京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
用大数据助力质量发展
“全球范围内,运用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力正成为趋势。”国务院日前发布的《促进大数据发展行动纲要》(以下简称《纲要》)中的这句话,让我们真切地感受到大数据时代已经到来。而《纲要》发布本身,及《纲要》提出的运用大数据推进国家建设的各种措施,也体现了我国政府对大数据时代的敏锐洞察和智慧反应。
国家层面重视时代背景下运用大数据进行国家建设治理,也对质量安全领域全面推广大数据应用,提出了很高的要求。事实上,《纲要》中多处提及质量工作。比如,要充分运用大数据,不断提升产品质量等领域数据资源的获取和利用能力,丰富经济统计数据来源,实现对经济运行更为准确的监测、分析、预测、预警;优先推动质量等民生保障服务相关领域的政府数据集向社会开放等。这既反映出质量作为大数据对国家管理的重要性,同时也对质量领域全面推广大数据应用指明了方向。
必须认清的一个事实是,我国目前在质量领域推进大数据应用还比较滞后,存在一些亟待解决的问题。从市场和行业角度看,质量数据还比较匮乏,特别是消费方面的质量数据,处于严重缺失状态。要知道,成功企业的质量控制更多是基于消费导向,来自消费者和市场的数据远比来自生产过程中的数据重要,它更能指导生产,更有助于产品和服务质量的改善、提升。遗憾的是,很少有企业或相关机构重视这部分数据,这是我国质量大数据发展的一个瓶颈。而从市场监管角度看,尽管质量管理部门收集了很多质量数据,比如例行或突击质量监督抽查结果,但这些数据并没有得到很好的整合、分析和应用。如果监管部门对市场监管数据掌握得不够丰富或者不够准确,就难以做到科学监管、有效监管,最终难以收到质量提升的实效。
无数事例已经证明,大数据不仅能带来商业和市场价值,亦能产生社会价值。随着信息技术的发展,质量领域也将被爆发式增长的海量数据所充盈。如何利用好这些数据,将其转换成实实在在的价值,这是我们面临的一个大课题。就企业而言,必须要重视数据化管理,大量使用数据分析来优化企业的各个运营环节,特别是在质量管理方面,通过基于数据的优化和对接,实现节约成本的同时提高产品质量水平。就质量监管部门而言,应加强质量发展方面的顶层设计和统筹协调,大力推动政府质量信息系统和公共数据互联开放共享,加快信息平台整合,消除信息孤岛,推进数据资源向社会开放,增强政府公信力,引导质量发展,服务公众和企业。
当然,用大数据助力质量发展,还要注重完善法规制度和标准体系,科学规范利用大数据,切实保障数据安全。我们相信,质量领域的大数据运用最终会转化为整个国家经济社会发展的数据支撑,成为国家大数据建设的重要组成部分,从而为提升政府治理能力,推动经济转型升级作出贡献。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21