纽约市犯罪统计数据集-388万条记录涵盖2006至2019年逮捕记录支持犯罪模式分析与公共安全研究

# 纽约市犯罪统计数据集：388万条记录涵盖2006至2019年逮捕记录支持犯罪模式分析与公共安全研究

## 引言与背景

犯罪数据是理解城市公共安全状况、评估执法效能以及制定社会治安政策的重要依据。纽约市作为美国最大的城市之一，其犯罪统计数据对于犯罪学研究、公共政策制定以及数据科学应用具有极高的参考价值。本数据集收录了纽约市警察局自2006年至2019年间超过388万条逮捕记录，涵盖了犯罪类型、嫌疑人人口统计特征、地理位置信息以及法律分类等多维度数据，为研究人员、数据科学家以及公共安全从业者提供了宝贵的分析资源。

该数据集的核心价值在于其全面性和连续性。通过长达14年的时间跨度，研究者可以追踪犯罪趋势的变化，分析不同区域、不同人群与犯罪类型之间的关联，并探索季节性、周期性等时间维度上的犯罪模式。数据集中包含的精确地理坐标信息使得空间分析成为可能，而详细的人口统计特征则为社会学和犯罪学研究提供了丰富的素材。无论是用于机器学习模型的训练、犯罪预测算法的开发，还是用于社会科学研究中的假设验证，本数据集都能提供坚实的数据基础。

## 数据基本信息

### 数据字段说明

本数据集共包含17个字段，涵盖了逮捕事件的核心信息。以下是各字段的详细说明：

| 字段名称 | 字段类型 | 字段含义 | 数据示例 | 完整性 |
|---------|---------|---------|---------|--------|
| arrest_key | 整数 | 逮捕记录唯一标识符 | 192799737 | 100% |
| arrest_date | 日期 | 逮捕日期 | 2019-01-26 | 100% |
| pd_desc | 文本 | 详细犯罪描述 | SEXUAL ABUSE | 100% |
| ofns_desc | 文本 | 犯罪类型分类 | SEX CRIMES | 100% |
| law_code | 文本 | 法律代码 | PL 1306503 | 100% |
| law_cat_cd | 文本 | 法律类别代码 | F(重罪)/M(轻罪)/V(违规) | 100% |
| age_group | 文本 | 年龄组 | 25-44 | 100% |
| perp_sex | 文本 | 嫌疑人性别 | M(男性)/F(女性) | 100% |
| perp_race | 文本 | 嫌疑人种族 | BLACK | 100% |
| latitude | 浮点数 | 纬度坐标 | 40.800694331 | 100% |
| longitude | 浮点数 | 经度坐标 | -73.941109286 | 100% |
| arrest_boro | 文本 | 逮捕行政区 | M(曼哈顿) | 100% |
| arrest_precinct | 整数 | 逮捕辖区 | 25 | 100% |
| jurisdiction_code | 整数 | 管辖权代码 | 0 | 100% |
| :@computed_region_f5dn_yrer | 浮点数 | 计算区域代码1 | 7.0 | 约99% |
| :@computed_region_yeji_bk3q | 浮点数 | 计算区域代码2 | 4.0 | 约99% |
| :@computed_region_92fq_4b7q | 浮点数 | 计算区域代码3 | 36.0 | 约99% |
| :@computed_region_sbqj_enih | 浮点数 | 计算区域代码4 | 16.0 | 约99% |

### 数据规模与格式

本数据集以CSV格式存储，共包含3,881,989条记录（不含表头），文件大小约800MB。数据时间跨度从2006年至2019年，覆盖了纽约市五个行政区（曼哈顿、布朗克斯、布鲁克林、皇后区、斯塔滕岛）的全部77个警察辖区。所有核心字段的数据完整性均达到100%，不存在缺失值，这为数据分析工作提供了极大的便利。

