大数据法律监督模型优势特色及应用场景

大数据法律监督平台是基于监督数据整合管理平台、监督模型构建平台、内置模型库以及法律监督线索管理平台打造的一套服务于检察机关法律监督工作的专业化系统。通过数据采集、融合、挖掘、建模、展现等一系列能力，辅助检察官从纷繁复杂的数据中，开展多维度分析并抽取关键要素，构建监督模型并进行监督线索挖掘和多维展现，实现智能化法律监督，提升法律监督质量和效果。功能包括：数据采集与数据交换、数据质量核查、数据资源管理、模型构建中心、内置模型库、法律监督线索管理等。

 大数据法律监督模型优势特色：
•整合非结构数据解析能力
将非结构化数据解析能力整合入系统，拓展系统数据来源，提升数据分析能力
•数据要素化处理与前置关联
根据数据要素化关联思路，对数据进行预先处理和前置关联，为数据分析构建基础
•可视化建模
采用拖拽方式进行建模，支持业务人员独立完成模型构建
•海量算法支持
内置Python算法，R语言算法、Spark算法等20几个大类，几百种算法组件，满足各种场景下数据挖掘分析需要。
•内置常用法律监督模型
内置多种法律监督模型，在无需建模的情况下，满足多场景下监督线索挖掘需要
•大数据法律监督全流程支持
包含模型构建、模型管理、线索发现、线索办理等大数据法律监督全办理流程支持

   大数据法律监督模型应用场景
   1.为线索管理提供手段，构建线索评估、线索分流、线索交办、线索督办、线索协同办理、线索分析等功能，帮助用户实现线索的办理管控、线索共享与应用、线索应用成效分析，为法律监督线索充分发挥价值提供工具保障。
   2.为法律监督模型管理提供平台，构建模型中心、模型管理、模型共享、模型分析功能。帮助用户搭建模型，验证模型、推广模型、应用模型、管理模型，并分析模型应用成效。为法律监督模型创建并发挥最大成效提供技术保障。
  3.为数据资源的管理提供支撑，构建数据资源实现从数据采集、数据治理、数据管理功能。帮助用户拓展数据来源、改善数据资源质量、提升数据应用价值。为法律监督模型构建提供数据保障。