行業政務大數據分析與政策制定方案Thetitle"GovernmentIndustryGovernmentBigDataAnalysisandPolicyMakingPlan"pertainstoacomprehensivestrategythatutilizesbigdataanalysistoinformandenhancepolicyformulationwithinthegovernmentsector.Thisapproachisparticularlyrelevantinmoderngovernance,wherevastamountsofdataaregeneratedfromvarioussourcessuchaspublicservices,citizeninteractions,andadministrativerecords.Byapplyingadvancedanalyticstechniques,policymakerscangaininsightsintosocietaltrends,publicneeds,andtheeffectivenessofexistingpolicies,therebyenablingmoreinformedandtargeteddecision-making.Theapplicationofthisplanspansacrossvariousgovernmentdepartmentsandagencies,fromurbanplanningandpublichealthtoeducationandeconomicdevelopment.Itisdesignedtofacilitatedata-drivendecision-makingprocesses,ensuringthatpoliciesareevidence-basedandadaptabletothedynamicneedsofthepopulation.Forinstance,inurbanplanning,bigdataanalysiscanhelpidentifyareaswithhighcrimeratesorinfrastructuredeficiencies,leadingtomoreefficientresourceallocationandpolicyinterventions.Requirementsforimplementingsuchaplanincludetheestablishmentofrobustdatacollectionsystems,securedatastorageandprocessingcapabilities,andskilledpersonnelwhocananalyzeandinterpretthedataeffectively.Additionally,thereisaneedforstrongethicalguidelinestoensuredataprivacyandpreventmisuse.Theplanmustalsobeadaptabletoevolvingtechnologicaladvancementsandchangingsocietaldynamics,ensuringitsrelevanceandeffectivenessovertime.政府行業政務大數據分析與政策制定方案詳細內容如下：第一章政務大數據概述1.1政務大數據的定義與特征1.1.1政務大數據的定義政務大數據是指在行業領域，通過對海量政務信息資源進行整合、挖掘和分析，以實現決策科學化、服務高效化的一種數據資源。政務大數據涵蓋了各個部門、行業和領域的業務數據、公共服務數據、監管數據等，具有極高的價值和重要的戰略地位。1.1.2政務大數據的特征政務大數據具有以下四個顯著特征：（1）數據規模龐大：政務大數據涉及的數據量巨大，包括部門內部數據、外部數據以及互聯網數據等，形成了龐大的數據資源庫。（2）數據類型多樣：政務大數據包含結構化數據、半結構化數據和非結構化數據，涵蓋了文本、圖片、音視頻等多種數據類型。