摘 要：伴随着社会的持续性发展，社会信息化水平也在随之提高，在信息化进程不断推动的过程中，警务信息化发展也在不断的加快。公安系统中的金盾工程也全面启动，这一系统中也涉及到了信息数据领域。公安部门所应用的数据挖掘技术主要是在大量信息数据中提取有价值或有需求的信息，从而对警务工作提供有效支持。对此，本文简要分析数据挖掘技术在警务信息管理中的应用，希望可以为相关工作者提供帮助。
关键词：数据挖掘技术；警务信息管理；应用
1 数据挖掘技术
数据挖掘技术在目前社会发展过程中所能够发挥的作用非常突出，其主要是指借助少量的信息，以随机对数据的处理方式从中获取一些有价值意义的信息数据。在对数据实行加工处理的过程中应用数据挖掘技术，整个过程主要是以便于后续数据的统计以及分析，这样才可以真正确保智能化处理系统的稳定性以及成熟性[1]。从目前的技术现状来看，比较常用的有统计分析法、非线性分析法以及线性分析法等，这一些模型的应用主要目的在于提高工作的效率，保障数据分析的结果准确性。另外，在应用单变量和多变量信息数据的处理过程中，必须对数据实行等级性的排列处理，并做好全面性的数据分析处理。分析方法当中比较常用的主要有逻辑归因分析、连续回归分析两种方式，这一些方式在具体应用中可以有效提高系统的运行效率。近些年人们比较熟悉的数据挖掘技术为神经网络分析法，其主要是应用神经网络分析的方式，实现对数据挖掘的有效推动，在神经网络当中进行分析，可以借助外在的数据输入、准确的对数据样本进行分析，这一种模型可以发挥比较突出的效果。神经网络系统的应用途径非常多，例如能够保障图像识别的质量，还能够实现对金融行业贷款诈骗的辨别。在决策树的应用方面，决策树的应用主要是通过信息理论当中的信息量情况，构建行之有效的决策树结点，同时按照相应的属性构建分支，在分支的子集中重复构建数的下层结点以及分支的结点。
从实践性操作中可以明确，对于数据挖掘而言，其能够在商业信息当中应用于数据的纳入以及分析中，这也是一种比较常用的数据分析方式。这一项技术最为突出的特征在于可以对数据信息进行分类处理，转化数据之后构建相应的数据处理模型，进而实现商业数据核心内容的提取与处理。数据挖掘简单而言就是应用功能统计、人工智能结合的方式提高整个程序的运行效率，重点在于程序运行规律的优化与改进，将部分比较复杂的技术封装起来，从而为人们提供一些表面上无法获取的信息数据，促使整个数据挖掘、分析、整理以及应用过程中更高效，以便于人们后续的数据应用。
2 数据挖掘技术在警务信息管理中的应用
2.1 系统建设
首先，需要做好系统的全面化分析工作。设计整个警务信息系统框架，并作为基础性的结构，警务信息系统当中的功能必须涉及到业务数据库，包含业务操作的中间过程数据，对于不存在资源的应用数据需要采用数据库的方式提供数据[2]。在框架设计过程中，需要将整个警务信息作为工作的核心与基础，构建警务信息的功能时必须保障数据库数据处理的基础性需求，并以数据采集作为核心，其中需要包括业务操作数据，存储数据资源，这也是数据来源的最佳途径。其次，系统的设计[3]。设计人员需要先采用数据设计挖掘的形式，推荐应用三脚架设计样式，整体的设计框架必须具备较高的层次性，在数据存储层方面，这一数据的功能必须可以应用在数据库当中，中间主题内容的结构类型必须构建数据立方、维度，从而满足整个数据层的数据处理要求。在表现前端时，在设计思路方面需要充分表现整个数据库的安全性，根据所提供的基础数据，需要在应用数据当中进行提取，并决定最终的主题形式。
2.2 数据挖掘的实现
首先，需要对主题表实行有效的划分，按照公安机关的划分特征需要采取决策需求的划分方式，在数据应用的基础上做好需求的设计，明确具体的数据集团，并按照主题设计好数据规划以及基本准备处理工作，其中最为核心的便是数据主题的依据，主题表具体为：1）110警情。主要是实现对110接警数、受理的时间、城市以及警情性质的统计，采取柱状图、饼图或曲线图的方式进行表现，并借助洁净时间的选择实现对历史接警情况的查询，同时也可以借助单位的选择或城市的选择查询接警情况；2）警情案件。主要是对警情数量、案件的时间、城市等情况进行统计，采取曲线图、柱状图实现，可以按照选取年月的方式查询某一个月的接警、案件状况，也可以借助选择单位查询城市的接警情况，主题可以单独选用警情或案件进行分析，实现同类数据的对比；3）涉黄毒。涉黄毒的案例分析主要是采取曲线图实现每个月、每日的案件趋势分析，借助柱状图实现对区域内案件的发生情况记录、主题可以借助时间段的设定根据日、月的方式进行分析判断，总结一个地区时间段内案件发生趋势；4）反黑六类。主要是根据六类涉及到黑恶势力的警情动态分析，借助柱状图的方式电机查看，可以明确案件数量、破案数量以及团伙作案数量等；5）反黑犯罪。主要是对省市地区涉黑犯罪集团的发案趋势、地域分布状况、集团的级别分布情况等进行分析，并对集团区域内分布柱状图实现点击并查询列表数据。其次，需要明确数据立方。适当的主题表中会涉及到一个或多个个体化的事实，此时便会出现大量的无关数据，数据之间具备一定的属性。构建数据立方主要是根据数据的准确性与完整性，普遍会采用雪花型、事实型的方式做好立方体的规划以及度量，这一些便会涉及到大量的那件数量，警务信息系统中的数据必然需要具备一定的聚合值，这一些数据必须通过合理的规划设计进行处理，构建一整套数据立方才可以得到基本保障。再次，在算法方面，可以应用数据立方、维度的可视化处理后，借助算法形式进行控制，这样的方式可以让挖掘出的数据更具信息价值在，在通过数据列表规划之后可以更好的保障算法的实现效益。最后，数据挖掘。后期可以采用警务信息系统需求分析，并将其应用在多个方面，可以更好的应用在警务主题方面，同时也可以在警务环比当中得到对比性的应用，技术的应用可以推动社会持续性发展，同时也可以保障警务信息系统应用价值得到提高。
3 总结
综上所述，伴随着社会的持续性发展，社会信息化进度也在不断的加快，警务工作中信息化水平程度也在随之提升，信息化程度的快速发展为警务工作的持续性发展奠定了基础。公安系统当中的金盾工程随着工程竣工已经基本普及，公安数据量不断增多，信息也在随之庞大，这一些信息资源的合理应用有着必然的实际意义。就目前而言，数据挖掘技术在警务信息管理中的应用仍然处于初步阶段，今后仍然需要在理念、技术等多个方面上改进创新，落实信息化特征，从而推动社会的持续性发展。
参考文献
[1]胡文红，孙欣欣.基于时间序列的数据挖掘技术在城市内涝灾害中的应用研究[J].科技通报，2016，32（6）：229-231.
[2]王文正，王文正，郑鹍鹏，etal.数据挖掘技术在飞行试验数据分析和气动参数辨识中的应用研究[J].空气动力学学报，2016，34（6）：778-782.
[3]张会喜，周刚伟.数据挖掘技术在船舶操纵运动预报中的应用研究[J].舰船科学技术，2016（8x）：64-66.
作者简介
徐传龙（1974-），男，汉，本科，工程师，安徽巢湖，研究方向：数据管理与应用。
