大数据背景下智慧公安的发展策略

Data Base Technique ?

数据库技术Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程? 157【关键词】大数据 公安工作 信息化水平

随着信息化程度的加深，大数据已经广

泛应用到各个领域，如城市规划、学校教育、

金融、电商平台、通讯等等。与大数据相关的

科学技术与应用也得到了国家和各级政府的支

持和一些经济学专家的关注。但由于大数据目

前在公安系统中的应用还不成熟，尤其是各地

市经济环境差距较大，信息化水平参差不齐，

因此给公安的工作带来了新的机遇和挑战。

1 大数据时代的特征

大数据是指在移动互联网公司的日常运

营中生成，累积的用户网络行为数据。它是在

海量的信息数据和数据类型中逐渐衍生出来

的。大数据之“大”，并不单单是表面的大，

它还可以迅速捕捉到许多有价值的信息给予参

考。大数据可以从数据量大、数据多样化、数

据价值密度低等四个方面来体现。

1.1 数据量大变化快

数据量大是大数据最基本的特征，随着

网络技术的发展，网民的数量在不断地扩大，

用户可以非常便捷的获得想要的信息，而且用

户在点击、浏览、下载、分享这一过程中又会

产生大量的数据，这就使海量的信息数据聚集

在一起。随着时间的推移数据的规模会越来越

大、更新频率会越来越快。

1.2 数据的类型多样化

与传统结构化数据不一样，在信息爆炸

的同时，也会根据不同的需求出现一些新的数

据类型。在互联网与传播媒介迅速发展的前提

下，一些没有形成完整结构的数据会大量涌现，

例如：网络链接、音视频流媒体数据、地理定

位信息等等。

1.3 较低的数据价值密度

以电子监控视频为例，要想在监控视频

拍到的画面中得到犯罪嫌疑人的体貌特征，就

得在大量的视频中找到能够利用的线索，这其

中虽然只有一两秒的画面可以提供线索，但这

一两秒的利用价值却是非常高的。因此在大数

据面前的数据价值密度就会很低。

1.4 数据处理具有较高的时效性

在这个瞬息万变的互联网时代，数据的

传播速度飞快，这就需要对数据进行及时的处

理和分析，否则它的价值就会大大降低。

2 大数据对公安工作的推动作用大数据背景下智慧公安的发展策略

文/李健财1,2

在大数据面前，公安机关可以全面的整合大量有价值的信息，对其进行深入的处理、发掘从而找到这个事态发展的客观规律，为预防打击犯罪、提高公安的工作效率、建设智慧公安提供强有力的支持。2.1 推动了公安数据信息的传递与共享随着公安系统信息化进程的不断深入，各地公安系统已建立起初步的信息存储系统和业务系统，如户籍信息、违法犯罪信息、房产登记信息、机动车相关信息等，大量的信息汇集到公安系统的数据库。在传统的条件下地域和技术的限制使得这些数据只能在小范围应用。在大数据的背景下，可以实现数据与数据之间的共享，打破了传统的公安工作时空的限制，如：国家的“天网行动”，利用信息共享公安机关可以跨区域跨国界查询跟踪在外潜逃人员，这样既节省了大量的警力同时也提高了打击犯罪的战斗力。2.2 推动侦察能力的提升，有效应对高科技犯罪计算机网络技术的飞速发展，给一些高智商、跨国的犯罪可乘之机。 新技术是把双刃剑，带来便利的同时也给高科技犯罪提供了更加先进的技术手段和方法。这种高科技犯罪闪得快、隐藏深、波及范围广，这就给广大网警办案带来了巨大的困难，如电信诈骗、网络犯罪等。大数据在公安系统的应用可以体现在利用犯罪分子在网络上所留下的痕迹如：网络浏览、链接的点击、网络住宿登记、视频监控画面等等，这些数据可以为公安所用，为案件的侦破提供有价值的线索，节省了警力物力，有效打击高科技犯罪。2.3 推动公安情报工作建设在传统的公安情报工作中，人力是搜集情报的主要支撑。单单依靠人力搜集情报会有很大的局限性，会出现一些情报的不及时性等。大数据时代，通过各类前置的智能感知设备，公安机关可以收据大量的实时社会运行数据，并根据海量的信息，找出其中的关联性，从而找出事态发展的趋势，以此来为警务工作服务，从而能够更好的预防 犯罪，维护社会的稳定与和谐。3 目前公安工作存在的与大数据时代不相适应的情况大数据的应用给公安工作的开展带来了巨大的进步空间，但同时也存在一些与大数据发展脱节的情况。因此我们要正确认识与分析这些情况，找出解决问题的方案，从而更好地推动智慧公安建设。3.1 思维观念落后，经验主义盛行受限于各地经济环境以及信息化发展的差异，因所处的时代和受教育的程度不同，一些民警对大数据的认识还是不到位，思维还停在原来人海战术的管理理念，靠经验主义办事。这就会造成对数据的选择与应用不准确，不能把握事物之间的联系，也就发现不了一些新的

有价值的情况。3.2 数据信息采集薄弱，共享程度低，系统不完善大量信息只是简单地汇聚到一起，数据没有进行深度的治理，从而忽略了信息的质量；同时，由于各地的信息化程度不同，导致信息共享的范围存在壁垒，从而影响了数据信息的有效使用。3.3 数据的处理能力和挖掘水平低大数据时代的核心不是数据本身而是能对其进行有价值的分析和利用，深度的数据挖掘才能充分用好数据。在公安系统的日常工作中，对信息的分析与处理很少，虽然目前建设了一批应用系统，但大多集中在查询这一方面，在数据的深度挖掘、关联性分析和模型比对应用上仍缺失严重，使得数据的利用价值大大降低。4 大数据背景下智慧公安的发展策略4.1 转变观念，适应智慧公安的需求公安机关必须适应大数据的发展需求，立足“数据文化”思维，加强对大数据知识的宣传力度，可以请行业专家进行宣讲，提高民警的大数据意识。加强公安技能培训，提高全警的大数据应用水平，推动智慧公安建设。4.2 从质量把关，提高数据的水平对于公安工作来讲提供的数据越多对于案件的分析与处理越有利，这往往导致数据只注重数量不注重质量。公安机关一要建立数据采集规范制度和监督系统，固本强基做好基础信息的采集工作。二要加强与其他部门的合作，将各部门资源进行整合与利用，毕竟单靠公安的力量来收集的数据是有限的。4.3 强化大数据系统的深度应用水平大数据的关键不在收集而在分析，从而实现数据的价值。数据价值的高低由数据的应用水平来决定。传统的数据处理软件已经不能满足大数据的处理需求。（1）要开发多种科学可行的方法，拥抱互联网，以互联网思维深度应用数据；（2）加强国际交流与合作，学习国外先进的技术和经验。作者简介李健财（1984-），男，广东省广州市人。硕士在读。高级工程师。研究方向为针对公安行业开展GIS 工程、大数据分析挖掘、云计算应用及信息安全等领域的应用系统开发和管理工作。作者单位1.航天精一（广东）信息科技有限公司 广东省广州市 5106652.南昌大学信息工程学院 江西省南昌市 330031

