一、平台简介

“纪检智通”智能数据分析平台旨在为全国纪检监察机关和纪检监察干部提供便捷的数据分析工具，以大数据赋能正风反腐。该平台通过高效的数据采集、分析、挖掘与展示，提供全面、实时、精准的数据支持，能够自动构建问题发现模型并生成问题清单，加速问题识别和解决过程。利用智能化、低代码技术，平台降低了使用门槛，纪检监察干部可利用该工具轻松实现数据、人工智能模型与业务逻辑的无缝衔接，纵深推进工作开展。该平台不仅提高了工作质效，推动纪检监察工作规范化法治化正规化，提升数据驱动的治理能力和治理水平，助力纪检监察工作高质量发展。

二、研发背景

在当前纪检监察工作中，随着数据规模的不断扩大和业务需求的多样化，传统的数据管理和分析方法难以满足现有需求。纪检监察工作面临着信息来源广泛、数据量庞大、数据类型复杂等多重挑战。尽管数字化转型为纪检监察工作提供了巨大的潜力，但如何有效整合、清洗和挖掘数据背后的规律，仍然是亟待解决的问题。现有的理论研究和新兴技术未与纪检行业深度融合，难以支撑高效、精准的数据分析，主要面临三方面瓶颈，一是数据孤岛瓶颈导致不同系统之间的数据未能有效整合，无法实现信息共享与流通，严重影响决策效率和数据价值的发挥。二是数据清洗瓶颈由于数据来源复杂且格式多样，存在大量冗余、缺失或不一致的数据，人工清洗过程费时费力，且易出错，导致分析结果的准确性和可靠性受到影响。三是数据价值挖掘瓶颈则表现在现有的分析工具和数据挖掘软件存在使用门槛高、难度大、费用昂贵、功能单一等问题，无法充分挖掘数据背后的深层价值，限制了数据驱动决策的效果。为应对这些挑战，亟需一款能够整合数据、智能清洗、并高效挖掘数据价值的平台。

为应对这些挑战，亟需构建一个能够整合数据、智能清洗，并高效分析数据背后规律的平台。该平台充分利用大数据和人工智能技术，针对纪检监察工作的不同需求场景，提供针对性、智能化的监督范式，精准发现问题，深度挖掘新型腐败和隐性腐败。

三、研究方法

我们依托科技创新，构建了涵盖规则比对、数理规律、智能预警、深度洞察、多维分析和人工智能六大层级的监督模型，实现从基础异常检测到高级智能分析的全链条监督。六层监督模型理论在全国属于首创，具体内容如下：

第一层级：规则比对模型

1.模型理论：规则比对模型的核心理论基础是数据比对与碰撞技术，目前在全国范围内被广泛应用于监督和审查调查工作。该模型基于政策规定或异常行为构建规则，通过比对不同数据源，揭示数据中的不一致、错误或异常，以发现潜在的违规行为或风险点。其核心依赖规则引擎和匹配算法，通过设定规则对比数据，快速识别异常，实现对潜在违纪行为的早期发现。然而，规则比对模型本质上是一种基于简单规则匹配的筛查手段，不涉及机器学习或深度学习，难以深入挖掘数据中的深层次关联，对隐蔽性较强的腐败行为无能为力。因此，它主要用于初步筛查和高风险区域预警，而复杂案件的深度剖析仍需依赖更高级的数据分析技术。从技术角度来看，规则比对模型更接近于SQL查询的逻辑组合，是大数据治理体系中的基础工具。

2.模型应用：

模型一：“影子公司”骗取政府补贴模型（在政治监督中应用）

模型描述：该模型主要利用比对碰撞技术，针对党员干部及其亲属利用影子公司违规获取政策资金的现象，识别通过空壳公司、虚假业务、隐性关联等方式套取财政资金的异常行为。

模型说明：

近年来，党员干部利用影子公司套取政策资金的问题受到高度关注。影子公司通常以空壳公司、虚假业务等方式违规获取财政支持，严重损害国家政策的公正性，形成利益输送的腐败土壤。针对这一问题，相关政策法规已作出明确规定，要求严肃查处党员干部及其亲属利用职权谋取私利的行为。

