犯罪行为预测训练数据集CriminalBehaviorPredictionTrainingData-abhisingh10p14
数据来源：互联网公开数据
标签：犯罪预测, 行为分析, 社会经济, 医疗健康, 贫困, 家庭福利, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的与犯罪行为相关的社会经济、医疗健康及家庭福利等多方面数据，旨在用于犯罪行为的预测模型构建。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为某个时间段的横截面数据或历史数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推测涵盖了特定地区或社会群体。
数据维度：数据集包含多个字段，涵盖了个人ID、父亲信息、17岁以下儿童数量、家庭规模、医疗保险信息、家庭福利（如食品券、社会保障金）以及收入和贫困状况等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含两个文件：criminal_train.csv和criminal_test.csv，分别用于模型训练和测试。
来源信息：数据来源于公开的数据库或研究项目，用于分析影响犯罪行为的各种因素。
该数据集适用于社会科学、犯罪学、统计学和机器学习等领域的研究，以及犯罪预测模型的开发和评估。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于犯罪学、社会学和统计学等领域的学术研究，例如分析社会经济因素与犯罪率之间的关系，以及评估各种福利政策对犯罪行为的影响。
行业应用：为执法部门、政府机构和非营利组织提供数据支持，用于风险评估、犯罪热点预测和资源分配优化。
决策支持：支持政府部门制定更有效的犯罪预防策略，优化社会福利项目的实施，以及改善社区安全。
教育和培训：作为社会科学、统计学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解犯罪行为的复杂性，以及如何利用数据进行预测分析。
此数据集特别适合用于构建预测模型，以识别高风险个体或地区，并制定有针对性的干预措施，从而减少犯罪发生率，提高社会安全水平。
