Global Terrorism Dataset|恐怖主义数据集|数据分析数据集

全球恐怖主义数据集包含了来自世界各地的超过181,000起恐怖袭击事件的数据。除了城市和国家，数据集还指定了袭击的纬度和经度，从而提供了精确的位置信息，有助于数据可视化。该数据集可以帮助通过数据分析和可视化技术识别不同问题的解决方案。通过该数据集中的丰富特征，我们可以找出特定年份地区攻击的强度，是否存在攻击的时间或地理趋势，以及攻击特征与其成功和失败率之间的关系。这种分析将帮助政府组织采取适当的决策，以增加公民的安全并采取适当的措施准备任何可能的攻击。

The Global Terrorism Dataset encompasses data on over 181,000 terrorist incidents from around the world. In addition to cities and countries, the dataset specifies the latitude and longitude of the attacks, providing precise location information that facilitates data visualization. This dataset aids in identifying solutions to various problems through data analysis and visualization techniques. With its rich features, we can determine the intensity of attacks in specific regions during particular years, identify temporal or geographical trends in attacks, and explore the relationship between attack characteristics and their success or failure rates. Such analyses will assist governmental organizations in making informed decisions to enhance citizen safety and prepare appropriate measures for potential attacks.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• Global Terrorism: Terrorist attacks around the world

数据集描述

• 包含全球范围内的恐怖袭击事件数据，总计超过181,000条记录。
• 数据涵盖1970年至2017年，除1993年外。
• 数据集提供城市、国家、纬度和经度等详细位置信息，有助于数据可视化。
• 数据集可用于分析攻击强度、时间或地理趋势，以及攻击特征与成功率之间的关系。

数据集问题

• 存在数据不完整、不一致或冗余的问题。
• 具体问题包括：月份和日期字段有无效值（0）、多重目标和武器类型/子类型字段冗余、未知值处理、1993年记录缺失、攻击责任方和动机未知。

数据集处理

• 数据集可从Kaggle和Global Terrorism Database, University of Maryland获取。
• 数据清洗步骤包括修复缺失值、处理冗余列、仅考虑不同类型的目标和武器类型。

数据集应用

• 政府组织可利用此数据集进行决策，提高公民安全。
• 分析师可研究恐怖主义对社会、经济和文化方面的影响。
• 国际犯罪机构可用于发现恐怖袭击的模式。

工具与技术

• 数据清洗和分析工具：Python, R, Open refine, Excel。
• 数据可视化工具：Tableau, ggplot。

数据集链接

• 数据集存储于Google Drive，链接为：Google Drive链接

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Global Terrorism Dataset 是由马里兰大学的研究团队基于全球范围内的恐怖袭击事件构建的。该数据集涵盖了从1970年至2017年（除1993年外）的超过18万起恐怖袭击事件。数据来源包括Kaggle和马里兰大学的全球恐怖主义数据库（GTD），并通过GTD代码书对每个变量进行了解释。在数据构建过程中，研究团队对数据进行了清洗，修复了缺失的日期信息，并删除了冗余的列，以确保数据的准确性和一致性。

特点

Global Terrorism Dataset 的一个显著特点是其详尽的地理信息，包括每起事件的经纬度坐标，这使得数据可视化成为可能。此外，数据集还包含了袭击类型、目标类型、武器类型等丰富特征，能够帮助分析人员识别袭击的时空趋势、成功率和失败率等关键信息。尽管数据集中存在一些缺失值和冗余信息，但其整体可靠性和广泛的应用前景使其成为研究恐怖主义的重要资源。

使用方法

该数据集的使用方法包括数据清洗、探索性数据分析和可视化。用户可以通过Python、R等编程语言进行数据清洗和建模，使用Tableau或ggplot等工具进行数据可视化。数据集可用于分析恐怖袭击的时空分布、识别袭击模式，并为政府机构和国际犯罪组织提供决策支持。此外，数据集还可用于研究恐怖主义对社会、经济和文化的影响。

背景与挑战

背景概述

全球恐怖主义数据集（Global Terrorism Dataset）由马里兰大学的研究团队AbracaData创建，旨在通过收集和分析全球范围内的恐怖袭击事件数据，揭示恐怖主义活动的时空分布规律及其影响因素。该数据集涵盖了1970年至2017年间超过18万起恐怖袭击事件，详细记录了事件的时间、地点、袭击类型、目标类型等关键信息。通过地理坐标的精确标注，数据集为数据可视化和空间分析提供了重要支持。该数据集不仅为政府机构和国际犯罪组织提供了决策依据，还为学术界研究恐怖主义的社会、经济和文化影响提供了宝贵资源。

当前挑战

全球恐怖主义数据集在构建和应用过程中面临多重挑战。首先，数据质量问题突出，包括日期信息缺失、冗余列、未知值以及1993年数据的完全缺失，这些问题严重影响了数据的完整性和分析结果的可靠性。其次，数据规模庞大，包含超过18万条记录，对数据清洗和预处理提出了较高的技术要求。此外，恐怖主义事件的复杂性和多样性使得数据标准化和分类变得困难，尤其是在袭击动机和责任方信息缺失的情况下。这些挑战不仅增加了数据分析的难度，也对数据驱动的决策支持提出了更高的要求。

常用场景

经典使用场景

Global Terrorism Dataset 是研究全球恐怖主义活动的经典数据集，广泛应用于分析恐怖袭击的时间、地点、类型及其影响。研究人员通过该数据集可以深入探讨恐怖袭击的地理分布、时间趋势以及袭击手段的变化。数据集中包含的经纬度信息使得地理信息系统（GIS）分析成为可能，帮助研究者绘制恐怖袭击的热点地图，揭示恐怖活动的空间聚集特征。

解决学术问题

该数据集为学术界提供了丰富的数据支持，解决了恐怖主义研究中数据不完整、不一致的问题。通过分析该数据集，研究者能够识别恐怖袭击的高发区域、时间模式以及袭击成功与失败的关键因素。这些分析结果有助于理解恐怖主义的动态变化，并为制定反恐政策提供科学依据。此外，数据集还为研究恐怖主义对社会、经济和文化的影响提供了基础数据。

衍生相关工作

基于 Global Terrorism Dataset，许多经典研究工作得以展开。例如，研究者利用该数据集开发了恐怖袭击风险评估模型，预测未来可能的高风险区域。此外，一些研究通过结合社会经济数据，探讨了恐怖主义与贫困、教育水平等因素的关系。这些衍生工作不仅深化了对恐怖主义的理解，还为全球反恐合作提供了重要的数据支持。