印度犯罪数据集2018
数据来源：互联网公开数据
标签：印度犯罪,印度刑法,犯罪统计,受害者数据,犯罪率,州级数据,UT级数据,数据清洗,数据标准化,变量元数据,地理映射,权重计算
数据概述：
本数据集收录了2018年印度各邦和直辖区（Union Territory, UT）在印度刑法（IPC）各分类和子分类下的犯罪案件数量、受害者数量及平均犯罪率。数据分为三部分：原始源数据、标准化数据、变量元数据和地理映射键。原始源数据包含原始的行政维度信息；标准化数据按照LGD（Local Government Directory）地理维度进行了整理；变量元数据提供了每个变量的详细定义；地理映射键则描述了源行政单位到LGD标准地理单位的映射关系及其权重。
数据用途概述：
该数据集适用于犯罪趋势分析、受害者统计、犯罪率评估等多种场景。研究人员可以通过此数据了解印度各地区不同类型的犯罪情况；政府机构可以利用数据制定和评估相关政策；公众亦可借此数据对印度犯罪问题有更深入的了解。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者掌握犯罪数据统计与分析的方法。
举例：
- 7060_source_data.csv：包含原始源数据，包括各邦和直辖区在2018年印度刑法各分类和子分类下的犯罪案件数量、受害者数量等。
- NDAP_REPORT_7060.csv：标准化后的数据，按照LGD地理维度进行了整理，包括各邦和直辖区在2018年印度刑法各分类和子分类下的犯罪案件数量、受害者数量及平均犯罪率。
- 7060_metadata.csv：包含变量元数据，描述了每个变量的详细定义，包括变量名称、变量代码、变量类型、单位、聚合类型、加权变量名称、加权变量ID、长描述和缩放因子等。
- 7060_KEYS.csv：描述了源行政单位到LGD标准地理单位的映射关系及其权重，包括源行政单位名称、LGD标准地理单位名称、LGD标准地理单位代码、数据收集年份、子单位数量、父单位数量以及各加权变量的计数、映射错误和加权比等信息。
