代表性案例如下：
案例一，近几年出现的勒索病毒，是一种新型电脑病毒，主要以邮件、程序木马、网页挂马的形式进行传播，通过锁屏、加密等方式勒索计算机用户，有些明目张胆留下联系方式，有些需解锁，需通过比特币等虚拟货币支付，多数服务器设在境外。该犯罪形式兼具计算机破坏、黑客、勒索等特点。
案例二，近年出现的以比特币为代表的虚拟货币，其本身的买卖目前没有明确法律禁止。但部分人利用虚拟货币进行洗钱、黑市交易、逃汇、逃税等犯罪行为。该犯罪形式具有匿名、跨境、虚拟化等特点。
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新型金融犯罪
目前高发的非法集资案件，以及P2P、证券期货类、资管类等新金融犯罪案件，其案件特点为涉案金额巨大、受害人众多分散、跨地域、社会影响大、有一定的隐蔽性、取证繁琐、需具有金融专业知识、部分刑民交叉等。
代表性案例如下：
案例一，“e租宝案”。据人民网报道，“e租宝”是“钰诚系”下属的金易融(北京)网络科技有限公司运营的网络平台，从2014年7月“e租宝”上线至2015年12月被查封，相关犯罪嫌疑人以高额利息为诱饵，虚构融资租赁项目，持续采用借新还旧、自我担保等方式大量非法吸收公众资金，累计交易发生额达700多亿元。警方初步查明，“e租宝”实际吸收资金500余亿元，涉及投资人约90万名。
该案受害投资人遍布全国31个省市区，此案案情复杂，侦查难度极大。“钰诚系”的分支机构遍布全国，涉及投资人众多，且公司财务管理混乱，经营交易数据量庞大，仅需要清查的存储公司相关数据的服务器就有200余台。为了毁灭证据，犯罪嫌疑人将1200余册证据材料装入80余个编织袋，埋藏在安徽省合肥市郊外某处6米深的地下，专案组动用两台挖掘机，历时20余个小时才将其挖出…
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通过大数据提升侦办案件的效率
大数据在刑事案件中的运用主要在于通过对案件数据的收集、存储、共享，来进行案件分析（数据分析）、案件画像（数据画像）及预判。大数据可以很大程度辅助人力侦查手段，尤其对于前述涉网、人数众多及复杂案件。在数据收集量足够多、面足够广，且保证数据的完整性、真实性的前提下，其分析的精准性才能得到确保。同时，大数据在网络运行下留痕、智能化及减少人为干扰性，也为未来作为最佳刑事证据打下良好基础。
以下为大数据案件分析假设：
如案例一，通过对案发地点、案发时间、案发计算机数量、追寻侵入方及被侵入方计算机IP地址、勒索病毒类型、索款方式、入侵方式、对受害人选择、历来境内外类似案件资料、各大黑客技术网站论坛、防病毒软件升级方案、勒索语言文本资料等进行大数据关联性分析，刻画出入侵者画像，将侦查范围缩小。本案不适合完全通过口供或人力搜证来追查线索，主要受限于技术层面，通过建立大数据模型来辅助传统人工分析，可以提高侦查效率。
如案例二，针对比特币等虚拟货币或数字货币匿名隐蔽的特点，通过大数据加强分析虚拟货币交易线上及线下的关联性，如将购买虚拟货币的金额与虚拟货币数量进行匹配，然后通过转账银行与犯罪嫌疑人进行匹配。但可能现实中，虚拟货币交易所设在境外，虚拟货币通过密钥交换作为权属的转移，而转账与虚拟货币交易间双向不关联转移，也可能通过其他虚拟货币或线下现金、物品交易等作为支付手段，或通过第三方平台进行交易等都给侦查带来难度。
但可将交易的本质作为大数据分析的切入口，如无论何种虚拟货币交易都有交易人、被交易人、交易物、款项几个基本要素，再加上交易软件、交易账户以及交易费等要素，还可以根据案件性质增加更多要素。实践中，各要素间可能会通过某种或某几种要素进行关联，加之其中交易所虚拟货币的价值及交易费可查明，可结合传统侦查数据如通讯记录、线报等，通过大数据方式进行分析及跟踪。
