政法大數據應用

❶ 公安破案時，常說的運用了大數據，大數據是什麼意思呀

大數據現在已經成為一個代名詞了，其實公安說的大數據跟我們平常網路上說的大數據還是有版些權差別的，網路大數據更多還是建立在用戶喜好方面，採集數據經過電腦分析處理後的信息，偏人工智慧方向。而公安說的大數據，那是真正的大數據，包括指紋庫、血液庫、DNA資料庫以及各個攝像探頭數據等，這些項目中很多還在建庫階段，可能你不清楚，但你的數據已經通過一些渠道被採集了

❷ 大數據可以應用在哪些方面

可以應用在雲計算方面。

大數據具體的應用：

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。

2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。

3、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。

4、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。

5、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。

6、醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。

7、及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。

8、為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。

9、分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。

10、根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。

(2)政法大數據應用擴展閱讀：

大數據的用處：

1、與雲計算的深度結合。大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。

自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

2、科學理論的突破。隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。

參考資料：

網路--大數據

❸ 政府主要用 大數據應用哪些方面

比如人員流動和聚集的情況

❹ 政務大數據應用在那些行業，會帶來什麼影響呢

1.政務大數據與智慧政府的建設
2.政務大數據應用與惠民服務
3.政府部門大數據與商業市場空間

❺ 政務大數據的應用方向，就是我們有數據可以幹嘛

1.政務大數據與智慧政府建設
大數據分析是智慧政府建設的基礎之一。大數據分析通過對海量數據的深度挖掘與多維剖析，可以比較准確地掌握政府服務和管理的變化動態，發現公眾新需求。有效支持決策科學化、治理精準化、商事服務便捷化和安全保障高效化，為智慧政府建設提供堅實基礎。
高效的決策是建立在對對象的客觀全面了解基礎之上的，大數據的應用恰恰為此提供了重要支持；政務大數據的高效利用，還將推動有關政府部門和企事業單位將市場監管、檢驗檢測、違法失信、企業生產經營、銷售物流、投訴舉報、消費維權等數據進行匯聚整合和關聯分析，統一公示企業信用信息，預警企業不正當行為，支持加強事中事後監管和服務，提高監管和服務的針對性、有效性；藉助大數據實現政府負面清單、權力清單和責任清單的透明化管理，完善大數據監督和技術反腐體系，推動改進政府管理和公共治理方式。
2.政務大數據與普惠民生服務
結合新型城鎮化發展、信息惠民工程實施和智慧城市建設，以強化大數據應用市場化為基礎，引導鼓勵企業和社會機構開展創新應用研究，深入發掘公共服務數據，將在城鄉建設、人居環境、健康醫療、社會救助、養老服務、勞動就業、社會保障、質量安全、文化教育、交通旅遊、消費維權、城鄉服務等領域形成大數據應用示範案例，推動傳統公共服務數據與互聯網、移動互聯網、可穿戴設備等數據的匯聚整合，開發各類便民應用，從而實現公共資源優化配置和服務水平提升。
如貴州省2014年啟動的「雲上貴州」平台的建設，目前已經取得了良好成效。省網上辦事大廳已實現省市縣三級審批服務部門全部入駐，初步實現「進一張網辦全省事」的大審批服務格局。
3.政府大數據與商業市場空間
政府在履職的過程中形成了許多數據資源，雖然從數據量的角度來看它比社會經濟生活中產生的數據相對較少，但政府大數據的價值密度比社會數據資源價值密度高出許多。這決定了政務大數據將是一個巨大的金礦，首先，政務大數據應用市場生態環境的構建將會有眾多廠商參與其中，政務大數據應用與平台建設分開招標或將成為趨勢。通過建設大數據平台而獲得政府客戶的黏性是其參與政務大數據建設的主要目的之一，大數據應用基礎之上的政務數據衍生業務最具高附加值。
大數據交易也已迎來發展的巨大空間，一方面大數據作為新時代的資產已經為社會所公認，貴陽大數據交易所2015年已正式運營，截至2015年底，已經接入100多家大數據公司，接入數據總量超過10PB，交易所發展會員300多家，交易額突破6000萬元。預計到2020年，貴陽大數據交易所將形成日均100億元的數據交易金額。另一方面，大數據能夠精準洞悉事物規律和描述個體特徵，從而能夠一定程度上准確預測未來個體行為和事物發展趨勢，隨著大數據在提升企業效率和盈利方面的作用日益明顯，對於官方數據的利用將是未來大數據交易的重要組成部分。
截取了一部分內容，有需求可以留個信箱或私信。

