京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
树立大数据治理意识_数据分析师
2011年6月,美国麦肯锡全球研究院发布题为《大数据:下一个创新、竞争和生产力的前沿》的研究报告,首次正式提出“大数据时代已经到来”的观点,数据正成为与物质资产和人力资本相提并论的重要生产要素,大数据的使用将成为未来提高竞争力和生产力的关键要素。大数据时代不仅将改变每个人的日常生活和工作方式,而且将从根本上改变国家治理与社会治理状况。大数据时代的社会治理要求我们要积极顺应大数据时代的发展趋势和本质要求,树立大数据治理意识。
长期以来,我国的数字管理非常落后,社会理性化程度始终较低。正如历史学家黄仁宇所指出的,传统中国社会缺乏“数目字管理”的传统,常常以道德替代法律,国家与社会管理是模糊和杂乱的,这是传统中国社会难以飞跃发展的根本原因。在传统社会中,由于人类自身生物能力以及信息技术水平的限制,人们能够获得的数据信息十分有限,社会管理者始终面临着“信息不对称”的严重制约,始终面临较高的决策风险,存在诸多“不可治理”的社会公共事务,无法根本性地提高社会治理绩效与水平。当前,我国的社会治理依然大体延续传统中国社会的治理模式,主要依靠感觉、经验来管理社会,社会领域的治理缺乏应有的数据支撑,某些社会领域的公共事务由于基础数据的缺失而长期处于“无法治理”状态,从总体上看整个社会治理的理性化、科学化、现代化程度依然较低。大数据技术的发展,为改变传统经验型社会治理模式带来重大机遇,“理念是行动的先导”,大数据时代的社会治理在理念上要高度重视大数据治理意识的培育,大力推动社会计算和智慧治理。
大数据时代,海量、异构、总体数据的动态采集、实时存储、即时分析成为可能,多元化、个性化、移动化的大数据应用也得以可能,社会治理也可以更多地依托大数据技术得以突破性地创新提升。这就要求在理念上率先树立大数据治理意识,注重社会治理领域的大数据建设和整合,特别要尽快构建社会治理的基础数据体系,如公民信用、不动产、家庭人口、收入和税收等基础性大数据,彻底改变诸多社会领域的“不可治理”状态,极大降低“信息不对称”带来的决策风险。同时,为推进社会治理数据化,还要树立社会计算和智慧治理意识。所谓“社会计算”是指使用系统科学、人工智能、大数据挖掘等科学计算理论作为研究方法,将社会科学理论与计算理论相结合,为人类更深入地认识社会、改造社会,解决政治、经济、文化等领域复杂性社会问题的一种理论和方法论体系。
在大数据时代,社会是可计算的,恰如全球复杂网络研究权威专家巴拉巴西在《爆发》一书中的判断:在大数据时代,人类行为中有93%是可以预测的。社会计算的出现,可以对社会成员的行为逻辑、社会事件的发展态势做出判断、预测和模拟,使得社会治理也成为可计算、可预测和可控制的领域,从而可以推动社会治理由传统的经验治理向智能治理转型,推动社会治理数据化、科学化、理性化。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07