（3）數據更新迅速：政務大數據中的數據更新速度較快，反映了工作的實時動態。（4）數據價值巨大：政務大數據具有極高的價值，可以為決策、政策制定、社會管理等方面提供有力支持。1.2政務大數據的應用領域政務大數據的應用領域主要包括以下幾個方面：（1）決策支持：通過對政務大數據的分析，為決策提供科學、客觀的依據，提高決策質量和效率。（2）社會管理優化：利用政務大數據，對社會管理進行精細化、智能化調整，提高社會管理水平。（3）公共服務提升：通過政務大數據分析，優化公共服務供給，提高公共服務質量和效率。（4）監管能力提升：政務大數據有助于加強對監管對象的實時監控，提高監管效能。（5）宏觀經濟分析：政務大數據可以為宏觀經濟分析提供豐富、全面的數據支持，助力經濟決策。1.3政務大數據的發展現狀當前，我國政務大數據的發展呈現出以下特點：（1）政策支持力度加大：國家層面出臺了一系列政策，支持政務大數據的發展，為政務大數據的應用提供了良好的政策環境。（2）政務數據資源共享逐步推進：各級逐步推進政務數據資源共享，打破信息孤島，提高數據利用效率。（3）政務大數據平臺建設初具規模：部分地方已成功建設政務大數據平臺，實現了數據的集中存儲、管理和分析。（4）政務大數據應用取得顯著成效：在決策、社會管理、公共服務等領域，政務大數據應用取得了顯著成效，提高了工作效率和服務質量。（5）政務大數據產業發展迅速：政務大數據產業鏈逐漸完善，相關企業和技術創新不斷涌現，推動了政務大數據產業的快速發展。第二章政務大數據分析方法2.1數據采集與預處理政務大數據的分析首先需要對數據進行有效的采集和預處理。以下是數據采集與預處理的具體步驟：2.1.1數據源選擇政務大數據的來源豐富多樣，包括部門內部數據、公共數據庫、社交媒體、互聯網等。在數據采集過程中，需根據分析目標選擇具有代表性、可靠性和權威性的數據源。2.1.2數據采集技術采用自動化采集、網絡爬蟲、API接口等技術進行數據采集。針對不同類型的數據源，選用合適的采集技術，保證數據的完整性和準確性。2.1.3數據預處理數據預處理包括數據清洗、數據整合、數據轉換等環節。具體方法如下：（1）數據清洗：去除重復數據、空值、異常值等，提高數據質量。（2）數據整合：將不同來源、格式、結構的數據進行整合，形成統一的數據格式。（3）數據轉換：對數據進行標準化、歸一化等處理，使其適用于后續分析。2.2數據挖掘與可視化在數據采集與預處理的基礎上，進行數據挖掘和可視化，以提取有價值的信息。2.2.1數據挖掘方法政務大數據挖掘主要包括關聯規則挖掘、聚類分析、分類預測等方法。（1）關聯規則挖掘：分析各數據項之間的關聯性，發覺潛在的規律。（2）聚類分析：將數據分為若干類別，以便于分析各類別的特征。（3）分類預測：根據已有數據，建立預測模型，對未知數據進行分類。2.2.2數據可視化數據可視化是將數據以圖形、圖像等形式展示，便于理解和分析。常用的數據可視化方法包括：（1）柱狀圖、折線圖、餅圖等基本圖表。（2）散點圖、氣泡圖等展示數據分布。（3）熱力圖、地圖等展示空間分布。2.3數據分析模型與算法政務大數據分析模型與算法的選擇對于分析結果的準確性。以下是一些常用的數據分析模型與算法：2.3.1傳統統計模型包括線性回歸、邏輯回歸、決策樹等，適用于處理結構化數據。2.3.2機器學習算法包括支持向量機（SVM）、神經網絡、集成學習等，適用于處理非線性、高維數據。2.3.3深度學習算法包括卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等，適用于處理圖像、語音等復雜數據。2.3.4文本挖掘算法包括詞頻逆文檔頻率（TFIDF）、主題模型等，適用于處理文本數據。通過以上分析模型與算法，政務大數據可以有效地支撐政策制定和決策過程，提高治理能力。第三章政務大數據在政策制定中的應用3.1政策制定中的數據需求在政策制定過程中，政務大數據發揮著的作用。政策制定中的數據需求主要包括以下幾個方面：（1）基礎數據：包括人口、經濟、社會、自然資源等方面的數據，為政策制定提供基礎信息支撐。（2）部門數據：部門在履行職責過程中產生的數據，如教育、衛生、環保、交通等領域的統計數據，為政策制定提供專業依據。