基于大数据的精准扶贫机制分析

基于大数据的精准扶贫机制分析
当前，中国正处于全面建设社会主义现代化国家的关键时期。

其中，脱贫攻坚工作是
当前最重要的任务之一。

实现全面小康，必须走精准扶贫的道路。

因此，如何在大数据环
境下实现精准扶贫，成为当前的一个重要问题。

在大数据时代，越来越多的数据可以被收集、存储和分析。

在扶贫工作中，通过大数
据技术，可以加强信息收集、数据分析和判断，更加准确地确定扶贫对象、掌握扶贫需求
和制定精细化扶贫政策。

下面，从数据收集、分析和应用三个方面，分析基于大数据的精
准扶贫机制。

一、数据收集
数据是决策者制定任何合理政策的基础。

在扶贫过程中，需要从多个方面收集各类贫
困人口的数据，如人口信息、财务数据、社保数据等。

其中，主要的数据源包括国家统计局、民政部、人社部、税务局等相关机构，以及通过大数据技术对社会与市场现象的数据
获取。

首先，数据的采集应当具有政策导向性。

各级政府需要明确扶贫目标与指标，并将其
转化为数据和信息的需求，确保在采集和整合数据中较为精确地囊括了贫困产生的原因、
程度、地域、族群等。

其次，数据采集过程也需要注重时效性，即定期更新扶贫数据，及
时反映贫困人口的动态情况。

二、数据分析
数据分析是将大量数据转化为有价值信息、知识和策略的过程。

在扶贫过程中，数据
分析是非常重要的环节，通过对数据的挖掘与分析，可以深刻地洞悉贫困人口的生存状况、问题原因和区域特点等，为扶贫政策制定和执行提供基础。

针对大数据在扶贫中的应用，首先要运用数据仓库和数据挖掘技术，基于原始数据的
统计和分析，从而剖析出贫困人口的基本特质和群体特征。

其次，在针对性管理和监管方
面也需要大数据，利用统计模型检测贫困程度是否加重、致贫原因是否严重以及是否有人
重新脱贫等情况，并将其纳入到监管平台，保证帮扶责任人能够及时发现问题，及时处理
追溯。

三、数据应用
基于大数据的精准扶贫机制需要在数据应用这一环节形成精准化扶贫政策的思路和实
务操作。

在应用过程中，需要结合前两个方面共同实现决策的全面性、准确性和实际性。

首先，在应用程序上，政策制定者在基于大数据的情况下，量身定制相应的扶贫政策，归纳出贫困人口的最大需求、最惠利益和眼前需要。

其次，基于大数据的扶贫也需要加强
制度保障，明确政府扶贫、企事业单位扶贫和社会力量扶贫的合理分工合作，并建立起从帮扶责任人员、帮扶机构到被扶对象之间的一套明确、完整的责任制度。

综上可知，在当前大数据的环境下，精准扶贫机制作为扶贫工作的重要模式，具有非常重要的现实意义。

大数据随着时代的发展以日新月异的速度不断更新，精细化扶贫也需要跟随趋势调整方法，加强技术创新，使精准扶贫工作能够早日实现，推动全面小康建设的步伐。