大数据背景下数据挖掘技术的应用

《计算机科学与技术前沿》 课程论文 大数据背景下数据挖掘技术的应用 2016年1月7日 题目 学院 学号 姓名 指导老师 日期

大数据背景下数据挖掘技术的应用 摘要 当今社会是一个信息化社会的时代，同时又是一个大数据时代。随着互联网、物联网、云计算和人工智能等信息技术和计算机产业的不断发展和进步，使得数据的处理成为一个亟待解决的问题。因此在大数据的背景下,如何高效地从大量包含有用数据的库获得有用信息已成为企业和科研工作重点关注的点，而这一工作涉及的关键技术就是数据挖掘技术。总得说，数据处理的需要既给数据挖掘技术带来了机遇，于此同时带来了一系列的挑战。 本文分别从企业、图书管理和情报学领域三个方面阐述数据挖掘技术的应用，同时对它的发展现状、存在的问题和未来的发展趋势进行了一些阐述，从而加深了对数据挖掘技术的理解，以便更好地了解数据挖掘在各个领域的应用，最后对数据挖掘技术的应用进行一个整体的总结。 【关键字】：大数据；数据挖掘；数据挖掘的应用

Application of data mining technology in the context of data Abstract Today is the age of information society,but it is also an age of big data．With development and progress of information technology and the computer industry which include the Internet, the Internet of things, cloud computing and artificial intelligence, data processing has become an urgent problem．Therefore,in the context of big data,how to get useful information from a large library of useful data have become focuses of enterprises and scientific and research work．The work involved is the key technology of data mining．In General spedking, data processing needs for data mining technology, and at the same time poses a series of challenges． The paper aims to account the development present situation,existing problems,and developmenttrend in the future based on companies,library management and the field of information science development,so as to enhance understanding of the data mining technology ,to better understand data mining applications in various fields,and to draw an overall summary of the application of data mining technology． 【Key words】：Large amounts of data；Data mining；Application of data mining

大数据时代下可能出现的工作变化

大数据时代下可能出现的工作变化 在当今信息时代，以计算机类智能设备和互联网系统为典型代表的信息大爆炸和大数据经济一触即发，人与人，以及人与物，物与物之间互相关联。未来教育在互联网等技术的作用下变得越来越多样化和终身化；未来学习越来越个性化；未来的教师由知识的二传手到质疑创新精神的引路人，相应的能力要求也需要与时俱进。大数据、互联网等技术必然带来教育体系的变革。互联网等信息技术从最初作为教育信息工具的使用到扩散整个教学系统成为变革的内动力，带来了教育的新期待，站在以互联网为代表的新技术时代潮流尚，教师教育也要顺势而为，思考在教育变革的大浪潮中教师如何进行角色重塑和专业成长。 一、大数据时代教育系统性变革的内外动力 （一）教育系统变革的外动力 以互联网为代表的信息技术推动了教育教学所处的外部生态环境，使教学系统与整个社会大系统之间的相互关系发生了变化。一方面，社会历史变迁对教育教学提出了变革的新要求；另一方面，科技进步为教育教学的变革提供了新手段。这两个方面叠加在一起，构成了推动教育教学变革的外部动力。 教育教学的变革主要反映在对人才的需求上和信息社会对个性化人才的需求之上。个性化、定制化、网络化生产的家庭工厂将取代庞大的规模化工厂。这种新型的数字化制造模式和发展模式，需要大量的适合信息时代的高素质人才。为了适应新形势发展的需要，教育迫切需要回归到“个性化”之路。未来教育在互联网和大数据的作用下变得越来越个性化，学习者对教育的选择多样化和定制化。以互联网和大数据为代表的新技术是教育变革的技术推动力量。“微学位”、数字化学校和数字化课程、反转式课堂、游戏化学习、互动式新型媒体技术等全新教育模式的出现预示着互联网时代的教育将实现教育从教学内容到教育方式的全方位的转变。互联网推动整个教育教学的范式转变与流程再造，互联网时代教育的变革正源于外部动力和内部动力的共同作用。 （二）教育系统变革的内动力

大数据产业在中国区域建设及重点应用领域发展分析

官网：https://www.wendangku.net/doc/894227026.html, 大数据产业在中国区域建设及重点应用领域发展分析 产业规划园区规划产业市场研究及运营战略一体化服务商 中机产城规划设计研究院 CHINA MACHINERY MARKETING ACADEMY 官方网站：产业规划https://www.wendangku.net/doc/894227026.html,/ 版权声明：该报告知识产权归中机产城规划设计研究院所有，未经允许，不得擅自篡改、挪用、从事盈利性宣传活动，违者将追究法律责任。

官网：https://www.wendangku.net/doc/894227026.html, 一、紧跟浪潮捕捉热点──"数据中 国"建设初探 中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要（简称"十三五"规划（2016－2020年））中提出："实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享"。作为"'十三五'十四大战略"之一的"国家大数据战略"，我国《大数据产业"十三五"发展规划》也正在紧张制定中。"十三五"期间，大数据领域必将迎来建设高峰和投资良机。 大数据的特征 大数据产业发展历程 目前，我国大数据产业正处于高速发展期，多种商业模式得到市场印证，新产品和服务不断推出，细分市场走向差异化竞争。

官网：https://www.wendangku.net/doc/894227026.html, 在全球七大重点领域内（包括教育、交通、消费、电力、能源、大健康以及金融），大数据的应用价值预计在32200-53900亿美元之间。 全球七大重点领域大数据应用潜在价值2011-2018年中国大数据产业营收规模及增速 大数据时代的挑战 二、高屋建瓴深入分析──大数据 领域深入剖析 产业链 大数据产业链由以数据产品为中心的纵向结构与以大数据技术为中心的横向结构结成一个"T"型价值链结构。

