韩国犯罪案件气象数据预测数据集KoreanCriminalCaseWeatherDataPrediction-changseongkim
数据来源：互联网公开数据
标签：犯罪预测, 气象数据, 韩国, 数据分析, 机器学习, 降水, 温度, 案件发生, 时间序列
数据概述：
该数据集包含韩国地区犯罪案件与气象数据，旨在探索两者之间的潜在关联性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但从数据字段“月-日-时间”推测为一段时间内的犯罪案件记录与对应气象观测。
地理范围：数据覆盖韩国境内，具体地区信息由“搜查警察署”、“搜查地区”字段提供。
数据维度：数据集包括案件发生的时间、地点、气象要素等多个维度。主要字段包括：案件ID、月、日、时间、搜查警察署、搜查地区、案件发生距离、降雨量（毫米）、降雪量（毫米）、积雪量（厘米）、风向、气温、湿度、能见度、烟雾、云量、犯罪发生地。
数据格式：CSV格式，包含traincsv、testcsv、sample_submissioncsv等多个文件，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的犯罪案件信息与气象观测数据，经过整合，可用于分析犯罪案件与气象条件的关系。
该数据集适合用于犯罪预测、风险评估、以及气象因素对犯罪行为影响的研究。
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、环境科学与数据科学交叉领域的学术研究，如探讨气象因素对犯罪发生率的影响、构建基于气象数据的犯罪预测模型等。
行业应用：为警方、安全部门提供数据支持，用于风险评估、警力部署优化、以及制定基于气象预报的预防犯罪策略。
决策支持：支持政府部门制定更有效的社会治安管理政策，提升社会安全水平。
教育和培训：作为犯罪学、数据分析等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握犯罪预测方法，理解气象因素的影响。
此数据集特别适合用于探索犯罪案件与气象条件之间的复杂关系，并构建预测模型，从而提升社会安全管理水平。
