最新疫情大数据通告范文(精选9篇)

上传日期：2023-11-18 22:52:28 |
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总结是对自己成长历程的回顾和评价，有助于我们更好地发掘自己的潜力和优势。怎样寻找幸福，享受生活？总结是在一段时间内对学习和工作生活等表现加以总结和概括的一种书面材料，它可以促使我们思考，我想我们需要写一份总结了吧。编写一份完美的总结需要系统性思考。以下是一些总结范文的精华部分，供大家观摩学习。

疫情大数据通告篇一

国家大数据(贵州)综合试验区将围绕数据资源管理与共享开放、数据中心整合、数据资源应用、数据要素流通、大数据产业集聚、大数据国际合作、大数据制度创新等七大主要任务开展系统性试验，通过不断总结可借鉴、可复制、可推广的实践经验，最终形成试验区的辐射带动和示范引领效应。

贵州是我国首个大数据综合建设试验区，在数据资源的积累和应用上有了一定基础。自以来，贵州全面着手布局大数据产业，目标明确，就是要一步一步建成“中国数谷”。

贵州在大数据产业上的突破也得到来自国家层面的认可。6月17日，习近平总书记在考察贵阳大数据应用展示中心后表示：“贵州发展大数据确实有道理。”208月31日，国务院发布《促进大数据行动纲要》，将大数据产业上升至国家战略，明确提出要在贵州建设大数据综合试验区。1个月后，贵州启动全国首个大数据综合试验区建设工作。年11月，贵州省委十一届六次全会上，提出了“十三五”时期贵州经济社会发展的总体要求。其中除了政治建设和党的建设，只提了两大战略行动——大扶贫、大数据。

对大数据产业给予优厚政策的背后，是贵州省发展智能制造的需求。5年前，贵州拉开工业强省战略大序幕。“十二五”时期，全省规模以上工业企业由“十一五”末的2963家增加到20的3685家，实现总产值由4206亿元增加到9598亿元。2015年前三季度，全省规模以上工业增加值达到2621亿元。在大数据产业的背景下，“贵州智造”渐成气候。去年贵州工业规模翻番，增速居全国第一，产业结构一再优化，对国民经济的贡献率保持在32%以上，成为经济发展的主动力、财税增收的主渠道、带动就业改善民生的重要途径。

通过制定产业发展规划与优惠政策、建设基础设施与平台、开放数据、举办商业模式大赛等，逐步构建大数据产业发展理念、思路与路径，为企业落地发展与市场培育提供良好的土壤，贵州开始实现大数据产业的快速起步。

京津冀。

京津冀三地共同建设大数据综合试验区，将以大数据的思维、技术、模式、产品、服务等突破行政藩篱和区域界线，打造京津冀大数据综合试验区，将京津冀区域打造成为国家大数据产业创新中心、国家大数据应用先行区、国家大数据创新改革综合试验区、全球大数据产业创新高地。

京津冀将立足三地各自特色和比较优势，北京强化大数据创新和引导，天津侧重于设备制造与集成，强化带动和支撑，河北侧重于大数据存储，强化承接和转化，形成北京中关村+天津滨海新区、武清+河北张家口、廊坊、承德和秦皇岛“1+2+4”协同发展功能格局。不鼓励在北京建设数据中心，三地将进行数据中心整合利用试验探索，加快大容量骨干网络设施建设，扩大基础设施物联网覆盖，推动京津冀地区数据中心向张北等区域集中。”

在大数据的典型应用方面，三地将瞄准京津冀协同发展重大需求，推动开展大数据便民惠民服务，围绕科技冬奥、环保、交通、健康、旅游、教育等重点领域，探索大数据创新应用、一体化服务协同和产业集聚。京津冀还将开展大数据交易流通试验探索，以数据交易服务推动数据资源资产化，建立健全大数据交易制度，推动形成京津冀一体化数据资产交易市场。

近日发布的《北京市“十三五”时期软件和信息服务业发展规划》中指出，三地将强化数据资源的统筹管理和利用，建立京津冀政府数据资源目录体系，并进行公共数据开放共享试验探索，推进公共基础信息共建共享，建立统一的公共数据共享和开放平台体系。

珠三角。

根据广东省的数据机房建设情况估计，当前广东省数据存储量约为2300pb，成为了我国重要的大数据产业集聚区域，培育了一批实力较强的大数据创新企业，呈现出“广深引领、珠三角集聚、粤北东西紧随”的发展态势。珠江三角洲地区依托广州、深圳等地区的电子信息产业优势，发挥广州和深圳两个国家超级计算中心的集聚作用，在腾讯、华为、中兴等一批骨干企业的带动下，珠三角地区逐渐形成了大数据集聚发展的趋势。其中，广东粤数大数据有限公司深耕政府数据，正在建设立足广东辐射全国的大数据产业聚集区。

8月，广东开始研究制定珠三角国家大数据综合试验区推进方案，提出用5年左右時間，打造全国数据应用先导区和大数据创业创新集聚区，抢占数据产业高地，促进经济转型升级，完善社会治理，建设具有国际竞争力的国家大数据综合试验区。，并为国家大数据发展探索新路径、提供新经验。

上海。

上海有很好的信息化基础：正在编制大数据发展的实施意见，以对接国家发展战略;将发起和设立大数据产业投资基金，目前已集约10亿元资金;上海市政府数据服务网开放内容现已基本覆盖各市级政府部门主要业务，涵盖了12个重点领域，累计开放数据资源近900项。

上海市已经形成了由经信委、发改委、网信办、科委等四个部门组成的工作机制。

上海将围绕自贸区建设和科创中心的建设两大战略，在四大方面推动大数据发展，包括推动公共治理大数据的应用、推动大数据的科技创新和基础性治理的工作和研究、推动大数据与公共服务基层社会治理相结合、在大数据方面进一步加强与长三角地区和长江经济带城市的合作等。

河南。

《河南省国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》明确提出建设网络经济大省，实施大数据发展战略。河南省大数据基础支撑有力：人口、农业、交通、物流、经济、民生等领域数据资源丰富，互联网和移动互联网用户规模、移动互联网接入流量均居全国前列;郑州国家级互联网骨干直联点是全国十大骨干网互联枢纽之一;与阿里巴巴、腾讯、百度等互联网龙头企业积极开展战略合作，一批行业云及大数据平台正在加快建设。

河南省建设国家大数据综合试验区的总体考虑是：坚持改革创新和市场需求导向，以深化大数据应用为主线，重点在管理机制创新、数据汇聚共享、重点领域应用、产业集聚发展等四个方面先行先试，大力提升大数据在促进转型发展中的引领支撑作用，加快推动大数据与传统产业融合发展，不断提高政务民生大数据应用服务能力，探索形成一套适应大数据创新发展的管理机制和发展模式，为国家大数据战略实施提供实践经验和有益借鉴。河南省发改委将按照国家大数据综合试验区建设总体安排，抓紧编制建设实施方案，明确建设目标、建设重点、时间表和路线图，出台有针对性的政策措施，全面推进试验区建设。

重庆。

重庆建设国家大数据综合试验区的总体考虑是积极引领东部、中部、西部、东北等“四大板块”发展，更加注重数据资源统筹，加强大数据产业集聚，发挥辐射带动作用，促进区域协同发展，实现经济提质增效。

据悉，早在，重庆市就制定了《大数据行动计划》，提出要加快大数据产业布局，建设成为有国际影响力的大数据枢纽及产业基地。

为此，重庆进行了尝试：建设仙桃数据谷，培育发展先导性前沿科技产业，构建具有国际竞争力的创新生态圈，吸引了亿赞普、宏碁、钱宝、中兴等一批龙头企业入驻;“云端计划”顺利实施，云计算数据中心项目的建成投用为大数据资源库的形成创造了基础条件，引进的nec、神州数码、腾讯等一批云计算应用服务龙头企业将为大数据分析和应用积累良好的产业基础。其中，重庆九次方大数据科技有限公司、国久大数据有限公司都是大数据公司中的佼佼者。

到，大数据产业成为重庆市经济发展的重要增长极，在虚拟技术、云计算平台技术、海量数据存储、数据预处理、新型数据挖掘分析、信息安全技术、大数据关键设备7大领域突破一批关键技术，推动大数据技术在电子政务、民生服务、城市管理及相关重点行业广泛应用，将大数据产业培育成全市经济发展的重要增长极，打造2-3个大数据产业示范园区，培育10家核心龙头企业、500家大数据应用和服务企业，引进和培养1000名大数据产业高端人才，形成500亿元大数据产业规模，建成国内重要的大数据产业基地。

沈阳。

沈阳市委、市政府把大数据发展当成全市“一号工程”，在全国率先组建了正局级单位“沈阳市大数据管理局”，主要职责就是推动大数据发展和建设智慧城市，确定了以大数据发展为主体、智慧城市建设和传统产业转型升级为两翼的智慧产业“一体两翼”发展思路。并发布了《沈阳市促进大数据发展三年行动计划(-)》，将打造成为国家级大数据产业创新发展试验区、东北地区大数据集聚区，形成立足沈阳、辐射辽宁、带动东北的市场布局。

沈阳市将大数据发展与智慧城市建设工作作为实现沈阳老工业基地振兴发展的重要举措。沈阳市实现大数据产业创新发展和打造成为东北大数据中心，形成以大数据发展为主体、以智慧城市建设和传统产业转型升级为两翼的“沈阳模式”。

到，沈阳市大数据发展水平达到国内领先，沈阳市智慧城市“惠民、兴业、善政”的目标初步实现，在大数据的引领下沈阳传统产业转型升级的步伐不断加快，以智能制造为核心的具有国际竞争力的装备制造业基地逐步形成。大数据产业链不断完善，大数据技术及解决方案在公共服务、城市管理及产业发展等方面的广泛应用;城市及城市群的政府和企事业单位数据不断开放。大数据布局基本形成，大数据相关产业规模力争突破1000亿元，加快促进并在浑南区、沈北新区、铁西区等地打造沈阳大数据产业带和2-3个大数据示范园区，培育大数据行业龙头企业10家，大数据产业从业企业达到200家以上，引领带动相关产业7000亿元，建成一个国家级工业大数据示范基地，引领沈阳成为具有国际竞争力的智慧产业先导区、充满活力的区域性大数据集聚区和全国智慧城市群典型示范区。

内蒙古。

内蒙古自治区凭借能源、地理位置及地方政府在支持大数据产业和应用发展等方面很有特色：在呼和浩特建设“草原云谷”——中国·内蒙古呼和浩特云计算产业基地，聚集中国电信、中国移动、中国联通等一批云计算产业链各环节核心企业和科研机构;全区首个云计算大数据创客中心在和林县开园，近40家创新型企业。据了解，内蒙古蒙数大数据有限公司正基于政府大数据，实现从顶层设计、平台搭建到产业推动的全链条合作。

