旧金山犯罪预测时空数据集SanFranciscoCrimePredictionSpatio-temporalDataset-sylviawang22
数据来源：互联网公开数据
标签：犯罪预测, 时空数据, 城市安全, 机器学习, 空间分析, 时间序列, 案件分布, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自旧金山地区的数据，记录了该地区发生的犯罪案件的时空信息和预测结果。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：数据覆盖旧金山地区的各个警区。
数据维度：数据集包含多个维度，包括案件发生日期（DayOfMonth, Month, Year）、星期（DayOfWeek）、发生时间（TimeBin）、地理坐标（X, Y）、发生地点所属警区（PdDistrict）以及预测结果（predict_result）。
数据格式：CSV格式，文件名为WT_sf_test_labelled.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据集来源于公开的犯罪数据，并已进行标注和预处理。
该数据集适合用于时空数据分析、犯罪预测模型构建和城市安全研究。
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：适用于城市犯罪学、空间统计学和机器学习等领域的研究，如犯罪热点分析、犯罪趋势预测、以及影响犯罪发生的因素研究。
行业应用：可以为城市规划、公共安全管理部门提供数据支持，用于优化警力部署、制定预防犯罪策略等。
决策支持：支持城市安全领域的决策制定，帮助相关部门提高应对突发事件的能力，提升城市安全水平。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和地理信息系统（GIS）课程的案例，帮助学生理解时空数据分析方法和应用。
此数据集特别适合用于探索犯罪案件的时空分布规律，以及构建预测模型，以提高城市安全管理效率。