大数据背景下的数据库技术研究_张宇航

180 ?电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering 数据库技术 ? Data Base Technique 【关键词】大数据 键值存储 Bigtable 云数据库 1 引言 在大数据时代背景下，大数据一个定性的描述：是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。当今“大数据”一词的重点其实已经不仅在于数据规模的定义，它更代表着信息技术的发展进入了一个新的时代，代表着爆炸性的数据信息给传统的计算技术和信息技术带来的技术挑战，代表着大数据处理的新技术和方法，也代表着大数据分析和应用所带来的新的发展机遇。本文从大数据的背景出发，研究数据库的存储模型，数据模型，编程模型等问题以及讨论数据库技术的未来研究方向。 2 大数据概念 2.1 大数据的特性 学术界通常用4个V(即V olume 、Variety 、Value 、Velocity)[1]来概括大数据的特征。 （1）V olume 指数据体量巨大。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB ，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB 。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB 量级，而一些大企业的数据量已经接近EB 量级。 （2）Variety 指数据类型繁多。类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日 大数据背景下的数据库技术研究 文/张宇航 志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这 些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。 （3）Value 指价值密度低。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一二秒。 （4）Velocity 指处理速度快。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC 的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB 。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。2.2 大数据的影响 大数据决策成为一种新的决策方式。依 据大数据进行决策，从数据中获取价值，让数据主导决策，是一种前所未有的决策方式，并正在推动着人类信息管理准则的重新定位。随着大数据分析和预测性分析对管理决策影响力的逐渐加大，依靠直觉做决定的状况将会被彻 底改变。 大数据开发推动新技术和新应用的不断涌现大数据的应用需求，是大数据新技术开发的源泉。借助这些创新型的大数据应用，数据的能量将会层层被放大。2.3 大数据典型应用案例2.3.1 梅西百货的实时定价机制 根据需求和库存的情况，该公司基于SAS 的系统对多达7300万种货品进行实时调价。 2.3.2 沃尔玛的搜索 这家零售业巨头为其网站https://www.wendangku.net/doc/894227026.html, 自行设计了最新的搜索引擎Polaris ，根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney 说。2.3.3 PredPol Inc. PredPol 公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到 500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。 3 键值存储 传统的关系型数据库中的利用二维表数据模型存储格式化的数据结构，每个元组的字段组成相同，数据库会为每个元组分配所有的字段，这样便于表与表之间的操作，但是，它 也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。它难以满足如下的高要求： （1）对数据库高并发读写的需求；（2）对海量数据的高效率存储和访问的需求； （3）对数据库的高可扩展性和高可用性的需求 为了解决这类问题，非关系型数据库（NoSQL 存储）应运而生，它以键值对存储，结构不固定，每一个元组可以有不同的字段，并且可以根据需要增加一些独有的键值对，它不局限于固定的结构，这样可以减少一些时间和空间的开销。键值对存储，简称KV 存储，是NoSQL 存储的一种方式。它的数据按照键值对的形式进行组织，索引和存储。KV 存储非常适合不涉及过多数据关系业务关系的业务数据，同时能有效减少读写磁盘的次数，比SQL 数据库存储拥有更好的读写性能。 G o o g l e 的B i g Ta b l e 、A m a z o n 的Dynamo 等都是是非常成功的NoSQL 实现。Membase ，MongoDB ，Cassandra ，BeansDB ，Redis 等开源的NoSQL 体系也得到了广泛认同。 键值存储机制采用键值对形式存储，值可以是任意不定长数据。如图1所示。 kv 存储采用0、1目录的方式管理历史数据和更新数据，假设当前的更新数据目录和历史数据目录都为0目录，在合并时，最新历史数据写到1目录，同时更新数据开始写在1目录。注意的是，需要对更新数据目录和历史数据目录的当前0、1目录进行维护。 通常情况下，更新数据使用Memtable 存储，历史数据使用SSTable 结构存储。这样快 <<下转181页 图1：kv 存储的合并 图2：BigTable 数据模型实例

我国大数据产业分布

我国大数据产业分布 我国大数据产业集聚区主要位于经济比较发达的地区，北京、上海、广东是发展的核心地区，这些地区拥有知名互联网及技术企业、高端科技人才、国家强有力政策支撑等良好的信息技术产业发展基础，形成了比较完整的产业业态，且产业规模仍在不断扩大。 除此之外，以贵州、重庆为中心的大数据产业圈，虽然地处经济比较落后的西南地区，但是贵州、重庆等地依托政府对其大数据产业发展提供的政策引导，积极引进大数据相关企业及核心人才，力图占领大数据产业制高点，带动区域经济新发展。 我国大数据区域分布图 京津冀地区依托北京，尤其是中关村在信息产业的领先优势，培育了一大批大数据企业，是目前我国大数据企业集聚最多的地方。不仅如此，部分数据企业扩散了到天津和河北等地，形成了京津冀大数据走廊格局； 珠三角地区依托广州、深圳等地区的电子信息产业优势，发挥广州和深圳两个国家超级计算中心的集聚作用，在腾讯、华为、中兴等一批骨干企业的带动下，珠三角地区逐渐形成

了大数据集聚发展的趋势； 长三角地区依托上海、杭州、南京，将大数据与当地智慧城市、云计算发展紧密结合，吸引了大批大数据企业，促进了产业发展。上海发布《上海推进大数据研究与发展三年行动计划》，推动大数据在城市管理和民生服务领域应用。 大西南地区以贵州、重庆为代表城市，通过积极吸引国内外龙头骨干企业，实现大数据产业在当地的快速发展。2013年起，贵州市率先把握大数据发展机遇，充分发挥其发展大数据产业所独具的生态优势、能源优势、区位优势及战略优势等四大优势，抢占先机率先启动首个国家大数据综合实验区、国家大数据产业集聚区和国家大数据产业技术创新实验区；率先建成全国第一个省级政府数据集聚共享开放的统一云平台；率先开展大数据地方立法，颁布实施《贵州省大数据应用促进条例》；率先设立全球第一个大数据交易所；率先举办贵阳国际大数据产业博览会和云上贵州大数据商业模式大赛等。了解详情最后关于大数据就介绍到这里，如果大家还不明白的地方，请与网站的在线老师联系，在线老师会根据你的问题详细为你解答。点击咨询

