印度卡纳塔克邦刑事案件数据分析数据集KarnatakaCriminalCasesAnalysisDataset-atreyeeroy
数据来源：互联网公开数据
标签：刑事案件，犯罪分析，地理信息系统，时间序列分析，犯罪统计，印度，警务，数据可视化
数据概述：
该数据集包含来自印度卡纳塔克邦（Karnataka）的刑事案件记录，涵盖了多种犯罪类型和相关信息，适用于犯罪趋势分析、警务策略制定等领域。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2016年。
地理范围：数据覆盖卡纳塔克邦的Kalaburagi地区，提供了案件发生的具体地点信息。
数据维度：数据集包含多项关键指标，包括案发日期、犯罪类型、犯罪地点、嫌疑人信息（性别、逮捕情况）、受害者数量等。详细字段包括：District_Name（地区名称）、Year（年份）、Month（月份）、Offence_From_Date（犯罪起始时间）、Offence_To_Date（犯罪结束时间）、FIR_Date（报案日期）、FIR Type（案件类型）、FIR_Stage（案件阶段）、CrimeGroup_Name（犯罪组别）、CrimeHead_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）、Village_Area_Name（村庄/区域名称）、Male（男性涉案人数）、Female（女性涉案人数）、VICTIM COUNT（受害者数量）、Accused Count（嫌疑人数量）、Arrested Male（被捕男性人数）、Arrested Female（被捕女性人数）、Arrested Count\tNo.（被捕总人数）、Accused_ChargeSheeted Count（被起诉嫌疑人数量）、Crime_No（案件编号）。
数据格式：CSV格式，文件名为fir-final2.csv，方便数据分析和统计。
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、社会学等领域的研究，可以用于分析犯罪的时间分布、空间分布、犯罪类型特点等。
行业应用：为警务部门提供数据支持，用于制定警务策略、优化资源配置、提升犯罪预防效率。
决策支持：支持政府部门和执法机构进行犯罪形势评估，制定治安管理政策。
教育和培训：作为犯罪分析、数据科学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握数据分析技能，深入了解犯罪现象。
此数据集特别适合用于探索卡纳塔克邦特定地区的犯罪模式、分析犯罪与地理位置的关系，以及评估执法效率，从而促进社会安全和公共秩序的改善。
