大數據犯罪預測
互聯網金融（ITFIN）是指傳統金融機構與互聯網企業利用互聯網技術和信息通信技術實現版資金融通、支權付、投資和信息中介服務的新型金融業務模式。
大數據（big data），指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。
任何投資都具備風險，不僅是在互聯網的金融領域里存在。大數據的主要作用，是針對以往及現在的金融情況，進行數據分析，得出結果，預測未來金融方向的走向。
但是，金融除了受到經濟發展的影響之外，也受到政治的影響。因此，只是靠大數據是無法對互聯網金融進行控制，只能是最大化的規避風險，最小化的降低損失，獲得高回報的收益。
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② 大數據能預測未來嗎
可不可以預測，關鍵看預測的是的人性的哪個層次。
如果是最深層的人性，不用大數據也能預測。
比如說，火災來了，大家都會跑，因為獲取安全是人性最底層的東西。
而另一個極端的，最淺層的人性偏好也用不上大數據，因為根本預測不了。
比如說，你已經連吃了三頓火鍋兒，那大數據只能預測你下一頓還吃火鍋兒。
這肯定不靠譜，你已經吃煩了嘛！
所以，大數據的用武之地在於人性中一些不深不淺的地方。
比如說，北京市下個月紙尿布的銷量、明年全國報考公務員的人數等等。
他最後總結說:人性是這個世界的根本，科技只是探察和延伸人性的手段。
(2)大數據犯罪預測擴展閱讀:
大數據（big data），IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
對於「大數據」（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。
③ 警察應用大數據工具預防犯罪發生屬於哪個領域的應用
應該是屬於安保的大數據物聯網應用。
④ 生活中的大數據例子
1、洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。
目前位於美國加利福尼亞州的PredPol公司在某種程度上把利用大數據預測犯罪變成了現實。
PredPol 推出的犯罪活動預測軟體主界面是一張城市地圖，看起來與谷歌地圖相似。它會根據某一地區過往的犯罪活動統計數據，藉助特殊演算法，計算出某地發生犯罪的概率、犯罪類型，以及最有可能犯罪的時間段。
它還可以用紅色方框表示需要提高警惕的犯罪「熱點」地區，警方可以通過個人電腦、手機或平板電腦對其進行在線查看。
犯罪預測軟體實際上是從地震預測軟體進化而來的，它能處理大量犯罪數據，尤其是犯罪地點和犯罪時間，然後再聯系已知的犯罪行為，比如竊賊通常傾向於在他們最熟悉的社區犯罪等，最終給出一個較為完善的結果。
每次運算結束後，犯罪預測軟體會給出一張畫出了紅色方框的地圖，這些紅色方框代表盜竊行為可能發生的「熱點」地區，有些時候這些區域能准確地縮小至很小的范圍。
警察局的上司會吩咐屬下，當他們沒在處理報警電話時，就應該花時間在這些高危區域中巡邏，最好是每兩小時巡邏至少15分鍾。這樣做的重點更在於通過在軟體畫出的高危區中高調巡邏而降低犯罪，而非等案子發生後破案。
2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。
Google流感趨勢（Google Flu Trends，GFT）是Google於2008年推出的一款預測流感的產品。Google認為，某些搜索字詞有助於了解流感疫情。Google流感趨勢會根據匯總的Google搜索數據，近乎實時地對全球當前的流感疫情進行估測。
3、麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。
目前手機移動網路實現了城鄉空間區域的全覆蓋,城鄉人口中手機終端的持有率和使用率已經達到相當高的比例,手機定位數據契合了城鄉人口空間分布與活動規律的分析需求。
根據手機信號在真實地理空間上的覆蓋情況,將手機用戶時間序列的移動信號數據,映射至現實的地理空間位置,即可完整、客觀地還原出手機用戶的現實活動軌跡,從而挖掘得到人口空間分布與活動聯系特徵信息。
4、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。
(4)大數據犯罪預測擴展閱讀
經李克強總理簽批，2015年9月，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》（以下簡稱《綱要》），系統部署大數據發展工作。
《綱要》明確，推動大數據發展和應用，在未來5至10年打造精準治理、多方協作的社會治理新模式，建立運行平穩、安全高效的經濟運行新機制，構建以人為本、惠及全民的民生服務新體系，開啟大眾創業、萬眾創新的創新驅動新格局，培育高端智能、新興繁榮的產業發展新生態。