在某经济示范区，为推动本地产业发展，政府出台了一系列扶持政策，专门用于支持企业创新和促进产业升级。然而，部分人员借助影子公司和关联关系违规获取政策资金，导致政策初衷被扭曲。我们通过政策资金发放信息、企业注册数据、股东关系等多维数据分析，发现某区域工作人员与其亲属共同注册的多家公司在成立时间、注册地址、经营范围和政策扶持类别等方面高度重合，累计获批资金达数百万元。进一步分析表明，这些公司在注册特征、资金流向、业务内容等方面均符合影子公司的典型特征，呈现出表面分散、实际控制的隐蔽关联性，资金流向亦揭示了套取政策资金的真实意图，为后续核查提供了方向。

该案例反映出资金监管体系在关联企业识别、资质审核和风险预警方面的不足，尤其是跨部门数据共享不畅、政策资金划拨过程监控薄弱，为影子公司提供了可乘之机。为防范此类问题，建议强化政策资金的全过程监管，完善资金审核和追踪机制，特别是建立资金流向与关联企业的实时监督系统，确保财政资金真正用于扶持合规企业，维护政策执行的公平性和区域经济的健康发展。

模型二：缴纳公积金人员领取低保模型（在基层监督中应用）

模型描述：该模型基于规则比对和数据碰撞技术，针对违规领取低保问题，通过比对缴纳公积金人员信息与低保领取者信息，精准识别疑似超标领取低保的情况。模型依托低保标准、家庭收入、社保缴纳等数据，对低保申请人及其家庭成员的经济状况进行核查，筛查出可能不符合领取条件的对象，为社会救助资金的精准管理提供有力支持。

模型说明：

根据民政部相关规定，共同生活的家庭成员人均收入低于当地低保标准方可申请低保。然而，部分人员在收入超标后未主动申报，甚至通过瞒报、隐瞒家庭成员收入等方式继续违规领取低保补助，造成社会救助资金的损失。为此，我们建立了低保领取与公积金缴纳比对模型，通过大规模数据碰撞分析，发现了多名同时享受低保且缴纳公积金的人员，涉及金额上百万元。在进一步核查家庭人口与收入情况后，筛查出多起疑似违规领取低保的问题，涉及金额较大。

以某案例为例，某地一医院在2021年10月为低保户冯某的女儿郗某缴纳了公积金。经核实，郗某已参加工作，冯某家庭收入超出低保标准，但由于村委会未及时履行动态管理职责，该家庭仍违规领取了22个月低保，共计数万元。对此，相关责任人被追责，当地民政部门取消了该家庭的低保资格。未来，该模型可以在更大范围内推广，并与多部门数据共享机制结合，进一步提升低保资金管理的公平性和规范性。

 

第二层级：数理规律模型

1.模型理论：数理规律模型的核心理论基础是概率统计，主要依托幂律分布、异常检测和假设检验等方法，从数据中揭示异常模式，精准识别违规违纪行为，并预测潜在的风险。幂律分布揭示了少数关键个体主导整体行为的规律，如“二八定律”，在监督审查中，若资源、权力或资金高度集中于少数个体或机构，可能隐藏腐败风险，例如某些干部或部门长期占据过多公共资源，可能意味着权力寻租或利益输送。异常检测技术则用于发现偏离正常模式的行为，如异常资金流动、反常合同签订频率、不合常理的审批操作等，系统可自动甄别高风险行为，为调查提供依据。假设检验则用于验证数据中的显著差异或规律，在纪检监察工作中，可用于评估监督手段的有效性，如某项政策是否显著降低违规违纪行为，或某种监督方式是否提升治理成效。通过数理规律模型，监督工作可借助数据驱动的精准识别，从大数据中挖掘潜在腐败风险，提高监督审查的科学性和前瞻性。

