犯罪是社会和刑事司法组织面临的最持久和最棘手的现象之一,它对经济、健康、教育和人身安全等诸多领域造成巨大影响。近年来以机器学习（ML）、深度学习和数据挖掘为代表的技术发挥了重要作用,主要帮助和支持执法机构在许多方面打击犯罪。然而现在所面临的一个主要挑战是犯罪数据的快速增长,以及如何准确有效地对其进行分析和可视化,从而帮助专家更好地理解和发现犯罪模式,并引导他们做出更好的决策,打击犯罪,减少犯罪的发生。此外,如何准确预测短期和长期犯罪趋势的可能性将对执法机构和警察部门大有裨益。这将有助于制定计划和决策,并有效地部署资源。为了解决上述问题,本研究给出一些新颖的可视化方法,可以帮助执法机构更好地理解和检测犯罪模式,还提出一种使用XGBoost、Light GBM和Cat Boost更有效地预测犯罪趋势的方法。因此,本研究所做的工作可以帮助执法机构打击犯罪,减少其发生。本研究工作的主要贡献总结如下:（1）犯罪数据可视化的应用研究本研究给出一些新颖的2维和3维可视化方法,如散点极坐标图、三维散点图和犯罪地图,能够以简单的方式表示大型犯罪数据,从而更好地理解和帮助检测犯罪模式。该方法应用于美国芝加哥、旧金山和洛杉矶三个城市的三个真实犯罪数据集。芝加哥犯罪数据集包含2010-2019年期间的2 972 729条犯罪事件记录,旧金山数据集包含2008-2017年期间的1 419 582条记录,洛杉矶犯罪数据集包含2010-2019年期间的2 068 089条记录。为了揭示和了解这三个城市的犯罪模式,本研究实施了一系列调查探索、分析和可视化技术,已发现一些有趣且隐藏的模式和关联,比如芝加哥的犯罪是季节性的,犯罪在所有年份的特定月份都会增加和减少,某些犯罪在特定的时间和地区也会增加和减少。（2）基于梯度提升模型的犯罪趋势预测使用三个高效的梯度提升模型,即e Xtreme Gradient Boost（XGBoost）、Light Gradient Boosting Method（Light GBM）和Categorical Boosting（Cat Boost）,以及Prophet模型来预测美国三个城市芝加哥、旧金山和洛杉矶的短期（一年）和长期（5年）犯罪趋势。为了提高梯度提升模型的性能以获得更好的预测精度,采用Optuna优化框架,该框架采用最先进的超参数采样算法,如树状结构的Parzen估计器（TPE）,用于自动调整模型的主要超参数。然后采用Pandas Datetime Index类从犯罪数据中提取时间序列特征。在长期犯罪趋势预测中,数据被分为两半,即5年的训练集和5年的测试集;而在短期趋势预测中,训练集根据年数被分为不同的体积（9、7、5、3、2、1）,以确定训练集的最佳体积,使预测短期犯罪趋势（一年）的准确性最佳。为了评估模型的性能,使用三个指标:均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）和相关系数。预测结果显示,改进后的梯度提升模型XGBoost、Light GBM和Cat Boost在长期和短期犯罪趋势预测方面都优于Prophet模型,而XGBoost的表现略优于Light GBM和Cat Boost模型。在速度方面,Light GBM的表现最快,而Prophet模型的表现最慢。对于确定最佳的训练数据量,使预测短期犯罪趋势的准确性最佳,结果显示,使用9年的训练集与1年的训练集,模型的性能没有明显的差异。因此,本研究认为,短期犯罪趋势预测不需要大量的训练数据（很长一段时间）,在这种情况下,增加训练数据有时是无用的,可能会对性能产生负面影响,（1-3）年的数据可以足够预测短期犯罪趋势（一年）。