大数据背景下公安数据分析平台建设
随着公安信息化的高速发展，公安各级部门积累了海量的业务数据。如何快速挖掘其内在价值，已成为公安信息化迫切需要解决的关键问题。因此，需要运用科技手段，提高公安部门的信息侦查、数据收集、智能分析、经侦调度、精准预测分析能力，构建符合公安实战所需要的智能大数据支撑体系。
一、建设目标
面向公安实战需求开展数据的深度整合和综合利用，构建一套基于大数据的统一数据采集、存储、分析、挖掘、应用的综合平台，实现以下目标：
●?数据资源大整合，构建齐全、鲜活的数据集市。
抽取、清洗、转换、汇集跨地区、跨警种的各类数据，组建由公安内部、外部数据、互联网数据等组成的基础数据库；面向信息检索、数据分析和专题应用需求重新构建的专题数据库；形成数据齐全、归类清晰的数据集市。
●?构建高效处理、安全存储的大数据平台。
采用云计算架构，构建大数据平台。通过云计算、分布式存储、分布式计算、内存计算等技术手段提高数据处理能力，提高对非结构化数据，大容量数据的存储及处理能力，满足各类应用数据处理要求。
●?构建标准化、多样化、高效的数据共享平台。
按照统一标准，分类别封装通用的数据访问、数据互操作、应用功能类、数据交换、信息布控等接口，通过服务总线形式提供，并由共享门户展现，满足基层数据共享需求。
深化数据应用，构建切合实战的数据应用平台。
根据一线实战需求的共性，开发部分通用的数据应用，譬如云搜索、信息比对、信息布控、背景审查等。借助大数据高效数据处理能力，开发对数据的深度应用，譬如智能碰撞、关系人挖掘、情报线索分析等。
二、建设内容
建设方案分为数据资源、数据服务、数据应用三个层面，整体架构如下：
图1：架构图
（一）数据资源层
1、数据采集
（1）数据源
数据源主要包括公安内部和外部数据。其中，公安内部数据以警务综合信息应用平台和业务系统为主要数据来源，实现不同警种业务数据的标准整合；公安外部数据通过部门间共享服务平台获取的社会单位数据为主要数据来源，包含互联网数据和其他多媒体数据的获取，实现外部单位各类数据的标准化整合。
（2）采集模块
建设统一的数据采集模块，实现基于标准表单、文本数据及相关视频、图像、语音等多媒体数据的批量导入、逐条录入和维护管理等系统功能，并进行自动分类，导入采集资源库。
在采集入库的过程中，按照背景信息、动态信息、关系信息、特征信息的要素进行分类，建立规范化的数据描述方法和清洗转换规则，实现社会数据资源的规范化建库。主体建立包含背景信息库、动态信息库、关系信息库、特征信息库等数据采集资源库。
2、数据预处理
通过数据预处理工作，可以使残缺的数据完整，并将错误的数据纠正，多余的数据去除，进而将所需的数据挑选出来，并且进行数据集成。
实现对抽取的数据资源进行加工的能力，例如空值校验转化、字符串操作、字符串替换、新增字段、添加JSON字段、表码映射等。
基于特征要素模型，实现对文本内容的全文解析，并能够将文本中涉及到对象特征，诸如：身份证、手机号码、电子邮箱、QQ号码、车牌等特征要素转化为结构化数据进行存储。
3、数据存储
对象建库
对于所各类纷繁复杂的公安数据资源，主要形成基础数据库、全文检索库、对象主题库、碰撞分析库、关联分析库来进行存储管理。
●?结构化存储
对于所采集汇聚的数据资源，主要以结构化数据维护且总量有限，采用Oracle关系型数据库来进行存储管理。
●?非结构化存储
HDFS（分布式文件系统）是Hadoop架构的支撑性平台，作为HBase\HIVE等大数据库的分布式运行系统，为其提供存储扩展能力、容错能力、吞吐能力等。HDFS本身也适合存储单个文件体积较大的内容，如视频文件、音频文件、历史数据归档打包文件等等。
在本项目的基础库设计中，对于非结构化数据，主要是以文本、视频、图片为主，拟采用HDFS作为外部采集文本、视频、图像的存储容器，并利用HBase为各个文件实体构建索引及相关描述信息，为资源的进一步检索及调用奠定基础。
在对数据的关联整合过程中的关键词标签数据和索引信息，其存储管理模式可根据具体数据量情况选择确定。
4、数据管理
（1）数据标准管理
主要是依据上级部门提供的标准（具体标准的内容有：数据元、限定词、数据项），创建本地的数据标准规范，具体内容包括有：数据元管理、同义词管理、限定词管理、标准数据项管理。
（2）数据资源管理
数据资源管理用于数据资源的统一管理，以实现数据资产的有效管理，提升数据资产管理及运营能力，辅助建立数据资源资产化管理机制、数据资源运行维护管理机制、数据质量提升机制。
数据资源管理系统主要包括数据资源注册、数据资源编目、数据质量管理和数据运行监控。
（3）数据质量管理
数据质量管理提供数据质量问题发现、数据质量问题监测及跟踪、数据质量分析、问题数据应用等功能，帮助用户了解数据质量情况，发现数据质量问题，持续监测数据质量，分析数据质量趋势和对比情况，跟踪问题数据修复情况，从而辅助用户建立数据质量提升机制。
不同来源的数据在基础数据资源库进行清洗、整合，通过数据资源注册功能，实现各类数据源及数据资源统一注册管理，提供丰富的元数据信息。
5、数据分析
（1）大数据计算
基础数据集群中存放的往往是低价值密度的数据，经过多种大数据计算方法加工处理后，可提取出高价值密度的数据，适用于对海量
数据进行数据挖掘、建模，以支撑精准营销、决策分析、信息安全等应用场景。
主要应用的大数据计算方法包含在线处理集群(Spark)、离线处理集群（MapReduce）、流式处理集群（Storm）、图计算集群（Neo4j）、全文检索集群（SolrCloud）、自然语言处理（NLP）等。
（2）数据挖掘
数据分析挖掘是从大量的、有噪声的、不完全的、模糊和随机的数据中，提取出隐含的、不可预知的、具有潜在利用价值的信息和知识的过程。数据挖掘是整个知识发现流程中的一个具体步骤，也是知识发现过程中最重要的核心步骤。主要数据挖掘方法包含：分类分析、回归分析、聚类分析、关联分析等。
（二）数据服务层
