大数据精准扶贫技术方案
数字扶贫方案
3.社会参与：鼓励企业、社会组织等积极参与数字扶贫，形成合力。
4.资金保障：加大财政投入，确保数字扶贫项目资金需求。
5.监督评估：建立健全监督评估机制，定期对数字扶贫工作进行评估，确保项目实施效果。
六、预期效果
1.贫困地区信息化水平显著提升，为经济社会发展奠定基础。
2.发挥政府主导用，引导企业、社会组织等积极参与数字扶贫。
3.整合各类资源，创新服务模式，提高数字扶贫的实效性。
4.确保合法合规，遵循国家相关法律法规，保障贫困地区人民群众的合法权益。
三、主要措施
1.基础设施建设
（1）提高贫困地区互联网接入率，加大光纤、宽带等网络设施建设力度。
（2）在贫困地区推广4G/5G网络，提高移动通信覆盖范围和质量。
数字扶贫方案
第1篇
数字扶贫方案
一、背景与目标
随着信息技术的飞速发展，数字扶贫已成为我国扶贫工作的新途径。为充分发挥信息技术在扶贫中的作用，提高贫困地区人民群众的生活质量，本方案旨在制定一套合法合规的数字扶贫方案，助力贫困地区加快信息化进程，实现精准扶贫、稳定扶贫。
二、总体思路
1.坚持以人为本，关注贫困地区人民群众的需求，提供有针对性的信息服务。
3.产业扶贫
（1）引导企业、合作社等在贫困地区投资兴业，发展特色产业。
（2）利用数字技术，提高贫困地区产业附加值，促进农民增收。
（3）支持贫困地区创新创业，培育壮大新型经营主体。
4.教育扶贫
（1）推进贫困地区教育信息化，提高教育教学质量。
（2）开展远程教育，实现优质教育资源共享。
（3）加强贫困地区教师队伍建设，提高教师信息素养。
大数据技术下的精准扶贫
大数据技术下的精准扶贫近年来，中国政府着力推进精准扶贫工作，目的是让贫困地区的人民过上更好的生活。
而在这一过程中，大数据技术成为了关键所在。
本文将深入探究大数据技术下的精准扶贫，从数据的来源、分析方法到具体实践进行论述。
一、数据来源大数据技术下的精准扶贫首先需要大量的数据来源，数据分为主流媒体、社交媒体、云数据等多种来源，而在扶贫工作中，主要来源是政府官方数据和群众数据。
政府官方数据是指各级政府发布并公开的数据，如国家和地方的统计数据、经济数据、人口数据等等。
政府数据的优点在于其可靠性和权威性。
而群众数据则是来自贫困地区的群众反馈，如贫困户的家庭信息、生产信息、收入支出等等。
这些数据通过政府和扶贫干部的调查收集，能够提供更为直观的信息，从而促进精准扶贫政策的制定。
二、分析方法有了大量的数据来源之后，如何对这些数据进行分析和处理呢？这就需要利用大数据技术的分析方法进行处理。
目前，主要的处理方法有两种：数据挖掘和大数据分析。
数据挖掘是指从大量的数据中挖掘有用信息的一种技术，比如通过数据挖掘来发现一些贫困地区的经济成长点、贫困户的生产方式等。
而大数据分析则是指通过海量数据来进行模型分析与预测，从而更准确地进行扶贫工作。
三、具体实践大数据技术下的精准扶贫具体实践经验主要有以下几种：1.利用大数据技术实现贫困户信息管理，从而实现精准扶贫。
例如，将贫困户家庭信息、收支情况等数据纳入系统，进行实时更新，以方便相关工作人员进行准确有效的帮扶。
2.借助大数据技术提高贫困地区资源的开发利用。
例如，通过大数据分析，探寻贫困地区的资源优势，如产业优势、旅游资源等等，从而规划有针对性的扶贫措施。
3.利用大数据技术改善贫困地区的基础设施建设，例如，在交通、教育、医疗、通信等领域，通过数据分析和预测，使得贫困地区的基础设施建设更加精准合理。
