大数据下的芝加哥犯罪事件分析

日期: 2015-03-02 作者:JMP 来源:TechTarget中国

大城市不仅仅是人类高度繁华的文化的体现,在其光鲜亮丽的背面,它也是滋养罪恶的温床,大城市存在着大量的犯罪事件,其犯罪事件远高于其他区域。因此,大城市的警察部门极其的盼望能够更好的理解和预测犯罪事件,从而预防和避免犯罪事件给人们带来的伤害,芝加哥警方就试图通过数据分析来解决这一问题。

芝加哥警方首先基于芝加哥的城市网站构建了其分析的数据集,这里存放了芝加哥近十年来所有的犯罪记录。这些数据详细记录着犯罪的信息,包括详细的犯罪记录,犯罪时间、地点,处理信息和处罚信息等,并基于分析的需要进行了相应的整理,以便进行更进一步的分析。

借助JMP的卓越的探索性分析功能,芝加哥警方对这些数据进行了大量的分析工作,例如,去探索犯罪行为同犯罪地点之间的行为模式,基于时间节点的犯罪类型分析等。基于上述的数据分析,芝加哥警方开展了大量的预防犯罪的工作,从而大大减少了犯罪事件的发生,减低了犯罪带来的危害。

分析数据准备

数据准备的首要任务就是基于犯罪类型对数据进行整理,对于类似的犯罪行为,也会根据危害程度进行更为细致的分组,这些都是进行精确分析的必要准备工作。由于JMP强大的图形化分析功能,本次项目不仅仅在分析阶段大量使用了JMP的图形化分析,在数据准备阶段也大量采用了JMP的快速制图。例如,由于对犯罪类型进行过多的分类,反而增加了识别趋势的难度,这时就需要基于分类的情况进行调整,使得犯罪的类型更为合理。

由于周末同工作日也存在着犯罪的差异,因此也需要对日期进行特殊的处理。我们按照星期的周期,将日期进行标注,以便进行休息日同工作日的犯罪情况对比分析。除此之外,数据处理还将一些过多重复标示案例的编码诸如案件编号,FBI编码等一些对于分析没有帮助的信息进行了删减。

通过对数据进行清洗、删减和整合,我们得到了分析所需的全部的标准化数据,这将大大帮助我们的后续分析工作。

图形化的分析

JMP丰富的图形化分析工具,帮助芝加哥进行快速的进行各项犯罪事件的分析。在本次项目中,警方采用了大量的图形化进行分析工作,如条形图,折线图,等高线图等等。

例如,警方采用柱状图和等高线图进行基于犯罪类型和地理区域的分析工作。通过使用柱状图,警方能够对各种犯罪类型进行分类,这样就可以很清晰看到不同犯罪类型的情况。

图:整体犯罪类型分析

如上图所示,我们通过柱状图便可以很清晰的看到不同类型的犯罪类型的数量以及整体对比的情况,使得我们对芝加哥整体的犯罪情况有了一个大致的了解。接下来,我们将通过时间,星期等更多的维度对犯罪情况进行更加深入的分析。例如,我们通过对不同时间段的分解,可以查看不同种类的犯罪类型在不同时段的变化情况。

图:基于时段的犯罪类型分析

除此之外,我们还可以对日期和经纬度信息对犯罪类型进行分析,查看不同日期和地理信息的地点的各类犯罪的对比情况,从而使得警方对犯罪情况有一个更加深入的认识。

图:基于日期和经纬度的犯罪类型分析

通过上述的图形化分析,芝加哥警方能够对犯罪类型有了更加清晰的认识,具体如下:

盗窃(包括抢劫和偷盗)是最为常见的犯罪,他们多发生在周五和周六;

周二和周五是犯罪事件发生最多的两天;

不同的区域对于犯罪类型也存在着一定的差异,如,抢劫是第1区域最为普遍的犯罪类型,而人身伤害则在第4区域发生最多;性骚扰在第2区域发生最多;毒品滥用则是在第5区域;其他犯罪则在第1区域发生最多;

犯罪多发时间段为下午3点到12点,不同时间段也存在着犯罪类型的变化。

总结及展望

通过JMP灵活的图形化分析手段,芝加哥警方进行了快速的犯罪事件分析,很快就发现了犯罪事件的相关规律,为更好的进行犯罪事件的预防提供了保障。除了这些常规性的图形分析之外,JMP还提供了基于六西格玛质量改善的全套工具,帮助警方能够快速识别犯罪类型及其原因,从而帮助芝加哥警方有效改善犯罪事件的发生,为创建一个更为安全的都市提供了极大的帮助。

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