旧金山犯罪事件预测数据集SanFranciscoCrimeEventPrediction-drpengjiang
数据来源：互联网公开数据
标签：犯罪预测, 时空数据, 犯罪分析, 机器学习, 城市安全, 犯罪类型, 风险评估, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自旧金山地区警方记录的犯罪事件数据，记录了不同时间、地点发生的各类犯罪行为，并标注了目标犯罪类别。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2014年。
地理范围：数据覆盖旧金山市区及周边区域。
数据维度：包括案发日期（DayOfMonth, DayOfWeek, Month, Year）、时间段（TimeBin）、经纬度坐标（X, Y）、案发区域（PdDistrict）、犯罪类型（Category）以及目标犯罪类别（target_crime）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为sf_test_labelledcsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于旧金山警方的公开记录，经过整理和标注，适用于犯罪预测和风险评估。
该数据集适合用于犯罪预测、时空数据分析和机器学习建模。
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、城市规划、社会学等领域的研究，如犯罪热点分析、犯罪趋势预测、犯罪影响因素研究等。
行业应用：为城市安全管理部门、安保公司等提供数据支持，特别是在警力部署优化、风险预警、犯罪预防等方面。
决策支持：支持城市管理者制定更有效的治安管理策略，提升城市安全水平。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、社会科学等课程的案例分析素材，帮助学生和研究人员深入理解犯罪现象。
此数据集特别适合用于探索犯罪事件的时空分布规律，预测未来犯罪风险，并为城市安全管理提供数据支持。
