良い 午後。
今日 だった 行く に なれ 話す について その 理解
の 犯罪 レート そして 犯罪 予測。
前に 私たちは 行く の中へ その データ、 させて 自分 導入 a チーム。
私たちは 持っている カランヴィール、私たちのデータ 科学者 そして データ モデリング 専門家、
そして 私自身、グラント・ラッキー として a データ 研究者 そして
データ 視覚化 スペシャリスト。
それで 前に 私たちは 得る の中へ その データ、 さあ する 一つの 概要
の その 全体 プレゼンテーション。
だった 行く に 始める と その 背景
どれの 意思 なれ その イニシャル データ セット そして なぜ 私たちは 選んだ 私たちの データ。
その データ 概要、 どれの また は 行く の中へ その 理由
なぜ 私たちは 選んだ 私たちの データ そして 何 だった 行く に なれ 試して に 答え。
その 仕事 問題、 どれの は その 問題 それ
私たちは 持っていた と 私たちの データ。
なぜ だった 試して に 答え ある
質問 そして その 全体 アイデア の その 全体 プロジェクト。
次 は 私たちの 方法 そして 予定、 どれの は 私たちの 手順 の 答える
私たちの 仕事 問題 そして それから 私たちの 結果、
どれの は その 結果 の 私たちの 方法' 予定。
私たちの アプリケーション、 どれの は 本物- 人生 意味合い
から 私たちの 結果、 そして 事後分析、
どれの は 何 私たちは できた 含む または 追加 の上 に 私たちの 結果。
何 私たちは できた 追加 の上 に 改善する その上 これ そして 年 に 来る。
始まり と 背景、 なぜ すべき 私たちは ケア について 犯罪 レート？
良い 犯罪 は ただ 重要 に みんな、 そしてそれは どこでも で その ユナイテッド 州、
そして それで 何 は 犯罪 レート そして どうやって できる 私たちは 定義する それ？
どうやって 私たちは 定義する 犯罪 レート は 私たちの イニシャル 犯罪的 活動、
分割された による その 人口 密度 あたり 郡 または あたり 州。
だった 主に 行く に なれ 見ている で あたり 州。
それで どうやって は 私たちは 行く に 識別する 要因
どれの できる 減らす 犯罪 料金 全体を通して 私たちの 全体 プロジェクト。
ここ だった 行く に なれ 話し中 について どうやって ある 犯罪
は 行く に なれ もっと 影響力のある で ある 州 よりも その他、
そして する ある 犯罪 影響 他の 犯罪ですか？
それで のために 例、
もし そこには だった a 殺人 犯罪、 だろう 銃 または 盗難 なれ もっと
影響力のある で それ 殺人 犯罪 または だろう 他の 犯罪 なれ 影響力のある で それ？
それで 見ている で 私たちの データ 概要。
私たちは 開始 オフ と 私たちの イニシャル データ セット どれの は 私たちの 犯罪 統計 データ、
そして 私たちは 追加した 他の データ 変数 後で の上 全体を通して これ イニシャル データ セット。
始まり と 私たちの イニシャル データ セット、 私たちは 開始 と 2014 データ、
そしてこれ イニシャル データ セット だった 与えられた に 私たち から
連邦政府 局 調査の: その FBI。
私たちは 見た で 42 犯罪的 活動 どれの は 広い 範囲
から 殺人、 盗難 に 薬 所持、 薬 活動。
私たちは 見た で について 3,200 郡、 そして 内で 全て これら 郡
または 内で これら 州 だろう なれ 全て それらの 郡。
私たちは 持っていた に 見て で 48 州。
私たちは 持っていた に 除外する フロリダ そして イリノイ州、
なぜなら フロリダ そして イリノイ州 した ない 提供する データ に その FBI
のために その 犯罪的 活動。
もし あなた 見て で 未来 2018 データ または 過去 2012 データ、 その その 同じ 問題。
彼らは ただ しない 提供する データ に その FBI それ 思われる .
と 全て の これ のために 2014 データ、 そこには 18万 データ ポイント
話す について その FIPS コード。
これ は どうやって 私たちは 特定された ある 犯罪的 活動 で ある 郡。
のために 例、 私たちは 持っている 私たちの 州 コード、 どれの だろう 01になる のために アラバマ。
これら 州 は 代表される アルファベット順。
アラバマ州 だろう なれ その 初め 1つ、 そして それから それぞれ 郡 内で それ 州
だろう 持っている 数字 に 彼ら。
のために 例、 ボールドウィン だろう なれ 003.
