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bereitstellen. Die zeitliche Analyse von Kriminalitätsdaten erzeugt Analysen, die Muster in krimineller Aktivität basierend auf der Zeit beschreiben. Sie können Daten zur zeitlichen Kriminalität analysieren, um präskriptive Analysen zu entwickeln, entweder über herkömmliche Mittel zur Kriminalitätsanalyse oder über einen Ansatz der Datenwissenschaft. Wenn Sie wissen, wie Sie präskriptive Analysen aus Zeitkriminalitätsdaten erstellen, können Sie Strafverfolgungsbehörden, die ihre taktischen Verbrechensbekämpfung optimieren möchten, Entscheidungsunterstützung bieten.
Für die Zwecke dieser Diskussion betrachten Sie temporäre Daten als tabellarische Daten, die mit Datums- / Zeiteinträgen für jeden Datensatz in der Gruppe versehen sind. Sie verwenden die zeitliche Datenanalyse, um Schlussfolgerungen zu ziehen und Korrelationen zu zeichnen, mit denen Sie überwachen und vorhersagen können, welche Verbrechen wann und warum geschehen. In der Kriminalitätsanalyse wäre ein Beispiel für einen zeitlichen Datensatz ein Datensatz, der die Anzahl der verschiedenen Arten von Verbrechen beschreibt, die in Zählung pro Tag und täglich für einen ganzen Monat aufgezeichnet wurden.
Um erfolgreich zu sein, einfache, aber nützliche Erkenntnisse aus zeitlichen Kriminalitätsdaten abzuleiten, brauchen Sie nur ein Grundwissen in Data Science. Sie sollten wissen, wie man grundlegende statistische und mathematische Inferenzen erstellt, Ausreißer erkennt und untersucht, Muster in Zeitreihen analysiert und Korrelationen oder Ursachen durch Regressionstechniken zeichnet. Bei der Gewinnung von Erkenntnissen aus Zeitkriminalitätsdaten produzieren Sie in der Regel Entscheidungsunterstützungsprodukte in Form von tabellarischen Datenberichten und einfachen Datenvisualisierungen - wie Balkendiagramme, Liniendiagramme und Heatmap-Diagramme.
