Les données sur la criminalité ont deux dimensions spécifiques : géographique et temporelle (les crimes se produisent dans différents endroits et à différents moments). Des ensembles de données supplémentaires fournissent d’autres informations sur la météo, le quartier et les transports publics qui peuvent avoir un impact sur le modèle final. Tous les points du temps et de l’espace ne sont pas également susceptibles d’être le théâtre d’un crime, mais l’apprentissage automatique peut exploiter ces données pour aider à comprendre les facteurs qui contribuent à la criminalité historique et même à prédire les crimes futurs.