もし あなた 見た で ボールドウィン、 アラバマ州、
それは なれ 01003, それで の上 そして それで 前へ のために 毎 郡 詳細 で その 州。
見ている で 私たちの 余分な 変数、 私たちは 見た で 国勢調査 データ。
国勢調査 データ は いつも 素晴らしい のために チェック中 外 その 年、 人口、
所得 あたり 郡 または あたり 州、
そして 私たちは 持っていた に 見て で 他の データ セット のように
性別、 移民、 宗教、 結婚、 失業 そして 識字 料金。
これら 他の データ セット 見た もっと または それで で その 州全体 料金、
そして これ ない 本当に 関連している に 犯罪的 活動、
しかし 私たちは 望んでいた に 関与する それ
内で 私たちの イニシャル データ セット に 見る もし そこには どれでも 相関 と 彼ら。
行く の中へ 私たちの 仕事 問題、
私たちは 欲しい に 答え 何 州 で その ユナイテッド 州 具体的には
持っている その 最高 そして 最低 犯罪 料金 そして なぜ は それ それで？
に 答え 私たちの 仕事 問題、
私たちは 持っている に 答え これら 仕事 質問 行く の中へ それ。
どうやって できる 私たちは 識別する 変数 それ 影響 犯罪？
どれの は その ほとんど 重要 要因?
は そこには 犯罪 それ 影響 他の 犯罪ですか？
私は 行く に 手 それ オフ に カランヴィール に 話す について 計画と 方法。
感謝 あなた、 付与。
私たちの アプローチ に 解決する これ 仕事 問題、
だった に 来る 上 と a 回帰 モデル。
私たちは 持っている 使用済み ジャンプ に 作る それ。
初め、 として 付与 言及された、
私たちは 持っている 接続された その 様々な データベース、 それ は その 犯罪 データ セット、
平行 と それらの 余分な 変数 そのような として 宗教、 所得、 等
我々は持っています 作った もちろん かどうか その データ 見た目 クリーン。
A その後 それ、 私たちは 持っている 走る 私たちの 回帰 モデル、
どれの は できる に 予測する その 犯罪 レート のために 私たち。
と これ、 私たちは は できる に 知る その 様々な 変数
そして 彼らの 重要性 で 決定する これ 犯罪 レート、
そして 私たちは は できる に リスト 彼ら による 彼らの 重要性。
A t その 終わり 良い また なれ 表示中 あなた 視覚化 ベース の上 それ。
として 付与 言及された、 私たちは 持っていた 42 犯罪的 活動 変数。
いくつかの の これら 変数 だった とても 小さい、
そのような として 薬 所持、 薬 消費、 薬 販売。
で それ 場合、 私たちは 持っている 単に グループ化された 彼ら に 作る もちろん それ
私たちは できる 来る の上 a 結論 の上 それ
以来 その データ だった そうでなければ 小さい のために その サブグループ。
良い なれ それらを見て 州 賢い
として 私たちは しなかった 持っている その 余分な 変数 の上 a 郡 基礎。
しかし I 感じる それ これ は 素晴らしい のために 起動 これ プロジェクト。
私たちの ターゲット 変数 だろう なれ その 犯罪 レート。
私たちは 持っている 定義された その 犯罪 レート として その 番号 の 逮捕
で それ ある 人口。
今、 来る 下 に その 変数 それ 私たちは は 使用しています。
ほとんど の これら 変数 持っている された 正規化された そして 私たちは 持っている 使用済み
a パーセンテージ のために 彼ら、 そのような として 移民 のために 性別。
私たちは 意思 なれ 使用して 二 種類 それ 意思 なれ a 男 そして a 女性、
そして それから 宗教、 失業、 結婚、 識字。
ほとんど の これら は 正規化された それで それ
私たちは しない 持っている 一つの 分析 どれの できた なれ 誤解を招く。
近日公開 下 に その ファイナル 方程式 の 私たちの 回帰 モデル。
これ は その 方程式 の a モデル。
私たちは 持っている 丸みを帯びた オフ その サンプル、
そして として 私たちは できる 見る そこには は a 多く の 変数
それ 持っている a ポジティブ 影響、 として で、 それ 彼らは 増加 その 犯罪 レート、
そして そこには は ある 変数 どれの 持っている a ネガティブ サイン と 彼ら。
彼らは 基本的に 減少 その 犯罪 レート。
使用 これ 私たちは できる 見る どうやって 私たちは できる 定義する a 犯罪 レート で どれでも 州 または 郡。
近日公開 下 に その 結果。
その 発見 番号 1つ。
私たちは 本当に 望んでいた に 見る どれの 州 持っている その 最高 犯罪 レート。
これら は その 続く 五 州。
テネシー州、 ワイオミング州、 ミシシッピ州、 ウィスコンシン州、 新しい メキシコ。
それから 私たちは 持っている その 続く 州 と その 最低 犯罪 レート、
それ は 新しい ヨーク、 アラバマ州、 バーモント州、 マサチューセッツ州 そして Michigan.
