基于Python的铁路旅财数据挖掘与分析

郑涵之 叶燊 王晓凯

摘要：铁路旅财案件的现场痕迹易被破坏，嫌疑人作案时空具有一定选择性，通过分析旅客乘车数据，可以从大量乘客中找出有作案嫌疑的乘客。运用Python语言编写算法，服务于一线铁路民警，减少重复性人工操作，节约警力。

关键词：铁路;旅财案件;Python

中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2020）05-0033-02

0引言

旅客运输是铁路运输生产的重要方面，铁路车站是一个将自四面八方的旅客高度聚集的、流动的公共场所。旅财案件，即旅客财物被盗案件，也是铁路区域内的多发性案件。所谓的铁路旅财案件就是指在铁路上实施的侵犯旅客财产的犯罪行为，即列车上行窃即可称为旅财案件。犯罪主体具有多样性，犯罪分子作案一般都有个对作案环境和目标的熟悉情况有所了解。这不仅是犯罪分子作案的预备、对作案目标的选择问题，也是其犯罪心理安全的需要。所以，犯罪分子的作案活动要么选择自己熟悉的环境，要么事先进行踩点、预谋。铁路站车是一个特殊的地域和社会环境，这里面的环境格局、设施设备、人员岗位、生产作业流程、旅客旅行过程以及警察的勤务活动等都有一定的规范性和特殊性。

虽然火车票实名制的实施为破获侵财案件提供了一些便利，公安机关可以根据购票人信息顺藤摸瓜，查找作案人，但一些车站并未严格实行实名制检票，从而为不法分子提供了可乘之机，他们或用虚假身份证购票，或用他人身份证购票，为案件侦破带来了重重障碍。……