摘 要：伴隨著社會的持續(xù)性發(fā)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(fā)展也在不斷的加快。公安系統(tǒng)中的金盾工程也全面啟動，這一系統(tǒng)中也涉及到了信息數(shù)據(jù)領域。公安部門所應用的數(shù)據(jù)挖掘技術主要是在大量信息數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘技術；警務信息管理；應用

1 數(shù)據(jù)挖掘技術

數(shù)據(jù)挖掘技術在目前社會發(fā)展過程中所能夠發(fā)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(shù)據(jù)的處理方式從中獲取一些有價值意義的信息數(shù)據(jù)。在對數(shù)據(jù)實行加工處理的過程中應用數(shù)據(jù)挖掘技術，整個過程主要是以便于后續(xù)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計以及分析，這樣才可以真正確保智能化處理系統(tǒng)的穩(wěn)定性以及成熟性[1]。從目前的技術現(xiàn)狀來看，比較常用的有統(tǒng)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(shù)據(jù)分析的結(jié)果準確性。另外，在應用單變量和多變量信息數(shù)據(jù)的處理過程中，必須對數(shù)據(jù)實行等級性的排列處理，并做好全面性的數(shù)據(jù)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(xù)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(tǒng)的運行效率。近些年人們比較熟悉的數(shù)據(jù)挖掘技術為神經(jīng)網(wǎng)絡分析法，其主要是應用神經(jīng)網(wǎng)絡分析的方式，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)挖掘的有效推動，在神經(jīng)網(wǎng)絡當中進行分析，可以借助外在的數(shù)據(jù)輸入、準確的對數(shù)據(jù)樣本進行分析，這一種模型可以發(fā)揮比較突出的效果。神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)的應用途徑非常多，例如能夠保障圖像識別的質(zhì)量，還能夠?qū)崿F(xiàn)對金融行業(yè)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(gòu)建行之有效的決策樹結(jié)點，同時按照相應的屬性構(gòu)建分支，在分支的子集中重復構(gòu)建數(shù)的下層結(jié)點以及分支的結(jié)點。

從實踐性操作中可以明確，對于數(shù)據(jù)挖掘而言，其能夠在商業(yè)信息當中應用于數(shù)據(jù)的納入以及分析中，這也是一種比較常用的數(shù)據(jù)分析方式。這一項技術最為突出的特征在于可以對數(shù)據(jù)信息進行分類處理，轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)之后構(gòu)建相應的數(shù)據(jù)處理模型，進而實現(xiàn)商業(yè)數(shù)據(jù)核心內(nèi)容的提取與處理。數(shù)據(jù)挖掘簡單而言就是應用功能統(tǒng)計、人工智能結(jié)合的方式提高整個程序的運行效率，重點在于程序運行規(guī)律的優(yōu)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(shù)據(jù)，促使整個數(shù)據(jù)挖掘、分析、整理以及應用過程中更高效，以便于人們后續(xù)的數(shù)據(jù)應用。

2 數(shù)據(jù)挖掘技術在警務信息管理中的應用

2.1 系統(tǒng)建設

首先，需要做好系統(tǒng)的全面化分析工作。設計整個警務信息系統(tǒng)框架，并作為基礎性的結(jié)構(gòu)，警務信息系統(tǒng)當中的功能必須涉及到業(yè)務數(shù)據(jù)庫，包含業(yè)務操作的中間過程數(shù)據(jù)，對于不存在資源的應用數(shù)據(jù)需要采用數(shù)據(jù)庫的方式提供數(shù)據(jù)[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(gòu)建警務信息的功能時必須保障數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)處理的基礎性需求，并以數(shù)據(jù)采集作為核心，其中需要包括業(yè)務操作數(shù)據(jù)，存儲數(shù)據(jù)資源，這也是數(shù)據(jù)來源的最佳途徑。其次，系統(tǒng)的設計[3]。設計人員需要先采用數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)存儲層方面，這一數(shù)據(jù)的功能必須可以應用在數(shù)據(jù)庫當中，中間主題內(nèi)容的結(jié)構(gòu)類型必須構(gòu)建數(shù)據(jù)立方、維度，從而滿足整個數(shù)據(jù)層的數(shù)據(jù)處理要求。在表現(xiàn)前端時，在設計思路方面需要充分表現(xiàn)整個數(shù)據(jù)庫的安全性，根據(jù)所提供的基礎數(shù)據(jù)，需要在應用數(shù)據(jù)當中進行提取，并決定最終的主題形式。

