真行啊！
    大数据居然能够预测犯罪！
    看到这里，莫回来了兴趣，他想了想，调出这个系统的产品需求书，开始认真研究这个系统的设计思想。
    经过几天的研究，莫回发现，这个系统的设计思想比较有意思，首先将犯罪行为进行分类，比如分成入室盗窃案、诈骗案、盗窃案、抢劫案、强奸案等等类型。
    然后根据每种犯罪得类型进行进一步分析，比如入室盗窃案又分偶发和惯犯，其中还有团伙和单人犯罪，然后根据既有的犯罪历史数据进行分析，寻找其中的共性特点，比如某个地段属于高发地段，某个地段发生概率非常小；比如这些盗窃案存在时间特征，一般年前、节前高发，夜晚高发，等等。
    这些规律被找出来之后，开始将既往犯罪数据以时间、地点、人数、类型的参数输入地图中，在地图中进行综合分析。
    通过各种算法寻找各关键参数之间的潜在规律之外，整个京都在地图上被划分成数以万计的单元空间，每个空间可能只代表一栋楼，一个院落，一座商场、一个小区之类的。
    然后这些空间单元开始被赋值，既往的犯罪数据按照时间线在地图上打点，随着时间的推移，随着既往犯罪数据开始打点
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