Grupo de Estudos de Aprendizado de Máquina (GEAM)

Hotspot Mapping: identificando locais de risco para a ocorrência de crimes

Sobre o problema

Contexto

Imagine que você foi encarregado para decidir quais áreas da região de Manhattan devem receber mais patrulhamento policial.

Como você resolveria esse problema?
Informações
- Conjunto de dados com registros de crimes de toda a cidade de NY
- A força policial disponível é capaz de cobrir apenas 5% da região
Objetivo
Identificar áreas de risco na região de Manhattan
Determinar o nome das ruas da cidade que deverão receber reforço no patrulhamento policial

Conjunto de dados

New York City Crimes

Crimes reportados em todos os 5 bairros da cidade de NY (2014-2015)
Subconjunto dos dados disponíveis em NYPD Complaint Data Historic, 2006 - 2019

O que foi visto com esse exercício?

Operações com dados geoespaciais usando GeoPandas
Tipos de Sistemas de projeção de coordenadas
Visualização dos dados usando contextily e matplotlib
Geocoding e obtenção de dados do openstreetmap usando OSMNX
Aplicação do KDE com grade de células para a geração de Hotspots

Referências

[DOC] Geopandas
[DOC] OSMNX
[PAPER] The Utility of Hotspot Mapping for Predicting Spatial Patterns of Crime
[SITE] Kernel Density Estimation