政法大数据应用

❶ 公安破案时，常说的运用了大数据，大数据是什么意思呀

大数据现在已经成为一个代名词了，其实公安说的大数据跟我们平常网络上说的大数据还是有版些权差别的，网络大数据更多还是建立在用户喜好方面，采集数据经过电脑分析处理后的信息，偏人工智能方向。而公安说的大数据，那是真正的大数据，包括指纹库、血液库、DNA数据库以及各个摄像探头数据等，这些项目中很多还在建库阶段，可能你不清楚，但你的数据已经通过一些渠道被采集了

❷ 大数据可以应用在哪些方面

可以应用在云计算方面。

大数据具体的应用：

1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

3、统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

5、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。

6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。

7、及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。

8、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。

9、分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。

10、根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。

(2)政法大数据应用扩展阅读：

大数据的用处：

1、与云计算的深度结合。大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。

自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

2、科学理论的突破。随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

参考资料：

网络--大数据

❸ 政府主要用 大数据应用哪些方面

比如人员流动和聚集的情况

❹ 政务大数据应用在那些行业，会带来什么影响呢

1.政务大数据与智慧政府的建设
2.政务大数据应用与惠民服务
3.政府部门大数据与商业市场空间

❺ 政务大数据的应用方向，就是我们有数据可以干嘛

1.政务大数据与智慧政府建设
大数据分析是智慧政府建设的基础之一。大数据分析通过对海量数据的深度挖掘与多维剖析，可以比较准确地掌握政府服务和管理的变化动态，发现公众新需求。有效支持决策科学化、治理精准化、商事服务便捷化和安全保障高效化，为智慧政府建设提供坚实基础。
高效的决策是建立在对对象的客观全面了解基础之上的，大数据的应用恰恰为此提供了重要支持；政务大数据的高效利用，还将推动有关政府部门和企事业单位将市场监管、检验检测、违法失信、企业生产经营、销售物流、投诉举报、消费维权等数据进行汇聚整合和关联分析，统一公示企业信用信息，预警企业不正当行为，支持加强事中事后监管和服务，提高监管和服务的针对性、有效性；借助大数据实现政府负面清单、权力清单和责任清单的透明化管理，完善大数据监督和技术反腐体系，推动改进政府管理和公共治理方式。
2.政务大数据与普惠民生服务
结合新型城镇化发展、信息惠民工程实施和智慧城市建设，以强化大数据应用市场化为基础，引导鼓励企业和社会机构开展创新应用研究，深入发掘公共服务数据，将在城乡建设、人居环境、健康医疗、社会救助、养老服务、劳动就业、社会保障、质量安全、文化教育、交通旅游、消费维权、城乡服务等领域形成大数据应用示范案例，推动传统公共服务数据与互联网、移动互联网、可穿戴设备等数据的汇聚整合，开发各类便民应用，从而实现公共资源优化配置和服务水平提升。
如贵州省2014年启动的“云上贵州”平台的建设，目前已经取得了良好成效。省网上办事大厅已实现省市县三级审批服务部门全部入驻，初步实现“进一张网办全省事”的大审批服务格局。
3.政府大数据与商业市场空间
政府在履职的过程中形成了许多数据资源，虽然从数据量的角度来看它比社会经济生活中产生的数据相对较少，但政府大数据的价值密度比社会数据资源价值密度高出许多。这决定了政务大数据将是一个巨大的金矿，首先，政务大数据应用市场生态环境的构建将会有众多厂商参与其中，政务大数据应用与平台建设分开招标或将成为趋势。通过建设大数据平台而获得政府客户的黏性是其参与政务大数据建设的主要目的之一，大数据应用基础之上的政务数据衍生业务最具高附加值。
大数据交易也已迎来发展的巨大空间，一方面大数据作为新时代的资产已经为社会所公认，贵阳大数据交易所2015年已正式运营，截至2015年底，已经接入100多家大数据公司，接入数据总量超过10PB，交易所发展会员300多家，交易额突破6000万元。预计到2020年，贵阳大数据交易所将形成日均100亿元的数据交易金额。另一方面，大数据能够精准洞悉事物规律和描述个体特征，从而能够一定程度上准确预测未来个体行为和事物发展趋势，随着大数据在提升企业效率和盈利方面的作用日益明显，对于官方数据的利用将是未来大数据交易的重要组成部分。
截取了一部分内容，有需求可以留个信箱或私信。

