印度囚犯数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：印度囚犯,人口统计,年龄,性别,教育背景,种姓,犯罪,刑罚,康复,技术信息
数据概述：
本数据集提供2019年印度囚犯的详细信息，包括年龄、种姓和教育背景。数据涵盖了全国各州和联邦领土的囚犯记录，包括16-18岁、18-30岁、30-50岁及50岁以上囚犯的数量。此外，数据还记录了被判处死刑、终身监禁或被执行死刑的囚犯总数。数据集还提供了囚犯所犯犯罪类型及其在不同年龄段的总数。该数据集不仅揭示了印度刑事司法系统的情况，还展示了各州和联邦领土的犯罪流行情况，并提供了印度犯罪趋势的见解。
数据用途概述：
该数据集适用于分析印度监狱人口的人口统计特征、犯罪类型和刑罚趋势。研究人员可以利用这些数据了解印度监狱人口的构成情况和犯罪类型，探索判刑模式的变化趋势。此外，数据集还可以用于研究不同人口统计因素（如性别和种姓）与特定犯罪类型或刑期长度之间的潜在关联。使用该数据集时，应注意以下几点：
- State/UT：指印度各州及联邦领土
- Year：数据对应的年份
- Both genders：女性列仅指女性囚犯，男性列仅指男性囚犯
- Age Groups：16-18岁、21-30岁、31-50岁、50岁以上
- Crime Head：囚犯被定罪的犯罪类型
- No Capital Punishment：被判处死刑的总数
- No Life Imprisonment：被判处终身监禁的总数
- No Executed：被执行死刑的总数
- Grand Total：各类别总计
通过使用这些信息，可以回答有关判刑趋势、不同年龄段和性别犯罪类型以及各州差异等相关问题。
研究想法：
- 利用年龄和性别信息制定针对监狱的目标外展策略，以减少重新犯罪率。
- 创建基于AI的预测模型，通过分析特定区域/州的犯罪类型数据及其与人口统计特征、经济活动等的相关性，预测犯罪趋势。
- 分析印度不同州的囚犯种姓情况，以了解刑事司法系统中的歧视模式。
