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一屏总览全局:将分散在不同系统中的数据(委员、提案、会议、社情民意等)进行融合,打破数据孤岛,实现政协工作“一张图”管理。
驱动科学决策:通过多维度、深层次的数据分析,从“凭经验决策”转向“用数据决策”,让资源配置、工作部署更加精准高效。
量化履职效能:客观、公正地评估委员履职情况和各专委会的工作成效,激发履职活力。
前瞻预测预警:利用数据分析趋势,发现问题苗头,为政策制定和调整提供前瞻性建议。
系统首先需要接入和整合来自多个业务模块的数据:
委员信息数据库:委员基本信息、界别、党派等。
履职管理系统:会议签到、活动参与、调研视察记录等(来自人脸识别签到系统)。
提案工作系统:提案数量、质量、立案情况、办理进度、满意度等。
社情民意信息系统:信息报送数量、采用情况、领导批示情况。
会议活动管理系统:各类会议和活动的组织情况、规模、成果。
协商议政系统:协商议题、参与情况、成果转化。
核心数据卡片:委员总数、本年度提案总数、社情民意总数、会议活动总数。
履职动态热力图:以日历热力图形式展示委员群体的履职活跃度,一目了然看到哪些日期履职活动最密集。
关键指标趋势图:展示近几年来提案、社情民意、会议活动数量的变化趋势。
委员画像:点击任意委员,可显示其个人全景画像:基本信息、履职积分(由系统根据参与情况自动生成)、提案提交情况、社情民意报送情况、会议出席率等。
界别/党派对比分析:横向对比各界别、各民主党派在提案数量、活动参与率、建言献策成果等方面的贡献度,用柱状图或雷达图呈现。
履职排名榜:展示“委员履职积分排行榜”、“提案之星排行榜”等,形成良性激励。
提案全生命周期分析:以流程图形式展示本年度提案的提交->立案->交办->承办->答复->反馈各阶段的数量和占比。
提案质量分析:分析提案的类型分布(经济、文化、生态等)、涉及领域分布。
承办单位分析:分析提案交办最多的单位有哪些,各单位的办理效率(平均办理时长) 和委员满意度如何。
热点议题挖掘:通过词云图或自然语言处理技术,自动提取提案中的高频关键词,发现当前委员们最关心的热点、焦点问题。
协商活动成果统计:各类协商会(对口、界别、提案办理协商等)的次数、参与人数、形成的意见建议条数、被采纳条数等。
成果转化追踪:可视化展示协商成果报送党政部门后的采纳和落实情况。
信息报送分析:分析信息的来源分布(委员、党派、界别、专委会)、采用情况(全国政协、省政协、市领导批示)。
热点舆情监测:实时或近实时地展示社情民意信息中反映的民生热点和突发舆情,为领导提供预警。
全体会议、常委会议、主席会议等各类大型重要会议。
分组讨论、界别协商等小型会议。
人脸识别闸机或移动签到终端部署在会场入口,委员“刷脸”无感通行,同时完成签到。
视察调研、民主监督、学习培训、联谊座谈等线下履职活动。
工作人员携带平板电脑或便携式人脸识别设备至活动地点,委员“刷脸”签到,准确记录其参与各项活动的足迹。
委员之家、图书馆、档案室等场所的门禁管理。
通过人脸识别门禁,实现委员自我服务和管理,同时可记录委员使用机关资源的频率。