京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
运用大数据改善民生
当前,大数据已经成为推动经济社会发展的重要力量,同时也是解决民生问题的重要支撑。作为一种重要的技术力量,大数据已被广泛应用于农业、交通、教育、运输、政府管理、现代商业等各个领域中。民生问题直接影响着人民群众的利益,是人民群众最关心的问题,因此,在运用大数据解决民生问题时,要消除“数据孤岛”,建立公开透明的数据服务平台,为解决人民健康、就业、教育、安全、收入等问题提供更好的技术保障。
消除数据孤岛 破解民生难题
目前,大数据已经被广泛应用于各个领域,在解决健康、教育、安全等民生问题上已取得较大成效,然而,大数据的应用需要一个过程,在解决民生问题时,大数据的应用仍然还存在一定问题。
一是“数据孤岛”弱化了大数据服务功能。这一问题使得大数据在应用时不能发挥最大优势解决民生问题,虽然大数据的公开有利于推动决策科学民主化、政务公开化、社会管理高效化等,但因当前我国大数据公开与共享的程度较低,致使大数据的存储、采集、分析大多归属于政府或大数据专业公司,降低了大数据的使用效率。二是相关知识欠缺,数据量不足。当前,我们利用大数据解决民生问题时,因对大数据技术的了解和认识还不全面,导致了数据间融合度较低现象的出现,加之缺乏相关技术人才,使得与民生有关的大数据未能得到充分利用,无法体现大数据的真正价值。而且,在运用大数据时,存在一定的学科知识壁垒,使其解决民生问题时应用面较狭窄。当下,大数据相关研究主要集中于图书情报科学、信息安全科学、计算机科学、大数据管理科学等学科,而其在社会领域的应用范围、应用条件和研究范围相对狭窄,造成了一定的学科知识壁垒。此外,大数据几乎来源于网络,而我国还有不少人不能接触网络、运用网络,对数据网络不了解,造成了较大的数据鸿沟。此外,大部分群众由于职业及文化水平的差异,不同群体对大数据解决民生问题的认识不足,不能对较多数据进行分析,且利用大数据反映、解决民生问题的意识较薄弱。
加大技术投入 改善民生状况
第一,用于医疗行业,改善人民健康状况。当大数据应用于医疗行业解决民生问题时,可对区域性疾病发生情况提供技术支持。当前,大数据在医疗领域得到了广泛应用,如,公共卫生、疾病诊疗、医药研发等,将大数据用于追踪、统计,可进一步分析药品的药效,促进医药研发效率的提高。此外,利用大数据还可分析区域性疾病的发生情况,以便更好地提出疾病预报措施,防止病情、疫情的爆发及扩散。
第二,用于就业方面,解决失业再就业问题。就业问题是关乎人民群众生计的大问题,大数据能够为政府解决民众就业问题提供决策支撑,预测出某一地区的经济状况、收入动态、失业率等情况。此外,大数据还能够对扶贫对象是否已脱贫、是否还需对其继续扶贫以及对相关的扶贫项目做进一步研究,利用大数据分析和预测出某一指定地点的失业率及收入状况等,为扶贫项目提供决策依据。
第三,用于环境保护,解决生态问题。在解决民生环境问题时,可利用地理大数据、环境大数据、水利大数据等综合数据进行环境分析,有效预测自然灾害的发生地,并作出相关的防护措施。
第四,改善教育质量,提高人民素质。教育问题是民生的又一大问题,只有改善教育质量,提高人民素质,才能增强国家的综合国力。当前,教育形式在大数据技术的支撑下改变了原有的教育方式和教育内容,利用大数据技术于教育行业时,通过数据的可监控性,实时洞察学习者的在线学习情况和教育平台变化情况,真正了解受教育者的需求,预测并把握学习者的学习情况,针对学习者的学习需求,利用网络实现教育资源在全国范围内的优化组合,提高整体教育质量。
建立数据平台 加强人才培养
首先,建立公开且透明的公用数据服务平台,能够为大数据解决民生问题提供重要的社会条件。民生问题关系到每个人的健康、教育、就业、安全、环保等,每一个数据的公开与共享都将为解决民生问题提供重要的数据来源。因此,政府应建立全面的公用数据公开服务平台,提供更多的便民服务通道,加大数据的公开力度,使大数据对民生问题的预测、分析、解决具有更好的支撑力和说服力。
其次,大数据用于解决民生问题时,不仅要掌握一定量的数据信息,而且要对相关数据进行专业分析和处理,充分挖掘数据的利用价值,为重要事项的决策提供依据。因此,在解决民生问题时,拥有扎实专业基础知识的大数据技术人才是必不可少的。我们要加大对相关技术人才的培养力度,使大数据技术在解决民生问题时发挥其应有的作用。
再次,当下,人们只有形成利用大数据、依靠大数据技术解决民生问题的行为习惯,才能尽量减小大数据鸿沟问题,最大程度发挥大数据的优势,让大数据真正为民服务,因此,要提高人们对数据的使用效率,就需要缩小数据鸿沟,利用教育、宣传、培训等多种方式,提高人们对大数据的认知度。此外,在利用大数据解决民生问题时,可以通过政产学研一体化来推动大数据技术的社会化进程,最大程度挖掘数据潜在价值,突破知识壁垒,实现大数据技术的价值与社会进程的有效对接。大数据要从技术层面出发,采用统一的数据模式,为政府、企业、群众以及不同类型数据的融合提供技术支撑。
总之,虽然已被广泛应用于各个领域,并为解决民生问题提供了重要的技术支持,但就目前情况来看,大数据技术的应用还存在诸多问题。政府在运用大数据技术解决民生问题时,要注重培养大数据技术人才,加大公用数据公开力度,尽量缩小数据鸿沟,扩大数据的应用范围,增加各数据之间的联系,以消除数据孤岛现象。此外,要培养人们的大数据意识,让人们能够真正利用大数据表达民意,以便政府知民情、解民意,真正实现为人民服务。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21