洛杉矶警察局2020年至当前犯罪数据分析数据集-bonginstates
数据来源：互联网公开数据
标签：洛杉矶警察局,犯罪数据,数据分析,时间趋势,犯罪预测,机器学习,可视化
数据概述：
本数据集包含洛杉矶警察局（LAPD）从2020年至当前的犯罪数据记录。数据涵盖了犯罪事件的日期、时间、类型、位置等关键信息，为犯罪趋势分析和预测提供了全面的基础。数据集经过了预处理，包括处理缺失值、重复数据和格式化等工作，确保了数据的质量和一致性。
数据用途概述：
该数据集适用于犯罪趋势分析、犯罪类型预测、地理热点识别等多种场景。研究人员可以通过数据发现犯罪频率的变化趋势、不同时间段内的犯罪特点；政策制定者可以利用数据制定更有效的治安管理策略；教育机构亦可将其用于数据分析课程的教学和实践。此外，数据集还适合用于机器学习模型的训练和评估，帮助提升犯罪预测的准确性，为公共安全提供数据支持。
数据集包含了以下关键字段：
- 日期：犯罪事件发生日期
- 时间：犯罪事件发生时间
- 犯罪类型：犯罪的具体分类
- 地址：犯罪事件发生的具体位置
- 地区：犯罪事件所在的具体地区
通过数据分析，可以揭示出高犯罪率区域的时空分布特征，识别出不同时间段内的犯罪类型变化趋势，并评估机器学习模型在犯罪预测中的应用潜力。此数据集为公共安全研究和实践提供了重要的数据资源。