实现对本地应用的统一接入，减少应用系统对底层数据库的直接访问，提高数据安全性，解决部门以及协作区域间信息服务资源的简便对等开放、共享标准规范、本地信息资源集中管理、面向应用服务的统一接入、高可用服务支撑能力、安全审计等一系列问题。
接口层建设
自主比对接口：通过数据源信息和比对条件，进行数据源比对，返回比对结果。
全文搜索接口：该接口实现省厅资源服务平台云搜索模块中的人员全文搜索功能，搜索条件支持关键字搜索，返回内容包括人员基本
信息和匹配命中信息，其中人员基本信息包含姓名、身份证号、民族、户籍地区划等信息。
●?服务总线模块
云服务总线系统，是基于数据整合和信息共享的集成中间件。它采用分布式的总线结构，支持像Hbase之类的云数据库，还支持大数据查询工具Impala，实现对构建在Hadoop之上的分布式数据库，直接用REST方式来快速查询出数据。
●?标准化平台
建立公安实体标准库，通过多种途径获取权威的数据元、限定词、公安部部标国标代码，结合系统代码使用情况，建设一套符合公安的标准实体库，供用户查询和下载。
图2：数据接入流程
（三）数据应用层
针对公安海量数据的全方位解析，结合公安部门的信息侦查、数据收集、智能分析、经侦调度、精准预测分析等实际工作需要，平台提供一系列大数据智能应用，全方位满足公安系统的工作需求。
1、目标人物画像
目标人物画像模块主要通过大数据离线运算，整合所有公安系统数据对“人、案、物、组织、地址”等基本要素形成个性化标签，进而形成目标人物长期画像；同时通过大数据实时运算，形成目标人物的实时标签和短期画像。目标人物画像需要支持自动学习扩展的体系，通过自学习体系对新的标签进行收集，形成标签库，对标签进行统一的管理。
图3：目标人物画像
2、知识图谱
知识图谱利用图数据库的天然优势，直接将公安系统各项数据以“人、案、物、组织、地址”等为基本要素，对不同来源、不同类型的基础数据，应用按要素提取关键字段，建立要素内的关联关系，形成关联库，将诸如姓名、身份证、手机、地址、家庭电话、联系人、亲属关系、行为轨迹、涉案信息、违法犯罪信息等设计成图谱的节点，定义好图谱所需的所有节点和节点属性后，定义两两节点间的关系。
根据业务需求进行知识图谱构建，构建完成后，用户可以直接在关联图谱平台上，输入某个节点值查询节点的关联信息，查看其关联范围内的涉及到的人、财物、案件信息，查看该节点是否与其他节点关联成案件联动，看节点与历史的黑节点间是否有过关联等等，有利
于案件的侦破及突发事件快速反应。
图4：知识图谱
3、智能云搜索
充分利用云计算技术，提供一站式智能搜索，智能解析搜索意图，提高搜索精度。并以智能检索模式展示给用户，从而实现数据的可视化。
●?关键词检索：
提供使用简单的检索入口（符合用户搜索习惯的查询界面，类似谷歌或百度的界面操作），用户输入关键词后进行跨库全文检索，可分库统计结果数，并可点击结果记录查看详情。
●?高级检索：
支持通配符检索、轨迹检索、多类人员检索、时间段检索、年龄段检索等多种专业检索方式。
●?检索资源自定义分类：
检索时可选择数据资源的范围，支持数据资源的多维度配置管理和选择，便于过滤掉不相关的干扰结果。系统后台可对数据表进行不同维度分类管理，用户可根据需要建立按五要素分类、按资源库分类、按业务分类等，在检索页面上用户可以方便的选择某一类/几类，甚至其中的一个或多个数据表，检索结果按照选择的维度分类分数据源分表进行展示。
●?主题库监控：
利用全文高速比对引擎，根据不同的业务需求，将公安敏感信息数据建立比对主题库。在用户的查询命中结果中，系统自动与被监控主题库进行自动比对，将比中信息进行标注。
图5：智能人员搜索
图6：智能分类搜索
4、比对碰撞
针对公安的海量数据实现自定义碰撞，最大限度的发掘信息资源的关联应用效益，为掌握对象活动轨迹信息、优化情报分析工作和侦察破案工作提供有效支撑，从而进一步提升公安数据的应用水平。能够更好地面向实战、服务基层，提高基层民警在实战中的信息化应
用意识、应用技能和应用水平，从而进一步提高公安机关的整体素质和战斗力。
自主比对系统通过界面拖拽的方式，实现了数据的任意碰撞。用户可以非常容易的进行自定义规则进行碰撞，支持两两数据源的碰撞，还支持多数据源的碰撞。自主比对系统不仅支持单点的碰撞比对，还支持分布式的碰撞比对。譬如：省厅里的某些数据在本地数据源里面没有碰撞出来，可以分布到各个地市的数据源里进行碰撞，然后将碰撞的结果分别返回并进行合、汇总，然后统一展示。
图7：关系碰撞
5、关系人应用
整个系统以公安业务基础数据以及各类人员活动轨迹为依托进行各类关系的计算和关系服务提供，提升公安民警的工作效率。
该系统主要功能为提供用户的基础关系查询：用户输入查询条件后，在关系显示区显示出该搜索条件的关系圈，并且可以在此关系圈的基础上进行关系挖掘操作功能；用户可以上传一批身份证，对这一批身份证进行批量的关系碰撞功能；用户可以根据已查询的关系信息进行不同关系分类的二次关系挖掘；用户可以根据已查询出来的关系
链接进行关系轨迹跟踪，进行下一步的关系确认。
图8：关系人搜索
6、轨迹分析
对个人轨迹信息进行可视化展示，并分析周围出现人群的前科情况以及与目标人员之间存在的关系。
图9：人员轨迹分析
电子商务公司网站分析几大模块 电子商务火热，客观上也让网站分析的需求激增，无论是出于何种目的，例如希望获得更多潜在客户，或是希望压缩成本，又或是希望提升用户体验，业务需求 一．业务需求： 1. 市场推广方式是否有效，以及能否进一步提效； 2. 访问网站的用户是否是目标用户，哪种渠道获取的用户更有价值（跟第一个需求有交集也有不同）； 3. 用户对网站的感觉是好还是不好，除了商品本身之外的哪些因素影响用户的感觉； 4. 除了撒谎外，什么样的商业手段能够帮助说服客户购买； 5. 从什么地方能够进一步节约成本； 6. 新的市场机会在哪里，哪些未上架的商品能够带来新的收入增长。2．网站分析实施 1. 网站URL的结构和格式 2. 流量来源的标记 3. 端到端的ROI监测实施 4. 每个页面都正确置入了监测代码吗 三. 在线营销 1. SEO的效果衡量 2. SEM和硬广的效果衡量 3. EDM营销效果衡量 4. 所有营销方式的综合分析 4．网站上的影响、说服和转化 预置的影响点和说服点的评估 2. 识别潜在的影响点和说服点 3. 购物车和支付环节仍然是重中之重
