京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
运用大数据提高党建工作科学化水平
新世纪新阶段,党建工作内外环境发生了巨大变化,提高党的建设科学化水平面对许多新挑战、新课题。应对新挑战、解答新课题,党的建设工作必须更新理念、更新手段。当前,随着信息技术迅猛发展,大数据时代已经到来。加强党的建设,应树立大数据理念、运用大数据技术,使党建工作更加体现时代性、把握规律性、富于创造性,不断提高科学化水平。
所谓大数据技术,是指从复杂多样的海量信息中快速获得有价值信息的技术和能力,它能为经济社会发展提供智力支持,将对决策模式和经济社会运行模式产生深远影响。大数据代表了一种观照复杂事物的思维方式,其特点表现为忽略数据的杂乱性,强调数据的量;忽略数据的精准性,强调数据的代表性;忽略因果关系的探求,重视整体规律的总结。用大数据专家舍恩伯格的话说就是,“不是随机样品,而是全体数据”“不是精确性,而是混杂性”“不是因果关系,而是相关关系”。把大数据理念、大数据技术运用到党的建设工作中,有助于解决许多复杂问题。
运用大数据技术可以提高党在复杂形势下的全局掌控能力,保持党的先进性。我们党是各项事业的领导核心,各级党组织在经济社会发展中具有引领作用,这是党的先进性的重要体现。为此,必须提高党在复杂形势下的全局掌控能力。过去,由于受技术和信息来源的限制,人们只能通过抽样的方法观察决策对象,因而难以把握数据之间的整体联系。大数据将数学算法运用于海量数据,通过“让数据自己说话”的方式,让决策者超越局部事实和经验判断而作出正确的形势评估,使事物发展的趋势一目了然。在当今纷繁复杂的国内外形势下,科技发展、社会动态、市场变化和国家安全等领域蕴藏着海量数据。掌握以预测为核心的大数据技术,可以揭示数据之中隐藏的规律性东西和未来发展趋势,为党组织决策提供宝贵参考。可以说,有效运用大数据技术,可以显著提高党在复杂形势下的全局掌控能力,不断提高党组织的引领能力,保持党的先进性。
运用大数据技术可以了解党群干群关系发展趋势,有针对性地加强党的作风建设。大数据改变了决策者长期以来依靠经验、习惯进行决策的方式,使直觉判断让位于精准的数据分析。过去“知识就是力量”的响亮口号在大数据时代已经演变成“全知就是全能”。只有掌握足够数据,才能及时精准地了解民情民意,了解党群干群关系发展趋势,从而有针对性地采取措施,加强党的作风建设。通过大数据技术的数据抓取,既可以了解当前情况,又可以追踪较长时间段内党群干群关系的信息动态,为党的思想建设和组织建设提供依据。大数据的分析和预测将使党服务群众更加精准、更加科学,公共管理能力也能得到显著提升。大数据的分析结果对于预测群众的思想动态也有很大帮助,甚至可以开启党服务群众的个性化时代。这对于党在新时期凝聚人心具有不可估量的意义。
运用大数据技术可以对基层党员、流动党员实施有效管理。随着党的事业的发展,党员队伍不断发展壮大,党员队伍结构日趋复杂。特别是随着非公有制经济和新社会组织的快速发展,基层党组织与党员的分散性和自主性明显增强,产生了大量流动党员。在人人追求个性化发展的今天,对基层党员、流动党员实施有效管理,需要采取更为精细化和个性化的管理模式。作为对这种管理诉求的一种技术回应,大数据技术可以使党务管理和服务直接针对党员的个性化需求。大数据技术具有强大的区域、行业和部门渗透力,能够充分利用信息化手段,组建全新的党建数据平台,为存储数据、分析问题和进行党务决策提供支持。这对于加强基层党员和流动党员管理、提高基层党组织的战斗力具有深远意义。
运用大数据技术可以科学评估党建制度的运行状况,完善党建制度体系。提高党建科学化水平,需要改进和完善党建制度体系。进行党建制度改革,必须科学评估现有制度体系的运行状况,找出影响制度运行的因子。过去,由于受技术条件限制,只能把少数衡量因子纳入评估体系,通过抽样调查的方式找出影响制度运行的问题。大数据技术能够改变党建制度评估体系。各级组织部门可以将基层调研得到的数据同日常谈话记录、部门工作总结、网上相关评论等信息通过技术手段综合在一起,整合为一个庞大的数据库,从而通过全量数据进行全面分析,对党建制度体系运行状况得出有说服力的评估结果,为完善党建制度体系提供决策参考。
运用大数据技术可以较快发现腐败问题,提高反腐败斗争实效。腐败问题是党的建设面临的一个重大问题。这个问题解决不好,就会对党造成致命伤害。当前,腐败分子违法违纪的手段越来越隐蔽,运用传统方法有时比较难以发现。同时,经济全球化深入发展还为一些腐败行为跨国运作提供了条件,一些腐败分子为了逃避法律制裁,经常把巨额赃款转移到国外。为了切实打击腐败分子,可以通过建立党务数据、金融数据、司法数据、公安数据等系统整合的大数据系统,对大额资金外流和党员行为异常情况等进行有效监控,使违法犯罪行为在大数据环境下原形毕露、无处逃遁。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中,热力图(Heat Map)是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低,让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能 ...
2025-11-26