基于大数据分析模型下的侦查监督办案指引系统初探
大数据时代的公安工作初探_周飞
上海公安高等专科学校学报 ２０１３年４月 Apr.,2013Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｓｈａｎｇｈａｉ Ｐｏｌｉｃｅ Ｃｏｌｌｅｇｅ 第２３卷第２期 Vol.23 No.2“大数据”时代的公安工作初探周 飞，石晋杰，崔 磊（上海公安高等专科学校， 上海 ２００１３７；上海市公安局指挥部， 上海 ２０００４２）摘 要：自2012年以来，“大数据”（Big Data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。
对公安工作而言，“大数据”时代的来临，既是挑战，又是机遇。
公安机关必须顺应形势发展，从工作思维、顶层设计、信息整合、共享应用、人才保障等方面入手，助推公安工作新发展、新进步。
关键词：“大数据” ； 信息化；公安工作；发展中图分类号：Ｄ６３１ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００８－５７５０（２０１３）０２－００３４－（０４）ＤＯＩ： １０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ． １００８－５７５０．２０１３．０２．００７收稿日期：２０１３－０３－０１ 责任编辑：何银松作者简介：周飞，男，上海公安高等专科学校培训二部主任；石晋杰，男，上海市公安局指挥部研究室干部；崔磊，男，上海市公安局指挥部研究室干部。
技术性革命的意义在于，它能改变人们的思维方式和工作模式，成为变革世界的源泉。
当前，越来越多的专家学者和学术机构提及“大数据”（Ｂｉｇ Ｄａｔａ）这一概念，并将与之相关的技术发展与创新，视为继云计算、物联网之后ＩＴ产业又一次颠覆性的技术变革，认为其对国家治理模式，对企业的决策、组织和业务流程，对个人生活方式等将产生全方位的影响。
国外有媒体预测，２０１３年将成为“大数据”元年。
迈入“大数据”时代，对公安工作而言，既是挑战，又是机遇。
积极顺应这股变革的潮流，必将对公安工作产生积极而深远的影响。
一、“大数据”时代的特点与影响（一）“大数据”时代的内涵与特点目前，“大数据”一般指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。
大数据监督助力执纪监督办案课件(一)
大数据监督助力执纪监督办案课件(一)大数据监督助力执纪监督办案课件教学内容1.什么是大数据监督助力执纪监督办案2.大数据监督在执纪监督办案中的应用3.大数据监督助力执纪监督办案的优势和挑战4.实例分析：大数据在案件调查中的应用5.学生讨论和案例分析教学准备1.计算机和投影仪2.PPT和其他课件材料3.学生参考书和案例分析资料教学目标1.了解大数据监督助力执纪监督办案的基本概念和原理2.掌握大数据监督在执纪监督办案中的应用案例3.分析大数据监督助力执纪监督办案的优势和挑战4.提高学生的案例分析和问题解决能力设计说明1.通过案例分析引入课题，激发学生的学习兴趣2.采用简洁明了的语言，注重实际案例的解读和分析3.引导学生积极参与讨论，加深对课题的理解和应用能力教学过程1.引入：通过介绍一个大数据监督真实案例，激发学生对课题的兴趣2.知识讲解：介绍大数据监督助力执纪监督办案的基本概念和原理3.案例分析：分析几个大数据监督在执纪监督办案中的应用案例4.小组讨论：安排小组活动，要求学生结合案例讨论大数据监督助力执纪监督办案的优势和挑战5.讨论总结：学生代表汇报小组讨论成果，并进行总结和点评6.问题解答：回答学生提出的问题，消除疑惑7.课堂练习：安排几道与课题相关的问题或案例，检验学生理解能力8.课程总结：总结课程内容，强调学生在实际生活中应用所学知识的重要性课后反思1.检查学生作业的完成情况，并进行评价和点评2.思考课程中存在的问题，并进行改进和调整3.记录学生的学习情况和反馈，以便下次教学时参考以上是基本的课件设计框架，具体内容可以根据教学需要进行调整和补充。
加深对大数据监督助力执纪监督办案的理解和应用能力，帮助学生掌握相关知识和技能。
通过合理组织教学过程，激发学生的学习兴趣和参与度，提高教学效果。
大数据检察业务统计模型
大数据检察业务统计模型随着大数据技术和应用的不断发展，各行各业都在积极探索如何利用大数据技术提升业务效率和降低成本。
在检察业务领域，也不例外。
大数据技术在检察业务中的应用，有助于加强对案情数据的分析和处理，提高司法效率和质量，同时也有利于优化资源配置和风险控制。
为此，需要建立一套完善的大数据检察业务统计模型，实现对案件数据的全面分析和监管。
一、建立检察数据统计体系在建立大数据检察业务统计模型之前，需要建立一套完善的检察数据统计体系。
这个体系应该包括案件基本信息、立案、审查起诉、庭审、判决和执行等各环节的数据信息。
在建设检察数据统计体系的同时，需要采用标准化的数据命名和分类方法，确保数据能够交互和共享。
同时，还需要采用多种数据信息源进行数据采集，并对采集到的数据进行处理和整理。
二、构建数据仓库大数据检察业务统计模型需要建立数据仓库，便于对大量复杂的案件数据进行汇总和分析。
数据仓库可以将所有采集到的数据集中存储，采用ETL工具将各个数据源的数据转换成统一标准存放在数据仓库中。
此外，还需要建立数据仓库的访问权限，以保证数据的安全性。
三、制定数据分析策略大数据检察业务统计模型需要制定合适的数据分析策略。
通过对不同的案件数据进行分析，发现其中的规律和趋势，为司法决策提供可靠的数据依据。
可以采用如下几种分析方法：1、关联分析通过对案件数据进行关联分析，发现不同案件之间的联系和相似之处，以及案件发生的时间、地点等因素的关系。
从而为司法决策提供精准的数据支持。