四、存在的挑战与实践相对应的是存在的一定挑战，具体来说主要表现在以下几个方面：1.数据规模大，处理难度大。
精准扶贫智慧管理大数据平台建设综合解决方案
精准扶贫智慧管理大数据平台建设综合解决方案
03
精准扶贫平台多动态管理
精准扶贫智慧管理大数据平台建设综合解决方案
03
精准扶贫平台大数据分析系统
精准扶贫智慧管理大数据平台建设综合解决方案
大数据分析系统主要由三部分组成：1、扶贫对象；包含预脱贫和已脱贫对象的数据分析及偏差分析 和综合查询等。2、扶贫措施；包含扶贫对象的各项措施成效的统计和具体的扶贫对象措施管理数据表的 垂直分析。3、扶贫成效；包含“两增加、一减少”的阶段成效和具体数据分析，后续将针对贫困数据和
目录页 CONTENTS PAGE
精准扶贫现状分析 精准扶贫解决方案 精准扶贫应用介绍 精准扶贫建设益处 精准扶贫子系统介绍
精准扶贫智慧管理大数据平台建设综合解决方案
01
精准扶贫现状分析
政策要求 行业发展 工作现状
精准扶贫智慧管理大数据平台建设综合解决方案
01
政策要求：中央、省委领导的明确要求
《国务院关于印发错金大数据 发展行动纲要的通知》
加快民生服务普惠化，深入发 展公共服务数据。
互联网+智慧环 保
互联网+智慧农 业
互联网 +数据 服务
互联网+数据服务，政府数据信 息资源开方，政务大数据分析。
十三五
规划建 议
信息化建设拓展发展新空间 实施“互联网=+行动计划”
互联网+数据服务
互联网+智慧教 育
与行业、社会数据脱节，存在 信息孤岛，缺乏帮扶全过程精 准数据覆盖。
扶贫（谁来扶、怎么 扶）
数据 共享 交换
打造帮扶全过程数据覆盖与行 业部门、社会公众共享交换机 制，实现精准扶贫。
缺乏 分析 利用
大数据分析如何助力精准扶贫措施落地
大数据分析如何助力精准扶贫措施落地在当今数字化时代，大数据分析正逐渐成为推动社会发展和解决各种问题的有力工具。
其中，在精准扶贫领域，大数据分析发挥着至关重要的作用，为扶贫措施的精准落地提供了有力的支持和保障。
精准扶贫是一项艰巨而复杂的任务，其核心在于准确识别贫困对象，深入了解他们的需求和状况，并制定针对性强、切实可行的扶贫措施。
传统的扶贫方式往往依赖于人工调查和统计，不仅效率低下，而且容易出现误差和遗漏，导致扶贫资源的分配不合理和扶贫效果不佳。
而大数据分析的应用，则为解决这些问题提供了全新的思路和方法。
首先，大数据分析能够实现对贫困对象的精准识别。
通过整合来自各个部门和领域的数据，如民政、教育、医疗、就业等，建立起全面、准确的贫困数据库。
利用数据分析技术，可以对这些数据进行深度挖掘和分析，筛选出真正符合贫困标准的家庭和个人。
同时，还能够对贫困对象进行动态监测，及时发现因各种原因返贫的情况，确保扶贫工作的持续性和有效性。
其次，大数据分析有助于深入了解贫困对象的致贫原因和需求。
通过对贫困家庭的收入、支出、教育水平、健康状况、就业情况等多维度数据的分析，可以清晰地勾勒出每个贫困家庭的贫困画像，找出导致贫困的关键因素。
例如，有的家庭可能是因为缺乏就业机会致贫，有的可能是因为家庭成员患病致贫，还有的可能是因为教育资源不足导致贫困代际传递。
只有准确了解致贫原因，才能制定出有的放矢的扶贫措施。
再者，大数据分析能够为扶贫措施的制定提供科学依据。
根据对贫困对象的精准识别和致贫原因的分析，利用大数据的预测功能，可以对不同扶贫措施的效果进行模拟和评估，从而选择出最适合的扶贫方案。
