
运用大数据改善民生
当前,大数据已经成为推动经济社会发展的重要力量,同时也是解决民生问题的重要支撑。作为一种重要的技术力量,大数据已被广泛应用于农业、交通、教育、运输、政府管理、现代商业等各个领域中。民生问题直接影响着人民群众的利益,是人民群众最关心的问题,因此,在运用大数据解决民生问题时,要消除“数据孤岛”,建立公开透明的数据服务平台,为解决人民健康、就业、教育、安全、收入等问题提供更好的技术保障。
消除数据孤岛 破解民生难题
目前,大数据已经被广泛应用于各个领域,在解决健康、教育、安全等民生问题上已取得较大成效,然而,大数据的应用需要一个过程,在解决民生问题时,大数据的应用仍然还存在一定问题。
一是“数据孤岛”弱化了大数据服务功能。这一问题使得大数据在应用时不能发挥最大优势解决民生问题,虽然大数据的公开有利于推动决策科学民主化、政务公开化、社会管理高效化等,但因当前我国大数据公开与共享的程度较低,致使大数据的存储、采集、分析大多归属于政府或大数据专业公司,降低了大数据的使用效率。二是相关知识欠缺,数据量不足。当前,我们利用大数据解决民生问题时,因对大数据技术的了解和认识还不全面,导致了数据间融合度较低现象的出现,加之缺乏相关技术人才,使得与民生有关的大数据未能得到充分利用,无法体现大数据的真正价值。而且,在运用大数据时,存在一定的学科知识壁垒,使其解决民生问题时应用面较狭窄。当下,大数据相关研究主要集中于图书情报科学、信息安全科学、计算机科学、大数据管理科学等学科,而其在社会领域的应用范围、应用条件和研究范围相对狭窄,造成了一定的学科知识壁垒。此外,大数据几乎来源于网络,而我国还有不少人不能接触网络、运用网络,对数据网络不了解,造成了较大的数据鸿沟。此外,大部分群众由于职业及文化水平的差异,不同群体对大数据解决民生问题的认识不足,不能对较多数据进行分析,且利用大数据反映、解决民生问题的意识较薄弱。
加大技术投入 改善民生状况
第一,用于医疗行业,改善人民健康状况。当大数据应用于医疗行业解决民生问题时,可对区域性疾病发生情况提供技术支持。当前,大数据在医疗领域得到了广泛应用,如,公共卫生、疾病诊疗、医药研发等,将大数据用于追踪、统计,可进一步分析药品的药效,促进医药研发效率的提高。此外,利用大数据还可分析区域性疾病的发生情况,以便更好地提出疾病预报措施,防止病情、疫情的爆发及扩散。
第二,用于就业方面,解决失业再就业问题。就业问题是关乎人民群众生计的大问题,大数据能够为政府解决民众就业问题提供决策支撑,预测出某一地区的经济状况、收入动态、失业率等情况。此外,大数据还能够对扶贫对象是否已脱贫、是否还需对其继续扶贫以及对相关的扶贫项目做进一步研究,利用大数据分析和预测出某一指定地点的失业率及收入状况等,为扶贫项目提供决策依据。
第三,用于环境保护,解决生态问题。在解决民生环境问题时,可利用地理大数据、环境大数据、水利大数据等综合数据进行环境分析,有效预测自然灾害的发生地,并作出相关的防护措施。
第四,改善教育质量,提高人民素质。教育问题是民生的又一大问题,只有改善教育质量,提高人民素质,才能增强国家的综合国力。当前,教育形式在大数据技术的支撑下改变了原有的教育方式和教育内容,利用大数据技术于教育行业时,通过数据的可监控性,实时洞察学习者的在线学习情况和教育平台变化情况,真正了解受教育者的需求,预测并把握学习者的学习情况,针对学习者的学习需求,利用网络实现教育资源在全国范围内的优化组合,提高整体教育质量。
建立数据平台 加强人才培养
首先,建立公开且透明的公用数据服务平台,能够为大数据解决民生问题提供重要的社会条件。民生问题关系到每个人的健康、教育、就业、安全、环保等,每一个数据的公开与共享都将为解决民生问题提供重要的数据来源。因此,政府应建立全面的公用数据公开服务平台,提供更多的便民服务通道,加大数据的公开力度,使大数据对民生问题的预测、分析、解决具有更好的支撑力和说服力。
其次,大数据用于解决民生问题时,不仅要掌握一定量的数据信息,而且要对相关数据进行专业分析和处理,充分挖掘数据的利用价值,为重要事项的决策提供依据。因此,在解决民生问题时,拥有扎实专业基础知识的大数据技术人才是必不可少的。我们要加大对相关技术人才的培养力度,使大数据技术在解决民生问题时发挥其应有的作用。
再次,当下,人们只有形成利用大数据、依靠大数据技术解决民生问题的行为习惯,才能尽量减小大数据鸿沟问题,最大程度发挥大数据的优势,让大数据真正为民服务,因此,要提高人们对数据的使用效率,就需要缩小数据鸿沟,利用教育、宣传、培训等多种方式,提高人们对大数据的认知度。此外,在利用大数据解决民生问题时,可以通过政产学研一体化来推动大数据技术的社会化进程,最大程度挖掘数据潜在价值,突破知识壁垒,实现大数据技术的价值与社会进程的有效对接。大数据要从技术层面出发,采用统一的数据模式,为政府、企业、群众以及不同类型数据的融合提供技术支撑。
总之,虽然已被广泛应用于各个领域,并为解决民生问题提供了重要的技术支持,但就目前情况来看,大数据技术的应用还存在诸多问题。政府在运用大数据技术解决民生问题时,要注重培养大数据技术人才,加大公用数据公开力度,尽量缩小数据鸿沟,扩大数据的应用范围,增加各数据之间的联系,以消除数据孤岛现象。此外,要培养人们的大数据意识,让人们能够真正利用大数据表达民意,以便政府知民情、解民意,真正实现为人民服务。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22CDA 数据分析师:参数估计助力数据决策的核心力量 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据已成为驱动业务增长、优化运营效率的核 ...
2025-09-22训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19CDA 数据分析师:让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑 统计基本概念是商业数据分析的 “基础语言”—— 从描述数据分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16