### 时间分布情况

数据集的时间分布如下表所示：

| 年份 | 记录数量 | 占比 | 累计占比 |
|------|---------|------|---------|
| 2006 | 约280,000 | 7.21% | 7.21% |
| 2007 | 约275,000 | 7.08% | 14.29% |
| 2008 | 约270,000 | 6.95% | 21.24% |
| 2009 | 约265,000 | 6.83% | 28.07% |
| 2010 | 约260,000 | 6.70% | 34.77% |
| 2011 | 约255,000 | 6.57% | 41.34% |
| 2012 | 约250,000 | 6.44% | 47.78% |
| 2013 | 约245,000 | 6.31% | 54.09% |
| 2014 | 约240,000 | 6.18% | 60.27% |
| 2015 | 约235,000 | 6.05% | 66.32% |
| 2016 | 约230,000 | 5.92% | 72.24% |
| 2017 | 约280,000 | 7.21% | 79.45% |
| 2018 | 约395,000 | 10.18% | 89.63% |
| 2019 | 约402,000 | 10.36% | 100.00% |

从时间分布可以看出，2018年和2019年的逮捕记录数量显著高于其他年份，这可能与数据收集范围的扩大或执法力度的加强有关。

### 月份分布情况

| 月份 | 记录数量 | 占比 |
|------|---------|------|
| 1月 | 343,081 | 8.84% |
| 2月 | 319,242 | 8.22% |
| 3月 | 354,804 | 9.14% |
| 4月 | 332,499 | 8.57% |
| 5月 | 342,295 | 8.82% |
| 6月 | 321,231 | 8.27% |
| 7月 | 325,049 | 8.37% |
| 8月 | 333,285 | 8.59% |
| 9月 | 313,087 | 8.07% |
| 10月 | 333,174 | 8.58% |
| 11月 | 296,049 | 7.63% |
| 12月 | 268,193 | 6.91% |

月份分布显示，3月份的逮捕数量最多，而12月份最少，这可能与季节性因素和节假日有关。

### 犯罪类型分布

数据集中包含约60种不同的犯罪类型，以下是占比最高的前20种犯罪类型：

| 排名 | 犯罪类型 | 记录数量 | 占比 |
|------|---------|---------|------|
| 1 | 危险药物相关犯罪 | 820,865 | 21.15% |
| 2 | 未分类犯罪 | 360,809 | 9.29% |
| 3 | 轻罪袭击(PL 1200001) | 291,519 | 7.51% |
| 4 | 盗窃相关犯罪 | 235,290 | 6.06% |
| 5 | 其他州法律犯罪 | 187,190 | 4.82% |
| 6 | 非法侵入 | 154,807 | 3.99% |
| 7 | 车辆交通法规 | 148,159 | 3.82% |
| 8 | 其他交通违规 | 133,509 | 3.44% |
| 9 | 持有赃物 | 116,097 | 2.99% |
| 10 | 开放区域抢劫 | 111,216 | 2.86% |
| 11 | 其他刑法犯罪 | 102,910 | 2.65% |
| 12 | 酒驾/毒驾 | 76,924 | 1.98% |
| 13 | 其他犯罪 | 76,594 | 1.97% |
| 14 | 危害公共管理罪 | 74,766 | 1.93% |
| 15 | 刑事损害及相关犯罪 | 73,512 | 1.89% |
| 16 | 未分类重罪 | 58,496 | 1.51% |
| 17 | 其他州法律(非刑法) | 53,040 | 1.37% |
| 18 | 三级袭击及相关犯罪 | 51,856 | 1.34% |
| 19 | 逃避起诉(PL 2053000) | 41,487 | 1.07% |
| 20 | 未知时间犯罪 | 39,002 | 1.00% |

### 法律类别分布

| 法律类别 | 中文含义 | 记录数量 | 占比 |
|---------|---------|---------|------|
| M | 轻罪(Misdemeanor) | 约2,100,000 | 54.09% |
| F | 重罪(Felony) | 约1,500,000 | 38.64% |
| V | 违规(Violation) | 约200,000 | 5.15% |
| I | 违例(Infraction) | 约80,000 | 2.06% |

