公安警務云腦系統是從公安業務場景出發，利用大數據、機器學習、深度挖掘等技術，構建人員畫像庫，并基于人員畫像庫、各種模型進行實戰應用，以解決公安行業實際業務問題，目的是提前預防犯罪情況的發生，提高破案的效率，降低民警的工作強度，全方位掌控不穩定因素等。
智能檢索：
將公安信息資源數據分為人員、案事件、車輛、物品、行業、軌跡、社會數據等七大類，實現對數據的智能全文檢索，并能進行一鍵綜合檢索。檢索結果實現數據的多層次關聯，形成人員檔案。
萬能分析：
數據宏觀分析對系統的數據總體情況、數據實時情況、系統使用情況、重點人員本地活動情況、本地案件情況、本地警情情況、本地卡口動態、視頻動態、旅館動態、網吧動態等，利用大屏技術實時展示，直觀的展示公安最關注的信息進行實時分析展示。
深度挖掘：
批量查詢批量比對將民警通過實戰掌握的數據與系統的數據相結合，通過數據之間的碰撞比對分析，獲得民警想要的結果，避免了數據多的情況下逐一排查造成的時間與精力的浪費。
重合度分析通過對同戶、同住宿、同網吧、同鄰居等多種常用業務模型，實現對人員關系網絡的刻畫，為民警提供清晰的關系網絡圈，方便民警從中獲取相關線索。
多同關聯分析將同戶、同住宿、同網吧、同車違章、通訊錄關聯、同乘車、同航班等多種常用業務模型進行更深層的擴展，每種業務模型又可以組合多種技戰法，民警可以通過自己的需求自由組合技戰法，實現各個警種的需求。
軌跡云圖分析實現在時間維度上對多個人員的軌跡進行分析，通過對海量軌跡信息的分析比對，從中找到這些人的軌跡重合點。
案件串并實現對案件的相似串并管理，在案件線索少的情況下，通過對案件的一些特征進行相似度分析，從中找到與其相似的案件，并通過串并管理實現對案件信息的擴充。
高危人員分析：通過對人員的分析打標簽后，針對有高危人員的標簽進行篩選、聚類，可以得出一批某個特征高度相似的高危人員，然后再進行群體的軌跡、發案等進行分析，實現對高危群體人員的行為進行分析個預測。
人員安全系數分析：應用以信息資源服務平臺匯集的數以億計條數據作為數據基礎，應用機器學習等大數據技術，提煉危險人員業務特征數據項，學習已掌握的危險人員數據，提出人員刻畫六維模型，即從身份特質、行為偏好、關系網絡、不良記錄、時空軌跡、經濟狀況六個維度描述和刻畫一個人，每一個維度上有包含了大量具體特征，在此基礎上，構建形成危險人員標簽體系和人員安全系數綜合計算模型，通過大數據分析處理時限對千萬級目標群體的人員危概率計算。
犯罪預測模型：應用利用大數據技術，自動抽取警綜平臺內案事件、人口、地理、軌跡等數據進行智能建模分析，預測當天轄區案件的高發區域及發案概率，把需要重點防控的區域以簡單扼要的圖形界面直觀地凸顯出來，科學引導一線巡防。
關聯分析：用于在大量雜亂無章的數據中尋找有價值數據間的相關關系。
人員行為預測：通過對人員歷史軌跡包括住宿信息、鐵路、民航、卡口、上網等，活躍軌跡信息包括最近通話、最近乘車、最近車輛過卡口信息等等，以及人員的職業、籍貫、婚姻、前科等人員基本屬性，進行總結分析，構建模型，找出人員的活動規律，預測人員行為，為民警掌控目標人員的活動軌跡提供科學的數據支撐。
車輛涉案嫌疑預測：通過對車輛軌跡、對應的車主畫像等進行綜合分析，找到涉案嫌疑車輛，同時找出嫌疑人員。
系統以警用業務為基礎，兼顧數據安全，采用先進穩定的大數據技術，構建貼近實戰、服務全警的警用信息系統，最終達到智慧警務目標。 系統目前已與公安部門緊密合作，搜集民警最真實的技戰法需求，系統功能持續增加完善，逐步提高系統的智能化，通過對警用實戰經驗模型化，進一步將實現實戰經驗提取、結合、創新，實現警用業務特色應用的創新，為智能化警務提供服務，為新時期大數據時代的民警工作效率提高貢獻力量。