十三五”期间，内蒙古呼和浩特市将把云计算产业作为转型发展的抓手和创新发展的着力点，总体思路是以国家级数据中心建设为基础，以数据的开发和应用为核心，以构建完成产业链为目标，着力引进一批国内外知名的云计算和大数据企业，建设一批领先水平的应用示范，突破和实施一批主导行业的核心技术，打造一批引领发展的云计算服务平台。把呼和浩特市云计算产业打造成500亿元以上的产值，力争做到千亿级的产业集群，为国家大数据行动计划和“互联网+”战略的实施作出贡献。

徐主任关于国家大数据综合试验区的意义，他认为，以建设国家大数据综合试验区为抓手，助力供给侧结构性改革。积极试点探索大数据与传统产业、区域经济的融合发展，促进数据要素与其他生产要素的整合利用，提高产业组织效率，加速形成高质量、多层次的供给体系，重塑产业链供应链价值链，实现资源优化配置，全面释放数据红利，推动供给侧结构性改革。

专家认为，国家级大数据综合试验区带来的机遇远不止此。运用大数据可以实现三个突破，即：在政府数据的整合、共享和开放方面，以及政府治理和社会民生服务领域的应用方面实现突破;在推动制造业和互联网融合方面实现新的突破;通过大数据更可以促进“双创”的实现。

疫情大数据通告篇二

数据质量管理是指在数据规划、获取、存储、共享、维护、应用和消除的生命周期的各个阶段，对可能引起的各种数据质量问题进行识别、测量、监测和预警等一系列管理活动。以下是为大家整理的关于,欢迎品鉴！

摘要：我国大数据产业目前已进入快速推进阶段。对于企业来说，大数据是一项极其重要的战略资产。文章从大数据的起源及基本特征出发，分析大数据给企业财务信息管理带来的影响，并提出大数据时代加强企业财务信息管理的有效策略。

关键词：大数据；财务信息管理。

伴随互联网+、云计算、物联网、社交网络平台、传感技术等新兴技术与服务的出现，人类社会的数据种类和规模正以前所未有的速度呈爆发式增长和累积。据市场调研机构idc预计，未来全球数据总量年增长率将维持在50%左右，到2020年，全球数据总量将达到40zb，其中我国数据量将达到8.6zb，是2013年的10倍。海量数据的产生已经完全不受时间、地点的限制，其规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极大的挑战。

大数据产生经历了被动-主动-自动三个发展阶段。第一阶段是数据库技术的出现。数据库技术被广泛应用于运营系统，数据伴随着系统的运转产生并被记录下来。这种数据的产生是被动的；第二阶段是互联网技术的诞生。新型社交平台的开发与各类便携式移动设备的使用，给人们更多的表达个人想法的途径与机会，这个阶段数据的产生方式是主动的；第三阶段是感知式系统的广泛应用。装配微型传感器的设备被广泛布置于社会的各个角落，这些设备源源不断记录下大量的新数据。这种数据的产生是自动的。这些被动-主动-自动记录与存储的数据共同构成了大数据的数据源。

关于大数据的特征，在国外大数据研究先河之作的《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书中，作者指出，大数据是以4v为基本特征的数据集，即规模性（volume）、多样性（variety）、高速性（velocity）、价值性（value）。而ibm认为，大数据还必然具有真实性（veracity）。维基百科则通过简单明了的描述，对大数据进行定义：大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。2017年国际电信联盟首次以大数据作为世界电信日主题，提出了“发展大数据，扩大影响力”。

企业财务信息管理起源于16世纪初的西方资本主义萌芽时期，早期并没有形成专业、独立的财务信息管理系统。企业的业务单一，信息资料也比较笼统、简单。随着20世纪初期工业革命的成功，公司制企业迅速发展并成为主要的企业组织形式，财务管理和财务信息的重要性日益突出，财务管理理论、制度、法规逐步完善。政策法规对财务信息有了规范性的要求，甚至对财务信息的披露、存档时间、保存形式有了详细的规定。到20世纪90年代，微型计算机应用逐渐普及，财务信息由传统手工编制过渡到手工+计算机辅助编制。随着计算机应用软件技术的进步，专业性的财务软件逐步代替了手工记账方式，进入财务电算化时代。当前，随着互联网和云存储、指纹加密、人脸识别等信息技术的兴起，云算盘、精斗云、云账房等新型财信息管理系统已开始得到广泛应用。

在企业财务信息管理中，数据来源的真实、有效、可验证性，数据采集的及时性、数据与本企业经营决策的相关性，数据的可计量性等是企业做出正确经营决策和投资参照的重要基础，为明确企业财务现状和运营前景提供依据；先进设备与技术的应用，是企业财务信息管理的有力支撑；而信息管理制度及人才队伍的建设，更是企业财务信息管理的关键所在。在大数据时代，财务数据，设备与技术，制度与人才多项因素紧密相结合，对于促进企业快速、良性发展有着重要的意义。

1、财务信息来源增加。

在计划经济时代，财务信息最主要的来源是各项经营的收支，并以货币计量方式表达。在大数据时代，除了传统的纸质或电子形式存在的文字、表格，电子设备、传感器、刷卡机、收款机、网站浏览点击行为、电子地图、社交网络媒体互动等设施与平台记录下来的数据与信息都可成为影响企业经营决策的信息源。

2、财务信息类型增多。

传统财务信息管理主要是以货币形式出现的跟收入与支出相关的数据，信息类型单一。而大数据的基本特征之一是信息类型繁多，涵盖了文本、音频、图片、视频、模拟信号等。信息整合难度加大。

3、财务管理职能前置。

传统的财务管理是事后管理，且局限于对现有数据进行简单的统计分析、查询。大数据的应用能够对企业经营情况进行实时分析和及时预测，提供更具时效性、指标多样化、更贴近经营管理需求的财务管理动态分析报告。财务管理的职能前置到市场预测、产品设计、供应链建设等价值规划阶段，财务体系由核算型向价值型转变。

1、提高财务信息质量。

大数据时代，海量数据的价值性呈现低密度，高附加值特点。单个数据看起来价值很低，但同类型的数据规模增加到一定数量，就会有很高的商业价值，对企业经营决策的指导力越强。当前，财务信息来源可分为二个方面：一是企业经营过程中产生的信息，这类信息属于内部数据。除日常收支外，还应括用户注册信息、浏览记录、定位记录等；也包括构成产品价值链的各个环节产生的数据，比如研发记录、生产作业记录、采购过程动态监控记录、物资出入库数据、销售业务数据等；还包括人事、战略、公共策略、专业知识库、企业文化等非结构化信息数据。二是本行业及跨行业相关数据信息，这类信息属于外部数据。外部数据应注重从目标人群、行业、大环境等方面收集。伴随着各种随身设备、物联网、移动互联网等技术的发展，人成为了移动互联网的核心网络节点，通过用户点击行为、电子地图、社交网络行为等数据，可以对目标人群进行有效分析。行业数据既包括本行业的产品种类、销售状况、研发趋势、竞争对手情况等，还包括跨行业的关联性信息，以全面性提高数据的准确度和价值。大环境指所处社会的经济、政治、法律等环境。国务院《促进大数据发展行动纲要》提出要稳步推动公共数据资源开放，这将成为重要的外部数据来源。

2、强化财务信息整合。

大数据搜集，重点不在于占有，而在于利用。而要利用好数量庞大，来源广泛，格式多样的财务信息数据，就必须对其进行实时整合，存储与管理。其方法主要是分类，聚类，存储。分类是找出大数据中的一类数据对象的共同点，通过分类模型将其划分为不同的类。同一类数据由于具有不同特征，可以被分到多个类别中去。聚类就是按照某个特定标准（如距离准则）把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大。存储则是以根据财务管理需要将大数据划分成分布式存储模块，如生产计划模块、销售管理模块、会计核算模块、资产管理模块、业绩评价模块和企业间关系模块等，以便数据管理和使用。

参考文献。

[2]东梅.论财会信息的现代化管理[j].北方经贸，2013（2）。

[3]何冰.大数据会计与财务信息相关性研究[j].会计之友，2017（7）。

[4]程平.云會计环境下人、数据和系统对会计信息质量的影响[j].重庆理工大学学报（社会科学版），2016（7）。

数据是企业最有价值的资产之一。企业的数据质量与业务绩效之间有着直接的联系。高质量的数据可以保持公司的竞争力，在经济动荡时期立于不败之地。有了普遍和深入的数据质量，企业在任何时候都可以信任满足所有需求的所有数据。

一个战略性和系统性的方法能帮助企业正确研究企业的数据质量项目，业务部门与it部门的相关人员将各自具有明确角色和责任，配备正确的技术和工具，以应对数据质量控制的挑战。

数据质量反映的是数据的“适用性（fitnessforuse）”，即数据满足使用需要的合适程度。数据质量通过完整性、一致性、准确性、及时性、合法性等多类维度对数据进行度量。数据质量管理的目的是为企业提供洁净、结构清晰的数据，是企业开发业务系统、提供数据服务、发挥数据价值的必要前提，是企业数据资产管理的前提。

1、数据质量方面原因——数据不一致。

企业早期没有进行统一规划设计，大部分信息系统是逐步迭代建设的，系统建设时间长短各异，各系统数据标准也不同。企业业务系统更关注业务层面，各个业务系统均有不同的侧重点，各类数据的属性信息设置和要求不统一。另外，由于各系统的相互独立使用，无法及时同步更新相关信息等各种原因造成各系统间的数据不一致，严重影响了各系统间的数据交互和统一识别，基础数据难以共享利用，数据的深层价值也难以体现。

2、数据质量方面原因——数据不完整。

由于企业信息系统的孤立使用，各个业务系统或模块按照各自的需要录入数据，没有统一的录入工具和数据出口，业务系统不需要的信息就不录，造成同样的数据在不同的系统有不同的属性信息，数据完整性无法得到保障。

3、数据质量方面原因——数据不合规。

没有统一的数据管理平台和数据源头，数据全生命周期管理不完整，同时企业各信息系统的数据录入环节过于简单且手工参与较多，就数据本身而言，缺少是否重复、合法、对错等校验环节，导致各个信息系统的数据不够准确，格式混乱，各类数据难以集成和统一，没有质量控制导致海量数据因质量过低而难以被利用，且没有相应的数据管理流程。

4、数据质量方面原因——数据不可控。

海量数据多头管理，缺少专门对数据管理进行监督和控制的组织。企业各单位和部门关注数据的角度不一样，缺少一个组织从全局的视角对数据进行管理，导致无法建立统一的数据管理标准、流程等，相应的数据管理制度、办法等无法得到落实。同时，企业基础数据质量核体系也尚未建立，无法保障一系列数据标准、规范、制度、流程得到长效执行。

