A. 大数据特征的变化会给传统数据处理和分析带来什么样的变革呢

大数据有四个特征，就是俗称的4v
分别是数据量大，数据产生速度快，数据格式多样，数据价值密度低
这些对大数据处理在技术上的困难，提出了挑战，首先数据量大，那么传统单机的处理方式就不可行，需要使用集群
然后数据产生速度快，意味着传统的为了保证数据完整性的约束，将不能使用
然后是数据多样性，会使得传统关系数据库在很多数据处理问题上，难以有用武之地
价值密度低，说的是需要更复杂的算法，才能从海量数据中提取出意义的信息

B. 运用大数据推动治理新变革的思路有哪些

举例：大数据技术应用-风险治理

提前预警风险

大数据风险治理过程包括风险辨识、风险预警、风险分析、风险评估和风险决策五个阶段。大数据技术的日趋成熟，为基于多维度、多层次、多群体、多因素的巨型数据分析提供了可能。

例如，借助于大数据技术的分析、预判功能，治理主体可以运用大数据、云计算等现代技术平台，充分收集目标信息，并通过对海量数据进行综合分析，挖掘和甄别潜在风险，识别城市风险管理中的重点人群与重点区域，从而提前预知将要发生的危机和风险、及时制订预案予以化解。

及时精准辟谣

大数据技术的应用不仅仅体现在预警与预测灾害风险方面，而且在减灾救灾、灾后重建、受灾地区疾病预防等方面日益扮演重要角色。

在自然环境差、交通阻塞等不利情况下，利用无人机与卫通系统等技术手段，可以获取受灾地区、人群等图像传至应急指挥与决策部门，进而提高灾后救济、发现险情、抢救生命、现场指挥的工作效率。

助力灾后救援

大数据技术可以实现灾害信息的自动化识别与核查，并在灾情信息沟通共享和协同服务中发挥重要作用，进而有针对性地帮助灾后精准救援工作。

C. 如何利用大数据推进教学变革，改革教育教学方式和方法

一、现代教育理论和思想的学习是课堂教学改革的灵魂
在教学活动中，教师是教育者、影响者、变革者和促进学生发展的实践者，是教的活动的主体，同时，教师的教又要以学生为出发点，教师的作用及其发挥的程度，必然地要以学生的原有水平为基础，在教的活动和学的活动中，都有一系列科学的理论知识和方法，因此，教师队伍的现代教育理论和思想的认识水平，直接影响着新的教育理念在课堂教学改革实践中的应用，有计划组织教师学习一些学习理论、教学理论和传播理论的知识，不仅可以提高教师实施教育工作的理论水平，更有助于教师从“教书匠”向“教育家”的转化。有了深厚的教育理论基础，就能够促使教师在组织教学的活动中，站在现代教育理论发展的前沿来看待、评价、设计自己的教的活动，还能够把自己“教”的工作从科学研究的认识高度开展理性思考，在长期的实践中逐步内化为自己的思想和观念，从中体现出教育大众化、终身化、个性化、国际化、信息化的现代教育技术环境下的先进教育思想，比如一堂课上，从表面上只是反映了教师与学生的教与学的互动过程，在知识的传递过程中，教师的思想、方法和他的教育理论水平，会在知识的呈现过程中随时渗透的，只有具有一定现代教育理论水平的教师才能在他的讲、画、演、做的过程中灵活启迪学生的思维、保持知识记忆、促进迁移运用，从而使学生真正获得知识，已达成推进课堂教学改革的目的。

D. 深度解析大数据在公安领域的应用

深度解析大数据在公安领域的应用

近一两年，大数据开始在公安等行业领域得到普及应用，除了行业自身的特殊要求外，大数据也带动了相关行业的需求发展。未来，基于大数据的行业应用会变得更加深入，更多的相关厂商也会涉及其中，大数据在公安领域的商业模式架构逐渐清晰起来。

在安防的细分领域中，大数据在公安及智能交通探索应用得比较早，相关的解决方案和技术也比较成熟，在广西等地也已经有相关的项目落地，大数据应用系统已经上线运营，取得了预期的效果。

