京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
检察机关大数据建设应用典型案例
当前,贵州省检察机关正在全力打造检察大数据三个应用系统。
一是创建大数据司法办案辅助系统,实现司法办案智能化。该系统以案件证据表单审查、案件审查、出庭支持三大模块为依托,运用人工智能和大数据技术,通过案件信息智能采集,“要素—证据”智能关联,绘制“犯罪构成统一标准”图谱,建立各罪名案件数学模型。
二是创设案件智能研判系统,为个案、类案研判提供精准数据分析。基于海量数据,个案研判可实现对犯罪事实和嫌疑人画像、案件偏离要素原因分析、案件量刑参考、出庭情况评估等功能;类案研判可对某一类犯罪从时间、地域、偏离度等不同维度展开综合分析。运用该系统对贵州近两年办理的14100件故意伤害案件进行分析,发现其中存在要素偏离2332件,量刑偏离2395件,证据风险674件。结合网上案件质量评查系统,已评查各类案件100352件,发现和纠正实体性瑕疵30余个,已由办案单位整改纠偏。
三是创立大数据分析服务系统,为科学管理决策提供“智库意见”。该系统主要从办案强度、质量、效率、效果、规范五个维度为领导决策提供“智库意见”,发挥“大数据”全天候监督的“第三只眼”效能。目前,该系统数据涵盖10余个业务条线,产生并分析数据2594万余条,为各级检察机关领导全面了解当前业务和趋势、促进决策科学化提供有力支撑。
此外,贵州检察机关还统一数据标准,已经建立检察机关信息资源目录和政法机关统一数据交换标准,初步形成电子卷宗库、起诉书库、犯罪嫌疑人基本信息库等各类主题数据库,完成检察数据资产148个,公检互联数据资产56个,检法互联数据资产12个,检司互联数据资产25个,逐步建成检察机关大数据资源池。
二、北京市检察院“检立方C-139”大数据平台
2014年北京市检察院依托全国检察机关统一业务应用系统,利用大数据思维和技术,对历年来积累的办案数据进行了整合、挖掘和利用,建立了“检立方C-139”大数据辅助决策平台,将大数据和检察工作紧密结合。“检立方”的核心理念为“一核、三轴、四维、多面”的大数据立方体。“一核”是指以检察数据为核心,“三轴”是指以规范、监督、公开为三条主轴,“四维”是指绩效、案件、时间、人员四个维度,“多面”包括统计分析、预警研判、管理支撑等多项基本功能,形成检察业务的多维度管理体系。
目前,“检立方”已经采集案件信息60万件,业务数据1.1亿项,整合了四大资源数据库和160个系统功能,通过挖掘、分析765项指标和4300名人员信息,这些数据均细化到每一个院、每一个部门、每一名检察办案人员。通过整合三级检察院案件信息和文书,形成了一案一表和“文书链”,实现了一个案件所有诉讼环节的信息纵向贯通。通过梳理比对案件和流程的关系、信息项和文书之间的对应关系,形成了数据质量检查体系。利用自然语言处理和数据可视化技术,实现了文书多关键词检索以及启发式过滤辅助筛选,使承办人能够快速精准获取相关案件文书,为办案工作提供有力支持。
2017年4月,北京市检察院在“检立方”大数据平台基础上,进一步转型升级打造了检察管理监督平台系统1.0版,已正式上线运行的这一平台将建设成为检察管理监督体系的主阵地和中枢,实现全程网上留痕、动态管控,全院、全员、全过程管理监督。全流程监管将与司法改革后检察官权责清单紧密对接,动态监督每一个办案主体司法办案全过程。
三、浙江省检察院大数据云平台
2016年3月,浙江省检察机关与阿里云签署协议,围绕浙江检务云计算平台建设和数据上云、应用上云加强合作,依托电子检务工程,同步建设“浙检云图”“浙检云视”“浙检云政”“浙检云侦”平台。
“浙检云图”大数据可视化应用平台分总屏和分屏两部分,总屏展示6大业务条线共27个核心指标项。各业务分屏展示侦监指标19项,公诉指标22项,未检指标19项,执检指标22项,控申指标14项等。在全省地图区域展现数据地区分布情况和实时办案数据信息,将分析后的数据以动态、直观的多维报表、图形形式展现,为领导决策提供数据依据。可以实现数据分析结果的随需查询、随需分析、随需展现和随需发布,通过业务全貌、重点评查、辅助决策和智能预判等可视化功能,提升数据价值和决策分析水平。
围绕重点领域,“浙检云图”在对浙江省检察业务全貌分析实现可视化基础上,围绕浙江省检察院发挥职能保护促进非公经济发展和打击污染环境、危害食品安全和网络诈骗犯罪等工作的数据分析实现可视化,体现直观性、实时性、动态性、趋势性和地域性,助力提升对重点检察业务工作的分析决策和趋势预判的能力和水平。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27