会计与大数据如何结合？

一、会计与大数据如何结合？

会计行业正在积极利用大数据进行处理，日常操作会计事务所经常使用审计抽样来检测交易或发票中的问题和趋势，大多数大数据可以在较大趋势中擅长识别异常和异常值，然后可以帮助会计事务所将精力集中在这些例外上，以进行进一步分析。

二、如何让大数据与前端结合？

大数据里面有一个课叫数据可视化，这就是结合的一个过程

三、如何制作数据地图？（数据与地图结合使用）？

具体操作步骤如下：

1）首先打开地图，点击工具；

2）在工具中找到测距，点击，出现你当时所在的地图，同时你也可以进行缩放选择点击你想查找的起始地点；

3）再点击另外一个你想去的地点，点击后就出现路程。测距就已经结束了。

四、建筑应当如何与大数据结合？

谢邀，这问题好。让我们先从大处着眼。

1 其实大数据古来已有。

广义的建筑行业，包括国土、城市、乡村、风景区、建筑、结构水暖电，各国家和很多行业早就在搞大数据，只不过很多人不觉得这是大数据的地基部分而已，并且这不是商业互联网的大数据。

如果目前www网站、社交网络、可穿戴的那些数据算大数据的话，那么支撑现代人类社会运行的真正巨大的系统，那就是 巨数据 了

互联网是近几十年发明、近年来走入日常生活的东西，物联网还是未来计划中的东西，但这些东西背后的数据和对数据的利用，并不是在商业互联网热潮之后的才产生的。

打个比方，IT是信息技术的简称，Information Technology，互联网为载体的it行业是新行业，但人类从岩画开始、通过石刻、竹简、活字印刷、打字机为手段的IT信息技术已经有几千年了，其规模和深度绝对不是冰山一角所能代表的。

很多大数据领域其实存在已久，比如亚历山大图书馆、各种神秘的档案馆乃至

龙渊阁 - 搜狗百科

这种存在，都是非电子化的大数据常识。到了现代，其实电子化的传统大数据也不少，只不过普通人不会知道而已。

我们一般说建筑学会包括 规划、建筑和景观，而说普通建筑的时候会专门说“单体建筑”。因为建筑行业天然是相互联系、观照全局的，因而无法局限于目前这一小部分大数据的，涉及到国计民生的大基础建设，必然要涉及更大的那部分大数据。

题主说的大数据，应该是以民用互联网为主、商业公司可以涉足的部分大数据。

2 我所知道的，目前最大的数据是GIS

地理信息系统_百度百科

人家GIS行业这样介绍自己的起源：

15,000年前，在拉斯考克（Lascaux）附近的洞穴墙壁上，法国的Cro Magnon猎人画下了他们所捕猎动物的图案。与这些动物图画相关的是一些描述迁移路线和轨迹线条和符号。这些早期记录符合了现代地理资讯系统的二元素结构：一个图形文件对应一个属性数据库。

怒，掀桌。。。但也说明，人类自古对全局性的数据有强烈的需求，当然首先包括（天文+地理+人类活动）x历史=宇宙中一切的信息的数据，然后加以分析和利用。

但这一切，确实到了互联网大发展的今天，才算是具备全盘电子化可能性了。

有科学家认为：我们所身处的宇宙其实是一幅全息影像

《自然》网站评出2013年最受欢迎十大故事

超好看的文奇的科幻小说《天渊》也把高层次生命放在数据库里。这样的话，其实宇宙本身就是最大的数据，我们只是要找到数据库的接口而已。。。。呵呵

简单的说，GIS的目标是要把整个地球的空间信息都放进去，包括土地的状况、地形、植被、水文、气候，然后就是城市、道路、建筑、设施、人口等等。理论上一切地球上的物体包括它们的信息，都应该被记录在GIS里，并且可以进行相应的统计分析和数据挖掘利用。所以谷歌是一家值得尊敬的公司，因为他们的路数就是把地球整个数字化、存储起来，这是非常大的格局，而且他们也弄到了大量的活人本身的信息，这是传统GIS不包括的细致内容。甚至火星和月球他们都插手，顺便卖卖数据可广告挣点钱那都是小意思。

