莫回这天晚上有个约会，他看看时间还早，先看了一会代码才出门，等出了门他才想起来今天限号，只好把车再停回去，在街上拦了一辆出租。≧≥≧
“师傅，田洋街一品惠，帮忙找个不太堵的路。”
“如果想走不堵的路，那稍微绕点没事吧？”的哥师傅怕绕路他不干，转头确认了一句。
“嗯，绕点没事，也比堵在路上强。”
“好嘞，有您这句话就成。”师傅爽利的来了一嗓子。
莫回感觉这个师傅有些面熟，好像在哪见过，仔细想了想，突然想起来，这个师傅不就是当初去证券公司开户时，一起聊了好久的那个个体户的哥嘛。
“师傅，您又来帮司机开车了？”
“呦，您认识我？”
“嗯，我们以前聊过一个多小时。”
“嘿，那抱歉啊，我这每天见的人实在太多，真是没想起来。”
“没事，没事，您最近怎么又来开车了，不炒股了？”
“嗨！别提了，这次亏大了，我不是弄的融资融券嘛，赶上暴跌的时候，整整亏了2oo多万进去。”
“这么多~~~”
“可不是嘛，刚开始第一次被强平，我还挺不服气，就又补仓进去了，后来连续被强平了三次，再也不敢玩了，赶紧清仓撤出来了。”
“不过您这还好，只要有这个出租车牌照在，亏的这些早晚都能挣出来。”
“说是这么说，这亏了钱真心疼啊，本来琢磨着自己是老手了，没想到还是给搁里面了。”
“那要是没有融资融券，您能估计还能亏吗？”
“不好说，没准还是得亏，当初大势就没看准，都觉着能上1万点呢，这大方向就错了，有没有融资融券没有太大区别，不过如果没有的话，我肯定不会亏这么多就是了。小伙子你也炒股？”
“嗯，我也炒股，也亏了不少钱，后来撤出来不做了。”
“是，能撤出来的都比较有自制力，有人在这次暴跌里亏惨了。”
“您朋友？”
“也不是吧，就是个街坊，平时说话不多，他这次炒股也开了融资融券业务，刚开始赚了，赚了不少钱，后来暴跌就开始赔，强平了好几次，把赚的那些都赔进去了，本金也蚀光了，后来丫不服气，把房子给抵押了，贷出来一千多万，全给投进去了。”
“全陪了？”
“可不是！全赔了，所有房产全赔进去了，还欠了一屁股债。”
“~~~真够惨的。”
“哎~~~是够惨的，后来他老婆跟他离婚了，然后自己想不开，也是被债主逼的，就跳楼了~~~”
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很多事情都是阴差阳错，或者说机缘巧合，虽然一个是正向一个是负向，但其实说的都是一回事。偶然因素在必然的世界里，起着举足轻重的作用，它往往会左右或者影响事情的实际走向。
人们常常感叹世事无常，其实就是对这种偶因素乱入的一种无可奈何，当其被披上一层神秘主义的外衣，就会变成‘人在做，天在看，报应不爽，天道好还。’寄希望于那未知的大手，来做正义的法官。
不过人们恐怕很难意识到，先不说这个所谓的未知的大手是否存在，就算它真的存在，可以想见，能够成为天道的家伙，肯定跟人类不是一个物种，就算它曾经是，现在肯定也不是了。人的正义和天道的正义是一回事？
有一点是非常容易理解的，猪的正义一定与人的正义不同，在某猪的眼里，那个抢饲料，上母猪，抢它睡觉地方的家伙一定是个十恶不赦的恶棍，但是在屠夫眼里，它们都是猪肉~~~
世事无常或者机缘巧合这事无时无刻不在生，比如对轨迹1.o来说，它本来是为邓雪准备的，是为了改善邓雪生存状态，对莫回自己的行为做些弥补而研的。结果还没等用到邓雪身上，先用到了市场营销上，帮助别克创造了一个市场奇迹。
而紧跟在后面的是8个亿的财富以及一个全球性大公司的诞生，这时候轨迹1.o已经完全偏离了它最初的设计目标，好像是无心插柳一样，谁又能想到这个也许是雷锋1.o的家伙变成了市场营销领域的级杀手。