2、聚类分析对案件数据进行聚类分析，可以将相似的案件归为一类，从而为后续的司法处理提供依据。
例如，根据相似的案件特征将其归为一个类别，为案件处理提供具体的先验分析，规避相应的风险。
通过对案件数据进行分类分析，可以将案件按照不同的类别进行分类，从而为司法机构提供有针对性的协同管理。
例如，将一类案件归为“犯罪嫌疑人逃跑”、“涉及未成年人”等不同的分类，为案件处理提供针对性的管理建议。
刑侦大数据分析模型与应用研究
刑侦大数据分析模型与应用研究随着信息技术的发展和数据的不断积累，大数据分析在各个领域都得到了广泛的应用。
在刑事侦查领域，大数据分析也扮演着越来越重要的角色。
刑侦大数据分析模型与应用的研究旨在提高刑事侦查效率和精确度，为公安机关提供更有力的支持。
本文将对刑侦大数据分析模型与应用的研究进行探讨。
刑侦大数据分析模型是指对刑侦领域中的大规模数据进行分析和挖掘，以发现隐藏在数据中的模式、趋势和关联，并提供决策支持。
首先，需要构建一个合理的大数据分析模型。
该模型应能够处理多源异构的数据，包括嫌疑人信息、案件信息、证据信息、犯罪地点等。
其次，模型需要具备数据的清洗、预处理、特征提取和模式识别等功能，以提高数据的质量和分析的准确性。
最后，模型需要能够自动化地进行数据分析，并能够生成可视化的结果和报告，以方便刑事侦查人员进行进一步分析和决策。
在刑侦大数据分析模型的研究中，有几个关键问题需要解决。
首先是数据的融合和整合。
由于刑侦领域的数据来源多样，数据质量和格式差异大，如何将不同数据源的数据进行融合和整合，是一个具有挑战性的问题。
其次是特征提取和选择。
刑侦领域的数据具有复杂的特征和结构，如何提取出有效的特征，并进行合理的特征选择，是提高分析结果准确性和实用性的关键。
此外，刑侦大数据分析模型还需解决数据隐私和安全性的问题，以保护个人隐私并防止数据泄露。
刑侦大数据分析模型的应用可以分为实时分析和离线分析两个方面。
实时分析主要用于对即时发生的刑事案件进行快速反应和预测。
通过对实时数据的监控和分析，可以及时发现犯罪事件的发生和传播趋势，并采取相应的应对措施。
离线分析则主要用于对历史数据进行分析和挖掘，以提取更深入的规律和洞察。
通过对历史数据的分析，可以揭示犯罪行为的模式、动机和手法，有助于预测未来的犯罪趋势和风险。
刑侦大数据分析模型的应用还可为刑侦决策提供支持。
通过对大数据的分析，可以生成关于犯罪事件的可视化报告和决策支持工具。
大数据在纪检监察工作中的应用探析_3
大数据在纪检监察工作中的应用探析发布时间：2021-09-06T11:00:41.313Z 来源：《科学与技术》2021年第4月第11期(中）作者：申昶阳[导读] 近年来，随着经济发展、科学进步，腐败行为也呈现出多样化、申昶阳河北旅游投资集团股份有限公司河北石家庄 050000摘要：近年来，随着经济发展、科学进步，腐败行为也呈现出多样化、智能化等特点，纪检审查工作需要从大量信息中进行筛选，且效率低下。
伴随着信息化“大数据”时代的来临，国有企业纪检监察借助大数据管理理念，从内部审计入手，强化信息的整合、分析，综合内部审计等手段，建设纪检监察大数据平台，对提升国有企业纪检监察信息化建设，实现国有企业内部审计与纪检监察业务的融合具有十分重要的意义。
关键词：大数据；纪检监察工作；应用引言由于国家监察体制改革正在深入推进过程中，还面临着一系列制度和体制方面的紧迫问题亟待解决，监察信息化建设还处于理论探索和制度设计初步阶段。
特别对新成立的监察机关而言，实践中什么是大数据监察理念、如何加强大数据监察建设等问题还存在一些认识模糊之处，从电子政务理论出发探索大数据监察从思想理念到技术实现之间的模型构建还存在研究空白。
更为重要的是，面对从原有纪律检查、行政监察和职务犯罪侦查权力从分散到系统整合过程，如何实现监察信息捕捉、数据挖掘技术运用、大数据分析结论应用等原型构建和系统实现还处于初步探索阶段。
因此，开展相关制度模型的构建对于深化监察体制改革具有一定的理论价值，对于推动大数据技术与监察工作深度融合具有一定的现实意义。
1大数据时代的基本特征“大数据”一词在近年来逐渐成为了各行各业的一个热门词汇。
学术层面对于“大数据”的定义尚不明确,其一般泛指数据大小了超过了常规数据处理软件可承受处理范围内的大型数据内容。
大数据技术源于计算机技术的持续发展,其包括数据的处理和分析,但又不止于此。
大数据技术的应用可以在海量的数据信息当中进行深度的挖掘和分析,从而获取常规数据分析或数据表面所不能反映的客观事实,这对大数据技术分析结果的使用,则能够形成强力的变革力,推动社会、经济不断发展。
“大数据”时代的公安工作初探
“大数据”时代的公安工作初探周飞;石晋杰;崔磊【摘要】Since 2012, the term“big data”has frequently been mentioned and used to describe and define the huge amount of data in the information explosive era and to name related technological development and innovation. As to the police work, the coming of big data era is not only a challenge but also an opportunity. Police agencies should go with the tide of development to start with such aspects as work thinking, top design, public information sharing and application and talent provision so as to promote the new development and progress of police work.% 自2012年以来，“大数据”（Big Data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。