项目应用前景看好

以相关的案例来讲，在广西公安厅投入使用的大数据系统中，整个项目是以自治区的总数据为出发点，对每天在所有卡口过道产生的上千万条数据，每年大概三十亿条的数据进行分布式存储和快速检索。在此基础上，后续可以给公安用户提供进一步的解决方案和增值服务，比如已经推出的卡口过车大数据、视频图像大数据和公安情报大数据三方面的解决方案。这些方案提供多种功能的查询，以及基于测控的分析和基站行业的服务，目的就是让公安能快速科学地侦破案件。

在智能交通领域，目前主要应用于车辆的疏导，比如基于不同道路、路口车流量的统计(时、日、月统计等)，根据这些统计可以分析不同时段某条道路实时的车流密度、发展方向和趋势等。这些项目的应用已经在很多大城市落地，比如平时大家在公交上看到的移动电视里播放的上下班高峰路段实时画面，就是基于大数据的技术分析所得。从应用上看，用户切实感到便捷好用，所以市场潜力很大，未来的应用会更加广泛。

大数据应用存在的难题

大数据本身是针对数据的存储、检索、关联、推导等有价值的挖掘，这些数据本身来说是通用的。但在安防领域，哪些数据是有用的，哪些是我们需要关心和提取的，这是目前在摸索的问题。也就是说，当前的困难在于如何让技术热点和相关业务进行结合，以提取更有价值的数据。

从技术上分析，有两个技术难点：

第一个难点是如何从非结构化的数据中提取结构化的数据出来。所谓非结构化数据是指在视频里面进行特征的提取，这些可能是人类不能理解和不能处理的;结构化数据则是人可以理解和处理的，比如在视频里有几个活动目标、是人还是车。如果是人，身上穿的是什么样的衣服;如果是车，车牌号是多少、什么样的品牌型号、颜色、行进速度、方向等数据，这些都是可以转化为结构化数据为人所用。目前，安防的数据很多涉及到视频数据，而视频数据本身是不能够被结构化的数据，也就不能被计算机直接所处理。所以未来摆在技术人员面前的课题是如何把视频数据转换成计算机能够处理的结构化或者半结构化数据。

第二个难点是寻找这些数据之间的关联和价值。数据是有关联没关联之分的，我们只能通过工具来找。所有这些存储的特征数据，包括公安行业、平安城市中每天产生的海量视频数据，可以为很多案件的侦查提供有价值的线索。现在技术需要攻克的难题就是能不能把这些数据通过相应的工具模块，通过大数据技术把原来被忽视的数据信息关联起来，找到或提取这些数据之间的相关性，为案件的侦破和方案决策提供科学的数据依据。

公安数据流动的单向性

公安行业每天获取的数据数以千万，如何确保这些数据信息的安全成为行业共同关注的热点。从传统意义上讲，数据产生之后，首先要确保数据本身的安全，目前行业内有非常成熟的技术和解决方案。在海量数据面前，如果你对数据不了解，就算把这些数据摆在面前，你也很难去提取有用的数据，但这并不能作为行业忽视其重要性的借口。因为对安防厂商而言，很多有价值的数据是需要提供保护的，也就是对数据应用模式采取高规格的保护措施，因为这些数据一旦被不法分子挖掘并关联起来，可能整个地区的安全漏洞就会被利用。

现在，公安的数据一般在局域网内运行，并有相关的保护措施来提供安全保障。如会把数据分成不同的网络和不同的层次，让数据在不同的网络安全系统之间，从低安全性网络向高安全性网络实行单向流动，最后在公安的核心网络里汇集所有的数据(这个安全等级是最高的，通过安全边界、物理隔离来保护)。同时在外围的视频网，主要以视频数据为主，辅以视频相关的业务，这些数据只有进入公安网后才与其他的数据发生关联，才能发掘出一些有价值的数据。比如办案民警在视频网络上，可以获取犯罪嫌疑人的照片，但这个人是谁，他的信息是什么，只有进入公安网以后才能获取，才能将相关信息匹配关联起来，然后通过其他数据库的关联，进一步挖掘出他在哪个网吧出现过，在哪个酒店居住过……以上信息都可以挖掘出来，但这种挖掘只能在高安全性网络中进行，这种信息流动都是单向的。