现在轨迹1.o经过数以百万计的消费者验证，已经用强的市场回馈证明了自己的有效性，同时也借机会获得了庞大的个人行为影响案例，在影响个人行为上积累足够庞大的基础数据库。
现在天网在上帝之手内部再次立项，又为莫回带来的公共视频监控的数据接口和公众网络平台数据接口。
上帝之手是个纯研型公司，两千多员工几乎全部是研人员，在桑达尔·皮查伊的运作之下，上帝之手不断地重组变化着，各个部门不断做着微调，当天网项目全面启动之后，这种变化更为剧烈，上帝之手就像是一个变形虫一样，迅变成适合天网研的全新组织结构。
莫回作为ceo虽然有点类似于甩手大掌柜，日常管理全部丢给桑达尔·皮查伊来处理，但是整个公司大的动作方向，大的项目谈判，以及主要的经营数据他还是每天都能看到相应的汇报文件的。
这天莫回惊奇的现，上帝之手和京都市警察局签订了一个软件销售合同，这让他感觉非常惊奇，这是个事他没什么印象，也不知道什么时候生的。
莫回在oa系统上点开文件，结果现，这是一个名为“犯罪数据分析和趋势预测系统”的软件定制开合同，现在软件已经交货验收。
犯罪数据分析和趋势预测系统？
莫回好奇的点开软件介绍，结果现这是一款犯罪类大数据的分析软件，大致原理很容易理解，就是将京都近2o年所有的犯罪数据全部导入进来，作为数据源进行深加工，在其中寻找规律和趋势。
犯罪也能预测？
莫回有点奇怪，虽然他自己就是玩大数据起家的，但是他对犯罪这个领域基本没有太多经验，所以他对于这个领域大数据是否能够起作用也不太敢确定。
莫回找到这个软件的验收报告，在报告里给出了检验数据，按照京都市警察局的验收实测，使用这个系统之后，犯罪率平均下降了15%，报警电话数量下降了3o%，很多案件都是现场抓获。警员按照系统提示，在某段时间加强某个区域的巡逻，准确了抓获了正在进行犯罪得罪犯。
真行啊！
大数据居然能够预测犯罪！
看到这里，莫回来了兴趣，他想了想，调出这个系统的产品需求书，开始认真研究这个系统的设计思想。
经过几天的研究，莫回现，这个系统的设计思想比较有意思，先将犯罪行为进行分类，比如分成入室盗窃案、诈骗案、盗窃案、抢劫案、强奸案等等类型。
然后根据每种犯罪得类型进行进一步分析，比如入室盗窃案又分偶和惯犯，其中还有团伙和单人犯罪，然后根据既有的犯罪历史数据进行分析，寻找其中的共性特点，比如某个地段属于高地段，某个地段生概率非常小；比如这些盗窃案存在时间特征，一般年前、节前高，夜晚高，等等。
这些规律被找出来之后，开始将既往犯罪数据以时间、地点、人数、类型的参数输入地图中，在地图中进行综合分析。
通过各种算法寻找各关键参数之间的潜在规律之外，整个京都在地图上被划分成数以万计的单元空间，每个空间可能只代表一栋楼，一个院落，一座商场、一个小区之类的。
然后这些空间单元开始被赋值，既往的犯罪数据按照时间线在地图上打点，随着时间的推移，随着既往犯罪数据开始打点，整个京都内部十几万个单元的赋值开始变化。
赋的这个值其实就是该单元内，犯罪行为生的概率值，这个值随时都处在变化过程中，并且时刻受到周围其他相邻单元的影响。
当既往犯罪数据随着时间轴的前进，逐步落点在地图上之后，每个单元的犯罪概率值在不断变化的同时，也开始不断的修正。
当整个2o年的时间轴全部演进完成，某个单元即时的犯罪概率与时间、与周边单元犯罪生、与犯罪类型等等之间的关系，就通过大数据算法被找出了各种潜在的规律。
这些规律被重新带入到计算方法中，更新犯罪概率的算法，让它与既往数据达到最佳的吻合，到了这时候，整个系统基本就调整完成。
它就可以开始预测将要生的犯罪了，并且它还将根据最新的犯罪数据随时进行微调，始终保持最佳的预测状态。