大数据背景下的课堂教学改革

大数据背景下的课堂教学改革 随着信息技术的不断发展，大数据时代已经到来并且对社会生活的各个方面产生了深刻的影响。在经济迅速发展、信息化的当今社会，出现了能够形象、生动表现课程的“微课程”，这种课程容易变通、灵活性高且较为精简，这种新的课程教学是数字化不断发展的结晶，所以将这种“微课程”充分应用于信息技术教学中，有利于促进信息技术教学效果的优化。文章首先阐述了微课程的概念、特征、应用原则等基本理论知识，接着通过分析微课在高校信息技术教学中的应用，提出相应的策略。 一、用大数据技术营造良好的教学环境 （一）大数据 迈耶一舍恩伯格教授曾经指出，所谓的“大数据”是通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。这种巨大价值和深刻洞见是不同领域数据集之间数据的深度交叉关联，跨域关联是数据量的增加从量变到质变的飞跃，是发挥大数据价值的基础。“大数据”从字面说是数据量大.但是数量上的庞大无法看出“大数据”与以往“海量数据”、“超大规模数据”之间的区别。 对于如何对大数据进行具体的定义，目前来看还没有定论，目前的定义方式多种多样，但是基本都是从大数据特征，通过对其阐述和归纳给出其定义。在众多的定义中，广为采用的是著名的3V定义，也就是大数据的3个特点：多样性（variety）、规模性（volume）和高速性（velocity）。另外比较流行的4V定义则是在3V的基础上增加一个新的特性。目前，4V并没有一个统一的说法，一些著名的国际数据公司通过其自身研究提出大数据应该还具有第4个V特性，即Value特性。而IBM公司则认为真实性（veracity）也是大数据的一个重要特征。在维基百科上，人们通常可以查到的对于大数据的定义是：“大数据是指利用常用软件工具收集、管理和处理数据消耗的时间超过可容忍时间的数据集”。目前在大数据定义上很难达共识，不必固定于定义之中，即把握3V定义的基础上适当地考虑4V特性。笔者更倾向于的4V： 规模性（volume）、多样性（variety）、高速性（velocity）、价值性（value）。 （二）大数据的特点 通常所说的大数据，我们可以用前面定义中的4个V来表示，4个V分别是V olume，Variety，Value，Velocity，这四个方面可以用来概括大数据的特征。 首先，大数据的数据量是极其巨大的（V olume）。目前，人类产生的印刷材料的数据量是200PB （1PB=1000TB），而所有人类说过的话的数据量约为SEB （lEB=1000PB）。目前大多数数据存储容量为TB量级，而数据量较大的企业已

基于大数据的智慧公安系统研究

基于大数据的智慧公安系统研究 摘要：随着科技的不断发展，大数据时代的到来，公安系统融合大数据机制已 经成为顺应时代发展的必然趋势。大数据、云计算、物联网等新技术迅猛发展， 对公安信息化产生了深远而巨大的影响和作用。不仅仅能提升系统运行管理效率，也能融合云计算、物联网等技术的应用优势，为海量数据的协同管理奠定基础。 本文就大数据的智慧公安系统展开探讨。 关键词：大数据时代；智慧公安系统；整体框架 引言 大数据背景下，智慧公安建设是一项系统工程。它具有智能性、预测性、4V 性这3个性质特征。综合几方面情况看，大数据背景下，目前公安信息化和智慧 公安建设工作已经不能满足公安发展的需要，智慧公安建设面临的形势严峻，工 作任务繁重。公安机关应顺势而为，穹尽全力，积极投入到全警种全行业智慧公 安建设工作中去。 1基于大数据的智慧公安系统整体框架 所谓大数据，就是指具有海量性、高增长性以及多样化特征的信息结构，要 想将公安系统和大数据进行融合，就要建立全警种全行业信息管理机制，有效对 信息数据进行安全控制维护，从而一定程度上有效应用信息手段打击违法犯罪行为，为管控对象的全面预警管理和打击控制提供保障。为了进一步推进全警种全 行业基础性信息化发展进程，建立健全更加完整的常态化警务实战监督管控流程，就要整合智慧管控目标，确保相应工作都能按照标准化流程有序开展，且能提升 公安部门主动服务的发展能力，确保行业监管体系能为智慧公安系统框架结构的 建立创设良好的平台。基于此，要在大数据背景下建构具有打击力度以及防控严 密的管理模式，将智慧公安系统分为以下基础体系和层次结构。（一）基础体系。（1）从语义分析角度完善的管理数据信息系统体系，要对信息予以搜集和整理 汇总。（2）基于可信计算的安全保障管控结构。（3）从数据管理标准和管控要 求出发的规范化运行体系。（二）基础层次。要将大数据背景下智慧公安系统分 为五个基础性管控层次。（1）要建立大数据工程运行基础平台，也就是最基本 的计算机网络设备模式，要整合相关设备，以保证运行基础和物理环境的稳定性。（2）数据支撑平台层，在层次体系运行过程中，要完善安全认证过程，有效建 立公共数据交互系统，并且保证能应用系统的互操作管理模式，维护管理流程的 基本水平。（3）统一化的数据业务应用层，在平台和业务共同运行的应用层结 构中，数据采集过程要遵循相应的标准，确保能满足GAT543《公安数据元》中 的相关规定，有效提升数据应用的合理性和完整程度。（4）信息共享层，为了 保证数据应用的合理性和实效性，就要结合数据应用要求建立完整的数据交互共 享层，确保数据共享的及时性。（5）深度决策层，要将语义体系作为关键，整 合数据挖掘流程、数据对比分析流程、数据预警模式以及数据知识综合体系等， 从而辅助决策的制定，确保相应问题都能得到合理性评估和监督。（三）基础结构。在对大数据背景下智慧公安系统进行全面分析的过程中，也要对物理安全、 运行安全、信息对抗、数据安全以及内容安全予以判定，有效提升信息管理工作 的实效性，从而提升数据信息处理工序的合理性，要对信息的交换流程、显示过 程以及扩散体系进行保护，完善授权管理，并且一定程度上确保能维护信息获取

