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芝加哥犯罪数据分析。

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简介：
芝加哥犯罪分析的探索性数据分析流程首先通过运行“数据清洁和勘探团队3.4.ipynb”笔记本来完成，旨在生成final_crimes.csv文件。 值得注意的是，该笔记本是所有其他笔记本的关键先决条件，因为它们均依赖于机器学习算法。 在“回归”相关的笔记本中，我们采用了两个线性回归算法，用于分别预测每月的犯罪数量和逮捕人数。 此外，“分类”团队成员的笔记本则包含一系列分类算法，这些算法的设计目标是预测肇事者是否最终被捕获。 具体而言，这些算法包括逻辑回归、决策树以及K最近邻居等方法。

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  • 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。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 犯罪地理分析
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    《犯罪地理分析》是一门结合地理学与犯罪学的研究领域，通过空间数据分析犯罪模式和趋势，为预防犯罪提供科学依据。 基于WebGIS的犯罪空间分析应用技术摘要：通过对大量犯罪数据进行深入分析，并结合相关理论知识，本段落总结并归纳了一系列以热点区域识别、四色预警系统及案件轨迹追踪为主的犯罪空间数据分析技术和模型。通过地址匹配技术实现了海量犯罪地理信息的数据可视化功能。同时，将地图分块分级显示（即地图瓦片缓存(Tile Cache)）与WebGIS平台的Ajax技术支持相结合，设计出了一种基于浏览器/服务器(B/S, Browser/Server)模式的服务导向型犯罪空间分析系统架构及具体的功能模块，并以此构建了某市范围内的犯罪数据分析模型。实践证明，在公安部门维护社会治安和打击犯罪行为方面，该系统的建立提供了一个高效便捷的工具，具有很高的实用价值。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 纽约市犯罪数据的分析与可视化：NYC-Crime
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    NYC-Crime项目专注于解析纽约市详尽的犯罪记录，并通过先进的数据分析和直观的数据可视化技术，揭示犯罪模式及趋势，为城市安全提供决策支持。 纽约市犯罪活动的数据分析与可视化项目使用了来自OpenDataNetwork的“NYPD逮捕数据（年初至今）”数据集。该项目无需任何配置即可运行，并可通过Google Colab或Jupyter-notebook打开nyc-crime-dataclening.ipynb文件进行操作。 数据文件通过集成Socratas数据库的OpenClean库导入。在使用Google Colab时，所有执行代码完成数据清理后可以保存并下载结果文件。 nyc_crime_datastudy.ipynb展示了团队在正式开始数据清理前从原始数据集中学习和检查的一些信息。 nyc-crime-dataclening.ipynb则进行了日期集的数据清洗工作。
     
  • 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。