对公安工作而言，“大数据”时代的来临，既是挑战，又是机遇。
公安机关必须顺应形势发展，从工作思维、顶层设计、信息整合、共享应用、人才保障等方面入手，助推公安工作新发展、新进步。
【期刊名称】《上海公安高等专科学校学报（公安理论与实践）》【年(卷),期】2013(000)002【总页数】4页(P34-37)【关键词】“大数据”;信息化;公安工作;发展【作者】周飞;石晋杰;崔磊【作者单位】上海公安高等专科学校，上海 200137;上海市公安局指挥部，上海200042;上海市公安局指挥部，上海 200042【正文语种】中文【中图分类】D631技术性革命的意义在于，它能改变人们的思维方式和工作模式，成为变革世界的源泉。
大数据侦查
大数据侦查在当今这个信息爆炸的时代，大数据侦查已经成为执法部门、安全机构乃至商业领域不可或缺的工具。
大数据侦查利用先进的数据分析技术，从海量数据中提取有价值的信息，帮助侦查人员发现犯罪模式、预测犯罪趋势，以及追踪犯罪嫌疑人。
本文将详细介绍大数据侦查的概念、应用以及它在现代社会中的重要性。
首先，大数据侦查的概念是基于对大量数据的收集、存储、分析和解释，以发现潜在的犯罪行为或犯罪分子。
这些数据可能来自公共监控摄像头、社交媒体、交通记录、通信记录等。
通过大数据技术，侦查人员能够快速地从这些数据中识别出异常模式，从而为案件的侦破提供线索。
其次，大数据侦查的应用非常广泛。
在刑事侦查中，它可以用于分析犯罪现场的证据，预测犯罪高发区域，以及追踪犯罪嫌疑人的行踪。
在网络安全领域，大数据侦查可以帮助识别网络攻击的来源，预防网络犯罪。
在商业领域，企业可以利用大数据侦查分析消费者行为，预测市场趋势，从而制定更有效的营销策略。
然而，大数据侦查也面临着一些挑战。
数据隐私和安全问题是最突出的问题之一。
在收集和分析数据的过程中，必须确保个人隐私得到保护，避免数据泄露给不法分子。
此外，数据的准确性和完整性也是大数据侦查成功的关键。
数据的质量直接影响到分析结果的可靠性，因此，数据的清洗和验证工作至关重要。
为了克服这些挑战，侦查人员需要不断更新他们的技能和知识，掌握最新的数据分析工具和技术。
同时，也需要制定严格的数据管理和保护政策，确保数据的安全和合法使用。
总之，大数据侦查是现代社会中一个强大的工具，它能够帮助我们更有效地打击犯罪，保护公民的安全。
随着技术的不断进步，大数据侦查的应用将会越来越广泛，它在维护社会秩序和安全方面的作用也将越来越重要。
以大数据分析为基础的行业监管研究
以大数据分析为基础的行业监管研究随着科技和互联网的不断发展，大数据分析已经成为了企业、政府、学术界等各个领域的热门话题。
而在行业监管方面，大数据分析的应用也日益广泛。
本文将结合实际案例，探讨以大数据分析为基础的行业监管研究。
一、什么是行业监管行业监管是指政府部门对特定行业经营活动进行的法律监管。
主要目的是保护公众利益，规范行业经营行为，维护市场秩序，打击违法犯罪行为。
行业监管通常由行政管理部门负责，包括政策制定、监督检查、处罚违法行为等。
二、为什么需要大数据分析传统的行业监管方法通常采用人工巡查、投诉举报、现场检查等方式。
这种方法方式成本高，效率低，无法及时发现问题和隐患，也无法对行业经营情况进行全面的掌握和分析。
而大数据分析的出现，使得监管部门可以通过大数据技术搜集、分析和应用各类数据，以更加全面、高效的方式进行行业监管。
三、大数据分析在行业监管中的应用1. 智能监管智能监管是指运用大数据技术实现监管的自动化和智能化。
通常采用大数据分析和人工智能技术，自动检测数据中的异常值、事故和隐患，及时预警并提示工作人员进行处理。
例如，在食品安全监管方面，可以通过大数据分析技术对食品生产、流通等各个环节进行跟踪监管，及时发现问题，并采取应对措施，从而保障民众健康。
2. 风险评估大数据分析可以帮助监管部门在事前对行业经营风险进行评估。
通过搜集和分析有关数据，应用数据挖掘等技术，可以预测潜在风险和隐患，从而有效协助监管部门制定出科学的风险评估和防控策略。
例如，在交通运输行业监管方面，大数据可以通过分析车流量、道路交通事故、道路建设等各方面数据，评估道路安全风险和交通拥堵趋势，为交通管理部门提供决策参考。
3. 数据挖掘数据挖掘技术能够挖掘和分析海量数据中的信息和规律，为监管部门提供重要的决策参考。
例如，在保险行业监管方面，可以通过大数据技术实现数据挖掘，对保险公司承保情况、理赔情况等数据进行分析，发现保险欺诈现象、定位风险客户等，从而更加全面有效地对该行业实施监管。
“大数据”思维在公安实战中的思考和实践
“自占比”，那还有另一种比较方式，即关注对象与 全部对象之间的比较，我们可称为“全占比”。各时 段在押人员人住旅馆的“全占比”情况见图５所示。
图５各时段在押人员入住“全占比”分析图
这是１０年来每一时段的在押人员入住旅馆与 这个时段正常人住旅馆的人员的占比分析。这个 趋势图与前面两个趋势图有着明显的区别，峰值 在凌晨３时左右，高峰期从凌晨１时开始，一直持 续到早晨６点，最高占比０．６５％。也就是说，在前 ５年期间的这几个小时内，每两百人次入住旅馆 中，就有一人次是在押人员。更为重要的是，在这 个时段是正常入住旅馆的“波谷”，即此时正常人 住率处于低位，而违法犯罪人员的入住率却处于 高位。显而易见，这个比较的结果对实战将产生 比较积极的意义。 （４）在押人员中涉嫌盗窃类人员在各时段人住 情况与该时段全部正常入住人员的占比分析。 鉴于上述“全占比”的方式较为有效，可将在押 人员的类别进行细化。这里要再次强调“大数据” 思维，这种细化不是传统的将涉嫌犯罪类型划分到 非常具体的犯罪细类，而是一种立足大量数据的 “模糊”分析。为了寻求一定的数量级，要对涉嫌案 件的类别进行汇总统计，结果见表２。
