
“大数据”服务大民生_数据分析师
信息化正阔步迈进“大数据”的新时代。“一切皆可数据”的技术变革,持续、广泛、深刻地影响着经济社会诸领域以及人们的思维行为习惯。“大数据”展现出的精确分析、相关作用、统合集成等鲜明特点,为优化公共服务、提高政府效能提供了重要媒介和推力,为创新社会治理体制提供了新的经验启示和技术支持。
人的本身是最大的数据来源。民政作为保障基本民生,提供社会服务,加强基层治理的政府职能部门,肩负着满足人的基本需求、协调人的社会关系、促进人的全面发展等重要职责。民政应积极融入“大数据”时代,创新履职方式,推动社会治理体制创新,利用“大数据”来服务大民生。
用“大数据”服务大民生,要多途径导入。通过建立城乡居民家庭经济状况核对机制,逐步形成包括困难群体、受灾群众、优抚对象、水库移民等在内的基本民生保障数据系统,依法、及时、公平给予救助,牢牢守住全省基本民生保障的底线。
通过建立养老服务需求评估机制,逐步形成全省老年人的数据系统,强化基本养老服务保障,调控社会养老服务资源,引导养老产业发展,更好更有针对性地为全省老年人颐养天年提供支持。
通过建立城乡社会公共服务信息平台,逐步形成城乡居民生活需求的数据系统,进一步改进优化基层公共服务,创新基层社会治理机制,推动发展社区服务业,持续增进城乡居民对社区生活共同体的认同感、归属感。
通过建立社会组织登记管理和服务平台,逐步形成覆盖慈善、社工、志愿者、义工等方面的数据系统,更加准确地掌握社会组织资源的底数,推进社会工作专业化,增强各类慈善机构的公信力,持续增进社会活力。
同时,采集、统合行政区划、村(社区)规模、地名标志,及社区服务中心、避灾场所、救助管理机构、婚姻登记、殡葬服务、烈士纪念建筑物和各类社会福利机构等民政公共服务设施,参与全省基本公共服务及公民信息基础数据系统建设,真正使民政“大数据”成为促进行业发展的富矿,持续优化服务的动力,维护公民权益的保障,勃发社会生机的养分。
用“大数据”服务大民生,要“五化”并举。首先是更新信息化发展理念。充分借鉴运用“大数据”的新理念、新技术,采集、分析、运用各类数据,抢占社会治理高点,强化协同意识,畅通数据流动,自觉克服行业数据的垄断性和局限性,自觉减少对行政权力的过度依赖,厘清政府、市场、社会的关系。
其次是建立标准化转换机制。制定浙江民政标准体系,固化发展成果,定型创新经验,建立常态化、数据化、制度化管理服务机制,并力争上升为行业标准、国家标准,再创浙江民政事业发展体制机制优势。
第三是探索多元治理和共享机制,通过与基层党委政府合力、与相关部门合推、与社会组织合作等共建共享方式,统合数据采集、使用,注重多方合作,促进多元融合,提升综合服务能力水平。
第四是创新社会化参与机制,认真履行现代社会组织体制建设的牵头职能,尊重并发挥社会组织的主体地位和作用,引导与社会组织、法人和公民的协同参与,推动形成“大数据”推广运用与社会治理体制创新交相辉映的新格局。
第五是大力推进民政工作专业化建设。发挥社会福利、社会救助、慈善事业、社区建设等民政领域社会工作示范引领作用,提高社会工作人才的社会认可度,壮大专业人才队伍。推行婚姻登记、殡仪服务、救助管理、地名服务等专业化建设,提升社会服务的专业化水准。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13