（3）公眾數據：通過問卷調查、在線調查等方式收集的公眾意見、需求和建議，為政策制定提供民意基礎。（4）市場數據：包括企業運營、市場供需、價格波動等方面的數據，為政策制定提供市場動態參考。（5）國際數據：關注國際形勢、全球經濟、國際政策等方面的數據，為政策制定提供國際視野。3.2政策制定的大數據分析流程政務大數據在政策制定中的應用流程主要包括以下幾個步驟：（1）數據收集與整合：收集各類政務數據，包括基礎數據、部門數據、公眾數據、市場數據和國際數據，進行數據整合，形成統一的數據資源庫。（2）數據清洗與預處理：對收集到的數據進行清洗、去重、去噪等預處理，保證數據的準確性、完整性和一致性。（3）數據分析與挖掘：運用統計分析、數據挖掘、機器學習等方法，對數據進行深入分析，挖掘出有價值的信息。（4）政策制定與評估：根據數據分析結果，結合政策目標、公眾需求等因素，制定相應的政策，并對政策效果進行評估。（5）政策調整與優化：根據政策評估結果，對政策進行適時調整和優化，以實現政策目標。3.3政策制定的實證分析案例以下以某城市交通擁堵政策制定為例，展示政務大數據在政策制定中的應用。（1）數據需求：收集城市交通擁堵相關的基礎數據、部門數據、公眾數據、市場數據和國際數據。（2）數據收集與整合：通過部門、互聯網、問卷調查等渠道，收集各類交通擁堵數據，形成統一的數據資源庫。（3）數據清洗與預處理：對收集到的數據進行清洗、去重、去噪等預處理，保證數據的準確性、完整性和一致性。（4）數據分析與挖掘：運用統計分析、數據挖掘、機器學習等方法，對交通擁堵數據進行深入分析，挖掘出以下有價值的信息：（1）交通擁堵原因：分析交通擁堵的主要原因是道路擁堵、公共交通不足、交通需求過高等。（2）交通擁堵分布：分析交通擁堵主要分布在城市中心區、主要干道和交通樞紐等地。（3）交通擁堵時間：分析交通擁堵主要發生在上下班高峰期。（5）政策制定與評估：根據數據分析結果，制定以下政策：（1）優化公共交通：增加公共交通線路和班次，提高公共交通服務質量。（2）調整交通組織：合理規劃道路布局，提高道路通行能力。（3）引導出行需求：通過限行、限號等措施，引導部分車輛錯峰出行。（4）政策評估：對政策實施效果進行評估，如公共交通改善、道路通行能力提高等。（6）政策調整與優化：根據政策評估結果，對政策進行適時調整和優化，如調整限行措施、增加公共交通投入等。第四章政務大數據平臺建設4.1政務大數據平臺架構設計政務大數據平臺架構設計是平臺建設的基礎，其目標是實現政務數據的統一管理、分析和應用。政務大數據平臺架構主要包括以下幾個層次：（1）數據源層：主要包括各部門、企事業單位、社會團體等政務數據的生產者和提供者。（2）數據采集層：通過數據接口、數據爬取、數據交換等方式，實現政務數據的自動采集和匯聚。（3）數據存儲層：采用大數據存儲技術，實現對政務數據的分布式存儲和管理。（4）數據處理層：運用數據清洗、數據整合、數據挖掘等技術，對政務數據進行加工和處理。（5）數據分析層：通過建立數據模型、數據挖掘算法等方法，對政務數據進行深度分析，挖掘數據價值。（6）數據應用層：將數據分析成果應用于決策、公共服務、社會治理等領域，實現政務數據的價值轉化。4.2政務大數據平臺的關鍵技術政務大數據平臺建設涉及以下關鍵技術：（1）數據采集與整合技術：實現對各類政務數據的自動采集、清洗和整合，保證數據的完整性、準確性和實時性。（2）大數據存儲與管理技術：采用分布式存儲和云計算技術，實現對海量政務數據的高效存儲和管理。（3）數據挖掘與分析技術：運用機器學習、數據挖掘算法等方法，對政務數據進行深度分析，發覺數據規律和趨勢。（4）數據可視化與展示技術：通過圖形、報表等形式，直觀展示政務數據分析結果，輔助決策。（5）數據安全與隱私保護技術：保證政務數據的安全性和個人隱私保護，防止數據泄露和濫用。4.3政務大數據平臺的安全保障政務大數據平臺的安全保障是平臺建設和運行的重要環節，主要包括以下幾個方面：（1）數據安全：采用加密、身份認證、訪問控制等技術，保證政務數據在存儲、傳輸和處理過程中的安全性。（2）網絡安全：加強平臺網絡安全防護，防范黑客攻擊、病毒感染等安全風險。