洛杉矶市犯罪事件分析数据集LosAngelesCrimeIncidentAnalysis-zakiekhan
数据来源：互联网公开数据
标签：犯罪分析, 犯罪事件, 地理位置, 时间序列, 犯罪预测, 统计分析, 机器学习, 城市安全
数据概述：
该数据集包含来自洛杉矶市的犯罪事件记录，记录了发生在洛杉矶市的各类犯罪事件的详细信息，包括发生时间、地点、犯罪类型、涉案人员等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年。
地理范围：数据覆盖洛杉矶市的各个区域。
数据维度：数据集包括Location（地点）, Cross_Street（交叉路口）, Latitude（纬度）, Longitude（经度）, Date_Reported（报告日期）, Date_Occurred（发生日期）, Time_Occurred（发生时间）, Area_ID（区域ID）, Area_Name（区域名称）, Reporting_District_no（报告区号）, Part 1-2（案件类别）, Modus_Operandi（作案手法）, Victim_Age（受害者年龄）, Victim_Sex（受害者性别）, Victim_Descent（受害者种族）, Premise_Code（案发地点代码）, Premise_Description（案发地点描述）, Weapon_Used_Code（武器代码）, Weapon_Description（武器描述）, Status（案件状态）, Status_Description（案件状态描述）, Crime_Category（犯罪类别，仅train.csv中存在）等字段。
数据格式：CSV格式，包括train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于洛杉矶市官方公开数据，已进行基本的数据清洗和结构化处理。
该数据集适合用于犯罪学研究、城市规划、安全风险评估以及犯罪预测等领域。
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：适用于犯罪学、城市地理学、社会学等领域的学术研究，如犯罪热点分析、犯罪时间模式研究、犯罪影响因素分析等。
行业应用：可以为城市安全部门、警察机构、安保公司等提供数据支持，特别是在警力部署优化、犯罪预防策略制定、风险评估等方面。
决策支持：支持政府部门制定更有效的城市管理策略，提升城市安全水平。
教育和培训：作为犯罪分析、数据科学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解犯罪现象和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索犯罪事件的时空分布规律、分析犯罪影响因素，并构建预测模型，从而帮助优化资源配置、提升社会安全水平。
