京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
用大数据实现大作为
在首都北京的核心地带,一个街道用自己特有的“大数据”思维,实现了精准治理。这就是素有“京城第一街道”之称的西长安街街道。
2016年底,西长安街街道率先创立了全国首个基层政府大数据中心,将13个市区垂直系统的40项公共服务事项纳入平台,将原本壁垒分明各自独立的“孤岛”连接成网,合零为整,形成一个完整的地区大数据平台,方便了百姓办事,也提升了社会治理效能。
在街道大数据中心,大屏幕显示的地图上,记者清晰看到辖区所有街巷、楼宇和平房院落。用鼠标轻点任一建筑,即可展现其使用性质、人员情况等详细信息。辖区内的“人、地、事、物、组织”等数据都被“缝合”在地图上,有效实现了数据的实时汇聚和动态监管。
西长安街街道负责大数据平台的尚斌告诉记者,“街道依托大数据中心研发了‘综合业务受理平台’,将13个市区垂直系统的40项公共服务事项纳入平台,实施‘一窗受理’‘一网通办’‘接办分离’”。
打破了“信息孤岛”的壁垒,数据的“生命力”被迅速激活。最大的变化是居民办事时,不用再重复提交材料了。
以申请“重度残疾人护理补贴”为例,以往需要提交的各种材料足有厚厚一摞。但北京西交民巷社区前门西大街59号院的王岩老人申请办理重度残疾人护理补助就没提供一份材料,没跑一步路。
尚斌表示,“一站式综合业务受理平台”可以最大限度复用以往公共服务办事数据,大大缩短居民等待时间,减少百姓前往政府办事次数。据统计,系统投用以来,各类服务事项平均提供证照复印件减少53%,平均填写数据项可减少50%,平均受理时间减少了46%。同时,更多工作人员被解放出来,能有更多时间走进千家万户,帮助居民解决更多问题。
日常积累中,服务平台上已沉积了大量数据,汇集了包括监控视频信息、市政设施、井盖等社会数据,帮助街道针对城市管理的薄弱环节和突出问题精准发力。现在,西长安街街道已经探索借助地图上的“热力图”决策,构建起渣土堆积、井盖损坏、房屋漏雨、街面破损等10余项预测模型,将问题解决在发生之前。
此外,这些数据还帮助街道工作人员为居民提供各种个性化的服务。例如,对辖区内符合办理老年证的人员,提前通过短信给予信息提示,对行动不便的老人还可以由街巷长和网格员提供“送证上门”服务,优化公共服务“最后一米”。
大数据使居民停车供需数据对比变得更加精准,为科学解决居民停车难问题奠定了基础。继将西单停滞的拆迁工地改造为停车场之后,西长安街街道还将盘活地区资源,为居民争取“错时”停车。他们还将胡同街巷规划外的停车泊位汇聚到平台上,运用居民停车自治规则与准物业24小时停车管理,破解停车难题。
今后,大数据中心还有多少潜力可挖?尚斌表示,今年西长安街街道继续把大数据思维应用于基层社会治理的更多领域。其中,引入物联网智慧服务就是一项重点工作。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20