五．访问者与网站的互动参与 访问者互动行为研究包括： （1）内部搜索分析； （2）新访问者所占的比例、数量趋势和来源； （3）旧访问者的访问数量趋势、比例和来源； （4）访问频次和访问间隔时间； （5）访问路径模式 商品研究包括： （1）关注和购买模型； （2）询价和购买模型；访问者来询价，还是来购买，在具体行为上是有区别的。 （3）内部搜索分析 其他重要的关联因素： 狭义的网站分析领域： 地域细分的销售额、访问者和商品关注情况； 客户端情况；例如操作系统，浏览器软件，带宽，访问网站的速度等等； 广义的网站分析领域： 网站分析测试：A/B测试和多变量测试 用户可用性测试； 调研； 用户人群属性研究； 站内IWOM分析； 站外IWOM分析 1. 市场推广方式是否有效，以及能否进一步提效； 网站分析能够全面衡量效果，并据此提效 2. 访问网站的用户是否是目标用户，哪种渠道获取的用户更有价值 3. 用户对网站的感觉是好还是不好，除了商品本身之外的哪些因素影响
大数据分析的六大工具介绍 2016年12月 一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是 以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地 在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。，高扩展性。Hadoop是 在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务 的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 ，高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动 态平衡，因此处理速度非常快。 ，高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败 的任务重新分配。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非 常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。 第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications（高性能计?算与通信）的缩写° 1993年，山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战 问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计?划，该计划的实施将耗资百亿 美元，其主要U标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络 传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
大数据平台建设方案 项目需求与技术方案） 、项目背景 十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息 化建设模式发生根本性转变，一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新IT ”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。*** （某政府部门）为积极应对“互联网+” 和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到 “用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合 业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录， 建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、
预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。 1、统筹规划、分步实施。结合我省经济发展与改革领域实际需求，明确总体目标和阶段性任务，科学规划建设项目。先期完成大数据平台的整体架构建设，后期分步完成业务系统的整合及相互间数据共享问题。 2、整合资源、协同共享。对信息资源统一梳理，建立经济发展与改革信息标准资源库和数据规范，逐步消灭“信息孤岛”，加快推进数据资源整合，建设共享共用的大数据中心，实现业务协同。 3 、突出重点、注重实效。以用户为中心，以需求为导向， 以服务为目的，突岀重点，注重实效，加强平台可用性和易用性。 4、深化应用、创新驱动。深入了解用户需求，密切跟踪信息技术发展趋势，不断深化应用、拓展新技术在应用中的广度和深度，促进跨界融合，丰富管理和服务手段。 四、建设方案 为了保证项目的顺利进行和建设目标的可行性，我们采取如下几种建设方案。 1、数据采集方案。 我们统一信息资源标准规范，建立多维度数据库，拓宽 数据来源，通过不同的方式汇聚数据，增强分析力度，提高 监测预警的准确性和时效性。 1、预留接口，支持其它系统各种数据的上传导入处理。 将现存有关经济运行业务系统中的历史数据和时效数据，过上传数据文件至服务器、分析提取有效数据导入服务器数
