旧金山犯罪事件分析数据集SanFranciscoCrimeIncidentsAnalysis-drpengjiang
数据来源：互联网公开数据
标签：犯罪分析，旧金山，时空数据，犯罪预测，治安管理，数据挖掘，机器学习，事件分类
数据概述：
该数据集包含来自旧金山警方记录的犯罪事件数据，记录了不同类型的犯罪活动及其发生的时间、地点等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2014年的犯罪事件。
地理范围：数据覆盖旧金山地区。
数据维度：包括DayOfMonth（日）、DayOfWeek（星期）、Month（月）、Year（年）、TimeBin（时间段）、X（经度）、Y（纬度）、PdDistrict（警区）、Category（犯罪类别）、target_crime（目标犯罪，可能为分类标签）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为sf_test_labelled.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于旧金山警方公开数据，已经过标准化处理。
该数据集适合用于犯罪预测、热点区域分析、警力部署优化等领域。
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、城市规划、社会学等领域的学术研究，如犯罪模式分析、时空聚集性分析等。
行业应用：可以为警务部门、安全公司提供数据支持，特别是在犯罪预测、警力资源分配、治安管理等方面。
决策支持：支持城市规划者、政策制定者制定更有效的治安管理策略，提高社区安全水平。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、犯罪学等课程的案例，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事件的时空分布规律，预测犯罪发生概率，并为制定预防犯罪的策略提供数据支持。
