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脱贫攻坚大数据决策支持系统分析与设计*

2020-07-06陈思兰

广西科学院学报 2020年2期
关键词:行政区域决策支持系统贫困户

陈思兰,陈 燕

(广西大学计算机与电子信息学院,广西南宁 530004)

0 引言

推动大数据应用,提高政府治理能力,是党中央、国务院做出的重大战略部署,是实施国家大数据战略、实现我国从数据大国向数据强国转变的重要举措。大数据可以应用在多方面[1-2],发挥着积极的作用。广西高度重视大数据在扶贫领域的运用。2015年12月,自治区党委印发的《关于贯彻落实中央扶贫开发工作重大决策部署坚决打赢“十三五”脱贫攻坚战的决定》中提出,要建立数据集中、服务下延、互联互通、信息共享的扶贫大数据管理平台,实现市、县、乡、村四级高速接入,为精准扶贫、精准脱贫提供有力支撑。

为此,迫切需要把大数据技术运用到精准扶贫领域,利用信息化的手段科学管理贫困人口,建立脱贫攻坚决策支持系统[3]。本文通过接入贫困人口信息、产业扶贫、扶贫培训等数据,解决贫困数据的互联互通与资源共享问题,对贫困数据多口径、多维度地查询、分析与统计[4],实现贫困数据可视化功能,为扶贫部门提供决策依据与数据支撑。

1 功能模块

决策支持系统的核心功能就是通过对所积累数据的挖掘分析,实现扶贫对象精准化、资源分配可视化、扶贫效果可量化等,发现脱贫攻坚任务中的规则和规律,帮助各级决策机构实现基于数据的科学决策,提高扶贫工作管理能力[5]。

决策支持系统实现“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”,为各级扶贫部门提供科学决策依据,提高脱贫攻坚决策能力。根据广西扶贫实际工作需要,决策支持系统主要有4大功能模块:脱贫攻坚态势分析模块、脱贫攻坚风险评估模块、脱贫攻坚绩效分析模块、脱贫计划分析模块。

1.1 态势分析模块

该模块主要是从空间维度、时间维度和扶贫综合方面对各级区域内贫困户、贫困村的态势发展进行分析。

1.1.1 基于空间维度的态势分析功能

提供对各级区域内贫困村(含数量、类型、村集体经济收入、特色产业等)、贫困户(含数量、类型、致贫原因等)、地缘特征等信息的关联统计功能,并在对应的区域地图上采用数值、着色、热度、气泡等形式标记,形成客观描述行政区域扶贫攻坚任务的工作量和困难度的“作战图”[6]。

1.1.2 基于时间维度的态势分析功能

在1.1.1节的基础上细分年度,提供对行政区域内历年脱贫、返贫情况追溯汇总的统计分析功能,引入时间轴获得该行政区域脱贫攻坚态势的“进程图”,既刻画出该行政区域的历史脱贫成绩,又一定程度反映出该行政区域的脱贫攻坚能力。

1.1.3 扶贫综合态势评估功能

综合利用1.1.1节、1.1.2节的结果,引入关联统计、加权累计等方法,采用定性与定量分析相结合的方式刻画行政区域扶贫态势的“全景图”[7]。

1.2 风险评估模块

1.2.1 脱贫风险分级聚类功能

在扶贫综合态势评估的基础上,进一步挖掘关联行政区域扶贫任务、扶贫能力、扶贫队伍、占用资源等信息,提供针对各级行政区域脱贫风险的等级划分功能,在全局范围内标识脱贫攻坚任务的重点难点区域;同时,同级行政区域间应进行基于相似度的聚类,便于上级更好地按类施策,也便于同级直接结对互助。

1.2.2 村户脱贫返贫概率预测功能

通过挖掘历史数据、建立知识规则库等方法,提供贫困村、贫困户的脱贫或返贫的预判功能,使得扶贫和摘帽工作更加有的放矢[8]。

1.2.3 脱贫困境难点分析功能

提供行政区域扶贫攻坚工作薄弱环节的自动化分析判断功能,给出困境难点列表并说明关键程度,给出具有一定启发价值的分析结论,供决策参考。

1.2.4 异常风险事件报警功能

基于规则定义、模式匹配、数据挖掘等手段,提供扶贫领域内异常状况的自动检测和报警功能,例如不合常情的大规模脱贫/返贫、远超(低)预期的资源使用效益、极端离群的区域扶贫态势等,为决策者发现问题、捕捉反常提供第一时间预警。

