压塑模,即塑料压塑模具,包括压缩成型和压注成型两种结构模具类型。它们是主要用来成型热固性塑料的一类模具,其所对应的设备是压力成型机。压缩成型方法依据塑料特性,将模具加热至成型温度(...
如果将公安大数据中的关联分析、碰撞比对、数据建模看作是以求得答案为目的的选择、填空和问答题,那么数据分析报告更像是论述题。
与上述实战应用相比,数据分析报告更注重分析过程,以得出更加科学的研究结论。
以实有人口数据为例,人口数据库一般由6-8个数据表的100余个数据项组成。不仅包括常见的姓名、身份证号、住址,还有迁出(迁入)时间、迁移原因、学历、工作、家庭、原住地等数据。
一份详细的人口数据分析报告,可以分析不同时间地点,基于不同原因的人口变化趋势,其背后反映了经济社会持续健康发展的宏观环境和政策的变化。
比如新城区的人口迁入数据,反映了新城区建设吸引外来人口的趋势和效率;重点学区房屋实有人口变化幅度,反映了稀缺教育资源对群众购房定居选择的影响程度等等。
总之,公安数据分析报告的目的不同于实战中的数据比对碰撞,重点不在于得出某个具体答案,而更侧重于分析本身和由此得出的结论,用于支撑宏观决策,研究关于公共安全管理的宏观形势趋势。
决策分析支撑:数据分析报告作用日益凸显数据时代的公共政策制定,离不开全面的数据分析。而自媒体时代也使得政策施行过程中,一份有说服力的数据分析报告,能够更好的起到事半功倍的宣贯效果。
我们曾经以某市重点中学搬迁政策的执行为例进行了数据分析实验。由于城市发展需要,政府制定了将某重点中学搬迁至新区的政策。在政策实施之初,出现了部分群众不能理解和反对的情况,致使搬迁无法按时实施。
本文仅从公安数据分析角度,谈谈数据分析报告在类似政府决策执行中的应用探索。
其实,笔者分析了原中学驻地的交通和人口有关数据,形成了如下报告和结论:该区域集中了重点小学、初中和高中,单位面积的在校生密集度远高于其他区域。
从交通数据看:在放学高峰时段,其他路段平均每车行驶单位距离用时约为0.2分钟的情况下,而该路段平均每车用时约15分钟,75倍于其他路段。即使平均到全天,该路段平均过车用时仍然是全市平均值的10到20倍。
交通压力过大制约了目标道路作用的发挥,降低了区域生产生活效率,也增加了全市平均交通成本。
从“一标三实”实有房屋、实有人口数据看,在校生多造成区域人口流动较大,暂住陪读人口占比远高于其他区域,流动商贩集中,而作为老城区,该区域功能性建筑和基础设施远远不能够满足需求,从“实有房屋”数据分析,被用于经营的社区住宅占比较高,导致管理成本增加,安全风险隐患增多。
类似的宏观决策从制定到执行,会综合经济社会民生等海量数据及分析,公共安全领域的数据分析作为无法替代的组成部分,无疑将起到重要作用。
因此一份多维度分析、全面详实、有所侧重的数据分析报告,一方面有力支撑政府决策前的调研研判,另一方面又可以在政策制定后的宣贯执行中更好地支撑说明。
公安机关在大数据应用研究、探索和实践过程中也发现了不少问题,成为制约公安大数据深度应用的瓶颈,并且在某些特定的程度上挫伤了基层科所队对大数据应用的积极性。其中主要体现以下几个方面:
大数据应用的基础是数据自身所蕴含的价值,需要考察数据的“价值比重”,因为对于价值比重较低的数据会极大地耗费数据清洗、处理和运算资源,投资回报率很低。
因此对于公安机关来讲,并非数据越多越好,而是需要对数据的价值进行预先评价和甄别。公安机关管控和服务的对象主要是人,把“人”管好了,服务好了,社会也就好了,因此数据价值评价的标准首先是数据是不是能够和人产生关联,以及产生关联的代价。目前很多公安机关在大数据应用中,不加甄别地把网络上的很多数据直接来用,消费了宝贵的数据运算资源,反而起到了事倍功半的效果。
当前公安机关所掌握的数据资源,除了人口库、机动车登记数据库等相对静态的数据外,还有机动车卡口采集、实名制住宿乘车(机)记录、上网行为、手机MAC地址采集等数据,其中车辆号牌、实名制登记等数据虽能直接关联到人,但对于一个公安机关重点打击和管控的对象来讲,可完全通过套牌、冒名等手段进行躲避,使我们没办法采集到真实的数据,且数据采集的范围受到很大限制。
而上网行为、手机MAC数据具有采集范围广、采集成本低、真实性高等特点,但又很难与人进行关联。
公安机关掌握的众多数据资源中,覆盖最广、信息最丰富、顶级规模、采集成本最高的是视频图像资源,但由于视频图像数据是非格式化数据,无法直接参与大数据运算和处理,还需要传统的人工方式和人海战术进行查看和甄别,不仅极大地降低了大数据的应用效能,也造成了极大的资源浪费。
不少大数据应用还仅仅停留在信息组合查询和对数据的宏观统计分析上,如本月发生了多少起案件、分布在哪些区域等等,并以数据可视化的方式在中心大屏上呈现出来,看上去很高大上,实际上对公安业务产生不了多少实战意义。
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