我最喜爱的程序：谷歌地球

注意看，人家的背景是银河系哦。。。谷歌地球可以看气候、星空、月球、火星、还有历史图像！还有开放式的地图信息库！

@马伯庸

最喜爱的将古代史空间化的工作不但可以在这里做，还可以发布呢！只不过因为某些脑子被夹的人，你得科学上网才能看到，草。

一般的大数据往往只是单纯的文字或者二维的图像，但是GIS所代表的的是建筑学所关注的空间的信息，当数据被放置在三维空间+时间的格式里，其效果是非常不同的。

我认为既然人类生活在三维空间里，那一切大数据都应跟空间结合。

3 GIS在城市规划特别是国土规划，是非常重要的，因为国家非常巨大，宏观规划工作必然依赖宏观的技术手段，一般居住区规划跑跑现场，丈量土地这种方式是没办法用的。

因此，对GIS形成支撑的，首先就有GPS和RS。地理信息系统（GIS）与

全球定位系统

(GPS)、

遥感系统

(RS)合称

3S

系统。

题主肯定不是做规划的，不然不会问怎么用，规划行业天天都在谈大数据。

实际上现在每天大家看的天气预报，那也是来自于一个大数据系统，气象卫星系统，而且是全球联网信息共享的，我也是有一次做气象台的项目，才知道原来人家的大数据真是走在前面。气象系统是可以整合进GIS的，如果他们愿意。

对于政府层面，土地执法、农业林业灾害遥感、规划建设控制、房屋产权管理、宏观经济数据统计监测，这些都是很常规的应用了。

对于单体建筑这边，肯定是可以有所作为的，比如GIS衍生出来的定位服务(LBS)很热火，包括导航和地图服务这些，这些都是跟建筑行业关系很密切的。起码室内导航那是需要建筑弱电专业布置相应设备的，以后建筑电气肯定要大幅强化智能化、移动互联网这些内容，所谓智能家居只不过是非常小的一部分应用，因为只是数据而非大数据。

4 至于物联网，未来应该是大数据的一个大块，其实以前也有类似的工作，就是铺设传感器和控制器体系嘛，各种摄像头监控、各行业的自动控制，比如铁路调度系统就是非常成熟的物联网的一种。更重要的其实是股市和期货系统，也是全球联网的重要经济大数据，恐怕很多人不认为是物联网，但实际上企业通过审计进入股市信息，大宗商品通过期货信息进入交易系统，这都是大规模经济物品和数据库的映射，只不过中间经过了人工的录入和整理。以后或许可以直接通过电子条码自动生成相关数据呢，审计人员不用去盘点，股市自动告知库存、销量，多牛x。

物联网信息也很巨大，与Gis的区别主要是侧重运动和生产消耗的类的物体。这些数据已经在发挥作用，但是要把普通人和普通物品联网这还比较远。

5 应该说当前的大数据真正革命性的、过去没有的，应该是移动互联网，也就是手机啦，以及各种可穿戴，所有人员的运动、状态、身体参数这些全都容纳进数据库，这是手机普及前所不能想象的部分。目前我们说大数据，特别是商业互联网说的大数据，主要是指这一部分个人信息吧。

现在大量的移动数据掌握在三家公司手里，然后互联网上的数据也在这三家以及几家互联网巨头手里，另外一些大行业比如银行、社保、医疗、教育、航空铁路也有比较完善的人的数据。这些大数据要怎么用，蛮难的，因为历史上都是纸质档案。这几年光数字化就累死人了，海量数据要使用还得慢慢探索。

但建筑主要操作的还是实体建筑物，所以其实更热衷于前面说的那些GIS、物联网这些大数据，而人的大数据还很新鲜，不知道怎么挖掘利用。

6 基本上，以上这些都是早已开始、正在火热建设、前景巨大的大数据系统，并且都是国家机器和国际联合组织层面的工作，跟行业息息相关。但是对于普通民众和商业公司以及从业人员个人，才算是刚刚开始敞开应用。具体能做什么，其实要看老大哥愿意开放什么给你。

