京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
重视大数据在干部培训中的运用_数据分析师
眼下,作为继云计算、物联网、移动互联网之后信息技术融合应用的新焦点——大数据,正在引发各行业生产、经营、管理模式的变革和创新,正深刻改变着人们的生活和工作。所谓“大数据”,就是对众多数据与信息进行专业化收集、分析、处理,得出科学结论,以增强管理者的洞察发现力、科学决策力和流程优化能力,从而提高管理效率与质量。那么,干部教育培训可否运用大数据,以提升培训效能和质量呢?成都市委组织部、市委党校进行了有益探索,运用大数据技术,将培训数据信息分成13个类型,建立了分析模型,开发了“培训结果分析系统”,完成了对全市6000余名副处级以上领导干部的培训知识储备度统计,形成了干部个体培训知识储备度分析图。目前,受到了广泛关注,先后已有《人民网》《新华网》《中国日报网》《四川日报》等20余家网站和报纸进行宣传报道,对大数据运用于干部培训给予了充分肯定。我们从成都市的实践探索得出以下启示。
干部教育培训要主动运用大数据
在新型工业化深入推进,新型城镇化快速发展,科技现代化突飞猛进,市场化竞争激烈,经济全球化方兴未艾,网络化快速普及,信息化广泛应用,价值观念多元化呈现的“八化”并举新的时代,培训对象发生了结构性变化,干部素质与能力提升的培养面临着新考验,特别是面对“四个全面”战略布局和经济发展新常态,干部培训必须创新思维,主动运用大数据这样的新技术,以提高培训效能和质量。根据大数据的特点,如果将其运用于干部培训,将对干部教育培训理念、培训方式、培训内容、培训手段、培训考核、培训信息反馈等产生不同程度的影响。因此,党校人应加强学习,更新培训理念,深化干部培训改革创新,研究分析大数据对干部教育培训带来的机遇与挑战,主动将大数据运用于干部培训之中,以适应新常态和“四个全面”战略布局需要。
运用大数据实现培训个性化
大数据时代的到来,是传统干部教育培训研究走向科学实证的重大机遇。通过研究表明,在干部教育培训领域中,传统数据与大数据呈现以下区别:传统数据诠释宏观、整体的教育培训情况,用于影响教育培训的宏观政策与决策;大数据除分析宏观外,可以分析学员个体的课堂教学、实践调研等微观状况,对于调整干部培训行为,实现个体化培训、需求培训等具有重要现实意义,从而真正实现“围绕中心、服务大局”“遵循干部个人成长规律”和“以人为本”的培训目标。
运用大数据增强培训针对性
针对性是干部培训的基本要求,如何才能更好地实现干部培训的针对性,各级党校进行了有益探索,在教学内容与教学形式上取得了明显成效,但在培训对象上,并没有完全做到针对性。如果运用大数据,一方面,可以分析领导干部个人培训知识储备结构,了解到领导干部哪些方面的专业培训还欠缺,从而有针对性地开展重点专项培训,弥补其专业知识的缺陷;另一方面,组织部门在实施干部调训时,可针对性地调训配置学员,改变以往“一锅煮”“大杂烩”的方式,做到按需培训、有的放矢,实现组织需求与个体需求的有机统一。同时,通过运用大数据,使干部培训与干部使用有机结合。通过建立起干部培训的电子档案,使干部培训管理数字化,通过查看培训档案和分析培训结果,可以动态了解干部在若干年内的培训知识储备,能更好地实现把干部教育培训作为培养干部、发现干部、考察识别干部重要渠道的目的,提高干部选用的匹配度。
运用大数据科学规范培训管理
在信息化和网络化快速发展的新时代,大数据作为信息社会发展的一个新生事物,已开始广泛运用于经济社会建设各个方面。如果将大数据技术运用到干部教育培训管理中,将建立起立体化的干部培训管理系统,实现集中培训、专题培训、网络培训、涉外培训、高端培训等网络化管理,实现干部培训管理规范化和科学化。
加强大数据专业人才培养
大数据从信息采集、信息分析、信息处理、结论分析、提供运用等都具有专业性和技术性,需要专业人才完成,是一项技术性很强的专业工作。因此,党校系统要加强大数据专业人才培养。通过招聘或在现有人才中选派外出培训等方式,培养一批大数据专业人才,使大数据技术在干部教育培训中发挥作用,推进党校干部教育培训新发展。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07