京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
利用大数据实现帮扶效益最大化
7月6日下午,佛山市禅城区委书记刘东豪率扶贫工作组到廉江考察扶贫工作,看望当地贫困户并送上慰问金。刘东豪强调,要充分利用人力、自然、市场三大资源,并用大数据方式进行比对,创新开展扶贫工作。
》因户施策谢鞋村今年有望脱贫
当日,刘东豪率扶贫工作组慰问了谢鞋村贫困户杨树杏。
杨树杏今年37岁,因患有尿毒症丧失了劳动能力,妻子在镇上的酒店打工,家中有两个小孩,分别就读小学四年级和小学三年级。家中每月固定收入来源于杨树杏妻子的工资以及村里面给予的最低生活保障金共1800多元。在工作组的帮扶下,杨树杏一家还得到村里番石榴种植项目、生猪养殖项目、光伏发电项目的帮扶分红收入。
记者了解到,谢鞋村共有贫困户77户共169人。2016年5月,禅城区对其进行对口帮扶,采取保障扶贫、教育扶贫、产业扶贫等措施,取得阶段性成效。谢鞋村2016年脱贫45户51人,2017年脱贫18户63人,剩下55人预计今年可实现脱贫。
扶贫工作组经反复精准识别,严格按照个人申请、入户调查、村民代表评议、审批公开公示程序操作,做好贫困户建档立卡,因户施策。如有劳动能力的贫困户侧重就业扶贫,无劳动能力的贫困户、五保贫困户则给与兜底保障扶贫,并积极链接社会资源进行长期结对帮扶。
今年下半年,谢鞋村将加大种养业投入,扩大生产以提高贫困户收入,计划承包面积达30亩的荔枝园,并饲养生鸡1万只;与佛山市内某湛江鸡饭店签订购销合同,将生鸡定点销往该饭店,以此创造收益。
》对比整合实现帮扶效益最大化
在6日下午召开的禅廉两地扶贫工作联席会议上,针对下阶段扶贫工作,刘东豪强调,要利用现有资源,运用“大数据”思维开展扶贫。
他首先指出,无论是贫困村还是富裕村,在“资源”面前是平等的。谢鞋村要充分利用好人力、自然、市场三大资源,提升整合资源和利用资源的能力。从“人力资源”入手,村委会及驻村干部要对全村人力情况进行深化摸底,分析贫困的原因,对不同类型的贫困户因户施策;从“自然资源”入手,要了解当地的自然环境以及风土人情;从“市场资源”入手,则要综合考量市场需要什么,从而采取合适的方式开展扶贫工作。
利用好资源是前提,接下来就要运用“大数据”的思维开展扶贫。刘东豪指出,可以考虑把现有的劳动力和现有资源进行整合,算出每种帮扶项目所带来的收益,经过对比后,就能知道采用哪种帮扶方式最能解决实际问题。经过量化后,再实行模式化,最终使得效益最大化。
廉江市委书记林海武对刘东豪所提出的观点表示赞同,并代表廉江市政府感谢禅城区政府对廉江脱贫工作给予的帮助。“廉江有57条贫困村,禅城区帮扶了其中46条。两年多来,禅城区共投入帮扶资金3.15亿元,扶贫工作取得了显著成效。”
林海武同时强调,能否脱贫,被帮扶的主体才是决定因素。各贫困村村干部及村民,要戒除“等、靠、要”的懒惰思想,牢固树立“脱贫是自己的责任”意识,借助禅城区的大力帮扶,深入开展脱贫工作。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15