京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
用好大数据提高领导干部执政能力_数据分析师
随着互联网的升级换代,大数据作为经济社会发展的重要资源和预测事物演变规律的主导方法正在成为改变世界的核心力量。作为治国理政骨干的领导干部必须对大数据时代的挑战做出及时主动的应对,尽快提高自身对大数据的知晓、掌握和运用,力争成为驾驭大数据发展的行家里手。
大数据带来的挑战
大数据不仅仅是新技术,它还改变着人们观察认识世界的视角和生产生活模式,也给治国理政带来了日益明显的挑战。
思维模式的挑战。大数据是一场思维革命。随着海量数据的实时互联和反复利用,自然、社会、人类的一切状态和行为都将能化为数据并记录存储下来。大数据分析不纠结于因果关系,而是通过发现以往被忽视或没意识到的相关关系进行快速准确预测和决策。领导干部若要决策更加符合实际需求和透明,必须打破仅惯常的依靠经验和因果逻辑的思维模式,将大数据分析渗透于决策的全过程,权力运行痕迹也必将以数据的形式全部记录下来。
管理意识的挑战。大数据还是一场管理革命。将来政府不仅是治理平台,还会是数据平台。领导干部将不仅是决策者,而且还应该是数据平台的管理者。大数据要求数据透明和共享,因为在保障信息安全的前提下,共享数据信息的人越多,从不同角度整合使用数据的次数就越多,产生不同的价值就越多,同时,在使用这些数据的过程中又会产生大量的新数据。目前虽然政府拥有大量的数据,也基本实现了信息化,可仍处于各自所有,条块分割的状况。这都需要领导者变革管理意识,突破传统的以人工采集方式和结构性数据为主要内容的数据采集模式,摈弃数据割据的管理习惯。
执政能力的挑战。大数据必将引发经济领域的革命。大数据产业群和“互联网+”等必将成为普遍的经济业态。在以经济建设为中心的大前提下,领导干部虽不应插手具体市场经济运作,但是必须懂新经济规律,并深入思考这种新经济对未来发展的意义。只有这样才能引领大数据时代的社会发展方向。麦肯锡全球研究所报告称,与其他部门相比,政府运用大数据最容易,价值潜力也更大。政府应成为运用大数据的典范。做到这一点,领导干部首先具备大数据基本知识和技能。而目前相当大部分领导干部对大数据的了解仅停留在新鲜词汇的阶段。
用好大数据的益处
挑战也是机遇。用好大数据对提高领导干部的治理水平大有裨益。
助力科学决策民主决策。大数据能在很大程度上避免信息不对称。通过大数据分析,人类的理性范围将扩大,决策质量有望大幅提高。通过大数据平台,领导干部能够更加深入、全面感知真实的群众生活状态和基层权力运行过程,以把宏观情况与微观运作相结合,从总体上把握全局。人民群众也可以随时在政府信息平台上获得生产和生活的数据信息,上传自己的需求、发现的问题和政策建议,参与到公共决策和执行的全过程。大数据还可以把决策过程和执行过程全程记录,进行分析,发现问题,促进决策流程和执行行为更加科学化。
更好地服务人民群众。通过大数据平台,能够更加准确快速把握和预测群众的需求,并能够迅速对数据进行调取分析,提高工作效率,通过管理前置和服务前置,以实现精细化管理和对群众提供有针对性的个性化服务。大数据还是智慧城市的引擎。智慧城市的建设不仅可以更好地服务群众,而且通过大数据分析,能够更好地整合有限的城市资源,发挥其最大效用,在节约治理成本的同时高效率和高质量服务人民的生产生活。
快速实时应对社会突发事件。大数据除了能够准确预测之外,快速实时是大数据处理技术区别于传统数据挖掘技术的最大特点。它能帮助领导干部第一时间获得突发事件信息,即时把握突发事件动态,准确制定处理方案。
领导干部如何才能用好大数据
抓住历史性机遇,在这次技术革命的浪潮中实现复兴和超越是领导干部不可推卸的使命和责任。为此,亟须在以下方面做出努力。
学习大数据知识,树立大数据观念,培养大数据思维。随着数据可视化技术的不断进步,大数据分析已经不再是非常晦涩复杂的事情。领导干部应该在认真持续自学的同时,积极组织和参与大数据相关培训,虚心向大数据专门人才学习请教,以正确认识大数据及其利弊,逐步形成重视数据收集、储备、分析、共享的意识,以及尊重数据隐私和保护人的自由意志的意识。在条件允许的情况下创建大数据决策模拟实验室,让领导干部身临其境体验大数据思维的特点和决策流程,学会大数据分析的基本原则和技能。
勇于实践,积极搭建数据共享平台。学习的目的在于应用。领导干部不应等待观望,而应在工作中按照影响从小到大的顺序积极尝试运用大数据分析,推动大数据发展实践。大数据发挥作用的前提是数据公开透明和共享。领导干部要勇于打破数据割据的现状,带头加快建设政府组织间数据共享协同平台和对社会群众开放的力度,大力开发数据运用工具并免费提供。
恪守辩证法,善用大数据。大数据是把双刃剑,运用得当大有益处,运用失当必生祸患。如:大数据分析无法替代领导干部与人民群众面对面交流的作用,更无法解决价值追求和关于意义的问题。而融合了社会主义基本原则、立场和核心价值追求的大数据运用能力才是中国特色社会主义发展所需要的。领导干部要遵循辩证法,不仅要学会运用大数据,还要清醒认识和主动应对大数据的“无奈”,做到善于运用大数据,防止患上大数据崇拜症和依赖症。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11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