中国人民公安大学学报（自然科学版） 垫！！至整兰塑坠：堡兰Ｑ！！ ＆！翌生！！鱼！也！！！塑！Ｐ！！：！坠！！丝兰塑生堕堕！！！！墅堕（坠堡！！！竺！！！！！！！！！墅２ 垫堑Ｚ！塑堑竺Ｚ！
“大数据＂思维在公安实战中的思考和实践
李
伟１， 孙论强２，
李锁雷２
１０００４８）
（１．南通市公安局，江苏南通２２６００１；２．公安部第一研究所，北京
“精确性”应用的“大数据”处理实例 精确性应用，就是通过数据运算分析来得到一
个比较精准的结果，或者称为精确制导。 （１）实例目标。这个实例目标是在近１２亿“电 子警察”（卡口视频抓拍系统）抓拍车牌数据中查找
大数据在监督执纪中的作用
大数据在监督执纪中的作用大数据在监督执纪中的作用随着科技的不断进步和互联网的普及，大数据已经成为了各个领域中不可或缺的一部分。
在监督执纪这个重要的领域中，大数据的作用越来越重要。
大数据分析技术可以帮助纪检监察人员有效的侦查、防范和打击腐败行为，提高监察工作的科学化、准确性和效率。
下面将从数据采集、数据分析和数据挖掘三个方面分析大数据在监督执纪中的作用。
数据采集在监督执纪中，数据采集是十分重要的一环。
只有通过数据采集，才能够获取到有效的数据信息。
大数据技术可以帮助纪检监察机关实现多种数据信息的采集，包括对监督对象的行为、财产、关系等各方面的数据采集。
通过大数据技术采集到的数据，可以帮助纪检监察人员更加全面、细致地了解被监督对象的行为，从而更加精确地发现问题和问题线索。
数据分析数据分析是大数据技术中最为重要的一环。
通过对数据的运算、分析和对比，可以比较准确地分析出一些共性和特性，发现问题和问题线索。
在监督执纪中，大数据技术可以帮助纪检监察机关实现数据挖掘，对数据信息进行详细的分析和梳理。
通过大数据技术的支持，可以帮助纪检监察人员更加精准地发现问题，并且快速、及时地追踪到问题的源头。
数据挖掘在监督执纪中，数据挖掘和数据分析是并行的两个过程。
数据挖掘是指在数据分析的基础上，通过运算、判断和推理等手段来对数据信息进行挖掘和发现那些更加隐蔽和复杂的问题。
通过大数据技术的支持，可以更加精确地发现问题信息，并能够帮助纪检监察人员对发现的问题线索进行进一步的追踪。
总之，大数据技术在监督执纪中的作业是非常重要的。
大数据可以帮助纪检监察机关更加全面、深入地了解被监督对象的行为，更加全面地发现问题和问题线索，从而提高监督执纪的科学化、准确性和效率。
随着科技的不断发展，大数据技术在监督执纪中的作用将会更加重要和突出。
大数据时代犯罪现场的变化及侦查对策研究
大数据时代犯罪现场的变化及侦查对策研究随着大数据时代的到来，犯罪现场的变化也日益显现出来。
传统的犯罪现场已经不再是简单的案发地点，而是一个充满了数字踪迹、数据线索的复杂场景。
在这样的背景下，犯罪侦查也面临着前所未有的挑战和机遇。
本文将重点探讨大数据时代犯罪现场的变化以及侦查对策研究。
一、大数据时代犯罪现场的变化1.数字化犯罪现场随着信息技术的发展，犯罪现场也变得更加数字化。
尤其是在网络犯罪、金融犯罪等领域，犯罪分子利用技术手段实施犯罪，留下的犯罪现场就不再是传统的物理现场，而是一个充满了数字踪迹的虚拟场景。
这就给侦查工作带来了挑战，需要有针对性地收集、分析并利用这些数字线索。
随着智能化设备的普及，信息化犯罪现场也越来越普遍。
比如在监控视频、手机定位、社交媒体等方面，都可能留下犯罪线索。
这些信息化的犯罪现场也需要有专门的技术手段和方法来处理和分析，以便及时侦破案件。
随着全球化的发展，跨境犯罪现场也成为了侦查工作的一大挑战。
犯罪分子可以利用跨境网络实施犯罪活动，通过境外伙伴来掩盖痕迹。
这就需要侦查机关与跨国合作，共同打击犯罪活动。
1.建立大数据分析平台针对大数据时代犯罪线索的特点，需要建立专门的大数据分析平台，对收集到的各类数字线索进行有效整合和分析。
这样可以更加高效地发现犯罪线索，并为侦查人员提供有力的工具支持。
2.深入挖掘数字线索在大数据时代，犯罪现场的数字线索往往更加丰富和复杂。
除了传统的犯罪现场勘查和证据采集外，还需要侦查人员具备数字取证、信息搜集、网络追踪等技能，以深入挖掘线索，追溯犯罪分子的作案路径。
3.加强国际合作针对跨境化犯罪现场的侦查工作，需要侦查机关加强与国际执法机构的合作，共同打击跨国犯罪活动。
也需要建立跨国侦查信息共享机制，提高对跨境犯罪现场的侦查能力。
4.加强技术装备在大数据时代，犯罪侦查也需要依托先进的科技手段。
比如在数字取证技术、网络监控技术、智能分析技术等方面，需要不断加强技术装备，提高侦查工作的精准度和效率。
大数据环境下的刑侦技术的研究与应用
大数据环境下的刑侦技术的研究与应用第一章：引言随着信息化快速地发展和当今社会对于安全的持续关注，刑侦技术已经在不断地发展和应用中。
大数据技术作为信息化时代的代表，已经成为推动刑侦技术发展的重要力量。
本文将探讨大数据环境下的刑侦技术的研究与应用。
第二章：大数据环境下的刑侦技术的基础2.1 大数据技术的概述大数据技术是一种应对海量、高维、异构、复杂数据的综合技术，包括数据的处理、管理、分析、挖掘、应用等多个方面。
大数据技术不仅可以对数据进行简单的管理和存储，更能够在数据中发掘出有价值的信息。
2.2 刑侦技术的概述刑侦技术是一种集科学、技术、法律于一体的犯罪侦查手段，为犯罪案件的破案提供了关键性的证据和依据。
刑侦技术能够利用科学技术手段，通过分析、鉴定、检验等手段，为犯罪现场的勘查提供技术支持，为案件的调查和破获提供技术保障。
第三章：大数据技术在刑侦技术中的应用3.1 反欺诈在金融领域中，欺诈行为已经成为了一个非常大的问题。
利用大数据技术，可以收集和分析大量的金融数据，识别欺诈行为，从而减少金融欺诈的发生。