2.模型应用：

模型三：假设检验模型（在乡村振兴领域监督-村干部违规领取耕地补贴中应用）

模型描述：该模型基于数理规律分析，利用统计学假设检验，识别村干部违规领取耕地补贴的异常模式。通过分析村干部与普通村民在补贴领取上的显著差异，结合土地确权数据与补贴发放数据，精准发现超额领取、虚报土地等违规行为，为涉农补贴监管提供科学支撑。

模型说明：

耕地补贴政策旨在支持农业发展，确保公平分配，但部分村干部利用职务便利，通过虚假申报、瞒报实际耕地面积等方式违规领取补贴，侵占财政资金。模型分析发现，某地耕地确权面积40,396.72亩，但补贴面积达50,124.81亩，超额9,728.09亩，反映出可能的补贴违规问题。进一步采用数理分析，比较村干部组与普通村民组的补贴金额分布，发现村干部领取补贴金额远高于普通村民，且波动更大。独立样本T检验结果表明，95%的概率村干部领取补贴面积显著高于普通村民，表明该群体存在特权领取、虚报面积等违规行为的可能性。

本案例揭示了补贴发放中的结构性风险，尤其是村干部利用信息不对称规避监管的问题。建议加强补贴资格审核、身份信息动态监测，结合统计学分析构建风险预警机制，确保财政资金精准惠及符合条件的农户。

模型四：时间规律模型（在审查调查话单分析中的应用）

模型描述：该模型基于时间序列分析，从通话记录、资金流向等数据入手，通过特殊时间段分析、周期性模式挖掘和时间关联分析，构建电子现场，揭示隐藏的利益输送链条。模型通过数据趋势分析，精准识别异常通联行为，为审查调查提供数据支撑。

模型说明：

传统案件难以获取直接证据，但数据场为案件还原提供了全新视角。在某市纪委监委查办的一起案件中，李某某的财务数据异常，但缺乏直接证据。通过时间序列分析，对其电话通联数据展开深入挖掘，发现：

特殊时间段通联异常：李某在节假日、夜间及年终结算期与特定人员（企业负责人、地方官员）通话频率和时长显著增加，暗示存在关键利益往来。

周期性通联模式：李某与某企业负责人的通话频率在每月初和月底大幅上升，表明可能存在定期资金结算或其他交易。

新增与消失的时间关联：李某曾在特定时间与陌生号码联系，该号码数月后消失，疑为临时联络渠道，进一步印证违规违纪可能性。

最终，办案人员借助模型分析厘清李某与特定人员的关系网络，并确认长期利益输送，涉案金额高达数百万元，推动案件取得突破。本案例表明，受贿案件虽无物理现场，但数据场可还原犯罪链条，建议强化数据挖掘技术在反腐败调查中的应用，提高精准打击能力。

 

第三层级：智能预警模型

1.模型理论：智能预警模型基于机器学习技术，通过历史数据分析、模式识别和异常检测，自动预测和识别潜在的违规行为，为风险防范和决策提供支持。模型主要包括监督学习和无监督学习两种方法。监督学习利用带有标签的数据进行训练，学习历史案例中的规律，预测未来可能的违规情况，例如在惠民惠农补贴发放中识别重复领取、虚假申报等问题。无监督学习则通过自我学习发现数据中的潜在模式，不依赖人工标注，如在国库支付监督中，通过聚类分析发现异常支付群体，识别隐藏的违规模式。相比传统数据处理方法，智能预警模型能够处理复杂、非线性的历史数据，自动适应新风险模式，大幅提高监督工作的实时性、精准性和前瞻性，为纪检监察、财政监管等领域提供强有力的数据支撑。

2.模型应用：

模型五：多元线性回归模型（在“医药销售利益共同体”贪腐谋利中的应用）

模型描述：该模型基于多元线性回归与机器学习技术，结合资金流向分析、票据数据挖掘、企业网络关联分析等手段，精准识别医药销售链条中的影子公司、利益输送关系和异常资金流向。模型依托医疗机构交易数据、企业税收信息、医保资金流动情况，通过统计推断和风险估计，建立自动化智能预警体系，为医疗反腐和医保基金监管提供有力支撑。

