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 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22