“大数据”的深度应用，开启了公安警务工作的新纪元。传统方式的治安防控体系已逐渐被以“大数据”为核心的信息化新技术所取代，信息化转型已成为公安机关掌控当下和赢得未来的必由之路。本文为大家介绍一下公安大数据的应用。 目前公安工作的应用 目前对于公安大数据的应用方式，可以分为以下三个层次： （一）统计查询：这是对大数据基本的应用方式，主要面向历史与现状，回答已经发生了什么事情，如流动人口分区域统计、实有车辆归属地统计、各类案件的数量分布和趋势。 （二）数据挖掘：是目前大数据的核心应用方式，其重点不在于发现因果，而是发现数据之间的关联关系。这种关系可能可以直观解释，也可能不能马上发现其中的深层次原因，但对工作具有一定指导意义，比如季节气候与某些类型案件的关联关系、车辆活动范围、活动习惯与黑车的关联关系。 （三）预测预判：是大数据应用未来的发展方向，在数据统计、分析、挖掘的基础上，建立起合适的数据模型，从数据的关联关系入手，推导出因果关系，能够对一定时期内的趋势走向做出预测，对危险信号做出预警，指导预防工作的走向。 这三个层次具体到实际业务系统，包括图侦、车辆特征分析系统、人员特征分析系统、视频侦查系统等等。这些系统以普通视频监控、车辆/人员卡口、智能IPC等监控前端获取的视频、图片、结构化描述为基础，通过大数据平台的智能分析，实现如以图搜图、语义搜图、车辆/人员布控、疑似案件对比、详细特征分析等等深度大数据应用，帮助公安能够快速、科学地侦破案件。 公安大数据应用于不同警种，由于其实际应用需求的区别，解决的问题也有所区别。如智能交通领域，目前大数据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
网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案 网络空间安全态势感知与大数据分析平台建立在大数据基础架构的基础上，涉及大数据智能建模平台建设、业务能力与关键应用的建设、网络安全数据采集和后期的运营支持服务。 1.1网络空间态势感知系统系统建设 平台按系统功能可分为两大部分：日常威胁感知和战时指挥调度应急处置。 日常感知部分包括大数据安全分析模块、安全态势感知呈现模块、等保管理模块和通报预警模块等。该部分面向业务工作人员提供相应的安全态势感知和通报预警功能，及时感知发生的安全事件，并根据安全事件的危害程度启用不同的处置机制。 战时处置部分提供从平时网络态势监测到战时突发应急、指挥调度的快速转换能力，统筹指挥安全专家、技术支持单位、被监管单位以及各个职能部门，进行协同高效的应急处置和安全保障，同时为哈密各单位提升网络安全防御能力进行流程管理，定期组织攻防演练。 1.1.1安全监测子系统 安全监测子系统实时监测哈密全市网络安全情况，及时发现国际敌对势力、黑客组织等不法分子的攻击活动、攻击手段和攻击目的，全面监测哈密全市重保单位信息系统和网络，实现对安全漏洞、威胁隐患、高级威胁攻击的发现和识别，并为通报处置和侦查调查等业务子系统提供强有力的数据支撑。 安全监测子系统有六类安全威胁监测的能力： 一类是云监测，发现可用性的监测、漏洞、挂马、篡改（黑链/暗链）、钓鱼、和访问异常等安全事件 第二类是众测漏洞平台的漏洞发现能力，目前360补天漏洞众测平台注册有4万多白帽子，他们提交的漏洞会定期同步到态势感知平台，加强平台漏洞发现的能力。 第三类是对流量的检测，把重保单位的流量、城域网流量、电子政务外网流量、IDC 机房流量等流量采集上来后进行检测，发现webshell等攻击利用事件。 第四类把流量日志存在大数据的平台里，与云端IOC威胁情报进行比对，发现APT 等高级威胁告警。 第五类是把安全专家的分析和挖掘能力在平台落地，写成脚本，与流量日志比对，把流量的历史、各种因素都关联起来，发现深度的威胁。 第六类是基于机器学习模型和安全运营专家，把已经发现告警进行深层次的挖掘分析和关联，发现更深层次的安全威胁。
公安大数据平台视频大数据平台 1.1.1.Hadoop基础平台 系统设计和实现基于Hadoop为基础平台，采用分布式文件系统、分布式列式数据库对数据进行存储，融合流式计算、批处理计算及即席查询多种计算模式，实现数据快速处理的同时极大提高了系统的可扩展性。 1、HDFS HDFS (Hadoop Distributed File System) 是Hadoop项目的核心子项目；是Hadoop主要应用的一个分布式文件系统。它可以运行于廉价的商用服务器上。总的来说，可以将HDFS的主要特点概括为以下几点。 (1) 处理超大文件 这里的超大文件通常是指数百GB、甚至数百TB大小的文件。在Yahoo!, Hadoop集群也已经扩展到了4000个节点, 用来存储管理PB ( PeteBytes)级的数据。 (2) 流式地访问数据 HDFS的设计建立在更多地响应“一次写入、多次读取”任务的基础之上。一个数据集一旦由数据源生成，就会被复制分发到不同的存储节点中，然后响应各种各样的数据分析任务请求。对HDFS来说，请求读取整个数据集要比读取一条记录更加高效。 (3) 运行于廉价的商用机器集群上
Hadoop设计对硬件需求比较低，只须运行在廉价的商用硬件集群上，而无须昂贵的高可用性机器上。 2、MapReduce MapReduce是一个高性能的批处理分布式计算框架，用于对海量数据进行并行分析和处理。与传统数据仓库和分析技术相比，MapReduce适合处理各种类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。MapReduce广泛应用于日志分析、海量数据排序、在海量数据中查找特定模式等场景中。 在Hadoop中，每个Mapreduce任务都被初始化成为一个job。每个job又可以分为两个阶段：Map阶段和Reudce阶段。这两个阶段分别用两个函数来表示，即Map函数和Reduce函数。Map函数接收一个
