การวิเคราะห์ข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล ถูกนำไปใช้ในการสืบสวนคดีอาญา

การวิเคราะห์ ข้อมูลบุคคล กระบวนการแก้ปัญหาอาชญากรรมส่วนใหญ่ในระหว่างการสืบสวนคดีอาชญากรรม และ งานนิติวิทยาศาสตร์ไม่ใช่วิธีการที่ “รู้สึกไม่สบายใจ” ที่น่าตื่นเต้นและเกิดขึ้นเองในรายการโทรทัศน์ และ ภาพยนตร์ยอดนิยม การแก้ปัญหาอาชญากรรมที่แท้จริงเป็นกระบวนการที่พิถีพิถันในการตรวจสอบวิเคราะห์และศึกษาข้อมูลทั้งหมดนี้ทำได้ด้วยความช่วยเหลือของข้อมูลที่รวบรวมในภาคสนามในห้องทดลองและจากแหล่งข้อมูลออนไลน์ ข้อมูลการขุดและเตรียมไว้สำหรับการประมวลผลและการวิเคราะห์ช่วยให้ผู้ตรวจสอบทางนิติวิทยาศาสตร์และผู้สืบสวนอาชญากรรมอื่น ๆ สามารถค้นหารูปแบบและการเชื่อมต่อภายในชุดข้อมูลได้ซึ่งจะนำไปสู่จุดสุดยอดของข้อมูลที่สามารถนำมาประกอบเข้าด้วยกันได้ในที่สุด

การใช้ข้อมูลมีความสำคัญโดยเนื้อแท้ต่อการสืบสวนอาชญากรรมในทุกด้านโดยเฉพาะอย่างยิ่งทางนิติเวชซึ่งเป็นที่เก็บรักษาและศึกษาหลักฐาน วิทยาศาสตร์ของการตรวจสอบทางนิติวิทยาศาสตร์อาศัยอัลกอริธึมการขุดข้อมูลการพิสูจน์ตัวตนแบบดิจิทัลและการวิเคราะห์ข้อมูลและการเก็บรักษาหลักฐานผ่านการถ่ายภาพข้อมูล เทคนิคเหล่านี้ช่วยให้ผู้บังคับใช้กฎหมายรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับอาชญากรแก้ปัญหาอาชญากรรมและแสดงหลักฐานในศาล นอกจากนี้ยังขจัดความเป็นไปได้ที่จะเกิดข้อผิดพลาดของมนุษย์ที่เกี่ยวข้องกับเครื่องมือการสืบสวนด้วยตนเองที่อาจนำไปสู่ข้อสรุปที่ไม่ถูกต้อง

ความจำเป็นที่สำคัญของการขุดและการรวบรวมข้อมูลในการสืบสวนทางนิติวิทยาศาสตร์
กระบวนการสืบสวนอาชญากรรมส่วนใหญ่ดำเนินการผ่านการรวบรวมหลักฐานซึ่งเป็นไปไม่ได้หากไม่มีขั้นตอนการขุดข้อมูลที่ซับซ้อนซึ่งเป็นไปตามอัลกอริทึมทางคณิตศาสตร์ การรวมกันของการขุดและการรวบรวมข้อมูลซึ่งมักดำเนินการโดยเสมียนป้อนข้อมูลทางนิติวิทยาศาสตร์ที่ผ่านการฝึกอบรมเป็นสิ่งที่ช่วยให้นักนิติวิทยาศาสตร์และสมาชิกคนอื่น ๆ ของทีมนิติวิทยาศาสตร์สามารถค้นหาตัวอย่างของข้อมูลที่อาจกลายเป็นชิ้นส่วนที่หายไป ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการสืบสวนอาชญากรรมในภายหลัง ปริศนา.

เจ้าหน้าที่สืบสวนทางนิติวิทยาศาสตร์และเสมียนป้อนข้อมูลทางนิติวิทยาศาสตร์ใช้การขุดข้อมูลเพื่อเตรียมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ค้นหารูปแบบอาชญากรรมและศึกษาจิตใจของอาชญากรซึ่งจะช่วยให้หน่วยงานสืบสวนอาชญากรรมสามารถหาข้อสรุปที่ถูกต้องได้เร็วขึ้น ไม่มีวิธีการเดียวที่ใช้ในการสรุป แต่เป็นเครื่องมือและกระบวนการที่ใช้ข้อมูลหลายอย่างที่ให้ชุดข้อมูลที่สำคัญ:

