好的 下午。
今天 是 去 到 是 说 关于 这 理解
的 犯罪 速度 和 犯罪 预言。
前 我们 去 进入 这 数据， 让 我 介绍 a 团队。
我们 有 Karanveer，我们的数据 科学家 和 数据 造型 专家，
和 格兰特·拉克伊本人 作为 a 数据 研究员 和
数据 可视化 专家。
所以 前 我们 得到 进入 这 数据， 我们来吧 做 一个 概述
的 这 全部的 推介会。
是 去 到 开始 和 这 背景
哪个 将要 是 这 最初的 数据 套 和 为什么 我们 选择 我们的 数据。
这 数据 概述， 哪个 再次 是 去 进入 这 原因
为什么 我们 选择 我们的 数据 和 什么 是 去 到 是 尝试 到 回答。
这 商业 问题， 哪个 是 这 问题 那
我们 有 和 我们的 数据。
为什么 是 尝试 到 回答 肯定
问题 和 这 全面的 主意 的 这 全部的 项目。
下一个 是 我们的 方法 和 计划， 哪个 是 我们的 程序 的 回答
我们的 商业 问题 和 然后 我们的 结果，
哪个 是 这 结果 的 我们的 方法' 计划。
我们的 应用程序， 哪个 是 真实的- 生活 含义
从 我们的 结果， 和 分析后，
哪个 是 什么 我们 可以 包括 或者 添加 在 到 我们的 结果。
什么 我们 可以 添加 在 到 提升 之上 这 和 年 到 来。
开始 和 背景， 为什么 应该 我们 关心 关于 犯罪 速度？
出色地 犯罪 是 只是 重要的 到 每个人， 而且是 到处 在 这 团结的 各州，
和 所以 什么 是 犯罪 速度 和 如何 能 我们 定义 它？
如何 我们 定义 犯罪 速度 是 我们的 最初的 刑事 活动，
分割 经过 这 人口 密度 每 县 或者 每 状态。
是 主要 去 到 是 寻找 在 每 状态。
所以 如何 是 我们 去 到 确认 因素
哪个 能 减少 犯罪 利率 自始至终 我们的 全部的 项目。
这里 是 去 到 是 请讲 关于 如何 肯定 犯罪
是 去 到 是 更多的 有影响 在 肯定 各州 比 其他的，
和 做 肯定 犯罪 影响 其他 犯罪？
所以 为了 例子，
如果 那里 曾是 a 谋杀 犯罪， 会 枪支 或者 盗窃 是 更多的
有影响 在 那 谋杀 犯罪 或者 会 其他 犯罪 是 有影响 在 那？
所以 寻找 在 我们的 数据 概述。
我们 开始 离开 和 我们的 最初的 数据 放 哪个 是 我们的 犯罪 统计数据 数据，
和 我们 额外 其他 数据 变量 之后 在 自始至终 这 最初的 数据 放。
开始 和 我们的 最初的 数据 放， 我们 开始 和 2014 数据，
而这 最初的 数据 放 曾是 给定 到 我们 从
联邦 局 调查： 这 联邦调查局。
我们 看起来 在 42 刑事 活动 哪个 是 宽的 范围
从 谋杀， 盗窃 到 药品 拥有， 药品 活动。
我们 看起来 在 关于 3,200 县， 和 之内 全部 这些 县
或者 之内 这些 各州 会 是 全部 那些 县。
我们 有 到 看 在 48 各州。
我们 有 到 排除 佛罗里达 和 伊利诺伊州
因为 佛罗里达 和 伊利诺伊州 做过 不是 提供 数据 到 这 联邦调查局
为了 这 刑事 活动。
如果 你 看 在 未来 2018 数据 或者 过去的 2012 数据， 它是 这 相同的 问题。
他们 只是 不 提供 数据 到 这 联邦调查局 它 似乎 .
和 全部 的 这 为了 2014 数据， 有 180,000 数据 积分
说 关于 这 FIPS 代码。
这 是 如何 我们 已识别 肯定 刑事 活动 在 肯定 县。
为了 例子， 我们 有 我们的 状态 代码， 哪个 会 01 为了 阿拉巴马州。
这些 各州 是 代表 按字母顺序排列。
阿拉巴马州 会 是 这 第一的 一， 和 然后 每个 县 之内 那 状态
会 有 数字 到 他们。
为了 例子， 鲍德温 会 是 003.
