证据法数据分析是什么？
□与证据真实性分析只能作非真即假的定性判断相比，证据可信性分析可从多种维度进行质证，使事实认定者通过对证言品质的推论而形成证言可信程度的判断。
通常意义上的证据分析，是指在认定证据的基础上，结合存在的问题，对案件证据的证明力、客观性、合法性以及证据间的关联性等进行综合分析论证，从而得出所建立的证据体系是否完善、证据是否充分的结论。证据分析，在国外，较早意义上，是指使学生掌握实践中分析和整理证据、对事实争议进行证据推理的技能，包括侦查取证、事故调查、情报分析等职业技能。笔者主编的《证据科学论纲》一书也在此意义上提出探讨实践和认识活动中事实、证据和证明之一般关系及证据推理的共同规律。在此，主要从证据调查分析、证据推理分析和证据决策分析三个领域对证据分析进行解读。
证据调查分析的一般性与特殊性
证据调查分析，包括证据属性一般分析及侦查、监察、检察、审判活动中的证据特殊分析。其中，证据属性一般分析是侦查、监察、检察、审判环节证据调查通用的分析方法，又分为相关性分析、可采性分析和可信性分析三部分。
相关性是证据的根本属性，证据是信息，但并非所有信息都是证据。在信息爆炸的时代，相关性分析之所以重要，在于其能够发现有意义的信息。它包括两个方面：一是证明性分析，即分析信息是否有助于证明或反驳待证事实；二是实质性分析，即分析信息对要件事实是否有证明作用。证据必须使待证要件事实“更可能或更不可能”，才具有相关性。
可采性作为普通法概念，最初是指能否让陪审团听到或看到某个证据。若不能，则排除，即没有可采性。所以，可采性规则又称排除规则，包括传闻证据规则、品性证据规则等。美国证据法学家詹姆斯·塞耶认为，证据排除规则构成了证据法中的典型内容。目前，可采性的含义有了很大变化，因为在大量没有陪审团参与审理的案件中，法官既是法律适用者又是事实认定者。因此，可采性分析首先要看有无立法上的证据排除规则，如我国的非法证据排除规则，这也说明可采性的外延比合法性要宽得多；其次是法官可依据其自由裁量权，对不公正偏见等危险性实质上超过证明力的证据进行平衡检验并排除。在我国，《最高人民法院关于适用〈中华人民共和国刑事诉讼法〉的解释》第86条第3款规定，物证、书证的来源、收集程序有疑问，不能作出合理解释的，不得作为定案的根据，这也赋予法官一定的排除证据自由裁量权。可信性是证据值得相信的特性或可被相信的程度。它既可指证人证言值得被相信的特性和程度，又可指实物证据来源的可靠性。由于文件可以伪造、货币可以假冒、图像可以错误标记、血液样品可以混合，所以，证据并不必然具有可信性。例如，证人证言的可信性就涉及证人的感知能力、记忆能力、诚实性、叙述能力四种品质。与证据真实性分析只能作非真即假的定性判断相比，证据可信性分析可从多种维度进行质证，使事实认定者通过对证言品质的推论而形成证言可信程度的判断。对科学证据原理和方法之普遍接受性的质证和认证，也属于实物证据来源可靠性的分析。
证据推理分析的类型与方法
证据法的发展趋势，是从证据种类静态分析转向证明过程动态分析。目前的证据审查尚停留在证据种类审查即物证、书证、电子证据等如何审查阶段，这是一种传统的静态分析进路，我们应转向证据推理动态分析进路。就证据调查分析而言，可将其分为审前证据调查分析和审判证据调查分析。前者，包括侦查、监察、检察证据调查分析，律师取证调查分析，证据保管链条分析等；后者，是指审判中的举证、质证和认证。二者都需要运用证据推理方法，但前者以溯因推理为主，兼用归纳推理、准演绎推理等方法；后者以归纳推理为主，兼用溯因推理、准演绎推理等方法。
审前证据调查运用的溯因推理，又称设证推理，是从已知情况出发，通过提出、检验假设来认识其发生原因、情况的推理方式，溯因推理即“由果推因”。
一个证据对要件事实是否具有证明作用，或者说其与待证的要件事实有无相关性，不能由立法者预先设定一套证明力规则来套用，只能由事实认定者依据“逻辑和一般经验”作出判断。这决定了事实认定是一个归纳推理过程。
所谓归纳推理，是通过对个案中蕴含的共性因素的总结和提炼，得出关于共性的一般知识。从一个具体证据，一步步推断出实体法规定的要件事实，就是“从个别到一般”的归纳推理过程。作为经验知识的常识概括，与推理的每一环节相通，并为每一个推理步骤提供了正当理由。但是，“概括”对归纳推理而言，“必要却危险”。一是必要，即归纳推理离不开概括，需要用概括对证据进行解释，作出常识性推理；二是危险，因为在社会“知识库”中，从科学定律到直觉、成见、印象、谚语、推测或偏见等，不同概括有不同的可靠性等级。事实认定者依据可靠性程度不同的概括进行推论，就决定了其结论的盖然性。准演绎推理，是与归纳推理交替使用的证据推理方法，只具有演绎推理的外观。在准演绎推理中，大前提是通过其他归纳推理得出的概括，小前提是证据，结论是推断性事实。由于准演绎推理的大前提并未穷尽所有可能，并非全称判断，故不能像演绎推理那样得出必然的结论。其逻辑结构可以表述为：一般情况下，如果P则Q；P，所以Q。在归纳推理中，每一步推论都需要以概括为基础，才能继续下一步推论。在微观形式上，证据推理是一个个归纳推理套着一个个准演绎推理，因而是归纳推理与演绎推理交错进行、交叉运用的。