❻ 深度解析大数据在公安领域的应用

深度解析大数据在公安领域的应用

近一两年，大数据开始在公安等行业领域得到普及应用，除了行业自身的特殊要求外，大数据也带动了相关行业的需求发展。未来，基于大数据的行业应用会变得更加深入，更多的相关厂商也会涉及其中，大数据在公安领域的商业模式架构逐渐清晰起来。

在安防的细分领域中，大数据在公安及智能交通探索应用得比较早，相关的解决方案和技术也比较成熟，在广西等地也已经有相关的项目落地，大数据应用系统已经上线运营，取得了预期的效果。

项目应用前景看好

以相关的案例来讲，在广西公安厅投入使用的大数据系统中，整个项目是以自治区的总数据为出发点，对每天在所有卡口过道产生的上千万条数据，每年大概三十亿条的数据进行分布式存储和快速检索。在此基础上，后续可以给公安用户提供进一步的解决方案和增值服务，比如已经推出的卡口过车大数据、视频图像大数据和公安情报大数据三方面的解决方案。这些方案提供多种功能的查询，以及基于测控的分析和基站行业的服务，目的就是让公安能快速科学地侦破案件。

在智能交通领域，目前主要应用于车辆的疏导，比如基于不同道路、路口车流量的统计(时、日、月统计等)，根据这些统计可以分析不同时段某条道路实时的车流密度、发展方向和趋势等。这些项目的应用已经在很多大城市落地，比如平时大家在公交上看到的移动电视里播放的上下班高峰路段实时画面，就是基于大数据的技术分析所得。从应用上看，用户切实感到便捷好用，所以市场潜力很大，未来的应用会更加广泛。

大数据应用存在的难题

大数据本身是针对数据的存储、检索、关联、推导等有价值的挖掘，这些数据本身来说是通用的。但在安防领域，哪些数据是有用的，哪些是我们需要关心和提取的，这是目前在摸索的问题。也就是说，当前的困难在于如何让技术热点和相关业务进行结合，以提取更有价值的数据。

从技术上分析，有两个技术难点：

第一个难点是如何从非结构化的数据中提取结构化的数据出来。所谓非结构化数据是指在视频里面进行特征的提取，这些可能是人类不能理解和不能处理的;结构化数据则是人可以理解和处理的，比如在视频里有几个活动目标、是人还是车。如果是人，身上穿的是什么样的衣服;如果是车，车牌号是多少、什么样的品牌型号、颜色、行进速度、方向等数据，这些都是可以转化为结构化数据为人所用。目前，安防的数据很多涉及到视频数据，而视频数据本身是不能够被结构化的数据，也就不能被计算机直接所处理。所以未来摆在技术人员面前的课题是如何把视频数据转换成计算机能够处理的结构化或者半结构化数据。

第二个难点是寻找这些数据之间的关联和价值。数据是有关联没关联之分的，我们只能通过工具来找。所有这些存储的特征数据，包括公安行业、平安城市中每天产生的海量视频数据，可以为很多案件的侦查提供有价值的线索。现在技术需要攻克的难题就是能不能把这些数据通过相应的工具模块，通过大数据技术把原来被忽视的数据信息关联起来，找到或提取这些数据之间的相关性，为案件的侦破和方案决策提供科学的数据依据。