比如，对于缺乏就业技能的贫困人员，可以通过大数据分析预测哪些培训项目能够帮助他们更快地找到工作，提高收入；对于地处偏远、交通不便的贫困地区，可以通过大数据分析评估发展特色农业或乡村旅游的可行性和潜力。
在扶贫资源的分配方面，大数据分析也发挥着重要作用。
深圳精准扶贫实施方案
深圳精准扶贫实施方案深圳市作为中国改革开放的先行者和经济特区，一直致力于扶贫工作，不断探索创新扶贫模式，努力实现精准扶贫，确保贫困群众脱贫致富。
深圳精准扶贫实施方案的制定，是为了更好地推动脱贫攻坚工作，全面建成小康社会，实现全面小康的宏伟目标。
一、深圳精准扶贫的总体目标。
深圳精准扶贫的总体目标是到2025年，全面建成小康社会，实现贫困人口全部脱贫，贫困县全部摘帽，贫困地区整体实现跨越式发展，打赢脱贫攻坚战。
二、深圳精准扶贫的重点任务。
1. 精准识别扶贫对象。
深圳将建立健全精准识别机制，通过大数据分析和实地调研，准确识别贫困户和贫困原因，确保扶贫对象精准到人、到户。
2. 实施产业扶贫。
深圳将通过发展特色产业、扶持农民合作社、引进龙头企业等方式，帮助贫困地区发展产业，增加农民收入，实现稳定脱贫。
3. 加强教育医疗扶贫。
深圳将加大对贫困地区教育和医疗资源的投入，建设学校和医院，提高教育和医疗水平，保障贫困群众的基本生活和健康需求。
4. 实施易地搬迁扶贫。
对于那些生活在特别贫困、生态脆弱区域的贫困户，深圳将实施易地搬迁扶贫政策，将他们安置到生活条件更好的地方，改善他们的生活环境，帮助他们实现脱贫致富。
5. 加强基础设施建设。
深圳将加大对贫困地区基础设施建设的投入，包括道路、水电、通讯等方面，改善贫困地区的交通条件和生活环境，为脱贫攻坚提供更好的基础条件。
三、深圳精准扶贫的保障措施。
1. 加强组织领导。
深圳将建立健全扶贫工作领导小组和工作机制，明确责任分工，加强督导检查，确保扶贫工作的顺利实施。
2. 加大资金投入。
深圳将增加对扶贫工作的资金投入，保障扶贫项目的顺利实施，确保扶贫资金的有效利用。
3. 加强宣传教育。
深圳将通过各种媒体宣传扶贫政策和成果，引导社会各界关注扶贫工作，形成全社会共同参与扶贫的良好氛围。
4. 加强监督评估。
深圳将建立健全扶贫工作的监督评估机制，对扶贫项目的实施情况进行定期评估，及时发现问题并加以解决。
大数据背景下的精准扶贫政策实施
大数据背景下的精准扶贫政策实施在当今数字化时代，大数据技术的迅猛发展为各个领域带来了深刻的变革，其中精准扶贫政策的实施也因大数据的应用而焕发出新的活力与成效。
过去，扶贫工作常常面临着信息不准确、不及时，帮扶措施针对性不强等问题。
由于缺乏对贫困家庭和人口的精准识别和全面了解，扶贫资源难以精准投放，导致扶贫效果不尽如人意。
而大数据的出现，为解决这些难题提供了有力的手段。
大数据能够实现对贫困对象的精准识别。
通过整合来自各个部门和渠道的数据，如民政、教育、医疗、税务等，构建起全面、多维的贫困家庭和人口信息数据库。
利用数据分析技术，可以准确筛选出真正符合贫困标准的对象，避免了漏评和错评的情况发生。
同时，大数据还能够对贫困对象进行动态监测，及时掌握其家庭状况、收入变化等信息，为调整帮扶策略提供依据。
在精准帮扶方面，大数据发挥着重要的作用。
根据贫困对象的具体情况和需求，大数据能够为其量身定制帮扶方案。
比如，对于有劳动能力但缺乏就业技能的贫困人口，通过分析市场需求和就业趋势，为其提供相应的职业培训和就业推荐；对于因病致贫的家庭，利用大数据精准推送医疗救助政策和医疗资源。
