京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据可让“分贩子”现形_数据分析师
自2013年“史上最严交规”实施以来,各地交管部门出台一系列措施打击和防范代替违章处理和驾照分“买卖”,然而,部分地区违规销分现象并未有效遏制。
买卖驾照扣分为何会愈演愈烈?从大背景看,是“史上最严交规”大幅上调了违章记分,从而让驾照分更“值钱”了。比如,闯红灯从原来的扣3分变成了扣6分,一个计分周期内的12分两次就能扣没了,扣满12分就要回炉学习。此外,一本驾照最多扣24分就会被锁定,持有人必须重新考驾照。因此,买分的人就多,“分贩子”也就应运而生。
再从可操作性看,现在很多违章行为是由电子眼拍摄,很多时候无法识别驾驶人,处罚只能“认车不认人”。再加上车辆违章自助处理系统的推广,便民的同时也使得用他人驾照分数顶替扣分变得容易。因此,“分贩子”在网上招来买家,再到自助处理机上去操作扣分,抓起来也就不容易了。
还有一个关键因素就是:扣掉的驾照分是谁提供的?主要有三个渠道:一是因为警务系统漏洞而产生的“万能驾照”,可以为多台违章车辆无限次扣分。随着系统升级,此类漏洞已大为减少;二是有人自愿叫卖,会在计分周期到期清零前将之“变现”;三是并不知情的车主。“分贩子”和交警系统的“内鬼”合谋,选取有余分的车主直接在后台操作,被扣分人却毫不知情。
违法销除违章行为的存在,会大大削弱“最严交规”的威慑力,并埋下交通肇事祸根,而且寻租空间也很惊人。江西彭泽县交警大队一大队长,共帮人办理了9000条违章销分记录,获利42万元,而该案案值高达200万元。买分需求这么大、违法行为又如此隐蔽,“号贩子”真的不好抓吗?用常规手段或许是,但在大数据时代则未必。
大数据时代,每一个网上操作都会留下“脚印”,而具有强大监控和分析能力的网络,可以对其中的异常行为进行实时监控,很多行业也都利用大数据进行日常监管,比如证券行业对“老鼠仓”的监管、银行对洗黑钱及资金流向的监管等。管理驾照扣分同样应该利用好大数据。比如,对于那些累计违章扣分超过12分甚至更多的车辆,如果不是营运车辆,却能够在短时间内抹平纪录,其中必有蹊跷;一位车主的扣分用在了多辆车辆的违章上,也是值得推敲的;正如在ATM机上取了钱会收到短信,如果每次扣分都能知会到车主,那么“内鬼”和“分贩子”,就不能在后台为所欲为了。
武汉市一位市民在国外留学期间放在家里的驾照,4个月内被人用于36台违章车辆的扣分,累计处理的违章记录超过300条,驾照被扣795分。如果有大数据预警,这种事早就会被制止。因此,“号贩子”的存在,也与交警部门落后的服务与管理有很大关系。一位闯了102次红灯的“闯王”,是在深圳交警的整治行动才被曝光的,如果违章扣分达到一定标准,就会被交警要求尽快处理,那么就能减少催生“闯王”式人物,大家的买分动机也会减少。
要管理好数以亿计的车辆和车主,靠交警监管部门的“火眼金睛”是不够的。和“人治”比起来,大数据也更加“铁面无私”,而且更少差错遗漏。因此,在大数据时代,抓“分贩子”并不难,关键看交警部门能否与时俱进。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19