5、数据质量方面原因——数据冗余。

各个信息系统针对数据的标准规范不一、编码规则不一、校验标准不一，且部分业务系统针对数据的验证标准严重缺失，造成了企业顶层视角的数据出现“一物多码”、“一码多物”等现象。

数据治理中影响数据质量的5个因素.中琛魔方大数据平台()表示数据将是产生业务价值和实现业务目标的基石，数据质量将成为此类项目的一个极为重要的因素，一些项目在早期没有考虑数据质量因素，导致项目实施的后期阶段，因为数据质量问题造成项目失败的风险，所以在项目的各个方面都应注意数据质量的管理。

20xx年以来，市政务服务和大数据管理局紧紧围绕营造便捷高效的政务服务环境的工作目标，严格落实市委市政府关于优化营商环境各项工作部署，积极配合、按时完成市营商办各项工作任务，持续提升政务服务质量和效率。先后荣获xx省服务企业先进单位、全省政务服务和大数据管理工作先进单位、全省数据归集共享应用先进单位、xx市改革创新一等奖，现将主要工作情况汇报如下：

一、主要工作及成绩。

(一)以“放管服”改革为主线，提升政务服务能力。

一是线上“进一网”。市级x项政务服务事项实现了“应上尽上、一网汇聚”，事项流程、内容详实率均居全省第x位。

二是线下“进一窗”。x项政务服务事项进驻综合窗口，按照“前台综合受理、后台分类审批、统一窗口出证”的模式，实现了“一窗”无差别受理。

三是办事“跑一次”。依托一体化政务服务平台，市级x项政务服务事项“最多跑一次”可办，市级不见面审批事项从20xx年x项增加至x项，大幅提升了办事效率和便捷度。

(二)以线上线下融合为抓手，提升政务服务便利度。

一是城市服务“掌上办”。建成上线xx城市门户app“焦我办”，设置了公积金、不动产等9类专区服务，推出服务大厅预约叫号、一键挪车等一批亮点服务，涵盖在线城市服务x项。

二是政务服务“异地办”。积极融入xx都市圈、xx都市圈，强化统一认证、电子证照、电子印章等支撑能力，首批x项事项实现与郑州市“异地通办”，推出x项事项洛阳都市圈x市通办、x项事项与晋城“跨省通办”清单。

三是基层服务“就近办”。推进政务服务向基层延伸，开展乡镇(街道)便民服务标准化建设工作，推动乡镇便民服务中心机构编制配备到位，办理事项集中到位，服务机制建立到位。全面提升村级便民服务站服务能力，确保全市村级便民服务站实现x个帮办、代办事项不出村(社区)办理。

四是关联事项“集成办”。以高频民生事项和涉企事项为重点，通过梳理事项清单，再造审批业务流程等方式，确定了包括“企业开办”、“我要开小餐馆”等在内的x件“一件事”集成服务。

五是简单事项“一证办”。协调公安、教育、人社、公积金等x家部门，整合材料、共享数据，首批推出社会保障卡申领等“一证通办”民生事项x项，数量居全省第x位。

(三)以大数据建设为统领，提高政务数据共享水平。

我局始终将大数据建设作为先导工程和基础工程，提升能力，拓展应用。在全省率先出台了《政务信息化项目管理暂行办法》《政务数据资源管理暂行办法》，明确不符合共建共享要求的信息化项目不予审批立项、不安排建设资金，从制度层面为全市数据共享打通了梗阻、提供了依据。同时，建成了全市统一的大数据平台，截至目前，已归集x个单位x个数据资源目录，总量达x亿条，基本覆盖全市各部门和单位;发布共享数据接口x个，累计调用x万余次。制作完成x个电子证照模板，向省库推送数据x万余条;制作完成x个电子印章，部门覆盖度x%，居全省第x位。

(四)以大厅管理为抓手，提升实体政务大厅服务能力。

1、提升一门进驻率。严格事项管理，优化窗口设置，不断提升一门进驻率，截止目前，全市x项政务服务事项中，x项政务服务事项进驻市政务服务大厅和分大厅。

2、提升大厅服务水平。依托“焦我办”app上线了手机预约无声叫号功能，有效减少了企业和群众排队等候的时间，改善了大厅的办事环境。先后引进了人社局、不动产中心等部门的自助终端机x台，x项政务服务事项可以实现24小时自助办理。开展免费复印和免费邮服务，预计全年可为办事群众节省复印费用约x万余元、节省邮寄费用x万余元。开展适老化服务，为老年人开辟了“老年人绿色通道”，开设了“老年人服务窗口”，保留了现金缴费方式，并为老年人提供帮办代办等便捷服务。

(五)以群众企业办事满意为目的，提升政务服务满意度。

1、持续做好“企业纾困”360工作。20xx年x月，我局牵头，全省首家建成“企业纾困360”平台。近期，结合省里正在开展的“万人助万企”活动，以360平台为基础，我们在全省率先建立“万人助万企”统一指挥调度平台。平台运行以来，累计受理事项x件，办结x件。省大数据局、省财政厅先后到平台进行调研，菏泽、平顶山、xx市先后到平台参观交流。平台被中央电视台、xx日报、学习强国app等多家媒体宣传报道。

2、开展“百人进百企”服务零距离活动。在全市政务服务系统开展“百人进百企服务零距离”活动，先后共召开x余场政企沟通座谈会，涉及x多家企业，及时收集汇总企业问题，全市政务服务系统工作人员每月通过电话、微信、走访调研等方式与企业沟通，征求企业在生产经营过程中存在问题，为企业纾困解惑x余次。

3、持续做好“好差评”及政务服务咨询投诉工作。20xx年以来，收到办事群众企业有效评价数x到位，差评按期整改率x%。累计群众企业咨询x件、投诉x件，咨询投诉按期办结率x%。

二、存在问题及原因。

(一)“放管服”改革还需进一步深化。x月x日全国深化“放管服”改革着力培育和激发市场主体活力电视电话会议对下步工作作出了总体部署，我市就相关工作进行了安排，需对各单位贯彻落实情况进行跟踪督促，深入梳理优化政务服务方面的堵点，采取有力措施，持续将“放管服”改革引向深入。

(二)数据归集共享水平还需提升。全市大数据建设工作暨培训会议后，市直部门和县(市)区总体上认识到位，行动积极，但在具体工作中，对有关政策要求的把握还不够准确，技术层面共享数据的水平还需加强。

(三)乡村便民服务还需进一步加强。部分乡、村便民服务中心(站)建设进度不均衡，需在今后工作中加强工作指导和进度督导，持续提升乡村便民服务中心服务能力。

三、下步工作及目标。

(一)深化“放管服”改革，优化营商环境。一是优服务。深入开展“万人助万企”活动，依托“企业纾困360”平台，发挥政企联系桥梁作用，健全闭环式工作机制，打造成集“指挥、调度、督办”等功能为一体的“领导驾驶舱”。二是减审批。协调推进中介服务事项清理、证明事项告知承诺制、“证照分离”改革等重点工作，推动所有审批事项办理时限压缩到法定时限的x%。三是提效能。大力推行“一件事”主题集成，实现x件跨事项、跨部门、跨层级联办“一件事”落地。四是延触角。依托党建综合体，开展基层便民服务能力提升行动，实现首批x个事项不出村(社区)办理，打通服务群众“最后一公里”。

(二)促进汇聚共享，加快大数据建设。一是做优平台。持续完善政务服务平台、大数据平台、业务中台等平台功能，进一步做优数据基础底座，实现更高水平的“一网通办”。二是汇通数据。健全数据共享协调机制，清理编制我市数据共享需求清单、责任清单，简化共享交换流程，推动全市数据集中管理、统一调度，快速申请、便捷应用。三是促进应用。加快政务服务事项办理系统和电子证照系统对接融合，实现电子证照应用线上自动关联、线下一码授权，减少纸质文件提交，真正让“数据多跑路，群众少跑腿”。四是保障安全。加强数据采集、交换、处理、分析、治理、应用的全生命周期安全管理，让数据在“安全可控、可信认证”体系下安全流转，守牢信息安全、数据安全、网络安全和系统安全的底线。

(三)推进政务服务异地通办。一是根据xx都市圈5市共同签订的政务服务“全豫通办”战略合作框架协议，制定通办业务规则和标准规范，编制标准统一、流程一致的业务办理手册和办事指南，推动x市通办事项无差别受理、同标准办理。二是完成xx、晋城“跨省通办”战略合作协议的签订工作，不断拓展“跨省通办”事项覆盖领域，切实解决群众办事“折返跑”“多地跑”的问题。

摘要：近年来由于计算器技术和信息产业的快速发展，促使了相关的数据量也产生了极大的增长。然而面对这些庞大且杂乱的多维数据集，我们无法快速且有效的找到我们所需要的信息。因此我们必须要使用数据挖掘技术以从数据集中去提取我们所需要的资料，并且进行分析与处理。在本中，将介绍大数据挖掘分析软件rapidminer，并且与其他旧有的数据挖掘分析软件来做一个功能性的比较。

关键词：信息；rapi；dminer；大数据；挖掘；应用。

0引言。

透过线性回归、类神经网络、判定树和支持向量机，说明应用rapidminer进行大数据挖掘分析的运作流程，并介绍rapidminer的操作接口跟分析方法。本篇论文采用rapidminer的原因，主要是因为它拥有非常便捷的图形化接口，而且使用者在操作上不需要再额外去学习其它的程序语法，只需要透过选取组件以及设定参数的方式就可以完成。而且在分析结果的显示上也非常的多样化，可以让使用者自行选择要观看哪一种图形显示分析的结果。

1数据探勘流程探讨。

1.1资料清除。

是过滤掉数据当中的那些噪声和无法判别的资料跟不一致的数据，保留可用的且有效的数据。

1.2数据的整合。

不一定都来自相同的一个数据库，所以必须做数据的整合，将来自不同数据库的数据整合处理完后处理在我们的数据仓储。

1.3数据选择。

在数据探勘中是一个相当重要的环节，选到有用的数据可以提高分析预测的准确度，但是选到无用的数据却可能会拉低分析预测的准确度，所以在做数据的选择时必须先对这些数据有一定的认识，才能做出正确的选择。

1.4数据转换。

由于人类和计算机的沟通的语言不同，所以当我们要让计算机来处理事情时，必须先将手头的数据转换成计算机可以识别的资料格式，或合并成数据探勘所需的数据形式来让计算机判读，像是执行汇总与聚合。

1.5数据探勘引擎。

数据探勘系统在数据探勘中算是非常重要的一个环节，因为它包含了探勘工作所需要的功能，像是特征化、相关系数与相互关系分析、判别、预测、群组分析、分群、离异值分析与演化分析等等。