公安数据流动的单向性

公安行业每天获取的数据数以千万，如何确保这些数据信息的安全成为行业共同关注的热点。从传统意义上讲，数据产生之后，首先要确保数据本身的安全，目前行业内有非常成熟的技术和解决方案。在海量数据面前，如果你对数据不了解，就算把这些数据摆在面前，你也很难去提取有用的数据，但这并不能作为行业忽视其重要性的借口。因为对安防厂商而言，很多有价值的数据是需要提供保护的，也就是对数据应用模式采取高规格的保护措施，因为这些数据一旦被不法分子挖掘并关联起来，可能整个地区的安全漏洞就会被利用。

现在，公安的数据一般在局域网内运行，并有相关的保护措施来提供安全保障。如会把数据分成不同的网络和不同的层次，让数据在不同的网络安全系统之间，从低安全性网络向高安全性网络实行单向流动，最后在公安的核心网络里汇集所有的数据(这个安全等级是最高的，通过安全边界、物理隔离来保护)。同时在外围的视频网，主要以视频数据为主，辅以视频相关的业务，这些数据只有进入公安网后才与其他的数据发生关联，才能发掘出一些有价值的数据。比如办案民警在视频网络上，可以获取犯罪嫌疑人的照片，但这个人是谁，他的信息是什么，只有进入公安网以后才能获取，才能将相关信息匹配关联起来，然后通过其他数据库的关联，进一步挖掘出他在哪个网吧出现过，在哪个酒店居住过……以上信息都可以挖掘出来，但这种挖掘只能在高安全性网络中进行，这种信息流动都是单向的。

未来的商业模式

从传统的安防业务来讲，还是以公安客户投资建设系统为主，厂商提供产品和集成的解决方案，最终由集成商来做落地实施，最后交付给客户使用并进行相应的维护。同时，未来行业对大数据中数据的获取、存储、分析、处理会变得更加的专业，用户本身在处理和应用时可能会遇到各种困难，那么针对这类问题可能会有一些小型的服务公司出现，给终端用户提供各种各样专业的数据服务。比如专业的视频提取会有专业的公司切入，用专业的算法工具帮助你把视频里面的数据提取出来，或者有那些专业的通讯厂商对数据进行挖掘和处理，包括提供一些工具和服务的模式(未来会更倾向于服务的模式)。但限于公安行业的特点，这些公共服务在公安行业目前还比较难做，不过未来也可以由一些厂家对整个应用系统进行构建，以运营服务收费的方式与公安客户或者政府机构进行合作。

对于大型、特别大型的项目，比如涉及到一个城市、一个省乃至全国范围的项目，一般来说可能会找专业的IT厂商来做，特别是互联网公司(现在也有牵涉其中)，他们更多是以技术提供商的角色参与，安防厂商侧重点放在业务上。这样大家分工比较明确，因为即使是技术比较领先的行业厂商，它也很难或者没有必要投大量的研发在大数据基础的研发上，而是应该将重点放在大数据的基础应用或业务解决方案上，然后底层的基础架构由IT厂商来分担完成。彼此互利共赢，持续发展。

