大數據時代下的智能數據分析技術

文/滕斌

在當前的發展下，互聯網上技術有了進步，人工智能當前對人們的生活有著較大的影響，進行改變。在科技高速發展下，我們必須同數據進行交流和傳遞，而數據一般來源于：社交工具、網絡交易、網絡設備以及社交工具，這些數據在潛移默化中對我們的生活和學習產生著較大的影響。比如說在進行網購時，即便兩個人在同一網站和時間，購買同樣的商品，其在終端設備上顯示的價格也會有所別，主要是因為系統會根據用戶的購買行為判斷喜好東西的價格。但是在農業上，主要是大數據和人工智能的應用作為昆蟲識別以及判斷，促使其在農作物地區內部署的傳感器，來捕捉昆蟲翅膀的振動頻率，將其上傳到云中，可以通過昆蟲翅膀振動的大數據以及人工智能來自動判斷此昆蟲的類別，判斷其是否為害蟲，可以給某區域農作物的病蟲害防治提供相關措施，在系統智能下了結論后，接著自動調度無人機來對農藥進行噴灑，但是人工智能則是在1956年之時達特茅斯會議上被正式提出，通過幾十年的不斷擴展和延伸，人工智能在多個領域中得到了一定的突破，人們對人工智能也給予一定的重視。

1 大數據技術的相關特征分析

理解大數據的概念，必須了解數據在日常生活和工作中的定義。數據作為一種可以將客觀世界運行狀態的信息進行反應，也可以通過感官來感知以及被傳感設備檢測到相關信息。數據則是人類對現實客觀世界運行信息的記錄，同時此原始記錄也沒有被加工，也不能說明相關問題。然而隨著社會的慢慢發展，對數據的處理也在一定程度上沖擊著人們的想象，在該過程中要求應用相關技術工具來處理和研究相關數據。大數據作為智能制造產業發展的動力，可以推進制造商提供一定的生產效率以及缺陷成本控制。所以大數據的概念也慢慢發展，最為明顯的是“4V”特征規劃較為突出，具體如圖1所示，主要表現在以下幾個方面：

首先是體量大（volume），企業化的非結構性數據逐漸增長，數據規模較大，PB級的數據為常態化。

其次為多樣化（variety）。大數據類型多樣，關系到結構化和非結構件的數據處理方式存在著一定的差別以及繁瑣。

再次表現為價值密度低（value）。諸多不相關信息對于未來發展趨勢以及模式可以做好預測分析以及控制，進而進行逐漸深度學習。在當前海量數據中可以將較為有效挖掘出市場信息，進而幫助企業不斷提升產業生產力和競爭力。

最后為快速化（Velocity）。可以進行分析而不非批量化分析，這是大數據的優勢所在，進行數據的輸入以及處理有著較快的速度。

2 大數據分析技術的具體應用

大數據時代中城市公共安全風險治理主要表現在以下幾個維度中；首先是將大數據作為基礎，可以意識到風險的形成、發展、衰退以及轉移到突變變致災的演化機理，傳播路徑以及出現的功能。其次依靠大數據技術，監測以及意識到承險載體在風險出現的物質、能量以及信息等功能下的具體狀態以及變化趨勢，造成了本體以及功能性出現破話，可能出現的次生衍生的事件以及風險。再次是以大數據技術如何掌控識別管控介入點，方法、路徑、工具以及方案等。可以實現降低風險以及公共安全事件的出現，有效對影響后果進行弱化，提升承險系統的韌性，有效阻斷以及破壞風險網，降低經濟、社會以及環境出現損失。在城市安全管理中，主要是依據城市公共安全風險演化過程，對生命周期劃分為四個階段，依據公共安全風險應對措施，將其管理流程劃分為實時監測、預測預警、控制以及評估等部分。與此同時，風險誘發突發事件的治理過程一般包括有應急預防、應急準備、應急響應以及恢復重建。

圖1：大數據4V特征圖

2.1 人員關系推演的分析

對于采集同時存儲在視頻大大數據平臺中的人臉、圖像以及屬性信息做好深度的數據分析，可以構建出某一個具體管轄區的暫住、常住、重點人口，全國在逃以及各種類型的犯罪嫌疑犯人員數據庫，促使應用者可以對目標群體進行精準分析，同時對目標群體中的內部關系之間的其他位置關系做好推演分析，將目標群體彼此之間的身份信息關系進行挖掘，將其劃分行為以及虛擬關系兩種類型。行為關系指的是兩者之間是否為同住、同行、同事、同學、朋友、同車等等，虛擬關系指的是是否為微信、QQ、微博等社交媒體的好友等，從而進一步對兩者之間的關系層次進行定義和分析，一般包括有活動軌跡分析，出沒區域分析以及區域碰面頻次的分析等。

2.2 車輛軌跡時空分析

車輛軌跡時空分析的主要是對目標車輛和同之相關的關系做好信息發現以及挖掘工作。將目標車輛作為中心，可以從不同的角度，應用多種技術手段找到同目標車輛存在關系的車、人以及事件等等，進而幫助整合出同目前目標車輛相關的數據，同時對數據信息做好研究、分析以及判斷。也可以通過對目標車輛關系進行具體分析和整合，獲得目前同目標車輛有著的關系的多維信息，那么就可以在GIS平臺上來對車輛的軌跡做好可視化展示，進而對目標車輛的分析結果進行細化，可以給目標車輛關系到的案件做好疊加分析工作。同時對人物關系推演分析以及車輛軌跡時空分析以后，那么就可以通過可視化展示的形式，進而描繪出視頻大數據中多種數據的關系，幫助公安人員對于目標嫌疑人做好精確的定位和抓捕工作。

2.3 研發模型算法

追根究底大數據的本質為“數據”，所謂的“大”的特征則是其同一般數據的特殊價值，在數據通過篩選、清理、提煉以后，變為了較為有意義的信息。同時在相同的信息重復出現是，事物的本質規律得到揭示以后，信息就會變為“智慧”。大數據就是一種“智慧革命”要求從大量、復雜的大數據中發現知識，創造價值以及提升智能。大數據不僅作為一種當前一般技術較難進行管理大量數據的集合，同時也要求對這些數據做好存儲、處理、分析以及預測技術。大數據技術包含的著面向大數據計算能力以及方法兩個維度的內容。計算能力要求做好計算資源的投入以及建設。要求結合具體情況做好運算能力的保障，最為重要的是要求研發符合本地具體情況的模型算法，同傳統時期的公共安全治理制度和治理流程之間比較。在大數據時代最為重要的改變為，公共安全決策的流程就會從危機事件發生前進行預測，要求具有著大量的數據模型為基礎。

3 結語

當前我國處于深化改革、社會接軌以及經濟轉型的重要時期，多種社會矛盾層出不窮，造成了城市公共安全領域實踐出現較多，造成了較為嚴重的損失，同時也影響到了社會的穩定性，同時大數據作為一種全新的技術，可以有效對風險進行預測，推進生活、工作以及組織方式出現變革。