《信息技术导论》课件-项目9 大数据

大数据的概念课程导入什么是大数据？为何如此重要？如何处理和利用这些海量的信息？一、大数据的概念二、大数据的特点和作用大数据的概念大数据的概念高德纳咨询公司（Gartner）麦肯锡咨询公司（Mckinsey）大数据的概念大数据的含义101“大数据”一种数据量规模和信息量规模大到用传统数据库软件和传统运算能力计算机难以获取、存储、处理、分析的数据集合。02需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量规模、高增长率和多样化的信息资产。大数据的概念海量数据规模低密度信息价值高速数据流转多种数据类型数据内容真实大数据的特点20102030405大数据的概念各类人工智能技术对大数据的挖掘和利用大数据原始数据01精练大数据的设备和技术02大数据的概念大数据的意义3对其进行利用人工智能技术进行专业化处理，使之数据价值得以体现和增值。大数据的概念大数据的意义3不同的处理方式得到的数据价值也不尽相同，大数据需要配套的硬件支撑体系人工智能算法数据挖掘算法010203大数据的特点和作用大数据的特点和作用大数据的特点1从TB级别跃升到PB、EB乃至ZB级别。数据产生和处理的速度非常快，要求处理系统能够迅速响应。需要通过高效的数据处理和分析技术来提取。结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。01数据量大02速度快04价值密度高03类型繁多大数据大数据的特点和作用大数据的特点103类型繁多数据库XML表格JSON文本图像视频结构化数据半结构化数据非结构化数据大数据的特点和作用大数据的作用2大数据技术可以帮助企业和组织更好地理解和利用自己的数据，从而优化业务决策。通过对海量数据的分析，可以发现隐藏的规律和趋势，为决策提供有力支持。优化决策大数据的特点和作用大数据的作用2在生产和服务过程中，大数据技术可以优化流程、减少浪费、提高效率和降低成本。例如，在制造业中，大数据技术可以用于生产流程的优化和管理；在零售业中，可以用于精准营销和库存管理。提高效率大数据的特点和作用大数据的作用2大数据技术的应用还可以推动产品和服务的创新。通过对用户行为和市场趋势的分析，可以发现新的需求和机会，从而开发出更符合市场需求的产品和服务。创新产品和服务大数据的特点和作用大数据的作用2在网络安全领域，大数据技术可以用于检测和预防网络攻击、保护用户隐私和数据安全。通过实时分析和监控网络流量和异常行为，可以及时发现并应对潜在的安全威胁。保障网络安全大数据的特点和作用大数据技术的组成3分布式计算数据库技术机器学习云计算数据挖掘共同构成了大数据处理和分析的完整链条，使得大数据的应用得以实现。自然语言处理大数据的特点和作用01数据量大02速度快04价值密度高03类型繁多大数据大数据的特点和作用大数据的作用优化决策01提高效率02创新产品和服务03保障网络安全04谢谢观看司法行政大数据课程导入提高司法效率促进司法公正预测和预防犯罪利用大数据的力量一、司法行政大数据的概念二、司法行政大数据的作用司法行政大数据的概念司法行政大数据的概念司法行政大数据的含义1

司法行政大数据是指司法行政信息化平台（数据中心）收集的业务系统所生产的数据，硬件设备和传感器感知的数据，以及司法行政所需要的由政法机构、政府部门、商业企业共享的数据的集合。司法行政大数据的概念司法行政业务数据2全量业务数据立法备案执法监督普法宣传依法治国公共法律服务监狱戒毒社区矫正法考律师公证鉴定仲裁行政管理行政审批司法行政大数据的概念

