大数据刑事案件的侦破，通常涉及到以下几个步骤：
1. 数据收集：首先，需要收集大量的数据。这些数据可能包括犯罪现场的监控录像、犯罪嫌疑人的通讯记录、社交媒体信息、银行交易记录等。这些数据可以通过各种途径获取，例如警方的数据库、网络服务提供商、社交媒体平台等。
2. 数据分析：收集到的数据需要进行深入的分析。这包括对数据的清洗和预处理，以便后续的分析和建模。然后，可以使用各种算法和技术来分析数据，找出与犯罪活动相关的模式和关联。
3. 模式识别：通过数据分析，可以识别出一些可能与犯罪活动相关的模式。例如，如果某个地区的犯罪率突然上升，或者某个时间段内有大量的异常交易，那么这可能表明有犯罪活动正在进行。
4. 预测建模：基于识别出的模式，可以建立预测模型，预测未来的犯罪活动。这可以帮助警方提前做好准备，防止犯罪的发生。
5. 案件侦破：一旦预测模型确定了一个或多个潜在的犯罪目标，警方就可以开始进行具体的侦查工作。这可能包括对嫌疑人的监视、对犯罪现场的调查、对嫌疑人的审讯等。
6. 证据收集：在侦查过程中，警方可能会发现一些直接的证据，如指纹、DNA、视频监控录像等。这些证据可以用来确认嫌疑人的身份，或者证明犯罪行为的存在。
7. 起诉和审判：如果有足够的证据证明嫌疑人的犯罪行为，警方就可以将其起诉至法院，由法院进行审判。如果法院判决嫌疑人有罪，那么他将被判处相应的刑罚。
总的来说，大数据刑事案件的侦破是一个复杂的过程，需要综合运用各种技术和方法，从大量的数据中提取有价值的信息，以帮助警方进行有效的侦查和审判。
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