Анализ базы данных не раскрытых особо тяжких преступлений

Для своего исследования я выбрал данные о количестве нераскрытых особо тяжких преступлений, зафиксированных в различных регионах и субъектах Российской Федерации. Источником информации выступает открытый портал crimestat.ru, предоставляющий данные в формате XML.

Анализ подобной статистики имеет прикладную ценность: он позволяет выявить региональные особенности в раскрываемости тяжких преступлений и может быть использован для повышения эффективности работы правоохранительных органов и органов государственной власти.

В процессе анализа я использую визуализацию данных — в частности, строю круговые и линейные диаграммы, чтобы представить информацию более наглядно и облегчить её восприятие.

1. Загрузим XML-файл

2. Преобразуем XML в таблицу

3. Отфильтруем данные за 2020 год

4. Построим столбчатую диаграмму

Для визуализации был применён инструмент matplotlib.pyplot, с помощью которого я построил столбчатую диаграмму. Она отобразила топ-15 регионов с наибольшим числом нераскрытых особо тяжких преступлений. Региональные значения были отсортированы по убыванию, чтобы акцентировать внимание на наиболее проблемных субъектах Российской Федерации.

1. Преобразуем XML в таблицу

2. Отфильтруем по 2020 году и объединим

3. Создадим круговую диаграмму по топ-10 регионам + "Прочие"

Для построения самой круговой диаграммы я использовал библиотеку matplotlib.pyplot, указав формат отображения долей (autopct='%1.1f%%'), начальный угол (startangle=140) и обеспечив равномерное распределение сегментов (plt.axis('equal')). В результате получилась визуализация, которая показывает вклад каждого региона (в том числе группы «Прочие») в общее количество нераскрытых особо тяжких преступлений за выбранный год.

1. Преобразуем XML в таблицу

2. Выберем регионы для анализа

3. Построим линейную диаграмму