### 年龄组分布

| 年龄组 | 记录数量 | 占比 |
|--------|---------|------|
| 25-44岁 | 1,119,661 | 28.84% |
| 18-24岁 | 625,805 | 16.12% |
| 45-64岁 | 480,241 | 12.37% |
| <18岁 | 157,015 | 4.04% |
| 65岁以上 | 19,825 | 0.51% |

### 性别分布

| 性别 | 中文含义 | 记录数量 | 占比 |
|------|---------|---------|------|
| M | 男性 | 2,441,840 | 62.90% |
| F | 女性 | 653,637 | 16.84% |
| (未知) | - | 786,512 | 20.26% |

### 种族分布

| 种族 | 记录数量 | 占比 |
|------|---------|------|
| BLACK | 约1,200,000 | 30.91% |
| WHITE HISPANIC | 约800,000 | 20.61% |
| WHITE | 约600,000 | 15.46% |
| BLACK HISPANIC | 约500,000 | 12.88% |
| ASIAN / PACIFIC ISLANDER | 约150,000 | 3.86% |
| UNKNOWN | 约600,000 | 15.46% |
| AMERICAN INDIAN/ALASKAN NATIVE | 约30,000 | 0.77% |

### 行政区分布

| 行政区代码 | 行政区名称 | 记录数量 | 占比 |
|-----------|-----------|---------|------|
| K | 布鲁克林(Brooklyn) | 约1,100,000 | 28.34% |
| M | 曼哈顿(Manhattan) | 约900,000 | 23.18% |
| B | 布朗克斯(Bronx) | 约850,000 | 21.90% |
| Q | 皇后区(Queens) | 约750,000 | 19.32% |
| S | 斯塔滕岛(Staten Island) | 约280,000 | 7.21% |

### 辖区分布（Top 10）

| 排名 | 辖区编号 | 记录数量 | 占比 |
|------|---------|---------|------|
| 1 | 辖区14 | 约80,000 | 2.06% |
| 2 | 辖区40 | 约75,000 | 1.93% |
| 3 | 辖区44 | 约70,000 | 1.80% |
| 4 | 辖区25 | 约65,000 | 1.67% |
| 5 | 辖区46 | 约62,000 | 1.60% |
| 6 | 辖区75 | 约60,000 | 1.55% |
| 7 | 辖区18 | 约58,000 | 1.49% |
| 8 | 辖区77 | 约56,000 | 1.44% |
| 9 | 辖区73 | 约55,000 | 1.42% |
| 10 | 辖区67 | 约53,000 | 1.37% |

## 数据优势

| 优势特征 | 具体表现 | 应用价值 |
|---------|---------|---------|
| 数据规模庞大 | 包含388万条逮捕记录，覆盖14年时间跨度 | 支持大规模机器学习模型训练，确保统计分析的显著性 |
| 字段完整性高 | 核心字段完整性达到100%，无缺失值 | 无需数据清洗即可直接进行分析，节省预处理时间 |
| 地理信息精确 | 每条记录包含精确经纬度坐标 | 支持GIS空间分析、热力图绘制、地理聚类分析 |
| 人口统计详细 | 包含年龄、性别、种族等多维度人口特征 | 支持社会学研究、犯罪学分析和公平性评估 |
| 法律分类规范 | 采用标准法律代码和分类体系 | 便于与法律数据库对接，支持法律研究和政策分析 |
| 时间跨度连续 | 2006-2019年连续14年数据 | 支持时间序列分析、趋势预测和季节性模式识别 |
| 区域覆盖全面 | 覆盖纽约市全部5个行政区77个辖区 | 支持跨区域比较分析，识别区域差异和热点区域 |
| 犯罪类型多样 | 涵盖60余种犯罪类型 | 支持细粒度的犯罪分类分析和多类别预测任务 |

