导语 ：桐果云0代码数据平台，能广泛应用于数据治理、数据分析挖掘、数据可视化及数据服务领域。这是《桐果云-公安赋能实战》合集的第一篇，我们将揭秘如何实现0代码建模，实现情报分析中最常用的同住同行数据分析。

  在案件侦破与重点人员管控中，快速识别潜在同伙是突破案件的关键。传统人工比对海量住宿、出行记录效率低下。桐果云可视化建模平台，让您通过拖拽组件，即可构建“同住/同行”分析模型，实现关系线索的智能挖掘。

一、业务场景与需求

  场景一：团伙犯罪侦查。

  主要嫌疑人到案后，需快速梳理其社会关系网，找出在作案时间段内与其有“前后脚”同住、同行行为的高危人员。

  场景二：重点人员管控。

  对涉毒、涉诈等重点人员，需常态化分析其接触关系，及时发现可疑聚集与团伙动向。

  核心需求：

  从海量数据中，自动找出与目标人员在特定时间、同一地点有伴随行为（如前后10分钟入住同一酒店）的其他人员，并筛选出高频接触对象。

二、建模核心思路

  模型的本质是计算“时空交集”，其逻辑流程如下图所示，通过四个步骤将复杂逻辑可视化：

三、五步操作详解

  第1步：生思路

• 构建“全量数据准备 → 目标记录锁定 → 时间窗口计算 → 伴随记录关联 → 高频人员统计”的分析策略

第2步：找数据

• 在平台资源中心，加载【国内旅客入住信息】表
• 此表包含人员、酒店、时间等关键字段

第3步：设规则（对照上图流程进行操作）

• 准备全量数据 ：拖入【数据筛选】组件，对入住表按办案需要设定时间范围（如近1个月），输出为全量记录表A
• 锁定目标轨迹 ：从表A中，再次使用【数据筛选】组件，按“姓名”条件筛选出目标人员（如“张某”）的记录
• 定义伴随窗口 ：拖入【信息提取】组件，基于目标人员的入住时间，计算出[窗口开始时间]（入住时间-10分钟）和[窗口结束时间]（入住时间+10分钟），输出为目标记录表B
• 关联捕捉伴随者 ：（核心步骤）拖入【数据关联】组件，将表B与表A进行关联。关联条件需同时满足：
  • 表A.酒店名称 = 表B.酒店名称
  • 表A.身份证号 != 表B.身份证号（关键：排除自身）
  • 表A.入住时间 BETWEEN 表B.窗口开始时间 AND 表B.窗口结束时间
• 统计高频关系人 ：拖入【分组统计】组件，对表C按“同住人员身份证号”进行分组，计数“同住次数”。再使用【数据筛选】组件，筛选出“同住次数 ≥ 2”的记录

第4步：得结果

• 运行模型，结果区将直接生成一份结构化名单，清晰列出潜在同伙的身份信息、伴随次数、具体酒店及时间，为研判提供直接依据

第5步：固经验

• 将此分析流程发布为“高危同住人员分析”共享模型
• 今后，团队内任何成员只需输入不同目标姓名，即可复用该模型，秒级输出结果，实现战术战法的有效沉淀与传承

四、模型价值与实战要点

核心价值：

• 提升效率 ：将数日人工筛查工作压缩至分钟级，实现关系线索的快速产出
• 精准打击 ：基于客观数据关联，减少主观遗漏，精准指向高危关系人
• 赋能基层 ：“拖拉拽”式的操作，使一线民警无需专业背景也能驾驭大数据分析

实战要点：

• 灵活调整参数 ：“10分钟”时间窗口可根据不同场景（如交通卡口分析、网吧上网分析）灵活调整
• 确保数据质量 ：关联时务必确认身份证等关键标识字段的准确性
• 多维交叉验证 ：本模型结果可作为重要线索，需与其他侦查手段形成印证

五、结语：携手桐果云，共筑智慧公安新未来

  数据驱动警务变革的时代已经到来。桐果云平台，就是您手中最强大的“数据警力”倍增器。它不仅仅是一个工具，更是一种能力，一种让基层智慧充分涌流、让数据价值全面释放的新生态。

桐果云深度理解不同行业的业务逻辑，将通用的自动化能力，转化为解决您特定痛点的钥匙。

告诉我们您的行业与难题，剩下的，交给我们。

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