执法活动分析数据集LawEnforcementActivityDataset-priyadixit01

数据来源：互联网公开数据

标签：执法, 警务, 公共安全, 活动分析, 犯罪统计, 数据可视化, 时间序列分析, 区域分析

数据概述：该数据集包含来自LEOKA（Law Enforcement Officers Killed and Assaulted，执法官员伤亡与袭击）项目的数据，记录了1995年至2020年期间美国执法机构的活动信息。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围为1995年至2020年。地理范围：数据覆盖美国各州及县（County）的执法活动。数据维度：数据集包含多个维度，包括年份（DATA_YEAR）、执法机构名称（PUB_AGENCY_NAME）、机构单位（PUB_AGENCY_UNIT）、州缩写（STATE_ABBR）、地区划分（DIVISION_NAME, REGION_NAME）、机构类型（AGENCY_TYPE_NAME）、人口统计分组（POPULATION_GROUP_DESC）、县名（COUNTY_NAME）、活动ID（ACTIVITY_ID）、活动名称（ACTIVITY_NAME）、以及各种执法活动中涉及的人员和武器使用数量等。数据格式：CSV格式，文件名为LEOKA_ASSIGNMENT_ACTIVITY_1995_2020.csv，便于数据分析和处理。来源信息：数据来源于LEOKA项目，该项目旨在收集和分析执法官员伤亡和袭击事件的数据，为公共安全研究提供支持。已进行结构化处理。该数据集适合用于警务活动分析、犯罪趋势研究、执法资源分配优化等。

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、公共安全、社会学等领域的学术研究，例如分析执法活动与犯罪率之间的关系、评估不同执法策略的效果等。行业应用：可以为执法部门、政府机构和安全咨询公司提供数据支持，用于制定警务策略、优化资源配置、进行风险评估等。决策支持：支持公共安全领域的决策制定，例如通过数据分析来识别高风险地区、优化警力部署、制定有针对性的预防措施。教育和培训：作为犯罪学、警务管理等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员深入理解执法活动的特点和规律。此数据集特别适合用于探索执法活动的时间、地域分布特征，以及不同执法策略对犯罪的影响，帮助用户实现提升公共安全、优化执法效率的目标。