Data Analysis

San Francisco Crimes

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The goal is to do free-form data analysis in order to extract relevant information from the database.

Topics:

1) Different categories of crime 2) Plot most common crimes 3) District with Most Crime 1) Crimes by District 4) Crime count on each day 1) Crime on each day 5) Solved Crimes 6) Top 15 Regions in Crime 7) Density of crime in San Francisco

What you’ll see

Entendimento dos dados:

  • Tamanho do conjunto de dados usando a função dados.shape (150500 entradas e 13 colunas).
  • Abaixo as colunas:
    1. “IncidntNum” é o número do incidente, que é um identificador único para cada registro no conjunto de dados.
    2. “Category” é a categoria geral do crime, como roubo, furto ou violência doméstica.
    3. “Descript” é uma descrição mais detalhada do crime, como “roubo de veículo”.
    4. “DayOfWeek” é o dia da semana em que o crime ocorreu.
    5. “Date” é a data em que o crime ocorreu.
    6. “Time” é a hora em que o crime ocorreu.
    7. “PdDistrict” é o distrito policial em que o crime ocorreu.
    8. “Resolution” é o resultado do incidente, como “prender o suspeito”.
    9. “Address” é o endereço onde o crime ocorreu.
    10. “X” e “Y” são as coordenadas geográficas do local do crime.
    11. “Location” é a localização do crime, dada pelas coordenadas geográficas.
    12. “PdId” é o ID do departamento de polícia atribuído ao incidente.

Major crimes in San Francisco

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A categoria mais frequente é “LARCENY/THEFT” com 40.409 ocorrências, seguida por “OTHER OFFENSES” com 19.599 ocorrências e “NON-CRIMINAL” com 17.866 ocorrências. A distribuição e frequência dos diferentes tipos de crimes no conjunto de dados e podem ser usados para priorizar áreas de policiamento ou investigação.

District with Most Crime

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Essa tabela apresenta a contagem de incidentes policiais por distrito. Cada linha representa um distrito policial e a coluna “IncidntNum” mostra a quantidade de incidentes registrados em cada distrito.

Por exemplo, o distrito com o maior número de incidentes é o Southern com 28.445 registros, seguido pelo Northern com 20.100 registros e Mission com 19.503 registros.

Esses resultados ajudam a entender a distribuição dos incidentes policiais por distrito e podem ser usados para avaliar a efetividade das políticas de segurança em diferentes áreas, identificar áreas de maior risco para a criminalidade e planejar estratégias de policiamento e prevenção de crimes.

Crimes in the neighborhood

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Este gráfico apresenta a contagem de ocorrências de crimes por categoria em cada distrito policial. Cada linha representa um distrito policial e cada coluna representa uma categoria de crime. A célula em cada linha e coluna mostra a quantidade de ocorrências da categoria de crime no distrito policial correspondente.

Por exemplo, no distrito Tenderloin, a categoria de crime mais frequente é “LARCENY/THEFT” com 1.825 ocorrências, seguida por “NON-CRIMINAL” com 1.379 ocorrências e “OTHER OFFENSES” com 1.237 ocorrências.

Esses resultados ajudam a entender a distribuição de diferentes tipos de crimes em cada distrito policial e podem ser usados para identificar áreas de maior risco, avaliar a efetividade das políticas de segurança em diferentes áreas e planejar estratégias de policiamento e prevenção de crimes específicos para cada distrito policial.

Top 15 Regions in Crime

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Esse gráfico apresenta a contagem de ocorrências de crimes por categoria em diferentes dias da semana em um conjunto de dados. Cada barra no eixo x representa um dia da semana, e no eixo y representa uma categoria de crime e a célula em cada linha e coluna mostra a quantidade de ocorrências da categoria de crime no dia da semana correspondente.

Por exemplo, a categoria de crime mais frequente no dia da semana sexta-feira é “LARCENY/THEFT” com 6.477 ocorrências, seguida por “LARCENY/THEFT” novamente no sábado com 6.384 ocorrências e na quinta-feira com 5.538 ocorrências.

Esses resultados ajudam a entender a distribuição de diferentes tipos de crimes em diferentes dias da semana e podem ser usados para avaliar a efetividade das políticas de segurança em diferentes dias da semana. Por exemplo, pode-se identificar que o roubo é mais frequente nos finais de semana e que, portanto, pode ser necessário reforçar as medidas de segurança nesses dias. Além disso, esses resultados também podem ser usados para planejar estratégias de policiamento e prevenção de crimes específicos para cada dia da semana, com o objetivo de reduzir a incidência de crimes em dias específicos.

A análise desses dados também pode ajudar a identificar tendências ou padrões em diferentes dias da semana, como a ocorrência de crimes mais violentos em determinados dias ou a concentração de crimes em áreas específicas em dias específicos da semana. Isso pode levar a uma maior efetividade na prevenção e combate ao crime, além de promover a segurança dos cidadãos.

Density of crime in San Francisco

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Esse gráfico apresenta a contagem de incidentes policiais por bairro em nosso conjunto de dados. Cada linha representa um bairro e a coluna “Count” mostra a quantidade de incidentes registrados em cada bairro.

Por exemplo, o bairro com o maior número de incidentes é o Southern com 28.445 registros, seguido pelo Bayview com 14.303 registros e Mission com 19.503 registros.

Esses resultados ajudam a entender a distribuição dos incidentes policiais por bairro e podem ser usados para avaliar a efetividade das políticas de segurança em diferentes bairros, identificar áreas de maior risco para a criminalidade e planejar estratégias de policiamento e prevenção de crimes. Além disso, esses dados podem ser úteis para as autoridades locais e para os moradores dessas áreas, pois podem fornecer informações importantes sobre a segurança em suas comunidades.

A análise de clusters pode ser usada para agrupar distritos policiais com características semelhantes, como a frequência de diferentes tipos de crimes, a densidade populacional, a presença de pontos turísticos ou áreas comerciais, entre outros fatores. Esses grupos podem ser usados para avaliar a efetividade das políticas de segurança em diferentes áreas e para planejar estratégias de policiamento e prevenção de crimes específicos para cada grupo.

Além disso, a análise de clusters pode ajudar a identificar áreas com altas taxas de criminalidade e a priorizar a alocação de recursos de segurança pública para essas áreas. Isso pode levar a uma maior efetividade na prevenção e combate ao crime, além de promover a segurança dos cidadãos.

Libs

Font: https://thecleverprogrammer.com/2020/05/26/san-francisco-crime-analysis-with-data-science/