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Title: Uma análise sobre os dados do Departamento de Polícia da cidade de São Francisco - EUA
Authors: Sodré, Manuela Amélia Vieira de Azevedo
Keywords: Segurança publica. Análise de dados. Ciência de Dados. Aprendizado de Máquina. Python;Public security. Data analysis. Data Science. Machine Learning. Python.
Issue Date: 6-Dec-2019
Publisher: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Citation: SODRÉ, Manuela Amélia Vieira de Azevedo. Uma análise sobre os dados do Departamento de Polícia da cidade de São Francisco - EUA. 2019. 38 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Centro de Tecnologia, Departamento de Engenharia de Computação e Automação, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2019.
Portuguese Abstract: O número de incidentes registrados pela polícia nos dias de hoje, devido ao aumento de crimes, com aumento de crimes, apreensões, entre outros, vem crescendo gradativamente, como também o número de dados relacionados a isso também. Dessa forma, possibilita-se a realização de análises, para que seja vista diversas deliberações a partir disso. Este trabalho terá uma abordagem de comparação entre algumas técnicas de análise com base nos dados obtidos no prórprio site de dados aberto de São Francisco (https://data.sfgov.org/). Com as resoluções obtidas será realizada uma análise de como se encontra a segurança pública do local. A proposta desse trabalho é observar onde se tem mais ocorrências e, através do aprendizado de máquina tentar prever futuras ocorrências. O trabalho todo foi realizado utilizando a linguagem Python, e, como consequência, utilizou-se o pacote Sckit-learning por possuir algoritmos de aprendizado de máquina.
Abstract: The number of incidents reported by the police these days, due to all the factors we see today, with increasing crime, seizures, among others, has been gradually increasing, and so the number of related data as well. Thus, it is possible to perform analyzes based on these data, so that various deliberations can be seen from this. This work will take a comparative approach between some analysis techniques based on data obtained from the San Francisco open data site itself (https://data.sfgov.org/).With the resolutions obtained will be made an analysis of how is the public safety of the place that we are trating here. The purpose of this paper is to observe where there are more occurrences and through machine learning try to predict something about it. All the work was done using the Python language, and because it has a lot of machine learning algorithms, the Sckit-learning package was the most used.
URI: http://monografias.ufrn.br/handle/123456789/10185
Other Identifiers: 20160154317
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