京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据推动决策有效变革_数据分析师
当今,各国政府都越来越重视大数据的战略意义,正如奥巴马政府所定位的——“它将是未来的新石油”。大数据目前已进入我国政府政策咨询视野,今年两会期间,相关提案呈现井喷之势,它的重要性正从科研理论层面转向政府决策层面。
使决策方式更科学
目前,领导干部在决策过程中,对于一些经常出现的问题,多是按照老方法、依循旧案例。而对于一些新发事件和突发事件,更多的是不知所措或者“拍脑门做事”,“想当然思想”严重。如果领导干部只依靠掌握的已有工作经验对事态进行判断与决策,会增大决策难度,降低定位的准确率,加剧战略风险。
大数据时代,拥有数据的规模、质量以及收集、分析、利用数据的能力,将决定政府的执政能力,对数据的掌控能力将成为领导干部的决策法宝。领导干部应该通过收集和分析大量事件相关内部和外部数据,获取有价值的信息,建立决策咨询模型,立体化地展现决策方法和手段,进行智能化决策分析。
使决策路径更多元
领导干部的传统决策路径一般为经验决策和政府决策咨询报告两种,均有一定的局限性。经验决策完全取决于领导干部自身的知识结构、文化素质、政治修养、工作作风、性格好恶、人生阅历和历练经历等因素,具有直观感知性、认识表面性、分析问题的非定量性等特点,不同领导干部对待同一问题会有不同处置方式,无法达到最佳决策方案。政府决策咨询一般是通过科研院所针对固定课题,有针对性地进行社会调研和数据分析,进而形成的研究报告。其针对样本数据的研究缺乏普适性,更无法应对情况复杂的突发事件。
大数据技术的应用,使决策咨询参照数量庞大、种类众多的海量样本成为可能,并且针对突发事件收集的数据具有实时性和真实性。正因为海量数据纵横交错、相互关联、相互印证,以及数据收集和统计的自动化特性,使得事件的内外诱因和隐含引申的因素得以真实记录。最终通过智能化的挖掘手段,展现事件时间和空间上的特性,供领导干部决策参考。可以看出,基于大数据挖掘的决策咨询路径立足角度更全面、呈现事件本身更客观。
使决策模式更合理
目前,领导干部针对常态工作和突发事件的处理多是成立工作小组,进行相应摸底调研,最终做出决策方案。但这种模式缺乏时效性,极易受时间因素制约,是被动式的决策模式。在大数据时代,影响事态发展的因素越来越不固定,传统的“事后诸葛”决策模式已经难以适应形势的发展变化。而大数据为领导干部实现“事先预测”的决策模式提供了坚实的技术基础。社会的发展不断衍生出很多突发事件。殊不知这些事件的发生也不是绝对的突然,其背后存在着诸多诱发因素,只不过是缺少数据收集和缺乏相关性分析,没能在事件发生前加以掌握和处理。
研究认为93%的行为是可以预测的,如果将事件数字化、公式化、模型化,其实多么复杂的事件都是有其可以预知的规律可循,事态的发展走向是极易被预测的。
使决策能力得到提高
决策是领导干部最基本也是最重要的责任。领导干部的决策能力通常包含三个方面的内容:一是警觉性决策能力,即领导干部依据规律、经验或自身的理性分析,寻找发展机会或避开发展陷阱的能力。二是体制性决策能力,即领导干部在规定的体制框架下,通过组织体系、制度体系进行决策的能力。三是规划性决策能力,即领导干部选择、驾驭规划进行有效决策的能力。这三种决策能力是领导干部决策科学化、规范化的基础,而大数据无疑为此提供了决策条件和前提。大数据的应用将不断提高领导干部的决策效率,不断提升领导干部的决策科学性。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22