公安警务云脑系统是从公安业务场景出发，利用大数据、机器学习、深度挖掘等技术，构建人员画像库，并基于人员画像库、各种模型进行实战应用，以解决公安行业实际业务问题，目的是提前预防犯罪情况的发生，提高破案的效率，降低民警的工作强度，全方位掌控不稳定因素等。
智能检索：
将公安信息资源数据分为人员、案事件、车辆、物品、行业、轨迹、社会数据等七大类，实现对数据的智能全文检索，并能进行一键综合检索。检索结果实现数据的多层次关联，形成人员档案。
万能分析：
数据宏观分析对系统的数据总体情况、数据实时情况、系统使用情况、重点人员本地活动情况、本地案件情况、本地警情情况、本地卡口动态、视频动态、旅馆动态、网吧动态等，利用大屏技术实时展示，直观的展示公安最关注的信息进行实时分析展示。
深度挖掘：
批量查询批量比对将民警通过实战掌握的数据与系统的数据相结合，通过数据之间的碰撞比对分析，获得民警想要的结果，避免了数据多的情况下逐一排查造成的时间与精力的浪费。
重合度分析通过对同户、同住宿、同网吧、同邻居等多种常用业务模型，实现对人员关系网络的刻画，为民警提供清晰的关系网络圈，方便民警从中获取相关线索。
多同关联分析将同户、同住宿、同网吧、同车违章、通讯录关联、同乘车、同航班等多种常用业务模型进行更深层的扩展，每种业务模型又可以组合多种技战法，民警可以通过自己的需求自由组合技战法，实现各个警种的需求。
轨迹云图分析实现在时间维度上对多个人员的轨迹进行分析，通过对海量轨迹信息的分析比对，从中找到这些人的轨迹重合点。
案件串并实现对案件的相似串并管理，在案件线索少的情况下，通过对案件的一些特征进行相似度分析，从中找到与其相似的案件，并通过串并管理实现对案件信息的扩充。
高危人员分析：通过对人员的分析打标签后，针对有高危人员的标签进行筛选、聚类，可以得出一批某个特征高度相似的高危人员，然后再进行群体的轨迹、发案等进行分析，实现对高危群体人员的行为进行分析个预测。
人员安全系数分析：应用以信息资源服务平台汇集的数以亿计条数据作为数据基础，应用机器学习等大数据技术，提炼危险人员业务特征数据项，学习已掌握的危险人员数据，提出人员刻画六维模型，即从身份特质、行为偏好、关系网络、不良记录、时空轨迹、经济状况六个维度描述和刻画一个人，每一个维度上有包含了大量具体特征，在此基础上，构建形成危险人员标签体系和人员安全系数综合计算模型，通过大数据分析处理时限对千万级目标群体的人员危概率计算。
犯罪预测模型：应用利用大数据技术，自动抽取警综平台内案事件、人口、地理、轨迹等数据进行智能建模分析，预测当天辖区案件的高发区域及发案概率，把需要重点防控的区域以简单扼要的图形界面直观地凸显出来，科学引导一线巡防。
关联分析：用于在大量杂乱无章的数据中寻找有价值数据间的相关关系。
人员行为预测：通过对人员历史轨迹包括住宿信息、铁路、民航、卡口、上网等，活跃轨迹信息包括最近通话、最近乘车、最近车辆过卡口信息等等，以及人员的职业、籍贯、婚姻、前科等人员基本属性，进行总结分析，构建模型，找出人员的活动规律，预测人员行为，为民警掌控目标人员的活动轨迹提供科学的数据支撑。
车辆涉案嫌疑预测：通过对车辆轨迹、对应的车主画像等进行综合分析，找到涉案嫌疑车辆，同时找出嫌疑人员。
系统以警用业务为基础，兼顾数据安全，采用先进稳定的大数据技术，构建贴近实战、服务全警的警用信息系统，最终达到智慧警务目标。 系统目前已与公安部门紧密合作，搜集民警最真实的技战法需求，系统功能持续增加完善，逐步提高系统的智能化，通过对警用实战经验模型化，进一步将实现实战经验提取、结合、创新，实现警用业务特色应用的创新，为智能化警务提供服务，为新时期大数据时代的民警工作效率提高贡献力量。
