纽约州假释委员会初次面试决策数据集NewYorkStateParoleBoardDecisionsforInitialInterviewsDataset-new-york-state
数据来源：互联网公开数据
标签：司法系统，假释决策，数据集，政策分析，机器学习，社会研究，法律研究，决策支持
数据概述： 该数据集包含来自纽约州假释委员会的决策数据，记录了假释申请人在初次面试中的评估结果和决策信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了纽约州的假释系统，主要涉及纽约州的假释委员会决策。
数据维度：数据集包括申请人的基本信息，犯罪记录，面试表现，评估分数，假释委员会的决策结果等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于纽约州假释委员会的公开记录，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于司法政策研究，机器学习模型训练，社会学研究等领域，特别是在假释决策，风险评估等任务中具有重要应用价值。
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：适用于假释政策，司法系统决策过程，风险评估模型等学术研究，如假释决策的影响因素分析，政策效果评估等。
行业应用：可以为司法机构，政策制定者提供数据支持，特别是在假释政策的优化，风险评估模型的构建等方面。
决策支持：支持假释委员会的决策制定和策略优化，帮助提高决策的科学性和公正性。
教育和培训：作为法律，社会学，数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解假释决策，风险评估及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索假释决策的规律与影响因素，帮助用户实现假释政策的优化，风险评估模型的改进，提升司法系统的决策质量和效率。
