印度地区犯罪事件分析数据集IndianRegionCrimeIncidentAnalysis-atreyeeroy

数据来源：互联网公开数据

标签：犯罪分析, 印度, 犯罪事件, 刑事案件, 地理信息, 时间序列, 犯罪类型, 数据挖掘

数据概述：该数据集包含来自印度地区（具体地区未知，根据数据字段推测）的犯罪事件记录。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围为2016年全年。地理范围：数据覆盖印度特定地区，包含区县、警局、村镇等地理信息。数据维度：数据集包括犯罪事件的详细信息，如犯罪类型、发生时间、地点、受害者数量、嫌疑人数量等，以及经纬度信息。具体字段包括District_Name（区县名称）、UnitName（警局名称）、Year（年份）、Month（月份）、FIR_Date（报案日期）、FIR Type（报案类型）、CrimeGroup_Name（犯罪类别）、Latitude（纬度）、Longitude（经度）、Place of Offence（案发地点）、Distance from PS（距离警局距离）、Beat_Name（巡逻区名称）、Village_Area_Name（村庄/地区名称）、Boy（男孩受害者数量）、Girl（女孩受害者数量）、Age 0（0岁受害者数量）、VICTIM COUNT（受害者总数）、Accused Count（嫌疑人总数）、FIR_ID（报案编号）、Crime_No（案件编号）、Crime Time（犯罪时间）、DayOfWeek（星期几）、Date（日期）、HourOfDay（小时）、TimeOfDay（时间段）。数据格式：CSV格式，文件名为superduperfinal.csv，便于数据分析和处理。数据来源：数据来源未知，但从字段信息推测为印度警方或相关政府部门的公开数据。数据已进行初步整理，包含结构化信息。该数据集适合用于犯罪学研究、犯罪预测、警务资源优化等领域。

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、地理信息系统（GIS）和数据挖掘等领域的学术研究，例如犯罪热点分析、犯罪时间模式分析、犯罪类型关联分析等。行业应用：为警务部门提供数据支持，例如警力部署优化、犯罪预测、预防犯罪策略制定等。决策支持：支持政府部门制定公共安全政策，评估政策实施效果。教育和培训：作为犯罪学、数据分析等相关课程的实训材料，帮助学生深入理解犯罪现象。此数据集特别适合用于探索犯罪事件的时空分布规律，分析不同犯罪类型的特点，以及评估警务策略的效果，从而助力提升社会安全水平。