京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
用大数据助力精准扶贫
把大数据技术运用到扶贫领域,通过扩大信息采集渠道、提高数据分析能力和加工效率,为扶贫决策提供精准、有效、可靠的数据支持,助力精准扶贫。
消除贫困、改善民生、逐步实现共同富裕,是社会主义的本质要求。30多年来,我国社会生产力得到极大的提高,但贫富差距也进一步扩大。在解放生产力、发展生产力的基础上,精准扶贫、消除贫困是实现共同富裕的必经途径,是社会主义的本质要求使然。
(一)
新中国成立以来,我们党带领人民持续向贫困宣战。经过改革开放30多年来的努力,我们成功走出了一条中国特色扶贫开发道路,使7亿多农村贫困人口成功脱贫,为全面建成小康社会打下了坚实基础。但也要看到,当前我国脱贫攻坚形势依然严峻。“十三五”脱贫攻坚的冲锋号已经吹响,必须以更大的决心、更明确的思路、更精准的举措、超常规的力度,众志成城实现脱贫攻坚目标。其中,精准扶贫、精准脱贫是打赢脱贫攻坚战的基本方略,是缩小贫富差距、补齐发展短板、让全民共享发展成果的务实之举。
一方面,精准扶贫关注贫困人口的真实需要。扶贫的“精准”意味着由“面”到“点”的转变,不仅要明确“哪里的人口真正贫困”和“谁是真正的贫困人口”,而且也要清楚地界定“贫困体现在哪里”和“贫困人口的真实需要是什么”等关键问题,对于这一部分社会群体真实需要的评估、救助与支持有助于实现社会公平。另一方面,精准扶贫也强调了扶贫方式的多样性,资金投入是一个主要形式,同时也强调社会服务的提供以及服务对象自身的能力建设与提升。多种扶贫形式的应用有利于切实打好“十三五”脱贫攻坚战。
当前和今后一个时期,坚持精准扶贫、精准脱贫,关键要找准路子、构建好的体制机制,在精准施策上出实招、在精准推进上下实功、在精准落地上见实效。精准识别贫困人口是精准施策的前提,对所有贫困人口建档立卡,该精准到户的务必精准到户,确保把真正的贫困人口弄清楚,把贫困人口、贫困程度、致贫原因等搞清楚,做到因户施策、因人施策。强调责任落实到人是精准扶贫的关键所在。加快形成中央统筹、省(自治区、直辖市)负总责、市(地)县抓落实的扶贫开发工作机制,做到分工明确、责任清晰、任务到人、考核到位。此外,解决好“怎么扶”的问题,关键就是要按照贫困地区和贫困人口的具体情况,因地制宜,探索多渠道、多元化的精准扶贫新路径。
(二)
需要注意的是,在技术浪潮风起云涌的新形势下,解决好“扶持谁”“谁来扶”“怎么扶”问题,真正做到扶持对象精准、项目安排精准、资金使用精准、措施到户精准、因村派人精准、脱贫成效精准,还可借助数字化技术的支撑作用。当前,大数据已经成为推动经济社会发展的重要力量,同时也为精准扶贫提供了新的理念和技术支撑。大数据分析的数据处理能力和信息统计功能为精准扶贫的实现提供了充足的知识储备和较为完善的科学技术支持。具体来说,大数据助力精准扶贫,主要体现在扶贫目标的精确设定、扶贫对象的准确定位以及扶贫成果评估的具体化等三个方面。
其一,大数据分析有助于扶贫目标的精确设定。这些年来,为了啃下“硬骨头”,各级政府加大了对扶贫开发的投入和支持力度,意味着更多真金白银将投向贫困地区和贫困人口。在具体操作中,项目怎么定,才够科学;资金如何用,方为合理;工作怎么做,才更有效。这一系列问题都需要用更为科学的方式来破解。其中,大数据分析处理的信息量巨大,处理速度也成倍的增加,对于一定时期的社会经济发展水平和社会资源分配状况可进行精确的评估,这样一种信息管控方式能够界定出“扶贫工作应着力哪些社会问题”以及“选择何种扶贫方式最为适合”等关键目标,进而实现项目安排和资金使用的合理性。进一步看,依托大数据技术,对扶贫数据进行实时观测、动态监测和分析研判,既能找准脱贫的主体、重点和关键,也能确保扶贫项目科学合理、精准到位,有利于最大限度发挥扶贫资金的使用效益,把宝贵资源精准投放到真正的贫困户身上。
其二,大数据分析有助于扶贫对象的准确定位。由于贫困具有多维度、复杂性、动态性的特点,究竟谁是贫困户,辨识起来难度很大、费时费力。通过大数据的方式,使扶贫对象的个人信息能够全面地呈现出来,同时构建大数据扶贫系统和服务平台,打破地区、部门之间的“信息孤岛”,让分散在不同地区和部门的碎片化信息“牵手”、联网,实施数据对比分析与综合评估,这样不仅能够准确界定出符合救助标准的贫困人口数量、分布地区等宏观信息,而且能够显示出扶贫对象的家庭状况、性别、受教育程度等具体的人口学特征,有助于对扶贫对象的范围进行正确的界定,并对扶贫范围内的对象进行准确的需求评估,保证扶贫措施能够精准到户。此外,还能减少人为因素的影响和失误,把真正贫困的筛选出来。
其三,大数据分析有助于成果评估的具体化。实践是检验的标尺。如何评估精准扶贫的成效,这需要将评估具体化为各类指标。比如,通过扶贫工作,某地贫困人口数量占该地区人口总数的百分比的下降率,贫困人口所获得的社会服务的类型统计等。大数据分析能够保证这些信息的获得真实、准确、及时,以确保每一阶段扶贫工作的得失能够被有效分析,从而确定下一阶段的工作目标、工作方法、工作重点以及资金投入等具体内容。此外,依托大数据,还可以为贫困地区提供信息服务,以便当地政府因地制宜、分类施策、因人而异发展产业、对接帮扶,确保脱贫取得实效。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04