犯罪再犯行为分析数据集RecidivismBehaviorAnalysisDataset-slonnadube
数据来源：互联网公开数据
标签：犯罪学, 再犯行为, 司法, 犯罪统计, 风险评估, 行为分析, 数据挖掘, 公共安全
数据概述：
该数据集包含来自政府部门的公开数据，记录了关于犯罪再犯行为的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖多个财政年度，具体时间范围取决于数据来源。
地理范围：数据覆盖特定地区或司法管辖区，例如某个州或国家。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如再犯报告年份、入狱财政年度、地区代码、定罪犯罪分类、定罪犯罪类型、定罪犯罪子类型、种族-民族、性别、监管级别、再犯-监狱收容、再犯类型、新定罪犯罪类别、新定罪犯罪类型、新定罪犯罪子类型、再犯天数、目标人群等。
数据格式：CSV格式，文件名为Recidivism.csv，方便数据分析和统计。
来源信息：数据来源于政府部门的公开报告，经过整理和标准化。
该数据集适合用于犯罪学研究、司法系统分析和风险评估。
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、社会学和公共安全领域的学术研究，例如再犯行为影响因素分析、犯罪模式识别等。
行业应用：为司法系统、刑罚执行部门和假释机构提供数据支持，用于风险评估、资源分配和政策制定。
决策支持：支持政府部门制定更有效的犯罪预防策略和干预措施，优化司法资源配置。
教育和培训：作为犯罪学、司法管理和数据分析课程的实训素材，帮助学生理解犯罪行为的复杂性。
此数据集特别适合用于分析影响再犯行为的因素，并评估不同干预措施的效果，从而促进更有效的犯罪预防和公共安全策略。