ここは a 続く 視覚化 説明 どうやって その 犯罪 レート
様々 横切って ユナイテッド 州。
として 私たちは 見る、 そこには は いいえ ある パターン そして その 全て 以上 その 場所。
発見 番号 二。
使用 ジャンプ そして やっている a ログ [聞き取れない 00:07:57]
の上 その 変数、 私たちは できた 基本的に 見る どれの 変数 持っている もっと 重要性。
その 番号 1つ だった 武器 所有、 続いて による 識字 レート、
それから 宗教 パーセンテージ、 移民、 人口 密度、
そして その 失業 レート。
I 考える これ は a 素晴らしい 発見、 その間 どれでも 政府 体
または どれでも 組織 望んでいる に 割り当てる リソース
いつでも 彼らは は 試して に 減らす その 犯罪 レート または 試して に 分析する それ。
その 発見 番号 三つ は 何か 本当に 面白い。
私たちの ゴール だった に 見る かどうか そこには は ある 犯罪
どれの できた ヘルプ 私たち 解決する ない ただ それ 犯罪、
しかし 多分 他の 犯罪 として 良い。
どれの これら 犯罪 は 試して に 影響。
薬 そして 武器 だった 1つ の 彼ら。
私たちは できた 見る 薬 そして 兵器 持っている a とても 高い 相関
と 言う、 盗難、 強盗、 殺人。
使用 a 過ごす- 四角 テスト、 私たちは 見た それ その 相関 は とても 高い。
それで で 場合 どれでも 組織 だろう 欲しい に 集中 の上 そして 始める と、
I 考える 薬 そして 武器 は a 素晴らしい カテゴリ どこ
彼らは できる 集中 で のために 削減 犯罪 レート で どれでも 州 または 郡。
これ は その 続く 地図 表示中
その 宗教 レート、 所有する武器、 そして 識字 レート、
そして その 変化 横切って ユナイテッド 州。
もし 私たちは 置く それ と その 犯罪 レート、 私たちは できる 見る a ある パターン
どれの は 実は 説明 による 私たちの 回帰 モデル。
今 来る 下 に その 意味合い、
どうやって 私たちは できる 使用 私たちの 分析 に a 本物- 世界 解決。
のように その データ セット 私たちは 持っている 使用済み、 そして 私たちは 持っている 接続された に 変数、
私たちは だろう 絶対に 欲しい に 仕事 と 政府、 町 そして コミュニティ
なぜなら 犯罪 は a 普遍的な 問題
そして これ は 何か みんな 望んでいる に 減らす。
その 復元する 割り当て できる なれ 終わり によると に これ、
そして さらに遠く、 これ だろう 結果 で a 減少 で 犯罪 レート
そして 増加 幸せ で その コミュニティ。
役職- 分析。
そこには は a 多く の もの それ 私たちは だろう 欲しい に 含む で 私たちの プロジェクト、
そして これ は a 素晴らしい 未来 範囲 として 良い。
初め もの、 私たちは だろう 欲しい に 含む もっと 変数
そのような として 天気、 民族 そして その リスト 行く の上。
私たちは できた 絶対に 平 聞く に その 政府 遺体 そして 取る 入力
のために これら 変数 から 彼ら。
郡 詳細 または で 少しでも 市 詳細。
I 感じる その 素晴らしい に 始める と 州- 賢い データ、
しかし 私たちは だろう 絶対に 欲しい に 集中 の上 a もっと 詳細 レベル の 分析、
それで それ 私たちは できる 使用 これら 結論 に その 本物 世界
もっと 明らかに、 もっと 正確に そして 私たちは だろう 持っている a より良い インパクト として 良い。
その データ 時間 フレーム。
右 今 私たちは 持っている 使用済み その データ から その 年 2014年。
I 感じる これ は 一つの 八 年 古い データ セット。
私たちは だろう 絶対に 欲しい に 使用 a もっと 最新 データ セット、
そして 何か それ は スパニング 以上 a カップル の 年、
それで それ それ 与える 私たち 明瞭さ。
以来 COVID もっている 影響を受けた 私たち で a 多く の 方法、
そして それ もっている 変更された どうやって 基本的に 命 は 働く その周り 私たち、
そして それで もっている 犯罪 レート そして その 方法 犯罪 起こった もっている された 変更されました。
私たちは だろう 絶対に 欲しい に 集中 役職 COVID ,
そして 以上 その 最後 二- 三つ 年、 のために a 役職- 分析。
それは 全て そして 感謝 あなた。
