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基于数据挖掘的犯罪行为分析及系统实现的任务书
任务书
一、任务背景：
随着社会的快速发展和科技的不断进步，犯罪形式也随之不断更新换代，为了更好地预防和打击犯罪行为，需要准确地了解犯罪行为的情况，对其进行分析和研究。数据挖掘技术是一种利用计算机自动分析大型数据集并发现其中关联规律的技术，可以有效地应用在犯罪行为的分析中。因此，本项目旨在基于数据挖掘技术，对犯罪行为进行深入分析，并实现一个犯罪行为分析系统。
二、任务目标：
1.收集并整理与犯罪行为相关的数据集，包括犯罪类型、地点、时间、嫌疑人特征等。
2.运用数据挖掘技术对收集的数据进行分析和挖掘，比如利用聚类分析算法对不同类型犯罪的分布情况进行可视化呈现。
3.构建犯罪行为分析系统，实现数据的存储、处理、分析和展示。
4.利用数据挖掘技术进行犯罪行为预测和趋势分析，提供给相关部门参考。
5.最终实现一个能够全面、准确地反映犯罪情况的犯罪行为分析系统，并提出相应的改进措施。
三、任务要求：
1.队员需要熟悉数据挖掘相关技术，具备相关的编程能力和分析能力。
2.需要收集大量真实的犯罪数据，并进行清理和整理。
3.在开发过程中注意代码的可读性和可维护性。
4.任务完成后需要提交详细的报告，并做出系统演示。
5.要求队员积极配合，倡导团队合作精神，共同完成任务。
四、参考资源：
1.数据集：
（1）美国国家犯罪记录局（FBI）提供的犯罪数据库；
（2）中国警方公开数据。
2.软件和工具：
（1）Python程序语言；
（2）Scikit-learn机器学习库；
（3）DjangoWeb框架。
五、参考文献：
1.Han,J.,Kamber,M.和Pei,J.(2011).数据挖掘概念与技术[M].机械工业出版社.
2.Zhang,J.,Tao,D.和Li,X.(2017).基于数据挖掘的犯罪行为分析[M].电子工业出版社.
3.Witten,I.H.,Frank,E.和Hall,M.A.(2016).数据挖掘知识发现导论[M].人民邮电出版社.
六、时间安排：
本项目计划为期两个月，具体任务和时间安排如下表所示。
任务|时间
---|---
确定项目主题和任务书|1天
收集和整理数据|15天
数据预处理和特征提取|5天
数据分析和挖掘|20天
构建犯罪行为分析系统|15天
撰写报告和整理成果|10天
系统演示|2天
七、评估标准：
1.数据集的采集和整理情况得分占比10%。
2.数据预处理和特征提取情况得分占比20%。
3.数据分析和挖掘情况得分占比30%。
4.系统实现情况得分占比20%。
5.报告和成果质量得分占比10%。
6.演示表现得分占比10%。
注：总分100分，85分及以上为优秀，70-84分为良好，60-69分为及格，60分以下为不及格。
八、参与人员：
XXX、XXX、XXX、XXX。
九、项目负责人：
XXX。
十、其他说明：
本任务书由项目负责人制定并组织实施，如有任务变更将及时通知所有参与人员。