3.2 犯罪预警利用大数据技术，可以对社会发生的各种类型的犯罪情况进行分析和研究，对潜在的犯罪行为进行预警和防范，从而提高社会的安全性。
3.3 智能化调查在刑案的调查和侦查中，数据的获取和分析是非常重要的。
大数据技术可以帮助警方收集、分析和整理各种类型的数据，从而快速获取犯罪嫌疑人和案件的关键信息。
第四章：大数据技术在案件侦破中的成功案例4.1 清华北大博士抢劫案案件中，警方通过分析犯罪嫌疑人的社交账号，以及通过数据挖掘技术和人工智能算法，最终成功锁定了犯罪嫌疑人的位置，捣毁了犯罪团伙。
4.2 甘肃“8.20”系列爆炸案该案发生后，警方利用大数据技术收集和分析各类数据，通过不断追踪，最终确定了犯罪嫌疑人的人员特征，并成功抓获了犯罪嫌疑人。
第五章：大数据技术在刑侦技术中的应用面临的挑战5.1 数据隐私问题在大数据技术的应用中，保护个人和机构的数据隐私是一个非常重要的问题。
公安智慧监管中大数据技术的应用分析
公安智慧监管中大数据技术的应用分析随着社会的不断发展，各行各业都在不断地借助技术手段来提高工作效率和质量，公安行业也不例外，公安智慧监管作为公安数据化建设的重要组成部分，在实现公安智慧化管理与服务方面发挥着重要作用。
其中，大数据技术是公安智慧监管中的重要技术手段之一。
一、大数据技术的定义和特点大数据技术指的是在数据规模极大、数据种类复杂多样、数据产生速度非常快的情况下，利用高级数据处理技术和算法，进行数据的采集、存储、处理、分析和应用的一种技术。
相对于传统的数据处理方法，大数据技术的最大特点在于其能够高效地处理海量数据，快速发掘数据中的价值，从而提高决策的准确性和客观性。
1、预警和预测分析公安智慧监管中最重要的是对各类安全事件的预测和预警，这是保证公共安全的关键。
而大数据技术可以通过对历史数据的挖掘，分析出重要的数据特征，通过建立预测模型，对将来可能发生的事件进行预测，从而提高公安机关的应对能力。
2、犯罪情报分析公安机关依靠犯罪情报，对可能发生的犯罪进行预测和防范。
而大数据技术可以通过对社交网络、犯罪记录等数据进行综合分析，帮助公安机关更好的把握犯罪线索和犯罪动态，提高破案效率和打击犯罪的力度。
3、警情预测分析警情分析是公安智慧监管的关键内容之一，警情预测分析可以帮助公安机关提前预测各类突发事件，减少安全隐患，保障人民群众的生命财产安全。
在这方面，大数据技术可以见缝插针、识别关联数据，推荐潜在差错、损毁的信息，促进警情分析的质量。
4、综合辅警管理辅警是公安机关的重要支持力量，综合辅警管理是公安智慧监管的关键内容之一。
而大数据技术可以通过对综合辅警的信息化管理，提升警情的响应能力、资源的组织能力和工作调度的效率，从而更好地保障安全和治安。
5、网络安全监管随着网络技术和互联网的发展，网络安全问题日益突出，大数据技术可以帮助公安机关对网络威胁进行预警和对网络攻击实施监测，提高网络安全的防范能力。
三、结论大数据技术在公安智慧监管中的应用，可以帮助公安机关更好地分析、挖掘各种信息化数据，提高公安机关应对能力、决策能力和破案有力、调查能力，有利于提升公安机关的管理和服务水平，进一步保障社会的秩序和安全。
基于大数据分析模型下的侦查监督办案指引系统初探
基于大数据分析模型下的侦查监督办案指引系统初探摘要：本文通过大数据建模的机制引入了侦查监督业务部门办案指导系统。
本文以“审查逮捕”案件类型进行描述，通过输入案件数据信息，经过数据审核、确定案件模型、案件审查得到合理的审查结果，呈交给办案人。
这样的方式引入后，可以提高办案的效率，缓解案多人少的矛盾，同时能够避免由于法律更新和新的司法解释出台所带来的人为的纰漏。
关键词：大数据；建模；侦查监督；办案指引模型一、侦查监督业务工作流程介绍逮捕是司法机关依照法律规定在一定时间内在特定的场所对犯罪嫌疑人、被告人予以羁押，剥夺其人身自由的一种措施，是刑事诉讼中最严厉的强制措施。
侦查监督的工作核心职能是审查逮捕，包括审查批准逮捕和审查决定逮捕[1]。
审查批准逮捕，是指人民检察院对于公安机关、国家安全机关、监狱提请批准逮捕的案件进行审查，决定是否逮捕犯罪嫌疑人的一种诉讼活动。
这里的用例，以基层检察院侦查监督科干警办理“审查逮捕”案件流程进行具体分析。
审查批准逮捕案件的核心是对案件的嫌疑人进行询问、证据进行判断，最终确定是否予以逮捕或者不批准逮捕。
图1 “审查逮捕案件”办案业务流程图大多数的案件核查需要案件承办人员对于公安机关报送过来的材料进行快速的判断，并做出审查结果。
其中对于案件判断大致可分成三个部分。
第一部分案件受理情况，主要包括受理日期、案件类别、案件名称、移送机关、移送案由、案情摘要等信息；第二部分为犯罪嫌疑人基本情况，主要包括姓名、证件类型以及证件号码、性别、民族、出生日期、作案年龄、国籍、户籍所在地等信息；第三部分案件详细信息，主要包括涉嫌案由，前科，是否在逃或者通缉等，强制措施等信息。
图2 审查过程数据输入展示图通过对案件总体信息的详细审查，对犯罪嫌疑人的问询，在法律规定的期限内，侦查监督承办人决定“批准逮捕”或者“不批准逮捕”的结果，并提交《提请批准逮捕书》、《逮捕犯罪嫌疑人意见书》等法律文书[2]，并最终完成整个审查批准逮捕的流程。
大数据监督助力执纪监督办案课件
大数据监督助力执纪监督办案课件大数据监督助力执纪监督办案课件
一、概述
1.大数据监督的定义和作用
2.执纪监督办案的需求和挑战
二、大数据监督在执纪监督办案中的应用
1.信息采集和整理
-数据源和采集方法
-数据整理和清洗
2.数据分析和挖掘
-数据模型和算法
-关联规则和异常检测
3.行为追踪和联系分析
-个人行为轨迹分析
-关系网络分析
4.线索挖掘和案件办理
-线索发现和分析
-案件协同办理
三、案例分析
1.典型案例介绍
2.案例分析和应对措施
四、大数据监督助力执纪监督办案的前景和挑战