1.6样式评估。

样式评估根据某些有趣度量，来辨认代表知识的有趣样式，也可以说是评估数据跟数据之间的关联性是否是有用的、重要的、是否正确。

1.7用户接口。

这个模块让用户可以与数据探勘系统进行沟通，他允许使用者透过设定数据探勘查询或工作与系统进行互动、提供讯息来帮助搜寻，对暂时数据探勘结果进行探索性数据探勘。

2数据探勘工具。

2.1rapidminer。

rapidminer开源式框架，支持各种类型的数据挖掘像是文本、网络、图像或是链接开放式的数据挖掘[1]。透过它复杂的图形用户接口，数据挖掘的過程可以更加的简洁且快速，直观地实现和执行，并且不需要额外的程序语言编辑技术。

2.2weka。

weka用于数据挖掘任务的算法的集合，算法可以直接应用在数据集上，也可以从自己设计的jave代码调用[2]。weka它包含了数据的预处理、分类、回归、聚类、关联规则和可视化的工具也就是图形接口，weka可以算是最古老，且最成功的开元数据挖掘库和软件，随后被集成为rapidminer和r的扩充软件，也因为rapidminer和r的出现，它们提供了使用者更加舒适且便利的使用环境，使得weka的用户开始大幅的下降。

2.3knime。

knime图形接口的自由开源信息汇整系统，它具有杰出的数据统合能力，并且可以运用在数据查询（datamining）、数据处理、数据分析、流程绘制以及流程规划与管理（workflow）等等各方面。

3数据探勘工具比较。

rapidminer：独立平台；使用者：学习者、高级用户、专业用户、企业用户；用户接口：主要是透过图形接口来做流程的设计，也可以同时开启多个窗口来做操作；功能：大于500种，可透过扩展来新增额外的功能，且可扩展weka和r作为它的扩充元件，并进行协同工作；操作接口：简洁易懂的操作接口，不需要额外的学习程序语言的编辑能力，使用者只需要透过拉取所需的原件并且将其连接起来即可使用，使用者可自由配置操作接口；支持的输入格式：csv、excel、xml、access、aml、arff、xrff、spss、sasdatabases、jdbc....；支持输出模型格式：模型可以导出为不同的档案格式，像是bmp、jpg、pdf、postscript、raw、xml等各种文件格式。

weka：独立开发平台；使用者：学习者、一般用户；用户接口：图形接口；功能：约500种；操作接口：有四种模式可供使用者选择使用，每种模式都各有其优缺点，使用者需挑选最合适的使用模式使用；支持的输入格式：arff、csv、c4.5、bsi、localfile、urls、jdbc..；支持输出模型格式：不支援。

knime：java平台；使用者：学习者、一般用户；用户接口：可在同一时间开启四个不同的视窗，用来做不同的功能；功能：约100种；操作接口：简洁易懂的使用接口，可以让使用者很容易得学会，也可以自由配置操作接口；支持的输入格式：arff，csv，pmml，localfiles，urls、jdbc..；支持输出模型格式：可以将档案汇出成压缩文件（zip），只有从knime导出的模型才可以再次汇入到knime中。

4结语。

现今是个信息科技的时代，几乎所有事情都是可以用数字和数据来解释的，每件事情的发生都会有它的前因后果，所以我们可以从这些数据当中找出这些因果关系，并且加以利用就可以预测出我们所要的结果，单单只有一大堆的数据是没用的，需要使用rapidminer这个数据挖掘分析软件，来从这些杂乱的数据库中萃取出我们所需要的信息，也就是从数据进行知识发掘，并且找出他们的相对应关系为我们使用。

参考文献。

[1]胡可云.数据挖掘理论与应用[m].清华大学出版社，2008.

数据质量管理是一个长期的过程，除了选择合适的软件以外，制订数据标准、规范流程同样重要。

新一代客户数据整合（cdi）软件和主数据管理（mdm）软件给数据质量的管理带来了很大方便。但是，数据质量的保证仅靠软件显然是不行的。实际上，在整个数据质量的控制过程中，人仍然是关键因素。例如，仅仅数据的录入就涉及很多人:销售人员会录入客户信息和交易数据，客户服务部门的工作人员除了录入交易数据外，还会录入所服务公司的新的联系人，订单录入人员会输入客户身份信息。同样，出于销售、市场推广、计费等原因，在公司内还会有很多人对这些数据进行修改、更新。借助客户数据整合（cdi）软件和主数据管理（mdm）软件的帮助，人们可以把上述各种在不同时期因为不同目的而生成的数据进行一定程度的整合和清理，但是要想真正长期保证数据的高质量，还必须从以下5个方面着手。

1.建立数据的标准，明确数据的定义。通常，独立的应用系统会有一个比较模糊的、有时也会有比较清晰的数据标准和数据定义。为了保证系统的正常运行，这些系统的用户必须在数据的标准和数据的定义上达成一致。不过，这些标准和定义大多数时候与企业中其他系统中的数据标准和定义并不一致。因此，需要从整个企业的角度出发，建立统一的数据标准和数据定义，同时，整个企业必须就这个数据标准和数据定义达成共识。这一句话说起来容易做起来难。因为人通常本能地会拒绝改变，改变数据标准和定义并不是轻而易举的。为此，强烈建立在企业中除了设立一个高管级别的数据质量管理委员会外，还需要选定一个执行能力强的项目负责人，需要他推动相关人员接受新的数据标准和定义。

在具体建立新的数据标准和数据定义时，需要仔细权衡，哪些定义和标准是出于企业内部的原因（比如出于方便、习惯等）制订的，哪些定义和标准是因为要有效反映外部的真实世界而制订的。相对而言，前者更容易执行一些。

2.建立一个可重复的数据收集、数据修改和数据维护流程。数据管理面临的两个主要挑战是企业本身的复杂性和身份信息不断变化。这两个客观原因的存在意味着企业的数据质量保证行动永远没有结束之日，因此，企业在制订数据质量的保证措施和数据质量指标时，必须保证这些措施和指标能够不断重复。

3.在数据转化流程中设立多个性能监控点。数据的质量高低可以根据最终用户的需求来评价，也可以通过与同类数据源的比较来评价，还可以通过与前一阶段的数据质量进行比较来评价。但在制订数据质量的战略时，比较理想的办法还是根据最终用户的需求来进行。不过这里存在一个问题是，等到最终用户拿到数据时再针对数据的问题进行修正已经太迟了。一个有效的数据质量保证办法是在每当数据发生转换后就与前一时期进行比较，从而对数据质量进行评估。如果此前所采用的数据质量改进方法有助于提高最终用户的满意度，那么，这些中间指标的达标也预示着项目的最终成功。

4.对流程不断进行改善和优化。我们常常听到有人说，他们制订了很多办法来迅速而且大幅度提升数据的质量，但很少听说最后他们能真正得到满意的结果。其原因就在于数据的质量改进绝非一朝一夕的事情，而是一个持续的过程。正确的办法是通过一个不断改进的流程，持续不断地排除错误、对数据进行整合和标准化，最后达到流程的自动化，从而降低数据质量保证计划的总体开销。实际上，排除错误、数据整合和数据标准化从来就不是一件容易的事情。数据质量管理计划的负责人将配合公司高管组成的数据质量管理委员会来保证这个流程的顺利执行。要注意的是，作为该项目的负责人，不能墨守成规，仅仅因为自己以前一向采用某种方法，就要求别人也必须采用这一方法，特别是当发现这些方法成本高昂的时候，就应该考虑换一种方式了。

5.把责任落实到人。通常，我们认为那些与数据的产生、维护相关的人员是负责任的，但是，很有可能，他们有很多其他的工作要做，因此作为数据质量的负责人光有善良的想法是难以提高数据的质量，很有可能一辈子也达不到目标。对于那些负责数据的产生、数据的合理化以及对数据进行清理和维护的人，应该给他们的活动制订明确的指标，这样他们才能真正理解人们到底希望他们达到什么目标。更重要的，他们还需要针对这些指标细化对他们自己的要求，当然，他们会因为达到或者超过这些指标而得到奖励。其中，一个执行力强的负责人的价值体现出来，他会针对具体情况适时调整数据质量的目标。

最后，再次强调考虑与数据管理和数据质量的改进项目有关的人的因素，他们的行为是非常重要的。从某种程度上说，要比具体选择什么软件要重要得多。上述5点有助于帮助组织规范数据质量管理中与人有关的流程。

提高数据质量的三个步骤。

由于大多数系统和应用程序会持续不断接收到新数据，数据量也在不断增加，因此确保数据质量并不是一次就能完成的。所有企业都应该使用一种反复进行的阶段性过程来管理数据质量，此过程包括数据质量评估、规划以及策略的选择和实施。

第一步对数据质量进行评估。评估当前的数据质量状态是第一步。对数据质量进行评估能帮助企业准确地了解数据的内容、质量和结构。主管人员参与数据质量评估以及分析在数据检查过程中发现的问题对于数据质量评估来说都很重要。在最有效的数据质量评估中，所有问题都将按照对业务影响从大到小的顺序列出，这将帮助it机构节省项目成本。

第二步，制订数据质量计划。彻底了解企业数据的内容和质量后，接下来的步骤是制订一个计划，来修改当前的错误并避免未来错误的发生。有效的计划不但可以提高企业当前所有应用程序中数据的质量，还将制定一些方式以确保新应用程序从一开始就遵循数据质量规则。

第三步，选择和实施数据质量策略。选择改善企业数据质量的策略，要求决策者权衡每个数据质量计划的成本以及该策略产生的影响。目前的策略类型有两种:在企业输入数据时提高数据质量的方法称为“上游”方法，而从运营系统提取数据的应用程序（如数据仓库）中改善数据质量的方法是“下游”方法。

上游策略研究当前应用程序的逻辑、数据和流程，解决检查过程中发现的异常情况。此策略可能涉及到更改应用程序逻辑、添加更好的表验证、改善与数据输入相关的流程，它致力于企业数据的高准确性。另外，此策略还要求使用应用程序本身附带的数据质量功能。

下游策略解决目标应用程序或数据仓库（而非数据源）中的数据质量问题。由于数据可以根据需要随时进行修改，所以企业能够在流程（尤其是数据转换、名称和地址清洗以及查找验证）中改善数据质量。下游策略仅为目标应用程序或数据仓库改善数据质量，但与上游策略相比，它的实施过程更简单，成本更低。

常见的数据质量问题包括。

数据无法匹配。

数据不可识别。

数据不一致。

数据沉余重复。

实效性不强。

精度不够。

通过数据分析、数据评估、数据清洗、数据监控、错误预警等内容，解决数据质量问题，使数据的质量得以改善，使其满足数据需求方对数据质量的规则要求。

包括但不止以下6个方面。

完整性completeness：度量哪些数据丢失了或者哪些数据不可用。

规范性conformity：度量哪些数据未按统一格式存储。

一致性consistency：度量哪些数据的值在信息含义上是冲突的。

准确性accuracy：度量哪些数据和信息是不正确的，或者数据是超期的。

唯一性uniqueness：度量哪些数据是重复数据或者数据的哪些属性是重复的。

关联性integration：度量哪些关联的数据缺失或者未建立索引。

要素分别为:基础模型、数据质量定义模型、数据质量控制模型、数据质量评价模型、数据质量辅助模型。

1.基础模型。

其他模型必须以基础模型中的计划和标准为依据。基础模型主要是映射、定义数据采集标准,上载分单位的采集计划,同时纳入了约束规则定义规范、控制规则定义规范、模板定义规范。

