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新书推荐——建设新时代的数据公安
2019-12-23 10:52   审核人:

随着信息技术的进步,人类进入大数据时代,抓住大数据发展的时代机遇,开创发展新局面,是当今必须解答好的时代课题。对公安工作而言,必须紧紧跟上时代步代和改革节拍,深入实施公安大数据战略,着力打造数据警务,借以提升公安信息化、智能化水平,加速推进智慧公安建设,助力社会治理现代化,更好地回应人民群众对美好生活的向往。为此特为广大读者推荐一批数据公安建设专题图书,以期有所帮助。

数据警察

《“数据警察”导论》

作 者:李建华编著

出版社:中国人民公安大学出版社

ISBN:978-7-5653-3541-9

本书由上海公安学院、上海交通大学网络空间安全学院共同组织编写,由上海交通大学网络空间安全学院李建华教授编著。《“数据警察”导论》一书从“数据警察”的发展背景出发,结合当代公共安全发展现状与我国智慧公安体系建设情况,阐述“数据警察”的核心定义、职能定位以及能力结构。全方位地介绍了作为一名“数据警察”所需具备的知识体系,并且包含大量的实战应用案例,能够帮助读者深入理解相关抽象技术与具体实际应用的结合。

公安数据分析EXCEL

《公安数据分析——Excel数据透视表的应用》

作 者:鲍世方著

出版社:中国人民公安大学出版社

ISBN:978-7-5653-3557-0

本书介绍了Excel数据透视表的主要功能和应用特点,通过对实战案例由浅入深的数据处理和建模介绍,揭示了数据中所包含的隐藏信息,显示了Excel数据透视表在公安数据处理及建模方面的强大功能,对于快速形成数据分析能力、开展各项数据处理和分析工作,具有重要意义。本书结构合理,内容充实,兼顾理论和实战,可供各级公安人员在数据处理、分析及建模时参考。

公安数据分析编程语言

《公安数据模型开发编程语言基础》

作 者:黄超主编

出版社:中国人民公安大学出版社

ISBN:978-7-5653-3543-3

公安部门产生的海量结构化和非结构化数据,其中蕴藏着人、事、物、组织和案件等丰富信息,充分利用数据挖掘、机器学习模型算法,挖掘海量数据背后隐藏的关联关系,对于维护社会大局稳定、预防和打击犯罪、辅助指挥决策都具有重要的价值。本书分为上下两篇,主要介绍了统计计算编程语言R和程序设计编程语言Python,及其在数据分析和数据建模中的应用,并与公安业务和大数据相融合。在内容编排上该书涵盖机器学习基础知识的各方面,包括语法基础、数据类型、运算、控制语句、函数、面向对象、文件操作、可视化、常用库等,同时注重数据挖掘理论与公安案例实践相结合,可以让读者获得真实的数据挖掘学习与实践环境,更快、更好地学习数据挖掘知识、积累职业经验。

公安数据分析可视化

《公安数据分析——可视化分析建模(海致工具)》

作 者:黄鸿志主编

出版社:中国人民公安大学出版社

ISBN:978-7-5653-3558-7

本书紧密结合现代警务运作实际,对现代公安体系内大数据可视化的分析方法、分析流程、工具使用等进行了详细的阐述。本书以BDP企业级大数据可视化分析平台为核心工具,对可视化分析的全流程,包括数据接入、数据处理、算子创建、模型搭建、图形展示、结果输出等进行了深入的描述,并对高级可视化分析方法仪表盘和数据大屏进行了阐述,对系统权限管理和高级数据分析方法机器学习也进行了介绍。本书对各功能点系统的配图进行了详细说明,方便读者全面、快速了解数据可视化分析方法。

公安数据模型开发

《公安数据模型开发统计学基础》

作 者:高杨主编

出版社:中国人民公安大学出版社

ISBN:978-7-5653-3542-6

本书介绍了统计学的主要理论,为公安数据模型开发提供理论思维工具。作为“数据警察”,在大数据、机器学习、人工智能的时代,掌握算法背后的逻辑显得尤为重要。本书分为七个章节,第一章是统计学基础,第二章是概率论,第三章是随机变量,第四章是参数估计,第五章是假设检验,第六章是大数定理与中心极限定理,第七章是贝叶斯统计,这七章的内容涵盖了统计学最基本、最核心的内容。

公安数据建模

《公安数据建模常用算法》

作 者:翁海光主编

出版社:中国人民公安大学出版社

ISBN:978-7-5653-3539-6

本书贴合公安数据建模和数据挖掘实际,采用图文并茂的形式,对数据预处理流程和常用的数据挖掘算法进行了细致的介绍。近年来,公安部门大力实施“科技强警”战略,产生了海量的结构化和非结构化数据,充分利用数据挖掘等算法,挖掘海量数据背后隐藏的关联关系,对于公安工作具有重要的价值。本书首先引入监督学习和无监督学习两个机器学习任务,然后详细介绍了包括数据探索和数据预处理这两个数据挖掘建模流程中的重要步骤。后续的分类算法部分选取了logistic回归、ID3决策树算法、朴素贝叶斯等经典算法,并续以近几年较流行的GDBT方法。本书后几章分别以K-均值聚类算法和时间序列分析为主题,与分类算法部分构成了完整的数据建模工具集。