模型说明：在医疗采购和医保资金使用过程中，部分商人通过操控多家公司，与医院公职人员及其亲属形成利益共同体，导致医保资金被挪用或违规流向影子公司。通过构建医药资金多元线性回归模型，分析医院交易数据，发现100余亿元医保资金流入非生产经营用途，占总支出的25.4%，疑似涉及贪腐行为。

进一步结合票务数据、企业股权结构和医院人员关系网络分析，发现部分医疗人员及其亲属通过影子公司操控医药采购链条，并呈现以下特征：

业务覆盖广——单一利益团体可控制多家公司，渗透省、市、县三级医院采购体系。

资金体量大——违规企业开票金额巨大，如某医疗人员及其亲属名下公司在短时间内累计开票金额高达7亿元。

利益输送明显——部分医院公职人员亲属直接受雇于影子公司，形成内部输送链条。

本次数据分析不仅揭示了医药销售利益共同体的贪腐模式，还暴露出医保资金监管的漏洞。建议加强医保资金流向的全流程监管，引入智能化实时预警系统，并强化对公职人员及关联企业的监督，确保医保资金真正惠及患者，切断医疗采购中的利益输送链条，有效遏制医疗领域的系统性腐败。

 

第四层级：深度洞察模型

1.模型理论：深度洞察模型基于深度学习技术，依托深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等模型，实现对复杂数据的深入分析与隐性模式挖掘。DNN 适用于高维结构化数据分析，如财务信息、招投标数据，能够自动提取深层特征，精准识别违规行为。CNN 主要处理图像和视频数据，可应用于留置场所监控，自动识别异常动作，提高监督工作效能。RNN 擅长时间序列数据分析，可用于追踪资金流向、补贴发放趋势，发现异常交易模式。深度洞察模型能够自动提取数据中的潜在规律，发现传统监督方式难以察觉的隐性关联，在纪检监察、反腐调查和风险预警等领域发挥重要作用，为精准监督和科学决策提供智能支撑。

2.模型应用：

模型六：深度神经网络模型（在国有企业招投标监督中的应用）

模型描述：该模型基于深度神经网络（DNN），专注于国有企业招投标领域的围标、串标、利益输送等异常行为识别。通过投标次数、中标率、报价偏差等多维数据特征，DNN能够自动提取隐藏模式，精准识别招投标异常行为，为智能化监督提供技术支撑。

模型说明：在国有企业招投标过程中，部分企业通过操纵投标规则、关联交易、虚假竞争等方式谋取非法利益。深度神经网络模型通过大规模数据学习，揭示招投标领域的潜在违规行为。分析发现，部分企业中标率远超行业平均水平，存在投标周期异常、价格操纵等特征，如某些企业注册时间短但中标率达100%，或低价投标却最终未中标，疑似人为干预。

借助DNN的高维数据建模能力，模型能够深入挖掘复杂投标数据的非线性特征，自动检测隐藏的风险模式，为纪检监察提供精准线索。通过智能分析，监督机构能够更高效地发现违规问题，确保招投标领域的公平性和透明度，为国有企业廉洁经营提供技术保障。

模型七：卷积神经网络模型（在“走读式”谈话中的应用）

模型描述：该模型基于卷积神经网络（CNN），专注于实时音视频分析与异常行为识别，构建智能化安全监管体系。通过深度学习模型，模型能够自动解析视频数据，精准识别异常行为，并提供智能告警、视频索引和快速调阅功能，有效提升谈话安全监管的智能化水平。

模型说明：在监督谈话过程中，传统的人工监控存在滞后性、依赖人力、覆盖不全等问题。基于CNN的违规谈话智能分析告警系统，能够对同步录音录像系统的数据进行实时监测，自动识别异常行为，如单人谈话、肢体接触、电话使用、抽烟等违规行为，以及自伤风险行为（撞墙、攀高等），并即时触发告警弹窗提醒，精准定位视频片段，便于快速响应。

