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》合集的第二篇，我们将揭秘0代码建模如何实现情报分析中最常用人员聚集类分析，精准发现重点人员的“窝点”与活动规律。

  在重点人员管控工作中，掌握其聚集地点与活动规律是实现精准防控的关键。传统人工排查效率低下，难以从海量数据中发现规律。桐果云可视化建模平台，让您通过拖拽组件，即可构建“聚集分析”模型，快速锁定重点人员的“窝点”与高频时段。

一、业务场景与需求

场景一：重点人员管控

  对涉毒、涉诈等重点人员，需掌握其经常聚集的网咖、酒店等场所及活跃时段，实现精准布控。

场景二：治安热点排查

  通过对特定人群活动规律的分析，发现治安乱点区域和高发时段，为警力部署提供依据。

核心需求

  基于上网记录等数据，自动分析出重点人员最常出现的场所及其活跃时段，形成重点关注名单，提升管控效率。

二、建模核心思路

  模型的本质是“时空聚集度分析”，通过关联分析、时段提取和分组统计，将重点人员的活动规律可视化。其逻辑流程如下图所示：

三、五步操作详解

第1步：生思路

• 构建“数据筛选 → 关联重点人员 → 提取活跃时段 → 场所时段统计 → 排序输出”的分析策略

第2步：找数据

• 在平台资源中心，加载【网吧上网记录】数据表和【重点人员名单】

第3步：设规则（对照上图流程进行操作）

• 筛选数据范围 ：拖入【数据筛选】组件，对上网记录按分析需要设定时间范围（如近1个月），输出为全量上网记录表A
• 关联重点人员 ：拖入【数据关联】组件，将【重点人员名单】与表A通过身份证号进行关联，输出重点人员上网记录表B
• 提取活跃时段 ：拖入【信息提取】组件，基于表B中的“上线时间”字段，提取出“上网时段”（如可按0-6点、6-12点、12-18点、18-24点划分），输出为带时段记录的表C
• 统计热点分布 ：拖入【分组统计】组件，对表C按“网吧名称”和“上网时段”进行分组，对“身份证号”进行计数，得到每个网吧在不同时段被重点人员光顾的“人次”
• 排序输出重点 ：拖入【数据排序】组件，将统计结果按“人次”降序排列，使风险最高的网吧和时段排在最前

第4步：得结果

• 运行模型，结果区直接生成一份结构化报表，清晰展示重点人员光顾人次最多的网吧、时段及具体数值，防控重点一目了然

第5步：固经验

• 将此分析流程发布为“重点人员聚集场所分析”共享模型
• 今后，团队内任何成员均可直接使用该模型，快速分析不同时期、不同区域的聚集情况，实现战法的有效沉淀与复用

四、模型价值与实战要点

核心价值

• 管控精准化 ：将模糊的经验判断转化为精确的场所与时段指向，实现警力“精准投放”，大幅提升管控效率
• 预警前瞻化 ：通过对活动规律的深度挖掘，从事后处置向事前预警、事中精准干预转变，提升主动防控能力
• 应用灵活化 ：模型具有较强的通用性，稍加调整即可适用于酒店、停车场等多种数据场景的分析需求

实战要点

• 时段划分可自定义 ：“上网时段”的划分可根据本地治安实际动态调整，以更贴合真实的作案或活动规律
• 场所类型可扩展 ：此模型不仅适用于网吧分析，通过更换数据源，可无缝迁移至酒店入住、停车场车辆分析等场景
• 结果需联动核查 ：模型输出的高风险场所与时段名单应与一线巡查、实地走访相结合，形成“数据预警+现场核查”的管控闭环

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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