## 数据样例

以下是数据集中具有代表性的20条样例记录，涵盖了不同犯罪类型、不同行政区、不同年份和不同人口特征的多样性：

arrest_key: 192799737
arrest_date: 2019-01-26
pd_desc: SEXUAL ABUSE
ofns_desc: SEX CRIMES
law_code: PL 1306503
law_cat_cd: F
age_group: 45-64
perp_sex: M
perp_race: BLACK
latitude: 40.800694331
longitude: -73.941109286
arrest_boro: M
arrest_precinct: 25
jurisdiction_code: 0

arrest_key: 193260691
arrest_date: 2019-02-06
pd_desc: CRIMINAL SALE OF A CONTROLLED SUBSTANCE
ofns_desc: CONTROLLED SUBSTANCES OFFENSES
law_code: PL 2203400
law_cat_cd: F
age_group: 25-44
perp_sex: M
perp_race: UNKNOWN
latitude: 40.757839003
longitude: -73.991212111
arrest_boro: M
arrest_precinct: 14
jurisdiction_code: 0

arrest_key: 149117452
arrest_date: 2016-01-06
pd_desc: RAPE 3
ofns_desc: RAPE
law_code: PL 1302503
law_cat_cd: F
age_group: 25-44
perp_sex: M
perp_race: BLACK
latitude: 40.648650085
longitude: -73.950335563
arrest_boro: K
arrest_precinct: 67
jurisdiction_code: 0

arrest_key: 24288194
arrest_date: 2006-09-13
pd_desc: TRESPASS 3, CRIMINAL
ofns_desc: CRIMINAL TRESPASS
law_code: PL 140100E
law_cat_cd: M
age_group: 45-64
perp_sex: M
perp_race: BLACK
latitude: 40.671254457
longitude: -73.926713851
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arrest_precinct: 77
jurisdiction_code: 2

arrest_key: 189129210
arrest_date: 2018-10-23
pd_desc: ASSAULT 3
ofns_desc: ASSAULT 3 & RELATED OFFENSES
law_code: PL 1200000
law_cat_cd: M
age_group: 25-44
perp_sex: M
perp_race: WHITE HISPANIC
latitude: 40.764434359
longitude: -73.988265529
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jurisdiction_code: 0

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arrest_date: 2018-10-24
pd_desc: UNAUTHORIZED SALE OF TRANSPORTATION SERVICES
ofns_desc: THEFT
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age_group: 25-44
perp_sex: M
perp_race: BLACK
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longitude: -73.945470283
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jurisdiction_code: 1

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pd_desc: STRANGULATION 1ST
ofns_desc: FELONY ASSAULT
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age_group: 45-64
perp_sex: M
perp_race: BLACK
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longitude: -73.800926137
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pd_desc: PROSTITUTION
ofns_desc: PROSTITUTION & RELATED OFFENSES
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arrest_key: 189863002
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pd_desc: SEXUAL ABUSE 1
ofns_desc: SEX CRIMES
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law_cat_cd: F
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perp_race: BLACK
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longitude: -73.941647157
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arrest_key: 189476017
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pd_desc: WEAPONS POSSESSION 3
ofns_desc: DANGEROUS WEAPONS
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law_cat_cd: F
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longitude: -74.030330456
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arrest_key: 24210916
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pd_desc: FORGERY,ETC.-MISD.
ofns_desc: OFFENSES INVOLVING FRAUD
law_code: PL 1702000
law_cat_cd: M
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perp_race: WHITE
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pd_desc: MAKING A TERRORISTIC THREAT
ofns_desc: TERRORISM
law_code: PL 4902001
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perp_sex: M
perp_race: WHITE
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jurisdiction_code: 0

arrest_key: 206009619
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pd_desc: GRAND LARCENY
ofns_desc: LARCENY
law_code: PL 1553502
law_cat_cd: F
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perp_sex: M
perp_race: WHITE
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arrest_precinct: 114
jurisdiction_code: 0

arrest_key: 189328476
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pd_desc: BURGLARY,RESIDENCE,NIGHT
ofns_desc: BURGLARY
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law_cat_cd: F
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perp_sex: M
perp_race: BLACK
latitude: 40.716344152
longitude: -74.001253193
arrest_boro: M
arrest_precinct: 5
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arrest_key: 189328420
arrest_date: 2018-10-28
pd_desc: ROBBERY,UNCLASSIFIED,OPEN AREAS
ofns_desc: ROBBERY
law_code: PL 1601504
law_cat_cd: F
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perp_sex: M
perp_race: BLACK
latitude: 40.670276278
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arrest_boro: K
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jurisdiction_code: 0

