Spark芝加哥犯罪数据分析与可视化

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1、明确分析目标：多年来犯罪如何变化？是否有可能预测犯罪将在何时何地发生？在这段时间内，这个城市的哪些地区已经发生了变化？

2、针对以上目标，主要根据：犯罪时间 Date、犯罪类型 Primary Type 、逮捕情况 Arrest、犯罪地点 location_description（所属社区 community_area ）等几列数据进行分析。

3、具体分析内容有：

• 近年来犯罪变化情况：每年的犯罪记录统计
• 犯罪频次最高的时段（几月，几点）：按一年各月对比犯罪发生情况，按一日各小时统计犯罪发生情况
• 犯罪较多的类型：各类犯罪的总数对比，主要犯罪类型的每年变化情况
• 不同时段中频次最高的犯罪类型：按时段对不同犯罪类型做比较
• 哪些犯罪类型不易抓捕（危险类型）：对比各类犯罪的逮捕情况
• 犯罪频次较高的犯罪地点：犯罪地点统计，犯罪社区统计
• 各地区的犯罪变化情况：各区每年总犯罪情况统计
• 犯罪地点与犯罪时间的关系：不同时间段犯罪频次最高地点，以及不同地点发生犯罪案件最多的时间段
• 各地区的犯罪变化情况：各区每年总犯罪情况统计

4、根据以上对数据的分析，可以得出关于芝加哥近年犯罪率的变化情况，以及各社区的安全系数，哪个时间段犯罪率较高，从而进一步分析，不同警区的逮捕犯罪情况，以及该警区管辖的社区犯罪频次，各地区的犯罪发生次数的增减与被捕情况的关系，等。

Spark芝加哥犯罪数据分析与可视化

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