
大数据可分类甄别舆情民意
近几年来,大数据的迅猛发展给国家治理能力建设带来全新机遇和挑战。面对这种环境,我国电子政务体系和相关法制体系也不断发展,但国家治理在大数据挖掘能力、大数据传递效率、关联数据应用能力等方面依然存在不足。这也引起了专家、学者的关注。广州大学公共管理学院院长、北京大学中国政府治理研究中心客座研究员陈潭所著的《大数据时代的国家治理》一书,从大数据能在政府变革、经济治理、公共服务、城市管理、社会治理、公共安全、应急管理等方面发挥的作用,结合实际案例进行讲解,展望大数据与国家治理的未来,对推进国家治理体系和治理能力现代化、加强数据分析、数据挖掘、数据增值,维护数据共享、数据主权、数据安全等,共同打造智慧企业、智慧城市、智慧政府,都有极大的借鉴意义。
大数据带来的信息风暴正在变革生活、工作和思维
陈潭在书中指出,目前,众多的互联终端、手机、摄像头、个人电脑已经不仅仅是简单的信息传递和电话联系,不仅可以收集海量的语音、图片、视频、文字、方位等信息,而且还可以通过互联网快速地把它们汇集到大型网站和信息中心,从而不断地满足商业、文化、经济、政治和军事方面的应用需求。著名社会学家丹尼尔·贝尔所津津乐道的“后工业社会”里的信息浪潮不知不觉地影响和改变着人们的生产方式和生活方式。众多的“心灵鸡汤”、生活TIPS(意为:告诫,提示)、商业活动、科技创新、体育娱乐、时事观点,通过微信、微博、论坛、贴吧等方式传播开来,大数据平台在毫无防备又毫无知觉的情况下拓宽了人类接受信息的渠道。
在陈潭看来,作为大数据的主要来源之一,新媒体的迅猛发展导致用户电脑浏览记录、手机通信记录、网页浏览习惯、微博使用习惯、手机GPS定位跟踪记录等数据大量累积。相关统计数据显示:2000年,全世界存储的信息中只有25%是数据信息,而目前,这一比例高达98%。业内专家预计,大数据很有可能会推动一个新的时代产生。“大数据将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度。大数据已经成为了新发明和新服务的源泉,而更多的改变正蓄势待发”,被誉为“大数据商时代的预言家”、牛津大学网络学院互联网治理和监管专业的教授维克托·迈尔·舍恩伯格在《大数据时代》的著作里作了如此大胆的预测。他认为,大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维,大数据开启了一次重大的时代转型,大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革会比以往任何时候都更加深刻。同时,舍恩伯格也不忘冷静地描绘大数据帝国前夜的脆弱和不安,包括产业生态环境、数据安全隐私、信息公正公开等问题。
大数据广泛应用将会为实现“数据治国”产生深远影响
作者认为,作为一种新兴数据处理技术,大数据能够有效地集成国家政治、经济、文化、社会、生态等领域方方面面的信息资源,为国家治理提供重要数据基础和决策支撑。大数据的广泛应用将会为实现“数据治国”产生深远的影响,能够形成用数据分析、用数据决策、用数据创新的治理思维。通过QQ、微信、微博等新兴社交媒体产生的数据,可以对舆情民意进行分类甄别和科学量化,可以让决策经过科学论证与民主讨论变得更加成熟和老练。
毫无疑问,目前,大数据成了国家资产和创新前沿,即将带来一场颠覆性的革命。作者认为,确立大数据国家发展战略,加强数据安全立法,加大基础设施投入,推动政务数据公开,建立数据流通平台,积极引导大数据产业发展,培育大数据创新思维,开展大数据的研究、开发与利用,对于实现数据治国和数据强国具有重要的战略意义。因此,在推进国家治理体系和治理能力现代化进程中,在维护数据主权和保障数据安全的基础上,必须加强数据分析、开展数据挖掘、实现数据增值,共同打造智慧型企业、智慧型城市、智慧型政府,从而积极迈向智慧型国家建设。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 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 ...
2025-09-23