
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
随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28