如案例三，典型的涉案人数多、涉案金额大、跨区域的案件，如果通过传统方式进行案件侦办，则可能涉及众多警力及精力，证据采集成为难点。除传统的线索及证据收录外，证据复查、判别伪证、大量数据处理等，均可借助大数据进行分析。如将数据导入到根据不同需要建立的模型中，自动生成相关侦查参考资料，包括受害人与涉案金额间的关联、犯罪嫌疑人的主从地位、犯罪嫌疑人与涉案金额间的关联、涉案金额的入和出等；还可以通过受害人间口供对比，查找漏网犯罪嫌疑人，通过犯罪嫌疑人间口供对比，查找犯罪线索或提示串供等。
可见，大数据有效运用可辅助刑事案件办理，将口口相传的宝贵侦查经验、法律逻辑及刑事证据规则，通过大数据分析的方式进行直观的可视化实现，将有限的警力从重复繁琐的工作中释放出来，更多进行案件分析以及证据采集。同时，大数据分析也可减少人为失误或人为干涉。
今后，随着技术的发展、相关配套法律制度出台，通过大数据进行采集、分析的证据将更具有可采性，以此加强与检察机关相关侦查起诉职能部门在证据通用性方面的探索，将能进一步提高刑事诉讼效率。公平与效率为刑事诉讼两大重要价值目标，而大数据的采用可以完善程序公正，进而实现实体公正。为公安侦查机关提供新的侦查方法和路径，将在保障侦查行为的规范性及效率上起到重要作用。
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通过大数据预防犯罪
大数据实时预警防控
大数据分析及预防犯罪已在实践中，但还处于早期。可在各重要地点地段已有监控的基础上，增加大数据分析及预警系统。如人群聚集分析系统通过对个人肢体进行大数据分析（步态，神态、肢体等）进行预判，以及对车辆（尤其是重点车辆、重点司机）运行轨迹分析等。
通过随机及规律相结合方式，大数据与人员相结合的方式，逐步取代单一的传统的人员盯防、盘查或巡防。大数据加人工智能（AI）可进行24小时不间断分析预警，将有效对重点地点地段进行实时防控，以预防犯罪，尤其是突发性严重犯罪行为。
大数据也可用在重点人员预警上，如重点关注人员（通缉人员、假释人员、刑满释放人员、矫正人员，或其他有犯罪倾向人员等）出现在特定地点及网络，或购买特殊物品时，重点关注，进行预警。或对重点关注人员近一段时间的行为轨迹进行后台分析，符合触发条件的（可能发生严重犯罪行为的概率），进行相关预警。
大数据也可通过网络舆情监控，结合时间事件、人员、特殊口令、关键词、暗语、黑话等（以上应不断更新，以增加精准率），在各种群、论坛、微博、自媒体等进行后台分析，对可疑情形及时初步预警，通过人员再次核实后，符合触发条件的（可能发生严重犯罪行为的概率），再次进行相关预警。
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通过各部门数据共享进行犯罪预防
大数据要发挥重大作用，重点是打破部门间数据壁垒。数据属于各部门间隐私及重要资产，但为预防犯罪，公安机关可与各重点部门进行有限度的数据共享，包括银行、海关、边检、税务、金融监管部门等。在合法依规，以及履行一定法律程序的前提下，通过各部门数据共享，快速精准定位及分析犯罪行为及犯罪分子，从而加强犯罪预防。
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加强数据安全及个人信息保护
在加强数据安全及个人信息保护方面，有《网络安全法》《信息安全技术个人信息安全规范》等相关法律法规，公安机关应加强对数据安全的保护力度，同时，作为执法部门应该带头遵守对个人信息的保护。
公安机关应加强大数据+证据学+刑事侦查专业复合人才的培养，通过内部培养，外部专家协助及机构部门间数据合作等方式，发挥大数据在公安实践中的作用。在法律规定的权限范围内，加强与各行政机关及部门间的数据采集及共享，基于犯罪侦办及犯罪预防的目的，适度、合理地进行大数据的运用和使用，共同打造数据警务、建设智慧公安，更好地服务于人民，预防和打击犯罪，为全面建设小康社会，实现人民美好生活提供安全保障。