产品应用场景

产品信息

• 时间范围：2020.01-2025.05，最后更新于 2025 年 5 月；
• 覆盖范围：全球 50 + 国家，包含地区 / 省份级行政信息；
• 数据格式：结构化表格，包含日期、国家、经纬度、事件类型等 20 + 字段；
• 数据来源：符合 GCPEA 和 “教育受攻击” 倡议的报告标准，基于人道主义报告和公开验证事件日志。
  ● 特色优势：
• 权威性：数据遵循国际权威组织报告标准，确保事件记录的可靠性和一致性；
• 时效性：持续更新至 2025 年，实时反映全球教育暴力事件的最新动态；
• 多维度：从地理坐标、责任方、人员影响等多角度记录事件，支持深度分析；
• 实用性：直接服务于学术研究、人道主义行动和政策制定，应用场景广泛。

使用方法

1. 数据获取与预处理：
   • 下载数据集后，使用 Python（pandas 库）或 R 语言导入数据，检查缺失值（如经纬度、责任方等字段可能因敏感性存在缺失），可采用均值填充或删除异常记录进行预处理。
2. 地理模式分析：
   • 利用 QGIS 或 ArcGIS 等地理信息系统，基于经纬度和行政区域数据，绘制事件热点图，分析冲突地区教育暴力事件的空间分布规律。
3. 趋势可视化：
   • 通过 Tableau 或 Power BI，按年份、地区、事件类型（如学校攻击、学生绑架等）分组统计，生成折线图、柱状图或桑基图，直观展示全球教育暴力事件的发展趋势和类型演变。
4. 机器学习建模：
   • 特征工程：提取事件日期、地理位置、责任方等特征，对分类变量进行独热编码（如 Reported Perpetrator）；
   • 模型训练：使用 Scikit-learn 的随机森林或 XGBoost 算法，训练高风险区域预测模型，通过交叉验证优化参数，评估模型准确率和召回率。
5. 政策影响评估：
   • 筛选实施教育保护政策的国家，对比政策实施前后的事件发生率，分析政策对降低教育暴力风险的实际效果。

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注意事项