芝加哥盗窃案件时空分布数据集ChicagoTheftCasesSpatio-TemporalDistribution-arielbar
数据来源：互联网公开数据
标签：盗窃案, 犯罪分析, 时空数据, 芝加哥, 犯罪统计, 数据可视化, 机器学习, 警务分析
数据概述：
该数据集包含来自芝加哥警方公开的盗窃案件记录，记录了芝加哥地区的盗窃案件相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录起始于2013年，具体结束时间未在数据中明确。
地理范围：数据覆盖芝加哥市，包括其各个社区和行政区。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如发生日期、案发地点、案件编号、案件描述、逮捕情况、案件类型、经纬度坐标等，以及社区、行政区等地理位置信息。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和处理。 数据来源于芝加哥警方，已进行结构化处理。
该数据集适合用于犯罪分析、时空数据分析、数据可视化以及机器学习模型构建。
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、地理信息系统（GIS）和城市规划等领域的研究，如犯罪热点分析、犯罪预测、犯罪模式识别等。
行业应用：可以为警务部门、城市规划部门提供数据支持，特别是在警力部署、犯罪预防策略制定、社区安全评估等方面。
决策支持：支持城市管理者进行决策，优化资源配置，提升社区安全水平。
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辅助材料，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盗窃案件的时空分布规律，分析犯罪发生的潜在因素，从而为制定更有效的犯罪预防和控制策略提供数据支持。
