數據挖掘技術在警務信息管理中的應用研究

摘 要：伴隨著社會的持續性發展，社會信息化水平也在隨之提高，在信息化進程不斷推動的過程中，警務信息化發展也在不斷的加快。公安系統中的金盾工程也全面啟動，這一系統中也涉及到了信息數據領域。公安部門所應用的數據挖掘技術主要是在大量信息數據中提取有價值或有需求的信息，從而對警務工作提供有效支持。對此，本文簡要分析數據挖掘技術在警務信息管理中的應用，希望可以為相關工作者提供幫助。

關鍵詞：數據挖掘技術；警務信息管理；應用

1 數據挖掘技術

數據挖掘技術在目前社會發展過程中所能夠發揮的作用非常突出，其主要是指借助少量的信息，以隨機對數據的處理方式從中獲取一些有價值意義的信息數據。在對數據實行加工處理的過程中應用數據挖掘技術，整個過程主要是以便于后續數據的統計以及分析，這樣才可以真正確保智能化處理系統的穩定性以及成熟性[1]。從目前的技術現狀來看，比較常用的有統計分析法、非線性分析法以及線性分析法等，這一些模型的應用主要目的在于提高工作的效率，保障數據分析的結果準確性。另外，在應用單變量和多變量信息數據的處理過程中，必須對數據實行等級性的排列處理，并做好全面性的數據分析處理。分析方法當中比較常用的主要有邏輯歸因分析、連續回歸分析兩種方式，這一些方式在具體應用中可以有效提高系統的運行效率。近些年人們比較熟悉的數據挖掘技術為神經網絡分析法，其主要是應用神經網絡分析的方式，實現對數據挖掘的有效推動，在神經網絡當中進行分析，可以借助外在的數據輸入、準確的對數據樣本進行分析，這一種模型可以發揮比較突出的效果。神經網絡系統的應用途徑非常多，例如能夠保障圖像識別的質量，還能夠實現對金融行業貸款詐騙的辨別。在決策樹的應用方面，決策樹的應用主要是通過信息理論當中的信息量情況，構建行之有效的決策樹結點，同時按照相應的屬性構建分支，在分支的子集中重復構建數的下層結點以及分支的結點。

從實踐性操作中可以明確，對于數據挖掘而言，其能夠在商業信息當中應用于數據的納入以及分析中，這也是一種比較常用的數據分析方式。這一項技術最為突出的特征在于可以對數據信息進行分類處理，轉化數據之后構建相應的數據處理模型，進而實現商業數據核心內容的提取與處理。數據挖掘簡單而言就是應用功能統計、人工智能結合的方式提高整個程序的運行效率，重點在于程序運行規律的優化與改進，將部分比較復雜的技術封裝起來，從而為人們提供一些表面上無法獲取的信息數據，促使整個數據挖掘、分析、整理以及應用過程中更高效，以便于人們后續的數據應用。

2 數據挖掘技術在警務信息管理中的應用

2.1 系統建設

首先，需要做好系統的全面化分析工作。設計整個警務信息系統框架，并作為基礎性的結構，警務信息系統當中的功能必須涉及到業務數據庫，包含業務操作的中間過程數據，對于不存在資源的應用數據需要采用數據庫的方式提供數據[2]。在框架設計過程中，需要將整個警務信息作為工作的核心與基礎，構建警務信息的功能時必須保障數據庫數據處理的基礎性需求，并以數據采集作為核心，其中需要包括業務操作數據，存儲數據資源，這也是數據來源的最佳途徑。其次，系統的設計[3]。設計人員需要先采用數據設計挖掘的形式，推薦應用三腳架設計樣式，整體的設計框架必須具備較高的層次性，在數據存儲層方面，這一數據的功能必須可以應用在數據庫當中，中間主題內容的結構類型必須構建數據立方、維度，從而滿足整個數據層的數據處理要求。在表現前端時，在設計思路方面需要充分表現整個數據庫的安全性，根據所提供的基礎數據，需要在應用數據當中進行提取，并決定最終的主題形式。

