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，綜合研判為核心，共享信息數據資源，融合業務功能，構建公安智慧大數據平臺，實現公安信息數字化、網絡化和智能化。智慧公安大數據平臺，全面感知、綜合分析、整合公安業務資源和社會化信息資源，提供高效的警務管理手段，拓展便民服務空間。

青少年違法犯罪問題是全社會關注的熱點問題，也是消除社會不穩定因素，創建良好環境的重要研究課題。近年來，青少年違法犯罪呈上升趨勢，出現低齡化、團伙作案的特點，己成為危害社會治安的亟待解決的社會問題。對于低收入家庭，成年人忙于生計，無瑕顧及青少年的教育；社會上不良因素、不良社會意識的出現，使得來青少年極易受社會不良意識的影響，走上違法犯罪道路。

通過未成年人犯罪大數據分析，構建學校對在校生管理和犯罪預測模型，通過大數據賦能，推動未成年人犯罪分級預防工作規范開展。

未成年人犯罪大數據分析平臺聯合教育局、人社局，匯聚轄區內學校學生學籍信息，打通數據壁壘，建立在校生管理和犯罪預防模型，通過該模型發現線索，更新犯罪預防重點人員名單，形成常態化犯罪預防機制。通過大數據平臺，將預測模型運行范圍延伸到義務教育階段，對全部中小學生開展控輟保學，做好一般犯罪預防工作。

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，將青少年犯罪按照年齡、性別、職業、有無固定居所等特征進行分類，可以對未來可能的犯罪人員進行預測，對符合這些分類特征的人員進行預警。

回歸分析

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。