如果 你 看起来 在 鲍德温， 阿拉巴马州
它会 是 01003， 所以 在 和 所以 前进 为了 每一个 县 详细的 在 这 状态。
寻找 在 我们的 额外的 变量， 我们 看起来 在 人口普查 数据。
人口普查 数据 是 总是 伟大的 为了 检查 出去 这 年龄， 人口，
收入 每 县 或者 每 状态，
和 我们 有 到 看 在 其他 数据 套 喜欢
性别， 移民 宗教， 婚姻， 失业 和 识字能力 利率。
这些 其他 数据 套 看起来 更多的 或者 所以 在 这 全州 利率
和 这 不是 真的 有关的 到 刑事 活动，
但 我们 通缉 到 涉及 它
之内 我们的 最初的 数据 放 到 看 如果 有 任何 相关性 和 他们。
去 进入 我们的 商业 问题，
我们 想 到 回答 什么 各州 在 这 团结的 各州 具体来说
有 这 最高 和 最低 犯罪 利率 和 为什么 是 那 所以？
到 回答 我们的 商业 问题，
我们 有 到 回答 这些 商业 问题 去 进入 那。
如何 能 我们 确认 变量 那 影响 犯罪？
哪个 是 这 最多 重要的 因素？
是 那里 犯罪 那 影响 其他 犯罪？
我是 去 到 手 它 离开 到 卡兰维尔 到 讲话 关于 计划和 方法。
感谢 你， 授予。
我们的 方法 到 解决 这 商业 问题，
曾是 到 来 向上 和 a 回归 模型。
我们 有 用过的 JMP 到 制作 它。
第一的， 作为 授予 提及，
我们 有 连接 这 各种各样的 数据库， 那 是 这 犯罪 数据 放，
沿着 和 那些 额外的 变量 这样的 作为 宗教， 收入， ETC。
我们有 制成 当然 无论 这 数据 看起来 干净的。
A 之后 那， 我们 有 跑步 我们的 回归 模型，
哪个 是 有能力的 到 预测 这 犯罪 速度 为了 我们。
和 这， 我们 是 有能力的 到 知道 这 各种各样的 变量
和 他们的 重要性 在 确定 这 犯罪 速度，
和 我们 是 有能力的 到 列表 他们 经过 他们的 重要性。
A t 这 结尾 出色地 还 是 显示 你 可视化 基于 在 它。
作为 授予 提及， 我们 有 42 刑事 活动 变量。
一些 的 这些 变量 是 非常 小的，
这样的 作为 药品 拥有， 药品 消耗， 药品 销售量。
在 那 案件， 我们 有 简单地 分组 他们 到 制作 当然 那
我们 能 来 在 a 结论 在 那
自从 这 数据 曾是 否则也 小的 为了 这 子组。
出色地 是 看着他们 状态 明智的
作为 我们 没有 有 这 额外的 变量 在 a 县 基础。
但 I 感觉 那 这 是 伟大的 为了 开始 这 项目。
我们的 目标 多变的 会 是 这 犯罪 速度。
我们 有 定义 这 犯罪 速度 作为 这 数字 的 逮捕
在 那 肯定 人口。
现在， 未来 向下 到 这 变量 那 我们 是 使用。
最多 的 这些 变量 有 到过 归一化 和 我们 有 用过的
a 百分比 为了 他们， 这样的 作为 移民 为了 性别。
我们 将要 是 使用 二 类型 那 将要 是 a 男性 和 a 女性，
和 然后 宗教， 失业， 婚姻， 读写能力。
最多 的 这些 是 归一化 所以 那
我们 不 有 一个 分析 哪个 可以 是 误导性的。
未来 向下 到 这 最终的 方程 的 我们的 回归 模型。
这 是 这 方程 的 a 模型。
我们 有 圆润 离开 这 样品
和 作为 我们 能 看 那里 是 a 很多 的 变量
那 有 a 积极的 影响， 作为 在， 那 他们 增加 这 犯罪 速度，
和 那里 是 肯定 变量 哪个 有 a 消极的 符号 和 他们。
他们 基本上 减少 这 犯罪 速度。
使用 这 我们 能 看 如何 我们 能 定义 a 犯罪 速度 在 任何 状态 或者 县。
未来 向下 到 这 结果。
这 寻找 数字 一。
我们 真的 通缉 到 看 哪个 各州 有 这 最高 犯罪 速度。
这些 是 这 下列的 五 各州。