采集计划:采集单位的每月上载的日度、月度、年度的采集计划;。

约束规则定义规范:主要描述质量定义模型中的语法构成；

2.数据质量定义模型。

以基础模型为前提对数据质量的统一规范的定义,是数据质量分析评价的依据和基础。数据质量定义模型可以使用质量特性描述。数据质量特性归纳为数据的一致性、数据的准确性、数据的完整性、数据的及时性4个关键特性。

(1一致性的量化评价指标:字段一致率、表间字段一致率、表间记录一致率。

(2准确性的量化评价指标：准确率、差错率、问题字段个数、问题记录覆盖率。

(3)及时性的量化评价指标:采集项目及时率;单位入库及时率。

(4)完整性的量化评价指标：字段缺失数、缺失记录覆盖率、计划完成率。

3.数据质量控制模型。

数据质量控制模型以数据质量定义模型为基础，按照定义的检查范围和时间以自动或手工方式完成对数据质量的检查工作。在质量控制过程中违反了数据质量定义的，视为数据质量问题，数据质量问题直接通过数据质量的关键特性和指标反映出来。数据质量控制模型的控制内容表现在:对数据检查对象、数据检查频度、数据检查时间、数据检查方式等方面进行控制。

(1)数据检查对象:是指根据采集计划设定需要检查的用户、专业数据表、数据库实体。

(2)数据检查频度;是指根据数据表的采集计划和实际发生的频度，设定存储过程的检查执行频率。

(3)数据检查时间:是指根据每日生产应用的密集时间以及数据发生到采集入库的密集时间,综合设定一个检查开始执行的时刻。

(4)数据检查方式:是指执行检查过程的方式可以由后台过程自动控制，每间隔2小时自动检查一次;也可以由人工干预手动检查，任意时刻都可以执行检查（当然尽量选择数据库流量比较低的时候）。

4.数据质量评价模型。

数据质量评价模型，是以数据质量定义模型为依据，由数据质量控制模型操控执行，根据反馈的质量检查结果表，评议出数据质量的关键指标，实现对数据质量的量化诊断和评价。

数据质量分析评价模型功能核心是,通过对基础模型中的采集计划和质量定义模型中的约束规则的处理,由控制模型调用可以实现检查分析的后台存储过程在实体库中执行检查,形成查询结果，再由分析程序进行分析、计算、分类、汇总,生成反映采集计划完成情况和数据质量量化指标的结果,存储到分析结果表中,从前台调用这个分析结果表,就可以生成一份详尽的反映数据质量问题各类量化指标的数据质量分析评估报告,展现所评估实体库的数据入库的及时率、数据上报的完整性、数据采集的一致性、数据入库的准确率。

5.数据质量辅助管理模型。

数据质量辅助管理包括报告模版管理、权限管理、数据库资源占用情况等等。

今年以来，我区就业扶贫工作以“就业援助扶危济困，精准扶贫攻坚克难”为主题，注重工作落实和作风建设同步推进，全面开展宣传服务、政策解答、求职登记、职业培训、岗位推介等多层次、全方位的精准就业服务，构建动态帮扶机制，较好地完成了年度工作任务，现汇报如下：

自全区开展精准扶贫工作以来，区直机关工委与区招商局、镇综治办等单位高度重视、积极响应，准确把握精准扶贫行动的核心内容和总体要求，深入学习贯彻党的十八届五中、六中全会精神和十九大报告精神，认真落实省、市、区精准扶贫会议精神，多次和帮扶单位负责人、帮扶干部一道进组入户，为困难户、脱贫户问诊把脉，多方争取支持，寻求脱贫门路。现将开展情况总结如下：

龙寨村位于双湾镇中心地带，该村共有村民196户、人数855人，总耕地面积4366亩，人均5亩。该村产业主要以种植小麦、玉米为主，外加畜禽养殖和劳务输出。现脱贫户6户、困难户1户。该村虽没有建档立卡的贫困户，但整体并不富裕。其原因主要集中在：一是谋富思路不宽。增收门路窄，基本都是靠种地为生，且人多地少，部分村民靠外出打工维持生计;二是土地贫瘠。村里连年耕种，土地生产力透支，土壤贫瘠。三是信息闭塞。村民整体文化水平不高，思想观念跟不上，接受新事物新知识的能力不强，并且农村实用科学种养殖技术掌握率低。四是村集体经济薄弱，产业结构单一，农村致富能手少，科技力量跟不上，缺乏新思路新方法;个别家庭由于老弱病残障等原因，经济收入来源少。

紧紧围绕“精准扶贫、精准脱贫”任务，扎实有效的开展。

1.注重宣传引导，积极营造浓厚氛围。一是积极开展政策法规宣讲活动，采取一对一、面对面的方式进行宣传、动员和引导。开展集中宣讲2场次，入户宣讲50多人次;二是组织机关党员领导干部进村上党课。在双湾镇龙寨村，由区绿化局党委书记郜寿昌同志从四个方面对“两学一做”制度化常态化进行讲解，使机关、农村党员干部接受了深刻的党性知识教育。

2.脱贫入户调研，全面掌握村情民意。在市、区“精准扶贫”会议结束后,由我单位牵头组织，各单位领导带头在第一时间深入帮扶村户调研座谈。帮扶单位和干部职工及时深入村户进行对接，并采取发放帮扶卡、问卷调查等方式，及时准确掌握帮扶村和帮扶户的基本情况、存在的问题和下一步打算，帮助理清发展思路、找准发展方向、选准致富产业、制定增收措施。截至目前，每名干部入户均在10次以上;干部入户对接率100%。

3.找准增收路子，全力推动经济发展。各帮扶单位和干部在调研的基础上，为帮扶村制定了规划，帮扶干部为帮扶户制定了年度增收计划。各帮扶单位结合单位自身优势，重点围绕设施种植、设施养殖、基础设施建设等方面，找准帮扶村的立足点和切入点，提出了合理化发展建议意见。

4.落实帮扶措施，切实帮弱助困。一是逢年过节送温暖。在春节来临之际，工委组织帮扶单位走访慰问帮扶户家庭。每到一户，都关切地询问他们的生产生活情况和身体健康状况，了解他们存在的困难和要求，向他们送上新春的祝福和节日的问候，并送去了米、面、油等慰问品,折合价值3000多元。二是送化肥助春耕。在春耕之际，全体帮扶干部开展了集中捐款活动，为帮扶农户购买了春耕化肥等物资，折合价值4000多元，有效缓解了困难群众的燃眉之急，增强了帮扶户增收致富的信心。三是获取信息送报刊。为进一步拓宽联系村的信息渠道，区机关工委充分发挥送刊下乡活动,坚持每周为双湾镇龙寨村送去《人民日报》《法制日报》《甘肃经济日报》《金昌日报》《光明日报》各1份，每月党支部工作、求是、紫光阁图书各一本,帮助农民朋友能够及时知晓新政策、学习新知识、掌握新信息。四是积极开展“扶贫日”活动。在10月17日全国扶贫日来临之际，各帮扶单位走访慰问帮扶户，为他们送上大米、清油、牛奶等物资并开展政策宣讲。五是送政策谋发展。帮扶干部按照对接名单逐户走访了对接农户，与农户面对面交流，向他们宣传党和政府的优惠政策和农户贴息贷款等相关法律法规，并帮助有困难的农户申请农村救助基金。

5.“大走访、回头看”。全区“大走访、回头看”活动开展以来，龙寨村各帮扶单位干部本着不漏户、不缺户、不搞形式、不走过场的原则，逐户详细询问了农户的生产生活情况，认真填写了精准扶贫回头看入户登记表。对于长期不在村组居住的农户，则通过电话联系获取了真实信息。干部入户率达到100%。同时，借助本次入户机会，为农户送去了老百姓最为关心的有关政策资料(低保评定、大病救助、临时救助、医保救助等)，并进行了简要宣传宣讲。通过帮扶单位干部逐户走访讲解，为农户化解矛盾纠纷、疏导情绪、反映民意起到了积极作用。

6.着力排忧解难，促进社会和谐稳定。在“精准扶贫”活动中，工委坚持矛盾纠纷抓早、抓小、抓苗头的原则，各帮扶部门通过开展“访民情、听民意、解民忧、办实事、促和谐”活动，耐心劝解、沟通和引导，对一些因土地征用、家庭纠纷、安全生产等方面引发的苗头性、倾向性问题逐一摸排化解，群众的情绪得以及时疏导。消除了各类不稳定因素，有力地促进了经济社会和谐稳定。

7.注重强基固本，夯实基层党建基础。广大党员干部深入村组，帮助基层党组织健全组织体系，帮助村“两委”班子提高致富带富能力、凝聚群众能力和维护稳定能力，使基层党组织推动发展、服务群众、促进和谐的作用得到充分发挥。

8.集中开展走访，确保数据精准。贯彻落实省委、省政府精准扶贫大数据管理平台建设工作，配合各相关行业部门按照全省精准扶贫大数据管理平台建设工作协调会议精神，在深入分析研究的基础上，抽调干部驻村开展精准扶贫及大数据采集录入工作，使大数据采录工作按时保质保量地完成。

尽管我们做了大量的工作，取得了一定成效，但与省、市、区委的要求和人民群众的期望还有一定差距：我们深深感受到，“精准扶贫”是搞好全局工作促进广大农民群众增收致富、加快全面小康社会建设进程的重要途径，也是转变干部作风、推进固本强基的务实之策。要把“精准扶贫、精准脱贫”和“两学一做”学习教育制度化常态化活动紧密结合起来，找准工作着力点和突破口，突出精准扶贫，实现率先发展、率先脱贫。主要表现在以下几方面：

1.为民服务意识显著增强。将“精准扶贫、精准脱贫”和“两学一做”学习教育制度化常态化活动、全区重点工作、转变工作作风等相结合，帮扶单位干部切实深入帮扶村户，及时准确掌握帮扶村和帮扶户的基本情况、存在的问题和下一步打算，帮助村组理清发展思路、找准发展方向、选准致富产业、制定增收措施，为困难群众捐款捐物，积极为帮扶户出点子、谋思路、讲政策、送信息、引资金，帮助群众解决难题和困难。帮扶户增收致富信心不断增强，领导干部工作作风明显转变，干部为民富民服务意识显著增强，为民办实事解难题力度不断加大。