1.前景展望
2.挑战分析
五、总结和展望
1.本次课程的收获和体会
2.展望大数据监督在执纪监督办案中的未来发展方向。
大数据资源在公安信息化建设中的应用初探
位 置 数 据 ，就 可 以 分 析 城 市 的 哪 些 区 域 停 车 较 多 ，这也代表该 区域有着较为活跃的人群，这些
时 调 整 和 部 署 警 力 ，将 恶 性 事 件
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及时地消除、化 解 在 萌芽状态。 教
( 三 ）大 数 据 能 推 进 案 件 侦
謂
价值
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大范围的影响和危害。为此，在 的视频信息中精确查找某个目标
移 动 互 联 、社交网络、电子
大数据已然形成的格局下，公安 内 容 ，只 能 花 费 大 量 人 工 和 时 商 务 等 大 大 拓 展 了 互 联 网 的 疆
机 关 必 须 占 据 “制 高 点 ”，利用 间来进行连续的查看，无法进行 界和应用领域，加快了信息化向
杂多变，在警力有限、内力不足、 次 是 在 录 入 环 节 出 现 差 错 ，例 有 海 量 数 据 支 撑 ，一 切 工 作 都
外力影响等情况下，只有通过大 如 ，有的基层单位由于警力不足， 是 无 源 之 水 、无 本 之 木 ，加强
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庄 金 斌 ， 男，福 建 省 建 宁 县 公 安 局 党 委 委 员 、副局长_
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傅明祥 ，男，福建省建宁县公安局指挥中心教导员.
执法 探索
罪 、网络犯罪等违法犯罪活动不 图像是公安最难管理的大数据, 各类资源的优势互补，另一方面
断 显 现 出 智 能 化 、科 技 化 的 趋 在 传 统 的 视 频 监 控 联 网 平 台 中 ， 也便于准确研判分析，增强实际
价值的竞赛正在全球上演，人类 安 、预防违法犯罪、推动案件侦 技术人员从海量的案例信息、社
公安智慧监管中大数据技术的应用分析
公安智慧监管中大数据技术的应用分析随着社会发展，公安日常工作中所涉及的信息越来越多，这些信息往往需要快速准确地得到处理和分析。
为了提高公安管理工作的效率和质量，大数据技术的应用已经成为公安智慧监管的必要条件。
一、大数据技术与公安监管管理的结合公安大数据是指以国内外生产、服务、交易、社交、娱乐等活动过程中所产生的有用的数据信息，以及有价值的非结构数据信息，例如网络、视频、图片等信息，并基于传媒、人脸识别、车牌识别、通讯等技术手段，进行采集、处理、分析、挖掘和应用。
公安智慧监管通过大数据技术的应用，实现对人、车、物等所有可检测目标的实时监控和分析。
公安智慧监管使用大数据技术监控、分析和预警犯罪，通过以往的数据资料和数据模型来预测和预防未来犯罪。
此外，大数据技术也带来了新的管理模式和手段，如基于大数据的综合指挥调度中心，使得公安应急管理能够实现快速反应、快速决策。
1、智慧交通通过智慧交通的建设，公安智慧监管可以从源头上杜绝交通安全隐患。
例如，利用车牌号码识别、自动识别技术、车辆管理系统和信号控制系统等技术，实现对交通流动的实时监测和分析，提早发现交通事故隐患，进而实现智慧交通管理，降低车祸率。
2、视频监控公安智慧监管通过视频监控的技术应用实现对全面的监控。
视频监控的技术变革，使其成为公安智慧监管重要的组成部分。
通过视频监控技术，公安智慧监管可以从远程监控、视频交通检测、网格化监控、大数据分析等方面实现对人、车、物等的全面梳理，有效提高了公安智慧监管的效率与质量。
3、海量数据分析公安智慧监管通过大数据技术可以对海量数据进行分析。
通过对历史数据和实时数据的采集和处理，使得公安智慧监管部门可以对犯罪模式和犯罪规律进行深入挖掘，更精准地预测未来犯罪可能出现的区域、时间和内容，为公安监管提供全面、准确的决策支持。
4、警用系统警用系统的建设是公安智慧监管中的重要组成部分。
警用系统包括指挥调度系统、信息处理系统、基础设施建设系统和信息共享系统等。
“大数据”时代侦查(思维)模式初探
“大数据”时代侦查(思维)模式初探倪北海【摘要】大数据时代,传统的“现场驱动”为主的侦查模式已演变成新的“数据驱动”为主的侦查模式.“数据驱动”侦查模式具有强大的“杀伤力”.运用数据驱动侦查模式,逻辑范畴的规范和启发作用依然重要.实践中,还要坚持辩证地认识案件数据,认识数据的不同差异.【期刊名称】《贵州警官职业学院学报》【年(卷),期】2016(028)006【总页数】6页(P11-16)【关键词】大数据;侦查思维;侦查模式【作者】倪北海【作者单位】湖南省怀化市公安局,湖南怀化418000【正文语种】中文【中图分类】D631随着世界科技的发展，大数据时代已经悄然来临。
作为新型的具有超强渗透力和影响力的资源，大数据给人们的生活、工作特别是政府的社会管理带来深刻变革。
大数据时代背景下，刑事侦查也呈现出许多新的特点：刑事犯罪手段不断翻新，利用现代信息技术犯罪增多，职业化、流窜化、智能化特征更加明显；特别是现场勘查、现场调查、案情分析等传统的刑事案件侦查模式受到挑战，数据的收集、分析和挖掘成为案件侦查常用的手段。
笔者就大数据时代背景下，刑事案件的侦查模式和侦查思维模式，做些简单的理论探讨。
（一）传统的刑事案件侦查模式传统的刑事案件侦查模式一般是：“受案（立案）—现场勘查调查—现场分析认识—确定犯罪嫌疑人—破案（结案）”，其中，现场勘查、调查是收集案件信息的主要途径，也是案件能否成功侦破的重要环节。