（3）系統安全：采用安全操作系統、安全數據庫、安全編程等技術，提高政務大數據平臺的系統安全性。（4）數據備份與恢復：建立數據備份機制，保證在數據丟失或損壞情況下，能夠及時恢復數據。（5）應急預案與應急響應：制定應急預案，建立應急響應機制，保證在安全事件發生時，能夠迅速采取措施降低損失。（6）合規性保障：遵循國家相關法律法規，保證政務大數據平臺建設和運行符合政策要求。第五章政務大數據政策制定協同機制5.1協同機制的設計原則在構建政務大數據政策制定協同機制的過程中，必須遵循以下設計原則：堅持以人民為中心。政策制定的出發點和落腳點都應是人民群眾的利益，保證大數據分析與政策制定的有效結合，能夠更好地服務于人民群眾。強調數據安全與隱私保護。在政務大數據的收集、處理和分析過程中，要嚴格遵守相關法律法規，保證數據的安全性和個人隱私的保護。注重協同創新。政務大數據政策制定需要跨部門、跨領域的協同，鼓勵創新思維，推動技術與管理模式的創新。強化法治保障。協同機制的設計和運行必須依法進行，保證政策制定的合法性和合規性。5.2政務部門間的數據共享與交換政務大數據政策制定協同機制的核心在于政務部門間的數據共享與交換。為此，應采取以下措施：建立健全政務數據資源共享與交換的法律法規體系，明確數據共享與交換的范圍、程序和責任。構建政務數據資源共享與交換平臺，實現部門間數據的互聯互通，提高數據利用效率。加強政務數據資源目錄體系建設，明確各部門數據資源清單，為數據共享與交換提供基礎。建立政務數據資源共享與交換的激勵機制，鼓勵各部門積極參與數據共享與交換。5.3政策制定中的多方參與與協調政務大數據政策制定涉及多個部門和利益相關方，因此，多方參與與協調。以下措施應得到實施：建立政策制定的多方參與機制，保證部門、社會組織、企業、公眾等利益相關方能夠充分參與政策制定過程。加強政策制定的協調機制，通過建立跨部門協調小組、定期召開協調會議等方式，保證政策制定的一致性和協同性。推動政策制定的透明化，通過公開政策制定的過程、結果和依據，增強政策的公信力和執行力。建立政策制定的評估與反饋機制，對政策實施效果進行評估，及時調整和完善政策，以實現政策目標的最大化。第六章政務大數據政策效果評估6.1政策效果評估的方法與指標6.1.1政策效果評估的定義與目的政策效果評估是指對政策實施后所產生的影響和效果進行評價、分析和總結的過程。其目的在于檢驗政策的有效性，為政策調整和優化提供依據，從而更好地推動政務大數據的發展與應用。6.1.2政策效果評估的方法政策效果評估的方法主要包括定量評估、定性評估和綜合評估三種。（1）定量評估：通過收集和整理相關數據，運用統計學、運籌學等方法對政策效果進行量化分析。（2）定性評估：通過專家訪談、問卷調查、案例研究等方法，對政策效果進行主觀評價。（3）綜合評估：將定量評估和定性評估相結合，全面評估政策效果。6.1.3政策效果評估的指標政策效果評估的指標體系應包括以下幾個方面：（1）政策目標實現程度：政策實施后，政務大數據的發展是否達到預期目標。（2）政策實施效率：政策實施過程中，資源利用是否合理，是否存在浪費現象。（3）政策影響范圍：政策對政務大數據發展的覆蓋面和影響力。（4）政策可持續性：政策在長期實施過程中的穩定性和可持續性。（5）政策滿意度：政策實施后，相關利益主體對政策的滿意度。6.2政策效果評估的數據來源與分析6.2.1數據來源政策效果評估的數據來源主要包括以下幾個方面：（1）部門公開的數據：包括政務大數據相關政策文件、統計數據、項目進展情況等。（2）第三方數據：如企業、研究機構、社會組織等提供的數據。（3）問卷調查數據：通過問卷調查收集的相關利益主體的意見和建議。（4）實地調研數據：通過實地調研獲取的第一手資料。6.2.2數據分析數據分析主要包括以下幾個方面：（1）描述性分析：對政策實施前后的數據進行分析，揭示政策效果的基本情況。（2）相關性分析：分析政策與政務大數據發展之間的相關性，確定政策對發展的影響程度。（3）影響力分析：評估政策對政務大數據發展的推動作用，分析政策效果的具體表現。（4）敏感性分析：分析政策效果對關鍵參數的敏感性，為政策調整提供依據。6.3政策效果評估的實證分析案例以下以某地區政務大數據政策為例，進行政策效果評估的實證分析。