2.促进乡村发展意识明显增强。帮扶单位把开展“精准扶贫、精准脱贫”和“两学一做”学习教育制度化常态化行动与帮扶村经济发展结合起来，与改善民生结合起来，认真分析现状，抓住政策机遇，帮助帮扶村找准了发展路子，制定了近期、中长期发展规划，为乡村谋划发展的主动性、责任感明显增强。结合帮扶村实际，帮扶单位主动协助镇村协调争取项目，发展产业，帮助实施了农田水利、农村道路、环保、危房改造等项目。坚持以落实改善民生，促农增收为目标，全力攻坚协调，集中分工落实，重点在村容村貌整治、改善农村生产生活条件等方面下功夫，确保了帮扶成果、帮扶效果和经济效益最大化，有力地促进了各项工作有序开展。

3.党群干群关系更加密切。帮扶单位干部深入村组开展惠农政策、种养殖技术、法律法规等知识宣讲，有效提高了群众政策法规的知晓率。通过开展听民声、访民意、集民智、理民事、解民忧、暖民心的走访活动，积极协调化解纠纷，维护当地稳定在村干部的共同努力下，充分发挥村调解委员会的作用，化矛盾于萌芽，做到小事不出村，大事不出镇。与群众的感情不断加深，党群干群关系更加密切，有力地促进了社会的和谐稳定。

4.农业和农村工作有序推进。坚持把促进农业和农村发展作为首要任务来抓，围绕设施种植、设施养殖和劳务经济三大支柱产业。通过为困难群众提供技术、资金、信息服务和项目扶持，积极引导群众优化产业结构和种植模式，推进环境集中整治等重点工作，各项工作任务持续快速推进，富民兴村建设步伐不断加快，各项事业呈现出了良好的发展态势。

四、下一步工作打算。

1.开展爱心助学活动。对困难家庭学生，积极争取助学资金，进行力所能及的资助。帮助困难家庭困难学生完成小学至高中学业，不让孩子们输在起跑线上。

2.发挥各帮扶单位优势扶贫。根据该村的自然条件和生产特点，动员部分单位成员到该村进行考察并与该村进行项目洽谈合作，资助该村加快发展农民增收项目。

3.加强部门联系，帮助解决实际困难。积极与涉农部门沟通联系，帮助村民提升种养殖技能，提高生产效率。

根据市脱贫攻坚领导小组办公室《关于印发市2017年第五次脱贫攻坚工作推进会上讲话的通知》文件要求，针对22个专项涉及我局督办的事项有工业产业扶贫、通信网络扶贫、商务扶贫，现将情况汇报如下：

（一）工作推进情况。

（1）注重协调抓推进，精准扶贫提实效。

一是帮助企业争取资金、搭建银企平台，为企业排忧解难，助推企业发展。上半年，我局积极向州经信委申报企业创新驱动、精准扶贫、贷款贴息、产业培训、电价补贴等各类项目补助资金228万元，协调企业贷款400万元，切实解决企业融资难的问题；二是引导企业树立时代责任感和使命感，积极投身到全市脱贫攻坚战役中。雪松、雪源通过签订意向性协议的方式，引导农牧民进行牦牛育肥，7-11月预计收购牦牛6000头，惠及农牧民600户；成合、兴农通过向乡镇发放峰群、藏香猪仔的形式，引导贫困村进行藏香猪和中蜂养殖，发放藏香猪仔800头、蜂箱120箱，惠及农牧民530户，涉及建档立卡贫困户30户。与此同时，积极协调推动党坝锂辉石矿85万吨/年采选扩建项目、兴农肉制品冷链物流项目、雪茸鱼松加工项目，项目预计投资1.26亿元，项目完成后可新增就业70人，这样，通过企业引领、项目带动，并按照“公司-基地-农户”的产业经营模式，企业与农户建立了密切而稳定的利益联结机制，农业产业链不断延伸。三是引导企业如金鑫公司建立贫困户结对帮扶机制，制定帮扶措施，制定吸纳当地贫困户就业计划，协助属地贫困户能如期脱贫。

（2）加强监管抓整改，提质增效促发展。

一是按照省州环保大督查大整改中对我市企业暴露出系列环保问题的整改要求，我局成立专班，深入企业内部，认真对照检查、制定措施，明确整改内容和整改时限，压实责任，指导企业在规定时限内完成了环保问题的整改；二是强化安全生产监管，确保企业平稳运行。坚持易燃易爆、非煤矿山、重点企业的每月一次安全生产大检查，全力做好电力设施隐患、汛期地质灾害排查和重大项目、重点时段的安全隐患排查治理工作，有效防止了工业企业发生各类生产安全伤亡事故。

（3）资金拨付情况。

2017年我市工业精准扶贫资金合计130万元，其中中小微企业发展资金80万元，技术改造资金50万元。中小微企业发展资金6月底已拨我单位，目前正在审核相关资料，预计7月底拨付。技术改造资金50万元，经过多次核实，该资金未到我市财政。

（一）工作开展情况。

今年以来，经信局认真贯彻落实省、州、市脱贫攻坚决策部署，以等不得的紧迫感、慢不得的危机感、松不得的责任感、停不得的使命感，紧紧围绕今年的脱贫任务，牢牢抓住工作主动权，高效推进，确保高标准高质量完成2017年通信网络脱贫攻坚目标任务。

年初，市委市政府责成市经信局制定了《市2017年脱贫攻坚通信网络实施方案》，并通过市脱贫攻坚领导小组审定。同时，按照通信网络建设目标要求，形成了专项工作机制。一是建立脱贫攻坚工作机制，与各通信企业定期研究工作中存在的困难和问题，促使各通信企业将业内工作与脱贫攻坚工作有效衔接起来，做好倒排工期，推进好各时间节点的建设任务，确保8月31日前全面完成脱贫攻坚通信网络基础设施的建设任务，上半年共计召开以分管副市长组织的专项工作会议4次，召开办公室会议6次；二是建立工程进度月报制度，落实专人汇总、报送工程完成情况，定期更新工程建设台账，将通信网络脱贫攻坚工作作为全年工作的重中之重来抓；三是相关各部门、各乡镇和各通讯企业形成一个良好的互动机制，加强协调，紧密配合，及时有效地解决好项目建设过程中遇到的问题和困难，确保完成全年目标任务；四是建立了向省州主管部门汇报对接制度，有效取得上级主管部门的协调支持。

（二）取得的成效。

州铁塔分公司共承接3家运营商92个基站建设需求，项目名称分别是电信800m工程（2017d01）、移动五期第一批工程（2017y01）和电信普遍服务工程（2017d03），其中电信800m工程和移动五期第一批工程业已完成。电信公司作为我市通信扶贫的责任单位，目前已完成了800m4g基站60个站点的建设，累计开通81个行政村的4g信号；已完成43个行政村电信普遍服务通信工程建设任务，完成率为93.4%；已完成25个建档立卡贫困村的通信建设任务，完成率为86.2%；移动公司累计开通58个行政村的4g信号。截止目前，105个行政村达标的行政村有92个，达标率占87.6。对未达村的13个行政村市经信局已进行了任务分解，要求各通信企业务必于8月15日完成。通信网络所有项目建设由各通信企业完成，项目资金来源于各通信企业自筹。

（一）工作推进情况。

1.承上接下，畅通电商扶贫流通渠道。

一是触角下延全覆盖。通过已经实施“通吃小站”和电子商务精准扶贫项目的实施，目前我市已经建设完成1个市级、13个乡镇、3个村级的电商服务站和物流配送中心，示范服务站点配备有电脑、展示柜、广告牌等设施。二是专业培训育人才。针对电商人才紧缺实际，大力实施电子商务精准扶贫培训工程，与藏地秘宝电子商务有限责任公司合作，分批次、重实用对市级相关部门负责人、乡镇分管电商业务的副乡镇长、29个建档立卡贫困村第一书记、农村专业合作社负责人、乡镇种养殖大户、6个乡镇“通吃小站”电子商务示范站点负责人、乡镇电子商务业务骨干等人员，开展了电商精准扶贫专项培训4场220余人次。三是积极申报强优势。完成国家级电子商务示范县的申报工作，力争依托国家级电子商务示范县项目实施的有力契机，实现我市的市、乡、村三级电子商务服务体系、物流配送体系的建立，通过农产品品牌打造和溯源体系建立等方式强化我市的区位、旅游、农特产品等优势积极助力农产品上行，增加农牧民收入。

2.广搭平台，力破农特产品卖出难一是线上活动强推广。集中全市优势资源大力发展农村电子商务，将“互联网+”作为推动经济社会发展的重要战略，以市文化资源、旅游资源、矿产资源、农业资源为依托，进一步促进电子商务与传统生产型企业、传统商贸业、传统服务业等优势产业相融合，与筷子生活网、藏地秘宝、阳光绿源等大型电商平台达成了合作，助力本地特色农产品电子商务化。利用崇州市对口援建市特色农业工作会召开契机，促成9家本土企业与崇州市土而奇、蜀禾彩、宏记旅游、健生堂、环球国旅、琉璃旅投公司6家企业的成功洽谈。通过对接，我市缘藏至臻农业有限公司与崇州市土而奇、蜀禾彩、宏记旅游签订销售合作协议3份，成合农业发展公司与健生堂签订技术合作协议1份。二是线下活动重营销。积极促进内贸流通发展，年内分别在5月、8月、11月举办三次商品展销会，使展销会的举办形成了常态。同时，积极组织龙头企业参加州电子商务脱贫奔康培训、赴南京润恒集团合作考察、“川货全国行”、“农商对接”、县扎崇文化旅游节等一系列地方特色产品展示促销活动，旨在打造我市农特产品品牌，带动牦牛肉、中蜂蜜、野生菌等农特产品品打开销路。三是政策引领强扶持。加大对商贸企业的指导和服务力度。加强对精准脱贫相关政策的宣传，引导企业积极投身脱贫攻坚战，目前雪松、雪源、安林种养殖合作社、兴隆种养殖合作社都分别与建档立卡贫困户达成了优先收购牦牛、野生菌、藏香猪的初步协议。同时加大内贸资金的争取力度，指导完成3家企业申报内贸流通项目支持，涉及补助资金147万元。四是主动适应经济“新常态”。按照“十三五”规划布局，围绕“一中心一枢纽三地”战略定位，聚焦产业，狠抓产业发展，提高现代服务业的支撑力，鼓励、支持运输物流、邮政快递、电子商务等现代服务业快速发展，加快形成搞活流通、扩大消费长效机制，规范市场秩序，提升商贸服务水平，满足居民消费需求，“引进来”与“走出去”双管齐下，大力发展总部经济。2017年1-5月，完成社会消费品零售总额3.17981亿元，同比增长9.4%，完成年度任务的33.78%。其中限上0.4979亿元，增速为-19.5%；限下2.68191亿元，增速为17.13%。预计1-6月社消零完成3.785亿元，同比增长9.2%。完成州下达我市2017年度目标任务的40.2%。

