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芝加哥2001至2017年犯罪数据集

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简介：
该数据集记录了美国芝加哥市自2001年至2017年的犯罪事件详情，涵盖各种案件类型、地理位置和时间信息，为城市安全研究提供详实资料。 数据记录了美国芝加哥市从2001年至2016年共600万笔犯罪记录，包括时间、地点、区域、案件描述、社区以及经纬度坐标等信息。

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  • 芝加哥2001至2017年犯罪数据集
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    本数据集收录了美国芝加哥市自2001年至2017年间详尽的犯罪记录信息，为研究城市安全状况及制定相关政策提供了宝贵的资源。 数据记录了美国芝加哥市从2001年至2016年的600万笔犯罪记录，包括时间、地点、区域、案件描述、社区以及经纬度坐标等信息。
     
  • 芝加哥2001至2017年犯罪数据集
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    该数据集记录了美国芝加哥市自2001年至2017年的犯罪事件详情，涵盖各种案件类型、地理位置和时间信息，为城市安全研究提供详实资料。 数据记录了美国芝加哥市从2001年至2016年共600万笔犯罪记录，包括时间、地点、区域、案件描述、社区以及经纬度坐标等信息。
     
  • 芝加哥的犯罪数据分析
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    《芝加哥的犯罪数据分析》是一份深入探究美国芝加哥市犯罪模式的研究报告，利用大数据技术分析当地治安问题，旨在为政策制定者提供决策依据。 芝加哥犯罪分析探索性数据分析首先需要运行“数据清洁和勘探团队3.4.ipynb”笔记本以创建final_crimes.csv文件。这个步骤对于后续的每个其他笔记本都是必需的，因为它们分别包含不同的机器学习算法。在回归部分中，有两个线性回归算法用于预测每月的犯罪数量和逮捕人数；而在分类部分，则有逻辑回归、决策树以及K最近邻居等不同团队成员开发的不同分类算法来预测肇事者是否被捕。
     
  • 旧金山犯罪分类-数据集
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    该数据集提供了旧金山地区的犯罪案件详细记录，涵盖时间、地点及案件类型等信息，便于进行犯罪模式分析和预测。 旧金山的犯罪记录可以提供关于该地区治安状况的信息。这些记录通常包括各种类型的犯罪案件以及相关的统计数据。通过分析这些数据，可以帮助居民了解当地的高发罪案类型及其分布情况，并采取相应的预防措施来保障自身安全。此外，政府和社区组织也可以利用这些信息制定有效的公共安全策略以改善整体的居住环境。
     
  • 印度犯罪统计数据（2001-2013年），包含9K+条记录 CSV格式
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    本数据集涵盖了2001年至2013年间印度各类犯罪活动的详细统计信息，包括超过9000个数据点，以CSV文件形式提供。 从2001年至2013年期间的犯罪数据分析涵盖了印度各州/联邦直辖区（STATE/UT）及地区（DISTRICT）的年度分类犯罪统计数据。这些数据为了解不同地区的各种报告犯罪活动提供了宝贵的信息。 具体来说，该数据集包括了以下关键信息： - 州/UT：记录犯罪行为发生的特定州或联邦直辖区。 - 区域：指明发生在各州/UT内的具体地区。 - 年份：案件被举报的年份。 此外，还详细列出了各类具体的犯罪情况： - 谋杀案和谋杀未遂事件的数量； - 不构成谋杀罪名但有罪杀人行为的数据； - 各类强奸（包括拘禁内与之外）的发生次数； - 绑架案件的总数以及针对妇女、儿童及其他人的情况具体数据； - DACOITY及其准备阶段的相关案例数，抢劫案数量等。 此外还有： - 入室盗窃和普通盗窃事件的数量； - 汽车被盗情况统计； - 各类刑事背信行为的发生次数； - 与欺骗、假冒伪劣商品有关的案件数据； - 纵火及伤害/严重伤害事件数量等。 此外，还记录了： - 嫁妆死亡案例数； - 殴打妇女以侮辱其谦虚的行为以及直接侮辱女性尊严的情况； - 丈夫或亲属对妻子施暴行为的发生次数； - 违法从国外引进女童的案件统计； - 因疏忽导致他人死亡的报告个案数目。 最后，数据还提供了： - 其他印度刑法（IPC）犯罪案件的数量； - 总体上的所有记录在册的IPC犯罪总数。
     
