京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
运用大数据 更加接地气_大数据培训
与以往不同的是,今年的政府工作报告无论是在框架架构还是篇幅大小上都令人耳目一新。此次报告中频频闪现的“任性”“互联网+”等“网络热词”,更是拉近了与普通民众之间的距离。
那么,这份崭新的政府工作报告背后究竟凝聚着哪些不为人知的“秘密”?5日下午,政府工作报告起草组负责人、国务院研究室主任宁吉喆在国务院新闻办举行专场发布会,为中外记者答疑解惑。
总理亲自定稿
记者:今天总理所作的报告,无论是架构布局还是篇幅大小都跟以往明显不同。总理本人是不是很重视这份报告的质量?
宁吉喆:政府工作报告的起草工作从去年八九月份就开始了。李克强总理亲自领导政府工作报告的起草工作,先后主持国务院常务会议、国务院全体会议,听取汇报。习近平总书记也高度重视这项工作,他先后两次主持中央政治局会议、中央政治局常委会会议,听取有关情况汇报,并研究通过。
报告的起草经过了反复研究、反复分析、反复修改,共修改了四五十稿。李克强总理亲自主持修改,最后亲自定稿。我们尽量减少篇幅—很多不必要的虚词都省了。
报告吸收上千条民意
记者:今年的报告在起草、撰写过程中有哪些新变化?
宁吉喆:为了确保报告的质量和“成色”,起草组广纳各方观点和诉求。在整个起草及修改、定稿过程中,各地方、各部门和各单位都参与了进来。
如果说高层领导的重视和起草团队的精良为报告质量提供了大保障,那么,来自社会各界的民意则是这份报告“干货”十足的重要源泉。
为了广泛征求社会各方面的意见,李克强总理曾亲自主持召开了三次座谈会,广纳专家学者和企业负责人,科教文卫体界人士和基层群众,以及民主党派、工商联、无党派人士开展座谈会;此外,在全国范围内广泛征求地方部门和单位的意见,征求意见稿发出去将近4000份,各方面提出的意见上千条,这些经过整理都吸收到报告中。
运用云计算等现代方法
记者:大家都给这个报告点赞,觉得它非常接地气。在报告的起草过程中,你们是不是特别用心地做了相关工作?
宁吉喆:确实。这次的报告不仅分量沉甸甸,而且特别注重亲民和接地气。事实上,为了创新报告的起草方式,起草组运用智库、专家库提供支撑,运用互联网、大数据、云计算等现代方法和手段,找内容、找数据、找词语。
中国政府网还联合了数家网络,发起了“2015政府工作报告我来写—我为政府工作献一策”的活动,及时把意见和建议转给起草组。据不完全统计,在全社会收集的意见和建议(包括海外)共有4万多条,筛选整理出来的1000多条都转给了我们,其中直接收集的有数十条以上。
国家外国专家局还联合召开了政府工作报告征求外国专家意见的座谈会,来自比利时、德国、日本、新加坡、英国、美国六个国家的十几位专家提出了非常好的意见。此外,起草组召开全国人大代表的座谈会,事先听取代表的意见。我们还邀请了在京学习、培训的各地方党政负责同志,听取地市、县委一级同志的意见。
经济发展讲得更透彻
记者:您能否就此为我们扼要地解读一下政府工作报告?
宁吉喆:与往年相比,今年政府工作报告的特点比较突出。
结构框架和形式与去年相比有明显不同。去年的政府工作报告有三个部分,第一部分是2013年的工作总结回顾,第二部分是2014年工作总体部署,第三部分是重点任务。今年的政府工作报告有六大部分,前两部分是一样的,而后面的重点任务部分专门把改革开放、经济发展、民生改善和社会建设、政府自身建设作为四个部分独立出来。
如果是在去年政府工作报告的结构下,很难把这些内容摆到同一个层次去讲,只能简化了。
总而言之,政府工作报告形式上的不同反映了内容上的充实和创新,这种形式和内容的创新,都体现了“四个全面”,也就是这次政府工作报告开始就提出的全面深化改革、全面推进依法治国、全面从严治党、全面建成小康社会。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 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 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 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 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 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。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 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 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 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 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02