Análise exploratória de dados de indicadores criminais nos municípios do estado de São Paulo: tendências, correlações e desigualdades regionais - Silva, Ranielly Aparecida da [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2025)
Esta dissertação propõe uma análise exploratória aprofundada da dinâmica criminal nos municípios do estado de São Paulo, no período compreendido entre 2017 e 2024. Reconhecendo a complexidade do fenômeno da criminalidade e sua distribuição no território paulista, o estudo busca identificar padrões espaço-temporais e investigar a relação entre as ocorrências criminais e fatores socioeconômicos. A pesquisa fundamenta-se em uma abordagem de ciência de dados, integrando e pré-processando um conjunto robusto de dados reais provenientes de fontes como a Secretaria da Segurança Pública de São Paulo e o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Os dados apresentam ocorrências mensais tipificadas em 9 classes, além de agregar informações como população estimada, área, densidade demográfica, Índice de Desenvolvimento Humano Municipal e Produto Interno Bruto dos 645 municípios do estado de São Paulo. O pré-processamento incluiu a seleção do período temporal, a integração das bases, a criação de variáveis derivadas, e a estruturação dos dados para as análises. Metodologicamente, a abordagem desenvolvida emprega estatística descritiva, análises de correlação, e análise de dados espaciais e temporais, que são representados através de tabelas, gráficos e mapas, para melhor explorar tendências, distribuições e associações das variáveis estudadas. Os resultados revelam que a criminalidade no estado de São Paulo não se distribui de forma homogênea, apresentando concentrações espaciais significativas que persistem ao longo do tempo. A análise evidencia a dependência espacial dos crimes, onde a criminalidade em um município influencia seus vizinhos, e demonstra a correlação entre os indicadores criminais e os fatores socioeconômicos, mostra ainda o efeito da pandemia COVID-19 no contexto criminal. As visualizações geradas fornecem insights importantes sobre a dinâmica dos crimes, facilitando a compreensão dos padrões e a identificação de áreas de maior vulnerabilidade, contribuindo, desta forma, para o aprofundamento do conhecimento sobre a criminalidade no estado de São Paulo. Os achados podem subsidiar a formulação de políticas públicas de segurança mais localizadas e eficazes, promovendo uma intervenção mais estratégica e baseada no perfil específico de cada território.

This dissertation proposes an in-depth exploratory analysis of criminal dynamics in municipalities in the state of São Paulo, from 2017 to 2024. Recognizing the complexity of crime occurrences and their distribution across the territory, the study identifies temporal patterns and investigates the relationship between crime occurrences and socioeconomic factors. The research is based on a data science approach, integrating and preprocessing a robust set of real data from sources such as the São Paulo Public Security Secretariat and the Brazilian Institute of Geography and Statistics. The data include monthly occurrence numbers for nine types of crimes, estimated population, area, demographic density, Human Development Index and Gross Domestic Product for the 645 municipalities in the state of São Paulo. Preprocessing included selecting the time period, integrating the databases, creating derived variables, and structuring the data for analysis. Methodologically, it employs descriptive statistics, statistical analysis, and spatial and temporal data analysis, represented through tables, graphs, and maps, to explore trends, distributions, and associations among variables. The results reveal that crime in the state of São Paulo is not distributed atmospherically, presenting significant spatial concentrations that persist over time. The analysis highlights the spatial dependence of crime, where crime in one municipality influences its neighbors, and demonstrates the interplay between crime indicators and socioeconomic factors. It also highlights the impact of the COVID-19 pandemic on crime. The visualizations obtained provide important insights into crime dynamics, facilitating the understanding of patterns and the identification of areas of greatest vulnerability. This contributes to a deeper understanding of crime in São Paulo, offering a detailed, evidence-based diagnosis. The findings support the formulation of more localized public security policies and can be effective, promoting more strategic interventions based on the specific profile of each territory.
Exploratory data analysis of criminal indicators in municipalities of the state of São Paulo: trends, correlations and regional inequalities
Keywords: Ciência de dados; Criminalidade; Análise exploratória; Data science; Crime; Exploratory analysis