此外，大数据还可以对扶贫项目进行评估和优化，确保扶贫资源得到合理有效的利用。
为了更好地推进大数据在精准扶贫中的应用，需要加强数据的采集和整合工作。
这不仅需要政府部门之间打破信息壁垒，实现数据的共享和流通，还需要提高基层工作人员的数据采集能力和质量，确保数据的准确性和完整性。
同时，要注重数据的安全和隐私保护，防止贫困家庭和人口的个人信息被泄露和滥用。
在大数据的助力下，许多地区的精准扶贫工作取得了显著成效。
以_____地区为例，该地区通过建立大数据扶贫平台，对贫困家庭进行了精准画像，并根据其特点和需求制定了个性化的帮扶方案。
经过一段时间的努力，该地区的贫困人口数量大幅减少，贫困家庭的收入水平显著提高，教育、医疗等基本公共服务得到了有效保障。
然而，大数据在精准扶贫中的应用也面临着一些挑战。
大数据：让精准扶贫更精准
大数据：让精准扶贫更精准随着科技的不断发展，大数据技术的应用在各个领域中得到了广泛的应用。
在扶贫领域，大数据技术的应用不仅可以帮助政府更好地制定扶贫政策，还可以帮助精准识别扶贫对象，让扶贫工作更加精准。
本文将探讨大数据在扶贫领域的应用，以及如何利用大数据技术让精准扶贫更加精准。
一、大数据在扶贫领域的应用大数据技术是指利用现代计算机技术和数学模型对大量的数据进行分析、处理和挖掘，从而获得有价值的信息和知识。
在扶贫领域，大数据技术可以通过收集、整理和分析大量的社会经济数据，帮助政府更好地了解贫困地区的经济状况、人口结构、教育水平、健康状况等相关信息，为扶贫政策的制定提供科学依据。
大数据技术还可以帮助精准识别扶贫对象，实现精准扶贫。
1. 大数据助力扶贫政策制定在过去，政府在制定扶贫政策时往往缺乏足够全面和准确的信息，导致政策的制定可能存在一定的盲点和不足。
而大数据技术的应用可以帮助政府及时收集并分析各种相关数据，包括农村贫困人口的收入水平、教育程度、身体健康状况、家庭人口结构等相关信息，从而更准确地定位贫困地区和贫困人口的分布情况，并且可以将这些信息整合，构建出一套科学的贫困评判模型，为政府制定精准扶贫政策提供有力的支撑。
2. 大数据助力精准识别扶贫对象大数据技术还可以帮助政府、组织和企业更好地识别和定位扶贫对象。
通过分析大量的相关数据，可以识别出哪些家庭属于贫困家庭，以及这些家庭面临的具体困难和问题，从而能够有针对性地制定帮扶计划和政策，让扶贫工作更加专业化和精准化。
二、大数据如何让精准扶贫更加精准大数据技术在扶贫领域的应用，可以帮助政府、组织和企业更好地了解扶贫对象的情况，为扶贫工作提供更加准确和科学的依据。
下面将从多个层面探讨大数据如何让精准扶贫更加精准。
1. 个体信息精准挖掘在扶贫工作中，政府需要了解每个贫困个体的详细信息，包括家庭的收入水平、家庭成员的健康状况、孩子的教育情况等，这样才能更好地为他们提供有针对性的帮扶政策。
度精准扶贫工作实施方案 (2)
度精准扶贫工作实施方案
为了实施精准扶贫工作，以下是一个可能的方案：
1. 精准识别贫困人口：采用多种手段，如调查、统计数据分析、信息技术等，对贫困
人口进行精准识别。
重点关注居住条件差、教育水平低、就业机会少等特征的人群。
2. 制定精准脱贫计划：根据贫困人口的具体情况，制定个性化的脱贫计划。
包括提供
必要的帮助与资源，如教育培训、技能提升、就业机会等，以提高贫困人口自身的发
展能力。
3. 加强产业扶贫：针对不同地区的产业特色和资源优势，制定相应的产业扶贫计划。
