高危人群联系与行为分析数据集High-RiskIndividualsContactandBehaviorAnalysis-ramindudjaya
数据来源：互联网公开数据
标签：安全风险评估, 行为分析, 通信记录, 地理位置, 人口统计学, 机器学习, 风险预测, 恐怖主义
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的关于高危人群联系与行为的数据，记录了与潜在激进分子相关的个体特征、通信模式、地理位置信息等，旨在用于风险评估和行为分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为静态数据集，用于模式识别和关联分析。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含了经纬度信息，可用于地理位置分析。
数据维度：数据集包括多个维度的数据，例如：
contacts_with_militants（与激进分子的联系次数）
call_duration（通话时长）
phone_usage_pattern（电话使用模式）
latitude（纬度）
longitude（经度）
previous_sightings（之前的目击次数）
age（年龄）
gender（性别）
education_level（教育程度）
occupation（职业）
location_type（居住地类型）
household_size（家庭规模）
marital_status（婚姻状况）
ethnicity（种族）
is_militant（是否为激进分子，0代表否，1代表是）
数据格式：CSV格式，文件名为lavender_ramindudjayacsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开渠道，已进行匿名化和脱敏处理。
该数据集适合用于风险评估、行为模式分析、机器学习建模等领域。
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：适用于安全风险评估、犯罪预测、恐怖主义研究等领域的学术研究，例如，分析通话记录、地理位置与激进活动之间的关系。
行业应用：为安全机构、情报部门提供数据支持，用于风险评估、目标锁定、情报分析等。
决策支持：支持政府部门和安全机构制定预防犯罪和打击恐怖主义的策略。
教育和培训：作为安全风险评估、情报分析等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解风险评估的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索高危人群的行为模式和关联因素，帮助用户识别潜在风险，优化资源分配，提高安全防范能力。
