Video: Tlön, Uqbar, Orbis Tertius by Jorge Luis Borges 2024
Den tidsmessige analysen av kriminalitetsdata gir analyser som beskriver mønstre i kriminell aktivitet basert på tid. Du kan analysere tidlige kriminalitetsdata for å utvikle prescriptive analytics, enten gjennom tradisjonelle kriminalanalysemidler eller gjennom en datavitenskapelig tilnærming. Å vite hvordan man produserer prescriptive analytics fra tidlige forbrytelsesdata, gir deg mulighet til å gi beslutningsstøtte til politimyndigheter som ønsker å optimalisere deres taktiske kriminalitetskamp.
Med tanke på denne diskusjonen, vurder tidsdata for å være tabelldata som er øremerket med dato / tidsposter for hver post i settet. Du bruker tidsmessig dataanalyse for å lage avledninger og tegne korrelasjoner som du kan bruke til å overvåke og forutsi hvilke forbrytelser som skjer når og hvorfor. Ved kriminalanalyse vil et eksempel på et temporalt datasett være et datasett som beskriver tellingene for ulike typer forbrytelser som er begått, brutt i teller per dag og registrert daglig for en hel måned.
For å lykkes med å lære enkle, men likevel nyttige, innsikter fra tidlige kriminalitetsdata, trenger du bare et grunnleggende ferdighetsnivå i datavitenskap. Du bør vite hvordan man tegner grunnleggende statistiske og matematiske inferanser, hvordan man ser på og undersøker utjevningsmidler, hvordan man analyserer mønstre i tidsserier, og hvordan man tegner korrelasjoner eller årsakssammenheng gjennom regresjonsteknikker. Når du lærer innsikt fra tidlige forbrytelsesdata, produserer du generelt beslutningsstøtteprodukter i form av tabelldataapplikasjoner og enkle datavisualiseringer, for eksempel bardiagrammer, linjediagrammer og varmekartskjemaer.