田纳西州 怀俄明州 密西西比州 威斯康星州 新的 墨西哥。
然后 我们 有 这 下列的 各州 和 这 最低 犯罪 速度，
那 是 新的 约克 阿拉巴马州 佛蒙特， 马萨诸塞州 和 密歇根州。
这里是 a 下列的 可视化 解释 如何 这 犯罪 速度
变化 穿过 团结的 各州。
作为 我们 看， 那里 是 不 肯定 图案 和 它是 全部 超过 这 地方。
寻找 数字 二。
使用 JMP 和 正在做 a 日志 [听不清 00:07:57]
在 这 变量， 我们 可以 基本上 看 哪个 变量 有 更多的 重要性。
这 数字 一 曾是 武器 拥有， 随后 经过 识字能力 速度，
然后 宗教 百分比， 移民 人口 密度，
和 这 失业 速度。
I 思考 这 是 a 伟大的 发现， 尽管 任何 政府 身体
或者 任何 组织 想要 到 分配 资源
每当 他们 是 尝试 到 减少 这 犯罪 速度 或者 尝试 到 分析 它。
这 寻找 数字 三 是 某物 真的 有趣的。
我们的 目标 曾是 到 看 无论 那里 是 肯定 犯罪
哪个 可以 帮助 我们 解决 不是 只是 那 犯罪，
但 或许 其他 犯罪 作为 出色地。
哪个 这些 犯罪 是 尝试 到 影响。
药品 和 武器 曾是 一 的 他们。
我们 可以 看 药品 和 武器 有 a 非常 高的 相关性
和 说， 盗窃， 抢劫， 谋杀。
使用 a 花费- 正方形 测试， 我们 锯 那 这 相关性 是 非常 高的。
所以 在 案件 任何 组织 会 想 到 重点 在 和 开始 和，
I 思考 药品 和 武器 是 a 伟大的 类别 在哪里
他们 能 重点 在 为了 减少 犯罪 速度 在 任何 状态 或者 县。
这 是 这 下列的 地图 显示
这 宗教 速度， 拥有的武器 和 识字能力 速度，
和 这 变化 穿过 团结的 各州。
如果 我们 放 它 和 这 犯罪 速度， 我们 能 看 a 肯定 图案
哪个 是 实际上 解释 经过 我们的 回归 模型。
现在 未来 向下 到 这 影响，
如何 我们 能 使用 我们的 分析 到 a 真实的- 世界 解决方案。
喜欢 这 数据 放 我们 有 用过的， 和 我们 有 连接 到 变量，
我们 会 确实 想 到 工作 和 政府， 城镇 和 社区
因为 犯罪 是 a 普遍的 问题
和 这 是 某物 大家 想要 到 减少。
这 恢复 分配 能 是 完毕 根据 到 这，
和 更远， 这 会 结果 在 a 减少 在 犯罪 速度
和 增加 幸福 在 这 社区。
邮政- 分析。
那里 是 a 很多 的 事物 那 我们 会 想 到 包括 在 我们的 项目，
和 这 是 a 伟大的 未来 范围 作为 出色地。
第一的 事物， 我们 会 想 到 包括 更多的 变量
这样的 作为 天气， 种族 和 这 列表 去 在。
我们 可以 确实 甚至 听 到 这 政府 身体 和 拿 输入
为了 这些 变量 从 他们。
县 详细的 或者 在 至少 城市 细节。
I 感觉 它是 伟大的 到 开始 和 状态- 明智的 数据，
但 我们 会 确实 想 到 重点 在 a 更多的 详细的 等级 的 分析，
所以 那 我们 能 使用 这些 结论 到 这 真实的 世界
更多的 清楚地， 更多的 恰恰 和 我们 会 有 a 更好的 影响 作为 出色地。
这 数据 时间 框架。
正确的 现在 我们 有 用过的 这 数据 从 这 年 2014年。
I 感觉 这 是 一个 八 年 老的 数据 放。
我们 会 确实 想 到 使用 a 更多的 最新的 数据 放，
和 某物 那 是 跨越 超过 a 夫妻 的 年，
所以 那 它 给予 我们 明晰。
自从 冠状病毒 有 受影响 我们 在 a 很多 的 方法，
和 它 有 已更改 如何 基本上 生活 是 在职的 大约 我们，
和 所以 有 犯罪 速度 和 这 方式 犯罪 发生 有 到过 改变了。
我们 会 确实 想 到 重点 邮政 冠状病毒 ,
和 超过 这 最后的 二- 三 年， 为了 a 邮政- 分析。
那是 全部 和 感谢 你。
