A. 大數據特徵的變化會給傳統數據處理和分析帶來什麼樣的變革呢

大數據有四個特徵，就是俗稱的4v
分別是數據量大，數據產生速度快，數據格式多樣，數據價值密度低
這些對大數據處理在技術上的困難，提出了挑戰，首先數據量大，那麼傳統單機的處理方式就不可行，需要使用集群
然後數據產生速度快，意味著傳統的為了保證數據完整性的約束，將不能使用
然後是數據多樣性，會使得傳統關系資料庫在很多數據處理問題上，難以有用武之地
價值密度低，說的是需要更復雜的演算法，才能從海量數據中提取出意義的信息

B. 運用大數據推動治理新變革的思路有哪些

舉例：大數據技術應用-風險治理

提前預警風險

大數據風險治理過程包括風險辨識、風險預警、風險分析、風險評估和風險決策五個階段。大數據技術的日趨成熟，為基於多維度、多層次、多群體、多因素的巨型數據分析提供了可能。

例如，藉助於大數據技術的分析、預判功能，治理主體可以運用大數據、雲計算等現代技術平台，充分收集目標信息，並通過對海量數據進行綜合分析，挖掘和甄別潛在風險，識別城市風險管理中的重點人群與重點區域，從而提前預知將要發生的危機和風險、及時制訂預案予以化解。

及時精準辟謠

大數據技術的應用不僅僅體現在預警與預測災害風險方面，而且在減災救災、災後重建、受災地區疾病預防等方面日益扮演重要角色。

在自然環境差、交通阻塞等不利情況下，利用無人機與衛通系統等技術手段，可以獲取受災地區、人群等圖像傳至應急指揮與決策部門，進而提高災後救濟、發現險情、搶救生命、現場指揮的工作效率。

助力災後救援

大數據技術可以實現災害信息的自動化識別與核查，並在災情信息溝通共享和協同服務中發揮重要作用，進而有針對性地幫助災後精準救援工作。

C. 如何利用大數據推進教學變革，改革教育教學方式和方法

一、現代教育理論和思想的學習是課堂教學改革的靈魂
在教學活動中，教師是教育者、影響者、變革者和促進學生發展的實踐者，是教的活動的主體，同時，教師的教又要以學生為出發點，教師的作用及其發揮的程度，必然地要以學生的原有水平為基礎，在教的活動和學的活動中，都有一系列科學的理論知識和方法，因此，教師隊伍的現代教育理論和思想的認識水平，直接影響著新的教育理念在課堂教學改革實踐中的應用，有計劃組織教師學習一些學習理論、教學理論和傳播理論的知識，不僅可以提高教師實施教育工作的理論水平，更有助於教師從「教書匠」向「教育家」的轉化。有了深厚的教育理論基礎，就能夠促使教師在組織教學的活動中，站在現代教育理論發展的前沿來看待、評價、設計自己的教的活動，還能夠把自己「教」的工作從科學研究的認識高度開展理性思考，在長期的實踐中逐步內化為自己的思想和觀念，從中體現出教育大眾化、終身化、個性化、國際化、信息化的現代教育技術環境下的先進教育思想，比如一堂課上，從表面上只是反映了教師與學生的教與學的互動過程，在知識的傳遞過程中，教師的思想、方法和他的教育理論水平，會在知識的呈現過程中隨時滲透的，只有具有一定現代教育理論水平的教師才能在他的講、畫、演、做的過程中靈活啟迪學生的思維、保持知識記憶、促進遷移運用，從而使學生真正獲得知識，已達成推進課堂教學改革的目的。

D. 深度解析大數據在公安領域的應用

深度解析大數據在公安領域的應用

近一兩年，大數據開始在公安等行業領域得到普及應用，除了行業自身的特殊要求外，大數據也帶動了相關行業的需求發展。未來，基於大數據的行業應用會變得更加深入，更多的相關廠商也會涉及其中，大數據在公安領域的商業模式架構逐漸清晰起來。

在安防的細分領域中，大數據在公安及智能交通探索應用得比較早，相關的解決方案和技術也比較成熟，在廣西等地也已經有相關的項目落地，大數據應用系統已經上線運營，取得了預期的效果。

