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-交警赋能实战》合集的第二篇，我们将揭秘如何实现0代码建模，实现高风险车辆识别与预防。

  在交通管理中，那些白天不见踪影、只在夜间出没的车辆往往隐藏着较高的违法风险。传统人工排查方式难以从海量过车记录中精准识别这类车辆。

  现在，通过桐果云可视化建模平台，交警只需通过简单拖拽，就能快速构建"昼伏夜出车辆预警"模型，实现高风险车辆的智能识别与预警。

一、业务场景与需求

场景一：高风险车辆筛查

  研判重点车辆中，存在昼伏夜出行为特征的嫌疑车辆，为精准布控提供目标。

场景二：异常行为分析

  发现长期在夜间活动、白天无通行记录的异常车辆，提升对潜在违法车辆的识别能力。

核心需求

  基于近3个月的卡口过车数据，自动识别白天无过车记录、仅在夜间（20点至次日4点）活动的车辆，并统计其夜间出行天数和过车总次数。

二、建模核心思路

  模型通过时段提取、数据筛选、排除关联和分组统计四个关键步骤，实现昼伏夜出车辆的精准识别。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"数据时段提取 → 白天车辆筛选 → 夜间车辆识别 → 频次统计 → 风险评级"的分析策略

第2步：找数据

• 在平台资源中心，加载【号牌识别信息表】
• 该表包含号牌号码、过车时间等关键字段

第3步：设规则（对照以上视频流程进行操作）

• 数据时段提取 ：
  • 拖入【数据筛选】组件，筛选近3个月过车数据
  • 拖入【拓展字段】组件，从过车时间中提取"过车时段"（小时）和"过车日期"
  • 输出时段标记数据表A
• 白天车辆筛选 ：
  • 从表A中筛选"过车时段"在5-19点的记录
  • 拖入【数据去重】组件，按"号牌号码"去重，得到白天活动车辆表B
• 夜间车辆识别 ：
  • 拖入【数据关联】组件，将表A与表B进行左排除关联
  • 关联条件设置为"号牌号码=号牌号码"
  • 输出昼伏夜出车辆记录表C
• 频次统计 ：
  • 拖入【分组统计】组件，按"号牌号码"和"过车日期"分组，统计每晚过车次数
  • 再次拖入【分组统计】组件，按"号牌号码"分组，统计过车天数和夜间过车总次数
  • 输出最终结果表D

第4步：得结果

• 运行模型，结果区直接生成包含号牌号码、夜间出行天数、夜间过车总次数的风险车辆清单，支持按风险程度排序和导出

第5步：固经验

• 将此分析流程发布为"昼伏夜出车辆预警"共享模型
• 各大队研判人员均可直接使用该模型，实现高风险车辆识别经验的快速复制与推广

四、模型价值与实战要点

核心价值

• 识别精准化 ：从海量车辆中精准筛选出具有昼伏夜出特征的高风险车辆
• 预警主动化 ：实现从被动接警到主动发现的转变，提升管控前瞻性
• 研判智能化 ：为一线民警提供数据支撑，减轻人工筛查负担

实战要点

• 时段灵活配置 ：可根据不同地区特点，调整昼夜间的时间划分标准
• 周期动态调整 ：分析时间范围可灵活设置，适应不同管控需求
• 多维度验证 ：建议结合车辆属性、违法记录等多维度数据进行综合研判

五、结语：携手桐果云，共筑智慧交通新未来

  在"放管服"改革深入推进的背景下，桐果云为交警部门提供了强有力的技术支撑。平台不仅是数据分析工具，更是提升整体警务效能的战略装备，让数据真正成为交通管理的"智慧大脑"。

  现在，即可申请平台演示，亲身体验智慧交管的便捷与高效。