大数据在互联网经济发展中的应用Word版

大数据在互联网经济发展中的应用 【摘要】我们处于一个信息爆炸的时代，我们获取信息的速度和数量都是惊人的。应运而生的大数据便是这个时代最鲜明的特点事物之一。本文首先说明了大数据的特点，然后分析了互联网经济发展的现状，最后详细阐述了大数据在互联网经济发展中的应用。 【关键词】大数据；互联网经济；交易成本；交易效率 一、大数据的特点 （一）数据的总量巨大 大数据中的大就集中体现了它的这一特点。我们其实也可以通过自我的感知了解到现如今的互联网时代中信息数 据的巨大程度。 （二）数据的类型繁多 这个特点也是不难理解的。现在的数据类型不仅是文本形式，有图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据。 （三）数据时效性高 大数据要求快速处理，因为很多数据存在时效性。比如电商的数据，假如今天数据的分析结果要等到明天才能得到，那么将会使电商很难做出类似补货这样的决策，从而导致这些数据失去了分析的意义。

（四）数据分析较为复杂 在互联网时代，企业的业务需求更新的频率加快了很多，那么大数据的分析和处理模型必须灵活适应新的业务需求，这同时也就导致了其复杂性。 二、互联网经济发展的现状 互联网经济指人们在互联网上的经济活动的总和。互联网经济是随着信息网络化的发展而逐渐产生的一种经济现象。在互联网经济中，生产、交换、分配、消费等经济环节，主体的经济行为，获取经济信息，进行预测、决策甚至包括交易过程都严重依赖互联网络。互联网经济的主要特点表现在以下几个方面： （一）效率高 互联网经济中的交易大部分依靠互联网来进行，买卖双方无需见面，业务处理速度更快，并且几笔交易可以同时进行，无需按顺序排队。知名商业模式如阿里小贷，依托信用数据库，客户从申请贷款到发放有时只需要几秒钟，提高了工作效率。 （二）成本低 互联网经济中，买卖双方通过相应的网络平台自行完成商品的定价和交易，买方可以在开放、透明的平台上寻找自己需要的商品，卖方则可以避免开设经营场所的资金投入，降低运营成本，既带来了便利，同时也降低交易成本。

2020版大高考二轮复习：第17单元 区域经济发展

第十七单元区域经济发展 模拟精选题 (依据高考命题大数据软件分析，重点关注第3、4、7题) 一、选择题 (2016·山东省实验中学高三第三次诊断)比较劳动生产率是指行业产值占总产值的比重与行业就业人数占总就业人数的比重的比值。读我国S省区比较劳动生产率变化及其2009年产业产值结构图，完成1～2题。 1．下列四幅图中，最有可能表示S省区2009年产业就业结构的是() 2．比较劳动生产率的差异对劳动力的转移影响较大，比较劳动生产率差异越大劳动力转移人数越多。如果仅考虑比较劳动生产率，则S省区劳动力转移规模最大的方向可能是() A．第一产业－第二产业 B．第一产业－第三产业 D．第二产业－第三产业 D．第三产业－第二产业 解析第1题，由题文可知，比较劳动生产率是指行业产值占总产值的比重与行业就业人数占总就业人数的比重的比值。那么就业结构等于产业产值结构比比较劳动生产率，结合两图，可以看出2009年第一产业产值约占20%，比较劳动生产率约0.4，就业结构约为50%；第二产业产值占50%，比较劳动生产率为3，就业结构为20%；第三产业产值约占30%，比较劳动生产率约为1，就业结构约为30%，故选B。第2题，比较劳动生产率的差异对劳动力的转移影响较大，比较劳动生产率差异越大劳动力转移人数越多，如果仅考虑比较劳动生产率，第一产业和第二产业比较劳动生产率的差异最大，所以S省区劳动力转移规模最大

的方向是第一产业向第二产业。故选A。 答案 1.B 2.A (2017·河北唐山统考)下图为京津冀城市一体化示意图。读图完成3～4题。 3．在一体化背景下，天津应成为() A．知识型区域B．加工型区域 C．资源型区域D．贸易型区域 4．同京津相比，河北承接产业转移的优势区位条件是() A．人才密集B．交通便利C．地价便宜D．市场广大 解析第3题，根据图中信息判断，天津市从河北获取资源、劳动力和初级产品，从北京获得产业与技术支持，进行产品加工，工业最终产品与高端技术产品输往北京，故天津应为加工型区域。第4题，与北京和天津相比，河北省的经济发展水平较低，但土地面积、劳动力数量大，用工、用地的成本低廉，能够吸引对劳动力需求较大的产业落户。 答案 3.B 4.C (2016·宁夏银川一中期末)枸杞是宁夏五宝之一，宁夏境内的中宁县是我国著名的枸杞之乡，已经有600多年的种植历史。中宁地区土壤碱性重，昼夜温差大，这样的自然条件适合枸杞的生长。回答5～6题。5．该地区枸杞品质优良的自然原因有() ①科技创新，培育优质品种②日照时间长，光照充足③水源充足，黑土肥沃④昼夜温差大，养分积累多 A．①②B．②③C．①④D．②④ 6．该地区农业发展过程中存在的生态问题有() ①坡地开荒导致水蚀严重②过度开垦导致土地荒漠化 ③不合理灌溉导致土壤盐碱化④农业结构调整导致酸雨增加 A．①②B．①④C．②③D．②④ 解析第5题，题干所问为自然原因，而“科技创新，培育优质品种”属于社会经济原因，可以排除；根据材料所给信息“土壤碱性重”可以排除“黑土肥沃”；宁夏位于我国西北地区，气候干旱，日照时间长，光照充足，昼夜温差大，有利于枸杞的生长。第6题，宁夏气候干旱，降水稀少，所以坡地开荒不会导致水蚀严重而是会导致土地荒漠化：该地区气候干燥，蒸发旺盛，不合理的灌溉会导致土壤盐碱化；酸雨主要和工业生产排放的酸性气体有关，与农业结构调整无关。 答案 5.D 6.C 二、非选择题

信息技术背景下的大数据分析

信息技术背景下的大数据分析 全球知名咨询公司麦肯锡负责人称：“ 透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。 人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在虽已有时日，但却因近年来互联网和信息技术的发展才引起人们关注。 教育也因此受到了巨大的影响，如何在信息技术时代使大数据成为教育教学的工具成了重要的课题。 2015 年8月31 日，国务院《关于印发促进大数据发展 行动纲要的通知》明确提出：“信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长，数据已成为国家基础性战略资源。”“带动社会公众开展大数据增值性、公益性开发和创新应用，充分释放数据红利，激发大众创业、万众创新活力。” 在信息技术时代的背景下，大数据也必将推动教育公平和教育健康发展。 在大数据背景下，我们做了很多的尝试，希望能够运用 信息技术并通过数据得到有价值的结论来指导实际的教育教学，希望能够通过数据来诊断某一个时间段内的教育教学质量，希望能够用数据来说明我们需要改进或者可以改进的