6.3.1政策背景某地區為推動政務大數據發展，制定了一系列政策措施，包括加大資金投入、優化政策環境、培育人才等。6.3.2政策效果評估（1）政策目標實現程度：通過對比政策實施前后的政務大數據發展情況，發覺政策目標基本實現。（2）政策實施效率：政策實施過程中，資源利用較為合理，未發覺明顯浪費現象。（3）政策影響范圍：政策對政務大數據發展的覆蓋面較廣，影響力較大。（4）政策可持續性：政策在長期實施過程中表現出較好的穩定性，可持續性較強。（5）政策滿意度：通過問卷調查，發覺相關利益主體對政策的滿意度較高。6.3.3政策效果分析通過數據分析，發覺以下現象：（1）政策實施后，政務大數據產業發展迅速，企業數量和就業人數均有所增長。（2）政策對政務大數據發展的推動作用明顯，與政策實施前的相關性較強。（3）政策效果對資金投入、政策環境優化等關鍵參數的敏感性較高。通過以上分析，可以為進一步優化政務大數據政策提供依據。第七章政務大數據政策制定的風險管理7.1政策制定中的風險識別與評估7.1.1風險識別政務大數據政策制定過程中的風險識別，旨在全面梳理政策制定過程中可能出現的風險因素，為后續的風險評估和應對提供基礎。風險識別主要包括以下幾個方面：（1）數據質量風險：數據質量直接影響到政策制定的科學性和有效性，需關注數據來源、采集、存儲、處理等環節的質量問題。（2）數據安全風險：數據泄露、篡改等安全風險可能導致政策制定過程受到影響，需關注數據傳輸、存儲、使用等環節的安全問題。（3）政策制定主體風險：政策制定主體在政策制定過程中可能存在的利益沖突、能力不足等風險。（4）政策實施風險：政策實施過程中可能出現的預期與實際效果不符、政策執行力度不足等風險。（5）法律法規風險：政策制定需遵循相關法律法規，法律法規的變更可能導致政策制定過程受到影響。7.1.2風險評估在風險識別的基礎上，需對政務大數據政策制定中的風險進行評估，以確定各風險因素對政策制定的影響程度。風險評估主要包括以下幾個方面：（1）風險概率：評估各風險因素發生的可能性。（2）風險影響：評估各風險因素對政策制定過程及實施效果的影響程度。（3）風險等級：根據風險概率和風險影響，劃分風險等級，為后續風險控制提供依據。7.2政策制定中的風險控制與應對7.2.1風險控制針對政務大數據政策制定中的風險，需采取以下風險控制措施：（1）完善數據質量控制機制：保證數據來源的可靠性、采集與處理的合規性，提高數據質量。（2）加強數據安全保護：建立數據安全防護體系，保證數據傳輸、存儲、使用等環節的安全性。（3）提高政策制定主體的能力：加強政策制定主體的培訓與選拔，提高政策制定能力。（4）優化政策實施機制：保證政策實施過程中的預期與實際效果相符，提高政策執行力度。（5）關注法律法規變更：及時了解法律法規的變更情況，保證政策制定與法律法規的適應性。7.2.2風險應對針對評估出的風險等級，采取以下風險應對措施：（1）高風險：制定詳細的風險應對方案，包括風險規避、風險分散、風險轉移等策略。（2）中風險：制定針對性的風險控制措施，降低風險發生概率和影響程度。（3）低風險：關注風險變化，適時調整風險控制措施。7.3政策制定的風險監測與預警7.3.1風險監測政務大數據政策制定的風險監測，旨在及時發覺風險變化，為政策制定和調整提供依據。風險監測主要包括以下幾個方面：（1）數據質量監測：關注數據來源、采集、存儲、處理等環節的質量變化。（2）數據安全監測：關注數據傳輸、存儲、使用等環節的安全狀況。（3）政策制定主體能力監測：關注政策制定主體的能力變化。（4）政策實施效果監測：關注政策實施過程中的預期與實際效果。（5）法律法規變更監測：關注相關法律法規的變更情況。7.3.2風險預警在風險監測的基礎上，建立風險預警機制，對可能出現的風險進行預警。風險預警主要包括以下幾個方面：（1）預警指標：設定風險預警的指標體系，包括數據質量、數據安全、政策制定主體能力、政策實施效果、法律法規變更等指標。（2）預警閾值：根據風險評估結果，設定各預警指標的閾值。（3）預警信號：當預警指標達到閾值時，觸發預警信號，提示政策制定者關注相關風險。（4）預警響應：政策制定者針對預警信號，采取相應的風險控制與應對措施。