อัลกอริทึมการขุดข้อมูล : ใช้วิธีการทางคณิตศาสตร์ขั้นสูงข้อมูลจะถูกขุดโดยใช้การดำเนินการแก้ปัญหาเช่นอัลกอริธึมการทำคลัสเตอร์อัลกอริธึมการขุดกฎการเชื่อมโยงและอัลกอริทึมการจำแนกประเภท สิ่งเหล่านี้ระบุรูปแบบและสถิติในข้อมูลและเน้นความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลซึ่งทั้งหมดนี้ช่วยให้นักนิติวิทยาศาสตร์ในการค้นหาหลักฐานที่ยากลำบาก
การรวบรวมภาพข้อมูล:กระบวนการนี้ใช้ภาพทางนิติวิทยาศาสตร์เพื่อรวบรวมและเก็บรักษาข้อมูลผ่านภาพถ่ายและภาพของฮาร์ดไดรฟ์จริงและหลักฐานสัมผัสอื่น ๆ ช่วยในการแสดงข้อมูลในลักษณะที่พิสูจน์ว่าหลักฐานไม่ได้ถูกดัดแปลงหรือแตะต้อง
การขุดหลักฐานดิจิทัล:ข้อมูลใด ๆ ที่ถูกส่งหรือจัดเก็บแบบดิจิทัลจะแสดงหลักฐานในรูปแบบของอีเมลการบันทึกวิดีโอประวัติเบราว์เซอร์แทร็ก GPS บันทึก ATM ไฟล์เสียง ฯลฯ เมื่อรวบรวมผ่านซอฟต์แวร์การขุดข้อมูลอิเล็กทรอนิกส์
การสอบสวนทางนิติวิทยาศาสตร์และวิทยาศาสตร์จะมีประโยชน์ในขั้นตอนการสืบสวนคดีอาชญากรรมในภายหลังเท่านั้นหากหลักฐานที่รวบรวมนั้นถูกต้องตามกฎหมายซึ่งไม่อาจโต้แย้งได้ซึ่งเป็นสาเหตุที่ทำให้เกิดความตึงเครียดในความเป็นจริงในวิธีการรวบรวม การทำเหมืองข้อมูลและการจัดเก็บมีข้อมูลเมตาซึ่งสามารถเปลี่ยนแปลงได้โดยไม่ได้ตั้งใจถ้าไม่จัดการในแฟชั่นตรวจสอบ forensically การรวบรวมข้อมูลและเทคนิคการขุดดังกล่าวข้างต้นให้ความถูกต้องในระดับนั้นเพื่อให้แน่ใจว่ากระบวนการสืบสวนมีความน่าเชื่อถือถูกต้องและไม่อยู่ภายใต้อิทธิพลของมนุษย์

การวิเคราะห์ทางนิติวิทยาศาสตร์และการตีความข้อมูลระหว่างการสอบสวนคดีอาญา การขุดการประมวลผล
เช่นเดียวกับการรวบรวมหลักฐานขึ้นอยู่กับอัลกอริธึมทางคณิตศาสตร์และวิธีการที่หนักหน่วงของซอฟต์แวร์ในการขุดและรวบรวมข้อมูลการวิเคราะห์และประมวลผลเพื่อตีความและการศึกษาขั้นสูงมีความจำเป็นต่อการสืบสวนอาชญากรรมและการปฏิบัติต่อหลักฐานที่อาจเกิดขึ้น การวิเคราะห์ทางนิติวิทยาศาสตร์ครอบคลุมการศึกษาและการตีความข้อมูลที่หลากหลายซึ่งส่วนใหญ่เกิดขึ้นในโลกไซเบอร์ดังที่ระบุไว้ด้านล่าง

เมื่อรวบรวมข้อมูลแล้วจะต้องได้รับการวิเคราะห์อย่างละเอียดและรอบคอบโดยผู้เชี่ยวชาญที่ได้รับการฝึกฝนในการค้นหารูปแบบและพิจารณาว่ารายละเอียดใดมีความสำคัญที่สุดในห่วงโซ่ของปัจจัยและสถานการณ์ที่นำไปสู่การก่ออาชญากรรมเพื่อเน้นเพียงด้านเดียวของอาชญากร เหตุการณ์. การใช้วิธีการทางตรรกะและทางสถิติในการวิเคราะห์ทางนิติวิทยาศาสตร์เป็นวิธีที่นักวิจัยทางนิติวิทยาศาสตร์สร้างขึ้นใหม่แสดงภาพประกอบและประเมินข้อมูลจนกว่าจะเปิดเผยความลึกลับของอาชญากรรมได้อย่างถูกต้อง

