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智慧警务大数据应用平台搭建警情预判系统开发
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随着大数据在警务领域获得推广和深化：进一步扩大数据融合工程，打造跨地域、跨部门、跨警种的协同管理和服务；进一步加强大数据支持决策战略。
同时构建实时性、综合性、直观性的研判和分析工具；进一步深化大数据智慧应用，建设智能化、场景化、定制化的业务系统和应用；进一步深化大数据安保实战，开发能监测、能预警、能感知的城市管理和调度平台。
全国各省、地市级公安机关对大数据的应用呈现出加速起飞的态势。在广大警务工作者不断的探索和实践中，警务大数据呈现出六大发展趋势。
数据融合更透彻
警务大数据趋势之一，即持续发展全量数据接入、多源数据融合的大数据平台，将数据孤岛连接成数据大陆，从而基于数据大陆建立应用、服务实战。构建统一、整合的大数据平台是警务大数据应用的首要条件，同时也是各单位挖掘大数据价值的基础。
经验复用更广泛
警务大数据趋势之二，即以公安业务实战的需求为出发点，将案件分析、研判、处理等警务流程归纳成为应用模型。应用模型不仅应当贴合实际业务场景、使用方便快捷，更应支持跨部门、跨警种、跨地域的交流共享，并支持具体用户根据自身需求进行灵活的调整和配置，最终实现警务工作者经验和智慧的高效推广、传承发扬。
警情预判更智能
警务大数据趋势之三，即发展智能研判能力。利用多部门数据融合实现对重点人员的全方位轨迹的实时监控，并通过多模式的比对进行智能研判，以实现对重点人员异动的预警。在发出预警信息的基础上，通过打通各部门信息化渠道，使预警能够同时到达多部门、多警种，使得公安机关能更好的掌握治安态势、把握稳控先机、促进跨部门信息共享及合作联动。
关系发现更深入
警务大数据趋势之四，即推广应用知识图谱，从信息中发现关系。从各部门收集的出行、住宿、卡口等信息中，归纳出“人、事、地、物、组织、身份”等点状实体，在实体之间挖掘相互的从属、往来、共同特征等线状的关联关系，最终连线成网，通过关系大网展示数据中蕴含的线索和情报。
机器学习更先进
警务大数据趋势之五，即在现有大数据应用的基础上进一步发展机器学习，为数据赋予智慧，从海量历史数据中探索规律，优化多种智能分析研判应用。警务领域的机器学习应用包括，通过聚类进行群体画像、通过分类预测判断人员所属类别、通过关联分析对相关人群进行定位、通过回归／相关分析判断犯罪相关因素、通过主成分／因子分析判断犯罪群体特征等等。
数据展示更直观
警务大数据趋势之六，即数据的可视化、直观化、实时化。通过统一的平台集成“人、车、场、住、行”五大感知要素以及多种实时监测系统数据，并以适应具体业务场景的方式灵活展示出来，为警务工作者提供实时、直观、整合的信息，支持决策层快速、精准制定战略。
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