Анализ статистики преступности в России 2003-2020
Концепция
Выбраны данные о преступлениях, содержащие информацию о различных категориях, их количестве и временных характеристиках. Данные предоставлены в виде файла и обработаны для последующего анализа. Они имеют ценность, так как позволяют исследовать распределение преступлений по видам, выявить основные тренды и наиболее частые категории.
Для анализа и визуализации использованы столбчатые диаграммы и гистограммы. Выбор этих графиков обусловлен необходимостью наглядно представить информацию о распределении и динамике данных.
Этот датасет содержит информацию о состоянии преступности в России за каждый месяц, начиная с 2003 до 2020 года
Данные взяты с ресурса Kaggle.com
Минималистичное оформление выбрано для обеспечения максимальной читаемости и акцентирования внимания на данных. Использование ограниченной цветовой палитры и четких аннотаций позволяет избежать визуального шума, что облегчает восприятие информации и делает графики визуально схожими с официальной отчетностью.
Анализ
Преступность является одной из ключевых социальных проблем, оказывающих влияние на общество и экономику. Анализ данных о преступлениях позволяет выявить основные тенденции, определить наиболее частые виды преступлений и их динамику во времени. Это, в свою очередь, способствует разработке более эффективных мер по предотвращению и борьбе с преступностью, а также помогает органам правопорядка и исследователям глубже понять природу и причины криминальной активности.
общая тенденция на 2020 год значительно снижается по сравнению с самой высокой в 2006–2007 гг.
На графике представлена динамика общего количества преступлений в период с 2003 по 2020 год. Ось X отображает временную шкалу в годах, а ось Y — количество зарегистрированных случаев (в тысячах). Данные визуализированы с использованием линии тренда и точек для каждого значения, что позволяет увидеть ключевые изменения и колебания уровня преступности в указанный период. Фон изображения добавляет акцент на тематике правосудия и преступности.
Динамика по преступлениям категорий
- Тяжкие и особо тяжкие преступления 2. Преступления с крупным ущербом
Динамика тяжких и особо тяжких преступлений
На графике видно, что количество тяжких и особо тяжких преступлений в период с 2003 по 2020 год демонстрирует общую тенденцию к снижению. Максимальные значения наблюдаются в начале 2000-х годов, после чего начинается постепенное снижение, с некоторой стабилизацией и незначительными колебаниями в последние годы.
Вывод: Политики в области борьбы с тяжкими преступлениями и усиление правоохранительных мер могли способствовать снижению их уровня.
Динамика преступлений с крупным ущербом
Количество преступлений с крупным ущербом показывает рост с середины 2000-х годов, с резким увеличением после 2012 года. В последние годы наблюдаются значительные колебания, но уровень остается выше, чем в начале периода.
Вывод: Рост преступлений с крупным ущербом может быть связан с экономическими факторами или более активным выявлением таких преступлений.
Динамика по преступлениям категорий
1. Экологические преступления 2. Терроризм
Динамика экологических преступлений
На графике видно, что количество экологических преступлений демонстрирует заметные колебания в период с 2003 по 2020 год. Пик активности наблюдается в середине 2000-х годов, затем идет общий спад и стабилизация на низком уровне в последние годы.
Вывод: Колебания могут быть связаны с изменением политики контроля экологических норм и активностью надзорных органов в разные периоды.
Динамика терроризма
Количество преступлений, связанных с терроризмом, резко сокращается после пика в начале 2000-х годов. После 2006 года уровень остается стабильно низким с незначительными колебаниями.
Вывод: Снижение террористической активности может быть связано с усилением мер безопасности и более активной борьбой с терроризмом в начале периода.
Динамика по преступлениям категорий
1. Экстремизм 2. Убийства и покушения на убийство
Динамика экстремизма
Количество преступлений, связанных с экстремизмом, демонстрирует устойчивый рост с начала 2003, достигая максимума в середине 2010-х. После этого наблюдаются значительные колебания, но уровень остается выше, чем в начале периода.
Вывод: Рост экстремистских преступлений может быть связан с усилением социальной напряженности, но снижение в последние годы может отражать эффективность принятых мер по борьбе с экстремизмом.
Динамика убийств и покушений на убийство
На графике виден устойчивый спад числа убийств и покушений на убийство с начала 2000-х годов. Максимальные значения приходятся на начало периода, а к 2020 году уровень стабилизируется на низких отметках.
Вывод: Снижение числа убийств может быть результатом улучшения работы правоохранительных органов и внедрения программ профилактики.