1.3 绩效分析模块

1.3.1 帮扶队伍绩效考核功能

综合考量帮扶活跃度、帮扶措施和帮扶成效等,提供行政区域内扶贫队伍(含扶贫干部、驻村队员、第一书记、帮扶联系人)的绩效考核功能,为查找队伍不足、优化帮带结构提供统计依据。

1.3.2 扶贫资源效能评估

关联整合行政区域内所有扶贫资源(含帮扶措施、扶贫项目、致富带头人项目等)的相关信息,尽量准确地分析已投入资源的效益,同时酌情预估待投入资源的效果和需调度资源的缺口。

1.3.3 扶贫成功案例推送功能

利用智能化推荐算法,在相似度较高的行政区域内提供扶贫优秀案例的推送功能,使得扶贫领域好的经验作法得到适时精准共享。

1.4 脱贫计划分析模块

脱贫计划指标管理:自治区、市、县级分别制定辖区贫困户(贫困人口)年度脱贫摘帽计划,提供重点帮扶对象管理,实现脱贫计划的有效管理,促进贫困户有序退出。

脱贫计划进度动态追踪:提供实时查看市、县、乡镇、村各级脱贫计划完成进度,多维度展示脱贫任务完成情况,精确掌握各级脱贫任务完成情况[9]。

脱贫计划智能预警:针对脱贫任务完成进度低于可控阈值,系统智能判断,实时预警,通过消息推送、短信方式及时提醒相关人员。

2 系统设计

脱贫攻坚决策支持系统将微观呈现和宏观规划相结合,可视化展示广西脱贫攻坚工作总体情况和分析结果。首先,通过对扶贫数据的实时统计,多维度呈现扶贫指标数据,实现扶贫对象和扶贫项目时空分布可视化;其次,采用人工智能、机器学习等先进算法,充分挖掘已有的业务数据价值,为扶贫开发指导的科学决策提供数据支撑,也可以为入户调研提供参考,了解单个建档立卡贫困户的详细信息。

系统采用Java EE框架结构[10],分数据层、业务逻辑层和功能表现层,具体结构如图1所示。

图1 系统体系结构

Fig.1 System architecture

数据层:为系统提供数据服务支持,主要包括扶贫基础信息数据、扶贫进度信息、文档信息等,用于扶贫信息的查询、统计等。

业务逻辑层:用于实现扶贫工作管理中所涉及的一切业务逻辑管理,包括系统用户的权限管理、扶贫相关信息的查询设置服务,这些业务逻辑通过JavaBean实现定义,可方便维护。

功能表现层:用于实现系统的功能,包括各个模块操作界面。

以脱贫计划分析模块设计为例。该模块主要实现对脱贫计划的维护操作,包括对脱贫计划的制定、脱贫计划的修改以及删除等操作。如脱贫计划管理类图(图2)所示,Plane类是脱贫计划管理的主类,用于实现对脱贫计划的总管理,包括拟定脱贫计划、脱贫计划的导入等,并且对脱贫计划的有效性进行校验,包括脱贫计划中的贫困户列表是否有效、脱贫计划的人员是否对应等;SearchPlane类用于实现脱贫计划的查询,用于处理不同脱贫计划的检索、定位等操作;StaticPlane类为脱贫计划统计设置类,在对脱贫计划进行统计时,某些贫困户的脱贫记录内容也需要统计,以完成其细致的脱贫计划分类统计[11]。

3 系统实现

脱贫攻坚决策支持系统提供综合指挥和脱贫攻坚决策支持服务,提高脱贫攻坚挂图作战和决策支持能力。系统基于Java EE框架开发,其选用Eclipse来完成系统的集成化开发,此开发平台提供一个快捷、高效的开发环境。通过SSH框架能够快速搭建系统的原型,通过Hbuilder+Dreamever实现客户端的页面设计,其中Dreamever实现UI设计,Hbuilder实现JS代码的编写。

