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纽约市犯罪数据的分析与可视化：NYC-Crime

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 旧金山犯罪：可视化与预测 San-Francisco-Crime
    优质
    本项目通过数据可视化技术呈现旧金山犯罪模式，并利用机器学习方法进行犯罪预测，旨在提升公共安全和减少犯罪率。 旧金山犯罪可视化和预测专注于分析并展示旧金山地区的犯罪数据，并尝试对未来一段时间内的犯罪趋势进行预测。通过综合运用数据分析与机器学习技术，该项目旨在帮助居民更好地了解所在社区的安全状况，从而采取适当的预防措施。同时，它也为执法部门提供了宝贵的决策支持工具，以便更有效地分配资源、打击犯罪活动。
     
  • nyc-taxi-data-insights：解析200GB纽约市出租车数据集
    优质
    nyc-taxi-data-insights项目专注于深入分析200GB规模的纽约市出租车出行大数据集，揭示城市交通模式和趋势。 如何使用AWS EC2 Hadoop集群处理200GB数据 存储200 GB的NYC出租车数据集，并部署Cloudera Hadoop集群以对其进行可视化。 利用Python中的Datashader绘制并可视化Hadoop大型数据集，同时展示没有使用Datashader进行可视化的效果对比。 工作流程概述： 1. 首先在AWS EC2上建立一个Hadoop集群。 2. 将NYC出租车的大量数据上传至该集群，并存储于分布式文件系统中（如HDFS）。 3. 使用Cloudera提供的工具和服务来管理Hadoop生态系统，包括但不限于YARN和Spark等组件。 使用数据着色器： 1. 安装Python库Datashader，它能够处理大规模的数据集并生成图像表示。 2. 编写脚本从存储在HDFS上的出租车数据集中提取所需信息，并利用这些信息通过Datasheder进行可视化操作。 3. 调整参数和配置选项以优化最终的视觉效果。 最终可视化： 展示使用了Datashader技术处理后的NYC出租车数据库，这将能够更高效地揭示隐藏于庞大数量级下的模式与趋势。
     
  • Kaggle旧金山犯罪类型分类数据集 San Francisco Crime Classification.zip
    优质
    该数据集来自Kaggle平台上的旧金山犯罪类型分类比赛，包含旧金山市的历史犯罪记录，旨在通过地理位置和时间信息预测犯罪类别。 Kaggle竞赛：San Francisco Crime Classification 数据集包含三个CSV文件：sampleSubmission.csv、test.csv 和 train.csv。
     
  • 芝加哥的犯罪数据分析
    优质
    《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。
     
  • 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。
     
  • 纽约市 Uber 乘车数据分析数据集
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    本数据集包含纽约市Uber乘车记录分析，涵盖地理位置、时间分布及出行模式等信息，为城市交通规划和研究提供支持。 《解析Uber纽约市乘车数据集》 作为全球知名的共享经济代表之一，Uber在纽约市的运营情况为研究城市交通、共享经济发展及大数据应用提供了宝贵的视角。该数据集中包含了2014年4月至9月以及2015年1月至6月期间，在纽约市发生的约450万和1430万次乘车记录，涵盖了广泛的出行信息，具有极高的学术研究价值。 数据集主要分为两个部分：一是详细的乘车记录；二是个人及公司级别的综合数据分析。每次行程的关键信息如接送时间、起始与结束位置、行驶距离等均被详细记载在内。这些详尽的数据不仅有助于分析乘客的出行模式和交通流量分布，还能揭示热门区域以及高峰时段的特点。 通过深入研究450万和1430万条乘车记录，我们可以洞察纽约市居民日常出行的习惯变化。例如，可以计算每日及每周的出行频率来比较工作日与周末、节假日之间的差异；同时分析早晚高峰期订单量的变化情况，从而评估城市交通压力，并为未来的交通规划提供依据。 此外，数据集中的租车公司信息还提供了市场竞争格局的研究视角。通过统计不同公司的服务次数和覆盖区域等指标，我们可以了解各公司在纽约市场的地位及其相互间的关系。这有助于我们进一步探讨共享经济模式下的服务质量标准以及用户满意度等问题。 对于研究者而言，该数据集也为探究共享经济发展轨迹、传统出租车行业受到的冲击及城市交通生态的变化提供了丰富的素材来源。同时还可以从这些数据中探索到共享经济对就业和收入分配等方面的影响。 Kaggle平台经常利用类似的数据集来挑战参赛者的数据分析能力，并鼓励他们使用机器学习方法进行需求预测，优化调度或对未来交通状况做出预判等创新研究工作。此类应用对于提升城市交通效率、缓解拥堵问题具有重要的实际意义。 总之，《Uber纽约市乘车数据集》不仅展示了共享经济的实际运行情况，也为学者们提供了深入理解城市出行模式、市场竞争格局及大数据价值的重要资源。通过对这些数据进行深度挖掘和分析，我们能够获得对政策制定与商业决策有重要参考价值的洞见。