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内容导航：1、采集手机信息会读取哪些内容2、数据分析经典案例——智能手机的数据采集和分析1、采集手机信息会读取哪些内容
采集手机信息会读取所有软件信息，图片，通话聊天短信，地理位置信息等。警察进行手机卡采集，是公安机关按照标准化信息采集的相关规定，进行采集等正常警务工作需要，不会对被采集者今后工作与生活造成影响。配合公安机关调查，采集相关信息是公民应尽的义务。
警察对你手机里的信息进行采集，是属于民警在进行信息采集工作，公安机关信息采集的主要目的是提高其基础信息化建设，充分发挥基础信息在反恐维稳、打击犯罪、重大安保、治安管理、服务群众等方面的支撑作用，提高动态化、信息化条件下公安机关驾驭社会治安局势的能力和水平，通常在采集的时候有相关的通知。
根据《人民警察法》第二十五条（信息收集查阅和调取）人民警察因履行职责需要，按照国家有关规定，可以查阅、调取有关公民、法人和其他组织的相关信息，以及对公共场所、道路、网络公共空间通过技术监控方式收集信息。对获取的相关信息应当审慎保管和使用，不得用于与履行职责无关的事项。
2、数据分析经典案例——智能手机的数据采集和分析
背景介绍
用户行为模式识别技术是通过对用户的外在行为进行分析从而得到用户行为模式的过程，在人工智能、模式识别等领域有着广泛的应用前景。传统方式只能识别单人简单的行为模式，且大多只能进行离线识别，不能满足用户行为复杂性和实时性的需求。
早期的研究是可穿戴计算，将传感器穿戴在人体的固定位置进行人的行为和手势识别。2004年，MIT的媒体实验室利用人体五个位置携带的加速度计来识别日常生活中的20种常见行为。后来，美国高通公司考虑用户携带手机位置的多样性，融合加速度计、光传感器和多个其余传感器的数据进行人的行为和手机位置识别。
近年来，随着对模式识别理论研究的深入、传感器技术的发展以及智能手机的普及，基于手机运行数据的用户行为模式识别分析技术逐渐走入人们的视野。利用智能手机高度集成化的传感器，如加速度计、陀螺仪、磁力计、压力传感器、GPS等可以采集用户行为模式下多种数据信息。通过手机的定位数据对用户的行为偏好和活动规律进行数据挖掘，对社会软硬件设施建设及周边商家的销售策略提供了有意义的指导意见。判断用户行为模式的核心是模式识别算法，已有的研究使用的算法主要包括K最邻近（K-Nearest Neighbor, KNN）算法，支持向量机（Support Vector Machine, SVM）算法，决策树（Decision Trees）算法，隐马尔科夫模型（Hidden Markov Models, HMM）等。
用户行为模式识别
数据采集
移动端数据采集
本文研究主要基于采集手机运行数据并进行分析处理，手机主要使用数据列举如表所示：
手机常用使用数据
传感器的数据采集过程如下所示：
传感器的数据采集过程
采集结果可视化示例：
三轴加速度数据可视化
数据预处理
测量数据在其采集与传输过程中，由于环境干扰或人为因素有可能造成个别数据不切合实际或丢失，这种数据称为异常值。为了恢复数据的客观真实性以便将来得到更好的分析结果，有必要先对原始数据剔除异常值。
另外，无论是人工观测的数据还是由数据采集系统获取的数据，都不可避免叠加上“噪声”干扰，反映在曲线图形上就是一些“毛刺和尖峰”。为了提高数据的质量，去噪声干扰，必须对数据进行平滑处理。
数据预处理步骤
常用的数据预处理方法如下：
常用数据预处理方法
结果分析
用户可能具有运动、学习、饮食、购物等多种行为模式，此处以运动行为模式为例进行分析。
运动行为的定义与指标运动行为的定义和指标
运动数据分析在对数据进行分析之前，先对数据进行处理，剔除掉异常值，并对一些缺失数据进行补充，由于采集到的是X、Y、Z三个方向分别的加速度数据，为了增加手机相对人运动方向的鲁棒性，对三个方向的加速度按照公式进行合成，得到了合成加速度。
加速度合成公式
得到合成加速度的趋势图，并分成预备状态和跑步状态两段分析：
运动数据分析
运动行为分析指标运动行为指标分析
运动行为及频率分析运动行为及频率分析
运动指标分析1.运动时间评价
运动时间评价
2.运动频率评价
运动频率评价
3.综合评价
若时间和频率等级相同，则取该等级；若时间和频率等级不同，且只相差一个等级，以频率所在的等级为准；若相差两个等级及以上，将等级高的下降一级作为最终评价。
用户的行为模式分析是一个非常复杂的过程，文章并没有做全面的分析和使用复杂的方法，主要是以运动行为分析为例向大家展示了整个分析的过程，希望以后对大家在实际使用的过程中有一定的启示和抛砖引玉的作用。
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