政法机构、政府部门和商业企业共享的数据包含与司法行政机构业务相关的各行各业涉及立法、普法、执法、司法、守法的全量数据公安01政法委05商务09检察02民政06金融10法院03医疗07生态11国安04教育08资源12司法行政大数据的作用司法行政大数据的作用提高司法效率通过大数据分析，可以优化案件处理流程，减少不必要的等待时间和资源浪费。促进司法公正数据分析可以帮助发现和纠正司法过程中的不公正现象，保障所有当事人的合法权益。司法行政大数据的作用公开案件信息和裁判文书等内容，增加公众对司法工作的了解和信任。增强司法透明度辅助决策支持提供数据支持，帮助司法管理者和决策者做出更加科学合理的决策。司法行政大数据的作用利用机器学习等技术，为法官提供辅助裁判建议，减轻法官的工作负担。通过对历史数据的分析，预测未来可能出现的司法问题，采取预防措施减少纠纷发生。智能辅助裁判预测与预防司法行政大数据的作用资源优化配置根据数据分析结果，合理调配司法资源，提高资源利用效率。法律研究与教育为法学研究和法律教育提供丰富的数据资源，促进法学理论与实践的结合。01数据安全与隐私保护02数据质量控制03跨部门数据共享协调司法行政大数据的作用司法行政大数据面临的挑战司法行政大数据的作用建立健全的数据管理体系，确保数据的准确性和安全性加强技术人员的培训，提升数据处理和分析能力有效实施司法行政大数据谢谢观看大数据的价值一、大数据的价值二、大数据的价值特点大数据的价值大数据的价值大数据的价值是对其进行专业化处理，使之数据价值得以体现和增值。大数据的价值大数据对精准普法的主要优势表现1记录了事物的核心信息，有时间、地点、人物、事件、属性、IP、设备、系统、图像、视频、声音等，这些信息可以直接反映事物的本质特征，在精准普法中识别普法对象至关重要。直接数据大数据的价值大数据对精准普法的主要优势表现1间接数据（分析数据）起始时间与终止时间差信息出现的频次数据环比数据同比数据直方图数据分类数据聚类数据曲线拟合数据欧式距离大数据的价值大数据对精准普法的主要优势表现1这些信息可以形成目标的立体画像，适合在精准普法中构建行业、领域、时间段或周期性对普法需求的精准指导。间接数据大数据的价值大数据对精准普法的主要优势表现1可以通过大数据共享协作平台与人口基本数据库、法人基本数据库、诚信体系数据库、教育数据库、社保数据库等进行数据比对和信息扩充，进而进行精准普法溯源分析，提出预警或出具普法建议书。关联数据大数据的价值大数据对精准普法的主要优势表现1数据生命周期的管理为精准普法提供了一对一匹配模式，构建个人法律服务数据平台，全方位分析对象的法律诉求，可以提供一站式或套餐式法律服务，是将来精准普法的一个重点领域。大数据的价值特点01精准营销大数据的价值特点企业可以通过大数据分析消费者的购买行为、兴趣偏好等信息，实现精准定位和个性化营销，提高营销效果和客户满意度。大数据的价值特点中小微企业可以通过利用大数据进行服务转型，例如提供更为精细化的服务，提高用户体验，增强市场竞争力。02服务转型大数据的价值特点通过对大数据进行深入分析，企业可以实现业务智能化，比如通过数据分析优化产品设计、改进运营流程等。03数据驱动业务大数据的价值特点企业可以将收集和分析的数据转化为有价值的产品或服务，对外提供数据服务以获取收益。04数据对外变现大数据的价值特点05数据辅助决策分析师、产品经理、运营人员和管理层可以利用大数据分析结果来指导产品开发、运营策略和战略规划等决策过程。大数据的价值特点大数据技术的战略意义在于能够对含有意义的数据进行专业化处理，通过“加工”数据实现其增值。06专业化处理01.02.大数据的价值特点解决复杂问题大数据有助于解决社会、商业、科学等领域的复杂问题，比如通过建立个人数据中心来改善医疗保健服务、教育服务、社会服务等。个性化服务通过分析个人的日常生活习惯、身体状态、社会网络等数据，可以提供更为个性化的服务，如定制化的健康管理、教育计划、个性化推荐等。大数据的价值特点政府可以利用大数据监测和预测社会问题，比如预防自杀、犯罪等，提高公共安全水平。金融机构可以利用大数据为用户提供更有效的资金使用建议和财务规划，帮助他们更好地管理个人资产。10金融规划09预防和预警大数据的价值特点利用大数据分析交通流量和出行模式，可以优化交通路线，提高城市交通效率。大数据技术本身促进了新的计算方式和技术处理方式的发展，为其他技术的研发和应用提供了基础。