刑事事件の原因分析

次に、原因分析の手法として、異常検知やデータ分析が活用できます。異常検知では、通常とは異なるパターンや振る舞いを持つデータを検出し、それが事件に関連している可能性があるかどうかを調査します。データ分析では、統計的手法や機械学習アルゴリズムを使用して、データのパターンや関連性を分析し、事件の原因を特定することができます。

ここで、いくつかの具体的なコード例を紹介します。

例1: データベースからの情報取得

import sqlite3
# データベースに接続
conn = sqlite3.connect('crime_database.db')
# クエリの作成
query = "SELECT * FROM incidents WHERE date >= '2023-01-01'"
# クエリの実行
cursor = conn.execute(query)
# 結果の表示
for row in cursor:
    print(row)
# 接続を閉じる
conn.close()

この例では、SQLiteデータベースから特定の日付以降の事件情報を取得する方法を示しています。

例2: 異常検知のためのデータ分析

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import IsolationForest
# データの読み込み
data = pd.read_csv('crime_data.csv')
# 特徴量の選択
features = ['location', 'time', 'crime_type']
# データの前処理
data_processed = pd.get_dummies(data[features])
# 異常検知モデルの作成
model = IsolationForest(contamination=0.05)
# モデルの学習
model.fit(data_processed)
# 異常スコアの計算
anomaly_scores = model.decision_function(data_processed)
# 結果の表示
data['anomaly_score'] = anomaly_scores
print(data)

この例では、犯罪データセットから異常スコアを計算し、異常な事件を特定するための機械学習モデルを作成する方法を示しています。