美国波特兰市犯罪事件分析数据集_Portland_Crime_Incident_Analysis
数据来源：互联网公开数据
标签：犯罪分析, 城市安全, 犯罪预测, 数据挖掘, 地理信息系统, 机器学习, 时间序列分析, 犯罪类型
数据概述：
该数据集包含来自美国波特兰市的犯罪事件相关数据，记录了波特兰市发生的各类犯罪事件的详细信息，旨在为城市犯罪分析、预防与治理提供数据支持。主要特征如下：
时间跨度：数据集记录了从2023年7月31日开始的犯罪事件数据，具体时间跨度有待进一步确定，但提供了单日数据快照。
地理范围：数据覆盖美国波特兰市的各个街区和区域。
数据维度：数据集包括犯罪事件的发生时间、地点（包括经纬度坐标）、犯罪类型、犯罪对象、案件编号、报告日期、犯罪数量等关键信息。
数据格式：数据集主要以CSV格式提供，包含upload.csv、test_dataset.csv、data_Set.csv和dataset.csv等文件，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于波特兰市的公开数据，具体来源有待进一步确认，但数据已进行结构化处理，便于分析。
该数据集适合用于犯罪趋势分析、热点区域识别、犯罪预测模型构建以及城市安全策略制定。
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、地理信息科学等领域的学术研究，如犯罪发生模式研究、犯罪预测模型构建、犯罪热点区域分析等。
行业应用：可以为城市规划、公共安全部门、保险行业等提供数据支持，特别是在制定城市安全策略、优化警力部署、评估风险等方面。
决策支持：支持政府部门进行犯罪治理决策，如制定预防犯罪的政策、优化资源配置、提升社区安全水平。
教育和培训：作为犯罪学、数据分析等相关课程的案例，帮助学生和研究人员深入理解犯罪事件的规律与特点。
此数据集特别适合用于探索波特兰市犯罪事件的时空分布规律，分析不同犯罪类型的特点，并为城市安全管理提供数据支撑，最终实现提升城市安全水平的目标。