Динамика по преступлениям категорий
1. Тяжкое причинение вреда здоровью 2. Изнасилования и покушения на изнасилования
Динамика тяжкого причинения вреда здоровью
График показывает устойчивую тенденцию к снижению числа случаев тяжкого причинения вреда здоровью с 2003 по 2020 год. Максимальные значения наблюдаются в начале периода, после чего начинается постепенное сокращение, с относительно стабильным уровнем в последние годы.
Вывод: Снижение числа таких преступлений может быть связано с усилением профилактических мер и повышением уровня медицинской помощи.
Динамика изнасилований и покушений на изнасилование
Количество зарегистрированных случаев изнасилований и покушений на изнасилование снижается с начала 2000-х годов, достигнув минимальных значений ближе к 2020 году. Несмотря на общий спад, на графике присутствуют отдельные периоды роста.
Вывод: Снижение уровня может быть связано с ростом осведомленности и ужесточением наказания за подобные преступления. Однако всплески требуют детального изучения для выявления их причин.
Код и обработка
Полученная визуализация из Google Colab дополнительно обрабатывалась в Photoshop (наложение сгенирированных фото из ChatGPT)
Анализ
Анализ общего количества преступлений по месяцам
На графике представлено распределение общего количества преступлений по месяцам в течение года. Видно, что наибольшее количество преступлений зарегистрировано в марте (4.13 млн), а минимальное — в декабре (3.47 млн). Летние месяцы (июнь и июль) также характеризуются относительно низким уровнем преступности.
Выводы:
Пик преступности в марте может быть связан с сезонными факторами или особенностями отчетного периода. Снижение преступлений в летние месяцы и декабре может быть связано с изменением социальной активности в этот период. Подобные данные могут использоваться для планирования распределения ресурсов правоохранительных органов в течение года.
Код и обработка
Полученная визуализация из Google Colab дополнительно обрабатывалась в Photoshop (наложение сгенирированных фото из ChatGPT)
promt: «фото людей в тюремной камере в темном цвете»
Анализ
Анализ тепловой диаграммы количества преступлений по годам и месяцам
На диаграмме отображена динамика количества преступлений по месяцам и годам. Яркость клеток отражает интенсивность преступной активности: чем темнее клетка, тем больше зарегистрировано преступлений.
Ключевые наблюдения: 1. Максимальное количество преступлений наблюдалось в период с 2005 по 2007 год, особенно в летние месяцы (июнь, июль). 2. Начиная с 2010 года, общий уровень преступности постепенно снижается, и к 2020 году показатели стабилизируются на низком уровне. 3. Независимо от года, осенние месяцы (сентябрь и октябрь) часто имеют более высокие показатели по сравнению с зимними (декабрь, январь).
Выводы:
- Пик преступности в середине 2000-х годов может быть связан с социально-экономическими или политическими факторами того времени. - Снижение преступности в последние годы свидетельствует об улучшении работы правоохранительных органов и профилактических мероприятий. - Осенние пики могут быть связаны с увеличением социальной активности после летнего периода.
Такая диаграмма помогает выявлять временные закономерности и эффективно распределять ресурсы для профилактики преступлений.
Код и обработка
Полученная визуализация из Google Colab дополнительно обрабатывалась в Photoshop (наложение сгенирированных фото из ChatGPT)
promt: «фото места преступления в темном цвете»
Общий вывод анализа
Данные показывают, что преступность демонстрирует устойчивую тенденцию к снижению с середины 2003-х годов. Максимальный уровень преступлений был зафиксирован в 2005–2007 годах, после чего наблюдается постепенное уменьшение количества зарегистрированных преступлений.
Ключевые выводы:
Динамика по видам преступлений:
Тяжкие преступления и убийства постепенно сокращаются, что может быть связано с усилением правоохранительных мер.
Преступления с крупным ущербом и экстремизм показывают рост в середине периода, но снижаются ближе к 2020 году.
Экологические и террористические преступления имеют переменчивую динамику с периодами спадов и всплесков.
Сезонные тенденции:
Пики преступности наблюдаются весной и осенью, что может быть связано с изменением социальной активности.
Летние и зимние месяцы, как правило, имеют более низкий уровень преступности.
Годовая динамика:
Значительное снижение уровня преступности после 2010 года свидетельствует об улучшении работы системы правопорядка.
Заключение: Общий спад преступности за последние два десятилетия указывает на положительные изменения в области профилактики и борьбы с преступлениями. Тем не менее, некоторые виды преступлений требуют дополнительного внимания для анализа их причин и разработки эффективных мер противодействия.
Описание применения генеративной модели
ChatGPT— помощь с решением ошибок кода и генерация изображений для оформления
Дополнительные программы: Adobe Photoshop — редактирование изображений и цветокоррекция DeepL — переводчик для составления промпта
Посмотреть и скачать блокнот с кодом и датасетом