通过发展农业种植、畜牧养殖、乡村旅游等产业，为贫困人口提供稳定的收入来源。
4. 提供社会保障：加强社会保障体系建设，为贫困人口提供基本医疗、教育、养老等
保障，确保他们基本生活需求的满足。
5. 持续监测与评估：建立健全监测体系，定期跟踪贫困人口的脱贫情况，并对扶贫工
作进行评估。
根据评估结果，及时调整实施方案，确保精准扶贫工作的有效性和可持
续性。
6. 加强政策宣传与培训：通过宣传活动和培训，增加贫困人口对政策的了解和参与度，提高他们自我脱贫的能力。
7. 加强合作与协调：政府、企业、社会组织等各方应加强合作与协调，形成合力，共
同推动精准扶贫工作的开展。
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互联网+、大数据等新技术为扶贫开发带来了新机遇！
目前，“精准扶贫信息平台”只是单纯管理贫困人口、项目资金的基础平台，要真正实现用信息化的手段、方 式精准扶贫、精准脱贫，必须用“扶贫+、大数据”的思路，才能为“科学治贫、精准扶贫、有效脱贫”提供 支撑。为适应精准扶贫、精准脱贫的要求。
全国贫困人口分布
目前约有贫困人口 7000万，贫困县 733个，分布在 27个省份。
省份 西藏 云南 贵州 陕西 甘肃 河北 四川 山西 内蒙古 河南 山东 广西 新疆 湖北
贫困县 73 73 50 50 43 39 36 35 31 31 30 28 27 25
省份 江西 湖南 安徽 辽宁 青海 黑龙江 重庆 吉林 浙江 宁夏 福建 江苏 海南
贫困县数 21 20 19 18 15 14 14 8 8 8 6 6 5
各省扶贫信息化现状
精准扶贫信息平台（国扶统建或自建）的建设为各省扶贫系统提供了一个集中的政务平台， 完成了建档立卡、项目与资金监管两类重要基础数据的录入工作，为扶贫开发工作提供第一手资料， 切实提高了工作效率，取得显著的信息化建设成果。
①信息采集系统
建档立卡、扶贫资金
②决策支持系统
作战指挥、挂图作战
③扶贫+
数据对比、数据整合 甚至是延伸应用
现状
部分省市自建（贵州、安徽） 国家统建（15年6月）
总体空白，刚刚启动：
贵州 山东 ，湖北、河北、山西、吉林
政策
16年1月，国家扶贫办发布关于信息化文件： 1、为避免数据孤岛，未建设建档立卡的采用国家统建系统，已建系统的跟国家建档利卡系统做 好对接。 2、鼓励各地为实现精准扶贫，基于统建系统，增加特色功能，开发特色系统
面对当前各省艰巨的扶贫工作任务，及其庞大、复杂的扶贫环境，依然存在着众多亟待解 决的难题。
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0351 扶贫开发规划与评估难 扶贫开发规划与评估需要大量的内、外部相关各行业的数据来 支撑，只靠人工统计分析进行评估工作必然影响到工作效率与 质量。内部数据比较容易获得，但目前并没有通道可以自动获 得外部各相关行业的数据，因此使得扶贫开发规划与评估工作 的开展难度很大。
实时监控 大扶贫
隔空喊 话
大数据精 准扶贫
作战指 挥
扶贫+
移动分 析
挂图作战
随时、随地、随身
最佳实践：大数据精准扶贫在贵州的实践
贵州省大数据精准扶贫云，综合运用了大数据分析技术，GPS定位技术，以一种全新的方式服务精 准扶贫、精准脱贫。
人社
保险
国土
农委
交通
教育
住建
工商
公安
统计
Hale Waihona Puke 林业民政卫计
水利
移民
财政
残联
金融