項目應用前景看好

以相關的案例來講，在廣西公安廳投入使用的大數據系統中，整個項目是以自治區的總數據為出發點，對每天在所有卡口過道產生的上千萬條數據，每年大概三十億條的數據進行分布式存儲和快速檢索。在此基礎上，後續可以給公安用戶提供進一步的解決方案和增值服務，比如已經推出的卡口過車大數據、視頻圖像大數據和公安情報大數據三方面的解決方案。這些方案提供多種功能的查詢，以及基於測控的分析和基站行業的服務，目的就是讓公安能快速科學地偵破案件。

在智能交通領域，目前主要應用於車輛的疏導，比如基於不同道路、路口車流量的統計(時、日、月統計等)，根據這些統計可以分析不同時段某條道路實時的車流密度、發展方向和趨勢等。這些項目的應用已經在很多大城市落地，比如平時大家在公交上看到的移動電視里播放的上下班高峰路段實時畫面，就是基於大數據的技術分析所得。從應用上看，用戶切實感到便捷好用，所以市場潛力很大，未來的應用會更加廣泛。

大數據應用存在的難題

大數據本身是針對數據的存儲、檢索、關聯、推導等有價值的挖掘，這些數據本身來說是通用的。但在安防領域，哪些數據是有用的，哪些是我們需要關心和提取的，這是目前在摸索的問題。也就是說，當前的困難在於如何讓技術熱點和相關業務進行結合，以提取更有價值的數據。

從技術上分析，有兩個技術難點：

第一個難點是如何從非結構化的數據中提取結構化的數據出來。所謂非結構化數據是指在視頻裡面進行特徵的提取，這些可能是人類不能理解和不能處理的;結構化數據則是人可以理解和處理的，比如在視頻里有幾個活動目標、是人還是車。如果是人，身上穿的是什麼樣的衣服;如果是車，車牌號是多少、什麼樣的品牌型號、顏色、行進速度、方向等數據，這些都是可以轉化為結構化數據為人所用。目前，安防的數據很多涉及到視頻數據，而視頻數據本身是不能夠被結構化的數據，也就不能被計算機直接所處理。所以未來擺在技術人員面前的課題是如何把視頻數據轉換成計算機能夠處理的結構化或者半結構化數據。

第二個難點是尋找這些數據之間的關聯和價值。數據是有關聯沒關聯之分的，我們只能通過工具來找。所有這些存儲的特徵數據，包括公安行業、平安城市中每天產生的海量視頻數據，可以為很多案件的偵查提供有價值的線索。現在技術需要攻克的難題就是能不能把這些數據通過相應的工具模塊，通過大數據技術把原來被忽視的數據信息關聯起來，找到或提取這些數據之間的相關性，為案件的偵破和方案決策提供科學的數據依據。

公安數據流動的單向性

公安行業每天獲取的數據數以千萬，如何確保這些數據信息的安全成為行業共同關注的熱點。從傳統意義上講，數據產生之後，首先要確保數據本身的安全，目前行業內有非常成熟的技術和解決方案。在海量數據面前，如果你對數據不了解，就算把這些數據擺在面前，你也很難去提取有用的數據，但這並不能作為行業忽視其重要性的借口。因為對安防廠商而言，很多有價值的數據是需要提供保護的，也就是對數據應用模式採取高規格的保護措施，因為這些數據一旦被不法分子挖掘並關聯起來，可能整個地區的安全漏洞就會被利用。

現在，公安的數據一般在區域網內運行，並有相關的保護措施來提供安全保障。如會把數據分成不同的網路和不同的層次，讓數據在不同的網路安全系統之間，從低安全性網路向高安全性網路實行單向流動，最後在公安的核心網路里匯集所有的數據(這個安全等級是最高的，通過安全邊界、物理隔離來保護)。同時在外圍的視頻網，主要以視頻數據為主，輔以視頻相關的業務，這些數據只有進入公安網後才與其他的數據發生關聯，才能發掘出一些有價值的數據。比如辦案民警在視頻網路上，可以獲取犯罪嫌疑人的照片，但這個人是誰，他的信息是什麼，只有進入公安網以後才能獲取，才能將相關信息匹配關聯起來，然後通過其他資料庫的關聯，進一步挖掘出他在哪個網吧出現過，在哪個酒店居住過……以上信息都可以挖掘出來，但這種挖掘只能在高安全性網路中進行，這種信息流動都是單向的。

