京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
“大数据”服务大民生_数据分析师
信息化正阔步迈进“大数据”的新时代。“一切皆可数据”的技术变革,持续、广泛、深刻地影响着经济社会诸领域以及人们的思维行为习惯。“大数据”展现出的精确分析、相关作用、统合集成等鲜明特点,为优化公共服务、提高政府效能提供了重要媒介和推力,为创新社会治理体制提供了新的经验启示和技术支持。
人的本身是最大的数据来源。民政作为保障基本民生,提供社会服务,加强基层治理的政府职能部门,肩负着满足人的基本需求、协调人的社会关系、促进人的全面发展等重要职责。民政应积极融入“大数据”时代,创新履职方式,推动社会治理体制创新,利用“大数据”来服务大民生。
用“大数据”服务大民生,要多途径导入。通过建立城乡居民家庭经济状况核对机制,逐步形成包括困难群体、受灾群众、优抚对象、水库移民等在内的基本民生保障数据系统,依法、及时、公平给予救助,牢牢守住全省基本民生保障的底线。
通过建立养老服务需求评估机制,逐步形成全省老年人的数据系统,强化基本养老服务保障,调控社会养老服务资源,引导养老产业发展,更好更有针对性地为全省老年人颐养天年提供支持。
通过建立城乡社会公共服务信息平台,逐步形成城乡居民生活需求的数据系统,进一步改进优化基层公共服务,创新基层社会治理机制,推动发展社区服务业,持续增进城乡居民对社区生活共同体的认同感、归属感。
通过建立社会组织登记管理和服务平台,逐步形成覆盖慈善、社工、志愿者、义工等方面的数据系统,更加准确地掌握社会组织资源的底数,推进社会工作专业化,增强各类慈善机构的公信力,持续增进社会活力。
同时,采集、统合行政区划、村(社区)规模、地名标志,及社区服务中心、避灾场所、救助管理机构、婚姻登记、殡葬服务、烈士纪念建筑物和各类社会福利机构等民政公共服务设施,参与全省基本公共服务及公民信息基础数据系统建设,真正使民政“大数据”成为促进行业发展的富矿,持续优化服务的动力,维护公民权益的保障,勃发社会生机的养分。
用“大数据”服务大民生,要“五化”并举。首先是更新信息化发展理念。充分借鉴运用“大数据”的新理念、新技术,采集、分析、运用各类数据,抢占社会治理高点,强化协同意识,畅通数据流动,自觉克服行业数据的垄断性和局限性,自觉减少对行政权力的过度依赖,厘清政府、市场、社会的关系。
其次是建立标准化转换机制。制定浙江民政标准体系,固化发展成果,定型创新经验,建立常态化、数据化、制度化管理服务机制,并力争上升为行业标准、国家标准,再创浙江民政事业发展体制机制优势。
第三是探索多元治理和共享机制,通过与基层党委政府合力、与相关部门合推、与社会组织合作等共建共享方式,统合数据采集、使用,注重多方合作,促进多元融合,提升综合服务能力水平。
第四是创新社会化参与机制,认真履行现代社会组织体制建设的牵头职能,尊重并发挥社会组织的主体地位和作用,引导与社会组织、法人和公民的协同参与,推动形成“大数据”推广运用与社会治理体制创新交相辉映的新格局。
第五是大力推进民政工作专业化建设。发挥社会福利、社会救助、慈善事业、社区建设等民政领域社会工作示范引领作用,提高社会工作人才的社会认可度,壮大专业人才队伍。推行婚姻登记、殡仪服务、救助管理、地名服务等专业化建设,提升社会服务的专业化水准。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系中,线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁,也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24