| 摘要 | 第2-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 绪论 | 第10-14页 |
| 一、问题的提出 | 第10-11页 |
| 二、研究价值及意义 | 第11-12页 |
| 三、主要研究方法 | 第12页 |
| 四、文章结构 | 第12-13页 |
| 五、本文主要创新及不足 | 第13-14页 |
| 第一章 大数据的概念与特点 | 第14-25页 |
| 一、大数据的基本概念 | 第14-17页 |
| （一）大数据的发展历史 | 第14-16页 |
| （二）大数据的发展方向 | 第16-17页 |
| 二、大数据的概念界定 | 第17-22页 |
| （一）大数据的定义 | 第17-18页 |
| （二）大数据基本类型 | 第18-19页 |
| （三）大数据主体类型 | 第19-22页 |
| 三、大数据的特征、特点与使用价值 | 第22-25页 |
| （一）大数据的时代特征 | 第22页 |
| （二）大数据基本特点 | 第22-23页 |
| （三）大数据的使用价值 | 第23-25页 |
| 第二章 社会治安防控的理解与现状分析 | 第25-35页 |
| 一、社会治安防控的理解 | 第25-28页 |
| （一）治安的理解 | 第25-26页 |
| （二）治安防控体系概念 | 第26-28页 |
| 二、立体化社会治安防控体系的构建 | 第28-30页 |
| （一）立体化社会治安防控体系的政策要求 | 第28-29页 |
| （二）立体化治安防控的实质要求 | 第29-30页 |
| 三、警务信息化建设的现状及问题 | 第30-35页 |
| （一）我国警务信息化建设实践与探索 | 第30-31页 |
| （二）当前警务信息化建设的问题 | 第31-32页 |
| （三）当前立体化治安防控体系运行中实践暴露的问题 | 第32-35页 |
| 第三章 大数据应用是立体化社会治安防控体系建设的必然趋势 | 第35-45页 |
| 一、数据应用在治安防控中面临的困境 | 第35-39页 |
| （一）在治安防控方面缺乏数据文化 | 第35-36页 |
| （二）在体制方面，保安数据解析和运用方式的标准化有所欠缺 | 第36-37页 |
| （三）从结构层面上看，“数据孤岛”所存在的问题很多，每个组织的信息数据缺少一定的分享以及整理 | 第37-38页 |
| （四）从开放性层面上讲，犯罪信息的公开化以及透明度不够 | 第38-39页 |
| 二、大数据在社会治安防控中的优势 | 第39-41页 |
| 三、大数据应用在社会治安防控中重要意义 | 第41-45页 |
| （一）构建大数据背景下的智能警务是未来社会管理形态演进的必然趋势 | 第42-43页 |
| （二）运用大数据进行社会治安防控管理是当前信息技术变革发展的时代所需 | 第43-44页 |
| （三）大数据应用是社会治安防控工作中公安战斗力生成模式的转变 | 第44-45页 |
| 第四章 立体化社会治安防控体系中大数据应用的具体举措 | 第45-55页 |
| 一、树立大数据理念，弘扬数据文化 | 第45-46页 |
| 二、做好顶层设计，强化数据应用管理 | 第46-48页 |
| （一）做好统一规划，建立公安数据管理机构 | 第46-47页 |
| （二）对警务数据标准进行统一准，有助于整合治安数据 | 第47页 |
| （三）盘活现有数据资产，消除现存数据壁垒 | 第47-48页 |
| （四）注重社会数据质量，加强对治安数据的开发 | 第48页 |
| 三、研发大数据分析技术，重视专门人才培养 | 第48-50页 |
| （一） 对大数据技术不断进行研发，并组织数据化培训 | 第48-49页 |
| （二）建立数据化执法队伍，培养专门人才 | 第49-50页 |
| 四、重视信息资源共享，提升社会治安防控智慧化程度 | 第50-55页 |
| 结语 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 后记 | 第59-60页 |