12技术创新11智能交通大数据的价值特点商业层面01社会管理02公共服务03谢谢观看大数据模型设计一、人民调解二、律师管理三、公正管理人民调解人民调解分析人民调解系统数据构建调解典型案例库了解区域矛盾纠纷发生的时间、地点、类别、原因总结化解经验，为周期性、间歇性纠纷提供指导意见针对当前纠纷重点区域、时间、类别、目标群体有针对性进行法治宣传普法对象普法内容普法案例人民调解人民调解数据分析从以下对应关系上实现精准计算人民调解人民调解系统中构建个案分析模型01重大矛盾纠纷预警模型02矛盾纠纷分级预警模型03组织队伍分析模型04医患纠纷分析模型05重大医患纠纷模型06人民调解个案分析模型1将矛盾纠纷个案的纠纷类型、纠纷当事人、纠纷发生地址、纠纷案件涉及单位进行关联分析，确保该案件的人民调解员可以全面掌握该案件的相关信息，辅助调解员对于矛盾纠纷案件的调解。例如将裁判文书、被执行信息、失信信息纳入其中，分析该单位历史涉案情况。自然人案件分析，从当事人的身份和历史案件角度进行分析，分析该人有无历史前科、有无办理过公证、有无请求过援助、有无参加过纠纷和诉讼。涉单位案件分析人民调解重大矛盾纠纷预警模型2对某一时间段内的矛盾纠纷案件的发生情况进行关联分析，挖掘重大矛盾纠纷、多发纠纷的时间规律，在特定时间节点来临前及时预警，提升对重大矛盾纠纷的预警水平。例如支持按照年度和纠纷等级进行筛选、按照地域进行下钻。采用BI的表格图进行分析，横轴作为地域维度、每个地域按照纠纷类型进行划分、纵轴代表矛盾纠纷的数量。人民调解矛盾纠纷分级预警模型3对矛盾纠纷案件、不稳定因素平均发生数量设定合理阈值，当监控数据高于阈值时，系统会自动向工作人员发出预警。月度季度年度实现不同级别的变量预警，掌握矛盾纠纷高发地区和高发类型，及时调配资源进行化解。数量高（低）于常量10%-20%案例20%-30%30%人民调解组织队伍分析模型4通过分析限定区域、时间内各类调解员以及调解组织的分布情况，并进一步关联调解案件调处情况，掌握调解队伍力量建设的总体情况，为有针对性的指导调解队伍建设提供数据支撑。从以上角度进行分析，衡量出人民调解员在各市州的配置情况，得出不同市州人民调解员饱和或缺乏的状态。案例各市州地域面积各市州调解员数量各市州纠纷案件数

人民调解医患纠纷分析模型5获取医患纠纷相关案件判决的数据资源，结合系统统计的相关医患纠纷人民调解案件数据，建立分析模型，筛选医患纠纷诉讼案件多而医患纠纷人民调解案件数少的地区，为加强人民调解工作指导提供依据。例如向存在医患纠纷的人群推荐典型案例，实现案例指导。根据身份证信息关联挖掘有无医闹人员参与到实际的医患纠纷案件中。对依赖个案分析模型，扩大化分析某人是否存在职业医闹的情况。人民调解重大医患纠纷模型6对限定区域、时间内的重大医患纠纷，从历史、空间、纠纷要素等维度进行关联分析，实现对某一特定纠纷或部分关联纠纷的深入分析，从而提升对重大纠纷的预警监测和化解水平。例如对发生在某一医院的重大纠纷，对发生时间、纠纷双方、纠纷类型、纠纷关键点、纠纷解决办法等要素进行系统化的分析和记录，可对今后类似案件提供典型案例的帮助与支撑。律师管理律师管理律师不仅从事法律运用，还在办理案件中要做到守法和普法，因此在对律师的管理中要建立：问题隐患和行业监管漏洞模型异地执业预警模型律师管理问题隐患和行业监管漏洞查找模型1可视化分析技术公众趋势分析BI智能分析查找问题隐患和行业监管漏洞；提高发现热点，挖掘问题能力，有效指导管理服务工作。律师管理问题隐患和行业监管漏洞查找模型1设置律师和律师事务所违规行为核查规则，通过案例比对，分析形成违法违规行为预警。例如通过系统设定同一案件的甲乙双方代理律师不能来自于同一律师事务所的业务规则，系统会定期排查所有录入系统的律师案件，分析出存在违规的律师和律师事务所，将分析结果以预警提醒的方式发送给主管司法局，辅助主管司法局加强对律师执业行为的监管。律师管理异地执业预警模型2在律师代理案件信息的基础上，监管其他省市律师在异地执业的情况。律师管理异地执业预警模型2同时可对律师备案市州与执业市州长期不匹配的现象进行预警，并上报给主管司法局。在一些重大敏感案件发生时，有异地律师在本地执业的，通过系统也能对该类律师的代理案件情况进行了解和监管，发生问题可以及时追溯和监管。