25 млрд долларов ущерба (29% от общего).

Менее 3% событий дали более четырёх пятых всех жертв и материальных потерь.

Почему это важно для отчётности

На торнадо EF0 и EF1 приходится 88% всех зафиксированных событий. Месячная сводка по общему числу торнадо почти ничего не говорит о реальном уровне риска.

Дашборд показывает три метрики рядом: количество, число погибших и ущерб — с разбивкой по рейтингу EF. Категории, почти незаметные в столбце количества, доминируют в столбцах жертв и ущерба.

От сырых данных к практическим выводам

LogSheet помогает превратить табличные данные в структурированные журналы, дашборды и отчёты. Данные о торнадо — один из примеров того, как это работает на практике.

Источник данных: NOAA Storm Prediction Center, spc.noaa.gov/wcm. Файл: 1950-2025_all_tornadoes.csv + события 2026 года до 16 июня 2026.

Примечание: значения ущерба — это оценки полевых офисов NWS, и они могут занижать реальные потери.

Содержание
История, скрытая в данныхПодготовка данныхИнверсияПочему это важно для отчётностиОт сырых данных к практическим выводам
BrandLogo
LOG SHEET
© 2026 ООО "Интеллектуальные решения и технологии". Все права защищены.127427, Россия, город Москва, улица Большая Марфинская, 1Связаться с нами:team@logsheet.ai

Компания

О компанииКонтактыСотрудничествоЦены

Производственные журналы

Работа с журналамиНастройки журналовОтчетностьМобильная версия

Голосовой ИИ

Голосовой ассистентГолосовой робот

Отрасли

Журналы для производстваЖурналы для транспортаЖурналы для строительства

Ресурсы

FAQКейсыБлогДокументация разработчика

Корпоративный

ИНТЕГРАЦИИ

СправочникиВыгрузка данныхВнешние события
On-prem установка и кастомизация

Политика конфиденциальностиУсловия использованияРаскрытие ИИПолитика безопасностиПолитика cookiesУсловия возврата