证据推理的目的是对待证事实作出最佳解释。最佳解释推论的一般结构可表示为：D数据集合（事实、观察等）；H解释D（如果H为真，则可以解释D）；并无其他假说能如H一样合理地解释D；因此，H（可能）为真。在上述公式中，H为假设。关于某一现象或数据集合，可能会有两种以上的解释，其中一种解释要比其他解释更好，称为最佳解释。最佳解释推论的两个步骤：第一步是产生解释。解释从推论中产生，实践中往往从归纳推理和溯因推理中产生解释，均以经验为基础。第二步是在各种可能的解释中选择最佳解释。根据诸如简单、似真、一致性、普遍性、能否解释更多的证据等标准，逐一排除不符合上述标准的解释，从而选出最佳解释。当然，最佳解释也会出现错误。因为在诉讼活动中，证据推理主体立场不同，会形成在其自身看来最佳的解释。事实认定者或法官应对双方的解释进行独立分析、比较，从中选择一种更好的解释，也可能综合两种解释进而形成第三种解释。
早在100多年前，美国学者威格摩尔就倡导司法证明的科学化，他尝试以图表的形式表现法律推理和逻辑证明过程。威格摩尔图示法通过对每个证据及其可能展开的推论进行分析，使支持某一主张的证据简化或形式化而容易处理，再对简化的观点或形式化模型进行综合分析。他提出一种塔式图示法，塔的顶端是案件的实体法要件，塔的底部是各种证据，并用不同符号表示。后来，美国学者安德森、英国学者特文宁等对威格摩尔图示法作了改良，进行了理论上的完善和修正。改良版图示法分为七步操作规程：第一步，立场澄清。通过对以下四个问题的回答来澄清：我是谁？我处在诉讼进程什么阶段？什么证据材料可用作分析？我打算做什么？立场总是四个因变量——时间、目标、可用于分析的材料和角色——的函数。律师必须从三种立场或角色来考察证据：一是委托人的立场和辩护人角色；二是对手的立场和角色；三是事实裁判者的立场和角色。第二步，简述潜在最终待证事实。第三步，简述潜在次终待证事实。第四步，简述案件暂时性理论。第五步，对可用数据的记录，即时序法：一是基于个别证人、个别文件或其他证据的时序；二是总时序。第六步，为产品做准备，包括图示法中的关键事项表或图示，或概要法中的概要。第七步，提炼和完成分析。威格摩尔图示法从宏观视角展现证据推理过程，有利于发现其中的不足，反映出制图者相信哪些主张，哪些推论的证明力不强，需要补强。改良后的图示法还可用来为人工智能法律系统模拟证据推理提供样板。
证据法数据分析是指运用数学、统计学、逻辑学等方法，对与案件有关的电子数据、文书数据、证人证言等各类证据进行系统的分析和评价，以判断证据的真实性、合法性、相关性和充分性，从而为司法决策提供科学依据的过程。
证据法数据分析的主要目的是为了更好地贯彻证据裁判原则，提高司法公正和效率。 证据法数据分析可以帮助检察机关和法院在案件审理中发现和解决以下问题：
- 证据是否真实？即是否存在伪造、篡改、误导等情况，影响了证据的客观性和可信度。
- 证据是否合法？即是否符合规定的程序和形式要求，没有侵犯当事人或者其他人的合法权益。
- 证据是否相关？即是否与案件事实有直接或者间接的联系，能否支持或者反驳某一事实或者推理。
- 证据是否充分？即是否能够构成完整且有说服力的证据体系，能否排除其他合理可能性。
为了进行有效的证据法数据分析，需要掌握一定的方法和思路。 常用的方法包括：
- 逻辑推理方法：运用演绎推理、归纳推理、类比推理等方式，根据已知事实和规则推出未知结论或者假设。
- 数量化方法：运用数学模型、统计技术、概率论等工具，对数量化或者可量化的数据进行计算和评估。
- 权重评价方法：运用信息价值 (IV) 和证据权重 (WOE) 等指标，对不同类型或者来源的证据进行比较和排序。
- 综合评估方法：综合运用上述各种方法，对多个方面或者层次的问题进行整体分析和论证。
~
聚类分析方法有什么好处
答：聚类分析：将个体（样品）或者对象（变量）按相似程度（距离远近）划分类别，使得同一类中的元素之间的相似性比其他类的元素的相似性更强。目的在于使类间元素的同质性最大化和类与类间元素的异质性最大化。其主要依据是聚到同一个数据集中的样本应该彼此相似，而属于不同组的样本应该足够不相似。常用...
