京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据创新信息化测评方法
目前信息化评测方法基本上是从传统的统计方法延续过来的,其数据主要来自两个方面:各地区政府管理部门上报数据和有关部门的抽样调查。但是,这两种数据来源对于评价地区信息化水平来说,都存在一定的问题。
政府部门提供的数据容易偏重于建设方面,如信息化建设投资了多少、铺设了多少皮长公里光纤、建设了多少数据库、存储了多少数据资源等等,这些数据只能反映政府在信息化建设上做了多少工作,而不能反映信息化的应用效果;利用抽样调查取得的数据也有问题,原因在于样本很难随机抽样、问卷设计难以规范、用户回答的随意性太大,满意度很难作为客观的评价指标。
同时,在评测信息化水平的指标选择上也存在一些问题:指标陈旧、更新不及时、跟不上信息技术环境的变化等。例如移动互联网、电子商务、云计算、物联网等应用很难纳入统计。
总之,传统的统计方式适合于纵向历史数据比较,很难适应以横向比较为主的快速变化的信息化形势。为了能够相对客观地比较各地区信息化发展水平,应当尽量使用一些计算机产生的数据,减少人为随意性带来的不确定性。因此,对于信息化的评测,需要另辟蹊径。
利用大数据方法获取数据
应当看到,地区的信息化水平并不等于信息化建设投资的规模,也不等于信息系统能够提供的功能。城市的信息化水平主要是指信息化应用的普及率、应用深度及应用效益水平。信息化应用水平,尤其是应用效益是不可控的,政府可以建设许多项目,但公众是否愿意使用则是另一回事。应用普及是公众的自主选择的结果,一项对公众帮助不大的服务,用户肯定门可罗雀,用户规模更能反映信息化建设的效果。城市信息化水平的调查重点应当是应用规模。注重最终用户效益的统计调查,有利于管理者重视整体效益,重视各方面环境的配套,也有益于智慧的城市建设。
为提高数据获取的效率、增加数据的客观性,我们应当充分利用大数据的方法对传统方法进行改进。信息技术普及到今天,很多应用数据都能够通过自动化的渠道来获取,需要选择的指标不需要太多,多则惑,少则得。GDP之所以受到人们的关注,最重要的原因就是简单。因此,信息化的评测数据也要力求简单,便于普及与推广,只要能够说明问题,指标数目少一些更好。
大数据可以有以下几个来源:搜索网站(如百度)、信用卡公司(如银联)、电子商务公司(如阿里巴巴)、运营商(三大运营商均可)以及可提供政府网站点击率、市民卡使用率的机构。这些企业与机构提供的数据都是由计算机自动生成的,没有人为干预,数据规范而客观,对于评价地区信息化发展水平是很好的参考资料。
五大参数反映信息化水平
从数据获取的难易性和客观真实性出发考虑,笔者建议利用五大“利用率”指标来评测一个地方的信息化发展水平,这5个利用率分别是信息资源利用率、智能设施利用率、通信设施利用率、政府网站利用率和电子商务利用率。
信息资源利用率:主要数据来源是百度的搜索引擎,可以方便地统计出全国每一地区的搜索量,得出各地区网民的平均信息资源的利用能力,内容可进一步分为信息类、娱乐类、电子商务类。
智能设施利用率:包括银行卡刷卡量、市民卡刷卡量、交通卡刷卡量。这三类数据都较容易获取,人均智能卡使用率能够比较准确地反映城市智能设施的应用效果。
通信设施利用率:主要是地区通信数量,包括3G通信的比例,人均通信量越高的城市,信息化水平越高。通信量还包括城市进出人口的通信统计,可以反映城市人口的流动率,人口流动率也是反映城市信息化水平的重要数据。
政府网站利用率:政府网站点击率能够反映政府电子政务被使用的效果,电子政务网站向城市居民渗透率是评价电子政务效果的重要指标,这个数据并不难得到,分析这些数据对电子政务改进很有价值。
电子商务利用率:电子商务利用率也是评价一个地区信息化水平的重要指标,该数据可以向阿里巴巴订购,可以比较一个城市的电子商务普及率、物流覆盖率、居民消费能力,电子商务统计数据对于比较各地信息化水平十分重要。
上述数据除以地区人口数,即得到相应的信息化参数值。这些数据都是来自计算机的自动统计,在通过数据分析师的进一步整理,因而有着更好的客观性。如果有机构能够将这些数据组织为完整的系统向全国发布,对于各地政府的智慧城市建设会有很大帮助;而承担这项工作的机构有无行政权力并不重要,重要的是创意与合作能力,政府、民间都可以做,或许民间机构会做得更好。
将各地区信息化数据加工成为一个指数来进行信息化统一排名的必要性不是很大,因为各地区环境差异太大。但是,分类的排序却很有好处,有助于各地区看到具体的差距,以便于改进。将这五个参数用雷达图表达会更加直观,从雷达图上可以看出本地区信息化发展的薄弱环节,有助于地方政府改进工作。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 四层结构 · 零件与房子 · 六大易错点 一、什么是指标体系 定义:指标体系是整套完整框架 ...
2026-10-13写在开头 先还原一个你大概率见过的场面。 立项会上有人说:我们得做用户画像。 于是团队关进会议室,白板写满便利贴,两小时后 ...
2026-10-13 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-10-13在统计学与数据分析研究中,相关性分析分为数值变量分析与分类变量分析两大类。针对身高、销量、分数等连续数值变量,通常采用皮 ...
2026-10-12在Power BI可视化分析体系中,常规表格仅能展示枯燥的数值数据,存在数据对比不直观、强弱规律不突出、维度交叉分析低效等问题。 ...
2026-10-12 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-10-12在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09在数字化精细化运营时代,海量用户存在需求差异、行为差异、价值差异与偏好差异。如果企业采用“一刀切”的统一营销、统一服务、 ...
2026-10-09 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-10-09指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03