การวิเคราะห์ทางนิติวิทยาศาสตร์ดิจิทัล:การตรวจสอบแหล่งข้อมูลดิจิทัลนี้ช่วยในกระบวนการนำเสนอหลักฐานโดยอนุญาตให้ผู้ตรวจสอบทางนิติวิทยาศาสตร์ระบุเก็บรักษากู้คืนและวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้ซอฟต์แวร์ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการรวบรวมและประมวลผลข้อมูล การวิเคราะห์ ข้อมูลบุคคล
การวิเคราะห์ทางนิติวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์:การใช้เทคนิคการกู้คืนข้อมูลการวิเคราะห์ข้ามไดรฟ์และวิธีการอื่น ๆ เพื่อรับหลักฐานที่สามารถใช้ในการตีความข้อมูล ที่มีอยู่ในระบบคอมพิวเตอร์ในขณะที่ตรวจสอบให้แน่ใจว่า Intel ยังคงปลอดภัยสำหรับการใช้ในกระบวนการทางกฎหมาย
นิติวิทยาศาสตร์และการวิเคราะห์เครือข่าย : ใช้เพื่อจับภาพและวิเคราะห์การเกิดขึ้นของ เครือข่ายเพื่อวัตถุประสงค์ในการค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการโจมตีด้านความปลอดภัย ฮาร์ดดิสก์การเชื่อมต่อ TCP และบันทึกของไฟร์วอลล์ล้วนได้รับการวิเคราะห์ เพื่อหาหลักฐานผ่านโปรแกรมซอฟต์แวร์การดักจับข้อมูล
Web Forensics:แม้ว่าจะคล้ายกับ Digital Evidence Mining แต่เทคนิคนี้เกี่ยวข้องกับการสำรวจข้อมูลที่เชื่อมโยงกับอาชญากรรมที่อาจเกิดขึ้นโดยการศึกษาประวัติการเข้าชมของผู้ต้องสงสัยเว็บไซต์ที่เข้าชมบ่อยและข้อมูลอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง
ตัวอย่างของการวิเคราะห์ทางนิติวิทยาศาสตร์และการตีความข้อมูล เหล่านี้แสดงถึงเทคนิคที่มีอยู่บางส่วนที่แผนก สืบสวนอาชญากรรมใช้เพื่อทำความเข้าใจข้อมูลที่ได้มาจากหลักฐานที่รวบรวมระหว่างการขุดและรวบรวมข้อมูล

หลักฐานสรุปที่ได้มาจากข้อมูลฮาร์ด
นิติวิทยาศาสตร์นั้นขึ้นอยู่กับข้อมูลเพื่อสร้างความคิดเห็นสร้างความเชื่อมโยงและได้ข้อสรุปที่เป็นข้อเท็จจริงซึ่งช่วยเจ้าหน้าที่กฎหมาย ในการแก้ปัญหาอาชญากรรม และ นำอาชญากรเข้าสู่กระบวนการยุติธรรม อัลกอริธึมการขุดข้อมูลการรวบรวมภาพข้อมูลนิติวิทยาศาสตร์บนเว็บและอื่น ๆ เป็นพื้นที่ทั้งหมดของการสอบสวนทางนิติวิทยาศาสตร์ที่ค้นหาและใช้ข้อมูลในรูปแบบที่สร้างระบบที่ปลอดภัยตามวัตถุประสงค์และหลักฐานเพื่อให้หน่วยงานบังคับใช้กฎหมายของเราต้องพึ่งพา
ธุรกิจของคุณทำอะไรกับข้อมูลจำนวนมหาศาลที่รวบรวมทุกวัน การวิเคราะห์ข้อมูลนี้และการค้นพบข้อมูลที่สำคัญที่สุดไม่ใช่เรื่องง่ายเสมอไป แต่การจัดกลุ่มข้อมูลสามารถช่วยได้ ในบทความนี้ DataEntryOutsourced ให้ข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับกลยุทธ์การจัดการข้อมูลที่จำเป็นนี้

Clustering ใน Data Mining คืออะไร?
การใช้การจัดกลุ่มเกี่ยวข้องกับการวางข้อมูลลงในกลุ่มที่เกี่ยวข้องกันโดยทั่วไปจะไม่มีความรู้ล่วงหน้าเกี่ยวกับคำจำกัดความของกลุ่ม อัลกอริธึมการทำคลัสเตอร์การขุดข้อมูลจะกำหนดจุดข้อมูลให้กับกลุ่มต่างๆบางกลุ่มที่คล้ายกันและอื่น ๆ ที่ไม่เหมือนกัน

