大数据是善政之技_数据分析师官培训
大数据火遍朝野,虽有部分人士属于跟风尾随,但大数据本身表现出的巨大潜力,却切切实实影响着社会各领域的未来视角。
如果我们能够通过可穿戴设备随时收集自身的各类体征数据,那么我们自然可以预测出我们将要发生什么病症,这对于人的生活健康质量将有革命性意义。
如果我们还能够将这些数据发送至医院,则预防或者在病症早期及时介入治疗也不是一句空话。
如果我们还能够在保护隐私的前提下将这些数据向各行各业开放,那么医药行业的药品研制周期将大幅度缩短,食品行业的安全监测也将实时更新,甚至于天气、环境的状况监测也有了“人的反应”的一面。
想象一下未来的天气和社会环境播报,可能会告诉你,昨天天气突降5度,整个城市有2151个人感冒。到了情人节,甚至能够告诉你,昨天有1113个人出现了恋爱的生物指数变动。
大数据毫无疑问是一场整合工业、农业、社会的信息革命,是对PC和移动时代的微创新积累之后的颠覆性革命。
前景如此广阔,中国也在行动。
上海卫生信息化数据平台正在做的尝试是:打破医院信息藩篱,当患者看病时,任意一家公立医院都能立即给出患者的就医病史、检查化验报告、近期用药并智能提示患者特质及简单预测等等。
北京市卫计委通过与百度进行大数据合作,将在公共突发事件、流行病爆发、健康服务业发展、人口流动等领域提供分析和预警。
6月12日政协双周协商座谈会上,俞正声和各界委员们共商大数据前景,探讨了大数据技术对于提高政府科学决策、监管市场、公共服务、社会管理和生态文明的重要性。
大数据首先是大,其数据体量巨大,例如国内最大的数据存量,百度的数据体量达到EB级别,而人类目前存储数据总量约为数百EB。其次是杂,多态、多模、多领域、多结构化的数据到处都是,要利用好大数据,需要很强的数据整合和清洗能力,在这方面搜索引擎具有很好的前期技术积累。再次是准,大数据的分析过程是逐层抽象、降维、概括和解读的过程。需要有很好的人文背景及统计思维。最后大数据的处理分析还是很难的。需要从简单的相关性分析向不相关性分析转变,需要从直接统计迈向高度概括,需要从窄域分析迈向跨域整合。
从政府提升现代治理和服务能力的角度看,大数据平台能够广泛应用于公共服务、廉政监督、行政优化、政府决策和金融监管等各领域。
1、在金融行业监管和服务上,构建金融风险控制大数据分析体系,能够及时发现税务和金融领域的漏洞,提高行政效率。当数据整合到一定程度时,能够实时分析国内小微企业的生存状况,可以给精准经济调控提供有力数据支持。
2、在廉政监督方面,可以构建全国官员的网络形象分析平台,对于官员网络口碑和网络举报进行实时收集,从而形成廉政勤政的强大威慑力。
3、在公共突发事件中,构建全网舆情监测平台,有助于建立公共突发事件决策和预测模型,及时处置事件,提供舆论景气指数,从而能够更快对民众意见,民心回暖、公众态度做出判断,有利于调整行政节奏和弥补失误。对于政府决策和政策实施,可以考虑进行政策实施推演,进一步优化政策的合理性。
4、在公共服务上,通过数据共享,实现精准的电子政务公共服务体系,传统官网移动化,民生服务个性化。结合社交化和本地化趋势,能够实施“指尖上的公众服务”。
5、在城市和社区管理上,建设大数据城市网格化管理协调平台。能够对各社区进行广泛的差异化分析,提供社区文化、社区安全、社区环境质量、社区居民心态、社区网络消费、社区物流配送等诸多方面的精准服务。
6、在环境监测上,基于大数据分析判别城市受污染的程度和特质,特别是对于区域污染的全局判断,对于污染源的定点清除等等具有突破价值。
大数据通过:信源整合化、数据规范化、分析相关化、研判跨域化、发布共享化,使得政府能够把握现实和洞察未来,从而提升决策的科学、高效和智能,也是建设透明、责任、现代政府的迫切需要。
当前,需要推动国家大数据分析的建设,建立跨越各部门、各领域、各界别的数据联通与开放标准体系,应尽快推进大数据整体实施方案的完善,保护个人隐私。可以从舆情、医疗、金融、食品安全、环境、城管、教育等诸多领域突破,取得实效,扩大影响。
推进大数据建设,需要充分发挥国内互联网公司的技术优势和本地特色,以百度为代表的互联网公司在大数据时代大有可为,从国家安全和数据优势的角度打破传统的政府部门垄断部分行政数据格局,更多地整合民间和官方的各自优势,实现跨越式发展,在分析体系、数据清洗、挖掘方法方面有所突破。
百度是国内首家管理EB级数据的互联网公司,在文本处理、数据清洗、异构规范、语义理解和深度学习上具有很强的技术优势。百度已正式开放了大数据引擎,将与社会各界开展搜索指数、舆情监测、趋势预测合作。阿里拥有海量交易数据、跨界数据和信用数据。腾讯则保有大量的社交网络、电子商务和O2O数据。新浪是国内最大的微博社交媒体平台。整合好这些民间数据是大数据快速推进的关键。
大数据是提升国家治理和服务能力的基础技术,需要创造性的运用互联网思维,推动中小型大数据公司的国内上市,加快各部门的信息公开,加强民间和官方的技术合作和交流,加大网民在数据运用和分析中的参与力度,加速对大数据技术的国家支持,加固大数据的隐私保护和立法规范,大数据才能走得更远。
数据分析咨询请扫描二维码
数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能,旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21《Python数据分析极简入门》 第2节 3 Pandas数据查看 这里我们创建一个DataFrame命名为df: importnumpyasnpi ...
2024-11-21越老越吃香的行业主要集中在需要长时间经验积累和专业知识的领域。这些行业通常知识更新换代较慢,因此随着年龄的增长,从业者能 ...
2024-11-20数据导入 使用pandas库的read_csv()函数读取CSV文件或使用read_excel()函数读取Excel文件。 支持处理不同格式数据,可指定分隔 ...
2024-11-20大数据与会计专业是一门结合了大数据分析技术和会计财务理论知识的新型复合型学科,旨在培养能够适应现代会计业务新特征的高层次 ...
2024-11-20要成为一名数据分析师,需要掌握一系列硬技能和软技能。以下是成为数据分析师所需的关键技能: 统计学基础 理解基本的统计概念 ...
2024-11-20是的,Python可以用于数据分析。Python在数据分析领域非常流行,因为它拥有丰富的库和工具,能够高效地处理从数据清洗到可视化的 ...
2024-11-20在这个数据驱动的时代,数据分析师的角色变得愈发不可或缺。他们承担着帮助企业从数据中提取有价值信息的责任,而这些信息可以大 ...
2024-11-20数据分析作为现代信息时代的支柱之一,已经成为各行业不可或缺的工具。无论是在商业、科研还是日常决策中,数据分析都扮演着至关 ...
2024-11-20数字化转型已成为当今商业世界的热点话题。它不仅代表着技术的提升,还涉及企业业务流程、组织结构和文化的深层次变革。理解数字 ...
2024-11-20在现代社会的快速变迁中,选择一个具有长期增长潜力的行业显得至关重要。了解未来发展前景好的行业不仅能帮助我们进行职业选择, ...
2024-11-20统计学专业的就业方向和前景非常广泛且充满机遇。随着大数据、人工智能等技术的快速发展,统计学的重要性进一步凸显,相关人才的 ...
2024-11-20