疫情大数据通告篇三

早在5000多年前，中国人就拥有了长伴一生的独特印记——名字，但对于名字的研究，由于缺乏数据支持，从古至今都比较稀少。

日前，中国首份姓名大数据报告《2016大数据“看”中国父母最爱给宝宝起什么名》出炉。

该报告由清华大数据产业联合会发起之一、清华大学“幸福科技实验室”支持项目、国内唯一以大数据和心理学为基础进行姓名研究和起名服务的专业机构“起名通”耗时3个月完成，抽取整理了平台540万新生儿姓名数据、后万姓名数据，并综合覆盖了11亿人口的历史数据，是国内首份关于名字的全景式报告。

备受关注的中国人重名情况到底有多严重，报告首次进行了披露：“中国前100个重名率最高的名字，在全国覆盖的人口整体超过10%。”各个省份的重名严重度也有明显差异。“东北三省，其每一个省的前100个热名与该省人口之比，都能高于16%，而广东省的爆款名覆盖率则不到6%。”

再从年代看，随着大众受教育程度的普遍提升，重名情况已经有所好转，“80后”的爆款名覆盖率高达17%;而到了“00后”，这一比例下降到了8%。但名字的选择范围却很狭窄。20新生儿的热名一眼望过去，傻傻的分不清。报告认为，从众心理，创新精神不足，以及家长普遍强调“过好自己的日子”、缺少更多元化的考虑，影响了新生儿名字的文化韵味、寄寓深意和精神风骨。而各大商业网站为吸引用户点击特设的“男孩女孩好名字帖”与“生肖取名宜忌”帖，则成为“10后”高重名率背后的两大“黑手”。

最新一年的热名榜单，还能看出新一代父母对孩子最集中的'期望是“阳光、快乐”，传统对女子美丽温柔的要求已经不占主流，男孩起名也不像其父辈更强调坚强伟大、个人奋斗。一些代表美德的字，如诺、芷、恩、允、谦，正开始受到年轻父母的青睐，体现了时代对于“德行”的呼唤。

此外，报告对中国人的民族性格，子随父姓观念的松动，父母在育儿中的参与度，中性现象，流行、地域和外来文化对新生儿影响等，都从姓名视角进行了深入剖析，并提供了多纬度榜单。

“dt时代的大数据，必将深入各行各业，以服务大众为主，以给社会创造多少价值作为衡量标尺。姓名大数据报告的发布，是这样一个大趋势下的必然产物。”报告领衔人张襦心表示，“名字反映了父母的价值观，对孩子的性格引导具有重要意义。所以这份报告，不仅从姓名的微观视角记录了这个时代正往何处去，我们也希望它能为下一代文化素养和价值观提升尽一点力量，帮助他们遇见更好的自己。”

疫情大数据通告篇四

近日，腾讯“守护者计划”旗下反诈骗联合实验室发布《第三季度反电信网络诈骗大数据报告》。报告中显示，第三季度诈骗热度指数为94，在7月、8月暑期期间尤其高发，在9月份开始下降，各项数据都得到控制。

据悉，腾讯守护者计划基于腾讯安全云库、腾讯手机管家、微信安全中心等海量大数据，定期发布诈骗热度指数，用于量化当季诈骗发生的情况，从而达到预警和教育的目的。

第三季度损失金额上升，暑期诈骗进入年度高峰期。

据《报告》显示，2016年第三季度诈骗指数为94，相较第二季度89的热度有所上升，诈骗案情延续从6月份就开始的暑期诈骗高发上升势头，并在7、8月份达到高峰，指数突破100。

据《报告》分析，诈骗分子趁着暑期的空档，瞄准学生及家长这个特殊群体，实施精准场景诈骗，从而提高诈骗成功率。自8月份起，连续出现了多起电信诈骗大学生致死的案件，引起全社会的广泛关注。

同时《报告》还指出，整个第三季度全国共接到用户标记4.26亿，环比上季度下降了3400万条;收到诈骗短信的人数环比减少1.9亿人;收到诈骗电话的人数环比减少了30%。

在诈骗率降低的同时，诈骗金额却在大幅度上升，损失金额共计56.4亿元，环比上升81.2%。大额的的财务诈骗屡屡发生拉高了总额以及暑期诈骗高发更多针对学生、老人等弱势群体造成单一案件危害变大都是诈骗金额上升的原因。

《报告》中的第三季度特辑《诈骗集团内部绝密培训资料曝光：一个菜鸟骗子的成长史》总结到，在三种诈骗手段里电信诈骗损失金额最大，占总损失金额的50.1%平均每起电信诈骗案件损失接近3.2万元，每10元就有5元是电信诈骗。在电信诈骗中仿冒公检法类诈骗居首，占总损失金额的11.5%。

《报告》分析得出，仿冒类电信诈骗之所以屡屡得手，在于其背后成熟的'黑色产业链，能够为骗子精准诈骗提供各种支持。通过人们对熟人的“大意”或者公检法的“恐慌”实施诈骗。而仿冒公检法类诈骗金额单一案件损失金额往往十分巨大。

手机病毒改头换面不断扩大覆盖，平均每一个手机病毒就能影响179台手机。

《报告》显示，第三季度支付类手机病毒数量在不断减少，从7月份31188种病毒，到9月份21763种病毒，下降30.2%;但是由于使用手机支付的用户越来越多，手机用户数量也不断上升，病毒的覆盖度更加广泛，感染的手机数量也在增长，到9月份达4666910台。

《报告》指出，相较于第二季度随着第三季度随着暑期和大学开学季，各种类似成绩单、通讯录的支付类病毒大量传播。以致各位学生家长频频上当，第三季度平均每一个病毒致179台手机中毒。

诈骗短信大幅度减少，麒麟伪基站实时检测系统全国落地成效显著。

从《报告》中我们可以看到，从7月到9月份，在各类手机垃圾短信中。诈骗短信从979万减少到621万，降低了36.5%。短信诈骗发生频率仅站所有诈骗案件的3%，损失金额仅占全部损失的1.5%。

自8月4日腾讯与公安部达成战略合作协议，大数据反诈骗产品“麒麟”伪基站实时检测系统将在全国公安部门落地。“麒麟系统”在上半年深圳、广州、北京等地试点以来取得了打击各类伪基站的重大成效，伪基站诈骗短信大大减少。

反伪基站神器——“麒麟”系统能够准确定位伪基站施以打击，利用有腾讯lbs精准的定位技术支持和腾讯手机管家海量的用户群体标记的黑产数据库，实现对正在发布欺诈信息的伪基站50米内的精准定位。

时至今日，电信网络诈骗团伙愈发呈现出专业化的“职业素养”，诈骗金额空前绝大。面对如此成熟的黑色产业链，推动反电信网络诈骗体系化建设的任务更是迫在眉睫。

基于腾讯安全17年对抗黑产的经验和能力，腾讯在反诈实践过程中，逐渐形成了一个以技术对抗为先行，行业联合共同防御，教育宣传为常态，围绕腾讯守护者计划平台运行的反信息诈骗的“腾讯模式”。“腾讯模式”自实践以来协助破获案件金额超过5亿元。

腾讯愿意拿出诚意和技术与所有的行业伙伴进行分享、合作，将自己的能力开放出来，让已验证有效的方式和技术能够在全国更深入地推广和落地，积极推动反电信诈骗体系化建设，真正为保护网民权益而服务。

文档为doc格式。

疫情大数据通告篇五

11月11日，国内知名第三方导购软件惠惠购物助手发布20《双十一网购大数据报告》。报告显示，截至双十一当天12时，天猫、网易考拉、京东、苏宁易购、唯品会等主流电商流量较前一天增幅明显，其中天猫流量增加了三倍，网易考拉紧随其后;此外，服装鞋帽依然是消费者最为关注的品类，而在消费者关注的所有品类中，历史最低价商品占比都超过一半。

天猫流量增三倍网易考拉成最大黑马。

据惠惠购物助手数据显示，截至双十一当天12时，天猫流量较前一天同时刻增幅高达363%，居所有电商之首;紧随其后的网易考拉增幅也达到了349%，成为今年双十一最大黑马。而其他电商的表现也同样突出，京东、苏宁易购、唯品会、1号店增幅均超一倍。

主场作战的天猫优势依然明显，而网易考拉的突围，则得益于跨境电商近两年的迅猛发展。

服装、户外、家居用品受关注度居前三。

从品类来看，惠惠购物助手数据报告显示，服装鞋帽依然是传统的'消费大类，消费者关注度也最高，占比41.2%;而随着跑步、健身等全民运动的兴起，今年的户外运动也颇受消费者欢迎，受关注度排第二，占比19.8%;其次是家居用品，因其需求量大、频次高、价格低的特点，也广受消费者关注，位居第三，占比10.8%。

买什么最划算?图书、服装最便宜。

价格方面，根据惠惠购物助手数据报告显示，今年在天猫上，消费者关注的商品均有较大幅度的降价，且所有品类的历史最低价的商品占比都超过了50%，图书音像更是达到了70%。而消费者最关注的服装鞋帽，历史最低价商品占比也达到了63%，总体来看，价格还是相对优惠。

惠惠购物助手数据分析师表示，在整个社会消费升级的背景下，消费者购买欲望依然强烈，但不少消费者已经从“买得便宜”转换成“买得精”，注重商品品质、理性消费也逐渐成为一种新的趋势。

疫情大数据通告篇六

1月12日消息，财新传媒、滴滴出行主办的“知道·大数据智慧城市论坛”今日在京举行，论坛上，滴滴出行联合第一财经商业数据中心发布了《2016智能出行大数据报告》(以下简称“《报告》”)。

《报告》覆盖全国重点城市，基于滴滴(含优步)平台全量数据解读中国城市出行，并通过智能出行情况反映城市交通、居民生活、热点事件及分享出行所带来的意义，具有极高的参考借鉴及深度分析价值。

三四线城市拥堵加剧北京人均每年“堵”掉近9000元。

拥堵是大家对交通最直接的感受之一，无论是“影响中国互联网发展30年”的后厂村路，还是“堵点网红”北京大山子路口，堵车总能引起人们的共鸣和吐槽。2016年，一线城市平均车速略有上升，三四线城市平均车速下降明显，从的26.2km/h降至2016年的25.3km/h。这一年中，平均车速增幅较大的前三个城市为大连、常州和青岛，而下降幅度最大的城市为丽江、嘉兴、三亚等。

根据高峰期拥堵延时指数，西安成为2016年堵城冠军，延时指数为1.79。20的拥堵冠军重庆今年位列第2位，而去年的亚军青岛2016年治堵效果显著，今年排名第9。受极寒天气、冰雪路面、市政建设等影响，哈尔滨也上榜十大堵城，位列第8位。