大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。
3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。
数据分析系统 操作手册 目录 一、前言 (2) 1.1、编写目的 (2) 1.2、读者对象 (2) 二、系统综述 (3) 2.1、系统架构 (3) 2.1.1系统浏览器兼容 (3) 三、功能说明 (4) 3.1、登录退出 (4) 3.1.1、登录 (4) 3.1.2、退出 (4) 3.1.3、用户信息 (5) 3.2、仪表盘 (5) 3.2.1、报表选择 (6) 3.2.2、布局方式 (7) 3.2.3、仪表盘管理 (8) 3.2.4、单个报表 (10) 3.3、应用中心 (13) 3.3.1、数据搜索 (13) 3.4、策略配置 (39)
3.4.1、数据采集 (39) 3.4.2、报表 (46) 3.4.3、数据类型 (53) 3.4.4、预设搜索 (58) 3.5、系统管理 (61) 3.5.1、代理注册设置 (61) 3.5.2、用户角色 (62) 3.5.3、系统用户 (65) 四、附件 (67) 一、前言 1.1、编写目的 本文档主要介绍日志分析系统的具体操作方法。通过阅读本文档，用户可以熟练的操作本系统，包括对服务器的监控、系统的设置、各类设备日志源的配置及采集，熟练使用日志查询、日志搜索功能，并掌握告警功能并能通过告警功能对及日志进行定位及分析。 1.2、读者对象 系统管理员：最终用户
项目负责人：即所有负责项目的管理人员 测试人员：测试相关人员 二、系统综述 2.1、系统架构 系统主界面为所有功能点的入口点,通过主菜单可快速定位操作项。系统主要分为四大模块，分别为 1）：仪表盘 2）：应用中心 3）：策略配置 4）：系统管理 2.1.1系统浏览器兼容 支持的浏览器 IE版本IE8至IE11等版本 Chrome 36及以上版本 Google chrome(谷歌 浏览器) Firefox 30及以以上版本 Mozilla Firefox (火 狐浏览器)
大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发
展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。
分析：公安大数据应用的构建方式与难点 来源：苏州科达 公安行业一直是安防技术应用的前沿市场，在安防领域，目前对于公安大数据的应用方式，可以分为以下三个层次： 1、统计查询：这是对大数据最基本的应用方式，主要面向历史与现状，回答已经发生了什么事情，如流动人口分区域统计、实有车辆归属地统计、各类案件的数量分布和趋势。 2、数据挖掘：是目前大数据的核心应用方式，其重点不在于发现因果，而是发现数据之间的关联关系。这种关系可能可以直观解释，也可能不能马上发现其中的深层次原因，但对工作具有一定指导意义，比如季节气候与某些类型案件的关联关系、车辆活动范围、活动习惯与黑车的关联关系。 3、预测预判：是大数据应用未来的发展方向，在数据统计、分析、挖掘的基础上，建立起合适的数据模型，从数据的关联关系入手，推导出因果关系，能够对一定时期内的趋势走向做出预测，对危险信号做出预警，指导预防工作的走向。 这三个层次具体到实际业务系统，包括图侦、车辆特征分析系统、人员特征分析系统、视频侦查系统等等。这些系统以普通视频监控、车辆/人员卡口、智能IPC等监控前端获取的视频、图片、结构化描述为基础，通过大数据平台的智
能分析，实现如以图搜图、语义搜图、车辆/人员布控、疑似案件对比、详细特征分析等等深度大数据应用，帮助公安能够快速、科学地侦破案件。 公安大数据应用于不同警种，由于其实际应用需求的区别，解决的问题也有所区别。如智能交通领域，目前大数据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。这些应用目前已在很多大城市落地，比如平时大家在公交上看到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。 公安大数据应用的构建方式与难点 以车辆分析系统为例，介绍如何在平安城市大数据平台上构建应用： 1、数据的来源与构成 基于大数据平台的车辆分析系统，其数据可分为静态数据与动态数据。静态数据主要来源于车驾管库、盗抢库、布控车辆库、涉案车辆库等公安业务系统的资源情报类数据库，这些数据构成了车辆数据仓库的核心库。动态数据主要是来源于卡口联网平台，其数据可分为结构化的卡口通行数据与非结构化的卡口过车图片，这些数据随着时间的推移而不断增长，构成了车辆数据仓库的中心库。来自于其他设备如枪机、球机等视频监控设备抓拍或截取的车辆图片，来自于系统外的车辆图片，构成了车辆数据仓库的外围库。 2、数据的存储 对于核心库的车辆静态数据，通常都是存储于关系型数据库中。对于中心库的卡口通行数据，则存放在面向列的高可靠高性能分布式数据库HBase中，其中实时过车记录部分，因其查询量大且更新速度快，放置在内存中以优化吞吐量，降低系统I/O负荷。外围库的车辆图片数据，则存储在类似于IPSAN这样的普通存储空间内。 3、数据的结构化与搜索查询 对于卡口过车图片这样的海量非结构化数据而言，为了实现数据的检索，必须通过智能分析技术对其进行结构化并入库，从卡口图片中提取出车牌颜色、车身颜色、车标、细分车型等传统卡口前端不能提供的结构化信息并存储在HBase 中。
