Spatial Crime Prediction and Monitoring - dummies

Du kan bruge GIS teknologier, data modellering og avanceret rumlig statistik til at opbygge informationsprodukter til forudsigelse og overvågning af kriminelle aktiviteter. Rumlige data er tabeldata, der er øremærket med rumlig koordinatinformation for hver post i datasættet.

Mange rumslige datasæt har også et felt, der angiver en dato / tidattributt for hver af posterne i sætningen - hvilket gør det spatio-temporal data. Hvis du vil oprette kriminalitetskort eller afdække placeringsbaserede tendenser i forbrydelsesdata, skal du bruge rumlig dataanalyse.

Du kan også bruge rumlige analysemetoder til at foretage placeringsbaserede inferences, der hjælper dig med at overvåge og forudsige, hvilke forbrydelser der opstår hvor, hvornår og hvorfor.

Kriminalkortlægning med GIS-teknologi

En af de mest almindelige former for dataindblik, der anvendes i retshåndhævelse, er kriminalitetsplanen. Et kriminalitetskort er et geografisk kort, der visualiserer, hvor der er begået forbrydelser i et givet tidsinterval. I gamle dage har du måske trukket denne type kort ud med blyant og papir, men i dag gør du jobbet ved hjælp af en GIS-software, som f.eks. ArcGIS Desktop eller QGIS.

Selv om kriminalitetskortlægning er blevet mere og mere sofistikeret, mens der er sket fremskridt inden for rumteknologi, har formålet forblevet det samme - at give beslutningstagere og personale til retshåndhævende myndigheder lokaliseringsoplysninger, der beskriver på jorden kriminelle aktiviteter, så de kan bruge disse oplysninger til at optimere deres indsats for at beskytte den offentlige sikkerhed. GIS-software kan hjælpe dig med at lave kriminalitetskort, som kan bruges som en beskrivende analytisk eller som kilde til enkle begivenhedsbaserede forudsigelser.

Går et skridt videre med lokalitetsallokeringsanalyse

Placeringsfordeling er en form for forudsigende rumlige analyser, som du kan bruge til lokaliseringsoptimering fra komplekse rumlige datamodeller. I f.eks. Retshåndhævelse kan lokaliseringsoptimering forudsige optimale placeringer for politistationer, så forsendelsesofficerer kan rejse til en nødsituation i en hvilken som helst del af byen inden for et 5 minutters reaktionstidsvindue. For at hjælpe dit bureau til at forudsige de bedste steder at placere officerer, så de kan ankomme straks i en nødsituation i en hvilken som helst del af byen, skal du bruge placeringsallokeringsanalyse.

Du kan let foretage en lokalitetsallokeringsanalyse ved at bruge ArcGIS til Desktop Network Analyst-add-on til at udføre en maksimal dækningsanalyse. (Tjek ArcGIS til Desktop.) I denne form for analyse indlæser du data om eksisterende faciliteter, kravspunkter - punkter, der repræsenterer steder i studieområdet, der udviser en efterspørgsel efter retshåndhævelsesressourcer - og eventuelle rumlige hindringer, der ville blokere eller alvorligt hæmme retshåndhævelse svar gange. Modellen udsender information om de optimale placeringer for at placere officerer for de hurtigste og mest fordelte responstidstider. Pakker som Network Analyst add-on er nemme at bruge, hvilket er en af ​​de fordele, som kan have dig til at vælge ArcGIS over open source QGIS. Figuren viser kortresultater, der er afledt af en lokalitetsallokeringsanalyse.

Et kortprodukt afledt af lokalitetsallokeringsanalyse.

Analyse af komplekse rumlige statistikker for bedre at forstå kriminalitet

Du kan bruge dine færdigheder i GIS, matematik, datamodellering og rumlig statistik på mange måder til at opbygge beskrivende og prædiktive informationsprodukter, der understøtter beslutningstagerne hos retshåndhævende embedsmænd. Egenskaber til rumlig analyse-software har i høj grad forenklet dette arbejde ved at tilbyde specielle add-on værktøjer specielt designet til rumlig analyse af kriminalitetsdata. Derudover er gratis open source-programmer som CrimeStat III-programmet tilgængelige for at hjælpe dig med at udføre mere avancerede former for statistisk analyse. I de følgende afsnit introducerer jeg, hvordan du kan bruge dine datavidenskabsfærdigheder til at udlede beskrivende og prædiktive rumlige dataindhold, der hjælper politimyndighederne med at optimere deres taktiske responsplanlægning.