犯罪事件发生率预测挑战数据集-2021-gauravduttakiit

犯罪事件发生率预测挑战数据集-2021-gauravduttakiit 数据来源：互联网公开数据 标签：犯罪预测,时间序列,空间数据分析,回归模型,犯罪事件,地理坐标,位置信息

数据概述： 本数据集用于犯罪事件发生率预测挑战，包含基于日和小时级别数据的犯罪事件记录，跨度为一个月。数据集涵盖了犯罪类型、地理位置坐标（经度和纬度）和具体位置描述等关键信息，提供了探索犯罪事件在时间和空间维度上分布模式的机会。数据集旨在帮助参与者构建准确预测每月犯罪事件数量的时间序列回归模型。

数据用途概述： 该数据集适用于犯罪趋势分析、时空数据分析以及预测建模等多种应用场景。研究人员可以利用此数据进行时间序列分析，探索犯罪事件的时间变化规律；地理信息系统专家可以基于地理坐标进行空间犯罪模式分析；政策制定者可以利用预测结果优化公共安全措施。此外，该数据集还适合用于教育培训，帮助学习者掌握犯罪数据分析和预测建模的基本技能。