什么是聚类分析?聚类算法有哪几种
答：定量的分类。随着人类科学技术的发展，对分类的要求越来越高，以致有时仅凭经验和专业知识 难以确切地进行分类，于是人们逐渐地把数学工具引用到了分类学中，形成了数值分类学，之后又 将多元分析的技术引入到数值分类学形成了聚类分析。聚类分析内容非常丰富，有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、...
常用的聚类方法有哪几种??
答：聚类分析的算法可以分为划分法、层次法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法。1、划分法，给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，K<N。2、层次法，这种方法对给定的数据集进行层次似的分解，直到某种条件满足为止。3、基于密度的方法，基于...
常用的统计分析方法总结(聚类分析、主成分分析、因子分析)
答：b. 定义：多个变量———少数综合因子（不存在的因子） c. 显在变量：原始变量X；潜在变量：因子F d. X=AF+e【公共因子+特殊因子】 e. 应用： 因子分析主要用于相关性很强的多指标数据的降维处理。 f. 通过研究原始变量相关矩阵内部 的依赖关系，把一些具有错综复杂关系的变量...
产业数据分析方法?
答：4、相关分析法 相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。相关分析法常用于，对总体中确实具有联系的标志进行分析，其主体是对总体中具有因果关系标志的分析。它能描述客观事物相互间关系密切程度并用适当的统计指标表示出来的过程。5、聚类分析法 聚类分析法是理想的...
聚类分析方法是什么?
答：聚类分析：将个体（样品）或者对象（变量）按相似程度（距离远近）划分类别，使得同一类中的元素之间的相似性比其他类的元素的相似性更强。目的在于使类间元素的同质性最大化和类与类间元素的异质性最大化。
判断聚类结果取舍的原则有_百度问一问
答：1.聚类分析的定义与用途 聚类分析(Cluster Analysis)是一种探索性的数据分析方法，根据指标/变量的数据结构特征，对数据进行分类，使得类别内部的差异尽可能的小，即同质性高，类别间的差异尽可能的大，即同质性低。2.聚类分析的方法 ①层次聚类法(Hierarchical)，也叫系统聚类法。既可处理分类变量，也可...
16种常用的数据分析方法汇总
答：1)减少分析变量个数 2)通过对变量间相关关系探测,将原始变量进行分类 十二、时间序列分析 动态数据处理的统计方法,研究随机数据序列所遵从的统计规律,以用于解决实际问题;时间序列通常由4种要素组成:趋势、季节变动、循环波动和不规则波动。 主要方法:移动平均滤波与指数平滑法、ARIMA横型、量ARIMA横型、ARIMAX模型、向...
数据挖掘的常用方法有哪些?
答：主要的优点是可以处理许多数据类型，同时可以并行处理各种数据;缺点是需要的参数太多，编码困难，一般计算量比较大。遗传算法常用于优化神经元网络，能够解决其他技术难以解决的问题。5、聚类分析法 聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，...
主成分分析法和聚类分析法的区别
答：主成分分析法在过程中产生新变量，而聚类分析法在过程中没有产生新变量。主成分分析法：一种数学变换的方法, 它把给定的一组相关变量通过线性变换转成另一组不相关的变量，这些新的变量按照方差依次递减的顺序排列。聚类分析法：理想的多变量统计技术，主要有分层聚类法和迭代聚类法。是研究分类的一种...
