2020至2023年犯罪数据数据集CrimeDatafrom2020to2023-issamsalmi
数据来源：互联网公开数据
标签：犯罪数据，公共安全，数据分析，社会治理，机器学习，决策支持，城市安全，警务管理
数据概述： 该数据集包含来自2020年至2023年的犯罪记录数据，记录了特定区域内各类犯罪案件的发生情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2023年。
地理范围：数据覆盖了特定城市或地区的多个辖区，主要涉及城市中心区、郊区及不同社区。
数据维度：数据集包括犯罪类型、发生时间、地点、涉案人员信息、案件状态、警力响应时间等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于当地警方的公开报告或官方统计数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于犯罪学研究、公共安全分析、机器学习模型训练等领域，特别是在犯罪预测、警务资源分配及社会治安管理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：适用于犯罪模式分析、犯罪热点识别等学术研究，如犯罪趋势变化、犯罪原因探讨等。
行业应用：可以为公共安全机构提供数据支持，特别是在犯罪预防、警务部署和案件侦破方面。
决策支持：支持犯罪预测模型开发、警务资源优化配置及社会治安政策制定。
教育和培训：作为犯罪学、数据科学及公共管理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解犯罪数据分析及社会治理方法。
此数据集特别适合用于探索犯罪行为的时空规律与趋势，帮助用户实现精准的犯罪预测、优化警务策略，提升社会治安管理水平。