--------------------------回到个人臆测--------------------------

题主问建筑应当如何用大数据，我想，大数据能做什么，关键看你想做什么，然后看你能拿到什么数据。

一、这里说的是大数据，不是小数据，那首先是宏观的利用。

1 对于规划行业，利用GIs和人口、交通、产业供求、这些大数据做规划，已经是不言而喻的，特别是产业规划。这里不多说。

2 对于单体建筑行业，首先是房地产，比较迫切的是拿到市场需求、户型类型这些核心数据，目前行业里依靠专业咨询公司去搞数据、搞调查、搞分析，以后应该也需要通过大数据来解决，比如城市的各种人口构成、位置流动、收入支出、家庭需求等等，可以保证楼盘的选点、户型切合市场需求。只不过目前搞数据很贵很难。

像住宅区的停车位配比，绝对是适宜大数据决策的。要知道现在开发商跟规划局战停车率，真是死去活来啊。。。动则上亿的投资呢。。

3 至于公共类建筑，也可以通过大数据获取决策信息，比如机场车站、酒店商业、文化博览建筑，到底有多少需求，放在哪里合适，都可以参照人们流动规律、消费规律觉得。但根据我的经验，其实不是老大哥不给你用，是大家都不知道怎么用。比如铁路算是比较数据化的，车站建设基本上就是估算xx万客流，大概定个等级，然后放大xx倍直接干，面积精度是万平方米，地方政府还会要求尽量大！尽量大！好吧。。。于是有的车站空荡荡，有的挤得要死。学校建设也是类似。至于商业区、酒店区规划，那基本是按有多少地卖，尽量多卖。而工业地产的瓶颈则在于你能不能招来企业，而不是你怎么配置建筑。

过去我们的建筑设计，其实是有数据控制的，这就是规范指标，主要包括建筑行业规范，和发改委的经济指标规定。这些指标来自于过去的数据统计，可以说也是一种大数据，而且是典型的统计上的大数据。这就是我前面为什么要追述历史上的大数据的原因。

现在有新的数据，但数据如何控制设计，其实是一直以来有稳定逻辑的。这个层面只是需要更新数据来源和准确性，利用方式不变。

目前的建筑物设计，对数据利用还比较粗糙，各方面也还没有想好怎么发掘和利用数据，但未来的话，起码医疗、交通、教育这些大项目行业是可以用大数据决策选点、容量控制、服务类型控制的，但需要有关方面数据开放，并且寻找比较成熟可靠的算法。

二、然后说说更不靠谱的微观建筑设计。

大数据和过去的统计数据的区别，在于其全样本、动态更新，而不是过去只有总数和平均数。这样使得所谓的私人订制成为可能。

1 首先是外观，如果我们能够拿到每个人对不同建筑的互动信息，也许我们有可能判断什么样的建筑风格更受欢迎，更吸引买房者或者逛街购物者，建筑风格选型就从拍脑袋到了有依据。我想zara这样的服装企业应该已经做到了，传统数据无法确定的审美问题，可以通过大数据来判定，提高受欢迎程度。风景区、旅游度假产品也会依赖这种数据，利用旅游社交舆情、交通、收入、放假信息，决定做何种外观的景点。

2 建筑性能。如果有大量的传感器追踪数据，外墙的保温、通风、节能这些设计能够有很好的改善。目前节能计算方法还是比较粗糙的，如果能掌握大量已有建筑的能耗和物理量信息，再做好新建筑的感应控制，起码在暖通空调设计上会有很大改善。现在按城市的气候指标可以精细到按微环境控制设计，并且可以改善运营。这在商业建筑里能节省很大一块能耗。

类似的，雨水污水的排水设计，也可以利用大数据进行改善。目前城市防雨指标明显偏低，按几年一遇几年一遇这样的指标算法也是在是比较落后，当然会造成各种水漫金山，立交桥下面还淹死人。应当用雨水检测系统配合城市管网信息，准确控制各建筑、道路、区域的排水设施。

还有就是音乐厅的设计，如果做个可控墙顶面，就可以像播放器调整音效一样，根据观众口味和音乐特点，调整音乐厅的声学效果，那还是很有趣的。

3 建筑功能和运营。 应该说运营上可依靠大数据的地方也很多，除了水电暖这些自动化调控，公共商业建筑对人流的监控和预测也很重要。购物、电影、餐饮、旅馆这些行业都可以大数据提出对建筑的要求，建筑师相应的提出解决方案。要知道人流对走道宽度、消防疏散、厕所配置影响很大，进而极大影响成本。过去按死规范，有时候不够有时候偏多，特别是商场的女厕所排队问题。。。

4 总之，建筑里大量涉及尺寸、大小、高度、面积，这些都可以利用大数据决策，比如厕所蹲位、休息室大小，座椅数量、开窗大小、灯光强弱、吸音降噪、电梯运行、几乎所有这些，我们过去用规范指标，现在可以用大数据了，欧耶。

三 不可预测和适应性。

最后，建筑物一经建成，其实是很难改变的，城市格局也是一旦定型，改变很难，你看北京的城市规划特别是交通结构。。。正是数据决策失败的一个典型反例。新规划没几年，人口早就突破了规划预计，整个规划又得重新修改，但城市建设根本改不过来，又不能推到重来，纠结啊。。。

大数据是动态的，建筑是静态的，即使是根据目前的大数据及其取势正确决策了，几年以后情况变化，又不适应了。这跟普通商品供给可以调整产能是不一样的。

这不但要求数据决策能够实用动态发展、有预见性，不能盲目依赖现有数据，

否则不就回到计划经济的老路了么。人的命运是不可预测的！

这也要求建筑和各种基础设施建设本身有宽容度，或者干脆是可变的，这是另一个话题，以后再说。

五、o2o平台 大数据

中国大数据对o2o平台的影响

大数据时代的到来给各行业带来了无限可能，其中o2o平台作为线上线下结合的商业模式，在大数据的驱动下更加蓬勃发展。从消费者行为分析、产品定制到营销推广，大数据正在深刻地改变着o2o平台的运营方式和发展方向。

首先，大数据为o2o平台提供了更精准的用户画像。通过分析海量数据，o2o平台可以了解用户的偏好、购买习惯、地理位置等关键信息，从而精准推送个性化的服务和优惠，提升用户体验，增加用户粘性和复购率。

其次，大数据分析为o2o平台带来了更有效的营销手段。通过结合用户行为数据和市场趋势分析，o2o平台可以制定精准的营销策略，提高营销活动的转化率和效果，降低营销成本，实现精准营销。

此外，大数据还能帮助o2o平台优化产品和服务。通过对用户反馈数据的分析，o2o平台可以了解用户对产品和服务的满意度和改进建议，及时调整产品规划和服务流程，提升产品质量和用户满意度。

大数据分析在o2o平台运营中的应用案例

以某知名o2o外卖平台为例，通过大数据分析，该平台可以精准洞察用户的点餐偏好，根据用户的历史订单数据和浏览行为推荐个性化菜单，提高用户下单转化率。同时，平台还可以根据用户位置信息和交通情况优化配送路线，提高配送效率和服务质量。

另外，该o2o平台还可以通过大数据分析进行用户活跃度和流失率预测，制定相应的用户回流策略，如定期推送优惠券、举办促销活动等，增加用户粘性和复购率，提升平台盈利能力。

结语

随着大数据技术的不断发展和普及，o2o平台在大数据的赋能下将迎来更加广阔的发展空间。通过大数据分析，o2o平台可以更加精准地满足用户需求，优化产品和服务，提升营销效果，实现可持续发展。未来，大数据将继续深刻影响着o2o平台的发展方向，推动o2o行业迈向更加智能化和个性化的发展阶段。

六、o2o 数据分析

博客文章：O2O 数据分析

随着O2O行业的快速发展，数据分析的重要性日益凸显。O2O数据分析是指通过对线上线下数据进行分析，以了解用户行为、市场趋势和业务状况，从而为企业的决策提供依据。本文将探讨O2O数据分析的关键概念和方法，以及如何利用数据分析来提升企业竞争力。

O2O数据分析的重要性

O2O数据分析对于企业的发展至关重要。通过分析线上线下数据，企业可以更好地了解用户需求和市场趋势，进而制定更加精准的营销策略和产品策略。此外，数据分析还可以帮助企业发现潜在的商业机会，提高运营效率，降低成本，从而提升企业的竞争力。

数据分析方法

在O2O数据分析中，常用的方法包括数据挖掘、机器学习、可视化等。数据挖掘是通过算法从大量数据中提取有价值的信息的过程。机器学习则是利用计算机自动识别和分析数据中的模式和规律。可视化则可以将数据以图形化的方式呈现出来，帮助人们更好地理解和分析数据。

数据来源

O2O数据来源主要包括线上平台、线下门店、用户行为数据等。企业需要收集和分析这些数据，以了解用户行为和需求，从而制定更加精准的营销策略和产品策略。此外，企业还需要关注竞争对手的数据，以了解市场趋势和竞争状况。

案例分析

以某家餐厅为例，通过数据分析，该餐厅发现线上订单量与天气状况密切相关。在晴朗的天气下，订单量明显增加。因此，该餐厅调整了营销策略，重点推广晴天优惠活动，从而吸引了更多用户到店消费。这个案例充分说明了数据分析在O2O行业中的重要作用。

结论

综上所述，O2O数据分析对于企业的发展具有重要意义。通过掌握数据分析的关键概念和方法，企业可以更好地了解用户需求和市场趋势，制定更加精准的营销策略和产品策略。同时，数据来源的多样性和复杂性也要求企业不断学习和掌握新的数据分析方法和工具，以应对日益激烈的市场竞争。

七、o2o数据分析

博客文章：O2O数据分析

随着O2O行业的迅速发展，数据分析成为了必不可少的一环。O2O数据分析是指通过收集、整理和分析数据，了解用户行为、市场趋势和业务表现，从而为决策提供依据。本文将探讨O2O数据分析的重要性、方法和应用场景。

1. O2O数据分析的重要性

在O2O行业中，数据是驱动业务发展的重要资源。通过分析用户行为、消费习惯、地理位置等信息，企业可以更好地理解市场需求，优化产品和服务，提高用户满意度和忠诚度。同时，数据分析还可以帮助企业识别潜在的商业机会和风险，制定有效的市场策略和风险管理措施。

2. O2O数据分析的方法

O2O数据分析的方法包括数据收集、数据处理、数据分析和数据可视化等步骤。首先，企业需要收集各种来源的数据，包括用户行为数据、交易数据、社交媒体数据等。然后，通过数据处理技术，清洗和整理数据，确保数据的准确性和可靠性。接下来，利用数据分析工具和方法，对数据进行深入挖掘和分析，发现数据背后的规律和趋势。最后，将分析结果以图表、报告等形式进行可视化，以便于理解和应用。

3. O2O数据分析的应用场景

O2O数据分析在多个领域都有广泛的应用。例如，在推广活动中，企业可以利用数据分析来评估广告效果、优化营销策略；在售后服务中，通过数据分析可以了解用户需求、提高服务质量；在风险管理方面，企业可以利用数据分析来评估用户信用、预防欺诈行为。此外，O2O数据分析还可以帮助企业预测市场趋势、制定战略规划。

4. 总结

O2O数据分析在当今的O2O行业中扮演着至关重要的角色。通过收集、整理和分析数据，企业可以更好地了解市场需求、优化产品和服务、提高用户满意度和忠诚度。同时，数据分析还可以帮助企业识别潜在的商业机会和风险，制定有效的市场策略和风险管理措施。因此，掌握O2O数据分析的方法和技巧对于企业来说是至关重要的。

八、餐饮o2o 大数据

餐饮O2O与大数据：如何利用数据驱动业务增长

随着互联网的快速发展，餐饮行业也在不断探索新的发展模式。其中，餐饮O2O模式作为一种融合线上线下优势的商业模式备受关注。而在这一背景下，大数据应用也逐渐成为餐饮行业的发展利器，帮助企业更好地了解消费者需求，优化经营策略，实现持续增长。

餐饮O2O模式简介

餐饮O2O即餐饮在线到线下的简称，是指利用互联网技术将线上的订餐、外卖服务与线下的实体餐厅相结合，实现线上订单与线下消费的闭环。消费者通过手机App或网站下单，餐厅收到订单后配送或提供堂食服务。这一模式带来了诸多便利，提升了餐饮行业的服务效率和消费体验。

大数据在餐饮O2O中的应用

大数据作为一种强大的数据分析工具，能够帮助餐饮企业更好地了解消费者行为、偏好、习惯等信息，为其精准定位目标用户、优化产品和服务，提高营销效果。

• 消费者行为分析：通过大数据分析消费者在APP上的浏览、下单、付款等行为，可以了解他们的消费习惯，为后续推广活动提供依据。
• 营销策略优化：依托大数据技术，餐饮企业可以实现个性化营销，根据消费者的偏好推送定制化的优惠活动，提高用户参与度和转化率。
• 供应链管理改进：大数据可以帮助餐饮企业实现供需匹配，根据消费者订单数据预测菜品需求，减少库存积压，提高供应链效率。

数据驱动业务增长

在当下竞争激烈的餐饮市场中，数据已经成为决定企业成败的重要因素之一。通过合理利用大数据分析，餐饮企业可以更好地把握市场动态，制定精准的经营决策，实现业务增长。

例如，通过大数据分析，企业可以发现某一时间段的客流高峰，针对性地调整人员安排和供餐速度，提升服务效率，增加营收。同时，通过对消费者行为数据的分析，企业可以了解客户的口味偏好，推出更受欢迎的新品，吸引更多顾客，提高单客价值。

此外，大数据还可以帮助企业进行竞争对手分析，了解市场格局和竞争态势，及时调整自身策略，保持竞争优势。

结语

餐饮O2O模式与大数据应用的结合，为餐饮企业带来了全新的发展机遇与挑战。通过数据驱动的经营模式，企业可以更好地满足消费者需求，实现可持续增长。未来，随着技术的不断进步和应用场景的拓展，餐饮行业将迎来更多发展机遇，大数据也将继续发挥重要作用，引领行业创新发展。

九、如何使用tableau使得数据与地图结合展现？

用tableau使得数据与地图结合展现：

先要链接打开excel数据源。选择链接到数据，然后选择excel，打开excel文件所在目录。

在tableau当中打开excel后，需要点击“转到工作表”。

将excel数据完全在tableau中展现。可以看到tableau中分维度和度量两种类型数据，其中维度是不可统计数据，度量是可以统计数据。原始数据中的城市理所当然就是维度数据，而人口则就是度量数据。

因为要使用tableau的地图功能，所以首先得将城市这个维度数据变成地理角色。右键“城市”--选择“地理角色”--选择“城市”。确定后会看“城市”旁边有个小地球的标示，说明是成功设置地理角色。

按住ctrl键，同时选择“城市”和“人口”两个字段，可以看到智能显示当中 一些推荐地图标签显示光亮，说明是可以选择状态，随便选择一个地图。

经过短时间的等待，选择的数据已经在中国地图指定位置显示出来了。

可以选择图形、标签、颜色等对生成的地图进行美化。

十、大数据时代的公安信息化建设如何结合？

大数据时代的警务模式就是“数据警务”，“数据警务”是一个全新的警务工作理念、警务运行机制和警务工作方式，应遵循数据警务的本质特点、工作原则、价值作用和要求，边探索边实践，形成警务新常态。

建构“数据警务”的思路策略

（一）深化数据治理，夯实工作基础。

统一、规范、科学的标准体系是实现数据交换、资源共享和整合对接的前提；坚持把基础数据标准规范作为先导性工作来抓，打牢大数据应用发展根基。

01、狠抓数据资源梳理

公安机关绝大多数数据来源于政府部门、企事业单位和社会组织提供或机器读取，其中结构化数据命名、标识、格式、值域、分类和代码差异较大；非结构化数据，特别是互联网数据、机器自动识别数据、视频图像数据等因自然客观条件和机器设备技术指标限制，产生许多错误数据。

要突出数据指向的实战性、数据本身的真实性和数据存在的安全性，组织开展现有数据资源大梳理，制定以系统目标和数据目标为主体的数据标签体系，摸清现有数据有哪些种类、在哪里、有何用途，为全警掌握应用提供确切指引。

