数据可视化技术在违法资金分析中的应用

数据可视化技术借助图论、计算机图形学理论,将大量枯燥的数据转换为生动的图形图像形式,清晰有效地传达数据背后的关联信息,便于分析人员在数据中发掘深层次的价值。数据可视化分析的步骤分为数据获取、数据过滤、映射、渲染和观察;可视化过程遵循准确、清晰、可拓展、美观四个原则。在经济犯罪侦查中,数据可视化分析技术得到了广泛应用。利用可视化分析的映射关系,可以将大量资金交易数据展现为可视化关系图、资金流向图,帮助侦查人员洞察犯罪嫌疑人之间的资金流向、关联关系,发掘核心团伙成员。针对大量资金交易记录,可以进行基于数理统计的简单分析和基于数据挖掘算法的复杂分析。复杂分析中的中心度算法和社区发现算法常用于挖掘犯罪团伙中的核心人物和核心团伙。中心度算法主要用于挖掘资金交易网络中的活跃分子、重要中间账户和隐秘中心人物;社区发现算法则主要用于筛选交易网络中的核心团伙。

资金数据可视化分析的应用探索

资金数据可视化分析是指将涉案资金数据以图形图像的形式表示出来,并利用数据分析和开发工具进行统计、分析、研判并发掘其中的涉案线索,形成破案情报的技术处理过程。资金数据可视化分析的价值主要体现在数据观察、视觉美感、洞察问题、科学分析、决策支持等方面。资金数据可视化工具大致可以分为基于软件、基于网络平台和基于编程语言三大类,其可视化效果图形分为时间序列类、比例类、组织关系类、资金流向类和空间关系类图形五大类。在大数据时代的经济犯罪侦查中,资金数据可视化分析应用广泛,主要有资金数据检测、资金流向展示、重点嫌疑人/团伙画像、嫌疑人/嫌疑账户定位和预警监测辅助五大应用场景。