2.2 數據挖掘的實現

首先，需要對主題表實行有效的劃分，按照公安機關的劃分特征需要采取決策需求的劃分方式，在數據應用的基礎上做好需求的設計，明確具體的數據集團，并按照主題設計好數據規劃以及基本準備處理工作，其中最為核心的便是數據主題的依據，主題表具體為：1）110警情。主要是實現對110接警數、受理的時間、城市以及警情性質的統計，采取柱狀圖、餅圖或曲線圖的方式進行表現，并借助潔凈時間的選擇實現對歷史接警情況的查詢，同時也可以借助單位的選擇或城市的選擇查詢接警情況；2）警情案件。主要是對警情數量、案件的時間、城市等情況進行統計，采取曲線圖、柱狀圖實現，可以按照選取年月的方式查詢某一個月的接警、案件狀況，也可以借助選擇單位查詢城市的接警情況，主題可以單獨選用警情或案件進行分析，實現同類數據的對比；3）涉黃毒。涉黃毒的案例分析主要是采取曲線圖實現每個月、每日的案件趨勢分析，借助柱狀圖實現對區域內案件的發生情況記錄、主題可以借助時間段的設定根據日、月的方式進行分析判斷，總結一個地區時間段內案件發生趨勢；4）反黑六類。主要是根據六類涉及到黑惡勢力的警情動態分析，借助柱狀圖的方式電機查看，可以明確案件數量、破案數量以及團伙作案數量等；5）反黑犯罪。主要是對省市地區涉黑犯罪集團的發案趨勢、地域分布狀況、集團的級別分布情況等進行分析，并對集團區域內分布柱狀圖實現點擊并查詢列表數據。其次，需要明確數據立方。適當的主題表中會涉及到一個或多個個體化的事實，此時便會出現大量的無關數據，數據之間具備一定的屬性。構建數據立方主要是根據數據的準確性與完整性，普遍會采用雪花型、事實型的方式做好立方體的規劃以及度量，這一些便會涉及到大量的那件數量，警務信息系統中的數據必然需要具備一定的聚合值，這一些數據必須通過合理的規劃設計進行處理，構建一整套數據立方才可以得到基本保障。再次，在算法方面，可以應用數據立方、維度的可視化處理后，借助算法形式進行控制，這樣的方式可以讓挖掘出的數據更具信息價值在，在通過數據列表規劃之后可以更好的保障算法的實現效益。最后，數據挖掘。后期可以采用警務信息系統需求分析，并將其應用在多個方面，可以更好的應用在警務主題方面，同時也可以在警務環比當中得到對比性的應用，技術的應用可以推動社會持續性發展，同時也可以保障警務信息系統應用價值得到提高。

3 總結

綜上所述，伴隨著社會的持續性發展，社會信息化進度也在不斷的加快，警務工作中信息化水平程度也在隨之提升，信息化程度的快速發展為警務工作的持續性發展奠定了基礎。公安系統當中的金盾工程隨著工程竣工已經基本普及，公安數據量不斷增多，信息也在隨之龐大，這一些信息資源的合理應用有著必然的實際意義。就目前而言，數據挖掘技術在警務信息管理中的應用仍然處于初步階段，今后仍然需要在理念、技術等多個方面上改進創新，落實信息化特征，從而推動社會的持續性發展。

參考文獻

[1]胡文紅，孫欣欣.基于時間序列的數據挖掘技術在城市內澇災害中的應用研究[J].科技通報，2016，32（6）：229-231.

[2]王文正，王文正，鄭鹍鵬，etal.數據挖掘技術在飛行試驗數據分析和氣動參數辨識中的應用研究[J].空氣動力學學報，2016，34（6）：778-782.

[3]張會喜，周剛偉.數據挖掘技術在船舶操縱運動預報中的應用研究[J].艦船科學技術，2016（8x）：64-66.

作者簡介

徐傳龍（1974-），男，漢，本科，工程師，安徽巢湖，研究方向：數據管理與應用。