在此值得一提的是，尽管北京位列堵城第4名，但因“社会平均工资”较高，所以成了拥堵造成损失最高的城市，北京人每年损失8717元;在全国最堵的西安，人均拥堵成本为6960元，排名全国第3。

互联网行业工作时间长京东下班最晚。

在加班“重灾区”的互联网公司中，京东超越去年冠军奇虎360成为今年的“加班之王”，平均下班时间最晚，随后为360和阿里巴巴，看来这一年互联网行业中最拼命的还是电商公司。从年货节、美妆节、母婴节、双11到双12，节假日不够，电商造节来补，购物狂欢的背后也是无数员工加班加点的辛勤努力。在榜单前10名中，新浪、网易老牌门户网站也上榜，而今年的“网红公司”乐视位居第10，加班起来也很拼。

不仅加班多，互联网人群平均工作时间也偏长。相较于金融、传媒以及房地产等行业，互联网人群平均工作时间更长，每天超10小时，尤其是深圳码农，工作几乎占据了其一半的时间。而且码农们生活节奏更为固定，公司与家两点一线偏多。

媒体人异地奔波苦金融从业者“朝七晚五”

《报告》中，有一部分内容对当下关注度较高的传媒业、金融业、教师等几个职业群体做了分析，通过出行连接着生活的方方面面，通勤、餐饮、购物等各种出行场景，出行大数据进一步可以关照现实，看生活的潮起潮落。

《报告》发现“隔行如隔山”，每个行业出行差异较大。传媒人工作随机性较大，处于随时待命状态，出行峰值曲线较为平缓;同时他们的出差相比最为频繁，往返机场火车站及酒店的出行量接近1/5，密集的出差节奏使得他们一般直接从家出发奔赴外地。

金融从业者上班早下班也早，“朝七晚五”是他们的工作特点，同时他们应酬多夜生活也丰富，20%的人下班后直接奔向餐饮娱乐场所，夜晚餐饮订单也超出平均水平40%。同时，他们偏爱高档购物中心，北京的三里屯太古里、上海的`国金中心、正大广场都是“金领一族”经常光顾的地方。

出行数据看城市性格：绵阳最温情大连最小资。

《报告》还基于滴滴出行大数据平台的指数测算体系，发布d-index榜单，从不同维度窥见不同城市的性格特点。

根据滴滴顺风车免单占比，十大最温情城市为绵阳、南宁、金华、昆明、湖州等地，上榜的多为三四线城市。小城故事多，充满喜和乐，顺风车把陌生人连接在一起，共走一程路，惊喜和温情的故事总在路上发生着。

从目的地为健身场馆的数据来看，山西太原城市最爱健身的城市，其次为福州、佛山，一线城市中只有广州上榜;十大最爱读书之城长沙位列榜首，其次为青岛，温州;最休闲也就是去往休闲娱乐场所占比最高的城市为，南宁、太原、大连等;最小资的城市为大连、绍兴和上海，那里的人去往咖啡厅、酒吧、电影院占比最高;《报告》同时显示，天津位列十大海鲜之城冠军，重庆居于十大火锅之城榜首。

杭州智能渗透率居榜首贵阳发展前景可期。

作为世界领先的移动出行平台，滴滴出行基于大数据的机器学习技术,在中国超过400个城市为近4亿用户提供包括出租车、专快车、顺风车、公交、小巴、代驾、试驾、租车、企业级等多种出行服务。

从智能渗透率来看，一二线城市依然整体优势明显，杭州继续位居榜首。珠三角地区总体渗透率较高，在用户渗透率排名前10的城市中占据4席，分别是深圳、广州和东莞、珠海。

在各级城市月人均出行次数上，三四线城市与一二线城市相比仍有较大差距。月人均出行次数排名前五的城市依次是天津、青岛、北京、杭州、宁波。

根据智能渗透率，出行活跃度和便捷程度等综合指标测算的智能出行发展指数，杭州北京广州深圳成都排名前五，一线城市和省会城市明显更高。排名前20的城市中有8个为珠三角和长三角城市。而潜力城市(二、三、四线城市)多为长三角、珠三角和京津冀地区的二线和三线城市，西部城市贵阳排名第7，前景可期。

疫情大数据通告篇七

自今年3月份以来，新冠疫情来势汹汹，烟台多地出现确诊病例。疫情就是命令，防控就是责任，在开发区海滨假日小区检测点上有这样一群忙碌的身影，他们坚守岗位、攻坚克难，以最高的标准、最佳的状态，最高昂的斗志，全力投入到疫情防控工作中，他们就是来自城发集团业达检测的防疫力量。在抗击疫情这场没有硝烟的战斗中，他们充分展现出了城发力量、城发精神、城发效率，守护好这一方人民生命安全和身体健康。

一、闻令而动，冲锋在前。

开发区海滨假日检测点位负责人赖信忠同志，在接到上级防控命令后，第一时间与居委会工作人员对接，放弃自己的休息时间现场查看检测场地，对照疫情防控标准事项逐项核查，布置场地、安排检测流程，完成点位工作核查后，经常已经是半夜。作为一名老党员，他总是以最高的标准把握好每一个工作环节，把各项工作要求落到实处，坚持守土有责、守土尽责，全力保障小区人民群众的生命安全和身体健康。有一天下午，赖信忠同志接到上级指示，要在海滨假日小区增加一个检测点，虽然那天天气不好，一直在下雨，空气中又冷又潮湿，但赖信忠还是第一时间赶到小区，与闫部长及居委会工作人员吕玫臻在小区查看场地、安排第二天的检测事宜，忙完了工作已是晚上10点多，此时，夜已深，人已静，不知不觉中，他浑身上下已经被雨水淋透。看着万家灯火，人民平安喜乐，顿时他感觉付出的所有辛苦都是值得的!他常跟身边的“战友们”说，防疫这点苦算不了什么，只要我们能为国家，为人民做好本职工作，小区的居民能安居乐业，健康平安，这就是我最大的幸福和愿望，我的心里才踏实!

二、彰显军人本色，勇担责任使命。

王建军是一名退役军人，曾经在部队中表现突出，政治坚定、敢打硬仗、作风优良。在这场新冠病毒防控战中他冲锋在前、毫无畏惧。同时他也是一名xxx员，一直在工作中听党指挥、带头发挥先锋模范作用。在这次抗击疫情的工作中他以实际行动践行初心使命、展现责任担当，主动请缨随医务人员给不便下楼采样的居民上门核酸检测采样做登记。在检测工作中，他亦是个有心人，创新工作方法。因受户外光线影响，手机很难扫描到二维码，经常需要反复多次扫描，增加居民的排队等候时间。为了解决这个问题，他自制了遮光用的纸壳箱可快速扫描二维码登记。他用“我将无我、不负人民”的服务恒心和在“凝聚民心、让党放心”时代主线上勇往直前、高歌猛进!

三、青年争当先锋，知难迎难而上。

时有所需，必有所为，青春从不畏惧。宫晓鹏作为85后年轻一代的代表，他不计个人得失，累活难活他总是冲在最前面，关键时刻不含糊，冲在前，顶的上。不管开放一个检测点位，还是三个检测点位，负责信息登记工作的总会有他。宫晓鹏为了加快检测进度，他按照排队顺序先行登记，避免因登记浪费时间，小区检测人员数量接近2500人，检测点位开放的少的时候，他举着手机一站站一天，手机电量不够的时候，还要再加上移动电源的重量，也从没诉过一句苦、打过一次退堂鼓。他在一次布置场地支帐篷时注意到固定帐篷的绳子处于小路中间，就找来一些红色警示带缠在绳子上，他说：“晚上要是有人走路经过或者外卖骑手骑车经过，路灯光线太暗很容易看不到绳子发生危险。”他以“只争朝夕、不负韶华”的拼劲真真切切为民解忧、实实在在服务居民，他用责任和付出擦亮青春的底色，用努力和无畏激扬青春的力量!

四、点点星光，汇聚合力。

海滨假日点位的城发队伍成员有责任有担当，彼此之间合作默契，与居委会工作人员互相配合，面对高强度的工作量和接近身体极限的挑战，在上级部门的坚强领导下，尽职履责，日夜兼程，风雨无阻。布置场地他们搬抬桌椅及防疫物资、搭建帐篷、布置铁马、设置一米线;检测现场他们各司其职、各尽其责，开展秩序维护、测温验码、信息填报、信息录入、问询指引等工作，他们在高强度的工作下毫无怨言，认真耐心帮助群众生成“转义二维码”，引导群众快速、有序进行核酸检测，进一步提高了检测效率，现场秩序井然。他们在一线疫情防控工作中都率先垂范、冲锋在前，关键时刻站得出来、危急关头豁得出来，他们以主动担当的实际行动践行初心使命，是一支经得起考验和值得信赖的队伍。

“雄关漫道真如铁，而今迈步从头越。”面对来势汹汹的疫情，业达检测的中坚力量没有没有畏惧，没有退缩，牺牲自己陪伴家人的时间，舍小家为大家，冲锋在前，勇毅前行，为海滨假日小区的居民构筑起一道坚固的防疫城墙!

疫情大数据通告篇八

在线问诊发展至今几乎是移动医疗的标配，也成为越来越多用户的选择，其中积累的医疗大数据也耐人寻味。昨日，国内最大的移动互联网健康医疗服务平台——平安好医生发布《国民健康大数据报告》，数据显示，儿科健康问题的咨询者，超过一半是1990年以后出生的年轻母亲，而广东、北京和山东的用户更愿意在健康保健商品上花钱。

平安好医生健康大数据研究院发布了第一份研究成果——《2016国民健康大数据报告》。据了解，该报告以平安好医生平台全样本数据为支撑，覆盖实名注册用户1.3亿，月度活跃用户超过万，日均在线问诊量40万人次的在线健康医疗行为大数据，从健康管理和线上就医两大维度，对互联网健康医疗服务典型使用人群关注的健康问题，自身的健康状况和对待健康的态度，以及进行健康管理的行为进行了盘点、归纳和剖析。根据平安好医生平台的大数据分析发现，儿科健康问题的咨询者，超过一半是1990年以后出生的年轻母亲;来自于中学生提问者的咨询需求，其中超过6%与整形美容相关;50到60岁的中老年女性日行万步，是健步运动的典型爱好者;而观看健康直播的主要群体是20-35岁的年轻男性;广东、北京和山东的用户更愿意在健康保健商品上花钱。

在对用户的全平台使用行为进行数据分析的同时，报告也对平安好医生医学专家团队一年来线上服务积累的数据进行了梳理。数据显示，每个平安好医生医学专家的全年在线接诊数量为9.1万次;儿科、妇科和皮肤科是全年咨询量最高的热门科室，在线就医需求最热门的时段是夜间。，每一名医生在凌晨0点到6点要接待1万名用户提出的夜间咨询，占到总咨询量的10%以上。

疫情大数据通告篇九