气象
公众服务
贵州省 大数据精准扶贫云
国家精准 扶贫数据库
GPS
移动
PC
省
市
县
乡
村
为了掌握扶贫工作的全貌，用一张图的形式将全省贫困区域、贫困人口、扶贫项目通过GPS系统定 位在图上，省市县乡村五级都可以通过图上实现挂图指挥、挂图作战。
各省扶贫信息化现状
面对当前各省艰巨的扶贫工作任务，及其庞大、复杂的扶贫环境，依然存在着众多亟待解 决的难题。
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031 遍访数据精准采集难 由于遍访工作要覆盖全省数百万贫困人口，工作量巨大，涉及 遍访的工作人员众多，每天遍访工作的数据录入近万人并发。 由于遍访人员的不确定性，加之，单位、地址、名称等数据的 混乱，这将极大地影响数据统计分析的准确性与数据再利用的 可能性。
目录
应用现状：大数据精准扶贫在各省应用现状 最佳实践：大数据精准扶贫在贵州的实践 技术方案：大数据精准扶贫方案
应用现状：大数据精准扶贫在各省应用现状
政策背景—中央对省级党委和政府扶贫开发工作每年考核
2016年2月9日，中共中央办公厅 国务院办公厅印发《省级党委和政府扶贫开发工作成效考核办法》 摘要如下： 第二条 本办法适用于中西部22个省（自治区、直辖市）党委和政府扶贫开发工作成效的考核。 第四条 考核工作从2016年到2020年，每年开展一次，由国务院扶贫开发领导小组组织进行，具体工作 由国务院扶贫办、中央组织部牵头，会同国务院扶贫开发领导小组成员单位组织实施。 第五条 考核内容包括以下几个方面： （一）减贫成效。考核建档立卡贫困人口数量减少、贫困县退出、贫困地区农村居民收入增长情况。 （二）精准识别。考核建档立卡贫困人口识别、退出精准度。 （三）精准帮扶。考核对驻村工作队和帮扶责任人帮扶工作的满意度。 （四）扶贫资金。依据财政专项扶贫资金绩效考评办法，重点考核各省（自治区、直辖市）扶贫资金安 排、使用、监管和成效等。
各省扶贫信息化现状
面对当前各省艰巨的扶贫工作任务，及其庞大、复杂的扶贫环境，依然存在着众多亟待解 决的难题。
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01 贫困人口的精准识别难 手工录入主观认知的偏差、致贫原因大而化之等问题，从而
造成贫困人口数据的失真现象。贫困人口众多，数量庞大，依据 人工很难完成信息的复查核对。贫困人口信息的失真将直接影响 扶贫项目精准帮扶，浪费财政扶贫专项资金。
024 扶贫实施工作监测难 由于扶贫工作涉及面广，贫困人口众多，需要监测的指标 有几百个，监测的统计方法纷繁复杂，没有信息系统支撑， 监测分析和评估工作很难全面展开，更不可能精准到位。 缺乏对贫困人口及项目的有效监测，就无法做到准确的评 估，无法实现精准进退，更无法实施有效的精准帮扶。
各省扶贫信息化现状
02 扶贫项目精准帮扶难 项目的申报工作是由县、村发起的，在项目与资金监管系统中
进行填报，在制度上要求驻村扶贫工作队全程参与扶贫项目的管理 过程。由于项目类别、级别繁杂，所涉及的贫困人口众多，靠传统 方法来判别扶贫项目的合理性，帮扶对象的准确性是非常局限的， 很难做到“因户施策”，因此，存在帮扶措施千篇一律、帮扶对象 不能具体到人的现象，距精准帮扶还有很大的改进空间。在资金使 用过程中缺乏有效的预警机制，存在着资金闲置、报账率低等问题， 甚至存在挪用扶贫资金、项目违规建设等违法、违纪、违规行为。