专案侦查员对案件的认识，主要依赖现场勘查、调查所获取的案件信息，运用形象的、抽象的思维方式和概念、判断、推理的思维形式，就案件发生时间、地点和案件性质等不同本质形成认识，然后确定案件的侦查方向、侦查范围，“因案制宜”，使用不同的侦查手段，将案件侦查引向深入，最后发现和认定犯罪嫌疑人。
这样的“现场驱动”侦查模式，关键有二：一是现场勘查调查，这是获取案件信息的主要途径；二是对案件形成的认识，即依据现场信息，对案件不同本质形成的不同判断。
大数据监督模型案例 实训 审查调查
大数据监督模型案例实训审查调查大数据监督模型案例实训审查调查一、概述在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为各行各业的核心资源，监督模型作为大数据分析的重要工具，更是被广泛应用。
本文将围绕大数据监督模型案例进行实训和审查调查展开深入探讨，带您一起深入了解这一重要领域。
二、大数据监督模型案例1.监督模型简介我们先来了解一下监督模型的基本概念。
监督学习是一种机器学习方法，通过已知输入和输出的样本数据来建立模型，进而对未知数据进行预测或分类。
而监督模型则是在监督学习的框架下建立的模型，它能够根据已知的输入和输出数据进行训练，从而得出一个能够实现对未知数据进行预测或分类的模型。
2.大数据监督模型的案例在实际应用中，大数据监督模型的案例十分丰富。
以金融行业为例，监督模型可以用于信用评分、欺诈检测等领域；在医疗领域，监督模型可以用于疾病诊断和药物疗效预测等方面；而在电商行业，监督模型可以用于用户购物偏好分析、个性化推荐等方面。
这些案例充分展现了大数据监督模型在实践中的重要作用。
3.实训经验分享针对大数据监督模型的实训经验，我认为首先需要充分理解监督模型的原理和算法，比如逻辑回归、决策树、支持向量机等。
需要熟练掌握数据预处理、特征工程、模型评估和调参等基本技能。
要结合具体案例，动手实操，不断积累经验，才能真正掌握大数据监督模型的应用技能。
三、审查调查1.案例分析在进行大数据监督模型的审查调查时，我们需要充分了解案例的背景和数据情况，明确监督模型的建模目的和需求。
如果是针对金融领域的信用评分，我们需要了解客户的信用历史、贷款情况等数据；如果是针对医疗领域的疾病诊断，我们则需要获取患者的临床特征、医疗记录等数据。
只有充分了解案例的背景和数据情况，才能有针对性地进行监督模型的建模和分析。
2.模型选择与验证在进行审查调查时，我们还需要对监督模型的选择和验证进行严谨的评估。
不同的案例可能需要选择不同的监督模型，比如对于线性可分的数据，可以选择逻辑回归模型；对于非线性数据，可以选择决策树或支持向量机模型。
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基于大数据分析模型下的侦查监督办案指引系统初探
发表时间：2018-05-18T11:13:14.000Z 来源：《基层建设》2018年第1期作者：范巍郑岗李戈鹏
[导读] 摘要：本文通过大数据建模的机制引入了侦查监督业务部门办案指导系统。
陕西省西安市碑林区人民检察院
摘要：本文通过大数据建模的机制引入了侦查监督业务部门办案指导系统。
本文以“审查逮捕”案件类型进行描述，通过输入案件数据信息，经过数据审核、确定案件模型、案件审查得到合理的审查结果，呈交给办案人。
这样的方式引入后，可以提高办案的效率，缓解案多人少的矛盾，同时能够避免由于法律更新和新的司法解释出台所带来的人为的纰漏。
关键词：大数据；建模；侦查监督；办案指引模型
一、侦查监督业务工作流程介绍
逮捕是司法机关依照法律规定在一定时间内在特定的场所对犯罪嫌疑人、被告人予以羁押，剥夺其人身自由的一种措施，是刑事诉讼中最严厉的强制措施。
侦查监督的工作核心职能是审查逮捕，包括审查批准逮捕和审查决定逮捕[1]。
审查批准逮捕，是指人民检察院对于公安机关、国家安全机关、监狱提请批准逮捕的案件进行审查，决定是否逮捕犯罪嫌疑人的一种诉讼活动。
这里的用例，以基层检察院侦查监督科干警办理 “审查逮捕”案件流程进行具体分析。
审查批准逮捕案件的核心是对案件的嫌疑人进行询问、证据进行判断，最终确定是否予以逮捕或者不批准逮捕。
图1 “审查逮捕案件”办案业务流程图
大多数的案件核查需要案件承办人员对于公安机关报送过来的材料进行快速的判断，并做出审查结果。
其中对于案件判断大致可分成三个部分。
第一部分案件受理情况，主要包括受理日期、案件类别、案件名称、移送机关、移送案由、案情摘要等信息；第二部分为犯罪嫌疑人基本情况，主要包括姓名、证件类型以及证件号码、性别、民族、出生日期、作案年龄、国籍、户籍所在地等信息；第三部分案件详细信息，主要包括涉嫌案由，前科，是否在逃或者通缉等，强制措施等信息。
图2 审查过程数据输入展示图
通过对案件总体信息的详细审查，对犯罪嫌疑人的问询，在法律规定的期限内，侦查监督承办人决定“批准逮捕”或者“不批准逮捕”的结果，并提交《提请批准逮捕书》、《逮捕犯罪嫌疑人意见书》等法律文书[2]，并最终完成整个审查批准逮捕的流程。
在审查批准逮捕的过程中，由于基层检察院案多人少的矛盾、法律法规和司法解释的更新以及办案时间较短等原因，给案件承办人带来很大的工作压力。
为了解决这些问题，我们引入大数据分析模型下的侦查监督办案指引系统，利用大量案件数据作为基础，通过数据建模作为手段，引入办案指引系统作为承办人的办案辅助工具，可以极大的提高效率，增加案件审查的严谨性。
二、引入大数据分析案件指引模型
对于基层侦查监督实际工作分析过程，可以发现承办人在办理案件的过程主要通过两个基本步骤来分析和识别审查案件。
第一，对案件基本信息审查，如案件移送辖区是否是管辖范围、案件受理时间是否超期等最基本的甄别；第二部分是案件事实和证据的审查。
这个部分是整个审查批准逮捕过程的核心。
这个部分包括案件事实的确认，如当事人身份确认，案发时间、地点的确认；另一部分为证据的确认，如书证，物证，证人证言，辨认笔录，鉴定结果等。
