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在金融犯罪中，为了防止大额转账引起银行或者安全部门的注意，通常嫌疑人们会将大额转账拆分成多笔小额转账，通过多个银行网点进行，将转账记录隐藏在亿万条的普通转账记录中，让监察部门甚是头痛。那Esri是怎样利用时空大数据挖掘工具来实习对这些可疑数据的快速筛选的呢？
1小试牛刀
我们的主讲，Suzanne Foss女士首先展示了大数据工具对于十亿级别交易数据的简单统计分析，包括热点分析、聚合分析，根据行政区划的密度分析，计算的速度那是杠杠的。
2时空大数据分析
对于可疑的交易数据，以下图为例，在前后一个小时内分五次在五个金融网点向同一个地区同一个收款人转账且每次转账都接近1万美元。
如果想把这种异常的交易过程找出来，需要以每个交易点为中心分析临近的交易网点和交易时间，现在我们以一个点为中心以1公里为半径以该此交易时间前后一小时为交易时间范围可以找到5个收款人相同的交易过程。
我们需要对每条交易数据进行这个计算过程，那么除了所有交易数据需要进行亿万次的计算，一般的单台计算机是无法承受的，现在我们可以使用join feature这个大数据工具来计算。
选择需要关联的
属性值，以及需要关联的集群上的矢量数据。填写必要的信息，包括网点的距离半径，前后交易的时间间隔，收款人的属性字段，交易的总金额。
通过短短48分钟就运行完了数十亿条交易信息的异常值分析，得出异常交易的结果。
结果还可以根据交易时间进行动态的播放
大数据处理与可视化表达一气呵成，如此炫酷的大数据处理工具即将在明年发布的ArcGIS10.5中集成，敬请期待。
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