ธุรกิจสามารถใช้การจัดกลุ่มข้อมูลได้อย่างไร
การทำคลัสเตอร์สามารถช่วยให้ธุรกิจจัดการข้อมูลได้ดีขึ้น – การแบ่งส่วนรูปภาพการจัดกลุ่มหน้าเว็บการแบ่งส่วนตลาดและการดึงข้อมูลเป็นสี่ตัวอย่าง สำหรับธุรกิจค้าปลีกการจัดคลัสเตอร์ข้อมูลจะช่วยในเรื่องพฤติกรรมการจับจ่ายของลูกค้าแคมเปญการขายและการรักษาลูกค้า ในอุตสาหกรรมประกันภัยมีการใช้คลัสเตอร์เป็นประจำในการตรวจจับการฉ้อโกงการระบุปัจจัยเสี่ยงและความพยายามในการรักษาลูกค้า ในการธนาคารการทำคลัสเตอร์จะใช้สำหรับการแบ่งกลุ่มลูกค้าการให้คะแนนเครดิตและการวิเคราะห์ความสามารถในการทำกำไรของลูกค้า

วิวัฒนาการของข้อมูลและเทคโนโลยีนี้นำไปสู่การหยุดชะงักทางดิจิทัลในข้อมูลและกระบวนการวิเคราะห์รวมถึงการป้อนข้อมูล เทคโนโลยีอัจฉริยะเช่น Internet of Things (IoT), Artificial Intelligence (AI), Machine Learning, Smart Data และ Cloud Computing มีแอปพลิเคชันที่ปรับปรุงและเปลี่ยนแปลงข้อมูลและกระบวนการวิเคราะห์

เพื่อรองรับภูมิทัศน์ใหม่ที่ชาญฉลาดของเทคโนโลยีดิจิทัลอัจฉริยะวิธีการป้อนข้อมูลและกระบวนการได้รับการปรับเปลี่ยนรูปแบบปรับปรุงและส่งผลกระทบในรูปแบบเชิงบวกที่หลากหลาย สิ่งนี้ช่วยให้องค์กรสามารถใช้ประโยชน์จากรูปแบบการป้อนข้อมูลที่เร็วขึ้นประหยัดค่าใช้จ่ายและปลอดภัยซึ่งจะส่งผลต่อข้อมูลและการดำเนินการวิเคราะห์ทั้งหมดในทางกลับกัน

การป้อนข้อมูลและอนาคตทางการเงินของเรา

ความสัมพันธ์ระหว่างความเสี่ยงในการลงทุนและการจัดการข้อมูลควรอยู่ในระดับแนวหน้าของการวิเคราะห์ประสิทธิภาพของตลาดหุ้น ท้ายที่สุดหุ้นและหลักทรัพย์อื่น ๆ เกี่ยวข้องกับกระแสข้อมูลทางการเงินที่ไม่สิ้นสุดข้อผิดพลาดเกี่ยวกับการจัดการข้อมูลสามารถส่งผลให้เกิด “พายุสมบูรณ์แบบ” แห่งความสับสนและความสับสนวุ่นวายในสภาพแวดล้อมของตลาดที่มักจะเปลี่ยนแปลงภายในไม่กี่วินาทีหลังจากที่มีการเผยแพร่รายงานทางการเงิน

ผู้เชี่ยวชาญด้านเศรษฐกิจเช่นกองทุนการเงินระหว่างประเทศได้เลือกที่จะนำความสำคัญของการป้อนข้อมูลทางการเงินไปสู่ความสนใจของสาธารณชนในระดับแนวหน้าเพื่อหลีกเลี่ยงความผันผวนของตลาดที่เกิดขึ้นซ้ำ ๆ นับตั้งแต่ปี 2008 เป็นต้นมาตัวอย่างเช่น “การซื้อขายความถี่สูง” จะขึ้นอยู่กับ เกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างรวดเร็วโดยใช้อัลกอริธึมทางการเงิน – ถ้าข้อมูลผิดพลาดล่ะ?

ในการสร้างคลัสเตอร์หรือกลุ่มข้อมูลเหล่านี้มักใช้ข้อมูลเช่นเชื้อชาติที่อยู่อาศัยอาชีพอายุ และ รายได้ร่วมกับข้อมูลสำมะโนประชากร ข้อมูลการจัดกลุ่มสามารถใช้เพื่อ “แท็ก” ลูกค้าในฐานข้อมูลโดยรวม ในที่สุดผู้ใช้จะสามารถคาดการณ์ได้อย่างสังหรณ์ใจว่าคลัสเตอร์ต่างๆจะตอบสนองต่อข้อเสนอทางการตลาดอย่างไร

THAI-PDPA ให้คำปรึกษาและบริการปกป้องข้อมูลส่วนบุคคลตาม พ.ร.บ.ฯ แบบครบวงจร

ผู้ที่สนใจใช้บริการ Data Protection Services ของ THAI-PDPA สามารถติดต่อฝ่ายขายที่ดูแลคุณหรือฝ่ายการตลาดได้ที่เบอร์ 0-2860-6659 หรืออีเมล dcs@ko.in.th