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设计目标,好像是无心插柳一样,谁又能想到这个也许是雷锋1.o的家伙变成了市场营销领域的级杀手。
现在轨迹1.o经过数以百万计的消费者验证,已经用强的市场回馈证明了自己的有效性,同时也借机会获得了庞大的个人行为影响案例,在影响个人行为上积累足够庞大的基础数据库。
现在天网在上帝之手内部再次立项,又为莫回带来的公共视频监控的数据接口和公众网络平台数据接口。
上帝之手是个纯研型公司,两千多员工几乎全部是研人员,在桑达尔·皮查伊的运作之下,上帝之手不断地重组变化着,各个部门不断做着微调,当天网项目全面启动之后,这种变化更为剧烈,上帝之手就像是一个变形虫一样,迅变成适合天网研的全新组织结构。
莫回作为ceo虽然有点类似于甩手大掌柜,日常管理全部丢给桑达尔·皮查伊来处理,但是整个公司大的动作方向,大的项目谈判,以及主要的经营数据他还是每天都能看到相应的汇报文件的。
这天莫回惊奇的现,上帝之手和京都市警察局签订了一个软件销售合同,这让他感觉非常惊奇,这是个事他没什么印象,也不知道什么时候生的。
莫回在oa系统上点开文件,结果现,这是一个名为“犯罪数据分析和趋势预测系统”的软件定制开合同,现在软件已经交货验收。
犯罪数据分析和趋势预测系统?
莫回好奇的点开软件介绍,结果现这是一款犯罪类大数据的分析软件,大致原理很容易理解,就是将京都近2o年所有的犯罪数据全部导入进来,作为数据源进行深加工,在其中寻找规律和趋势。
犯罪也能预测?
莫回有点奇怪,虽然他自己就是玩大数据起家的,但是他对犯罪这个领域基本没有太多经验,所以他对于这个领域大数据是否能够起作用也不太敢确定。
莫回找到这个软件的验收报告,在报告里给出了检验数据,按照京都市警察局的验收实测,使用这个系统之后,犯罪率平均下降了15%,报警电话数量下降了3o%,很多案件都是现场抓获。警员按照系统提示,在某段时间加强某个区域的巡逻,准确了抓获了正在进行犯罪得罪犯。
真行啊!
大数据居然能够预测犯罪!
看到这里,莫回来了兴趣,他想了想,调出这个系统的产品需求书,开始认真研究这个系统的设计思想。
经过几天的研究,莫回现,这个系统的设计思想比较有意思,先将犯罪行为进行分类,比如分成入室盗窃案、诈骗案、盗窃案、抢劫案、强奸案等等类型。
然后根据每种犯罪得类型进行进一步分析,比如入室盗窃案又分偶和惯犯,其中还有团伙和单人犯罪,然后根据既有的犯罪历史数据进行分析,寻找其中的共性特点,比如某个地段属于高地段,某个地段生概率非常小;比如这些盗窃案存在时间特征,一般年前、节前高,夜晚高,等等。
这些规律被找出来之后,开始将既往犯罪数据以时间、地点、人数、类型的参数输入地图中,在地图中进行综合分析。
通过各种算法寻找各关键参数之间的潜在规律之外,整个京都在地图上被划分成数以万计的单元空间,每个空间可能只代表一栋楼,一个院落,一座商场、一个小区之类的。
然后这些空间单元开始被赋值,既往的犯罪数据按照时间线在地图上打点,随着时间的推移,随着既往犯罪数据开始打点,整个京都内部十几万个单元的赋值开始变化。
赋的这个值其实就是该单元内,犯罪行为生的概率值,这个值随时都处在变化过程中,并且时刻受到周围其他相邻单元的影响。
当既往犯罪数据随着时间轴的前进,逐步落点在地图上之后,每个单元的犯罪概率值在不断变化的同时,也开始不断的修正。
当整个2o年的时间轴全部演进完成,某个单元即时的犯罪概率与时间、与周边单元犯罪生、与犯罪类型等等之间的关系,就通过大数据算法被找出了各种潜在的规律。
这些规律被重新带入到计算方法中,更新犯罪概率的算法,让它与既往数据达到最佳的吻合,到了这时候,整个系统基本就调整完成。
