Введение 3
Постановка задачи 5
Обзор литературы 6
Глава 1. Основные понятия и определения 8
1.1. Определения 8
Глава 2. Построение регрессионной модели, анализ показателей 10
2.1. Модель линейной регрессии 10
2.2. Исследуемые факторы 10
2.3. Источники данных 12
2.4. Устранение мультиколлинеарности 13
2.5. Построение модели регрессии с помощью Python 16
2.6. Интерпретация результатов 18
Глава 3. Построение модели SARIMA, анализ временного ряда 19
3.1. SARIMA для прогнозирования временных рядов 19
3.2. Стационарность 19
3.3. Устранение нестационарности 20
3.4. Поиск параметров по сетке 23
3.5. Прогнозирование 26
Глава 4. Построение аналитической панели 28
4.1. Основные библиотеки 28
4.2. Компоненты дашборда 29
4.3. Некоторые выводы 31
Заключение 33
Список литературы 34
Полное и точное понимание состояния преступности, эффективности мер общественного контроля, деятельности органов уголовного правосудия, а также разработка государственной политики по борьбе с преступностью возможны только при наиболее полном статистическом анализе списка зарегистрированных преступлений. Руководители правоохранительных органов традиционно оценивают эффективность работы правоохранительных органов по формальным показателям, основным из которых остается раскрытие преступлений.
Основная функция статистики в сфере правосудия - это первичный учет преступлений и фиксация заявлений граждан для организации последующей работы правоохранительных органов. Статистические исследования преступности имеют особое значение для криминологии, уголовного права, уголовного процесса, криминалистики, исправительно-трудового и административного права. Ни одна из юридических наук не может обходиться, не говоря уже о развитии и формировании, без использования данных и статистики.
В криминологии статистические исследования позволяют выявлять основные показатели состояния преступности, ее причины и условия, способствующие совершению преступлений. Статистическое исследование включает наблюдение, сводку, группировку и анализ. Полученный в результате разработки статистический материал часто требует визуального изображения. В настоящее время в России в основные задачи правовой статистики входит не только информирование об истинном положении дел в сфере борьбы с преступностью в стране, но и выявление взаимосвязи преступности и правонарушений с политическим, социально-экономическим и моральным положением в стране.
Интерпретация полученных результатов позволяет обосновывать принятие управленческих решений на всех уровнях власти, поэтому задача выявления и моделирования основных тенденций в изменении обобщающих показателей преступности не теряет своей актуальности.
В данной работе были выполнены все поставленные задачи. В главе 1 были изучены все необходимые понятия с математической стороны.
В главе 2 была построена модель линейной регрессии, и выявлены основные факторы, влияющие на уровень преступности в Санкт- Петербурге.
В главе 3 была найдена оптимальная конфигурация модели SARIMA для моделирования временного ряда и произведен прогноз количества преступлений на несколько месяцев вперед.
В главе 4 были описаны компоненты созданной аналитической панели.
В целом, в работе показано как можно использовать язык Python для анализа данных.
