高校統戰工作大數據分析物聯網平臺設計

摘 要：為解決高校統戰工作數據統計格式不一致、填報標準各異、采集手段單一，造成數據壁壘、信息孤島的現象，以及傳統粗獷式管理無法對網絡輿情進行精準判斷的問題，文章立足于陜西某高校統戰工作信息化建設需求，采用大數據技術和物聯網技術，設計并實現了一種基于高校統戰工作信息采集、處理的大數據分析管理云平臺。該平臺集成了先進的數據處理技術，整合了高校統戰工作相關數據資源，構建了數據采集、存儲、分析、可視化等功能模塊，為高校統戰工作提供了數據支撐。基于實際工作需求，搭建了“一庫一平臺兩端三中心”的智慧統戰云管理系統，實現了“雙線融合+全員覆蓋”，推進了高校統戰工作的信息化建設。

關鍵詞：高校統戰；大數據分析；機器學習；數據挖掘；信息化建設；智慧統戰云管理系統

中圖分類號：TP392 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2025）08-0-03

0 引 言

據《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，2024年中國互聯網市場規模繼續保持強勁增長態勢，網民規模突破11億

大關[1]，互聯網普及率達到78.6%。互聯網技術的發展和升級造就了新的經濟形勢，也使互聯網更深入地融入日常生活，推動了產業結構的升級和多元化改革[2]。隨著互聯網技術和“大數據”的廣泛普及，新一輪信息技術改革已然來臨。在“數字中國”和“網絡強國”的戰略背景下，借助“大智移物云”新一代信息技術[3]賦能傳統統戰工作，對推進其業務重塑、協同辦公、效能提升具有至關重要的意義。

近年來，高校教師出國交流日益頻繁，他們能積極拓寬本校人才交流、培養的渠道，對提高學校國際影響力和知名度起到重要作用[4]。

我校統戰工作面臨的主要問題表現為：統戰對象新老成員交替、人員變動頻繁；傳統工作方式無法對網絡輿情進行精準判斷并快速做出決策；各團體對統戰成員信息統計數據格式不一致、填報標準各異、采集手段單一[5]，造成數據壁壘，信息孤島資源浪費等現象。基于此，本文提出了一種基于高校統戰工作實情的大數據分析物聯網平臺，以實現雙線融合、全員覆蓋，為高校統戰信息數據管理賦能增效。

1 平臺架構設計

大數據分析管理云平臺中，數據處理分析頁面的模塊設置如圖1所示。

1.1 數據采集層

1.1.1 多源數據采集接口

平臺通過網絡爬蟲[6]、API接口[7]等技術，實現對高校統戰工作相關數據的全面、高效、精準采集。該接口支持從多種數據源中獲取信息，包括但不限于高校內部的教務系統、人事管理系統、學生管理系統、科研管理系統。通過標準化的API接口協議，平臺能夠實時或定時從這些系統中提取統戰工作相關的多維度數據。接口設計充分考慮了數據的安全性和隱私保護，采用加密傳輸和權限控制機制，確保數據在采集和傳輸過程中的安全。另外，接口具備良好的擴展性和兼容性，能夠根據實際需求靈活接入新的數據源，支持多種數據格式的轉換與整合，為后續大數據分析與決策提供高質量的數據基礎。

1.1.2 數據清洗與預處理

平臺通過自動化清洗工具和人工校驗相結合的方式，進行數據的深度分析處理[8]。首先，針對數據中的缺失值、重復值、異常值等，采用規則引擎和機器學習算法進行識別與修正。其次，對數據進行標準化和歸一化處理[9-11]，統一不同數據源的格式、單位及編碼規則，確保數據的一致性和可比性。此外，平臺還通過文本挖掘技術對非結構化數據（如統戰工作相關的文檔、輿情信息等）進行分詞、去噪、實體識別等處理，提取關鍵信息并轉化為結構化數據。最后，清洗后的數據經過分類、標簽化處理，便于后續存儲與分析。數據清洗功能模塊頁面設置如圖2所示。

