
用好大数据提高领导干部执政能力_数据分析师
随着互联网的升级换代,大数据作为经济社会发展的重要资源和预测事物演变规律的主导方法正在成为改变世界的核心力量。作为治国理政骨干的领导干部必须对大数据时代的挑战做出及时主动的应对,尽快提高自身对大数据的知晓、掌握和运用,力争成为驾驭大数据发展的行家里手。
大数据带来的挑战
大数据不仅仅是新技术,它还改变着人们观察认识世界的视角和生产生活模式,也给治国理政带来了日益明显的挑战。
思维模式的挑战。大数据是一场思维革命。随着海量数据的实时互联和反复利用,自然、社会、人类的一切状态和行为都将能化为数据并记录存储下来。大数据分析不纠结于因果关系,而是通过发现以往被忽视或没意识到的相关关系进行快速准确预测和决策。领导干部若要决策更加符合实际需求和透明,必须打破仅惯常的依靠经验和因果逻辑的思维模式,将大数据分析渗透于决策的全过程,权力运行痕迹也必将以数据的形式全部记录下来。
管理意识的挑战。大数据还是一场管理革命。将来政府不仅是治理平台,还会是数据平台。领导干部将不仅是决策者,而且还应该是数据平台的管理者。大数据要求数据透明和共享,因为在保障信息安全的前提下,共享数据信息的人越多,从不同角度整合使用数据的次数就越多,产生不同的价值就越多,同时,在使用这些数据的过程中又会产生大量的新数据。目前虽然政府拥有大量的数据,也基本实现了信息化,可仍处于各自所有,条块分割的状况。这都需要领导者变革管理意识,突破传统的以人工采集方式和结构性数据为主要内容的数据采集模式,摈弃数据割据的管理习惯。
执政能力的挑战。大数据必将引发经济领域的革命。大数据产业群和“互联网+”等必将成为普遍的经济业态。在以经济建设为中心的大前提下,领导干部虽不应插手具体市场经济运作,但是必须懂新经济规律,并深入思考这种新经济对未来发展的意义。只有这样才能引领大数据时代的社会发展方向。麦肯锡全球研究所报告称,与其他部门相比,政府运用大数据最容易,价值潜力也更大。政府应成为运用大数据的典范。做到这一点,领导干部首先具备大数据基本知识和技能。而目前相当大部分领导干部对大数据的了解仅停留在新鲜词汇的阶段。
用好大数据的益处
挑战也是机遇。用好大数据对提高领导干部的治理水平大有裨益。
助力科学决策民主决策。大数据能在很大程度上避免信息不对称。通过大数据分析,人类的理性范围将扩大,决策质量有望大幅提高。通过大数据平台,领导干部能够更加深入、全面感知真实的群众生活状态和基层权力运行过程,以把宏观情况与微观运作相结合,从总体上把握全局。人民群众也可以随时在政府信息平台上获得生产和生活的数据信息,上传自己的需求、发现的问题和政策建议,参与到公共决策和执行的全过程。大数据还可以把决策过程和执行过程全程记录,进行分析,发现问题,促进决策流程和执行行为更加科学化。
更好地服务人民群众。通过大数据平台,能够更加准确快速把握和预测群众的需求,并能够迅速对数据进行调取分析,提高工作效率,通过管理前置和服务前置,以实现精细化管理和对群众提供有针对性的个性化服务。大数据还是智慧城市的引擎。智慧城市的建设不仅可以更好地服务群众,而且通过大数据分析,能够更好地整合有限的城市资源,发挥其最大效用,在节约治理成本的同时高效率和高质量服务人民的生产生活。
快速实时应对社会突发事件。大数据除了能够准确预测之外,快速实时是大数据处理技术区别于传统数据挖掘技术的最大特点。它能帮助领导干部第一时间获得突发事件信息,即时把握突发事件动态,准确制定处理方案。
领导干部如何才能用好大数据
抓住历史性机遇,在这次技术革命的浪潮中实现复兴和超越是领导干部不可推卸的使命和责任。为此,亟须在以下方面做出努力。
学习大数据知识,树立大数据观念,培养大数据思维。随着数据可视化技术的不断进步,大数据分析已经不再是非常晦涩复杂的事情。领导干部应该在认真持续自学的同时,积极组织和参与大数据相关培训,虚心向大数据专门人才学习请教,以正确认识大数据及其利弊,逐步形成重视数据收集、储备、分析、共享的意识,以及尊重数据隐私和保护人的自由意志的意识。在条件允许的情况下创建大数据决策模拟实验室,让领导干部身临其境体验大数据思维的特点和决策流程,学会大数据分析的基本原则和技能。
勇于实践,积极搭建数据共享平台。学习的目的在于应用。领导干部不应等待观望,而应在工作中按照影响从小到大的顺序积极尝试运用大数据分析,推动大数据发展实践。大数据发挥作用的前提是数据公开透明和共享。领导干部要勇于打破数据割据的现状,带头加快建设政府组织间数据共享协同平台和对社会群众开放的力度,大力开发数据运用工具并免费提供。
恪守辩证法,善用大数据。大数据是把双刃剑,运用得当大有益处,运用失当必生祸患。如:大数据分析无法替代领导干部与人民群众面对面交流的作用,更无法解决价值追求和关于意义的问题。而融合了社会主义基本原则、立场和核心价值追求的大数据运用能力才是中国特色社会主义发展所需要的。领导干部要遵循辩证法,不仅要学会运用大数据,还要清醒认识和主动应对大数据的“无奈”,做到善于运用大数据,防止患上大数据崇拜症和依赖症。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01