网格空间资料探勘应用于犯罪预测之研究

台湾警察机关自1970年代起陆续将各项警政资料,包括治安、交通、犯罪侦查等相关数据建立信息系统,目前已累积数量庞大的治安大数据。善用信息科技强大的数据处理、统计分析及探勘功能,挖掘隐藏于大数据的知识,以提供决策所需的辅助信息,不但有助于掌握问题及研拟因应作为,而且经由趋势分析与模式归纳学习,更可以进一步预测未来,作为规划因应方案的参考。此项研究搜集整理台湾新北市刑案记录数据,运用网格分析法,定义网格毒品犯罪形态特征及设计毒品犯罪预测向量,并以数据探勘软件套件进行犯罪预测实验。结果显示,以网格分析方法及大数据探勘预测犯罪之平均效能,明显优于传统运用经验法则的犯罪预测方法。