京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
环保“大数据时代”,该来的总会来
环保部已经就国家环境质量、监测事权上收事宜与财政部达成一致,将分三步完成国家大气、水、土壤环境质量监测事权的上收,真正实现“国家考核、国家监 测”。环境监测事权的上收,有利于避免个别地方政府受考核评比等行政干扰对监测数据进行造假,保障环境监测数据的真实性和全局性,增强监测数据的科学性、 共识性。
日前,一纸《生态环境监测网络建设方案》从中南海飘向全国各地,环保部也宣布与财政部达成一致,分三步上收国家大气、水、土壤环境质量监测事权。至此,一个前所未有的环保“大数据时代”初显其形。
环保“大数据时代”不只是简单的事权转移,更是在为环保制度的刚性进行淬火。从今以后,检测数据不会再“妆罢低声问夫婿,画眉深浅入时无”? 不管地方领导再怎么看检测数据不顺眼,也不管地方政府在考核评比中受到怎样的“不良影响”,检测数据就在那里,岿然不动、无法改变。
环保“大数据时代”结束了地方政府在环境质量问题上的话语权,或恐会让某些人感到这样那样的不适应。但在不爽的同时,我们也须得承认,对于长 远利益和深化改革全局而言,环保“大数据时代”有益无害,堪称一剂良方。况且,环保“大数据时代”是时代呼唤、是大势所趋,一出生就带着最高层的坚决态度 和全国上下的热切期望。所有地方政府都必须无条件地服从、配合和适应。
服从环保“大数据时代”是健康发展的现实需要。只有政令畅通、令行禁止,才能确保党中央、国务院的各项决策部署落到实处,才能进一步夯实各地 经济社会发展平稳向好的基础,才能让好政策取得好效果,从而助力发展、惠及民生。若是上一套下一套、政令不出中南海,不但“大数据”会变成冷冰冰的数字, 发展也将会沦为空谈、笑谈。
配合环保“大数据时代”就要“有所为、有所不为”。在环境检测上,地方政府要充分相信、认可“大数据”,不“另起炉灶”,自查自测。在环境监 察、污染治理上,则需主动出击、真抓实干、不等不靠。只有做到既不“缺位”又不“越位”,地方政府才能真正和国家环保部形成合力,共同捍卫绿水青山。
适应环保“大数据时代”就要主动理顺发展思路、调整工作部署、树立正确的政绩观。从今以后,环境质量不再是地区发展的陪衬,而将作为信号灯、 警报器。各地方政府在发展经济,特别是上项目时,要主动参考“大数据”,确保环保红灯不亮、警报不响。时刻紧绷环保这个弦,是适应环保“大数据时代”的基 本功。
总而言之,环保“大数据时代”势不可挡,它即将到来,也必将到来。各级地方政府和所有领导干部都应该主动顺之、促之、助之、适之。唯有如此,才能真正守住绿水青山、咬定金山银山。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12