未來的商業模式

從傳統的安防業務來講，還是以公安客戶投資建設系統為主，廠商提供產品和集成的解決方案，最終由集成商來做落地實施，最後交付給客戶使用並進行相應的維護。同時，未來行業對大數據中數據的獲取、存儲、分析、處理會變得更加的專業，用戶本身在處理和應用時可能會遇到各種困難，那麼針對這類問題可能會有一些小型的服務公司出現，給終端用戶提供各種各樣專業的數據服務。比如專業的視頻提取會有專業的公司切入，用專業的演算法工具幫助你把視頻裡面的數據提取出來，或者有那些專業的通訊廠商對數據進行挖掘和處理，包括提供一些工具和服務的模式(未來會更傾向於服務的模式)。但限於公安行業的特點，這些公共服務在公安行業目前還比較難做，不過未來也可以由一些廠家對整個應用系統進行構建，以運營服務收費的方式與公安客戶或者政府機構進行合作。

對於大型、特別大型的項目，比如涉及到一個城市、一個省乃至全國范圍的項目，一般來說可能會找專業的IT廠商來做，特別是互聯網公司(現在也有牽涉其中)，他們更多是以技術提供商的角色參與，安防廠商側重點放在業務上。這樣大家分工比較明確，因為即使是技術比較領先的行業廠商，它也很難或者沒有必要投大量的研發在大數據基礎的研發上，而是應該將重點放在大數據的基礎應用或業務解決方案上，然後底層的基礎架構由IT廠商來分擔完成。彼此互利共贏，持續發展。

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E. 公安行業如何有效利用大數據

公安行業每天獲取的數據數以千萬，如何確保這些數據信息的安全成為行業共同關注的熱點。從傳統意義上講，數據產生之後，首先要確保數據本身的安全，目前行業內有非常成熟的技術和解決方案。在海量數據面前，如果你對數據不了解，就算把這些數據擺在面前，你也很難去提取有用的數據，但這並不能作為行業忽視其重要性的借口。因為對安防廠商而言，很多有價值的數據是需要提供保護的，也就是對數據應用模式採取高規格的保護措施，因為這些數據一旦被不法分子挖掘並關聯起來，可能整個地區的安全漏洞就會被利用。
現在，公安的數據一般在區域網內運行，並有相關的保護措施來提供安全保障。如何把數據分成不同的網路和不同的層次，讓數據在不同的網路安全系統之間，從低安全性網路向高安全性網路實行單向流動，最後在公安的核心網路里匯集所有的數據(這個安全等級是最高的，通過安全邊界、物理隔離來保護)。同時在外圍的視頻網，主要以視頻數據為主，輔以視頻相關的業務，這些數據只有進入公安網後才與其他的數據發生關聯，才能發掘出一些有價值的數據。比如辦案民警在視頻網路上，可以獲取犯罪嫌疑人的照片，但這個人是誰，他的信息是什麼，只有進入公安網以後才能獲取，才能將相關信息匹配關聯起來，然後通過其他資料庫的關聯，進一步挖掘出他在哪個網吧出現過，在哪個酒店居住過……以上信息都可以挖掘出來，但這種挖掘只能在高安全性網路中進行。

F. 、大數據時代,偵查人員應具備什麼樣的職業素養偵查手段和方法有了 哪些變化

你這有點刺探偵查手段的嫌疑啊……

G. 公安破案時，常說的運用了大數據，大數據是什麼意思呀

大數據現在已經成為一個代名詞了，其實公安說的大數據跟我們平常網路上說的大數據還是有版些權差別的，網路大數據更多還是建立在用戶喜好方面，採集數據經過電腦分析處理後的信息，偏人工智慧方向。而公安說的大數據，那是真正的大數據，包括指紋庫、血液庫、DNA資料庫以及各個攝像探頭數據等，這些項目中很多還在建庫階段，可能你不清楚，但你的數據已經通過一些渠道被採集了