❻ 深度解析大數據在公安領域的應用

深度解析大數據在公安領域的應用

近一兩年，大數據開始在公安等行業領域得到普及應用，除了行業自身的特殊要求外，大數據也帶動了相關行業的需求發展。未來，基於大數據的行業應用會變得更加深入，更多的相關廠商也會涉及其中，大數據在公安領域的商業模式架構逐漸清晰起來。

在安防的細分領域中，大數據在公安及智能交通探索應用得比較早，相關的解決方案和技術也比較成熟，在廣西等地也已經有相關的項目落地，大數據應用系統已經上線運營，取得了預期的效果。

項目應用前景看好

以相關的案例來講，在廣西公安廳投入使用的大數據系統中，整個項目是以自治區的總數據為出發點，對每天在所有卡口過道產生的上千萬條數據，每年大概三十億條的數據進行分布式存儲和快速檢索。在此基礎上，後續可以給公安用戶提供進一步的解決方案和增值服務，比如已經推出的卡口過車大數據、視頻圖像大數據和公安情報大數據三方面的解決方案。這些方案提供多種功能的查詢，以及基於測控的分析和基站行業的服務，目的就是讓公安能快速科學地偵破案件。

在智能交通領域，目前主要應用於車輛的疏導，比如基於不同道路、路口車流量的統計(時、日、月統計等)，根據這些統計可以分析不同時段某條道路實時的車流密度、發展方向和趨勢等。這些項目的應用已經在很多大城市落地，比如平時大家在公交上看到的移動電視里播放的上下班高峰路段實時畫面，就是基於大數據的技術分析所得。從應用上看，用戶切實感到便捷好用，所以市場潛力很大，未來的應用會更加廣泛。

大數據應用存在的難題

大數據本身是針對數據的存儲、檢索、關聯、推導等有價值的挖掘，這些數據本身來說是通用的。但在安防領域，哪些數據是有用的，哪些是我們需要關心和提取的，這是目前在摸索的問題。也就是說，當前的困難在於如何讓技術熱點和相關業務進行結合，以提取更有價值的數據。

從技術上分析，有兩個技術難點：

第一個難點是如何從非結構化的數據中提取結構化的數據出來。所謂非結構化數據是指在視頻裡面進行特徵的提取，這些可能是人類不能理解和不能處理的;結構化數據則是人可以理解和處理的，比如在視頻里有幾個活動目標、是人還是車。如果是人，身上穿的是什麼樣的衣服;如果是車，車牌號是多少、什麼樣的品牌型號、顏色、行進速度、方向等數據，這些都是可以轉化為結構化數據為人所用。目前，安防的數據很多涉及到視頻數據，而視頻數據本身是不能夠被結構化的數據，也就不能被計算機直接所處理。所以未來擺在技術人員面前的課題是如何把視頻數據轉換成計算機能夠處理的結構化或者半結構化數據。

第二個難點是尋找這些數據之間的關聯和價值。數據是有關聯沒關聯之分的，我們只能通過工具來找。所有這些存儲的特徵數據，包括公安行業、平安城市中每天產生的海量視頻數據，可以為很多案件的偵查提供有價值的線索。現在技術需要攻克的難題就是能不能把這些數據通過相應的工具模塊，通過大數據技術把原來被忽視的數據信息關聯起來，找到或提取這些數據之間的相關性，為案件的偵破和方案決策提供科學的數據依據。

公安數據流動的單向性

公安行業每天獲取的數據數以千萬，如何確保這些數據信息的安全成為行業共同關注的熱點。從傳統意義上講，數據產生之後，首先要確保數據本身的安全，目前行業內有非常成熟的技術和解決方案。在海量數據面前，如果你對數據不了解，就算把這些數據擺在面前，你也很難去提取有用的數據，但這並不能作為行業忽視其重要性的借口。因為對安防廠商而言，很多有價值的數據是需要提供保護的，也就是對數據應用模式採取高規格的保護措施，因為這些數據一旦被不法分子挖掘並關聯起來，可能整個地區的安全漏洞就會被利用。