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❼ 关于大数据应用有什么例子

大数据应用实例：

1、关能源行业大数据应用

计算居民用电量。

2、职业篮球赛大数据应用

专业篮球队会通过搜集大量数据来分析赛事情况，然而他们还在为这些数据的整理和实际意义而发愁。通过分析这些数据，找到对手的弱点。

3、保险行业大数据应用

集中处理所有的客户信息。

❽ 常见大数据应用有哪些

Gartner的分析师Doug Laney在讲解大数据案例时提到过8个更有新意更典型的案例，可帮助更清晰的理解大数据时代的到来。
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. Tipp24 AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN。
3. 沃尔玛的搜索。这家零售业寡头为其网站自行设计了最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。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。
4. 快餐业的视频分析。该公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。
5. Morton牛排店的品牌认知。当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场（他将在一天工作之后抵达该处）时，Morton就开始了自己的社交秀。首先，分析推特数据，发现该顾客是本店的常客，也是推特的常用者。根据客户以往的订单，推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐。
6. 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%。
7. Tesco PLC（特易购）和运营效率。这家超市连锁在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。通过对这些数据的分析，进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。
8. American Express（美国运通，AmEx）和商业智能。以往，AmEx只能实现事后诸葛式的报告和滞后的预测。“传统的BI已经无法满足业务发展的需要。”Laney认为。于是，AmEx开始构建真正能够预测忠诚度的模型，基于历史交易数据，用115个变量来进行分析预测。该公司表示，对于澳大利亚将于之后四个月中流失的客户，已经能够识别出其中的24%。

❾ 观点 “政”需要“大数据”的大作用

观点：“政”需要“大数据”的大作用
什么是“大数据”？说白了就是海量的信息资产、快速的数据流动、动态的数据体系、多样的数据类型、巨大的数据价值。“大数据”是信息化时代发展的风向标，信息数据的巨量归集，量变引起的质变效应，让“大数据”像引领了工业革命的蒸汽机一样，催生了互联网应用的新变革。提到“大数据”，仿佛就是互联网IT行业的术语，与政府治理、权力运行毫无关联。实则不然，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”带来的跨界效应，同样在政府治理、经济治理、社会治理等方面也掀起了新的浪潮，在“大数据”时代，政府部门难以置身事外。其实，“大数据”这一互联网领域的时髦热词，在政府工作中并不是陌生词，无论是在考察调研中，还是政府工作报告中，李克强总理都曾多次提及，且反复强调，“不管是推进政府的简政放权，放管结合，还是推进新型工业化、城镇化、农业现代化，都要依靠大数据、云计算。”近日，旨在帮助领导干部掌握大数据相关知识、提高运用大数据能力的《大数据领导干部读本》，在国家行政学院正式发布。这更加表明，党和政府已经高度重视“大数据”，并且将其作为政府治理体系现代化与领导干部治理能力改革提升的新武器。在经济全球化、信息化迅速发展的时代，政府职能加快转变，全面深化改革阔步向前，对于政府部门治理体系与治理能力现代化的要求越来越高。新情况、新问题层出不穷，新任务、新要求接踵而至，更需要我们优化治理模式，让“大数据”成为政府决策的“智囊团”，当好全面深化改革发展的“军师”。只有走在“大数据”降临时代的前列，在经济发展、社会运行的方方面面治理上才能抓住发展机遇，紧跟时代潮流。让“大数据”在现代化的治理中真正发挥作用，关键要抓住决策的源头，在政策研究阶段，发挥“大数据”的优势。彻底改变“一贯做法”“闭门造车”等经验主义、主观主义政策研究方法，“用数据”“用事实”来实事求是、推陈出新。政策研究制定时，既要深入基层、深入一线、深入群众，看实情、听真话、取真经；还要提高对大数据的运用能力，扩大样本数量，规避调研的片面性，把广泛采集数据、综合处理数据、系统分析数据、准确运用数据作为基本的调研方法，在海量的信息数据中分析问题、总结经验、提炼政策，制定更加科学合理、贴合发展实际、满足群众需要的政策决策。“大数据”是一场治理革命，提高行政效能，克服政府治理顽疾，都离不开大数据的充分运用。拥抱“大数据”，迎接新挑战，抢抓新机遇，这是大势所趋，也是潮流使然。

❿ 大数据法治的发展应该从哪些方面抓起

中国互联网金融协会秘书长陆书春表示，大数据在互联网金融中发挥了重要作用，并且逐步成为资源而存在。大数据法治的发展应该从完整科学的立法、服从已实施的法律、培养大数据法律人才三方面抓起。

据了解，本届论坛峰会旨在推动实现数据强国，将大数据应用纳入法治轨道，在大数据治理中彰显法治精神，适度监管，规范各类数据的使用、交易等环节，明确法律责任，增进效益，保障国家安全、人民安全。