印度刑事案件时空分布数据集IndianCriminalCaseSpatio-temporalDistributionDataset-atreyeeroy
数据来源：互联网公开数据
标签：犯罪分析, 时空数据, 刑事案件, 犯罪热点, 犯罪预测, 地理信息系统, 机器学习, 印度
数据概述：
该数据集包含印度地区刑事案件的详细信息，记录了案件发生的时间、地点、类型以及相关的人员信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2016年。
地理范围：数据覆盖印度特定地区的刑事案件。
数据维度：包括案件发生的时间（年、月、日、小时、时间段）、地点（行政区、警局、经纬度、犯罪地点、距离警局距离、巡逻区域、村庄/地区）、案件类型（犯罪类别、案件类型）、相关人员（受害者数量、嫌疑人数量）、案件ID等。
数据格式：CSV格式，文件名为forlstm.csv，方便数据分析和建模。数据中包含了地理位置坐标，可以用于空间分析。数据中包含的“Unnamed”开头的列可能是数据预处理过程中产生的，需要根据实际情况进行处理。
该数据集适合用于犯罪学研究、犯罪预测模型构建和地理信息系统应用。
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、社会学、地理学等领域的研究，如犯罪模式分析、犯罪热点区域识别、犯罪时空演变研究等。
行业应用：为警务部门、安全机构提供数据支持，尤其在优化警力部署、制定预防犯罪策略、预测犯罪趋势等方面具备实用性。
决策支持：支持政府部门制定社会治安政策，评估政策实施效果，提升社会安全水平。
教育和培训：作为犯罪分析、数据科学、地理信息系统等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解犯罪现象。
此数据集特别适合用于探索犯罪的时空分布规律，分析犯罪与环境、社会因素之间的关系，从而为预防和打击犯罪提供数据支持。