現在，公安的數據一般在區域網內運行，並有相關的保護措施來提供安全保障。如會把數據分成不同的網路和不同的層次，讓數據在不同的網路安全系統之間，從低安全性網路向高安全性網路實行單向流動，最後在公安的核心網路里匯集所有的數據(這個安全等級是最高的，通過安全邊界、物理隔離來保護)。同時在外圍的視頻網，主要以視頻數據為主，輔以視頻相關的業務，這些數據只有進入公安網後才與其他的數據發生關聯，才能發掘出一些有價值的數據。比如辦案民警在視頻網路上，可以獲取犯罪嫌疑人的照片，但這個人是誰，他的信息是什麼，只有進入公安網以後才能獲取，才能將相關信息匹配關聯起來，然後通過其他資料庫的關聯，進一步挖掘出他在哪個網吧出現過，在哪個酒店居住過……以上信息都可以挖掘出來，但這種挖掘只能在高安全性網路中進行，這種信息流動都是單向的。

未來的商業模式

從傳統的安防業務來講，還是以公安客戶投資建設系統為主，廠商提供產品和集成的解決方案，最終由集成商來做落地實施，最後交付給客戶使用並進行相應的維護。同時，未來行業對大數據中數據的獲取、存儲、分析、處理會變得更加的專業，用戶本身在處理和應用時可能會遇到各種困難，那麼針對這類問題可能會有一些小型的服務公司出現，給終端用戶提供各種各樣專業的數據服務。比如專業的視頻提取會有專業的公司切入，用專業的演算法工具幫助你把視頻裡面的數據提取出來，或者有那些專業的通訊廠商對數據進行挖掘和處理，包括提供一些工具和服務的模式(未來會更傾向於服務的模式)。但限於公安行業的特點，這些公共服務在公安行業目前還比較難做，不過未來也可以由一些廠家對整個應用系統進行構建，以運營服務收費的方式與公安客戶或者政府機構進行合作。

對於大型、特別大型的項目，比如涉及到一個城市、一個省乃至全國范圍的項目，一般來說可能會找專業的IT廠商來做，特別是互聯網公司(現在也有牽涉其中)，他們更多是以技術提供商的角色參與，安防廠商側重點放在業務上。這樣大家分工比較明確，因為即使是技術比較領先的行業廠商，它也很難或者沒有必要投大量的研發在大數據基礎的研發上，而是應該將重點放在大數據的基礎應用或業務解決方案上，然後底層的基礎架構由IT廠商來分擔完成。彼此互利共贏，持續發展。

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❼ 關於大數據應用有什麼例子

大數據應用實例：

1、關能源行業大數據應用

計算居民用電量。

2、職業籃球賽大數據應用

專業籃球隊會通過搜集大量數據來分析賽事情況，然而他們還在為這些數據的整理和實際意義而發愁。通過分析這些數據，找到對手的弱點。

3、保險行業大數據應用

集中處理所有的客戶信息。

❽ 常見大數據應用有哪些

Gartner的分析師Doug Laney在講解大數據案例時提到過8個更有新意更典型的案例，可幫助更清晰的理解大數據時代的到來。
1. 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。
2. Tipp24 AG針對歐洲博彩業構建的下注和預測平台。該公司用KXEN軟體來分析數十億計的交易以及客戶的特性，然後通過預測模型對特定用戶進行動態的營銷活動。這項舉措減少了90%的預測模型構建時間。SAP公司正在試圖收購KXEN。
3. 沃爾瑪的搜索。這家零售業寡頭為其網站自行設計了最新的搜索引擎Polaris，利用語義數據進行文本分析、機器學習和同義詞挖掘等。根據沃爾瑪的說法，語義搜索技術的運用使得在線購物的完成率提升了10%到15%。「對沃爾瑪來說，這就意味著數十億美元的金額。」Laney說。
4. 快餐業的視頻分析。該公司通過視頻分析等候隊列的長度，然後自動變化電子菜單顯示的內容。如果隊列較長，則顯示可以快速供給的食物;如果隊列較短，則顯示那些利潤較高但准備時間相對長的食品。
5. Morton牛排店的品牌認知。當一位顧客開玩笑地通過推特向這家位於芝加哥的牛排連鎖店訂餐送到紐約Newark機場（他將在一天工作之後抵達該處）時，Morton就開始了自己的社交秀。首先，分析推特數據，發現該顧客是本店的常客，也是推特的常用者。根據客戶以往的訂單，推測出其所乘的航班，然後派出一位身著燕尾服的侍者為客戶提供晚餐。
6. PredPol Inc.。PredPol公司通過與洛杉磯和聖克魯斯的警方以及一群研究人員合作，基於地震預測演算法的變體和犯罪數據來預測犯罪發生的幾率，可以精確到500平方英尺的范圍內。在洛杉磯運用該演算法的地區，盜竊罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。
7. Tesco PLC（特易購）和運營效率。這家超市連鎖在其數據倉庫中收集了700萬部冰箱的數據。通過對這些數據的分析，進行更全面的監控並進行主動的維修以降低整體能耗。
8. American Express（美國運通，AmEx）和商業智能。以往，AmEx只能實現事後諸葛式的報告和滯後的預測。「傳統的BI已經無法滿足業務發展的需要。」Laney認為。於是，AmEx開始構建真正能夠預測忠誠度的模型，基於歷史交易數據，用115個變數來進行分析預測。該公司表示，對於澳大利亞將於之後四個月中流失的客戶，已經能夠識別出其中的24%。