2.2 數(shù)據(jù)挖掘的實現(xiàn)

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(shù)據(jù)應用的基礎上做好需求的設計，明確具體的數(shù)據(jù)集團，并按照主題設計好數(shù)據(jù)規(guī)劃以及基本準備處理工作，其中最為核心的便是數(shù)據(jù)主題的依據(jù)，主題表具體為：1）110警情。主要是實現(xiàn)對110接警數(shù)、受理的時間、城市以及警情性質(zhì)的統(tǒng)計，采取柱狀圖、餅圖或曲線圖的方式進行表現(xiàn)，并借助潔凈時間的選擇實現(xiàn)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(shù)量、案件的時間、城市等情況進行統(tǒng)計，采取曲線圖、柱狀圖實現(xiàn)，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(xiàn)同類數(shù)據(jù)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(xiàn)每個月、每日的案件趨勢分析，借助柱狀圖實現(xiàn)對區(qū)域內(nèi)案件的發(fā)生情況記錄、主題可以借助時間段的設定根據(jù)日、月的方式進行分析判斷，總結(jié)一個地區(qū)時間段內(nèi)案件發(fā)生趨勢；4）反黑六類。主要是根據(jù)六類涉及到黑惡勢力的警情動態(tài)分析，借助柱狀圖的方式電機查看，可以明確案件數(shù)量、破案數(shù)量以及團伙作案數(shù)量等；5）反黑犯罪。主要是對省市地區(qū)涉黑犯罪集團的發(fā)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(qū)域內(nèi)分布柱狀圖實現(xiàn)點擊并查詢列表數(shù)據(jù)。其次，需要明確數(shù)據(jù)立方。適當?shù)闹黝}表中會涉及到一個或多個個體化的事實，此時便會出現(xiàn)大量的無關數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)之間具備一定的屬性。構(gòu)建數(shù)據(jù)立方主要是根據(jù)數(shù)據(jù)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(guī)劃以及度量，這一些便會涉及到大量的那件數(shù)量，警務信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)必然需要具備一定的聚合值，這一些數(shù)據(jù)必須通過合理的規(guī)劃設計進行處理，構(gòu)建一整套數(shù)據(jù)立方才可以得到基本保障。再次，在算法方面，可以應用數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)更具信息價值在，在通過數(shù)據(jù)列表規(guī)劃之后可以更好的保障算法的實現(xiàn)效益。最后，數(shù)據(jù)挖掘。后期可以采用警務信息系統(tǒng)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(huán)比當中得到對比性的應用，技術的應用可以推動社會持續(xù)性發(fā)展，同時也可以保障警務信息系統(tǒng)應用價值得到提高。

3 總結(jié)

綜上所述，伴隨著社會的持續(xù)性發(fā)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(fā)展為警務工作的持續(xù)性發(fā)展奠定了基礎。公安系統(tǒng)當中的金盾工程隨著工程竣工已經(jīng)基本普及，公安數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(chuàng)新，落實信息化特征，從而推動社會的持續(xù)性發(fā)展。

參考文獻

[1]胡文紅，孫欣欣.基于時間序列的數(shù)據(jù)挖掘技術在城市內(nèi)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(shù)據(jù)挖掘技術在飛行試驗數(shù)據(jù)分析和氣動參數(shù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)管理與應用。