京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
运用大数据 创新社会治理机制
随着信息化的发展,人类社会开始迈入大数据时代。大数据除其经济价值外,还蕴含着巨大的社会价值,对当前我国的社会治理带来了诸多的机遇和挑战。如何认识大数据所带来的变革,收集、分析和利用好大数据,有效地将它运用到社会治理机制的创新中去,亟待研究和实践。
重视大数据在社会治理中的重要价值。在大数据时代中创新社会治理,就必须了解和把握大数据对社会治理带来的冲击及其新的变革需求。
提供政策制定的依据,提高科学决策水平。政府的决策离不开数据资源的支撑。政府部门是社会治理的主导者,在出台社会规范和政策时,通过对大数据整理和分析,探寻数据间的相关性,从中找到隐藏在数据背后的规律性信息,并将数据的处理分析结果转化为政策决策的依据,这样就可以减少因缺少数据支撑而带来的偏差,从而提高决策水平和公共服务的效率。当前,大数据也逐渐成为政府公共决策、企业经营决策的重要手段,数据领域流行的说法是“更好的数据意味着更好的决策”。
了解社会公众的需求,提升社会治理与服务能力。了解并满足公众的需求是社会治理的核心理念,社会治理与服务就是一个不断发现并满足公众需求的过程。当前,大量社会矛盾问题产生的一个重要根源是公共服务机构不了解社会公众的真正的利益诉求,从而无法有效地提供公共服务和产品。实际上,大数据背后隐藏的是各种公众需求的信息,政府可以借助来自互联网和社会化媒体的丰富数据资源,以此来了解人们的心理活动和利益诉求,并依托各种网络互动平台方式,促进政府和公众互动,获取公众的各种个体需求和公共需求,为公共服务与产品的提供奠定基础,促进社会治理与服务能力的提升。
预测人们的行为趋势,促进社会矛盾的消解。大数据的挖掘和运用包括两个侧重点:描述性分析,主要是针对过去,揭示规律;预测性分析,面对未来,预测趋势。从了解需求到掌握舆情,再到预测行为,这是一个由浅入深、由表及里的过程。大数据是人类各种行为的显微镜,各种行为和社会状态被广泛记录,对它的管理和分析可以产生巨大的社会治理价值。
着手推进大数据的运用,必须从如下几个方面着手:
树立大数据治理的意识。一方面,强化大数据的宣传教育。通过各种方式的宣传推广,让社会各个领域、行业和阶层群体接触与了解大数据的新思维和新技术,为大数据的运用奠定良好的社会基础。另一方面,重视运用大数据决策,制定大数据国家战略,通过顶层设计引导和推动大数据的研究和利用,充分发挥其社会治理价值。
打造大数据综合信息平台。首先,信息技术基础设施是大数据技术应用的载体,设施的好与坏影响着数据资源能否被有效地收集、分析、挖掘和应用。要推进大数据设施建设,扩大大数据技术的应用,促进数据驱动的社会决策和社会治理。其次,建立数据资源的公开和收集机制。海量信息的公开与收集是大数据治理的一个基础条件。通过数据资源的共享与利用,既可以打破政府部门的信息垄断,也可以加强政府与公众的互动反馈,促使数据驱动的社会治理常态化。再次,建立信息收集和分析处理中心。使大数据真正发挥出价值,就需要建立一套完整的数据综合处理系统,对大数据进行整合分析。最后,构建大数据的运用机制。运用大数据创新社会治理机制的核心理念是大数据的运用,促进政府由数据“收集者”“分析者”向数据“运用者”转变,促使社会管理转向社会治理。
培养社会治理型数据人才。数据分析人才的严重短缺,已成为社会治理过程中面临的最大难题,要加快培养优质数据分析人才:出台相关政策法规,为数据分析人才的成长提供可靠的制度保障;加大资金支持力度,培养和激励数据分析人才的成长;加强专业培训和业务指导,培养起一大批社会管理类的专业数据分析师。
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在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27