夏洛特市暴力犯罪数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：暴力犯罪,夏洛特市,犯罪统计,地理信息,时间序列,公共安全,数据分析
数据概述
本数据集收录了从2015年至2024年间美国夏洛特市（Charlotte）的暴力犯罪相关统计数据。数据来源于夏洛特市警察局（CMPD）官方网站，提供了详细的历史犯罪记录。数据集包含以下关键字段：
- Total Type：犯罪类型的总分类，如抢劫、谋杀、袭击等。
- Geography Name：犯罪发生的具体地理位置名称，通常为街道、社区或区域名称。
- Geography ID：与Geography Name对应的唯一标识符，用于地理数据的标准化分析。
- Calendar Year：犯罪发生的年份，记录数据的时间范围为2015年至2024年。
- Calendar Month：犯罪发生的月份，按月度统计。
- Offense Description：犯罪的具体描述，例如“入室抢劫”或“故意伤害”。
- Offense Count：某特定犯罪类型的案件数量，反映了犯罪发生的频次。
此外，数据集具备良好的时间序列特征，能够支持对犯罪趋势的分析；同时，地理信息字段（Geography Name和Geography ID）使得数据能够与地图或地理信息系统（GIS）结合，用于犯罪热点分析或区域安全评估。
数据用途概述
该数据集适用于以下场景：
1. 公共安全研究：通过分析犯罪类型、时间和地点，帮助研究人员理解暴力犯罪的规律，为公共安全政策制定提供数据支持。
2. 犯罪趋势预测：基于时间序列数据，研究人员可以进行犯罪趋势预测，提前预警高发犯罪事件。
3. 区域安全评估：利用Geography Name和Geography ID字段，结合GIS技术，识别犯罪高发区域，为社区安全规划提供依据。
4. 政策制定：政府部门可基于数据评估现有公共安全措施的有效性，优化资源配置，制定更有针对性的犯罪防控策略。
5. 学术研究和教育：数据可用于犯罪学、社会学、地理信息科学等领域的学术研究，同时也可作为教学案例帮助学生了解犯罪统计分析方法。
示例用途
- 犯罪热点分析：通过地理信息字段和案件数量，识别犯罪高发区域，为社区安全治理提供参考。
- 时间序列分析：分析不同年份和月份的犯罪频次，探究季节性或长期趋势。
- 政策效果评估：对比政策实施前后犯罪数据的变化，评估特定公共安全措施的成效。
数据特点
- 数据来源权威：数据来自夏洛特市警察局官方网站，可靠性高。
- 时间跨度长：覆盖10年数据（2015-2024），能够反映长期犯罪趋势。
- 细节丰富：包含犯罪类型、地理位置、案件数量等多维信息，支持多维度分析。
- 标准化字段：字段设计合理，便于与其他数据集整合或进一步分析。
通过该数据集，用户能够全面了解夏洛特市暴力犯罪的分布、趋势和特点，为相关研究、政策制定和公共安全实践提供有力支持。