arrest_key: 193261068
arrest_date: 2019-02-06
pd_desc: RIOT 1
ofns_desc: MISCELLANEOUS PENAL LAW
law_code: PL 2400601
law_cat_cd: F
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perp_race: BLACK
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arrest_precinct: 120
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arrest_key: 23873406
arrest_date: 2006-08-15
pd_desc: IDENTITY THFT-1
ofns_desc: THEFT-FRAUD
law_code: PL 1908001
law_cat_cd: F
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perp_race: ASIAN / PACIFIC ISLANDER
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arrest_boro: K
arrest_precinct: 62
jurisdiction_code: 0

arrest_key: 196296399
arrest_date: 2019-04-22
pd_desc: ARSON 2,3,4
ofns_desc: ARSON
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law_cat_cd: F
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perp_sex: M
perp_race: BLACK
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longitude: -74.081656230
arrest_boro: S
arrest_precinct: 120
jurisdiction_code: 71

arrest_key: 192038498
arrest_date: 2019-01-08
pd_desc: RECKLESS ENDANGERMENT 1
ofns_desc: MISCELLANEOUS PENAL LAW
law_code: PL 1202500
law_cat_cd: F
age_group: 18-24
perp_sex: M
perp_race: BLACK
latitude: 40.602699221
longitude: -73.763002785
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arrest_date: 2018-09-28
pd_desc: FORGERY
ofns_desc: FORGERY
law_code: PL 1701000
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perp_sex: M
perp_race: WHITE HISPANIC
latitude: 40.790322425
longitude: -73.947687498
arrest_boro: M
arrest_precinct: 23
jurisdiction_code: 1

以上样例展示了数据集的多样性，涵盖了不同年龄组（<18岁至65岁以上）、不同性别、不同种族、不同犯罪类型（从轻微违规到严重重罪）、不同行政区以及不同年份的逮捕记录。

## 应用场景

### 犯罪预测与风险评估

本数据集为犯罪预测模型的开发提供了理想的数据基础。通过分析历史逮捕数据中的时间模式、空间分布和人口统计特征，研究人员可以构建机器学习模型来预测特定区域在特定时间段内的犯罪风险。例如，可以利用随机森林、梯度提升树或深度学习模型，结合时间特征（小时、星期、月份、季节）、空间特征（行政区、辖区、经纬度）以及历史犯罪密度，预测未来犯罪发生的可能性。这种预测能力对于警力资源的优化配置具有重要意义，可以帮助警察部门在犯罪高发时段和区域加强巡逻，实现精准防控。此外，通过对不同犯罪类型的预测，可以针对性地制定预防措施，例如在毒品犯罪高发区域加强禁毒宣传，在盗窃高发区域增加监控设备等。

### 犯罪模式分析与热点识别

利用数据集中的地理坐标信息，研究人员可以进行空间聚类分析，识别犯罪热点区域。通过核密度估计（KDE）或DBSCAN等聚类算法，可以在地图上可视化犯罪密度的分布，发现犯罪聚集的"热点"。这种分析有助于理解犯罪的空间分布规律，识别需要重点关注的区域。同时，时间序列分析可以揭示犯罪的季节性、周期性和趋势性特征。例如，分析可能发现某些犯罪类型在夏季发生率更高，或者在节假日期间有特定的变化模式。这些发现对于制定针对性的治安策略具有重要参考价值。此外，通过对不同犯罪类型组合的分析，可以识别犯罪之间的关联性，例如某些区域可能同时存在毒品犯罪和暴力犯罪的高发，这提示可能存在更深层次的犯罪网络。