该模型的引入，使监督工作从传统静态监控向智能化、实时化、精准化迈进，大幅提升异常行为的发现效率与安全防范能力，为执纪审查谈话的安全性和规范性提供强有力的技术保障。

 

第五层级：多维分析模型

1.模型理论：多模态分析模型通过数据融合与集成学习技术，整合文本、图像、声音等不同类型的数据，让计算机对复杂监督场景进行更全面的感知和理解。集成学习技术是多模态分析的重要组成部分，能够结合多个学习模型的优势，弥补单一模型的局限性，提高监督工作的精准性和鲁棒性。例如，在煤矿私挖滥采的监督中，利用卷积神经网络（CNN）提取卫星图像和无人机数据的特征，结合循环神经网络（RNN）分析历史开采记录的时间序列变化，并通过集成学习综合评估多种数据来源，精准识别潜在的违规行为。多模态分析模型能够突破传统单一数据分析方式的局限，实现对复杂监督对象的多角度、智能化监管，为精准监督提供强有力的技术支撑。

2.模型应用：

模型八：多维数据识别模型（在违规占用耕地中的应用）

模型描述：该模型基于大数据驱动的多维分析方法，融合地理信息、财务数据、项目招投标数据、票据信息等多个维度，精准识别高标准农田建设项目中的违规违纪问题。通过地块影像比对、资金流向分析、合同与采购数据匹配等技术手段，模型能够揭示虚报面积、影子公司利益输送、偷工减料、工程造假等问题，为涉农资金监督提供数据支持。

模型说明：在乡村振兴和耕地保护政策实施过程中，部分人员利用职权，通过数据造假、违规招投标、财务造假等方式，套取财政资金。模型分析发现，10余个县（市、区）疑似虚报高标准农田面积10万亩，涉及资金1亿余元。例如，某县申报农田建设5.6万亩，但影像数据比对显示实际符合标准的仅5万亩，相差6000亩，涉及资金800万余元。

进一步分析票据、招投标和财务数据，发现公职人员以权谋私、违规发包项目、隐性利益输送、工程偷工减料等问题。例如，某扶贫办主任利用职权帮助其妻子公司承揽10余个项目，涉及金额500余万元，另有部分企业票据采购金额与工程量严重不符，疑似“偷工减料”或套取资金。

本次分析表明，多维分析模型能够突破传统监督的局限，精准发现农业项目中的腐败模式，有效提升涉农资金的监管效能。建议加强地理信息分析与财政数据共享，建立实时预警与动态监管机制，确保涉农资金精准使用，推动乡村振兴政策落到实处。

模型九：语音多维分析模型（在语音自动识别与情感分析中的应用）

模型描述：该模型基于Whisper开源语音识别技术与情感分析算法，用于信访数据处理和办案过程监管。在智慧信访工作中，Whisper模型能够精准转录信访电话内容，避免人工转录的疏漏与延迟，提高信访工作的响应速度和处理效率。在办案过程监督中，结合情感分析技术，模型可实时识别谈话内容中的情绪偏差，自动标记可能存在的威胁性、情绪化执法或不规范行为，确保依规依纪依法安全文明办案。

模型说明：在信访工作中，模型支持多语言、多方言的语音转录，精准转换来电者诉求文本，为案件办理提供可靠数据支撑。在办案监督方面，模型对办案人员与涉案对象的对话进行实时情感监测，自动分析语言的情绪倾向，如愤怒、焦虑或不公正语气。当系统检测到大声训斥、辱骂、威胁性语言等异常行为时，便会自动触发告警，并抓取10秒音频片段进行智能比对，提醒监督人员及时干预，防止过激言论或违规谈话行为的发生。

本模型的应用，使信访工作更加高效、智能，同时强化了办案过程的规范化监督，确保整个执纪执法过程符合依规依纪依法、安全文明办案要求，为智慧信访和纪检监察工作提供强有力的技术支撑。

