주제 설명

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도시 범죄는 사회문제 분석에서 공공 안전과 직결된 중요한 주제입니다. 미국 시카고시에서 2001년부터 2017년까지 발생한 범죄 사건에 대한 방대한 CSV 데이터셋이 공개되어 있어 고급 분석 프로젝트로 활용할 수 있습니다 (Chicago Crime - Kaggle). 이 데이터셋에는 수백만 건에 이르는 개별 범죄 발생 기록(발생 일시, 유형, 장소, 등)이 포함되어 있어 데이터 전처리와 다양한 분석 기법을 연습하기에 좋습니다. 분석 아이디어로는, 연도별·월별 범죄 발생 추이를 시계열 분석하여 범죄율이 증가하거나 감소하는 경향을 파악해볼 수 있습니다. 또한 범죄 유형별 발생 빈도를 집계하여 어떤 유형의 범죄가 가장 흔한지 살펴보거나, 지역별 범죄 분포를 분석하여 범죄 발생 핫스팟(고위험 지역)을 지도 상에 시각화할 수 있습니다. 더 나아가 머신러닝을 활용한 범죄 위험 예측(예: 특정 지역과 시간대에 범죄 발생 확률 예측)과 같은 고급 활용도 가능하며, 이러한 프로젝트를 통해 대용량 데이터를 다루는 능력과 통찰을 얻을 수 있습니다.

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