京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代法院调研的创新_数据分析师
人民法院的调查研究工作是人民司法事业的重要组成部分,对推动人民法院的科学发展至关重要。当前,人民司法事业面临着前所未有的机遇和挑战,人民法院的调查研究工作应借助大数据理念和思维进行理论和实践的创新。
大数据时代,数据信息是国家的宝贵财富和战略资源,经济社会各个领域的发展和成败决定于对数据信息的驾驭程度。
人民法院的调查研究工作是人民司法事业的重要组成部分,对推动人民法院的科学发展至关重要。当前,人民司法事业面临着前所未有的机遇和挑战,人民法院的调查研究工作应借助大数据理念和思维进行理论和实践的创新。
调研理念的创新。数据信息产生于人类活动行为而又能反过来服务、引导人类活动行为。大数据时代人民法院的调研活动应树立大数据、大调研、大服务的理念。首先,形成尊重和重视数据的意识,做到任何决策、管理、改革都心中有数,不仅重定性分析而且重定量分析,保证决定的科学性和准确性。其次,大数据时代的特征是各个领域、各个组织或主体之间信息生产、交换和利用的互通共享性,人民法院的调研也是如此。应防止审判与调研两张皮现象,即审判业务部门的法官既是审判员又是调研员,调研是审判工作的延伸和提炼,是更高层次的审判,两者应当良性互动,信息共享,互相促进。再次,从单纯的为领导决策、法院管理服务到为法官服务的转变。尤其是随着我国司法改革的深入,法官依法独立行使审判权的环境越是宽松,越是需要借助调研提升法官司法能力和学习能力。同时,人民法院的调研是全面深化改革和全面推进依法治国事业的重要内容,不仅服务于自身审判工作和科学发展,还应从更高更广的视野上,服务经济社会发展。
调研方式的创新。开座谈会、实地观察、书面调查、资料收集等都是传统的人工调研方式。利用互联网收集数据信息是大数据时代的主要调研方式,与传统调研方式相比,有样本全、费用低、效率高、数据准等优点。较为常见的网上调研是在线调查、计算机辅助电话咨询、Email问卷调查等。当前,人民法院的调研更多的是人工调研,利用网络调研的意识尚未形成,相应的实践比较匮乏。随着人民法院信息化建设的推进,在不久的将来,一些有关审判实务、司法改革的问题完全可以通过人民法院的各种信息平台、案件管理流程系统、数据信息系统收集数据、分析问题、寻找对策。
调研对象的创新。样本采集分析是传统的调查研究,是利用有限的样本信息来调查对象的整体情况,如抽样调查、重点调查和典型性调查等。大数据时代的调研更侧重于全样本分析,即调研对象具有全面性和完备性,或者既是部分性,也是根据随机原则抽取样本推断而成的统计数据,从而具有较强的代表性。例如,如果通过执法检查掌握环境法律法规实施情况,传统的调研主要是组成一个或若干调查组,赴一地或多地实地访谈、座谈和考察,尽管收集的是第一手资料,但由于采集样本的局限性,可能造成调研结果的不全面、不准确。相反,如果通过环境执法部门的环境执法案件信息系统收集数据信息或通过对环境司法部门办理环境案件统计分析,得出的结论会相对全面和准确。由此可见,在大数据时代,全国法院几十年来积累的案件统计信息和裁判文书蕴含的巨量信息是人民法院调研的宝藏,随着信息技术的逐渐成熟,对这些信息资源挖掘和利用将成为人民法院调研重大转变方向。
调研方法的创新。因果关系分析和逻辑推理是传统调研的重要方法,由于人们认识能力的局限性,分析和推理的结果往往需要实践检验和修正。在大数据时代,事物之间因果关系的分析在某些方面就不如相关性分析重要了。例如,沃尔玛啤酒加尿不湿捆绑销售的例子,就是得益于在海量的销售信息中发现了啤酒和“尿不湿”消费行为的相关性。又如,美国公路安全部门和执法部门通过联合执勤,共同治理交通事故和犯罪,实现交通事故率和犯罪率的双双下降,就得益于统计数据显示出20多年来犯罪率数据与交通事故率数据之间的关联性,也就是交通事故和犯罪活动无论是高发的地带,还是高发的时段都有高度的重合性,这才引起了联合执法。人民法院审理的案件信息是经济社会发展的晴雨表,一个裁判文书往往有上百个信息项,每年乃至几十年全国法院“生产”的裁判文书就会形成海量信息,这与海量的经济社会信息必然有很多关联性,利用互联网、云计算等技术手段,对这些海量数据进行收集、整理、归纳、分析,不仅有助于我们解决审判难题,掌握司法规律,还有利于便捷地找到社会治理的方式方法。
调研导向的转变。总结经验、剖析现实、提出建议是传统调研的主要目的。在大数据时代,由于海量数据信息的存在,调研更注重动态跟踪和持续性,更倾向于预测性分析,目的是掌握事物发展变化的趋势、前景等。新时期,人民法院的调研也应重在前瞻性,尤其是全面建成小康社会、全面深化改革、全面依法治国、全面从严治党的形势下,要求人民法院调研工作更应紧紧围绕党和国家工作大局和法院工作全局的新情况,把握审判工作中的新动向,善于捕捉一些苗头性、倾向性、普遍性问题,并能准确洞察其演变和发展趋势,及时为司法改革方案设计和科学司法决策提供依据。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系中,线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁,也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23