Nossa missão é tratar dos problemas relacionados à crimes por arma de fogo, roubos e homicídios no estado do Ceará, para melhorar a eficiência de serviços de segurança, policiamento e vigilância, e manter a ordem sob controle.
Vamos ajudar na tomada de decisão para a resolução de problemas de criminalidade no estado do Ceará.
Inicialmente vamos identificar as variáveis e possíveis fatores ligados na ocorrência de crimes por arma de fogo, roubos e homicídios, e posteriormente, criar insights de como podemos melhorar a eficiência de serviços de segurança pública, baseado em dados.
Os dados são extraídos do sistema SSPDS-CE (Secretaría de Segurança Pública e Defesa Social do Ceará), e este conjunto de dados reflete incidentes de crimes relatados de 2015 até o presente, exceto os 30 dias mais recentes.
DISCLAIMER: As classificações preliminares de crimes podem ser alteradas posteriormente com base em investigações adicionais, e sempre há a possibilidade de erro mecanico ou humano nos dados.
Os objetivos e resultados-chave são:
- Realizar uma análise exploratória de dados (EDA) de crimes por arma de fogo, roubos e homicídios
- Preparação dos dados
- Identificar variáveis, descrevê-las e definir os tipos de dados
- Realizar transformação e sanitização dos dados (codificação)
- Tratar valores faltantes e discrepantes
- Mapear o comportamento de criminalidade
- Aplicar dados de densidade populacional
- Aplicar dados socio-econômicos
- Determinar o fator ocorrência por tipologia (Natureza da causa)
- Criar modelo de predição de crimes
- Determinar o índice relativo de ocorrências
- Simular e otimizar modelo preditivo
O notebook #01 consiste em explorar os dados consolidados de crimes relatados pelo SSPDS-CE, a fim de encontrar padrões nos dados, ou informações relevantes que ajudem a explicar, pelo menos parcialmente, a causa das ocorrências de crime.
- Notebook: 01-analise-exploratoria
- Identificação das variáveis, definição de tipos de dados e descrição
- Transformação e sanitização de dados
Para reproduzir os notebooks do projeto, essencialmente é recomendável ter o Python 3.8 instalado, e a versão mais recente do Poetry como gerenciador de dependências e ambientes virtuais.
OBS: Também é recomendável ter o
Java 7+instalado, caso queira executar as funções de processamento de arquivos PDF, que é uma dependência do módulo Tika para o Python
git clone git@github.com:carloap/dataviz-mapeamento-criminalidade.git
cd dataviz-mapeamento-criminalidadepoetry installEste passo não é necessário, pois o dataset consolidado para analise já consta no repositório.
No futuro, se for necessário coletar mais dados para atualização do dataset, esses passos serão necessários.
poetry run invoke extrairPDF
poetry run invoke gerarDatasetFeito isso, defina o ambiente virtual criado pelo Poetry em sua aplicação para reprodução dos notebooks, no JupyterLab ou VSCode por exemplo.
Para ajudar, verifique qual é o nome do ambiente virtual ativo no momento, com esse comando.
poetry env list