京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
运用大数据 创新社会治理机制
随着信息化的发展,人类社会开始迈入大数据时代。大数据除其经济价值外,还蕴含着巨大的社会价值,对当前我国的社会治理带来了诸多的机遇和挑战。如何认识大数据所带来的变革,收集、分析和利用好大数据,有效地将它运用到社会治理机制的创新中去,亟待研究和实践。
重视大数据在社会治理中的重要价值。在大数据时代中创新社会治理,就必须了解和把握大数据对社会治理带来的冲击及其新的变革需求。
提供政策制定的依据,提高科学决策水平。政府的决策离不开数据资源的支撑。政府部门是社会治理的主导者,在出台社会规范和政策时,通过对大数据整理和分析,探寻数据间的相关性,从中找到隐藏在数据背后的规律性信息,并将数据的处理分析结果转化为政策决策的依据,这样就可以减少因缺少数据支撑而带来的偏差,从而提高决策水平和公共服务的效率。当前,大数据也逐渐成为政府公共决策、企业经营决策的重要手段,数据领域流行的说法是“更好的数据意味着更好的决策”。
了解社会公众的需求,提升社会治理与服务能力。了解并满足公众的需求是社会治理的核心理念,社会治理与服务就是一个不断发现并满足公众需求的过程。当前,大量社会矛盾问题产生的一个重要根源是公共服务机构不了解社会公众的真正的利益诉求,从而无法有效地提供公共服务和产品。实际上,大数据背后隐藏的是各种公众需求的信息,政府可以借助来自互联网和社会化媒体的丰富数据资源,以此来了解人们的心理活动和利益诉求,并依托各种网络互动平台方式,促进政府和公众互动,获取公众的各种个体需求和公共需求,为公共服务与产品的提供奠定基础,促进社会治理与服务能力的提升。
预测人们的行为趋势,促进社会矛盾的消解。大数据的挖掘和运用包括两个侧重点:描述性分析,主要是针对过去,揭示规律;预测性分析,面对未来,预测趋势。从了解需求到掌握舆情,再到预测行为,这是一个由浅入深、由表及里的过程。大数据是人类各种行为的显微镜,各种行为和社会状态被广泛记录,对它的管理和分析可以产生巨大的社会治理价值。
着手推进大数据的运用,必须从如下几个方面着手:
树立大数据治理的意识。一方面,强化大数据的宣传教育。通过各种方式的宣传推广,让社会各个领域、行业和阶层群体接触与了解大数据的新思维和新技术,为大数据的运用奠定良好的社会基础。另一方面,重视运用大数据决策,制定大数据国家战略,通过顶层设计引导和推动大数据的研究和利用,充分发挥其社会治理价值。
打造大数据综合信息平台。首先,信息技术基础设施是大数据技术应用的载体,设施的好与坏影响着数据资源能否被有效地收集、分析、挖掘和应用。要推进大数据设施建设,扩大大数据技术的应用,促进数据驱动的社会决策和社会治理。其次,建立数据资源的公开和收集机制。海量信息的公开与收集是大数据治理的一个基础条件。通过数据资源的共享与利用,既可以打破政府部门的信息垄断,也可以加强政府与公众的互动反馈,促使数据驱动的社会治理常态化。再次,建立信息收集和分析处理中心。使大数据真正发挥出价值,就需要建立一套完整的数据综合处理系统,对大数据进行整合分析。最后,构建大数据的运用机制。运用大数据创新社会治理机制的核心理念是大数据的运用,促进政府由数据“收集者”“分析者”向数据“运用者”转变,促使社会管理转向社会治理。
培养社会治理型数据人才。数据分析人才的严重短缺,已成为社会治理过程中面临的最大难题,要加快培养优质数据分析人才:出台相关政策法规,为数据分析人才的成长提供可靠的制度保障;加大资金支持力度,培养和激励数据分析人才的成长;加强专业培训和业务指导,培养起一大批社会管理类的专业数据分析师。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03