利用大數據破案案例

Ⅰ 要利用大數據防範通信詐騙

要利用大數據防範通信詐騙_數據分析師考試

很多問題都能通過大數據來解決，比如猖獗的通信詐騙。

2000年以來，隨著金融、通信業的快速發展，通信詐騙在中國快速蔓延，幾乎每個人都遇到過被通信詐騙的事。

傳統的做法就是提高市民防範意識，但這並非是解決上述問題的長久之計。比如，面對「猜猜我是誰」和「領導喊話去辦公室」等種種詐騙方式，市民上當的案例並不少。去年10月，佛山市南海警方打掉一個「領導喊話去辦公室」的詐騙團伙，涉案金額達154萬元。去年3月，鄭州某公司財務經理張女士，被改號為中山市公安局的電話所騙，將公司和個人的全部資金3866萬匯入到「安全賬戶」，刷新了國內通信詐騙個人受騙的新紀錄。

據公安部公布，2014年全國通信詐騙發案40餘萬起，群眾損失107億元。2013年，通信詐騙案發案30餘萬起，市民被騙100億元。

通信詐騙受害者與年齡層、知識水平無關，其破案難、追贓難、防範難的特點已成為公安部門的共識。

目前，國內相對成熟的做法是，個人在被陌生電話騷擾後，可以給該號碼貼上「通信詐騙」、「廣告推銷」之類的標簽，這些信息上傳雲端，如果同一個號碼被多人標記，再接到該電話的人將收到系統警報。

在傳統的防範手段效果甚微的當下，中國可以借鑒國內外的經驗，用大數據來分析、防範通信詐騙。

2013年，中國某互聯網綜合服務提供商就曾牽頭組織反信息詐騙聯盟，成員包含警方、運營商、銀行等，通過共享上億號碼庫資源、網上網下結合方式打擊垃圾簡訊、騷擾電話、通信詐騙黑色產業鏈。截至目前，已直接勸阻1.84萬名用戶避免轉款達1.56億元，快速攔截被騙資金1.09億元。

而在英國、比利時，政府部門通過大數據分析手段打擊詐騙，每年挽回的損失高達數十億美元。

從既有經驗上看，通過大數據手段防範詐騙效果顯著，是未來發展方向之一。那麼，這個事情究竟由誰來做呢？當然是我們的服務提供方——運營商和銀行。

全國人大代表、通信詐騙防控專家陳偉就認為：「由於通信線路和銀行網路一直監管不力，甚至是放任不管。在『嚴打』之下，通信詐騙發案，還是逐年上升。」

最近，國內首次出現「老人遭通信詐騙運營商被判擔責」的案例。在該案中，雖然老人被騙48萬元，法院裁定運營商僅賠償1萬元，但專家認為，該案具有樣本意義。

也就是說，運營商和銀行如果仍不注重履行自身的監管職責，未來可能要為更多的通信詐騙案件埋單。若真如此，這意味著屈指可數的幾家運營商和銀行所面對的，是每年超過百億的涉案金額，以及不知道多少場的官司。

現在，如何完善技術手段，利用互聯網、大數據來防範和監管通信詐騙，這是運營商和銀行必須考慮的問題。與此同時，市民也應當提高自己的防範意識，不給通信詐騙留下發揮空間。

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Ⅱ 生活中的大數據例子

1、洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。

目前位於美國加利福尼亞州的PredPol公司在某種程度上把利用大數據預測犯罪變成了現實。

PredPol 推出的犯罪活動預測軟體主界面是一張城市地圖，看起來與谷歌地圖相似。它會根據某一地區過往的犯罪活動統計數據，藉助特殊演算法，計算出某地發生犯罪的概率、犯罪類型，以及最有可能犯罪的時間段。

它還可以用紅色方框表示需要提高警惕的犯罪「熱點」地區，警方可以通過個人電腦、手機或平板電腦對其進行在線查看。

犯罪預測軟體實際上是從地震預測軟體進化而來的，它能處理大量犯罪數據，尤其是犯罪地點和犯罪時間，然後再聯系已知的犯罪行為，比如竊賊通常傾向於在他們最熟悉的社區犯罪等，最終給出一個較為完善的結果。

每次運算結束後，犯罪預測軟體會給出一張畫出了紅色方框的地圖，這些紅色方框代表盜竊行為可能發生的「熱點」地區，有些時候這些區域能准確地縮小至很小的范圍。

警察局的上司會吩咐屬下，當他們沒在處理報警電話時，就應該花時間在這些高危區域中巡邏，最好是每兩小時巡邏至少15分鍾。這樣做的重點更在於通過在軟體畫出的高危區中高調巡邏而降低犯罪，而非等案子發生後破案。

2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。

Google流感趨勢（Google Flu Trends，GFT）是Google於2008年推出的一款預測流感的產品。Google認為，某些搜索字詞有助於了解流感疫情。Google流感趨勢會根據匯總的Google搜索數據，近乎實時地對全球當前的流感疫情進行估測。

3、麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。

目前手機移動網路實現了城鄉空間區域的全覆蓋,城鄉人口中手機終端的持有率和使用率已經達到相當高的比例,手機定位數據契合了城鄉人口空間分布與活動規律的分析需求。

根據手機信號在真實地理空間上的覆蓋情況,將手機用戶時間序列的移動信號數據,映射至現實的地理空間位置,即可完整、客觀地還原出手機用戶的現實活動軌跡,從而挖掘得到人口空間分布與活動聯系特徵信息。

4、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。

(2)利用大數據破案案例擴展閱讀

經李克強總理簽批，2015年9月，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》（以下簡稱《綱要》），系統部署大數據發展工作。

《綱要》明確，推動大數據發展和應用，在未來5至10年打造精準治理、多方協作的社會治理新模式，建立運行平穩、安全高效的經濟運行新機制，構建以人為本、惠及全民的民生服務新體系，開啟大眾創業、萬眾創新的創新驅動新格局，培育高端智能、新興繁榮的產業發展新生態。

未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時，基於數據這個基礎平台，也將建立起跨領域的數據共享平台，之後，數據共享將擴展到企業層面，並且成為未來產業的核心一環。

Ⅲ 大數據是如何幫助公安破案的

近年來，隨著信息技術在全國公安機關的快速發展，對數據共享和深化應用的需求前所未有。然而，隨著數據的融合和數據量的爆炸式增長，傳統的資料庫和數據倉庫技術遇到了許多瓶頸問題，特別是對於PB級非結構化數據處理、多維相關分析、數據挖掘、智能分析等需求，傳統的數據存儲和處理方法面臨著效率低、成本高、可靠性差、擴展能力不足等不可逾越的障礙。

案例2:違法犯罪人員入住賓館規律

案例目的:分析近10年來在押罪犯入住酒店的規律，為公安防控工作提供指導。通過各種努力，我們在10年內收集了5億多酒店數據，在10年內收集了65萬當地被拘留者的數據。使用計算機集群，首先建立比較模型，並根據HADOOP比較組織數據。將650，000條人員數據放入5億條住宿數據中，以找到相同的項目。在「1O 1」模式下，即10台伺服器作為數據節點，1台伺服器作為控制節點，「運行」時間約為50分鍾。最後，我們得到了大約721，000個關於過去10年入住酒店人數的數據。

Ⅳ 3天幫被拐35年女子找到家，大數據能不能幫助更多被拐兒童回家

3天幫被拐35年女子找到家，大數據是能夠幫更多拐賣兒童回家的，因為現在是大數據時代，基本上人人都會使用手機，再加上現在自媒體短視頻盛行，要想幫被拐兒童回家其實很容易，只要多多在自媒體平台發布一些被拐兒童的視頻，如果恰巧能夠遇到看見過孩子的刷視頻的人，確實很容易把孩子找回來的，這樣比最原始的一個地方又一個地方去尋找孩子會簡單許多，大數據時代就應該充分利用它的便利去幫助更多的人找尋自己的家。

大數據可以幫助失蹤兒童找到家人，同樣可以找到一些問題解決的關鍵，就比如此事件中的女子，就是因為在大數據上找到能夠聽懂女子方言的人，這才幫女子順利找到家人，也許有一天在大數據平台上家人正好看到自己失蹤的孩子也說不定，大數據會給我們帶來很多意想不到的驚喜。

Ⅳ 臨海男子夥同朋友殺妻沉屍靈江案告破，警察25年後是靠什麼破案的

25年前臨海市汛橋鎮的靈江之上，兩位農民正在進行日常的捕魚作業，不想突然從江里打起了一具潰敗的女屍，兩人驚嚇過後，連忙給當地警局報案。在警察一段時間調查後，終於查明了死者的身份和犯罪嫌疑人王某。不想罪犯王某陳某早已溜之大吉，經過警察的不懈努力，在今年7月份終於將兩名犯罪嫌疑人逮捕歸案。那麼這起橫跨25年的謀殺案，是靠什麼偵破的呢。

生活會讓我們嘗很多的苦，但是請一定要保持樂觀冷靜，不要因為一時之氣而犯下大錯，那樣只會毀了你自己。辦事前先想一想，多些理解體諒，生活才會看到更多的光和亮。

Ⅵ 什麼是大數據，大數據的典型案例有哪些

隨著大數據時代的到來，大數據早已被逐步的運用在我們生活中的方方面面，那麼除了之前眾所周知的大數據殺熟事件，對於大數據你還了解多少呢？科學運用案例你又知道多少?今天就跟隨千鋒小編一起來看看。
洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。
google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。
統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。
麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。
梅西百貨的實時定價機制，根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。
……
種種的案例實在是太多，或許我們永遠說不完一樣，所以我們就來看一看大數據被科學運用的一個經典案例：

「啤酒與尿布」的故事產生於20世紀90年代的美國沃爾瑪超市中，沃爾瑪的超市管理人員分析銷售數據時發現了一個令人難於理解的現象：在某些特定的情況下，「啤酒」與「尿布」兩件看上去毫無關系的商品會經常出現在同一個購物籃中，這種獨特的銷售現象引起了管理人員的注意，經過後續調查發現，這種現象出現在年輕的父親身上。
如果這個年輕的父親在賣場只能買到兩件商品之一，則他很有可能會放棄購物而到另一家商店，直到可以一次同時買到啤酒與尿布為止。沃爾瑪發現了這一獨特的現象，開始在賣場嘗試將啤酒與尿布擺放在相同的區域，讓年輕的父親可以同時找到這兩件商品，並很快地完成購物;而沃爾瑪超市也可以讓這些客戶一次購買兩件商品、而不是一件，從而獲得了很好的商品銷售收入，這就是「啤酒與尿布」 故事的由來。
當然「啤酒與尿布」的故事必須具有技術方面的支持。1993年美國學者Agrawal提出通過分析購物籃中的商品集合，從而找出商品之間關聯關系的關聯演算法，並根據商品之間的關系，找出客戶的購買行為。艾格拉沃從數學及計算機演算法角度提 出了商品關聯關系的計算方法——Aprior演算法。沃爾瑪從上個世紀 90 年代嘗試將 Aprior 演算法引入到 POS機數據分析中，並獲得了成功，於是產生了「啤酒與尿布」的故事。
其實大數據，其影響除了以上列舉的方面外，它同時也能在經濟、政治、文化等方面產生深遠的影響，大數據可以幫助人們開啟循「數」管理的模式，也是我們當下「大社會」的集中體現，三分技術，七分數據，得數據者得天下。

Ⅶ 山西警方破獲30年前故意殺人案，破案經過是怎樣的

山西警方破獲30年前故意殺人案，破案經過是怎樣的？

隨著時代的進步，我國的刑偵能力越來越強，在互聯網發達的今天，我們進入了大數據時代，這對警方破解案件也有很大的幫助。有很多案件，因為受條件限制，沒能及時破解。但是我國警方對這些案件一直沒有放棄。不論警察局的人換了幾批，這些檔案，這些文件一直是警察心病。警方破解了30年前的故意殺人案，30年會改變很多事情，但是事情的真相永遠不會變。

他們感謝警方這么負責，在案件經過30年後，仍然還他們一個公道。我也為中國警方感到驕傲，這件事情不僅體現了我國的刑偵能力，更體現了我國警方高度的社會責任感。這是因為有這樣的警方，我們的社會才能越來越安定。