内容简介:近年来,公安大数据战略不断升级,大数据在侦查打击、管理防范等领域的应用持续井喷,数据分析研判已经成为不可或缺的实战利器。但是除了数据建模、目标数据分析等实战应用外,大数据的另一种应用形式—数据分析报告在公安行业目前的应用虽然也有不少,但是与实战中普遍应用的数据研判、比对碰撞相比,其所受到的重视推广程度还相对较低,应用领域和规模也比较小。而随着公安大数据战略的深入实施,“智慧公安数据警务”不断向纵深推进,未来,专业的数据分析报告必将在公安工作中占据重要地位。本文从三个方面对公安数据分析报告的含义和应用进行探
近年来,公安大数据战略不断升级,大数据在侦查打击、管理防范等领域的应用持续井喷,数据分析研判已经成为不可或缺的实战利器。但是除了数据建模、目标数据分析等实战应用外,大数据的另一种应用形式—数据分析报告在公安行业目前的应用虽然也有不少,但是与实战中普遍应用的数据研判、比对碰撞相比,其所受到的重视推广程度还相对较低,应用领域和规模也比较小。而随着公安大数据战略的深入实施,“智慧公安数据警务”不断向纵深推进,未来,专业的数据分析报告必将在公安工作中占据重要地位。本文从三个方面对公安数据分析报告的含义和应用进行探讨,第一部分介绍其内涵,第二、三部分别分取两个方向的应用进行分析。
一、什么是数据分析报告:公共安全管理的“论述题”
数据分析报告在社会不同行业、不同用途中的概念各有不同,其内涵与数据研判、比对分析也多有重叠。本文仅针对公共安全管理领域,区别于警务实战中的数据建模、比对碰撞、数据关联、情报研判等应用,对公安数据分析报告做如下定义:公安数据分析报告是指在公共安全管理领域,通过对事物多维数据的全方位分析,揭示发现事物产生和发展的深层规律,服务于各项公安事物的评估、决策和研究等需求的数据应用形式。如果将公安大数据中的关联分析、碰撞比对、数据建模看作是以求得答案为目的的选择、填空和问答题,那么数据分析报告更像是论述题。与上述实战应用相比,数据分析报告更注重分析过程,以得出更加科学的研究结论。以实有人口数据为例,人口数据库一般由6-8个数据表的100余个数据项组成。不仅包括常见的姓名、身份证号、住址,还有迁出(迁入)时间、迁移原因、学历、工作、家庭、原住地等数据。一份详细的人口数据分析报告,可以分析不同时间地点,基于不同原因的人口变化趋势,其背后反映了经济社会发展的宏观环境和政策的变化。比如新城区的人口迁入数据,反映了新城区建设吸引外来人口的趋势和效率;重点学区房屋实有人口变化幅度,反映了稀缺教育资源对群众购房定居选择的影响程度等等。总之,公安数据分析报告的目的不同于实战中的数据比对碰撞,重点不在于得出某个具体答案,而更侧重于分析本身和由此得出的结论,用于支撑宏观决策,研究关于公共安全管理的宏观形势趋势。
二、决策分析支撑:数据分析报告作用日益凸显
数据时代的公共政策制定,离不开全面的数据分析。而自媒体时代也使得政策施行过程中,一份有说服力的数据分析报告,可以起到事半功倍的宣贯效果。我们曾经以某市重点中学搬迁政策的执行为例进行了数据分析实验。由于城市发展需要,政府制定了将某重点中学搬迁至新区的政策。在政策实施之初,出现了部分群众不能理解和反对的情况,致使搬迁无法按时实施。本文仅从公安数据分析角度,谈谈数据分析报告在类似政府决策执行中的应用探索。其时,笔者分析了原中学驻地的交通和人口相关数据,形成了如下报告和结论:该区域集中了重点小学、初中和高中,单位面积的在校生密集度远高于其他区域。从交通数据看:在放学高峰时段,其他路段平均每车行驶单位距离用时约为0.2分钟的情况下,而该路段平均每车用时约15分钟,75倍于其他路段。即使平均到全天,该路段平均过车用时仍然是全市平均值的10到20倍。交通压力过大制约了目标道路作用的发挥,降低了区域生产生活效率,也增加了全市平均交通成本。从“一标三实”实有房屋、实有人口数据看,在校生多造成区域人口流动较大,暂住陪读人口占比远高于其他区域,流动商贩集中,而作为老城区,该区域功能性建筑和基础设施远远不能满足需求,从“实有房屋”数据分析,被用于经营的社区住宅占比较高,导致管理成本增加,安全隐患增多。类似的宏观决策从制定到执行,会综合经济社会民生等海量数据及分析,公共安全领域的数据分析作为不可替代的组成部分,无疑将起到重要作用。因此一份多维度分析、全面详实、有所侧重的数据分析报告,一方面有力支撑政府决策前的调研研判,另一方面又可以在政策制定后的宣贯执行中更好地支撑说明。
三、公共安全评估:“平安指数”远非全部
专业的数据分析报告在公安工作中的具体应用目前主要基于公共安全评估领域,尚处于探索起步阶段。一个典型的应用是近年来在部分省市逐步得到应用的“平安指数”。“平安指数”主要用于社会综合治理、评估辖区治安状况,通过汇集多种治安管理数据建立指标体系,进行评分发布。该指数更多是一个评分体系,其重点在于得出一个评估值,背后的数据分析意义并未被充分挖掘。我们对国内比较成熟的几个“平安指数”分析体系进行了研究,发现如果可以在此基础上形成一份定期的多维数据分析报告,可以给管理防范提供更有价值的信息支撑。比如平安指数体系都包含流动人口数据和警情数据,两者共同应用于最后分值的计算,之间也存在正向的关联。而当我们代入本地真实数据,截取不同时段进行深入分析,发现了一个现象:在不同季节或者月份,每增加单位数量的流动人口导致的警情增加的幅度却截然不同。换言之,时而呈现边际递增,时而边际递减。通过对数据进一步梳理发现,其原因在于新增流动人口数据的人员属性不同。在夏季7、8月份,也就是常说的毕业季,流动人口增加以高校毕业生为主,由此带来的警情数量上升趋势减缓,呈边际递减趋势。而在春季等工地开工季节,以务工人员增加造成的警情数量上升,其增幅呈边际递增趋势。除此之外,“平安指数”包含的数据还有很多,可以进行分析的内容和角度也极其丰富。而更高层面上,在公安机关打击犯罪的各个方面,比如经济犯罪、网络犯罪、毒品犯罪等领域,一份多维的深度数据分析报告无疑将提供更加科学全面的分析视角和决策依据。
当前,数据分析报告应用最多的是在经济社会发展领域,公安机关基于打击犯罪和管理防范需求,在实战中大力提升数据建模、比对碰撞、数据关联、情报研判等建设应用水平,新的数据分析技战法、实战应用能手不断涌现。而专业的数据分析报告在公安机关尤其是基层公安的应用还并不常见,数据分析的主要任务是解决实战中的具体需求,数据分析报告也较少被作为一项常规的工作和任务。而随着大数据应用水平的不断提升,领域不断拓宽,公安机关服务经济社会发展能力的不断深化,根据赵克志部长关于提高“预测预警、精确打击和动态管理”三个能力,提升公安工作智能化水平的要求,相信在不远的将来,公安数据分析报告的价值和重要性将日益凸显,成为公安大数据应用的下一个风口。
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