top of page

Üyelik Paketlerinde 25% İndirim İçin Kodun : "welcome"

Kamu Güvenliği ve Suç Analizi


Hands-on Mentor Projects
Hands-on Mentor Projects



Proje Açıklaması


Kamu güvenliği ve suç analizi, toplumsal düzenin sağlanmasında ve güvenlik stratejilerinin geliştirilmesinde önemli bir rol oynar. Bu projede, çeşitli suç kayıtları, karar ve cezalar, bölge bilgileri ve polis departmanı verilerini analiz ederek, suç oranlarını, yargı kararlarını ve polis departmanlarının performansını değerlendireceğiz. Amacımız, kamu güvenliğini artırmak, suç oranlarını azaltmak ve polis departmanlarının etkinliğini iyileştirmektir. Bu analiz, kamu güvenliği yöneticilerine ve karar vericilere, güvenlik politikalarını geliştirmede ve stratejik kararlar almada yardımcı olacaktır.


Proje Kullanım Alanları


Bu proje, kamu güvenliği yöneticileri, polis departmanları ve veri analistleri için çeşitli kullanım alanlarına sahiptir:


  • Suç Oranlarının Analizi: Suç türlerini, bölgelerini ve zamanlarını analiz ederek, suç oranlarını azaltma stratejileri geliştirme.

  • Yargı Kararlarının Değerlendirilmesi: Mahkeme kararlarını ve cezaları analiz ederek, adalet sisteminin etkinliğini değerlendirme.

  • Bölgesel Güvenlik Analizi: Farklı bölgelerdeki suç oranlarını ve güvenlik seviyelerini analiz ederek, bölgesel güvenlik politikalarını iyileştirme.

  • Polis Departmanı Performansı: Polis departmanlarının performansını ve değerlendirmelerini analiz ederek, operasyonel etkinliklerini artırma.

  • Güvenlik Stratejileri: Veri analizlerini kullanarak, etkili kamu güvenliği stratejileri geliştirme ve suç önleme politikalarını optimize etme.


Veri seti Açıklaması


Bu projede kullanılacak veri seti, kamu güvenliği ve suç verilerini içermektedir. Veri seti, toplamda dört ana dosyadan oluşmaktadır:


  1. Suç Kayıtları (crime_records)

  • CrimeID: Suç kimliği

  • RegionID: Bölge kimliği

  • PoliceDeptID: Polis departmanı kimliği

  • CrimeDate: Suç tarihi

  • CrimeType: Suç türü (Burglary, Assault, Theft, Vandalism, Drug Offense)

  • Severity: Ciddiyet (1-5 arası)

  • Description: Suç açıklaması

  1. Karar ve Cezalar (judgements)

  • JudgementID: Karar kimliği

  • CrimeID: Suç kimliği

  • JudgementDate: Karar tarihi

  • JudgementType: Karar türü (Guilty, Not Guilty, Pending)

  • Sentence: Ceza (Community Service, Fine, Imprisonment, Probation)

  • SentenceDuration: Ceza süresi

  1. Bölgeler (regions)

  • RegionID: Bölge kimliği

  • RegionName: Bölge adı

  • Population: Nüfus

  • Area: Alan (km²)

  • CrimeRate: Suç oranı

  1. Polis Departmanları (police_departments)

  • PoliceDeptID: Polis departmanı kimliği

  • DeptName: Departman adı

  • RegionID: Bölge kimliği

  • NumOfficers: Polis memuru sayısı

  • DeptRating: Departman değerlendirmesi (1-5 arası)


Bu veri setinde, eksik veriler, aykırı veriler ve yanlış veri tipi gibi çeşitli kirli veri sorunları bulunmaktadır. Bu, gerçek hayatta sıkça karşılaşılan veri temizleme ve işleme süreçlerini deneyimlemek için ideal bir veri setidir.


Öğrenci Faydaları


Bu proje, öğrenciler için birçok fayda sağlamaktadır:

  • Veri Manipülasyonu: Öğrenciler, veri setlerini inceleme, temizleme ve analiz etme becerilerini geliştirirler.

  • Pandas Kullanımı: Pandas kütüphanesinin veri işleme ve analiz yöntemlerini etkin bir şekilde kullanmayı öğrenirler.

  • Veri Temizleme: Eksik veriler, aykırı veriler ve yanlış veri tiplerini temizleme becerileri kazanırlar.

  • İş Zekası: Veri setlerini analiz ederek, suç oranlarını, yargı kararlarını ve polis departmanlarının performansını değerlendirme ve stratejik kararlar alabilme yeteneklerini geliştirirler.

  • Raporlama: Analiz sonuçlarını etkili bir şekilde raporlama ve sunma becerileri kazandırır.

  • Gerçek Hayat Uygulamaları: Gerçek hayatta karşılaşılan veri sorunları ve analiz süreçleri hakkında pratik bilgi sağlar.


 

bottom of page