32、印度犯罪率的社会经济因素数据分析

印度犯罪率的社会经济因素数据分析

犯罪一直是社会的重大问题，高犯罪率地区会影响社会和谐、旅游业以及经济的多个方面。本文旨在通过数据分析，深入了解影响印度犯罪率的社会经济因素，为预防和减少犯罪提供依据。

1. 研究背景与方法

• 研究难点 ：社会经济因素相互关联，难以独立衡量单个因素对犯罪率的影响。犯罪率还受政治稳定、文化和谐等不可预测因素的影响。
• 数据来源 ：研究数据仅来自印度政府网站。
• 分析方法 ：运用数据可视化工具Tableau和Python语言，采用多项式回归、线性回归、逻辑回归、决策树等机器学习算法，对犯罪率进行预测和分析。

2. 多项式回归

多项式回归用于拟合非线性方程，其一般方程为：
[y = a + b_1x + b_2x^2 + b_3x^3 + \cdots + b_nx^n]
本研究选取人类发展指数（HDI）、识字率、贫困指数和预期寿命等属性，使用三次多项式特征将数据拟合到回归模型中。均方根误差（RMSE）用于衡量模型预测定量数据的误差，R - 平方是衡量回归模型中自变量对因变量变异解释程度的统计指标。

3. 数据可视化与分析工具

• Tableau ：用于数据可视化和分析，可在数据集上应用各种图形和回归模型。
• Python ：用于应用回归模型，采用支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯、