一种执法勘查案件分析处理方法与流程

本发明涉及信息，具体为一种执法勘查案件分析处理方法。

背景技术：

1、我国由于地域较广，且人口较多，因此执法勘查的案件数量也一直较多；相关地，各地区的工作人员数量一直相对有限，并不能做到对所有执法勘查案件进行录入，比对和分析处理。事实证明，加大工作人员的工作量巡排查，能够有效举处理一些案件的分析，进而便于勘查案件的处理分析。但是现有的人员力度的分析和排查大都是有限的，虽然一定程度上也能够对案件的分析起到效果，但是效果有限。

2、现有的在线侦查处理方法及其系统，会发现安全人员在进行案件分析排查时无法进行大规模的案件分析，且当判断出存在案件的情况时时，无法提供准确、让人信服的案件分析结果；同时在采用处理方式时不能结合收集的反馈信息进行优化，使结果缺少合理性，为解决上述问题，提出一种执法勘查案件分析处理方法。

技术实现思路

1、本发明提供如下技术方案：一种执法勘查案件分析处理方法，包括以下步骤；

2、s1：数据采集；

3、s2：数据预处理；

4、s3：数据挖掘；

5、s4：统计分析；

6、s5：模型构建。

7、优选的，所述步骤s1中的数据采集用于采用自动化采集模式，通过技术手段自动抓取数据，包括爬取网页、解析数据等方式，且采用云平台采集模式：通过第三方的云平台来集成数据。

8、优选的，所述步骤s2中的数据预处理用于对采集到的数据进行清洗、去重、归一化、转换、整合等处理，以提高数据质量和可用,包括web scraping、api接口调用、爬虫等。

9、优选的，所述数据清洗用于去除无效数据，包括重复数据、缺失值、异常值等，所述数据去重用于去除重复数据，确保数据的唯一性和完整性，所述数据归一化用于将数据按照一定规则进行统一处理。例如将不同单位的数据进行单位统一，数值进行标准化等，以便于后续的分析和处理，所述数据转换用于将数据由一种格式转换为另一种格式，例如将pdf文件转换为excel文件，所述数据整合用于将多个数据集合并到一起，去重、归一化后进行处理，以获得更全面、完整的数据。

10、优选的，所述步骤s3中的数据挖掘用于通过数据挖掘技术，从大量数据中提取关键信息和模式，帮助案件处理人员做出更准确的决策，包括以下方法；

11、weka：weka是一种java数据挖掘库，提供了许多常见的分类、聚类、回归、关联规则等算法，同时也支持数据可视化和数据预处理，weka中的算法主要是基于机器学习的，包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等；

12、rapidminer：rapidminer是另一种java数据挖掘库，提供了许多算法和工具，可用于数据集成、数据挖掘、预测和建模等任务，rapidminer也支持大规模数据处理和分布式计算；

13、apache mahout：apache mahout是一种开源的java数据挖掘库，提供了许多算法和工具，包括推荐、聚类、分类和回归等任务，mahout中的算法主要是基于机器学习和深度学习的。

14、优选的，所述步骤s4中的统计分析用于通过统计分析方法，对案件相关数据进行深入分析，帮助案件处理人员发现更深层次的问题，统计分析的流程包括数据收集、数据清洗、数据处理、探索性分析、假设检验、模型拟合和模型评估，具体为；

15、1)：数据收集：收集一段时间内的案件数据，包括案件编号、案件类型、案发时间、案件状态等信息；

16、2)：数据清洗：首先需要对收集到的数据进行清洗，包括去除缺失值、重复值、异常值等，这可以使用java编程语言和各种数据处理库进行处理；

17、3)：数据处理：对清洗后的数据进行处理；

18、4)：探索性分析：接下来需要对数据进行探索性分析，以了解数据的基本情况，可以计算案件数量、案件类型分布、案件破案率等统计量，并绘制相关的图表，如条形图、饼图等；

19、5)：假设检验：根据探索性分析的结果，可以提出一些假设，如“抢劫案件的发生率在夜间较高”，“案件破案率与案件类型有关”等，这些假设可以使用java中的假设检验库进行验证，如卡方检验、t检验等；

20、6)：模型拟合：如果想要建立一个预测模型，可以使用java中的机器学习库进行模型拟合，如逻辑回归、决策树、随机森林等，这些模型可以用于预测案件类型、破案率等指标；

21、7)：模型评估：最后需要对模型进行评估，以确定模型的准确性和可靠性，可以使用java中的模型评估库进行模型性能测试，如交叉验证、roc曲线、auc值等。

22、优选的，所述步骤s5中的模型构建用于通过机器学习等技术，建立预测模型和决策模型，以协助案件处理人员做出更科学的决策；

23、通过机器学习建立模型包括以下步骤；

24、(1)：数据准备：首先需要收集、清理、整理和标注相关的数据集，数据集中通常包含了大量的输入特征和对应的输出结果；

25、(2)：特征提取：数据集中的输入特征往往需要进行一定的预处理和特征提取，以便于算法的训练和模型的建立，这包括特征工程、数据预处理、数据归一化等步骤；

26、(3)：模型选择：根据问题的需求和数据集的特点，选择适当的算法模型进行训练和建模，机器学习的算法模型包括监督学习、无监督学习、半监督学习等，其中监督学习是最为常用的一种模型；

27、(4)：模型训练：在选择了算法模型之后，使用训练数据对模型进行训练，让模型能够从数据中学习到相关的规律和模式，训练的过程中，需要设置适当的超参数和损失函数，以便优化算法的表现；

28、(5)：模型评估：在模型训练完成之后，需要使用测试数据集对模型进行评估，评估模型的准确性和泛化性能，常见的评估指标包括精度、召回率、f1值、roc曲线等；

29、(6)：模型优化：如果评估结果不满足预期，可以对模型进行优化，优化的方法包括参数调整、算法改进、数据增强等方法；

30、(7)：模型应用：当模型达到满意的表现之后，可以将模型应用到实际的问题中，比如将模型应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。

31、优选的，一种执法勘查案件分析处理方法，包括数据采集模块、数据预处理模块、数据分析模块、决策分析模块和用户界面模块，数据采集模块包括证据收集、位置收集和环境收集，数据预处理模块包括数据清洗、数据结构化和数据筛选，数据分析模块包括现场重建、证据分析、嫌疑人追踪和时间轴分析，决策支持模块包括案件分类、案件评估和案件决策，用户界面模块包括案件输入界面和匹配结果展示界面。

32、有益效果

33、与现有技术相比，本发明提供了一种执法勘查案件分析处理方法，具备以下有益效果：

34、本发明结合中文分词技术、支持向量机技术，实现对法律案件判决结果的智能预测，并对预测结果的影响因素进行科学的分析，给出对预测结果影响较大的关键因素，为预测结果提供支撑依据。