新冠疫情前后洛杉矶县的犯罪模式（2018–2021）
分布式、并行与集群计算
2022-04-12 v1
摘要
我们研究的目标是呈现新冠疫情后洛杉矶犯罪率的变化。通过运用地理映射、气泡图、Marimekko 图和时间序列图进行数据分析，我们可以说明哪些区域的犯罪率最高，以及其如何变化。借助回归建模，我们能够解释哪些地点可能与犯罪在收入、种族、犯罪类型和性别方面存在相关性。该分析将有助于揭示与犯罪相关的区域是否源于人口统计或收入差异。通过展示洛杉矶犯罪的细节及相关影响因素，我们希望看到犯罪率与 2020 年至今近期事件之间的引人关注的关系，以及这些时期内犯罪类型趋势的变化。我们使用 Excel 清洗数据以便 SAP SAC 有效建模，并参考其他研究的资源进行比较。
引用
@article{arxiv.2204.04399,
title = {Crime Patterns in Los Angeles County Before and After Covid19 (2018-2021)},
author = {Rubab Hussain and Rigo Vargas and Hieu Hughes Le-Au and Will Gass and Melissa Fenn and Briseyda Serna-Marquez and Jongwook Woo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.04399},
year = {2022}
}
备注
Keywords: Pandemic, Crime Rate Los Angeles, Data Analysis, Data Science, Predictive Analysis