洛杉矶犯罪事件分析数据集LosAngelesCrimeIncidentAnalysis-agajuliansyah
数据来源：互联网公开数据
标签：犯罪事件, 洛杉矶, 犯罪分析, 时空数据, 犯罪类型, 受害者, 数据清洗, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自洛杉矶市的犯罪事件记录，记录了各类犯罪事件的相关信息，包括发生时间、地点、犯罪类型、受害者特征等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注起始和结束时间，但从“2020”年份推测，数据可能涵盖2020年及之后一段时间的犯罪事件。
地理范围：数据覆盖洛杉矶市的各个区域。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如犯罪发生日期（DATE OCC）、发生时间（TIME OCC）、案发区域（AREA）、犯罪代码（Crm Cd）、犯罪描述（Crm Cd Desc）、受害者年龄（Vict Age）、受害者种族（Vict Descent）、经纬度（LAT, LON）、星期几（Day）、月份（Month）、年份（Year）、小时（Hour）、受害者性别（Vict Sex (Original)以及Vict_Sex_F, Vict_Sex_H, Vict_Sex_M, Vict_Sex_X）、白天/夜晚（TOD__Day, TOD__Night）等。
数据格式：CSV格式，文件名为crime4_cleaned.csv，方便进行数据分析和处理。数据已进行清洗，可直接用于分析。
该数据集适合用于犯罪模式分析、热点区域识别、犯罪预测等研究，也可用于构建机器学习模型。
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、公共安全等领域的研究，例如犯罪趋势分析、犯罪热点区域识别、犯罪预测模型构建等。
行业应用：为执法部门、安全公司、城市规划部门提供数据支持，用于制定警务策略、优化资源配置、提升城市安全水平。
决策支持：支持政府部门和相关机构进行决策，如制定预防犯罪的政策、评估安全措施的有效性等。
教育和培训：作为犯罪分析、数据科学、地理信息系统等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解犯罪现象和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索洛杉矶市的犯罪规律，识别高风险区域，并为城市安全管理提供数据支持。