某些方面。但是在实际过程中，对于数据的分析和应用缺乏 分析的技术和应用的能力，以下笔者是结合工作实际，将通 过《区域教育质量健康体检》项目和学习诊断系统的数据运 用和分析，结合微课的有效性探索所作出的尝试与努力，来 阐述大数据的一些分析方法和技术。 、数据关联性分析 一）问题的提出 标准化的测试，且测试工具在若干年之内保持一定的稳定性， 数据间就有一定的可比性。同时它又是大样本的测试，数据 具有全面性、客观性。为了实现在信息技术的背景下更好地 分析教学、改进教学、推动微课发展，首先要明确数据的价 值。 我们认真分析了《 2012 年项目报告》所提供的数据。从 2012 年项目数据来看， 学生的学业成绩标准达成指数、 次能力指数以及师生关系指数远低于本区（市直）水平，但 教师教学方式、作业指数以及学校压力等常规教育指数均达 到了本区（市直）水平。那么出现的问题应该怎么解决呢？ 二）问题的分析 通过初步分析发现，出现问题的几个方面都和教学有关， 是不是只需要改进课堂教学就可以了？那么与师生关系是 因果关系还是关联性关系呢？是不良的师生关系导致了学 业水平低下吗？ 2014年 6月，在郑州市义务教育质量健康指 数发布会上，北京师范大学中国基础教育监测协同创新中心 刘坚教授给出了一组关联性数据。从中可以看出，师生关系 与学业水平存在正相关，并且相关度非常高。说明师生关系 只能证明其存在着关联关系，这种正相关的背后可能存在着 两种情况：师生关系不好导致学业成绩下降，或者学业成绩 降带来的师生关系不好。也就是说，要解决这个问题需要 两个先来探讨数据的关联性问题。 健康体检项目”是基于 高层

大数据时代背景下实现税收现代化的几点思考

大数据时代背景下实现税收现代化的几点思考 发布日期：2015-11-16 当今世界，是一个大数据的时代。大数据犹如一波千尺巨浪，汹涌而至。个人、企业、政府无不被这思维技术理念的大变革所席卷，各行各业都跃跃欲试，弄潮其中。当新一轮的税收现代化改革的号角吹响时，改革浪潮与大数据浪潮已不期而遇，在这碰撞与冲击下，大数据正催生着新的治税思维。 一、大数据成就了一个变革的时代 大数据，近年来风靡全球，进入2012年，大数据一词越来越多地被提及，然而对其的理解却几乎都是模糊不一的。《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》的作者维克托﹒迈尔﹒舍恩伯格认为，大数据并非一个确切的概念。也许它初始是大到需要改进处理数据工具才能处理的海量数据，而由此促进了新的处理数据的诞生，并最终成为了人们获得新的认知、创造新的价值的源泉，以及改变市场、组织机构、政府与公民的关系的方法。研究机构Gartner则将“大数据”定义为，需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。无论何种，大致上可以说明大数据是传统模式（或流程、工具、手段）无法处理的海量数据集。从某种程度上说，大数据甚至是数据分析的前沿技术。从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。由此，大数据开启了重大的时代转型，故而哈佛大学社会学教授加里。金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程”。大数据爆炸，给这个时代带来了撼动与巨变，于是成就了今天的大数据时代，一个数据无所不在、改变蓄势待发的新时代。 二、大数据时代促动了现代治税理念 我国税收现代化进程伊始，大数据及大数据技术带来的诸多变革，无疑将极大地影响了我国的税收改革。在国家税务总局的税收现代化规划蓝图中，完备规范的税法体系、成熟定型的税制体系、优质便捷的服务体系、科学严密的征管体系、稳固强大的信息体系、高效清廉的组织体系构成了基本实现税收现代化的总目标。且不说毋庸置疑的信息体系、显而易见的征管体系，与大数据有如此直观又紧密的关联，即便是税法体系、税制体系、服务体系等其他体系，也亟需大数据的“发声”。在大数据时代，“数据就是资产、数据分析就是核心竞争力”的理念，将使得传统的治税思维将难以为继，税收现代化建设首推治税理念的现代化，税收治理的大数据思维。 （一）大数据时代，税收治理应更加注重预测与决策 多年来，我国税收管理一直重视数据管理和信息化，并不断地完善和深化对数据的采集分析利用，数据大集中和信息管税已经取得了较大的成效。然而，传统的数据管理往往常规分析为主，深度挖掘不足，事后管理为主，事前预测不足。在大数据构成的世界，一切社会关系都可以用数据表示。从数据到大数据，不只是数据数量和种类的无限扩大，更多的是其藏于海平面之下的亟待于我们去深度挖掘和应用的钻石石油般的资源价值。纷繁复杂、瞬息万变的经济现象与事物，只有集中海量纷繁包容的原始数据，才能揭示总是隐藏在数据的相互关联之中的事物全貌、本质和规律。如大数据的核心是建立在相关关系分析基础上的预测，这不但会给新一轮税制改革重大决策问题研究中的更多趋势洞察与深度分析，也能使得纳税服务有了更好的目标领域与需求指向。尤其是在我国探索创新大企业个性化服务的进程中，以税法遵从为目的，以风险管理为导向的模式下，大数据的应用价值将无可估量。 （二）大数据时代，税收治理应更加注重提供与共享 作为政府行政机关，税务部门在数据获取上也具有先天的优势，但传统的数据管理往往内部数据为主，外部数据不足，沉淀储存为主，盘活清理不足。而实践中还常有人将信息数

