crime_dataset|犯罪分析数据集|地理信息数据集

该数据集详细记录了多个与犯罪相关的特征，包括事件ID、犯罪代码、CR编号、调度日期/时间、NIBRS代码、受害者数量、犯罪名称、警察区名称、街区地址、城市、州、邮政编码、机构、地点、部门、警区、PRA、地址编号、街道前缀、街道名称、街道后缀、街道类型、开始日期/时间、结束日期/时间、纬度、经度、警察区编号和位置。数据集分为一个训练集，包含306094个样本，总大小为118655125字节。

原始信息汇总

Crime Dataset

数据集概述

该数据集包含与犯罪相关的详细信息，涵盖了多个维度的数据特征。

数据特征

• Incident ID: 事件ID，数据类型为int64。
• Offence Code: 犯罪代码，数据类型为string。
• CR Number: CR编号，数据类型为int64。
• Dispatch Date / Time: 调度日期/时间，数据类型为string。
• NIBRS Code: NIBRS代码，数据类型为string。
• Victims: 受害者数量，数据类型为int64。
• Crime Name1: 犯罪名称1，数据类型为string。
• Crime Name2: 犯罪名称2，数据类型为string。
• Crime Name3: 犯罪名称3，数据类型为string。
• Police District Name: 警察区名称，数据类型为string。
• Block Address: 街区地址，数据类型为string。
• City: 城市，数据类型为string。
• State: 州，数据类型为string。
• Zip Code: 邮政编码，数据类型为float64。
• Agency: 机构，数据类型为string。
• Place: 地点，数据类型为string。
• Sector: 区域，数据类型为string。
• Beat: 巡逻区，数据类型为string。
• PRA: PRA，数据类型为string。
• Address Number: 地址编号，数据类型为float64。
• Street Prefix: 街道前缀，数据类型为string。
• Street Name: 街道名称，数据类型为string。
• Street Suffix: 街道后缀，数据类型为string。
• Street Type: 街道类型，数据类型为string。
• Start_Date_Time: 开始日期/时间，数据类型为string。
• End_Date_Time: 结束日期/时间，数据类型为string。
• Latitude: 纬度，数据类型为float64。
• Longitude: 经度，数据类型为float64。
• Police District Number: 警察区编号，数据类型为string。
• Location: 位置，数据类型为string。

数据集划分

• train: 训练集，包含306094个样本，数据大小为118655125字节。

数据集大小

• 下载大小: 31357366字节
• 数据集大小: 118655125字节

配置

• config_name: default
  • data_files:
    • split: train
    • path: data/train-*

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

crime_dataset的构建基于执法机构的犯罪记录数据，涵盖了从案件编号、犯罪代码到地理位置等多维度信息。数据通过整合不同警区的犯罪报告，确保每一记录包含详细的犯罪描述、时间戳、受害者数量及精确的地理坐标。数据的收集与整理遵循严格的标准化流程，以确保信息的准确性和一致性。

特点

该数据集以其丰富的信息维度著称，不仅包含犯罪类型、发生时间和地点等基础信息，还提供了详细的街道地址、警区编号及经纬度坐标。此外，数据集还记录了多个犯罪名称，便于多角度分析犯罪模式。其结构化的数据格式和广泛的地理覆盖范围，使其成为犯罪分析和预测研究的理想选择。

使用方法

crime_dataset适用于多种犯罪学研究场景，包括犯罪热点分析、犯罪趋势预测及警务资源优化。用户可通过数据集中的时间、地点和犯罪类型字段，进行时空分析或机器学习模型的训练。数据集的分割方式为单一训练集，用户可直接加载并利用其丰富的特征进行深度挖掘与分析。

背景与挑战

背景概述

crime_dataset数据集聚焦于犯罪事件的记录与分析，旨在为犯罪学研究、公共安全政策制定以及执法机构提供数据支持。该数据集由多个关键特征构成，包括事件ID、犯罪代码、受害者数量、犯罪名称、地理位置等，涵盖了从案件发生到处理的全过程信息。其创建时间与主要研究人员或机构虽未明确提及，但从数据结构和内容来看，显然是为了满足对犯罪模式、热点区域分析以及犯罪预测等核心研究问题的需求。该数据集的出现，为犯罪学领域的定量研究提供了丰富的数据基础，推动了基于数据的犯罪预防与治理策略的发展。

当前挑战

crime_dataset在解决犯罪事件分析与预测问题时，面临多重挑战。首先，犯罪数据的多样性与复杂性使得特征提取与模式识别变得困难，尤其是犯罪名称、地点等非结构化数据的处理。其次，数据的时间与空间维度要求高精度的时空分析技术，以捕捉犯罪事件的动态变化与区域分布规律。此外，数据构建过程中，如何确保数据的完整性、一致性与隐私保护，也是一个重要挑战。犯罪数据的敏感性与法律合规性要求，进一步增加了数据收集与共享的难度。这些挑战不仅考验着数据处理与分析的技术能力，也对犯罪学研究的深度与广度提出了更高要求。

常用场景

经典使用场景

在犯罪学研究领域，crime_dataset数据集被广泛应用于犯罪模式分析和预测模型的构建。通过整合犯罪事件的时间、地点、类型及受害者信息，研究者能够深入探讨犯罪行为的时空分布特征，进而揭示犯罪活动的潜在规律。

实际应用

在实际应用中，crime_dataset为城市安全管理和警务决策提供了重要支持。通过分析犯罪数据的时空分布，执法部门能够更精准地部署警力，优化巡逻路线，从而提升犯罪预防和应急响应的效率。此外，该数据集还为犯罪风险评估和社区安全规划提供了科学依据。

衍生相关工作

基于crime_dataset，许多经典研究工作得以展开，例如犯罪热点预测模型的开发、犯罪网络分析算法的优化，以及犯罪与社会经济因素关联性的研究。这些工作不仅推动了犯罪学理论的发展，也为实际警务工作提供了技术支持和决策参考。