第六层级：人工智能模型

1.模型理论：人工智能模型的核心理论基础来自于大语言模型技术和自然语言处理（NLP）技术。大语言模型通过深度学习技术，理解和生成自然语言文本。与传统的数据分析方法相比，大语言模型在文本分析、情感分析、关键词提取等方面具有强大的能力，能够自动识别出潜在的违规行为或腐败现象。GPT是当前最先进的大语言模型之一。它们通过大量文本数据的预训练来生成和理解自然语言文本。在纪检监察工作中，GPT模型能够自动地从大量的文本数据中识别出潜在的腐败行为和违规违纪问题，如相关数据、会议记录、政策文件、社交媒体内容等。

当前，大家都在热议DeepSeek，作为自主创新的先进算法平台，正以智能化、精准化优势重构各领域工作范式，在千亿参数规模下展现出与GPT-o1相当的推理能力，显著降低训练成本，走出了一条差异化技术路径，实现了国产大模型的突围。其中重要的是，DeepSeek-R1还可以免费使用，而且是开源的，值得我们在今后的纪检监察工作中深入研究。

2.模型应用：

模型十：纪检智语模型（在人工智能中的应用）

模型描述：纪检智语是基于DeepSeek-R1（671B参数规模）训练的大语言模型，专门应用于纪检监察工作，具备案件筛查、政策解读、数据智能化分析等能力。该模型能够深度理解纪检领域的文本信息，自动解析信访材料、举报线索、法规政策等，实现智能化监督与辅助决策。

模型说明：纪检智语在案件筛查方面，能够快速分析举报线索、情况报告等，筛选潜在违规行为，并按照类型、严重性进行智能分类，优化案件处理流程。在政策解读领域，模型能精准匹配纪检法规与案件处理需求，自动推送相关政策解读，确保工作依规依纪依法。在数据智能化分析方面，纪检智语可接入举报信息、调查报告、财务数据、通讯记录等，对非结构化文本数据进行自动解析，提取涉案人员、违规行为、时间、地点等关键要素，并通过智能算法识别异常交易、财务漏洞，提升审查调查的精准度和效率。

纪检智语的落地应用，使纪检监察工作迈向智能化、精准化、高效化，提升线索筛查、法规适配和数据分析能力，为新时代纪检监察提供强有力的科技支撑。

综上所述，六层模型可以从三个维度看，一是从发展历程的维度看，六层模型的构建是伴随着数学和计算机技术发展逐渐总结的理论和经验，沿着时间轴从简单到复杂逐步演进，体现了监督和审查调查技术从问题发现到深度挖掘的系统化和智能化过程。最初的模型设计通过规则比对和简单算法发现明显的表面问题，如数据异常或违规记录，随着工作的进一步深化，我们引入数理规律分析和智能算法，逐渐具备了发现复杂问题的能力。最终，通过深度学习、多模态分析、自然语言处理等高级技术，模型能够深入揭示问题背后的深层次原因，精准锁定新型腐败和隐性腐败的复杂行为模式，实现了监督和审查调查能力质的飞跃。

二是从业务工作的维度看，六层模型覆盖了从村干部到乡科级、县处级再到厅局级等多个干部层级，实现了监督工作从普通党员、监察对象到关键少数乃至一把手的全面覆盖。通过数据分析模型的合理适配，不仅能精准发现基层公职人员违规违纪违法行为，还能够逐步深入到更高层级，揭示深层次权力滥用和腐败行为的模式和特征。

三是从技术实现的维度看，六层模型以数据、资源、算法和Python语句为核心组件，每一层模型都体现了面向对象设计的思想，通过封装体现了结构清晰、功能明确、易于使用的特点。这种设计理念大大降低了使用门槛，方便纪检监察干部更高效地进行问题筛查与线索挖掘。同时，通过持续的模型优化与迭代升级，监督从被动响应向主动预警转变，不仅提升了问题发现的效率，还增强了工作的智能化水平。

我们运用六层监督模型理论，建成了“纪检智通”人工智能大数据分析平台，目前该平台已在省、市、县三级纪检监察机关，部分省纪委监委派驻纪检监察组投入使用，取得良好的效果。接下来对平台核心功能进行详细介绍。