_智慧警务_大数据时代的警务模式_张兆端

“智慧警务”：大数据时代的警务模式 张兆端 摘要“智慧警务”是以互联网、物联网、云计算、智能引擎、视频技术、数据挖掘、知识管理等为技术支撑，以公安信息化为核心，通过互联化、物联化、智能化的方式，促进公安系统各个 功能模块高度集成、协调运作，实现警务信息“强度整合、高度共享、深度应用”之目标的警务发展 新理念和新模式。它标志着公安信息化正在走向数字化、网络化、智能化的高度融合———智慧化。 “智慧警务”运用先进信息技术手段，全面感测、分析、整合警务运行中的各项关键信息，通过对社 会各个方面各个层次的公安需求做出明确、快速、高效、灵活的智能响应，为公安工作提供高效的警 务管理手段和拓展便民服务的新空间。 关键词警务机制“智慧警务”大数据时代 二十世纪九十年代以来，信息技术日新月异，信息产业持续发展，信息网络广泛普及，信息化成为全球经济社会发展的显著特征。随着物联网、云计算、移动互联网的发展，一个以海量信息和数据挖掘①为特征的大数据时代②正在到来。在新一轮信息技术快速发展及广泛应用的背景下，人类的生产生活方式及社会管理方式正在向着“智慧”的方向发展，城市管理及公安机关的警务管理也正朝着一种新的发展理念及形态———智慧城市、“智慧警务”发展。“智慧警务”已逐渐成为新一轮警务改革与发展的潮流。 一、“智慧警务”的定义及性质 （一）智慧和“智慧警务”的涵义 在现代汉语中，智慧一般是指辨析判断、发明创造的能力；迅速、灵活、正确地理解事物和解决问题的能力。有智慧的人通常被称为智者。智者，聪明也，智商高、反应快、敏捷；慧者，灵也，悟性好、有灵性、情商高。与“智慧”密切相关的“智能”一词，指智慧和能力，如智能双全、智能机器人等。在计算机科学与技术中，有“人工智能”之说。维基百科解释，人工智能有时也称作机器智能，是指由人工制造出来的计算机系统所实现的智能。 有人认为，“智慧警务”是指在新一代信息技术快速发展背景下，全面梳理金盾一期工程的系统和资源，海量吸存数据，把传统的人流、物流、资金流形成的信息化“社会流”纳入管控，利用云计算、云平台进行智能分析和处理，以“人”为中心，掌控“屋、车、路、网、场、组织”等周边要素，形成的动态轨迹管控机制。杭州中奥科技有限公司认为，“智慧警务”是根据 作者单位：吉林警察学院

中国大数据产业主要分布地

中国大数据产业主要分布地 我国大数据产业集聚区主要位于经济比较发达的地区，北京、上海、广东是发展的核心地区，这些地区拥有知名互联网及技术企业、高端科技人才、国家强有力政策支撑等良好的信息技术产业发展基础，形成了比较完整的产业业态，且产业规模仍在不断扩大。 除此之外，以贵州、重庆为中心的大数据产业圈，虽然地处经济比较落后的西南地区，但是贵州、重庆等地依托政府对其大数据产业发展提供的政策引导，积极引进大数据相关企业及核心人才，力图占领大数据产业制高点，带动区域经济新发展。 我国大数据区域分布图 京津冀地区依托北京，尤其是中关村在信息产业的领先优势，培育了一大批大数据企业，是目前我国大数据企业集聚最多的地方。不仅如此，部分数据企业扩散了到天津和河北等地，形成了京津冀大数据走廊格局； 珠三角地区依托广州、深圳等地区的电子信息产业优势，发挥广州和深圳两个国家超级计算中心的集聚作用，在腾讯、华为、中兴等一批骨干企业的带动下，珠三角地区逐渐形成

了大数据集聚发展的趋势； 长三角地区依托上海、杭州、南京，将大数据与当地智慧城市、云计算发展紧密结合，吸引了大批大数据企业，促进了产业发展。上海发布《上海推进大数据研究与发展三年行动计划》，推动大数据在城市管理和民生服务领域应用。 大西南地区以贵州、重庆为代表城市，通过积极吸引国内外龙头骨干企业，实现大数据产业在当地的快速发展。2013年起，贵州市率先把握大数据发展机遇，充分发挥其发展大数据产业所独具的生态优势、能源优势、区位优势及战略优势等四大优势，抢占先机率先启动首个国家大数据综合实验区、国家大数据产业集聚区和国家大数据产业技术创新实验区；率先建成全国第一个省级政府数据集聚共享开放的统一云平台；率先开展大数据地方立法，颁布实施《贵州省大数据应用促进条例》；率先设立全球第一个大数据交易所；率先举办贵阳国际大数据产业博览会和云上贵州大数据商业模式大赛等。了解详情最后关于大数据就介绍到这里，如果大家还不明白的地方，请与网站的在线老师联系，在线老师会根据你的问题详细为你解答。点击咨询

大数据背景下的数据安全

大数据背景下的数据安全 本文简述在大数据背景下，网络安全所存在的问题，并对问题进行分析，提出相关的解决措施，尽可能地提高计算机网络信息安全。 大数据发展到现在，已经不是简单的数据数量庞大和形式多样了，它的范围越来越广泛，也正逐渐被各行各业所运用。大数据主要以海量数据、多样化的形式、高速度的运算等为主要特征，各行各业也是看到大数据的这些特征，将企业的发展现状与大数据结合起来，从而推动企业和行业的发展。 在大数据背景下，无论是移动设备，还是传感系统，又或者是互联网社会，都在不断的进行着数据库的建立和创新。随着数据的不断发展，其多样性也在不断的进行着扩大。非结构化也成为数据发展的一大显著特征，并逐渐占领主导地位。不仅如此，大数据背景下的数据利用分布式的运行体系，在云计算的基础上，通过集群方式对搜集到的信息和数据进行分析和处理，从而不断提高数据传输的效率。同时，还会利用引擎等技术的发展，给数据和信息的分析和处理提供更加高效的加速器。大数据的发展速度如此之快，却仍然有着非常庞大的发展空间，能否将数据的价值最大化利用成为了各行各业的竞争手段。 1.大数据背景下的网络安全问题 1.1 信息内容安全分析

