Een ogenblik geduld aub, op dit moment wordt uw cv geüpload,
dit kan tot 15 seconden duren.

Big data inzetten voor woninginbraak voorspeller

Door: Nanda Mooij
Big data inzetten voor woninginbraak voorspeller

Ik ben Nanda Mooij en ik ben sinds april trainee Business Analytics & Data Science bij de gemeente Utrecht binnen de afdelingen onderzoek en veiligheid. De grootste opdracht waar ik momenteel mee bezig ben is het ontwikkelen van een woninginbraakvoorspeller en autokraakvoorspeller door middel van big data.

Woninginbraakvoorspeller

Eerder heeft de gemeente Utrecht al een woninginbraakvoorspeller ontwikkeld met behulp van big data. Deze ben ik nu met de hulp van onder andere de politie aan het perfectioneren. Tevens houd ik me bezig met het ontwikkelen van een model voor autokraak. Ik werk daarbij regelmatig samen met de politie, De politie Amsterdam zijn met hun CAS (Criminaliteits Anticipatie Systeem) namelijk pioniers op dit gebied. De voorspellers voor de gemeente Utrecht zullen worden ingezet door de afdeling veiligheid voor een betere planning en inzet van toezichthouders in de stad. Hierbij zetten we verschillende big data technologieën in.

Verschillende databestanden van de gemeente en politie

De voorspellingsmodellen voor de gemeente ben ik in R aan het ontwikkelen met behulp van veel verschillende databestanden van de gemeente en de politie. Een groot deel van de tijd ben ik bezig geweest met het prepareren en samenvoegen van de data en uiteindelijk heb ik verschillende regressie modellen gepast op de data. We hebben momenteel al een “tussentijds” model vergeleken met het model dat wordt gebruikt voor het CAS van de politie. Gelukkig leken ze erg op elkaar!

Het voorspellingsmodel perfectioneren

Momenteel ben ik bezig om hier en daar het voorspellingsmodel nog meer te perfectioneren zodat ons model uiteindelijk even goed of zelfs beter werkt dan die van de politie! Een soort wedstrijd dus; we noemen het hier dan ook “de battle”. Er hebben al meerdere gemeentes in Nederland interesse getoond in dit voorspellingsmodel en de methode waarop de data tot stand komt, dus er zal veel samenwerking komen tussen gemeentes op dit gebied.

Database voor de afdeling Veiligheid

Verder ga ik binnenkort beginnen met het maken van een database voor de afdeling veiligheid waarin alle (externe) bestanden gekoppeld komen te staan die onder andere nodig zijn voor de woninginbraak en autokraak voorspellers. Ook moet uiteindelijk het één en ander worden geautomatiseerd (opschonen van bestanden en in de database zetten); hopelijk heb ik nog de kans om hieraan mee te helpen.

Big data tools

Kortom, ik heb in korte tijd al heel veel geleerd over big data tools, data analytics, R, regressie modellen, het samenvoegen van big data en over de gemeente Utrecht zelf natuurlijk. Hopelijk ga ik nog veel meer leren tijdens dit traineeship!

Ben jij geïnteresseerd in een traineeship big data om als trainee big data aan de slag te gaan? Kijk dan op: www.trainee.nl naar het traineeship Business Analytics & Data Science!

Reacties

Geef een reactie

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *

Bekijk de vacatures