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大数据分析在政府内的运用:智慧政务
时间:2020-03-12来源:www.aaa-cg.com.cn点击量:作者:Sissi
时间:2020-03-12点击量:作者:Sissi




  2020疫情期间,中国政府也采用了大数据分析技术,决策分析疫情动态,帮助全国人民渡过难关。大数据时代,公务员们都得是“数据”高手!大数据分析在中国已经是最热门的职业,也是应届生们的首选职业之一。


大数据分析
 

  大数据不仅仅是数据,更是一种技术。它不仅能挖掘数据的潜在价值,还能实现数据创新,实现海量数据的更多社会价值,可以从中发现一些影响经济社会发展的潜在影响因素,为政府部门管理市场经济做出科学决策提供了相应的参考依据。
 

  政府应用大数据的必要性
 

  在政府行政体制改革、公共服务领域和日常管理中,政府已把大数据作为基础性战略资源逐步加以发展和运用,并充分落实创新发展的理念,加快政府职能的转变,提升政府治理能力。2015年4月3日,国务院在政府信息公开工作要点中表示要积极推进政府数据公开,把运用大数据等现代信息技术作为促进政府职能转变,简政放权、放管结合和优化服务的有效手段。
 

  大数据风潮席卷全球,为什么人人都要学大数据分析?
 

  1.为什么要学大数据分析
 

  大数据号称新时代的石油,很多行业都开始用数据驱动业务,通过对数据的分析和挖掘,从单纯的数据报表,到建模分析,深入挖掘,来帮助业务部分来系统的思考问题。
 

  同时,大数据分析也相对容易一些,比较好上手。
 

  Python的应用的领域可以分为爬虫、web开发、大数据分析、机器学习等方向。和机器学习相比,大数据分析偏业务,机器学习偏工程,大数据分析入门对数学功底和算法基础的要求并不是特别高。
 

  2.为什么选Python做大数据分析
 

  可以来做大数据分析的语言和工具比较多,为什么偏偏选Python?
 

  拿常见的R语言和Excel来说:
 

  R语言其实是为统计学而生的语言,用来做统计学确实非常厉害。
 

  但是R语言在语法的美观和使用的简洁便利上看,要比Python差很多,小函数一堆,而且语法不好理解,没有Python这么容易上手和通熟易懂。
 

  而 Excel只能做一些简单的处理逻辑处理,适合小规模的数据集,或者简单的数据清洗,对于复杂的逻辑处理,数据清洗,还是用Python来的方便。
 

  3.大数据分析岗位职业发展路径
 

  在数据科学领域,有三个不同的角色,分别是:商业分析师,数据工程师和数据科学家,难度依次递增。
 

  1.商业分析师
 

  商业分析师的工作主要围绕报表和指标这两块儿,包括:

  1).定义关键绩效指标

  2).设计和实现报表

  3).从用户那里收集报表需求

  4).与数据工程师对接确保数据被正确地收集和存储

  5).查询数据(一般是聚合过的)
 

  2.数据工程师
 

  数据工程师的工作主要围绕架构和收集这两块儿,包括:

  1).通过写数据传输包、设计聚合过程、优化存储,来构建和维护数据传输和存储的基础设施

  2).将生产环境产生的原始数据,转换为商业分析师可以用来制作报表的格式化的数据
 

  3.数据科学家
 

  数据科学家的工作主要围绕预测和优化这两块儿,包括:

  1).负责构建预测算法,以提升用户体验,最终增加参与度、留存率、收益

  2).负责数据驱动的产品的改进和建议

  这其实是一个金字塔,商业分析师位于金字塔的最底层,数据科学家位于金字塔的最顶层。
 

  4.大数据分析师的薪资如何
 

  招聘网上大数据分析师基本上在1-2年经验的平均年薪在20万左右。

 

  再看一下大数据分析师的岗位主要需求城市:

  主要是在北上广深和杭州 5个大的城市,其中北京的需求最多,几乎是第2/3/4位的总和。
 

  5.大数据分析需求技能
 

  大数据分析的内容多,而且比较全面,比如我们前面写了很多关于房地产,拉勾照片,旅游网站的数据,一般来说大数据分析分下面几个过程:
 