在批准逮捕的审查过程中我们可以使用大数据的技术（比如Hadhoop技术），对常见的案由的犯罪构成要件标准化处理，用于帮助办案干警案件审查。
我们在建立大数据案件指导模型的过程中主要通过模型建立、模型训练、模型验证和模型预测四个步骤进行。
图3 “案例指导模型”建模流程图
（一）模型建立
仍然以“审查逮捕”办案过程为例，我们在如上描述的“审查”节点建立模型。
建立模型的方法可使用业界成熟的建模工具，也可以运用开源的代码进行开发。
该步骤主要作用是当模型库中没有现行的案例时，根据案件类别新建模型。
（二）模型训练
模型训练指根据已知数据寻找模型参数的过程就是训练，最终搜索到的映射及被称为训练出来的模型。
模型训练的过程实质是优化。
在监督学习中，给定数据和模型假设空间，就可以构建出优化问题，也即如何确定参数，使得目标最优化，这也就是所谓的训练。
具体到侦查监督的案件模型中，当新模型建立后，往往一个或几个同类案例信息无法遍历该类案例的所有的情况。
因此需要对模型不断的优化、调整，从而保证模型对案件甄别和判断审查的准确性。
（三）模型验证
型验证就是在对所建立的模型求解应用之后看它是否符合实际情况。
当模型建立后，对不同的案件模型进行测试。
输入相应的法律文书证据，案件过程，犯罪嫌疑人信息等内容，判断模型的审查结果是否正确合理。
（四）模型预测
模型预测就是对具体数据或者案例，根据已有的模型库文件进行分析比对，最终提供基本符合事实情况的结果的过程。
对经过验证并入库的模型，就具有的可应用性和可预测性。
当具体真实的案例进入流程后，根据匹配的模型进行分析和审查最终得到预测结果，并提供给案件承办人。
三、办案指引模型详细描述、优化和扩展
（一）Hadhoop技术介绍
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，其通过一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理。
“可靠”是因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理；“高效”是因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度；“可伸缩”是因为其能够处理 PB 级数据。
此外，Hadoop 依赖于社区服务器、开源、成本比较低。
Hadoop有许多元素构成。
主要有HDFS、MapReduce、HBase、Hive和ZooKeeper等成员组成，其中最基础、最重要元素为底层用于存储集群中所有存储节点文件的文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）来执行MapReduce程序的MapReduce引擎[4]。
Hadoop主要由以下几个项目构成：
图4 Hadoop基本框架图
（二）办案指引模型详细描述
通过Hadoop的基本框架，可以构建针对基层检察院侦查监督业务的案例指引模型。
通过侦查监督办案模指引型可大幅度的提高侦查监督科室承办人的工作效率，提高办案的准确性。
图5 引入侦查监督办案指引系统模型
侦查监督案件指引模型内部结构主要由数据审核、案件模型确定、案件审查和法律文书框架生成四部分构成。
数据审核主要对案件受理信息、犯罪嫌疑人基本信息和案件详细信息的管辖范围、办案期限、数据正确、证据信息是否完备进行审核；确定案件模型是根据案件的类型从模型数据库中提取对应的模型，并确定该模型需要审查的犯罪构成要件，如若没有提取到模型则需要新建模型，并经过模型训练和验证添加到模型库中；案件审查指根据犯罪构成要件，主要包括事实证据审查和法律适用审查来确定案件最终是否达到批准逮捕的条件，并提供给案件承办人予以确认。
当案件承办人确认审查结果合理后，系统自动生成法律文书的额框架，如果承办人不认可审查结果，那么系统应该对模型增强训练和验证，提高模型预测的准确性。
具体情况如下图描述：
图6 案件指引模型详细结构
（三）模型的优化和扩展
虽然本文描述的模型主要是通过大数据环境下，基于侦查监督的审查逮捕案件信息构建的办案指引模型，但是通过增加模型输入信息入口和模型训练，以及模型匹配公式，也可应用于立案监督和侦查活动监督的业务。
同时也可拓展到公诉等其他业务部门中。
大数据分析模型下的侦查监督办案指引系统不仅可以单独使用，而且可以与统一业务软件直接对接，提高法律文书流转的效率；同时还可以扩展到案件评查系统，由于法律文书的框架生成对法律文书规范性有很大的提高；最有该系统也可以扩展增加办案的培训模拟和演示功能，如对新人可以独立办案，手动生成法律文书，并与系统模型生成的法律文书比对，提高自身的办案功底和法律素养。
大数据分析模型下的侦查监督办案指引系统也应该是同步更新和可维护的。
当需要法律条文修改、司法解释出台后，系统需要可以通过添加新内容等手段达到案例模型审查同步更新的效率。
这也是后续研究和探讨的方向。
四、总结
智慧检务是最高人民检察院院已经拟定的检察业务发展方向，是建设智慧检察院，推动检察业务工作的快速发展的助推器。
因此基于大数据分析模型的侦查监督办案指引模型也是在这样的大背景下，深入分析思考侦查监督业务而形成的初步探索。
随着智慧检务工作的深入推进，不仅是侦查监督业务、公诉业务，还有民事行政业务，案件管理业务以及刑事执行监督业务的工作方式方法都会迎来深刻的变化。
希望本文起到抛砖引玉的作用，为基层检察机关在大数据应用上带来一些思考。
参考文献：
[1]《侦查监督业务教程》国家检察官学院中国检察出版社
[2]《检察机关岗位素能基本标准（试行）》最高人民检察院中国检察出版社。
[3]《全国检察机关统一业务应用系统填录标准和说明》中国检察出版社。
[4] Hadoop基本介绍 http：///w12345_ww/article/details/51910889。