公证管理公证管理对公证系统数据分析，构建公证业务增长点，增长原因、增长趋势，公证质量监督，提升公证业务能力和公证案件质量针对公证事项办理中的法律规定和法律风险给予当事人充分的宣传教育，确保公证的公信力不断提升公证管理公证案例在预防违法和普法中有较好的警示作用01借贷分析研判模型02民间借贷分析研判模型公证管理借贷分析研判模型1根据系统内民间借贷相关公证文书解析数据，获取甲乙双方、公证员、抵押物等信息，根据该部分信息进行大数据分析。例如具备对接律师代理案件数据结合系统内公证数据，进行关联分析获取公证文书采信率及时跟踪公证机构撤证情况形成多角度的公证质量监管体系指导整个行业的良性发展。公证管理民间借贷分析研判模型2系统有效利用大数据和分析模型进行数据分析，寻找隐患风险对发现的问题进行及时预警给管处；公证管理民间借贷分析研判模型2围绕历年积累的的公证数据，结合建立的民间借贷分析研判模型，实时监测和预判民间借贷违约风险的动态趋势，及时将存在失信行为、经济状况紧张、丧失偿还能力等隐患苗头向银行等单位预警；公证管理民间借贷分析研判模型2帮助社会企业特别是金融机构准确掌握个体的借贷行为、科学判断其负债和偿还能力，最大程度地规避财产损失的风险。例如通过公证书的信息提取可以准确掌握其融资对象、融资规模、抵押物品等详细信息，从而配合相关部门加强对民间游资的监管和保障。根据分析模型和大数据分析，利用系统查找到某群众，在5年中通过民间借贷的方式借款100多笔，融资数千万元。由于借款行为发生在群众与群众之间，银行、金融监管机构、其他政府部门都无法掌握有关情况。谢谢观看大数据模型应用一、词频分析（热点分析）二、时序分析（态势分析）三、深度学习（人工智能）四、生命周期分析（点线系统分析）五、智能知识图谱词频分析（热点分析）0102词频分析（热点分析）词频分析方法步骤1对司法行政大数据中心需要分析的数据（文本）进行归集和清洗，把文本的标题、类别、属性、标点、空行、段落、符号进行清理。按照司法行政业务特性，进行专有词整理，明确过滤词汇集、保留词汇集、近义词汇集等的词汇内容。词频分析（热点分析）词频分析方法步骤1把待分析文本进行分词，使用基于司法行政业务的专有词划分库，结合过虑词库、保留词库、近意词库对文本进行词语划分，并保存到新的已分词文件中。对已分词文件进行词语出现次数统计，排序，并保存到词频记录文件中。0304词频分析（热点分析）词频分析方法步骤1对词频进行核验，若发现因分词、过虑词、保留词、近义词导致词频统计缺陷，返回第②步进行各类词库修订。重复第③步和第④步操作，得到最终优化结果。词频记录文件可视化，一般进行词频分析后，需要以某种数据可视化方式进行展现，常用的是词云图。0506词频计算公式

词频=TF*IDF时序分析（态势分析）时序分析（态势分析）时序分析方法步骤1从司法行政业务数据库中提取待分析业务的每一条记录信息，其中不可缺少时间戳信息，若起始时间和终止时间都保存在记录信息中则更优。去除时间序列中，随机变量不合要求的记录项。0102时序分析（态势分析）时序分析方法步骤1利用起始时间或终止时间作为时间序列，以一天24小时，一月30天，一年12月分别进行时间分布分析，时间曲线分析等。基于时间序列的随机变量统计、直方图分析、分类、聚类、曲线相似度分析等。依据分析结果提出精准普法建议。0304图12-5法网(www)与掌上12348（Mobil）咨询量趋势图深度学习（人工智能）深度学习（人工智能）深度学习算法步骤1创建法律问答知识训练集，对法律问答知识集的文件进行标准化后，进行分词处理。对每一个词进行向量标注（称为词嵌入），向量之间的相似性与词语义相关，便于进行计算。0102深度学习（人工智能）深度学习算法步骤1构建深度学习数学模型，将法律问答知识训练集导入深度学习模型进行计算，并调整神经元函数的权值，使其满足输入与输出的最优匹配。深度学习（人工智能）深度学习算法步骤1用法律知识测试集对深度学习模型进行测试验证，并返回第2步调优神经元函数。输出法律知识问答结果，并推送知识库中相关案例。0304深度学习（人工智能）深度学习算法步骤1y=（x）将输入x映射到类别y在法律知识问答中可使用如下算法，前馈网络的目标是近似某个函数f。例如对于分类，前馈网络定义了一个映射y=f（x;θ）并学习了导致最佳函数逼近的参数θ的值。图12-6深度学习算法示