犯罪预测数据集CrimePredictionDataset-shijo96john
数据来源：互联网公开数据
标签：犯罪预测，数据集，时间序列，机器学习，城市安全，地理信息系统，社会学，数据分析
数据概述： 该数据集包含犯罪记录数据，适用于犯罪预测和分析任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据涵盖了多个城市和地区的犯罪记录，具体包括城市的不同区域和社区。
数据维度：数据集包括犯罪事件的日期，时间，位置（经纬度），犯罪类型，受害者信息，嫌疑人信息等变量。还包括环境因素和社会因素，如天气情况，人口密度，社会经济指标等。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的城市犯罪报告，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于城市安全，社会学研究以及机器学习等领域的应用，尤其在犯罪预测，模式识别等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于犯罪预测，犯罪模式分析，犯罪成因研究等研究，如特定区域的犯罪率分析，犯罪趋势预测等。
行业应用：可以为城市规划，公共安全机构等提供数据支持，特别是在犯罪预防，资源分配等方面。
决策支持：支持公共安全政策的制定和优化，帮助相关部门提高犯罪预防和应对能力。
教育和培训：作为城市安全，社会学和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解犯罪预测，数据分析等技术。
此数据集特别适合用于探索犯罪行为的模式与趋势，帮助用户实现犯罪预测，资源优化和策略制定，提高城市的安全管理水平。