公安数据分析与决策

《公安数据分析与决策:原理和方法》

作 者:陈鹏、胡诗妍等编著

出版社:中国人民公安大学出版社

ISBN:978-7-5653-3649-2

作为维护社会安全的主体,公安部门获取和掌握了大量的高价值数据信息,但目前公安部门手中的数据信息仍未得到有效的分析挖掘,其价值性尚未完全体现,如何有效地分析和挖据这些数据信息是公安部门不得不面对的问题。本书作为一部关于公安数据构成及其分析挖掘的图书,对推进公安大数据的应用发展具有积极意义。全书共分十章,分别从公安数据的体系构成、数据分析的基础原理、时空数据分析、数据挖掘与机器学习、网络数据分析、基于数据的决策技术等不同角度对公安数据的分析进行了系统介绍。除了理论与方法的讲解,本书还附有相应的案例以帮助读者更好地理解相关内容。此外本书在最后特设了附录,分别对书中所涉及的软件工具操作过程进行了说明。因此本书非常适合公安院校及公安实战单位业务人员进行教学、培训与参考之用。

城市社区治理中的大数据应用

《城市社区治理中的大数据应用与异化探究——以重庆为例》

作 者:马永坤著

出版社:中国人民公安大学出版社

ISBN:978-7-5653-3733-8

随着大数据时代的来临,大数据应用正日益成为社区治理的热点,同时也是国家社区建设与治理创新的普遍共识。实践证明,大数据应用范围越广,社区治理能力越强,社区治理的基础就越实、越牢。因此,应充分利用大数据,积极创建以大数据为支撑的社区治理与服务平台,不断提升社区服务的水平与管理效率。另外,面对城市社区治理过程中出现的各种数据风险,我们必须建立规范的数据使用准则,将城市社区治理的大数据应用纳入到制度框架下,最终实现社区治理的有序化与常态化,有效推动城市社区治理的现代化进程。近年来,重庆市社区治理的大数据建设有效推进,数据信息总量初具规模,数据应用平台研发成果显著,实际应用效果逐渐显现。本书以重庆为例,对城市社区治理中的大数据应用与异化进行了分析探究。

大数据技术

《大数据技术:数据驱动警务模式与控制犯罪问题研究》

作 者:付艳茹、马强著

出版社:中国人民公安大学出版社

ISBN:978-7-5653-3434-4

在信息技术向数据技术的快速转向中,现代社会网络互联和移动通信的技术进步,为诸如电信诈骗和网络诈骗等一类现代新兴犯罪活动提供了越来越多的机会。同时,也令传统的警务模式不相适应。在反思与评价传统警务模式对打击、预防、控制现代社会犯罪成效的基础上,本书围绕执法流程问题的应对、数据驱动警务的基本体系、警用大数据相关分析、犯罪相关的多源异构数据提取、预测犯罪的基本逻辑、控制犯罪的数据基础、警用业务数据制度管理等方面对数据驱动警务模式与控制犯罪问题展开了探讨与研究,从总体上揭示了数据驱动警务模式的基本面貌。

大数据时代反恐

《大数据时代中国国家反恐模式研究》

作 者:陈刚、吴绍忠、王雪莲等著

出版社:中国人民公安大学出版社

ISBN:978-7-5653-3498-6

自2013年起,国际恐怖主义活动进入高发期。在同一个时期,中国境内的恐怖活动也出现了高发频发的态势。与此同时,在大数据时代,无论是恐怖分子活动的方式和手段,还是公安机关掌握的数据与资源,都与之前的时期有了显著的不同。本书的现实意义主要体现在:首先,追踪和梳理世界各国反恐工作经验和做法,为我国反恐工作提供参照范本和经验借鉴。其次,总结经验教训,为我国反恐工作的改进提供历史依据。最后,探索我国国家反恐模式的构建,为我国反恐战略顶层设计和反恐行动策略提供整体框架与实施指南。本书分为上下两篇,分别从理论与实践角度对中国反恐怖活动的应对与治理方法展开论述,通过对大数据背景下恐怖活动的新特点以及公安机关反恐怖工作新机遇的深入研究,进而推导出中国反恐怖工作应采取的新模式,为寻找应对与治理中国恐怖主义问题的最优方案提出了可行路径。

大数据侦查学

《大数据侦查学》

作 者:郑群主编

出版社:中国人民公安大学出版社

ISBN:978-7-5653-3451-1

2015年10月,在党的十八届五中全会上首次提出实施“国家大数据战略”。作为信息化发展的新阶段,大数据对经济发展、社会秩序、国家治理、人民生活都将产生重大影响,成为塑造国家竞争力的战略制高点之一。

本书深入贯彻落实习近平总书记“实施国家大数据战略”等系列重要讲话精神,紧紧把握国家大数据战略意图,密切联系公安信息化实践,学习借鉴国内外学界先进成果,围绕学科的基本理论和主要实务,初步创建了《大数据侦查学》的学科体系。全书共有十二章,涵盖了学科理论基础技术、侦查应用等内容。在编写体例上,每章后面分别附有“案例评析”“链接专家”“链接学者”“链接新闻”等设计,可以帮助读者更好地理解相关内容。

                                                                                                                      采编部

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