京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据背景下构建市场监管知识库的战略价值_数据分析师考试
“大数据浪潮,汹涌来袭,与互联网的发明一样,这绝不仅仅是信息技术领域的革命,更是在全球范围启动透明政府、加速企业创新、引领社会变革的利器”,涂子沛在《大数据:正在到来的数据革命》一书中这样写道。面对移动互联和信息技术的不断兴起和发展,大数据已经越多越多的占据着人们的生活,就连风靡全球的NBA比赛也不例外。专业的数据分析师会在每场比赛中记录每位球员的得分多少、哪个区域得分较多等一系列数据,以此分析每位球员的命中率,为整支队伍的球队建设和战略战术助力献策,甚至可以预测每个赛季的比赛结果等等。大数据已经深入到人们日常生活的方方面面,当然对于政府部门也是同样,大数据背景下,政府机构也将构建行政执法知识体系,构建市场监管知识库,为进一步提高执政能力做出更大努力。
一、大数据引领政府市场监管走向新征程
2014年8月,深圳市市场和质量监督管理委员召开了关于大市场监管职能转变及监管方式创新的征求意见会,会上提及了《深圳市市场和质量监督管理委员会关于推进大市场监管职能转变及监管方式创新的意见(征求意见稿)》,在此意见中提出了要将“大数据”监管应用于市场监管,而这也是这一意见稿中的突出亮点之一。运用大数据进行市场监管,必将是未来市场监管发展的必经趋势。在整个市场监管体系中,搭建行政执法知识体系显得尤为重要,构建市场监管知识库成为其中不可或缺的一部分。
在市场监监管的知识库中包括数字博物馆、特色词库、业务条线、精品专区以及热搜等五个模块,其中业务条线可以细化为:竞争执法、消费维权、网络监管、商标监管、广告监管、合同监管、质量监管和食品药品监管等多个方面,逐步开展大数据监管专项研究,运用科学的数据分析方法,全面提高监管能力和效率。
二、政府构建大数据市场监管知识库的巨大战略价值
从我国政府的发展现状和未来发展方向来看,合理利用大数据是我国建设服务型政府有利的技术支持和根本保障,而积极构建市场监管知识库却是利用大数据的最好体现。构建市场监管知识库的战略价值主要体现在以下四个方面:
第一,有利于政府决策的科学化。市场监管知识库的构建,将为政府在市场监管方面提供更多的知识、案例、数据,帮助政府合理有效的利用这些资源,做出分析和判断,提出更合理更科学的决策,减少各方行政资源的浪费,极大地提升了政府的行政效率,提高市场监管的精准度,使不良企业逐渐退出市场,保障了企业经营运转的良好市场环境。
第二,有利于政府机构的精简化。利用大数据构建知识库,可以使政府机构逐渐走向扁平化,精简职能部门,使职能相近或重复的部门进行合并和删减,加快信息和知识的传递速度,减少有效数据的误用,增加数据的效用性,保证市场监管的速度和时效,更好的完成市场监管的职能,并且有效的进行职能部门的知识管理和知识传递。
第三,有利于维护消费者权益。从构建知识库的模块和业务条线来看,市场监管的涉及面逐渐扩大,几乎将损害消费者权益的方面全部纳入进来,加之大数据的收集和分析,能够切实有效的处理不合法的消费行为和事件,为消费者营造良好的消费环境和市场氛围,也为相关产业的发展和政策的制定提供可靠科学的数字依据。
第四,有利于政府创新能力的培养。利用大数据构建市场监管知识库,从一定意义上讲,就是符合信息社会的发展趋势,加快政府从传统型转向服务型和知识型的新举措,是政府行政能力创新的极大体现,是市场监管由此走向知识管理的必经之路,只有不断加强知识库的建设,完善政府在市场监管方面的知识管理,才能使我国政府的行政能力不断增强,创新能力不断增强,进而不断提升我国的竞争实力。
三、国外政府大数据的实践与战略
不仅我国政府在不断利用大数据构建知识库,在国外也早已掀起了构建大数据政府的热潮。早在2013年3月29日,奥巴马政府便公布了“大数据研发计划”(Big Data Research and Development Initiative),目的便是希望政府机构可以积极利用和挖掘大数据,不断巩固市场监管的数据基础和地位,实现政府的智能决策,为大数据的政府时代奠定基础。
此外,还有法国政府也在积极响应大数据的时代号召。2013年,法国生产振兴部部长Arnaud Montebourg、数字经济部副部长Fleur Pellerin和投资委员Louis Gallois在第二届巴黎大数据大会(le congrès Big Data)的第二天共同宣布了“法国政府为促进大数据领域的发展,将以新兴企业、软件制造商、工程师、信息系统设计师等为目标,开展一系列的投资计划”这项重大决定,目前,法国政府将投入1150万欧元用于支持7个未来投资项目,这足以证明法国政府对于大数据领域发展的高度重视,而这些决定的目的也是想通过发展大数据及其实践作用,进一步促进法国在大数据领域的发展以及大数据对政府和对民众生活的重大意义。
除了欧美发达国家的大数据政府战略之外,2013年6月,日本安倍内阁公布了新IT战略——“创建最尖端IT国家宣言”,该宣言强调了2013年~2020年,日本政府以发展开放公共数据和大数据为核心的新IT国家战略,旨在把日本建设成为一个具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。由此可以看出,世界各国都已在大数据的浪潮中不断前进,奋勇向前。
四、我国政府的大数据实践案例
2013年11月15日党的十八届三中全会上正式发布了《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》,其中提到了国家治理体系和治理能力现代化。这就要求我国政府不断提高行政效率,加快转变为服务创新型政府,而这一目标的实现,离不开大数据的支持。对于大数据的的利用,我国政府在摸索的道路中也取得了一定的成就。
例如,在2013年召开的第二届工商行政管理创新发展高层研讨会上,大数据挖掘技术构建的企业发展工商指数这一创举成为了会议的焦点之一。这一指数的构建样本来源于国家工商总局的国家经济户籍库,其数据量多达5500万家的企业和个体户。由此可见,构建大数据市场监管的知识库体系,可以为大数据的后续利用提供样本和服务,进一步体现了知识库构建的重大战略价值。该指数是一个名为“企业发展和宏观经济发展关系研究”课题组进行构建的,其成员分别是国家工商总局、首经贸财税数据研究所以及著名的龙信数据公司,它将在预测宏观经济走势方面发挥着不可小视的作用。一旦具有一个先导性的指标体系,我国政府就能在经济政策和宏观调控方面做出更为科学严谨的决策,为我国的经济发展贡献力量。这一指数的提出,从一定意义上肯定我国政府在大数据利用方面的努力,也为后续其他部门政府在监管和行政中利用大数据知识库提供了借鉴和模板,希望能从已有和逐渐被挖掘的数据中提取更多的信息,产生更大的价值,实现真正的政府行政信息化。
五、结语
大数据时代已经来临,它代表着信息技术未来发展的战略走向,也将引发技术领域跨越式发展。如何利用好这一“21世纪的新石油”成了我国政府面临的新机遇也是新挑战。只有不断加快数据的收集,加强数据的分析,完善数据的利用,才能不断健全政府的市场监管职能,打造公开透明的服务型政府,成为极具竞争力的知识型政府。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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 ...
2026-04-10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 ...
2026-04-10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在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02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