旧金山犯罪事件时空分布数据集SanFranciscoCrimeIncidentSpatio-temporalDistribution-shreyasjena
数据来源：互联网公开数据
标签：犯罪分析, 时空数据, 刑事案件, 城市安全, 机器学习, 地理信息系统, 预测模型, 公共安全
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，记录了旧金山市区发生的各类刑事案件的时空分布信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2003年至2015年。
地理范围：数据覆盖旧金山市区，包括各个警区（PdDistrict）和具体发生案件的地址。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如犯罪发生日期（Dates）、犯罪类别（Category）、犯罪描述（Descript）、发生星期（DayOfWeek）、警区（PdDistrict）、案件处理结果（Resolution）、发生地址（Address）、地理坐标（X, Y）以及用于提交预测结果的唯一标识符（Id）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sampleSubmission.csv（提交示例），方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于旧金山警方公开数据，已进行预处理，便于分析。
该数据集适合用于犯罪预测、热点区域分析、警力部署优化等研究和应用。
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：适用于城市犯罪学、地理信息系统（GIS）和机器学习等领域的研究，如犯罪热点分析、犯罪趋势预测、时空模式挖掘等。
行业应用：可以为公共安全部门提供数据支持，特别是在警力部署、资源分配、犯罪预防策略制定等方面。
决策支持：支持城市规划、安全管理等领域的决策制定，帮助提升城市安全水平。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、城市规划等课程的教学素材，帮助学生和研究人员理解和应用时空数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索犯罪事件的时空分布规律，预测未来犯罪发生概率，优化城市安全管理策略，并提升公共安全水平。
