智慧公安以大數據、云計算、人工智能、物聯網和移動互聯網技術為支撐，以“打、防、管、控”為目的，構建公安智慧大數據平臺，實現警務信息融合、共享，實現公安信息數字化、網絡化和智能化。

數據挖掘是從海量數據中，通過算法搜索隱藏于其中信息。通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統（依靠過去的經驗法則）和模式識別等諸多方法來實現目標。 通過沃達德數據挖掘平臺，將海量數據轉化為寶貴的“數據資產”。數據挖掘常用的方法有分類、回歸分析、聚類、關聯規則、特征分析、變化和偏差分析、網頁挖掘等。

分類

根據犯罪嫌疑人的分類、屬性和特征來對犯罪趨勢進行預測預警等。例如，將吸毒人員按照年齡、性別、職業、有無固定居所等特征進行分類，可以對未來可能的吸毒人員進行預測，對符合這些分類特征的人員進行預警。

回歸分析

可以在公安的預測預警系統中，通過對案件時間上的相關性、延續性來對案發時間進行預測，提前進行布控。

基于沃達德大數據平臺，通過對海量數據采集、處理、存儲、分析和數據挖掘，根據數據的特性，采用合適的可視化方式，將數據直觀地展現出來，以幫助人們認識數據、理解數據，同時找出包含在海量數據中的規律或者信息，預測未來發展趨勢，進行智能化決策分析，使得數據資產成為核心競爭力。