新冠疫情与犯罪率关联数据集COVID-19andCrimeDataset-stevecollins
数据来源：互联网公开数据
标签：公共卫生，犯罪率，数据集，社会研究，数据分析，机器学习，社会治理，时间序列
数据概述： 该数据集包含来自多个地区的新冠疫情相关数据和犯罪率数据，记录了疫情期间社会犯罪行为的变化情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2022年。
地理范围：数据覆盖了全球多个国家和地区，包括主要城市和地区的犯罪率监测数据。
数据维度：数据集包括每日或每周的确诊人数、死亡人数、疫苗接种率、封锁政策等信息，以及各类犯罪行为（如盗窃、暴力犯罪、毒品犯罪等）的统计数据。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于各国公共卫生部门和警方公开报告，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于公共卫生研究、犯罪学分析及社会治理等领域，特别是在疫情对社会犯罪行为的影响研究、政策效果评估等任务中具有重要应用价值。
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：适用于新冠疫情对犯罪率的影响研究、社会治安变化趋势分析等，如疫情期间犯罪类型的变化、政策干预效果评估等。
行业应用：可以为政府部门、警方等提供数据支持，特别是在公共卫生政策制定、社会治安管理等方面。
决策支持：支持公共卫生政策的制定与评估，帮助相关部门优化资源配置和社会治理策略。
教育和培训：作为公共卫生、犯罪学及社会治理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解疫情对社会行为的影响及分析方法。
此数据集特别适合用于探索新冠疫情对社会犯罪行为的影响规律与趋势，帮助用户实现对社会治安的准确预测和干预策略的优化，为公共卫生和社会治理提供数据支持。