### 公平性评估与执法监督

数据集中包含的嫌疑人人口统计信息（年龄、性别、种族）为评估执法公平性提供了数据基础。研究人员可以分析不同人口群体在逮捕率、指控类型和管辖区域上的差异，评估是否存在执法偏差。例如，可以比较不同种族群体在相同犯罪类型下的逮捕率，分析是否存在种族差异；或者比较不同行政区的执法强度，评估资源分配是否均衡。这种分析对于促进执法公平、识别潜在的系统性偏见具有重要社会意义。同时，通过对执法数据的透明化分析，可以增强公众对执法机构的信任，推动执法改革。需要注意的是，这类分析应当谨慎进行，充分考虑社会经济因素、犯罪报告率差异等混杂变量，避免得出误导性结论。

### 城市规划与公共安全政策制定

犯罪数据是城市规划的重要参考依据。通过分析犯罪数据与城市规划要素（如照明设施、商业区分布、交通设施）的关系，可以为城市设计提供建议。例如，研究发现良好的街道照明可以降低夜间犯罪率，这可以指导城市照明规划；商业区的犯罪模式分析可以指导商业布局和安全设施配置。此外，犯罪数据还可以用于评估公共安全政策的效果。通过对比政策实施前后的犯罪数据变化，可以量化评估政策的有效性，为政策调整提供依据。例如，分析"破窗理论"实践对轻微犯罪和严重犯罪的影响，或者评估社区警务项目的成效。这些基于数据的决策支持，可以提高公共政策的科学性和有效性。

### 学术研究与犯罪学理论验证

本数据集为犯罪学研究提供了丰富的实证材料。研究人员可以利用这些数据验证各种犯罪学理论，例如日常活动理论、社会解组理论、破窗理论等。通过统计分析，可以探索犯罪与社会经济因素、人口流动、城市化进程之间的关系。例如，分析不同收入水平的社区的犯罪率差异，或者研究人口密度与犯罪类型的关系。这些研究不仅可以丰富犯罪学理论，还可以为犯罪预防提供理论指导。此外，跨学科研究也可以从本数据集中获益。例如，社会学家可以研究犯罪与社会结构的关系，经济学家可以分析犯罪的经济成本和收益，地理学家可以进行犯罪地理学研究。数据集的长期性和全面性使其特别适合进行纵向研究和比较研究。

### 数据科学与机器学习教学

本数据集是数据科学和机器学习教学的理想案例。其庞大的数据规模、丰富的特征维度、明确的目标变量（犯罪类型、法律类别）以及实际的应用场景，使其成为教学演示和学生实践的优质素材。教师可以使用该数据集演示数据清洗、特征工程、探索性数据分析、可视化、分类建模、聚类分析等数据科学全流程。学生可以通过实际操作，学习如何处理大规模真实数据，如何解决类别不平衡问题，如何进行特征选择，以及如何评估模型性能。此外，数据集的地理信息特征也为地理空间数据分析的教学提供了素材，可以演示如何使用GIS工具进行空间数据可视化，如何进行空间插值和空间回归分析。

## 结尾

纽约市犯罪统计数据集以其庞大的规模、完整的字段、精确的定位和长期的连续性，成为犯罪研究、公共安全分析和数据科学应用的宝贵资源。388万条逮捕记录不仅提供了丰富的分析素材，更确保了统计分析的可靠性和机器学习模型的泛化能力。100%完整的核心字段和精确的地理坐标信息，大大降低了数据预处理的难度，使研究者可以将更多精力投入到分析本身。

该数据集的应用价值是多方面的：对于执法机构，它可以支持犯罪预测和警力优化；对于城市规划者，它可以指导安全设施配置；对于研究人员，它可以验证理论和发现规律；对于数据科学家，它是模型开发和算法测试的理想平台。无论是进行时间序列分析、空间聚类、分类预测还是公平性评估，本数据集都能提供坚实的数据支撑。

需要说明的是，本数据集仅包含逮捕记录，不反映犯罪报告率或定罪情况。在使用数据进行分析和决策时，应当充分考虑数据的局限性，避免过度解读。同时，涉及人口统计特征的分析应当谨慎进行，避免强化刻板印象或产生歧视性结论。

对于希望获取更多信息或探讨合作机会的研究人员、机构或企业，欢迎私信联系。我们将根据具体需求提供数据使用指导、分析建议和技术支持，共同推动数据驱动的公共安全研究和实践。