  • 美国的犯罪统计数据可供犯罪研究使用
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    本资料提供美国官方发布的犯罪统计信息，涵盖各类刑事案发率等数据，为学者及研究人员进行深入分析和探讨犯罪趋势与模式提供了重要依据。 大数据及犯罪科研人员专注于利用先进的数据分析技术来研究和预防各类犯罪活动。他们通过分析大量的数据集，识别出潜在的犯罪模式，并提出有效的策略以减少社会中的不法行为。这些研究人员的工作对于提升公共安全具有重要意义。
     
  • 犯罪意图
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    《犯罪意图》是一部扣人心弦的心理惊悚片，深入探讨了人性阴暗面和道德沦丧的主题。影片通过复杂的情节和角色塑造，挑战观众对于正义与邪恶的理解界限。 Criminal Intent 是一个专注于犯罪心理学和刑事调查的平台或社区。它为用户提供了讨论、分享资源以及学习有关犯罪行为分析的机会。该平台的内容覆盖了从基础理论到高级案例研究的广泛范围，旨在帮助人们更好地理解复杂的人类行为模式及其在法律环境中的影响。
     
  • ABM犯罪：犯罪行为基础的NetLogo模拟
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    本研究运用NetLogo平台构建模型，探讨并模拟了犯罪行为的基本模式（ABM），以期揭示犯罪发生的社会和心理机制。 在IT领域内，Agent-Based Modeling（ABM）是一种用于模拟复杂系统的工具，在社会科学的多个分支如经济学、社会学及犯罪学等方面尤其有用。其中，“Abm 犯罪：犯罪行为的基础-Netlogo” 是一个使用 NetLogo 工具构建的模型，旨在研究和理解犯罪行为的动力与模式。 NetLogo是一个开源的多代理系统建模环境，由北卡罗来纳州立大学的 Uri Wilensky 创建。它特别适合于教育及科研用途，并提供了直观的编程界面以及丰富的库资源，使非专业程序员也能构建复杂的模型。“Abm 犯罪” 模型中每个 agent 可能代表一个个体如居民、警察或犯罪分子等角色，它们具有各自的规则和行为模式。这些规则可能包括何时选择实施犯罪行为、如何规避警方追踪或者在发现可疑活动时向有关部门报告的决策机制。 通过模拟这些不同个体之间的互动，“Abm 犯罪”模型可以揭示整体犯罪率的变化趋势、影响社区安全的因素以及政策干预措施的效果等重要信息。 ABM 中的关键概念包括： 1. **代理（Agent）**：构成模型的基本单元，拥有独立的行为和状态。在“Abm 犯罪”中，个体角色可能包含犯罪者、受害者或普通市民，每个角色都有特定行为规则。 2. **环境（Environment）**：代理存在的虚拟空间，可以是现实中的城市布局等地理区域，并且包括住宅区、商业中心和警察局等地标设施。这些因素影响着代理的行为选择。 3. **规则（Rules）**：定义了代理如何根据当前状态和其他个体行动作出反应的方式。例如，在没有警方干预的情况下犯罪者可能更倾向于实施违法行为，而市民则可能会在目睹犯罪行为时向有关部门报案。 4. **互动（Interaction）**：模型的核心是代理之间的相互作用机制，可以模拟真实世界中的各种情况如犯罪与反制措施的较量、信息传播过程等。 5. **实验观察（Experimentation and Observation）**：通过调整参数设置，比如改变犯罪者的数量或警察巡逻频率等方式进行大量仿真试验，并观察结果的变化趋势。这有助于推断出可能存在的现实模式。 6. **可视化展示（Visualization）**：NetLogo 的一大优势在于其实时呈现功能，使得模型运行过程及其输出易于理解和解释。“Abm 犯罪” 模型中可能会用到颜色编码的格子来表示不同个体和行为情况，或者使用图表显示犯罪率随时间的变化趋势。 7. **可重复性（Reproducibility）**：ABM 的代码公开，允许其他研究者复制、修改并验证结果。这促进了学术交流与批判性思考的发展。 借助 ABM 和 NetLogo 工具，“Abm 犯罪”模型能够对犯罪行为提供更深入的理解，例如探讨犯罪热点的形成原因、预防策略的有效性以及预测未来的犯罪趋势等关键问题。然而需要注意的是，尽管此类模型为研究提供了有价值的见解，但它们是对现实世界的简化抽象，并不能完全替代实际的社会科学研究工作。因此，在解释和应用这些模拟结果时应当结合其他数据源及理论分析以获得更全面的认识。
     
