旧金山犯罪事件时空分布数据集SanFranciscoCrimeIncidentSpatio-temporalDistribution-lucasmor1
数据来源：互联网公开数据
标签：犯罪分析, 时空数据, 犯罪预测, 城市安全, 数据挖掘, 机器学习, 犯罪类型, 地理信息系统
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，记录了不同时间、地点发生的各类犯罪行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从未知年份开始，截止到2015年。
地理范围：数据覆盖旧金山市，包括各个警区和具体街道地址。
数据维度：数据集包含“Dates”（发生日期时间）、“Category”（犯罪类别）、“Descript”（犯罪描述）、“DayOfWeek”（星期几）、“PdDistrict”（警区）、“Resolution”（案件处理结果）、“Address”（案发地址）、“X”（经度）、“Y”（纬度）等字段，以及时间特征的衍生变量。
数据格式：CSV格式，包含preprocessed_train.csv和preprocessed_test.csv两个文件，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，已进行预处理，包括时间特征提取和地理坐标转换。
该数据集适合用于犯罪趋势分析、热点区域识别、犯罪预测以及城市安全规划。
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、地理学、社会学等领域的研究，如犯罪模式分析、时空聚类分析、犯罪影响因素研究等。
行业应用：可以为城市规划、公共安全部门提供数据支持，尤其是在警力部署优化、犯罪预防策略制定、社区安全评估等方面。
决策支持：支持政府部门的决策制定，帮助其优化资源分配、提升城市安全水平。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、地理信息系统等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解犯罪分析和时空数据分析。
此数据集特别适合用于探索犯罪事件的时空分布规律，预测犯罪热点区域，并为城市安全管理提供数据支持。