未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時，基於數據這個基礎平台，也將建立起跨領域的數據共享平台，之後，數據共享將擴展到企業層面，並且成為未來產業的核心一環。
⑤ BBC地平線系列之大數據時代中的犯罪幾率檢測
雖然沒看過這集，但是我估計最簡單的可以通過對犯罪地點進行聚類，就能看到哪裡犯罪幾率最大了吧
⑥ 如何利用大數據進行預測
如何用大數據進行預測~感覺這個面好廣泛啊，因為不知道樓主想要預測版的是什麼，也不知道權樓主有什麼數據~
僅舉例說明我個人一般怎麼做數據分析的：
分析2010-2016年網路廣告的發展變化，比如可以有這些思路：10-16廣告收益的具體情況和每年同比情況（雙軸圖），廣告投放主要集中分布在哪些地方（數據地圖），廣告投放集中在哪些行業（餅圖、環圖）等等，不同數據維度需要的圖表是不一樣的，這些圖表在BDP個人版和EXCEL中都能做，就看你有沒有數據了。
其實我覺得最主要的不是預測什麼，而是先擁有數據，然後根據自己的需求進行分析。希望樓主點贊。
⑦ 據說，大數據產品能夠預測法官怎麼判了，是不是律師就要失業了呢
並非如此，雖然現在智能引擎搜索數據已經作為法律的工作常態，但是仍版然需要法律水平過硬的權專業人員結合具體案情做出公平的處理，現在中國的法律進去了前所未有的立法活躍時期，法律的更新速度非常快，這也和國家經濟的發展速度和人民對法律需求的加快有些密切的聯系，但對於一些只弄政治人脈的法律從業人員而言就有一定的壓力，這也是新環境下對法律專業化道路的更高要求和正確的發展方向的再次重申！
⑧ 什麼是大數據，大數據的典型案例有哪些
隨著大數據時代的到來，大數據早已被逐步的運用在我們生活中的方方面面，那麼除了之前眾所周知的大數據殺熟事件，對於大數據你還了解多少呢？科學運用案例你又知道多少?今天就跟隨千鋒小編一起來看看。
洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。
google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。
統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。
麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。
梅西百貨的實時定價機制，根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。
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種種的案例實在是太多，或許我們永遠說不完一樣，所以我們就來看一看大數據被科學運用的一個經典案例：
「啤酒與尿布」的故事產生於20世紀90年代的美國沃爾瑪超市中，沃爾瑪的超市管理人員分析銷售數據時發現了一個令人難於理解的現象：在某些特定的情況下，「啤酒」與「尿布」兩件看上去毫無關系的商品會經常出現在同一個購物籃中，這種獨特的銷售現象引起了管理人員的注意，經過後續調查發現，這種現象出現在年輕的父親身上。
如果這個年輕的父親在賣場只能買到兩件商品之一，則他很有可能會放棄購物而到另一家商店，直到可以一次同時買到啤酒與尿布為止。沃爾瑪發現了這一獨特的現象，開始在賣場嘗試將啤酒與尿布擺放在相同的區域，讓年輕的父親可以同時找到這兩件商品，並很快地完成購物;而沃爾瑪超市也可以讓這些客戶一次購買兩件商品、而不是一件，從而獲得了很好的商品銷售收入，這就是「啤酒與尿布」 故事的由來。
當然「啤酒與尿布」的故事必須具有技術方面的支持。1993年美國學者Agrawal提出通過分析購物籃中的商品集合，從而找出商品之間關聯關系的關聯演算法，並根據商品之間的關系，找出客戶的購買行為。艾格拉沃從數學及計算機演算法角度提 出了商品關聯關系的計算方法——Aprior演算法。沃爾瑪從上個世紀 90 年代嘗試將 Aprior 演算法引入到 POS機數據分析中，並獲得了成功，於是產生了「啤酒與尿布」的故事。
其實大數據，其影響除了以上列舉的方面外，它同時也能在經濟、政治、文化等方面產生深遠的影響，大數據可以幫助人們開啟循「數」管理的模式，也是我們當下「大社會」的集中體現，三分技術，七分數據，得數據者得天下。
⑨ 用大數據預測犯罪靠譜嗎
如果犯罪能預測，那就可以蹲點去抓人了，提高破案率。當然，要等兇手殺死人後再抓，否則抓了也白抓。
這和拉屎開腚是一個道理，預測到拉屎，那麼提前准備好手紙准備開腚。拉完屎開腚，如果預測到拉屎，結果提前開腚了，那麼屎拉還是不拉？如果拉，那麼白開腚，如果不拉，那麼開腚幹嘛。