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搭建数据分析系统的常见错误与数据分析系统的作用

文 | Smartbi大数据百科 2021-06-09 阅读次数：2162 次浏览

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    搭建数据分析系统的常见错误

    （1）罗列指标，没有重点

    （2）陷入细节，没有目标

    （3）不分职责，贪大求全

    数据分析系统的作用（以纪委监察委审查调查为例）

    （1）数据资源管理

    ①实现了统一的数据接入、数据清洗、数据标准、数据质量监控等。

    在安全上，对接入的互联网开源信息数据、社会公共信息数据、案件线索。

    信息数据、涉案电子取证数据、职务犯罪调查基础信息数据细分为四级使用限制。

    ②对敏感类和红名单类等数据进行了一定规则的脱敏，在应用上，按业务分析特点划分为人员信息类、组织类、资产类、轨迹类、案件类等五类。

    （2）综合查询

    ①对涉案线索中有关人员身份证号码、电话号码、车牌号码、姓名、地址等关键要素，按照平台的安全使用规范，进行数据的检索、提取和关联分析

    ②查询结果将会展示与要素相关的人物关系、财产结构、轨迹分布、客观事项、信息痕迹、时间轴线等内容，内容将以数据聚合列表、图形可视化分析、研判报告的形式展示，方便办案人员浏览、分析和处理。

    （3）实战模型

    ①利用各种应用模型和数据算法，对情报平台的数据进行关联运算，抽取与违反政治纪律、违反组织纪律、违反廉洁纪律、违反群众纪律、违反工作纪律、违反生 活纪律相关的可疑行为，进行数据汇总、归类和图形化 展示分析，供办案人员在海量杂乱的数据里面发现违纪数据。

    ②办案人员自主BI实战模型建立。

    （4）人物档案

    ①对涉案线索中涉及的人物，平台自动生成“人物档案”

    “人物档案”主要是围绕嫌疑对象人物身份及关系网络家族显性隐性资产、个人活动轨迹分布规律、个人涉及 事由事项、案件信息痕迹、个人性格立场偏好特点、虚拟空间身份及个人时间轴线等维度建立。

    ②综合查询还可以对平台布控的案件线索能够自动 适配命中。

    （5）情报挖掘

    ①对隐藏在微信、短信、APP等大量的结构化和非结 构化数据中的身份证号码、车牌号码、账户号及密码 、地址、电话号码、姓名、战法词典、案件命中等信息，利用正则表达式和自然语言处理技术进行深度挖掘，为办案人员精细化使用数据价值和深度挖掘案件 线索提供支持。

    ②利用算法加工整理的数据转化为情报。

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