第八章政務大數據政策制定的倫理與法律問題8.1政務大數據政策制定的倫理原則8.1.1引言政務大數據的廣泛應用，倫理原則在政策制定過程中愈發顯得。政務大數據政策制定的倫理原則旨在保證政策制定過程的公正、公平、透明，以及保護公民的隱私權益。8.1.2倫理原則內容（1）尊重隱私：政策制定過程中，應充分尊重公民的隱私權益，保證數據收集、處理、使用和共享符合法律法規及倫理要求。（2）公平公正：政策制定應遵循公平、公正原則，避免因數據偏見而導致社會不公。（3）透明公開：政策制定過程應保持透明，相關信息應向社會公開，接受公眾監督。（4）數據安全：政策制定過程中，應保證數據安全，防止數據泄露、篡改等風險。（5）責任擔當：政策制定者應承擔相應責任，對政策實施后果負責。8.2政務大數據政策制定的法律規范8.2.1引言政務大數據政策制定的法律規范是保障政策實施的重要手段，對政策制定過程進行約束和監督。8.2.2法律規范內容（1）數據安全法：明確政務大數據的收集、存儲、處理、使用和共享等環節的安全要求。（2）個人信息保護法：規范政務大數據中涉及個人信息的使用，保護公民隱私權益。（3）行政法：規定政策制定程序的合法性、合規性，保證政策制定過程的公正、公平。（4）反壟斷法：防止政務大數據政策制定過程中出現市場壟斷現象。（5）立法法：對政務大數據政策制定進行立法審查，保證政策合法、合規。8.3政務大數據政策制定的倫理與法律案例8.3.1引言通過分析政務大數據政策制定的倫理與法律案例，可以更好地理解政務大數據政策制定過程中倫理與法律問題的實際應用。8.3.2案例一：某市大數據政策制定中的隱私保護某市在制定大數據政策時，充分尊重公民隱私權益，采取技術手段對涉及個人隱私的數據進行脫敏處理，保證政策制定過程符合倫理要求。8.3.3案例二：某省大數據政策制定中的公平性問題某省在制定大數據政策時，針對數據偏見問題，通過數據清洗、分析等手段，保證政策制定過程的公平性，避免社會不公現象。8.3.4案例三：某市大數據政策制定中的透明性問題某市在制定大數據政策時，通過公開征集公眾意見、定期發布政策制定進展等方式，保持政策制定過程的透明度，接受公眾監督。8.3.5案例四：某省大數據政策制定中的法律責任某省在制定大數據政策時，明確政策制定者對政策實施后果承擔責任，保證政策制定過程合法、合規。第九章政務大數據政策制定的國際經驗與啟示9.1國際政務大數據政策制定的現狀與特點信息技術的飛速發展，政務大數據的應用已經成為全球各國提升治理能力的重要手段。在國際范圍內，政務大數據政策制定的現狀主要表現為以下幾個方面：（1）政策制定主體多元化。在國際上，政務大數據政策制定主體不僅包括機構，還包括企業、社會組織等多元主體。這些主體在政策制定過程中相互協作、共同推進政務大數據的發展。（2）政策目標明確。國際政務大數據政策制定的目標主要集中在提升治理能力、優化公共服務、促進數據開放共享等方面。（3）政策體系完善。許多國家已經建立了較為完善的政務大數據政策體系，包括法律法規、政策規劃、技術標準等。（4）政策實施力度大。國際政務大數據政策制定過程中，各國普遍重視政策實施，通過項目示范、資金支持、人才培養等方式推動政務大數據的發展。9.2國際政務大數據政策制定的優秀實踐在國際范圍內，以下國家的政務大數據政策制定具有典型性：（1）美國。美國政務大數據政策制定具有明確的戰略目標、完善的法律法規體系、強大的技術支持等特點。美國通過制定《開放數據法案》等政策，推動政務大數據的開放、共享和應用。（2）英國。英國重視政務大數據政策制定，成立了專門的政務大數據機構，制定了一系列政務大數據政策，如《英國大數據戰略》等。（3）日本。日本將政務大數據作為國家戰略，通過制定《日本大數據戰略》等政策，推動政務大數據的發展。（4）韓國。韓國制定了一系列政務大數據政策，如《韓國政務大數據基本法》等，以提升治理能力和公共服務水平。9.3對我國政務大數據政策制定的啟示國際政務大數據政策制定的優秀實踐為我國政務大數據政策制定提供了以下啟示：（1）明確政策目標。我國政務大數據政策制定應立足國家治理體系和治理能力現代化，明確政策目標，為政務大數據的發展提供方