❾ 觀點 「政」需要「大數據」的大作用

觀點：「政」需要「大數據」的大作用
什麼是「大數據」？說白了就是海量的信息資產、快速的數據流動、動態的數據體系、多樣的數據類型、巨大的數據價值。「大數據」是信息化時代發展的風向標，信息數據的巨量歸集，量變引起的質變效應，讓「大數據」像引領了工業革命的蒸汽機一樣，催生了互聯網應用的新變革。提到「大數據」，彷彿就是互聯網IT行業的術語，與政府治理、權力運行毫無關聯。實則不然，哈佛大學社會學教授加里·金說：「這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程。」「大數據」帶來的跨界效應，同樣在政府治理、經濟治理、社會治理等方面也掀起了新的浪潮，在「大數據」時代，政府部門難以置身事外。其實，「大數據」這一互聯網領域的時髦熱詞，在政府工作中並不是陌生詞，無論是在考察調研中，還是政府工作報告中，李克強總理都曾多次提及，且反復強調，「不管是推進政府的簡政放權，放管結合，還是推進新型工業化、城鎮化、農業現代化，都要依靠大數據、雲計算。」近日，旨在幫助領導幹部掌握大數據相關知識、提高運用大數據能力的《大數據領導幹部讀本》，在國家行政學院正式發布。這更加表明，黨和政府已經高度重視「大數據」，並且將其作為政府治理體系現代化與領導幹部治理能力改革提升的新武器。在經濟全球化、信息化迅速發展的時代，政府職能加快轉變，全面深化改革闊步向前，對於政府部門治理體系與治理能力現代化的要求越來越高。新情況、新問題層出不窮，新任務、新要求接踵而至，更需要我們優化治理模式，讓「大數據」成為政府決策的「智囊團」，當好全面深化改革發展的「軍師」。只有走在「大數據」降臨時代的前列，在經濟發展、社會運行的方方面面治理上才能抓住發展機遇，緊跟時代潮流。讓「大數據」在現代化的治理中真正發揮作用，關鍵要抓住決策的源頭，在政策研究階段，發揮「大數據」的優勢。徹底改變「一貫做法」「閉門造車」等經驗主義、主觀主義政策研究方法，「用數據」「用事實」來實事求是、推陳出新。政策研究制定時，既要深入基層、深入一線、深入群眾，看實情、聽真話、取真經；還要提高對大數據的運用能力，擴大樣本數量，規避調研的片面性，把廣泛採集數據、綜合處理數據、系統分析數據、准確運用數據作為基本的調研方法，在海量的信息數據中分析問題、總結經驗、提煉政策，制定更加科學合理、貼合發展實際、滿足群眾需要的政策決策。「大數據」是一場治理革命，提高行政效能，克服政府治理頑疾，都離不開大數據的充分運用。擁抱「大數據」，迎接新挑戰，搶抓新機遇，這是大勢所趨，也是潮流使然。

❿ 大數據法治的發展應該從哪些方面抓起

中國互聯網金融協會秘書長陸書春表示，大數據在互聯網金融中發揮了重要作用，並且逐步成為資源而存在。大數據法治的發展應該從完整科學的立法、服從已實施的法律、培養大數據法律人才三方面抓起。

據了解，本屆論壇峰會旨在推動實現數據強國，將大數據應用納入法治軌道，在大數據治理中彰顯法治精神，適度監管，規范各類數據的使用、交易等環節，明確法律責任，增進效益，保障國家安全、人民安全。