第一课SAS 系统简介 一.SAS 系统 1什么是SAS 系统 SAS 系统是一个模块化的集成软件系统。所谓软件系统就是一组在一起作业的计算机程序。 SAS 系统是一种组合软件系统。基本部分是Base SAS 软件 2 SAS 系统的功能 SAS 系统是大型集成应用软件系统,具有完备的以下四大功能： ●数据访问 ●数据管理 ●数据分析 ●数据显示 它是美国软件研究所（SAS Institute Inc.）经多年的研制于1976年推出。目前已被许多 国家和地区的机构所采用。SAS 系统广泛应用于金融、医疗卫生、生产、运输、通信、政府、科研和教育等领域。它运用统计分析、时间序列分析、运筹决策等科学方法进行质量管理、财务管理、生产优化、风险管理、市场调查和预测等等业务，并可将各种数据以灵活多样的各种报表、图形和三维透视的形式直观地表现出来。在数据处理和统计分析领域，SAS 系统一直被誉为国际上的标准软件系统。 3 SAS 系统的主要模块 SAS 系统包含了众多的不同的模块，可完成不同的任务，主要模块有： ●●●●●●●● ●●●SAS/BASE（基础）——初步的统计分析 SAS/STAT（统计）——广泛的统计分析 SAS/QC（质量控制）——质量管理方面的专门分析计算 SAS/OR（规划）——运筹决策方面的专门分析计算 SAS/ETS（预测）——计量经济的时间序列方面的专门分析计算 SAS/IML（距阵运算）——提供了交互矩阵语言 SAS/GRAPH（图形）——提供了许多产生图形的过程并支持众多的图形设备 SAS/ACCESS（外部数据库接口）——提供了与大多数流行数据库管理系统的方便接口并自身也能进行数据管理 SAS/ASSIST（面向任务的通用菜单驱动界面）——方便用户以菜单方式进行操作SAS/FSP（数据处理交互式菜单系统） SAS/AF（面向对象编程的应用开发工具） 另外SAS系统还将许多常用的统计方法分别集成为两个模块LAB和INSIGHT，供用户
大数据平台建设方案 (项目需求与技术方案) 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展,信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌,信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门)为积极应对“互联网＋”和大数据时代的机遇和挑战,适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源,打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台,以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况,做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督,建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同,为决策提供及时、准确、可靠的信息依据,提高政务工作的前瞻性和针对性,加大宏观调控力度,促进经济持续健康发展。 1、制定统一信息资源管理规范,拓宽数据获取渠道，整合业务信
息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库,为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性,编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施,整合资源、协同共享,突出重点、注重实效,深化应用、创新驱动”的原则,全面提升信息化建设水平,促进全省经济持续健康发展。
华为公安大数据解决方案
公安大数据是指通过对公安原有卡口、车辆、人口、案件等多维海量数据的挖掘和分析，把离散的、碎片化的数据加工形成具有警务价值的数据处理技术。华为基于对公安业务及数据的深刻理解，全面覆盖大数据领域关键技术，推出了智能融合的公安大数据解决方案，提供海量数据存储、处理和分析等多维度服务，并与多地公安客户及各应用厂家展开紧密合作，打造服务于实战应用的智能大数据解决方案。 背景 随着信息化技术的飞速发展，大数据为公安信息化建设带来了新的机遇。大数据产生大信息，大信息产生大价值，大价值才能有大服务、大实战。在大数据时代，基于公安数据与社会数据融合的大数据分析研判在侦破案件、预防犯罪、精确打击、辅助决策等警务工作中的作用日益凸显。 应用场景
通过Hadoop 、MPP DB 、Spark 等海量数据处理技术，将公安内部数据、视频数据、政府数据及互联网数据进行综合碰撞分析，挖掘数据隐藏的价值和内在关联，同时通过人物、车辆、行为分析等 模型进行数据筛选，为各警种提供大数据服务。 ??ο???????? ???? ??ノ? ISV 智 慧 高达百万维度的全量建模，深度刻画；高效数据分析/挖掘算法显现大数据价值 高 效数据分析加速，响应实时查询；实时数据流，在线处理 开 放开放的编程和数据服务接口，联合行业ISV 提供多种大数据服务
免责声明 本文档可能含有预测信息，包括但不限于有关未来的财务、运营、产品系列、新技术等信息。由于实践中存在很多不确定因素，可能导致实际结果与预测信息有很大的差别。因此，本文档信息仅供参考，不构成任何要约或承诺。华为可能不经通知修改上述信息，恕不另行通知。 版权所有 ? 华为技术有限公司 2015。 保留一切权利。 非经华为技术有限公司书面同意，任何单位和个人不得擅自摘抄、复制本手册内容的部分或全部，并不得以任何形式传播。商标声明 、HUAWEI 、华为、 是华为技术有限公司的商标或者注册商标。 在本手册中以及本手册描述的产品中，出现的其他商标、产品名称、服务名称以及公司名称，由其各自的所有人拥有。 华为技术有限公司 深圳市龙岗区坂田华为基地 电话: (0755) 28780808 邮编: 518129 版本号: M3-036728-20150422-C-1.0 https://www.doczj.com/doc/776683290.html, 统一大数据平台：? 实现公安内外部数据整合和共享，实现全能力大数据处理平台。完备存储引 擎、计算/分析能力，实现整合公安内部和外部的数据，提升信息共享能力。 超强的数据分析：? 丰富高效数据分析/挖掘算法，更能匹配公安业务，实现辅助破案、预防犯罪 和决策支持 ；通过智能分析和关系关联挖掘，快速发现数据内涵，提供数据挖掘和数据内在关联的图形化展示。 实时：? 提高数据分析效率，抓住黄金24小时，辅助案件侦破；百亿级记录秒级检索查询，迅速定 位关键数据。 开放合作：? 提供开放数据服务平台，联合行业ISV 合作，聚焦大数据服务合作，助力公安信息化 建设。
