赛题目的：

1. 网络犯罪的全球分布：分析网络犯罪在全球的分布情况，识别高发区和低发区。
2. 网络犯罪的成功与失败：探讨网络犯罪在不同地区的成功率和挫败率。
3. 网络犯罪的报告与起诉：分析网络犯罪的报告率和起诉率，识别存在的问题。
4. 政策与犯罪分布的关系：研究不同国家的网络安全政策与网络犯罪分布之间的关系，找出有效的政策元素。
5. 人口统计数据的影响：分析人口统计数据（如互联网普及率、财富、教育水平等）对网络犯罪分布的影响。
6. 政策制定的建议：基于上述分析，为国家政策制定者提供数据驱动的建议。

问题一.

问题分析

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
import geopandas as gpd
import geoplot as gplt

# 模拟数据
np.random.seed(42)  # 设置随机种子以确保可重复性

# 创建国家列表
countries = ['United States', 'China', 'India', 'Russia', 'Brazil', 'Germany', 'Japan', 'France', 'United Kingdom', 'Italy']
# 创建城市列表（每个国家随机生成1-5个城市）
cities = []
for country in countries:
    num_cities = np.random.randint(1, 6)
    for i in range(num_cities):
        cities.append(f"{country} City {i+1}")

# 生成随机犯罪数据
crime_counts = np.random.poisson(lam=100, size=len(cities))  # 泊松分布模拟犯罪次数

# 创建DataFrame
data = pd.DataFrame({
    'country': [city.split()[0] for city in cities],
    'city': cities,
    'crime_count': crime_counts
})

# 数据预处理
data = data.dropna()  # 去除缺失值
data['crime_count'] = data['crime_count'].astype(int)  # 确保犯罪数量为整数

####------------3.2 GIS可视化------------
##### 使用geopandas和geoplot绘制全球网络犯罪分布图。

# 加载世界地图数据
# world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))
world = gpd.read_file('/workspace/ywj/code/mathmodel/F/1/110m_cultural/ne_110m_admin_0_countries.shp')
print(world.head())
# 合并数据
world = world.merge(data, left_on='SOVEREIGNT', right_on='SOV_A3', how='left')
world = world.fillna(0)  # 填充缺失值为0

# 绘制全球网络犯罪分布图
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(15, 10))
gplt.choropleth(
    world, hue='crime_count', cmap='Reds', legend=True, ax=ax
)
ax.set_title('全球网络犯罪分布图', fontsize=16)
plt.savefig('全球网络犯罪分布图.jpg')

####--------------使用K-means算法识别高发区和低发区。--------------------
# 提取用于聚类的特征
X = world[['crime_count']]

# 应用K-means聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)
world['cluster'] = kmeans.fit_predict(X)

# 绘制聚类结果
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(15, 10))
gplt.choropleth(
    world, hue='cluster', cmap='viridis', legend=True, ax=ax
)
ax.set_title('网络犯罪聚类分析结果', fontsize=16)
plt.show()

问题解答

问题二.

问题分析

问题解答

问题三.

问题分析

问题解答

赛题翻译：