京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据背景下创新政府互联网治理_数据分析师考试
大数据价值最大化的前提是数据开放和有效送达。经过十多年的发展,我国政府网站已经基本普及,政府网站整合了各类政务服务和资源,积累了海量的权威信息,已经成为政务信息公开的第一渠道。在开放政府信息为社会提供数据服务的同时,我们忽略了一个十分重要的环节,就是信息的“有效送达”。现在,超过90%的网民在互联网上查找信息时,会首选使用搜索引擎,搜索已经成为公众获取信息的代名词。但由于我国绝大多数政府网站对互联网发展环境变化、特别是网民普遍使用搜索引擎这一新变化准备不足、应对不力,中央部委、省、市级政府网站信息能够在搜索引擎上被公众查找到的比例分别不足10%、8%和5%,这就意味着政府网站经过十几年积累的海量信息总体上处于“不可见”的状态,即使是少量信息能够被网民看到,也常常出现信息过时、不完整、不对路的情况,政府网站信息不能有效传递给社会公众。比如,目前在政府官员形象、食品药品安全、环境治理、外交政策、民族关系、流动人口等领域搜索结果中,大量过时、负面、有害信息占据搜索结果有利位置,不能真实反映政府工作实际和事件真相,严重损害了政府形象。这种情况已经非常严重,到了必须有所改观的时候了。
美国政府早在2005年就注意到搜索引擎对全球信息传播的影响,通过有针对性的开展可见性优化工作,大幅度提高政府信息占据搜索结果有利位置的数量和质量,树立了政府在互联网上亲民、可信的形象。受美国影响,欧美国家普遍开展了政府网站可见性优化工作,在提升互联网治理能力方面取得了显著成效。当前,国家有关互联网和政府网站主管部门应牵头组织开展“互联网政府形象塑造与舆论引导专项工作”,在充分借鉴发达国家经验的基础上,进一步发挥我国政府网站和国家重点新闻网站联合作战的优势,建立与主要搜索引擎企业的常态化合作机制,全面开展政府网上信息可见性优化,把更多、更好的政府正面、权威、优质信息传递给网民,树立互联网政府服务的新形象。
建设智慧门户:创新政府网上服务的新方向
互联网的快速普及为政府通过网站提供公共服务创造了条件,近年来我国各级政府网站在服务功能和内容建设上有了很大进步,很多城市政府网上服务事项已超过2000项。然而,政府网站在服务实用性、有效性方面与公众需求仍存在较大差距,政府网站服务的用户满意度一直不高。许多政府网站内容越来越繁杂,栏目设置如同迷宫,当公众查询政府网上信息或服务时,常常面临“找到的信息不需要、需要的信息找不到”的尴尬,这种情况在政府网站普遍存在。出现这种局面主要是由于当前政府网站管理部门和服务提供部门缺乏对网民真实需求和体验的了解。
解决这一问题的关键是必须转变政府网站发展方式,在继续做好信息和服务上网工作的同时,更加注重从用户需求角度规划和建设网站,推行基于大数据的智慧政府门户建设。
智慧政府门户具有实时透彻的需求感知、快速持续的服务改进、精准智能的服务供给等特点。它首先能够从用户需求角度出发,通过对海量网民访问数据的分析,判别用户的真实需求;然后,从网站供给角度出发,快速、准确识别网站现有服务短板;在感知用户需求和识别服务短板的基础上,通过对网站栏目、功能、页面等方面的优化,使得网站能够为用户提供精准智能服务,有效弥补“用户需求”和“服务供给”之间的差距;最后,通过对服务供给过程的动态监测,实时掌握政府网上服务绩效,确保为公众和企业提供便捷、精准、高效的网上服务。
通过建设智慧政府门户,政府网上公共服务将更加准确、便捷,更加贴近公众需求。当前智慧政府门户建设还处于起步探索阶段,如果能够在智慧城市建设、国家电子政务建设等领域加大推进力度,相信用5年左右时间建成一批智慧政府门户,就可以大大改观政府网上服务质量,有力支撑服务型政府建设。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据营销从“粗放投放”向“精准运营”转型的过程中,企业常面临“数据维度繁杂,核心影响因素模糊”的困境——动辄上百个用 ...
2025-11-24当流量红利逐渐消退,“精准触达、高效转化、长效留存”成为企业营销的核心命题。大数据技术的突破,让营销从“广撒网”的粗放模 ...
2025-11-24在商业数据分析的全链路中,报告呈现是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师传递价值的“最后一公里”,也是最容易被忽视的 ...
2025-11-24在数据可视化实践中,数据系列与数据标签的混淆是导致图表失效的高频问题——将数据标签的样式调整等同于数据系列的维度优化,或 ...
2025-11-21在数据可视化领域,“静态报表无法展现数据的时间变化与维度关联”是长期痛点——当业务人员需要分析“不同年份的区域销售趋势” ...
2025-11-21在企业战略决策的场景中,“PESTEL分析”“波特五力模型”等经典方法常被提及,但很多时候却陷入“定性描述多、数据支撑少”的困 ...
2025-11-21在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20在商业数据分析领域,“懂理论、会工具”只是入门门槛,真正的核心竞争力在于“实践落地能力”——很多分析师能写出规范的SQL、 ...
2025-11-20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