Crime rate prediction based on statistics

Abstract

Целью настоящей работы является построение качественных прогнозов уровня преступности в городе Чикаго, на основании которых могут быть определы неблагоприятные дни, в которые число преступлений значительно превосходит средний уровень.

Для этого приводится описание наиболее известных моделей прогнозирования, исследуется взаимосвязь количества преступлений и различных внешних факторов (например, дня недели или погодных условий). Также на основании найденных данных приводится подробная визуализация - графики и таблицы, которые отражают наиболее опасное время суток, дни недели и месяцы в году, в которые необходимо усиливать полицейский контроль на улицах города. Помимо этого строятся интерактивные карты, которые легко позволяют найти наиболее опасные районы и улицы города. На основе полученных закономерностей строятся модели прогнозирования уровня преступности, которые учитывают как исторические данные по преступлениям так и различные внешние факторы. Приводятся оценки точности полученных результатов, которые позволяют судить о качестве прогнозов.

In this paper the crime rate prediction is analyzed.