
大数据能否摸出反腐规律_数据分析师考试
随着反腐败的深入,腐败案例的大数据已经形成。这个大数据,反腐部门掌握的应当是最权威最全的。媒体的数据分析毕竟局限于公布的简单数据,因而也很难进一步深入分析提炼。
针对中央纪委监察部网站上公布的十八大以来的反腐情况,有媒体进行了大数据整理分析,从地域、领域、级别、年龄等提取了一些腐败特征。这种分析是有益的,至少让人们对这些“老虎”“苍蝇”有更具象的认识。
然而,这样的工作如果是由反腐部门来做,如此分析就过于粗浅。毕竟地域、级别、年龄的分类,对于反腐并无实质性的价值。对于反腐部门来说,最需要的,仍是从这些数据中找出腐败的新特点、新情况、新形式,进而上升到理性、规律性的认识,找到治腐规律,化为反腐决策,才是正道。
目前媒体的大数据分析,有一条比较有价值,这就是贪腐形式。比如,“受贿”有超过七成案例提及,被提及次数最多,成为第一贪腐形式。因为滥用职权和玩忽职守被查处的领导干部也非常多,超过一半案例提及。还有7起案例中被查处人员存在道德败坏和生活腐化原因,等等。这就容易逼近腐败的本质,找到治腐的对策。
如今,谁拥有了大数据,谁就抢得了先机。谁善于利用大数据,谁就可能成为王者。随着反腐败的深入,腐败案例的大数据已经形成。这个大数据,反腐部门掌握的应当是最权威最全的。媒体的数据分析毕竟局限于公布的简单数据,因而也很难进一步深入分析提炼。对于反腐部门来说,反而有这方面的便利。这样的大数据整理分析工作,不仅应当做,而且应当科学地深入进行。
一切腐败现象背后,都有其共同的、规律性的东西起作用,都有腐败的共同“密码”可寻。找到这个密码,我们就无异于找到一把反腐的钥匙。我们常说,腐败既要治标又要治本,进行大数据的科学分析,既是要找到治本之策,也是走向治本的重要一步。
由此,我们所需要的数据定性分析,就有了诸多问题先导。比如,第一次腐败是什么形态,什么时候由量变到质变,因为什么原因而被发现,腐败有些什么样的新情况,被发现是偶然还是制度的力量,制度反腐有什么样的漏洞,什么样的制度建构才能对这些腐败情形及时响应?诸如此类的定性、定向研究,才有反腐价值。
腐败被称为一个世界性的难题,就在于它总是不断突破现有制度的束缚,不断诞生新的形态。反腐,只有立足于源头治理才能铲除其土壤。显然,源头治理,不是坐在办公室里想出来的,而是来源于实际,来源于那些腐败分子用自己的腐败轨迹提供的数据和事实。面对这样的数据和事实,我们应当珍惜。在某种意义上说,这是我们付出代价才获得的,我们更应当用好这些数据,为源头治腐提供更多滋养。如此,我们才会少走些弯路。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22