四、核心亮点功能

①新模式：一站式数据分析工具

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全周期数据分析流程的自动化分析，能够在同一平台内实现从数据处理、数据清洗、数据分析、数据建模到数据展示与整合的全流程管理，确保高效、精准地进行数据处理和决策支持。

可以整合多种数据源,数据库参考构架模型为各种数据场景提供支持。

 

 

纪检智通涵盖整个数据分析生命周期，从数据收集到模型构建、评估再到报告生成。以下是纪检智通在数据分析生命周期中的主要功能：

数据收集：纪检智通可以连接多种数据源，包括数据库、Excel、文本文件、Web服务等，以便收集数据，确保能够全面获取监督相关数据。

数据清洗：纪检智通提供了一系列的数据转换和清洗工具，例如删除缺失值、去重、标准化等，帮助用户高效地处理和准备数据，确保数据质量。

数据探索：纪检智通支持多种数据可视化和交互式探索方法，例如直方图、散点图、箱形图等，帮助用户深入分析数据，发现潜在问题。

特征工程：纪检智通提供特征选择、变换和降维方法，例如主成分分析、线性判别分析等，帮助用户提取对监督和反腐工作有价值的特征。

模型构建：纪检智通支持多种机器学习算法和工具，如决策树、支持向量机、神经网络等，帮助用户建立有效的预测和分析模型，识别腐败风险和其他不正之风。

模型评估：纪检智通提供一系列模型评估工具，例如混淆矩阵、ROC曲线、精度、召回率等，帮助用户评估模型的性能，确保模型的准确性和有效性。

模型部署：纪检智通支持将训练好的模型导出成可部署的应用程序或Web服务，方便在实际监督工作中进行应用。

报告生成：纪检智通可以生成多种类型的报告，例如HTML、PDF、Excel等，以展示数据分析结果和发现，帮助纪检监察干部及时决策和采取行动。

纪检智通提供了完整的数据分析生命周期工具，帮助纪检监察干部从数据收集到模型构建、评估再到报告生成的整个过程，提高监督效率，强化反腐败工作。

②敏捷化：敏捷易用可视化，安全可信

纪检智通作为一款面向纪检监察干部的数据与业务建模工具，提供了敏捷、易用的可视化分析功能，并确保数据分析过程的安全性和可信度。通过拖拽的方式，纪检智通使得数据分析和建模变得更加直观、便捷且易于理解。具体来说，纪检智通提供以下自助可视化数据建模的功能：

 

可视化界面：纪检智通提供图形化界面，用户可以通过简单的拖拽节点、连接节点来创建工作流程，无需编写代码，降低了使用门槛，使纪检监察干部能够快速上手并构建复杂的数据分析模型。

节点库：纪检智通拥有丰富的节点库，涵盖了数据处理、数据挖掘、机器学习、统计分析、文本分析等多个领域，支持从数据清洗到腐败识别、风险评估等多个数据分析任务，帮助纪检监察干部深入分析相关数据。

可重复性：纪检智通确保数据建模和分析过程的可重复性。可以记录、保存并分享他们的工作流程，确保数据分析的准确性和可靠性，便于后续检查与复现分析结果，强化监督透明度。

自动化：纪检智通提供了自动化的数据处理和建模功能，大大节省了用户的时间和精力。自动化流程不仅提升了分析效率，还能够提高处理数据的速度和精度，快速响应反腐和监督需求。

效率工具：纪检智通提供快捷工具和功能，帮助用户更高效地完成数据分析任务。通过智能化功能，纪检智通助力纪检监察干部优化工作流程、快速发现问题，提升工作效能。

纪检智通作为一款自助可视化数据建模工具，具备敏捷、易用、自动化和高效等特点，使数据分析工作更加便捷、准确且高效。纪检监察干部通过图形化界面和丰富的节点库可以轻松构建数据分析流程，并确保结果的可重复性和可靠性，进一步提高监督工作的智能化水平。

