美国警务大数据是一种基于大数据的犯罪情报分析，即预测式警务。美国警务大数据主要使用基于大数据技术的数据挖掘分析，侧重于犯罪数据与社会人口统计、时间、空间等因素的关联分析，来发现犯罪数据中的规律，帮助警方识别犯罪模式，寻找犯罪诱因，优化警力资源配置，为有效预防、减少犯罪和提升警务效能提供决策依据。
美国警务大数据的业务流程主要包括数据收集、数据分析、警方干预和刑事响应。数据收集，包括各类犯罪数据、商业、基础设施和人口统计等犯罪发生时的社会环境数据；数据分析，通过分析犯罪数据进行预测，分为四类:预测犯罪的地点和时间，预测有犯罪风险的个人，预测已知犯罪案件最有可能的犯罪嫌疑人，预测可能的犯罪受害群体或最容易成为犯罪受害人的个人；警方干预，包括一般干预、特定犯罪干预、特定问题干预；刑事响应，如果警方发起干预,罪犯可能被逮捕或者远离犯罪地点，大数据平台需要进行新的数据收集、数据分析和干预行动。
基于沃达德大数据平台，通过对海量数据采集、处理、存储、分析和数据挖掘，根据数据的特性，采用合适的可视化方式，将数据直观地展现出来，以帮助人们认识数据、理解数据，同时找出包含在海量数据中的规律或者信息，预测未来发展趋势，进行智能化决策分析，使得数据资产成为核心竞争力。
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