含的摄像机、卡口、物联网感知终端如MAC 地址采集设备等，包 含网络接入设备、核心交换设备、安全管控设备等。同时,需积 极协调与挪人员库、M 库等公安资源库的離。細设施 层是整个架构的基础，为平台服务及业务呈酸供基础资源。 图1系统理辑结构图 平台服务层主要包含地图引擎、大数据处理、智能分析、 数据存储等模块;地图引擎用于加载不同类型的地图资源，便 于向上提供可视化呈现的基础;大数据处理模块基于H a d o o p 和Spark 两种计算框架，可实现对历史数据的归类分析、对实 时数据的流式处理，实现多种数据类型的清洗、挖掘、计算、碰 撞等，基于数据处理模型和算法，在时空数据库的基础上为公 安实战业务提供基础数据计算;智能分析模块加载图像、数据 分析算法，可实现基于人、车、非机动车的结构化、半结构化处 理，可加载如人脸识别、视频结构化、车辆二次识别等相关算 法，将系统中大量的非结构化数据处理变成结构化或半结构 化数据，便于后续的大数据处理;数据存储模块用于存储基础 音视频数据、疑情数据、线索数据、警情数据、案件数据等，可 对外提供存储及检索服务、备份归档服务、业务数据调度服务 等;平台服务层是整体架构中最重要的数据处理层，可通过高 总线、标准接口实现与基础数据层的对接，同时通过标准接口 可对外提供数据处理服务，便于系统的可视化业务呈现层针 对不同需求的用户进行定制化业务功能开发。 可视化业务呈现层是基于平台服务层提供的标准数据、 计算资源调度接口，基于不同行业用户的差异化需求，基于 指挥中心大屏显示、桌面显示、移动显示等不同业务应用模 型而进行业务操控的层次;可视化业务呈现层可对不同用户 提供如指挥调度、治安巡控、合成作战、视图解析、交通管控、 1概述 平安城市视频监控技术已经从联网整合阶段发展到视频 实战深度应用阶段。面对视频资源整合规模的持续扩大、视 频实战业务的广泛应用以及视频信息化处理过程中产生的海 量视频数据，如何充分利用海量的视频数据，实现海量视频数 据的高效检索以及基于实战需求构建警务大数据应用平台， 成为视频深度应用亟待解决的问题。 建设一个基于智能、物联网等新技术的应用平台，实现基 于人脸、车牌等多维数据采集、数据分析研判于一体的视频图 像信息应用系统可以解决如何快速有效提高从大量视频和图 像信息中査找到有效信息的效率问题，解决海量视频数据的 不断増大带来的存储成本的增加问題以及目前的视频数据使 用方案越来越难解决的海量视频应用场景。其次利用目前已 建设的天网、智能交通视频、社会面视频等数据，打造大数据 分析中心，为侦查破案提供数据分析支撑。 2建设原则 采用智能分析、数据海量信息检索、物联网、云存储等先 进技术，开展各警种、各部门视频图像信息深度应用?实现视 频图像信息与天网、智能交通等各类公安数据信息的交互与 共享，推进各警种开展视频治安防控、视频指挥调度、人员管 控、车辆管控、视频图像侦査、视频交通管理等公安实战视频 应用。 (1) 坚持开放接口，数据共享的原则?要开放数据接口，加 强与公安各警种、各政府职能部门的业务系统对接，充分实现 视频图像信息数据共享，最大程度地满足各瞀种、各部门在业 务工作中对视频图像信息的需求a (2) 坚持业务主导，协同作战的原则。应用工作要紧密结 合公安实战业务和城市综合治理业务工作需求，坚持以业务 为导向，紧紧服务于公安实战和城市综合治理。要避免只依 靠视频图像信息的单一作战，要加强视频图像信息与其它信 息数据的关联和碰撞，加强多警种、多业务的协同作战。 (3) 坚持专业支撑，综合应用的原则。要坚持专业化和普 及化并重发展的方向，通过开展视频图像与其他数据的协同 应用工作，打造专业安防技术，为公安实战提供专业技术支 撑。同时，开展全瞥的视频图像信息及各相关平台数据的普 及应用和综合应用，提升全警的战斗力。各安防系统综合信 息为政府各职能部门提供专业技术支撑，提升城市综合治理 水平。 3系统逻辑结构 基础数据层主要是多种类型的数据雜、接入、承载网络及 处理层，基础数据层主要包含天网、智能交通、警务通系统中包 2018年第1期 信息通信 2018 (总第 181 期） INFORMATION & COMMUNICATIONS (Sum. N o 181) 公安大数据平台建设思路研究 马磊 (江苏省邮电规划设计院有限责任公司，江苏南京210000) 摘要:从分析当前公安监控技术的发展情况及面临的主要问题入手，提出了公安大数据平台的建设原则及系统的逻辑架 构、总体架构，分析了不同业务的大数据处理流程，并对大数採平台的功能需求进行了阐述。关键词:公安;大数据平台；结构化 中图分类号:TP 274 文献标识码:A 文章编号：1673-1131( 2018 )01-0061-03 .天知资39 天 W ttlg _ S U t 交iAUBii ! 交通视頻资《 j j 轚务ig 敗抿 ■ a 乐 ffi 制墼 su 设旌大 r b c j .b 丨 系绞栘功终期鼉不及坨故系铳 j T F X c = 化銮 § j f S 0M _ _ J 萎础败据 s 61
智慧勤务管理系统建设方案 2016年5月
