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一、项目背景与意义
01
项目背景
随着烟草市场的持续发展,涉烟违法犯罪行为日益复杂隐蔽,对国家利益、消费者利益和市场经济秩序造成了严重损害。传统的烟草专卖监管手段已难以全面、精准地应对这一挑战。因此,本项目致力于利用数字化工具深入分析涉烟犯罪的内在规律和特征,构建一套科学高效的分析模型,以提升专卖部门的执法效率和精准度,为卷烟零售市场的健康有序发展提供坚实保障。
02
项目意义
1.提升执法效率。通过数字化分析模型,烟草专卖执法人员能够更快速地识别涉烟违法犯罪的嫌疑人和作案手段,提高监管效率。
2.精准打击犯罪。模型的应用将使烟草专卖部门能够更准确地锁定涉烟违法犯罪行为,实现精准打击,有效遏制涉烟犯罪活动。
3.推动数字化转型。本项目为专卖工作数字化转型注入了新动力,推动专卖监管模式的现代化升级,提升整体监管水平。
二、项目实施
项目实施将分为以下几个阶段进行:
01
案件数据收集与分类整理
1.数据收集。通过多种渠道全面搜集烟草历史涉烟违法案件和犯罪案件的数据,确保数据的广泛性和多样性。
2.数据分类。根据案件的性质、严重程度、典型程度等因素,对收集到的案件进行细致分类,并提取关键信息进行归类分析。
02
环节分析与关键特征要素识别
1.运输环节。分析运输过程中的伪装、隐匿和逃避监管的手段,揭示运输环节的内在复杂性和监管盲点。
2.销售环节。分析销售网络、渠道和市场动态,识别利用互联网和社交媒体进行隐蔽销售等关键特征。
3.生产环节。通过历史案件识别生产地点、人员籍贯、生产材料来源等关键特征,揭示生产环节的隐蔽性和组织化程度。
03
涉烟数字化分析模型构建
1.基础数据集构建。对历史案件数据进行深入挖掘和处理,形成模型构建所需的基础数据集。
2.模型和参数选择。采用逻辑回归模型分析关键因素,量化评估涉烟违法犯罪行为的风险。
04
模型应用与可视化展示
1.应用场景建立。利用低代码工具实现模型输出数据的可视化展示,包括涉烟违法犯罪的详细画像和分析结果。
2.性能优化。根据实际应用中的反馈,不断对模型进行性能优化,调整参数和算法,提高预测和识别的准确率。
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