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大數據分析在政府內的運用:智慧政務
時間:2020-03-12來源:www.tshtwl.com點擊量:作者:Sissi
時間:2020-03-12點擊量:作者:Sissi




  2020疫情期間,中國政府也采用了大數據分析技術,決策分析疫情動態,幫助全國人民渡過難關。大數據時代,公務員們都得是“數據”高手!大數據分析在中國已經是最熱門的職業,也是應屆生們的首選職業之一。


大數據分析
 

  大數據不僅僅是數據,更是一種技術。它不僅能挖掘數據的潛在價值,還能實現數據創新,實現海量數據的更多社會價值,可以從中發現一些影響經濟社會發展的潛在影響因素,為政府部門管理市場經濟做出科學決策提供了相應的參考依據。
 

  政府應用大數據的必要性
 

  在政府行政體制改革、公共服務領域和日常管理中,政府已把大數據作為基礎性戰略資源逐步加以發展和運用,并充分落實創新發展的理念,加快政府職能的轉變,提升政府治理能力。2015年4月3日,國務院在政府信息公開工作要點中表示要積極推進政府數據公開,把運用大數據等現代信息技術作為促進政府職能轉變,簡政放權、放管結合和優化服務的有效手段。
 

  大數據風潮席卷全球,為什么人人都要學大數據分析?
 

  1.為什么要學大數據分析
 

  大數據號稱新時代的石油,很多行業都開始用數據驅動業務,通過對數據的分析和挖掘,從單純的數據報表,到建模分析,深入挖掘,來幫助業務部分來系統的思考問題。
 

  同時,大數據分析也相對容易一些,比較好上手。
 

  Python的應用的領域可以分為爬蟲、web開發、大數據分析、機器學習等方向。和機器學習相比,大數據分析偏業務,機器學習偏工程,大數據分析入門對數學功底和算法基礎的要求并不是特別高。
 

  2.為什么選Python做大數據分析
 

  可以來做大數據分析的語言和工具比較多,為什么偏偏選Python?
 

  拿常見的R語言和Excel來說:
 

  R語言其實是為統計學而生的語言,用來做統計學確實非常厲害。
 

  但是R語言在語法的美觀和使用的簡潔便利上看,要比Python差很多,小函數一堆,而且語法不好理解,沒有Python這么容易上手和通熟易懂。
 

  而 Excel只能做一些簡單的處理邏輯處理,適合小規模的數據集,或者簡單的數據清洗,對于復雜的邏輯處理,數據清洗,還是用Python來的方便。
 

  3.大數據分析崗位職業發展路徑
 

  在數據科學領域,有三個不同的角色,分別是:商業分析師,數據工程師和數據科學家,難度依次遞增。
 

  1.商業分析師
 

  商業分析師的工作主要圍繞報表和指標這兩塊兒,包括:

  1).定義關鍵績效指標

  2).設計和實現報表

  3).從用戶那里收集報表需求

  4).與數據工程師對接確保數據被正確地收集和存儲

  5).查詢數據(一般是聚合過的)
 

  2.數據工程師
 

  數據工程師的工作主要圍繞架構和收集這兩塊兒,包括:

  1).通過寫數據傳輸包、設計聚合過程、優化存儲,來構建和維護數據傳輸和存儲的基礎設施

  2).將生產環境產生的原始數據,轉換為商業分析師可以用來制作報表的格式化的數據
 

  3.數據科學家
 

  數據科學家的工作主要圍繞預測和優化這兩塊兒,包括:

  1).負責構建預測算法,以提升用戶體驗,最終增加參與度、留存率、收益

  2).負責數據驅動的產品的改進和建議

  這其實是一個金字塔,商業分析師位于金字塔的最底層,數據科學家位于金字塔的最頂層。
 

  4.大數據分析師的薪資如何
 

  招聘網上大數據分析師基本上在1-2年經驗的平均年薪在20萬左右。

 

  再看一下大數據分析師的崗位主要需求城市:

  主要是在北上廣深和杭州 5個大的城市,其中北京的需求最多,幾乎是第2/3/4位的總和。
 

  5.大數據分析需求技能
 

  大數據分析的內容多,而且比較全面,比如我們前面寫了很多關于房地產,拉勾照片,旅游網站的數據,一般來說大數據分析分下面幾個過程:
 