  第一步:数据的爬取
 

  大数据分析过程非常像我们平时做饭,第一步要先买菜,如何获取数据呢,很多时候我们需要爬取数据,爬虫涉及的知识比较多:
 

  比如常见的http原理,爬虫的基本解析库reuqests,网页解析库BS,Pyquery,掌握一些分布式爬虫的框架,当然还有一些反爬虫的策略。当然如果我们能有现成的数据集会方便很多。
 

  第二步:数据格式的处理和清洗
 

  买好了菜,接着我们需要洗菜,也就是数据清洗!常见的数据集都是csv和json格式,需要熟练的掌握着两种格式的。Python中大数据分析的神兵利器是Pandas,这个库非常好用,功能也是非常强大的。可以对数据进行各种花色的清洗和切割,几乎所有用Python玩大数据分析,必须学会pandas库的用法。
 

  第三步:数据的存储
 

  清洗完成之后数据需要存储起来,一般用的比较多的 SQL 和 MongoDB。几乎所有的大数据分析师招聘都会面试SQL的用法,所以掌握一门数据的使用是非常有必要的!基本的增删改查这样入门级的操作,一定要熟练掌握。
 

  第四步:数据的探索
 

  我拿到一个数据集之后,需要对数据进行探索,分析数据之间的关系,每个特征值,每个变量的之间相关性和相互的影响,比如常见的EDA 探索大数据分析法。
 

  单变量,双变量和多变量的探索,可以从很多角度,对数据进行切片分析,非常数据集中的变量之间的关系,找出相关性比较强的数据。
 

  如果需要对数据进行深入的挖掘,需要了解机器学习的相关算法,大体分监督学习和无监督学习,比如回归问题,分类问题。这部分对数据集进行深入挖掘之后,可以找出数据间的规律,训练好的之后,可以预测数据,很是牛逼。
 

  第五步:数据的可视化
 

  展现数据最好的方法就是数据可视化,数据的可视化有很大的库,比如 echart,matplotlib,d3 和 Tableau,当然还有excel,一般大数据分析师必须要掌握exce或者Tableau。尤其是Tableau现在越来越多的公司用它来做可视化分析,有一个有趣的必然,同样一个库用R语言需要30分钟才能完成,Tableau只需要5分钟。
 

大数据分析

  互联网大数据时代的到来,已成为人类不可阻挡的趋势。当下,互联网大数据正悄悄包围着我们,不仅给人们带来便利和机遇,而且也日益影响着经济社会发展和政府的治理。它犹如一座“富矿”,蕴藏着巨大的价值。
 

  1 推动简政放权

  行政管理需要实现现代化、科学化、智能化,推进行政体制改革、深化简政放权就需要建设政务大数据以推进信息,实现数据共享。
 

  2 促进放管结合

  在推动简政放权的基础上,还要促进放管结合。面对海量的信息市场,政府管理部门可以有效利用大数据的资源建立专属信息平台,在推动整合数据资源,部门间数据共享的同时,通过大数据强化监管,实现放与管的结合。
 

  3 实现优化服务

  将推动简政放权、放管结合和优化服务结合起来,加快政府的服务型建设,也是大数据作为促进政府职能转变的有效手段。
 

  政府传统的决策过程是“发现问题—分析问题—解决问题”,这种决策方式可以一定程度地解决部分问题,但也较容易出现决策失误从而导致的劳民伤财。于是,在大数据的背景之下,新型的决策方式应该转变为“搜集数据—量化分析—找出相互关系—提出优化解决方案”,并根据大数据实时跟踪决策的实施过程,在决策实施中根据环境变化和及时的信息反馈而相应的做出改变,提供更优质的、更切实际的高效率的政府服务。
 

  大数据时代,政府部门的各项决策都不再仅凭过往经验,而是更多地以数据分析辅助做出决定。大数据能有效提高信息的及时性、全面性和准确性,政府部门将其应用于监管企业信用风险、服务创新创业等领域,可支撑政策议题谋划塑造和事中事后监管能力的提升。政府部门的日常工作离不开数据,政府开放数据形成的生态圈,也将有利推动政府的发展。




 

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