目录 第1章. 项目概述 (4) 1.1. 项目建设的必要性 (4) 1.1.1. 街面巡控较为粗放 (4) 1.1.2. 勤务管理过于粗放 (4) 1.1.3. 系统平台支撑不足 (4) 1.2. 项目建设的可行性 (5) 第2章. 需求分析 (5) 2.1. 建立科学的勤务管理体系 (5) 2.2. 建立共享的信息支撑平台 (5) 第3章. 项目建设方案 (6) 3.1. 设计原则 (6) 3.2. 总体设计 (7) 3.2.1. 总体架构 (7) 3.2.2. 功能架构 (7) 3.2.3. 应用架构 (8) 3.2.4. 拓扑架构 (8) 3.3. 技术路线 (9) 3.3.1. 面向服务架构（SOA）技术 (9) 3.3.2. 大数据实时分析处理技术 (10) 3.3.3. 大数据挖掘技术 (10) 3.3.4. 全文检索技术 (11) 3.3.5. 插件技术 (11) 3.3.6. 工作流程技术 (11) 3.3.7. 规则引擎技术 (12) 3.3.8. 模型计算技术 (12) 3.4. 系统设计 (12) 3.4.1. 勤务管理系统 (12) 3.4.1.1. 勤务方案管理 (13) 3.4.1.2. 勤务状态管理 (13) 3.4.1.3. 勤务预警管理 (13) 3.4.1.4. 勤务轨迹管理 (14) 3.4.1.5. 勤务排班管理 (14) 3.4.1.6. 勤务检查管理 (14) 3.4.1.7. 勤务考核管理 (14) 3.4.2. 移动应用系统 (14) 3.4.2.1. 岗位报备 (15) 3.4.2.2. 警力定位 (15)
展会观众数据分析与评估 中国展览市场的竞争日益白热化，能不能办好一个展览的标准已不仅仅局限于展览会收益的多少。展览的持续性、规模的不断扩展、精品化、品牌化是提升展览品牌的基本要求。而表现最为直接的就是如何将展览上获得的各类观众数据充分利用，以此提升展览的水平和形象，更好的为展商和专业观众服务。 参观观众的数量和质量直接反映了展览的成效。观众数据分析，特别是专业观众和境外观众的数据分析对客户关系的建立和发展有着重要的意义。观众数据分析不仅反映了观众的地区分布，行业构成及参展目的，更重要的是它客观地反映了观众对展览的期望值，为完善展览组织工作提供了决策依据，也是参展企业与目标观众选择展览的重要依据。如图所示。 观众数据分析流程 按照国际惯例，展览的品质并不是以参观者数量的多寡取胜。有数据显示，德国在中国举行的展览与中国同类展览相比，媒体对外宣布的观众人数要少得多。如慕尼黑国际博览集团2005年５月份在上海举办的中国国际运输与物流博览会（Transport Logistic China）的展览报告，统计的观众数量只有9000多人，相比现场看上去比较旺人气缩小了很多，会后，德国负责观众统计的官员解释：在中国所办的展览主要是针对专业观众。因此，观众在拿到入场券之前必须进行预登记。主办单位能准确统计参展观众的人数和性质（专业观众或普通观众）。媒体和未登记的嘉宾并不算做观众。 而目前在中国，展览评估与认证在国内还属于空白。展览组织者使用的统计标准五花八门。对展商、观众和媒体来说，要了解展览真正的规模和影响显得十分困难。部分展览组织者相当抵触观众数据的透明度，使得相当部分的目标客户无法获得真正的信息，展览服务的品质受到质疑。因此，展览统计数据的透明化将会对整个中国展览市场受益匪浅。一份良好的数据分析评估报告，对参展商而言，评估的结果可以使参展商在同一展题，不同展览间或展览与其他营销战略的选择时提供参考依据。对观众而言，尤其是专业观众对选择参观不同展览时可获得客观的标准；对展览主办者而言，为打造展览品牌以及更好的完善对参展商及观众的服务提炼了有价值的信息。 获得展览观众数据资源并加以挖掘利用是摆在展览企业面前的当务之急。展览观众数据统计分析它主要是以真实、准确的评估分析展览。其作用第一是对外发布展览效果；第二是提供下届展览策划参照。 展览观众数据统计分析工作不仅要求对现有数据认真仔细的研究，而且对模糊的数据来源要进行回访查实，力求数据真实、准确，为下一步展览组织工作提供良好的决策支持。这项工作不仅可以树立展览的品牌形象，也能在参展商与观众中产生良好的口碑，从而全面提升展览组织者对展览服务的信心。 一、调查取样与信息采集。 1、观众定义标准 严格的观众定义是精确统计的前提，被誉为展览大国的德国在展览的观众的定义及展览统计方面有一套相当成熟的做法。德国展览统计数据自愿控制组织（ＦＫＭ）规定：凡购票入场或是在观众登记处登记了姓名和联系地址的人都被称为观众。记者、展商、馆内服务人员和没有登记的嘉宾不在观众之列。这个
大数据背景下公安数据分析平台建设 随着公安信息化的高速发展，公安各级部门积累了海量的业务数据。如何快速挖掘其内在价值，已成为公安信息化迫切需要解决的关键问题。因此，需要运用科技手段，提高公安部门的信息侦查、数据收集、智能分析、经侦调度、精准预测分析能力，构建符合公安实战所需要的智能大数据支撑体系。 一、建设目标 面向公安实战需求开展数据的深度整合和综合利用，构建一套基于大数据的统一数据采集、存储、分析、挖掘、应用的综合平台，实现以下目标： ●?数据资源大整合，构建齐全、鲜活的数据集市。 抽取、清洗、转换、汇集跨地区、跨警种的各类数据，组建由公安内部、外部数据、互联网数据等组成的基础数据库；面向信息检索、数据分析和专题应用需求重新构建的专题数据库；形成数据齐全、归类清晰的数据集市。 ●?构建高效处理、安全存储的大数据平台。 采用云计算架构，构建大数据平台。通过云计算、分布式存储、分布式计算、内存计算等技术手段提高数据处理能力，提高对非结构化数据，大容量数据的存储及处理能力，满足各类应用数据处理要求。 ●?构建标准化、多样化、高效的数据共享平台。
按照统一标准，分类别封装通用的数据访问、数据互操作、应用功能类、数据交换、信息布控等接口，通过服务总线形式提供，并由共享门户展现，满足基层数据共享需求。 深化数据应用，构建切合实战的数据应用平台。 根据一线实战需求的共性，开发部分通用的数据应用，譬如云搜索、信息比对、信息布控、背景审查等。借助大数据高效数据处理能力，开发对数据的深度应用，譬如智能碰撞、关系人挖掘、情报线索分析等。 二、建设内容 建设方案分为数据资源、数据服务、数据应用三个层面，整体架构如下：