  第一步:數據的爬取
 

  大數據分析過程非常像我們平時做飯,第一步要先買菜,如何獲取數據呢,很多時候我們需要爬取數據,爬蟲涉及的知識比較多:
 

  比如常見的http原理,爬蟲的基本解析庫reuqests,網頁解析庫BS,Pyquery,掌握一些分布式爬蟲的框架,當然還有一些反爬蟲的策略。當然如果我們能有現成的數據集會方便很多。
 

  第二步:數據格式的處理和清洗
 

  買好了菜,接著我們需要洗菜,也就是數據清洗!常見的數據集都是csv和json格式,需要熟練的掌握著兩種格式的。Python中大數據分析的神兵利器是Pandas,這個庫非常好用,功能也是非常強大的。可以對數據進行各種花色的清洗和切割,幾乎所有用Python玩大數據分析,必須學會pandas庫的用法。
 

  第三步:數據的存儲
 

  清洗完成之后數據需要存儲起來,一般用的比較多的 SQL 和 MongoDB。幾乎所有的大數據分析師招聘都會面試SQL的用法,所以掌握一門數據的使用是非常有必要的!基本的增刪改查這樣入門級的操作,一定要熟練掌握。
 

  第四步:數據的探索
 

  我拿到一個數據集之后,需要對數據進行探索,分析數據之間的關系,每個特征值,每個變量的之間相關性和相互的影響,比如常見的EDA 探索大數據分析法。
 

  單變量,雙變量和多變量的探索,可以從很多角度,對數據進行切片分析,非常數據集中的變量之間的關系,找出相關性比較強的數據。
 

  如果需要對數據進行深入的挖掘,需要了解機器學習的相關算法,大體分監督學習和無監督學習,比如回歸問題,分類問題。這部分對數據集進行深入挖掘之后,可以找出數據間的規律,訓練好的之后,可以預測數據,很是牛逼。
 

  第五步:數據的可視化
 

  展現數據最好的方法就是數據可視化,數據的可視化有很大的庫,比如 echart,matplotlib,d3 和 Tableau,當然還有excel,一般大數據分析師必須要掌握exce或者Tableau。尤其是Tableau現在越來越多的公司用它來做可視化分析,有一個有趣的必然,同樣一個庫用R語言需要30分鐘才能完成,Tableau只需要5分鐘。
 

大數據分析

  互聯網大數據時代的到來,已成為人類不可阻擋的趨勢。當下,互聯網大數據正悄悄包圍著我們,不僅給人們帶來便利和機遇,而且也日益影響著經濟社會發展和政府的治理。它猶如一座“富礦”,蘊藏著巨大的價值。
 

  1 推動簡政放權

  行政管理需要實現現代化、科學化、智能化,推進行政體制改革、深化簡政放權就需要建設政務大數據以推進信息,實現數據共享。
 

  2 促進放管結合

  在推動簡政放權的基礎上,還要促進放管結合。面對海量的信息市場,政府管理部門可以有效利用大數據的資源建立專屬信息平臺,在推動整合數據資源,部門間數據共享的同時,通過大數據強化監管,實現放與管的結合。
 

  3 實現優化服務

  將推動簡政放權、放管結合和優化服務結合起來,加快政府的服務型建設,也是大數據作為促進政府職能轉變的有效手段。
 

  政府傳統的決策過程是“發現問題—分析問題—解決問題”,這種決策方式可以一定程度地解決部分問題,但也較容易出現決策失誤從而導致的勞民傷財。于是,在大數據的背景之下,新型的決策方式應該轉變為“搜集數據—量化分析—找出相互關系—提出優化解決方案”,并根據大數據實時跟蹤決策的實施過程,在決策實施中根據環境變化和及時的信息反饋而相應的做出改變,提供更優質的、更切實際的高效率的政府服務。
 

  大數據時代,政府部門的各項決策都不再僅憑過往經驗,而是更多地以數據分析輔助做出決定。大數據能有效提高信息的及時性、全面性和準確性,政府部門將其應用于監管企業信用風險、服務創新創業等領域,可支撐政策議題謀劃塑造和事中事后監管能力的提升。政府部門的日常工作離不開數據,政府開放數據形成的生態圈,也將有利推動政府的發展。




 

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