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》合集的第三篇，我们将揭秘如何通过0代码建模实现风险评估，帮助安全部门判断风险程度，作出有效的预防措施。

  在治安防控工作中，如何科学评估重点场所的风险等级，实现警力资源的精准投放？传统经验判断缺乏量化依据。桐果云可视化建模平台，让您通过拖拽组件，即可构建"风险防控"模型，对酒店、网吧等场所进行自动化风险评分与分级。

一、业务场景与需求

场景一：涉毒场所排查

  对全市酒店进行涉毒风险评估，找出高风险场所，开展针对性检查与管控。

场景二：治安重点区域治理

  通过对各类场所的风险量化，识别治安乱点，为专项整治提供数据支撑。

核心需求

  基于入住记录等数据，建立量化评分体系，自动计算每个场所的风险总分，形成风险等级排序，实现精准防控。

二、建模核心思路

  模型的核心是构建一套可量化的风险评估规则，通过对异常行为（如同住）赋予更高权重，精准识别高风险场所。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"筛选数据 → 基础风险计分 → 高风险行为识别与加分 → 风险分数汇总 → 排序输出"的分析策略

第2步：找数据

• 在平台资源中心，加载【国内旅客入住记录】数据表和【涉毒人员名单】

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，对入住记录设定时间范围（如近1个月），输出为全量入住记录表A
• 基础风险计分 ：拖入【数据关联】组件，将【涉毒人员名单】与表A通过身份证号关联，输出涉毒人员入住记录表B。随后使用【信息提取】组件，为表B中每一条记录添加"风险分"字段，并赋值为1分
• 识别高风险同住行为 ：
  • 使用【数据关联】和【信息提取】组件，参照"同住分析"模型的方法，筛选出涉毒人员前后30分钟入住同一酒店的同住记录，输出为高风险同住记录表C
  • 使用【信息提取】组件，为表C中每一条记录添加"风险分"字段，并赋值为3分
• 合并与汇总风险分 ：拖入【数据合并】组件，将表B（基础分记录）与表C（同住加分记录）合并为全部风险记录表D。然后使用【分组统计】组件，对表D按"酒店名称"进行分组，对"风险分"字段进行求和，得到每个酒店的总风险分
• 排序输出高风险场所 ：拖入【数据排序】组件，将汇总结果按"风险总分"降序排列，风险最高的酒店自动排在最前

第4步：得结果

• 运行模型，结果区直接生成一份全市酒店风险排行榜，清晰展示各酒店的风险总分，为精准管控提供直接依据

第5步：固经验

• 将此分析流程发布为"场所涉毒风险评估"共享模型
• 今后，团队内任何成员均可直接使用该模型，定期对各类场所进行风险评估，实现防控工作的常态化与智能化

四、模型价值与实战要点

核心价值

• 评估科学化 ：将模糊的治安感知转化为精确的风险分数，实现从"经验防控"到"数据防控"的升级
• 防控精准化 ：通过分数排名，直接锁定最高风险的少数场所，使有限的警力资源发挥最大效能
• 规则可定制 ：计分规则（如1分、3分）和风险行为（如时间窗口）可根据实际管控需要进行灵活调整，适应不同场景

实战要点

• 规则需结合实际 ：计分规则应在实战中不断校准，例如可根据不同类别前科人员设置不同基础分，使评估更精准
• 动态评估周期 ：建议建立周度、月度的常态化风险评估机制，动态掌握场所风险变化
• 多源数据拓展 ：模型可进一步整合行政处罚记录、群众举报等多源数据，构建更全面的风险评估体系

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。