随着近年来我国社会、经济的高速发展,人口流动范围与数量日益增大,社会结构越来越复杂,违法犯罪现象也随之呈上升趋势,严重扰乱人民群众的正常生活秩序,给社会环境带来不稳定因素。违法犯罪活动也随之发生日新月异的变化,跨区流动作案后快速逃逸案件的情况日益凸显,由于破案难度大,案件数量累积增多,危害涉及面不断扩大,已成为困扰人民群众和公安民警的“大事”。对违法犯罪案件数据进行有效的分析并获取其中有价值的关键信息,对于预防、控制和打击犯罪,减少人民群众财产损失及保证生命安全具有重大意义。为有效提高违法案件的破案率,有效打击犯罪分子嚣张气焰,最大限度保障广大人民群众的人身和财产安全,维护国家社会治安稳定,本文采用数据挖掘技术对历史违法犯罪案件的相关数据进行高效分析,并通过统计及规律性分析实现违法倾向性行为建模与预警等关键性问题研究。通过分析已掌握的违法犯罪案件中的数据关系,以及在分析中暴露的问题后,确定了可选择数据挖掘相关技术进行数据组织,以及分析技术与相关实施方案,具体实施过程包括了分析中数据源的选取,数据资源仓库的概念模型,逻辑与物理模型的设计等相关工作,并以此为基础设计和实现了违法犯罪案件数据仓库的整体框架。针对110接处警、派出所值班电话报案信息中,通过数据挖掘技术从发案信息中发现区域高发案件及某一类案件高发,从而得到某区域某一类案件高发案件信息。破案信息中依据作案手段及作案对象信息、人员籍贯、形成因素等进行多项组合分析,从而建立犯罪信息分析模型,预测城市高危犯罪区域。结合公安掌握的数据资源利用数据挖掘技术提供高危区域预警信息,实现对警力分布、警力安排提供依据,更好地为工作提供指向性;为预防和打击提供服务,具备防范功能,从而大大降低案发率,提高公安破案效率进而提高人民群众的满意度和安全感。