未来的商业模式

从传统的安防业务来讲，还是以公安客户投资建设系统为主，厂商提供产品和集成的解决方案，最终由集成商来做落地实施，最后交付给客户使用并进行相应的维护。同时，未来行业对大数据中数据的获取、存储、分析、处理会变得更加的专业，用户本身在处理和应用时可能会遇到各种困难，那么针对这类问题可能会有一些小型的服务公司出现，给终端用户提供各种各样专业的数据服务。比如专业的视频提取会有专业的公司切入，用专业的算法工具帮助你把视频里面的数据提取出来，或者有那些专业的通讯厂商对数据进行挖掘和处理，包括提供一些工具和服务的模式(未来会更倾向于服务的模式)。但限于公安行业的特点，这些公共服务在公安行业目前还比较难做，不过未来也可以由一些厂家对整个应用系统进行构建，以运营服务收费的方式与公安客户或者政府机构进行合作。

对于大型、特别大型的项目，比如涉及到一个城市、一个省乃至全国范围的项目，一般来说可能会找专业的IT厂商来做，特别是互联网公司(现在也有牵涉其中)，他们更多是以技术提供商的角色参与，安防厂商侧重点放在业务上。这样大家分工比较明确，因为即使是技术比较领先的行业厂商，它也很难或者没有必要投大量的研发在大数据基础的研发上，而是应该将重点放在大数据的基础应用或业务解决方案上，然后底层的基础架构由IT厂商来分担完成。彼此互利共赢，持续发展。

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E. 公安行业如何有效利用大数据

公安行业每天获取的数据数以千万，如何确保这些数据信息的安全成为行业共同关注的热点。从传统意义上讲，数据产生之后，首先要确保数据本身的安全，目前行业内有非常成熟的技术和解决方案。在海量数据面前，如果你对数据不了解，就算把这些数据摆在面前，你也很难去提取有用的数据，但这并不能作为行业忽视其重要性的借口。因为对安防厂商而言，很多有价值的数据是需要提供保护的，也就是对数据应用模式采取高规格的保护措施，因为这些数据一旦被不法分子挖掘并关联起来，可能整个地区的安全漏洞就会被利用。
现在，公安的数据一般在局域网内运行，并有相关的保护措施来提供安全保障。如何把数据分成不同的网络和不同的层次，让数据在不同的网络安全系统之间，从低安全性网络向高安全性网络实行单向流动，最后在公安的核心网络里汇集所有的数据(这个安全等级是最高的，通过安全边界、物理隔离来保护)。同时在外围的视频网，主要以视频数据为主，辅以视频相关的业务，这些数据只有进入公安网后才与其他的数据发生关联，才能发掘出一些有价值的数据。比如办案民警在视频网络上，可以获取犯罪嫌疑人的照片，但这个人是谁，他的信息是什么，只有进入公安网以后才能获取，才能将相关信息匹配关联起来，然后通过其他数据库的关联，进一步挖掘出他在哪个网吧出现过，在哪个酒店居住过……以上信息都可以挖掘出来，但这种挖掘只能在高安全性网络中进行。

F. 、大数据时代,侦查人员应具备什么样的职业素养侦查手段和方法有了 哪些变化

你这有点刺探侦查手段的嫌疑啊……

G. 公安破案时，常说的运用了大数据，大数据是什么意思呀

大数据现在已经成为一个代名词了，其实公安说的大数据跟我们平常网络上说的大数据还是有版些权差别的，网络大数据更多还是建立在用户喜好方面，采集数据经过电脑分析处理后的信息，偏人工智能方向。而公安说的大数据，那是真正的大数据，包括指纹库、血液库、DNA数据库以及各个摄像探头数据等，这些项目中很多还在建库阶段，可能你不清楚，但你的数据已经通过一些渠道被采集了