③模块化：可以封装和共享业务模型

纪检智通不仅支持自助可视化数据建模，还支持用户将自己设计的业务处理流封装成可复用组件，并共享给其他用户使用。这些封装的组件，称为节点，能够进一步提升工作流的效率和灵活性。

   可视化封装与共享：纪检智通允许用户将一系列数据分析操作封装成一个节点（组件）。这些组件可以通过可视化方式创建和编辑，并可以被轻松添加到工作流程中，以实现数据分析自动化。封装的节点不仅增强了工作流程的灵活性，还能在不同的监督场景下反复使用。

加密与授权管理：为了确保敏感信息的安全性，纪检智通的封装组件支持密码加密功能。用户在使用这些封装组件时，需要提供密码才能解密其中的敏感信息或执行需要授权的操作。此加密功能在以下场景中特别有用：

数据隐私保护：封装的组件中可能包含敏感数据，如数据库连接密码、API密钥等。为了避免敏感信息的泄露，纪检智通支持对这些数据进行加密处理，确保数据隐私安全。

授权管理：某些封装组件可能需要执行特定操作，例如从外部平台获取数据或定时执行任务。通过加密和设置密码，纪检智通实现了更精细的授权管理，确保只有授权用户才能执行这些操作。

纪检智通通过封装数据分析组件并加密敏感信息，不仅提高了数据分析过程的安全性，还增强了工作流程的灵活性和可重复使用性。纪检监察干部可以通过封装和共享组件，优化监督工作流程，提升效率，同时保障数据隐私和信息安全。

④一体化： 数据处理流内置AI组件

纪检智通在设计数据分析与处理流程时，采用了一体化的思路，将人工智能（AI）技术深度融合于数据分析流程中。通过内置AI组件，尤其是大语言模型（LLM）技术的引入，纪检智通不仅提升了数据处理效率，还增强了数据分析的智能化水平，使得纪检监察干部在处理监督数据时能够更加精准、高效。

    AI驱动的数据处理流：纪检智通将AI技术嵌入到数据处理流的各个环节，从数据清洗、特征提取到建模分析等，都可通过AI自动化完成。内置的AI算法能够根据监督工作中常见的场景和需求，自动选择合适的分析方法并处理数据，极大地减轻了用户的手动操作负担，提升了数据处理的效率和智能化水平。

智能化的数据清洗：数据清洗是监督数据分析中的重要环节，传统的数据清洗往往需要大量的人工干预，而纪检智通的AI组件可以自动识别和处理缺失数据、异常值、重复数据等问题。通过机器学习模型，纪检智通能够不断优化数据清洗策略，提高数据质量，为后续的分析提供准确可靠的基础。

自动化特征提取与选择：纪检智通的AI组件能够智能地从海量数据中提取出关键特征，并根据特征之间的相关性自动选择最具预测性的特征。这一过程不仅节省了人工选取特征的时间，还提高了分析模型的准确性，为腐败风险识别、问题预警等提供了更加精准的数据支持。

纪检智通通过一体化的数据处理流和内置AI、大语言模型组件，为纪检监察干部提供了一个全方位的数据分析平台。AI技术自动化的数据处理、智能化的文本分析、大语言模型的深度理解能力，帮助纪检监察干部从海量数据中提取有价值的信息、识别潜在问题，并提前做出精准的决策。

五、案例说明

死亡人口领取农村离任“两委”主干生活补贴模型构建步骤：

第1步，配置数据库，填写用户名、密码、IP地址。

 

 

 

 

 

第2步，选择数据表并读取数据。

 

 

 

第3步，根据关联字段，把多个数据表合并成新的数据表。

 

 

 

第4步，在新的数据表中，筛选出需要展示的字段。

 

 

 

第5步，把英文字段映射成中文字段。

 

 

第6步，按照资金项目分组并挑选要分析的资金项目。

 

 

第7步，选择并读取死亡人口数据。

 

 

 

第8步，调整死亡日期格式。

 

 

 

第9步，根据政策文件、补贴发放对象、发放标准等条件，进行关联碰撞分析。

 

 

 

第10步，条件限制，判断死亡日期和补贴发放日期，生成预警数据。

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