京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
清波街道准物业管理用上了大数据_数据分析师培训
很多老旧小区都有这样的困扰:因为没有专门的物业,小区绿化、楼道保洁、公共设施维修等社区事务没人管,或是管得不到位。
今年,上城区清波街道要把这一块彻底管到位,要让205幢住宅楼的6429户居民都能享受到各项准物业服务。
街道层面,他们建起了准物业管理服务中心,所辖社区,分别设置了5个邻里服务站。
社区居民发现自家小区或楼道里有什么物件坏了,有什么需要修补的,一个电话打到社区邻里服务站,就可以坐等维修人员上门服务。
所有上门的维修人员都拥有相应的操作上岗证,不仅对设施设备的维修养护十分在行,而且熟悉物业共有部位的情况。
服务项目有几十项之多,包括小区绿化修剪补种、楼道清扫保洁、楼道灯维修更换、公共部位雨污水管道疏通等,都能找准物业帮忙。
准物业建起来了,清波街道还请专人开发了一套准物业信息化管理系统。
“你看,居民报修了什么东西,每个维修项目的处理情况,花了多少钱,我这里一清二楚。”街道准物业负责人郑刚打开办公室电脑,信息化系统里准物业工作的各方面情况都一目了然。
页面上,维修工程、上级交办、紧急事项、物业资源、在线交流、共享资料等功能模块,覆盖了准物业管理的每一个环节。“这套系统的好处就是让我们管理人员能对整个情况知根知底,做到心里清楚。”
值得一提的是,这套系统相当聪明,将辖区内容易损坏的公共部件一一录入系统。
比如说,楼道灯损坏是老小区常遇到的情况。通过这套系统,准物业中心人员就能知道区域内楼道灯的品牌、型号等具体情况,是声控的还是触控的,还可以根据显示的维修次数等数据分析,知道哪一个品牌、哪一种型号的灯泡、开关等配件更容易坏,以后采购时避免使用。
其他,诸如管道堵塞、电控门失灵等常困扰小区居民的问题,都可以通过该系统,开展举一反三式的改进管理。
信息化管理系统还建立了申报、受理、审查、批复、核准、验收等一整套业务流程。郑刚说,系统里维修原因、处理情况等信息十分齐全,规定一周要修好的项目,当还剩3天时系统就会红灯预警,中心负责人会对相关的维修人员进行督办,确保按时完成维修工作。
不仅如此,信息化管理系统内还录入了辖区每户居民的情况,家里几口人、多大面积、有没有汽车等,并通过系统附带的“百度地图”建立精确坐标,为服务管理带来了便利。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06