智慧公安以大数据、云计算、人工智能、物联网和移动互联网技术为支撑，以“打、防、管、控”为目的，综合研判为核心，共享信息数据资源，融合业务功能，构建公安大数据建模平台，实现公安信息数字化、网络化和智能化。公安大数据建模平台，全面感知、综合分析、整合公安业务资源和社会化信息资源，提供高效的警务管理手段，拓展便民服务空间。

公安大数据建模依托大数据分析开展工作，是智慧公安的核心。公安大数据建模，将人工智能算法、数据挖掘方法、实战模型算法、机器学习应用于大数据分析，模拟人的智慧解决大量警务工作。大数据分析的功能可以根据每个中心职能分工进行功能性调整。

智慧公安的智慧体现在实战模型和人工智能算法、数据挖掘算法、机器学习算法，这些实战模型和先进的算法是智慧公安的大脑中枢。将民警总结积累的实战模型和算法应用于大数据平台，模拟出专业民警、技术民警的侦查办案思路，智慧公安的效能才能真正体现。人工智能和数据挖掘算法主要有K-means算法、朴素贝叶斯算法、分类算法、聚类算法、线性回归算法、最大期望算法、PageRank算法、AdaBoost算法、Apriori算法、SVM支持向量机等。通过算法使得智慧公安大数据平台不断自我学习、自我完善，变得越来越聪明、越来越智慧。

公安大数据建模是一个涉及多个步骤的过程，主要包括数据采集、数据预处理、特征选择、模型建模、模型评价。数据采集，需要收集有效的数据，并确保数据的准确性和完整性；数据预处理，通过数据转换、缺失数据处理等对数据进行处理，并进行数据清洗；特征选择，根据业务的需要进行特征筛选，提取符合业务需求的特征；模型建模，根据业务需求，从数据中提取重要特征，建立相应的模型进行预测或推断；模型评价，对模型的准确率、可靠性、完整性、准确性等指标进行测试、模拟和评估。

基于沃达德大数据平台，通过对海量数据采集、处理、存储、分析和数据挖掘，根据数据的特性，采用合适的可视化方式，将数据直观地展现出来，以帮助人们认识数据、理解数据，同时找出包含在海量数据中的规律或者信息，预测未来发展趋势，进行智能化决策分析，使得数据资产成为核心竞争力。