02、狠抓数据标准规范建设

严格执行公安部数据标准，完善信息采集目录，研究制定数据采集、管理、开放、应用、交换接口等标准，规范基础信息采集目录、种类、内容、范围和方式方法；健全各类基础技术规范标准，确保设备接口、编码标准衔接兼容，解决上下对接难、内外整合难等问题；明确各部门、各警种信息采录、传递、加工、维护等一系列工作标准和规范，大力推进警情数据标准化、案件标签化、标准地址库、视频信息结构化建设，努力将非结构化数据转换成计算机可以读取的数字化数据，提高大数据应用价值。

03、狠抓数据资源采集共享

建立数据采集规范指引和数据质量监督系统，理清基础信息采什么、怎么采、如何传输等问题；研发一体化数据采集系统，整合采集数据标准项，解决基层民警重复采集问题；通过科技手段提高信息自动采集的范围和效果，提高源头数据的自动化获取水平和效率；通过完成派出所信息室标准化建设工作，提高信息采集质量；深化互联网数据的收集、采集，有效拓展丰富信息数据，更好地服务公安工作；利用大数据技术，把基层必须采集的工作流程，改为复用、审核、修改，最大限度减轻民警负担。

（二）强化数据挖掘，辅助警务工作

坚持把洞察力作为警务工作核心能力，通过对数据的智能化处理，挖掘和提炼各类数据、信息，以数据驱动各项工作的深入发展。

01、在智能化上精准发力

引进感知能力、运算能力、学习能力强的智能设备，开展基于大数据分析挖掘应用模块建设，提高数据自动采集、加工、传输、分析、挖掘水平；大力开发应用智能指挥调度、智能比对碰撞、智能犯罪预测、人脸识别比对、人群热力图检测分析、警用装备管理物联网等“智慧警务”系统，做到精确研判、精准预测，推动风险防控从被动响应向主动预防转变。

02、在可视化上精准发力

加强决策信息的网上发布和推送，广泛运用直觉化、趣味化的直方图、极区图、三维地图、动画技术等多媒体技术，实现信息的可视化。采用数据图像化、数据可视化等方式，把数据挖掘结果以便于理解和观察的形式进行展示，有效激发受众的形象思维，帮助决策执行者快速、高效、灵活地洞察数据之间隐藏的关系和规律，以便决策的执行落实。

03、在共享化上精准发力

推动资源共享，深入开展警务资源与社会资源交换共享，通过嵌入服务、伴随服务、专属服务，提升警务服务的宽度深度。推动实战共享，纵向上，化点成线，将信息数据有机整合到扁平化指挥、专业化侦查中；横向上，化线成面，构建以大数据为基础的情报信息搜集研判、应急快速反应等勤务运行机制；结构上，化面成体，构建联通内外的跨时空、跨边界、跨领域共享机制。

（三）树立数据意识，转变工作思维

“数据警务”为创新工作思维、破解工作难题、优化工作执行提供了崭新的路径，广大公安民警应转变观念，善于借助数据的力量辅助警务工作。

01、确立数据资产理念

数据就是情报来源、研判资本和防控工具，属于十分重要的无形资产。公安民警需在工作上应注重数据的收集、重视数据的相关关系，重视数据在工作中的应用。

02、树立数据创新思维

“数据警务”的建构事关公安信息化发展全局，对于推进新一轮公安信息化发展起着引领性的作用，要不断更新观念、厘清思路，把握科技创新潮流和大数据规律特点，以大数据思维引领公安信息化创新发展，全力推进数据警务建设应用，着力提升预测预警和打防管控能力。

03、大力培育数据文化

建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的工作机制，使各项工作都有充分的数据支撑，努力推动思维理念由“模糊归纳”转向“精细解析”，决策由“主观定性”转向“客观定量”，管理机制由“软性要求”转向“硬性达标”。

“数据警务”其实质在于大力推进云计算、大数据、物联网等新技术手段与公安业务工作的深度融合，推进“数据警务”“智慧警务”，将改变传统警务工作方式和改革警务运行机制，推动公安工作跨越式发展。