  • 该项目致力于利用卡尔加里市的犯罪及混乱数据，运用神经网络模型预测未来犯罪数量。数据涵盖2018年至2024年的月度记录。
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    本项目运用神经网络模型分析卡尔加里市自2018至2024年间的犯罪和混乱事件的月度数据，旨在精准预测未来的犯罪趋势。 数据字典： - 社区名称：卡尔加里的社区名称。 - 犯罪类别：发生的犯罪类型。 - 犯罪数量：当月发生的犯罪数。 - 年份：犯罪发生的年份。 - 月份：犯罪发生的月份。 实施策略： 1. 数据加载与理解：首先加载数据集，了解其结构和内容。 2. 数据预处理：清理数据，为分析和模型建立做准备。 3. 探索性数据分析：通过分析数据来识别犯罪趋势及模式。 4. 建立神经网络模型：设计并构建用于预测的神经网络模型。 5. 模型优化：调整参数以提高预测准确性。 6. 模型训练：在训练集上进行模型训练，并验证其效果。 7. 未来犯罪预测：利用建立好的模型来预测未来的犯罪数量。 技术实现： - 使用Python语言处理数据和构建模型。 - 利用Pandas和NumPy工具操作数据。 - 应用Matplotlib和Seaborn库创建可视化图表。 - 运用TensorFlow及Keras框架搭建并训练神经网络模型。 分析与预测： 对犯罪数据进行了详尽的趋势分析，涵盖社区、类型以及时间维度的分布情况。采用长短期记忆（LSTM）网络进行犯罪数量的时间序列预测，并通过评估训练和验证损失来衡量模型性能。 结论： 借助深入的数据分析及先进的神经网络技术，项目成功构建了一个能够预测未来犯罪数目的模型。
     
  • 1988-2020年中国各省犯罪率的面板数据
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    本数据集包含1988年至2020年间中国各省份详细的犯罪统计数据，涵盖各类刑事案件发生情况，为研究中国的法律实施、社会治安及犯罪趋势提供重要依据。 犯罪率是衡量不同时间和地点犯罪严重程度的常用指标。如果某一行为在某个时间或地点被定义为犯罪，在另一个时间和地点却不被认为是犯罪，则不能直接比较这两个时期的犯罪率。即使需要对比的时间段内对犯罪的定义相同，这种相对数的比较仍然受一定条件限制。 因此，在研究、分析和引用特定时空范围内的犯罪数据时需注意以下几点： 1. 犯罪率仅是衡量某一时间段内犯罪人数与总人口的比例，并不能直接反映每个公民遭受犯罪侵害几率的变化。所以，应当结合考虑绝对数的犯罪情况。 2. 一定时间和空间范围内官方记录到的案件数量（明数）并不能完全代表实际发生的全部案件数目（黑数）。未被发现或报告的犯罪行为的存在给研究带来了困难，并可能影响了研究成果的质量和可靠性。 因此，在分析特定时间地点下的犯罪率时，也应考虑到那些非官方统计范围内的犯罪活动。