
巡查组运用“大数据”督导突出问题解决
7月12日上午,江岸区政务服务大厅内一片忙碌,各个窗口工作人员面带笑意,热心地为市民办理着各项业务。老人有专人引导着,顺利走完流程;火急火燎想要快速办理的市民,有绿色通道提供帮助,立刻变得从容起来……
这些场景,只是江岸区政府服务大厅为期三个月“提质增效”行动取得效果的一个缩影。这些变化的背后,是市营商环境专项巡查第一组通过“大数据”分析,查找营商环境中存在的突出问题,并督导问题解决的成功尝试。
明察暗访推动政务窗口提质增效
今年3月底,市营商环境专项巡查第一组入驻江岸区后,立即对外公布了热线电话,办公地点等投诉渠道,坚持问题导向,开展专项巡查。
刚开始时,投诉电话和信访数量极少,巡查组无法客观全面收集掌握企业存在的困难和营商环境中存在的问题。
专项巡查第一组不等不靠,主动联系市网上群众工作部,主动运用网群部大数据(含阳光信访、市长专线、城市留言板投诉数据)筛选、分析涉及江岸区营商环境的投诉,获取营商环境存在的突出问题。通过2018年1至4月的数据发现,江岸区政务服务大厅投诉较为集中,群众来回跑腿、排队时间长、办事效率不高等问题非常突出。尤其是公安窗口,1-4个月投诉量达45起。
该组随即对区政务服务大厅展开明察暗访,查找出一批突出问题,并通过现场巡查会督促整改。区行政审批局以此为契机开展了为期三个月的“提质增效”专项行动,全方位自查找问题,共查找出体制机制、服务质量、服务效率等6类50个问题。经过全方位采取措施予以整改,取得人员专业能力、综合服务水平“双提升”,投诉量和投诉率大幅度下降。其间,公安窗口5月份群众投诉总量下降53%,6月份环比又下降了85.7%。
电话抽访促成人才公寓全方位升级
今年5月,专项巡查第一组通过“大数据”分析还发现,不少大学生对江岸区人才公寓的办理流程和居住环境表示不满。人才公寓作为“百万大学生留汉”项目的重要优惠政策,关乎整个武汉市的招才引智工作,将人才公寓优惠政策落到实处,将进一步激发大学生留汉的热情和信心。
为此,第一组立即展开调查,对江岸区现有的利腾国际、丹水国际等人才公寓入驻的228名毕业大学生以及通过审核尚未入驻的461名大学生展开电话抽访,并前往人才公寓实地调研。
经过系列调查走访,该组还发现了江岸区人才公寓建设和使用中存在的突出问题,主要包括“百万大学生留汉”优惠政策宣传不到位、户型单一入住率低、部分楼盘存在装修和家电质量问题、服务程序不到位、审核信息推送缓慢等问题。
第一组及时将这些突出问题交办督办,区房管局对存在的问题逐一整改,并对涉及工作不到位的工作人员进行了批评教育。
其中,大学生反映户型单一导致入住率低的问题,区房管局表示,之前只是按合租方式进行配租,但却忽视了大学生崇尚自由,注重隐私的特点,导致合租房源空置较多。为此,已经对配租方式进行了调整,对于符合选择单租条件的大学毕业生,将原来的合租房源按单租方式进行配租,满足大学生需求,减少了空置率。
7月12日中午,记者来到刚刚发布房源信息的新地东方广场,该栋楼内有100套公寓作为人才公寓使用。由于巡查组前期巡查提出要求,东方广场内的人才公寓对房屋质量和物业服务等各项内容进行了全面升级,以最高标准迎接即将入住的大学生。
此外,江岸区近期还将发布全市中心城区首个“长江金岸青年城”项目,该项目规模达15万平方米,建成后将对大学毕业生实施8折租售的优惠政策。
不等问题上门,用“大数据”来找出突出问题并督导解决,市营商环境专项巡查第一组的成功尝试,迅速在全市巡查战线得到借鉴和推广。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11