该数据集探讨了1,000 个地区的犯罪率与各种社会经济因素（如教育水平、就业率、中位数收入、贫困率和人口密度）之间的关系。它专为对研究犯罪模式及其潜在社会经济影响感兴趣的研究人员、数据分析师和机器学习从业者而设计。
数据集特征
该数据集包含1,000 行和7 列，每列代表一个地区及其社会经济属性：
Region：每个区域的唯一标识符（例如，Region_1、Region_2 等）。
犯罪率 (Crime_Rate) ：每十万人的犯罪数量。
教育水平：具有高中文凭的人口百分比 (%) 。
就业率 (Employment_Rate) ：就业人口的百分比 (%) 。
Median_Income：以美元计算的平均年收入。
贫困率：生活在贫困线以下的人口百分比（％）。
人口密度：每平方公里的人口数量。
该数据集可用于：
✅犯罪率预测：建立机器学习模型，
根据社会经济因素预测犯罪率。✅ 相关性分析：了解教育、就业和收入水平如何影响犯罪率。✅
数据可视化：创建热图、条形图和散点图以揭示隐藏的模式。✅
政策建议：协助政府和执法部门制定预防犯罪战略。
数据源
此数据集是为研究和学习目的而人工生成的。它不代表真实世界的数据，但其结构反映了现实趋势。
