京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
用大数据助力精准扶贫
把大数据技术运用到扶贫领域,通过扩大信息采集渠道、提高数据分析能力和加工效率,为扶贫决策提供精准、有效、可靠的数据支持,助力精准扶贫。
消除贫困、改善民生、逐步实现共同富裕,是社会主义的本质要求。30多年来,我国社会生产力得到极大的提高,但贫富差距也进一步扩大。在解放生产力、发展生产力的基础上,精准扶贫、消除贫困是实现共同富裕的必经途径,是社会主义的本质要求使然。
(一)
新中国成立以来,我们党带领人民持续向贫困宣战。经过改革开放30多年来的努力,我们成功走出了一条中国特色扶贫开发道路,使7亿多农村贫困人口成功脱贫,为全面建成小康社会打下了坚实基础。但也要看到,当前我国脱贫攻坚形势依然严峻。“十三五”脱贫攻坚的冲锋号已经吹响,必须以更大的决心、更明确的思路、更精准的举措、超常规的力度,众志成城实现脱贫攻坚目标。其中,精准扶贫、精准脱贫是打赢脱贫攻坚战的基本方略,是缩小贫富差距、补齐发展短板、让全民共享发展成果的务实之举。
一方面,精准扶贫关注贫困人口的真实需要。扶贫的“精准”意味着由“面”到“点”的转变,不仅要明确“哪里的人口真正贫困”和“谁是真正的贫困人口”,而且也要清楚地界定“贫困体现在哪里”和“贫困人口的真实需要是什么”等关键问题,对于这一部分社会群体真实需要的评估、救助与支持有助于实现社会公平。另一方面,精准扶贫也强调了扶贫方式的多样性,资金投入是一个主要形式,同时也强调社会服务的提供以及服务对象自身的能力建设与提升。多种扶贫形式的应用有利于切实打好“十三五”脱贫攻坚战。
当前和今后一个时期,坚持精准扶贫、精准脱贫,关键要找准路子、构建好的体制机制,在精准施策上出实招、在精准推进上下实功、在精准落地上见实效。精准识别贫困人口是精准施策的前提,对所有贫困人口建档立卡,该精准到户的务必精准到户,确保把真正的贫困人口弄清楚,把贫困人口、贫困程度、致贫原因等搞清楚,做到因户施策、因人施策。强调责任落实到人是精准扶贫的关键所在。加快形成中央统筹、省(自治区、直辖市)负总责、市(地)县抓落实的扶贫开发工作机制,做到分工明确、责任清晰、任务到人、考核到位。此外,解决好“怎么扶”的问题,关键就是要按照贫困地区和贫困人口的具体情况,因地制宜,探索多渠道、多元化的精准扶贫新路径。
(二)
需要注意的是,在技术浪潮风起云涌的新形势下,解决好“扶持谁”“谁来扶”“怎么扶”问题,真正做到扶持对象精准、项目安排精准、资金使用精准、措施到户精准、因村派人精准、脱贫成效精准,还可借助数字化技术的支撑作用。当前,大数据已经成为推动经济社会发展的重要力量,同时也为精准扶贫提供了新的理念和技术支撑。大数据分析的数据处理能力和信息统计功能为精准扶贫的实现提供了充足的知识储备和较为完善的科学技术支持。具体来说,大数据助力精准扶贫,主要体现在扶贫目标的精确设定、扶贫对象的准确定位以及扶贫成果评估的具体化等三个方面。
其一,大数据分析有助于扶贫目标的精确设定。这些年来,为了啃下“硬骨头”,各级政府加大了对扶贫开发的投入和支持力度,意味着更多真金白银将投向贫困地区和贫困人口。在具体操作中,项目怎么定,才够科学;资金如何用,方为合理;工作怎么做,才更有效。这一系列问题都需要用更为科学的方式来破解。其中,大数据分析处理的信息量巨大,处理速度也成倍的增加,对于一定时期的社会经济发展水平和社会资源分配状况可进行精确的评估,这样一种信息管控方式能够界定出“扶贫工作应着力哪些社会问题”以及“选择何种扶贫方式最为适合”等关键目标,进而实现项目安排和资金使用的合理性。进一步看,依托大数据技术,对扶贫数据进行实时观测、动态监测和分析研判,既能找准脱贫的主体、重点和关键,也能确保扶贫项目科学合理、精准到位,有利于最大限度发挥扶贫资金的使用效益,把宝贵资源精准投放到真正的贫困户身上。
其二,大数据分析有助于扶贫对象的准确定位。由于贫困具有多维度、复杂性、动态性的特点,究竟谁是贫困户,辨识起来难度很大、费时费力。通过大数据的方式,使扶贫对象的个人信息能够全面地呈现出来,同时构建大数据扶贫系统和服务平台,打破地区、部门之间的“信息孤岛”,让分散在不同地区和部门的碎片化信息“牵手”、联网,实施数据对比分析与综合评估,这样不仅能够准确界定出符合救助标准的贫困人口数量、分布地区等宏观信息,而且能够显示出扶贫对象的家庭状况、性别、受教育程度等具体的人口学特征,有助于对扶贫对象的范围进行正确的界定,并对扶贫范围内的对象进行准确的需求评估,保证扶贫措施能够精准到户。此外,还能减少人为因素的影响和失误,把真正贫困的筛选出来。
其三,大数据分析有助于成果评估的具体化。实践是检验的标尺。如何评估精准扶贫的成效,这需要将评估具体化为各类指标。比如,通过扶贫工作,某地贫困人口数量占该地区人口总数的百分比的下降率,贫困人口所获得的社会服务的类型统计等。大数据分析能够保证这些信息的获得真实、准确、及时,以确保每一阶段扶贫工作的得失能够被有效分析,从而确定下一阶段的工作目标、工作方法、工作重点以及资金投入等具体内容。此外,依托大数据,还可以为贫困地区提供信息服务,以便当地政府因地制宜、分类施策、因人而异发展产业、对接帮扶,确保脱贫取得实效。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据营销从“粗放投放”向“精准运营”转型的过程中,企业常面临“数据维度繁杂,核心影响因素模糊”的困境——动辄上百个用 ...
2025-11-24当流量红利逐渐消退,“精准触达、高效转化、长效留存”成为企业营销的核心命题。大数据技术的突破,让营销从“广撒网”的粗放模 ...
2025-11-24在商业数据分析的全链路中,报告呈现是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师传递价值的“最后一公里”,也是最容易被忽视的 ...
2025-11-24在数据可视化实践中,数据系列与数据标签的混淆是导致图表失效的高频问题——将数据标签的样式调整等同于数据系列的维度优化,或 ...
2025-11-21在数据可视化领域,“静态报表无法展现数据的时间变化与维度关联”是长期痛点——当业务人员需要分析“不同年份的区域销售趋势” ...
2025-11-21在企业战略决策的场景中,“PESTEL分析”“波特五力模型”等经典方法常被提及,但很多时候却陷入“定性描述多、数据支撑少”的困 ...
2025-11-21在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20在商业数据分析领域,“懂理论、会工具”只是入门门槛,真正的核心竞争力在于“实践落地能力”——很多分析师能写出规范的SQL、 ...
2025-11-20在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12