图2 脱贫计划信息管理类设计

Fig.2 Information management design of poverty alleviation program

3.1 基础功能实现

用户登录过程中,系统用户在客户端输入用户账户和口令,以JSON数据格式传递到服务端,在服务端完成登录口令的验证,具体步骤如下:

(1)登录用户在浏览器端,输入登录的用户账户和口令,提交时通过JS代码,向服务端发送JSON格式的用户信息。

(2)系统服务端接收到用户名和口令后,解析出相应的用户参数,然后在系统用户表中查询是否存在此用户,若账号、口令与数据库中的用户表存在匹配记录,则以JSON数据格式返回到客户端结果,结果变量以Loginstatus的JSON数据给出。

(3)在浏览器端,解析出JSON结果,如果账户口令是正确的,可以进入到系统,并且通过Session读写函数把用户名写入到Session;如果账户口令是无效的,需要重新输入,并且在浏览器端给出相应的提示(图3)。

图3 系统用户登录及认证流程图

3.2 脱贫计划管理实现

在进行脱贫计划维护操作时,需要由系统权限来验证其是否具有脱贫计划维护操作权限。系统通过一个权限控制类来实现工作人员登录后权限的识别,以及其与脱贫计划操作的匹配,即通过向服务端发送Web Services的权限校验,以校验脱贫计划是否显示在此扶贫终端。在进行脱贫计划数据维护操作时,系统根据其历史记录中的脱贫计划资源信息来完成脱贫计划的新增,通过PoorPlaneController来实现新增的控制,通过PoorPlaneDataImp来实现具体的新增操作。在对脱贫计划资源进行新增时,需要对脱贫计划类型进行获取,获取其相关的一级类和二级类信息,通过NewPoorPlaneTypes()方法实现脱贫计划类型的新增。下面描述的是PoorPlaneData中实现推荐脱贫计划新增的过程。

private PoorPlaneDao PoorPlaneDao;

public int NewPoorPlaneTypes(int PoorPlaneId,List PoorPlane) {

boolean addstatus = verifyPoorPlane(PoorPlane);

if(!addstatus) {

return

PoorPlaneDataAddstatus.POORPLANE_INFO;

}

addstatus =

PoorPlaneDao.NewPoorPlaneTypes(PoorPlaneId,PoorPlane);

if(!addstatus) {

return

PoorPlaneDataAddstatus.DAO_ERROR;

}

refresh();

return PoorPlaneDataAddstatus.SUCCESS;}

在对脱贫计划类型进行持久化处理时,由于脱贫计划的一级类和二级类在Web.xml文件中存储,因此需要调用访问配置文件中的脱贫计划类型,来完成脱贫计划类型的新增。

NewPoorPlaneTypes(Integer PoorPlaneId,List PoorPlaneTypes); -->

INSERT INTO

PoorPlaneType_join(PoorPlaneType_id,PoorPlane_id) VALUES

item="PoorPlaneType">

(#{PoorPlaneType.id},#{PoorPlaneId})

3.3 效果演示

登录系统后,可直观看到贫困户家庭基本情况展示,包括贫困人口分布和致贫原因等,贫困人口分布主要以地图、柱状图等方式展现(图4)。

对致贫原因进行统计分析,看本地区主要致贫原因有哪些,可根据本地区特点有针对性地制定帮扶措施,有效提高帮扶的成效,达到事半功倍的效果(图5)。

图4 贫困人口分布界面

Fig.4 Distribution interface of poverty population

图5 贫困户致贫原因分析界面

Fig.5 Interface of the causes analysis of poverty among poor households

4 结束语

脱贫攻坚大数据决策支持系统在增强扶贫数据分析与应用能力、提高扶贫信息的精准度、压实扶贫干部的责任等方面取得明显的成效,形成贫困人口、贫困村、贫困县的脱贫轨迹,促进帮扶工作规范并科学管理贫困户、贫困人口、扶贫项目和扶贫资金,提升脱贫工作的管理水平。

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