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如何进行网络数据优化

大数据不仅是一种海量的数据状态及相应的数据处理技术,更是一种思维方式,是一场由技术变革推动的社会变革。在公共服务领域真正实现与大数据的融合,现实中还存在着多重挑战。
方法/步骤
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大数据预处理阶段需要抽取数据并把数据转化为方便处理的数据类型,对数据进行清洗和去噪,以提取有效的数据等操作。每天都在产生大量的数据,但在数据的预处理阶段不重视,不同部门的数据格式、采集标准也非常不同,很多数据是非结构化的,导致数据的可用性差,数据质量差,数据处理很不规范。

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数据采集工作牵涉的绝不仅仅是数据问题,它与政府以及事业单位等的改革深刻关联,势必对基层人员的工作能力和责任感都提出更高的要求。数据的采集和分析是一个多专家合作的过程,这要求相关人员是复合型人才,既熟悉本单位业务和需求,具备相关专业知识和经验,同时又要了解大数据技术,能够综合运用数学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识。面对大数据,如果不会分析,数据就只是数据;如果错误分析,数据反而还会造成新的问题。

3

教育、医疗、社会保障、环境保护等公共服务领域,由于技术难度相对小,而且推广意义大,可以起到“四两拨千斤”的作用,应当率先突破大数据的应用障碍,政府部门应当而且也可以在这一方面发挥更大的作用。

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科学规划和合理配置网络资源,加强信息化的基础设施建设。没有信息化的基础设施建设,就谈不上信息化,更谈不上大数据。对我国来讲,这一项工作只有以政府部门为主,根据发展需求,科学规划和合理配置网络地址、网络带宽等网络资源,并且鼓励大数据企业参与网络设施投资和电信服务运营。

注意事项
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与此同时,还应做好数据标准统一工作,为数据的采集、整合等提供支持。

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统一的标准是用好大数据的关键所在。应当加快研究建立健全大数据技术标准、分类标准和数据标准。

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针对行政记录、商业记录、互联网信息的数据特点,研究分析不同数据口径之间的衔接和数据源之间的整合,规范数据输出格式,统一应用指标涵义、口径等基本属性,为大数据的公开、共享和充分利用奠定基础。

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