通常影响数据安全的原因有2种：因为各种原因将信息内容泄露，进而导致信息没有机密性。信息破坏，这种情况一般都是其他人或者软件进入信息内部将源文件信息销毁或篡改。信息泄露通常情况下是未经本人授权，他人非法盗取并将其利用，给本人造成一定的损失。虽然目前大多数网络信息内容都拥有识别保护系统，但是大数据保护机制并不完善，再加上许多用户对于隐私数据保密不严谨，没有对相关信息内容进行加密处理，使得信息很容易产生泄露，给用户带来较大的影响。 1.2 信息数据采集范围大，信息安全保护覆盖不足 大数据背景下信息技术的广泛应用为经济、社会的发展提供了巨大的支持，经济生产、建设、社会管理方面的信息化程度也逐渐升高，信息数据的收集和传输规模也越加庞大。其中不但包含了一些人们身份信息和金融交易、网络社交数据、地理定位信息等，还包括了众多的商业机密以及重要的军事信息。这些信息内容非常的繁杂和巨大。通过对数据的实时搜集和交换处理甚至可以构成完整的生活状态和事件的发生过程。如此巨大的信息数据传输和汇集，必然会被一些不良分子加以利用进行一些违法活动，而面对着网络大量的数据交换和传输路径，信息的安全覆盖范围必然无法做到全面的保护，随之也就发生了网络安全隐患。 2.提高数据库安全保障的有效措施 2.1 内部防护，确保数据安全 首先，要对数据库的系统进行全面的防护。定期的进行扫描和检测，检测系统是否存在漏洞，并及时采取措施对漏洞进行处理，避免漏洞的出现给非法人员

大数据时代背景下计算机科学的应用

大数据时代背景下计算机科学的应用 近年来，我国整体经济建设的快速发展推动我国快速进入现代化发展阶段。科学技术在社会经济发展下实现了飞速进步。计算机科学是对各个行业领域影响最为深远的技术，社会比较关注此项技术的发展和应用情况。与此同时，在大数据时代下，信息化必然会迎来全新的发展浪潮。 标签：大数据时代背景;计算机科学;应用 引言 我国经济建设的快速发展带动我国各行业发展迅速的同时随着互联网、移动互联网的快速发展和智能手机的普及，数据的生成成为日常生活的一部分，无论是与个人还是企业都密不可分。随着大数据时代的到来，运用计算机科学中的信息处理和数据挖掘等技术挖掘出海量数据中有价值的信息，提高相关产业发展。也就是说，计算机科学技术将会推动社会各个领域的进步，但与此同时它也承担着巨大的压力，这些压力除了源于计算机科学需要进行自我突破外，还有市场对计算机技术的实际需求。 1大数据的特征 大数据在发展中展现出了鲜明的特点。大数据具有庞大的数据信息量，可以迅速完成对某一信息的查找，并且具有信息多样化的特点。随着大数据信息数据量的不断增加，与之相关的计算机应用设备数量也在迅速激增，作为大数据的主要信息承载介质，计算机设备在大数据中发挥着关键作用。大数据可以完成对信息的快速处理，在进行数据整理分析的同时完成数据信息的及时查找。大数据时代出现了大量的网络共享平台，这些网络平台打破了数据信息交流的时间与空间限制。使用者可以通过网络媒介及时获得自己想要查询的各类信息。传统数据信息获取中，数据信息主要以文字和图片的方式存在，为了满足使用者多样化的需求，在大数据时代下，根据人们的实际需求，提供了多样化的数据信息提供方式，在原有形式的基础上增加了视频传播方式和网络传播方式，与此同时也提升了信息数据的处理难度。 2大数据时代背景下计算机主要类型 1.云储存技术，在企业运营、管理以及个人办公中，云储存技术应用广泛。云储存技术离不开云储存体系，其中，分布式储存模式、数据保护模式较为常见。分布式储存系统是在不同独立的设备上储存数据，通过可扩展的系统结构分担储存负荷，系统的稳定性、可用性与传统集中式储存系统相比更高。在分布式储存系统中，主要由基础层、接口层、访问层等层级组成。其中，基础层主要是收集相关信息数据，并协调系统分布式文件的处理，在其他技术配合下还可以确保云储存系统的运行效率。接口层可以建立云储存项目，利用文件系统接口提供更高级别的存储系统接口，使系统可以通过接口实现远程管理。云储存系统可以在很

智慧警务可视化大数据分析系统开发人脸识别系统开发

随着互联网技术的日渐发达，很多行业都迅速融入这项技术，用来提升行业的工作效率。而我们的警务工作也不例外，注入了互联网的技术，使得智慧警务系统越来越得到认可。对于智慧警务工作的展开，主要是以数据分析以及人员管控为主要，其中数据分析多以可视化大数据分析系统为重点，系统中通过硬件抓取各个地区人员的信息，然后做以分析，为办案人员提供快速的正确的判断。大数据分析系统开发咨询微信ruiec762679 目前，市面上具备很多公安人像大数据系统，利用先进的人像识别比对技术，建立统一的人像大数据系统，为公安机关日常办公以及侦查破案提供比对、查重、布控、巡检等多种应用模式。平台帮助公安机关加快嫌疑人身份的确认，减少“人海战术”，在追逃、破案、寻人等应用中发挥巨大作用，极大提高公安机关工作效率。 应用价值 身份核查：在各地二代证、护照、驾照等人像库中比对，快速找出人员身份信息。 身份查重：针对各类逃犯库，在二代证库、监所库等中进行比对，发现匹配候选，人工排查漂白身份人员线索。 人脸布控：通过在汽车站、火车站、机场、码头、港口等人员密集的重要场所部署高清人像摄像头，按标准要求对过往行人进行人像捕获，建成视频人像轨迹特征库，并实时和重点人员、在逃人员、违法嫌疑人员布控库进行碰撞比对，发现可疑人员及时报警。 治安巡检：采集记录某车站、机场进出人员的人像，若需要查证某一

特定人员在一段时间内是否出现过，可提供照片进行比对排查。 警务人员在利用可视化大数据分析系统时，能够快速准确的判断出人员的身份，并做出相应的指示，这样能够减少事故的突发，并且给警务工作人员带来了便利。目前我国各大公安地区都在推崇这一系统，国家也在大力鼓励并支持各地区警局开发此系统，这样不仅能够确保警务工作的有效展开，更是提升了警务公司工作的效率，并且能够及时的将犯罪扼杀在摇篮里，降低犯罪几率，微群体的生活带来了更多的安全保障。 源中瑞科技能够帮助警务机关定制开发可视化大数据分析系统，让各地区的警务机构根据自身的情况建设出不一样的大数据分析系统，这样也能够快速的帮助警务人员开展工作，提升工作效率，源中瑞科技致力于互联网应用研发多年，有多数的智慧警务系统开发经验和案例，欢迎有需要的用户前来咨询。