它就可以开始预测将要生的犯罪了,并且它还将根据最新的犯罪数据随时进行微调,始终保持最佳的预测状态。
设计目标,好像是无心插柳一样,谁又能想到这个也许是雷锋1.o的家伙变成了市场营销领域的级杀手。
现在轨迹1.o经过数以百万计的消费者验证,已经用强的市场回馈证明了自己的有效性,同时也借机会获得了庞大的个人行为影响案例,在影响个人行为上积累足够庞大的基础数据库。
现在天网在上帝之手内部再次立项,又为莫回带来的公共视频监控的数据接口和公众网络平台数据接口。
上帝之手是个纯研型公司,两千多员工几乎全部是研人员,在桑达尔·皮查伊的运作之下,上帝之手不断地重组变化着,各个部门不断做着微调,当天网项目全面启动之后,这种变化更为剧烈,上帝之手就像是一个变形虫一样,迅变成适合天网研的全新组织结构。
莫回作为ceo虽然有点类似于甩手大掌柜,日常管理全部丢给桑达尔·皮查伊来处理,但是整个公司大的动作方向,大的项目谈判,以及主要的经营数据他还是每天都能看到相应的汇报文件的。
这天莫回惊奇的现,上帝之手和京都市警察局签订了一个软件销售合同,这让他感觉非常惊奇,这是个事他没什么印象,也不知道什么时候生的。
莫回在oa系统上点开文件,结果现,这是一个名为“犯罪数据分析和趋势预测系统”的软件定制开合同,现在软件已经交货验收。
犯罪数据分析和趋势预测系统?
莫回好奇的点开软件介绍,结果现这是一款犯罪类大数据的分析软件,大致原理很容易理解,就是将京都近2o年所有的犯罪数据全部导入进来,作为数据源进行深加工,在其中寻找规律和趋势。
犯罪也能预测?
莫回有点奇怪,虽然他自己就是玩大数据起家的,但是他对犯罪这个领域基本没有太多经验,所以他对于这个领域大数据是否能够起作用也不太敢确定。
莫回找到这个软件的验收报告,在报告里给出了检验数据,按照京都市警察局的验收实测,使用这个系统之后,犯罪率平均下降了15%,报警电话数量下降了3o%,很多案件都是现场抓获。警员按照系统提示,在某段时间加强某个区域的巡逻,准确了抓获了正在进行犯罪得罪犯。
真行啊!
大数据居然能够预测犯罪!
看到这里,莫回来了兴趣,他想了想,调出这个系统的产品需求书,开始认真研究这个系统的设计思想。
经过几天的研究,莫回现,这个系统的设计思想比较有意思,先将犯罪行为进行分类,比如分成入室盗窃案、诈骗案、盗窃案、抢劫案、强奸案等等类型。
然后根据每种犯罪得类型进行进一步分析,比如入室盗窃案又分偶和惯犯,其中还有团伙和单人犯罪,然后根据既有的犯罪历史数据进行分析,寻找其中的共性特点,比如某个地段属于高地段,某个地段生概率非常小;比如这些盗窃案存在时间特征,一般年前、节前高,夜晚高,等等。
这些规律被找出来之后,开始将既往犯罪数据以时间、地点、人数、类型的参数输入地图中,在地图中进行综合分析。
通过各种算法寻找各关键参数之间的潜在规律之外,整个京都在地图上被划分成数以万计的单元空间,每个空间可能只代表一栋楼,一个院落,一座商场、一个小区之类的。
然后这些空间单元开始被赋值,既往的犯罪数据按照时间线在地图上打点,随着时间的推移,随着既往犯罪数据开始打点,整个京都内部十几万个单元的赋值开始变化。
赋的这个值其实就是该单元内,犯罪行为生的概率值,这个值随时都处在变化过程中,并且时刻受到周围其他相邻单元的影响。
当既往犯罪数据随着时间轴的前进,逐步落点在地图上之后,每个单元的犯罪概率值在不断变化的同时,也开始不断的修正。
当整个2o年的时间轴全部演进完成,某个单元即时的犯罪概率与时间、与周边单元犯罪生、与犯罪类型等等之间的关系,就通过大数据算法被找出了各种潜在的规律。
这些规律被重新带入到计算方法中,更新犯罪概率的算法,让它与既往数据达到最佳的吻合,到了这时候,整个系统基本就调整完成。
它就可以开始预测将要生的犯罪了,并且它还将根据最新的犯罪数据随时进行微调,始终保持最佳的预测状态。