1.2 數據存儲層

該平臺采用分布式數據庫技術，將高校統戰工作相關的多源數據分散存儲于多個節點。分布式數據庫支持水平擴展，能夠根據數據量的增長動態增加存儲節點，滿足高校統戰工作數據規模不斷擴大的需求。同時，平臺利用分布式查詢優化技術，實現對海量數據的高效檢索與分析，確保在多種檢索條件下的快速響應[12-13]。另外，分布式數據庫還集成了數據加密和訪問控制機制，確保敏感數據在存儲與傳輸過程中的安全性，滿足高校信息管理的隱私保護要求。

1.3 數據分析層

平臺集成了多種先進的數據挖掘算法，包括分類、聚類和關聯規則挖掘等，以從海量統戰工作數據中提取有價值的信息和規律[14]。利用K-means、層次聚類等算法[15]，可以對統戰對象的行為模式、興趣偏好進行群體劃分，為個性化服務提供依據；通過Apriori、FP-Growth等關聯規則挖掘算法，能夠發現統戰工作中不同事件、活動之間的潛在關聯，為工作優化提供參考。這些數據挖掘算法結合分布式計算框架（如Hadoop）實現高效運行，能夠快速處理大規模數據，為科學決策提供智能化支持。

1.4 數據可視化層

1.4.1 圖表展示

平臺通過豐富的圖表類型，如柱狀圖、折線圖、餅圖等，將復雜的統戰工作數據以直觀、易懂的形式展現出來。如通過柱狀圖展示各民主黨派成員的數量分布，折線圖呈現知識分子參與活動的趨勢變化，熱力圖則通過與地理信息聯動，實時顯示輿情熱點的地理分布。對于多維數據分析，平臺提供了儀表盤功能，將關鍵指標和圖表集中展示。平臺數據可視化“智慧大屏”頁面效果如圖3所示。

1.4.2 數據報表

平臺支持自動化和定制化報表生成，能夠根據工作需求靈活配置報表內容和格式。報表內容涵蓋統戰工作的核心業務數據，通過表格、圖表、文字描述等形式綜合呈現。此外，平臺支持定時生成報表并自動推送至指定郵箱或系統，確保數據的及時性和連續性。

2 功能模塊設計

本研究基于大數據分析平臺，結合高校統戰工作實情，構建“一庫一平臺兩端三中心”智慧統戰云管理系統。目前，“統戰云”系統可實現以下四項核心功能。

2.1 統戰大數據分析

平臺整合了多源數據，利用大數據分析技術（如數據挖掘、機器學習等）對統戰對象性別、年齡、職稱、人員增減等趨勢、各項活動參與度排行榜及網絡學習積分等數據進行多維度、多層次的分析，通過可視化工具，呈現全景式、數字化、圖表式統戰大數據，實現信息傳遞快速化、數據分析動態化，為構建智慧統戰管理系統奠定堅實的數據基礎。

2.2 輿情預警快速決策

系統通過采集來自社交媒體、新聞網站、論壇等多渠道的輿情數據，結合自然語言處理（NLP）技術和情感分析算法，對涉及統戰工作的熱點話題、輿論傾向和潛在風險進行精準識別與評估。平臺對網絡數據進行實時監管，自動分析各節點人員流量，根據設置的預警閾值及預警相關參數，進行綜合維度的輿情監測分析。

2.3 移動端平臺（APP/小程序）

通過搭載手機應用商城、校內智慧統戰公眾號，開通應用程序APP和微信小程序移動端口，支持多終端同步，與PC端平臺無縫銜接。移動端主要實現以下功能的便捷使用：為統戰成員提供即時通信功能（OA辦公），可便捷使用圖文熱點查看、理論政策學習、活動申辦、參政議政直通車等核心功能；為統戰對象提供高效便捷的移動溝通平臺，搭建管理員與統戰對象互聯互通平臺，形成高效協同、響應迅速的統戰移動化運行體系。

2.4 人才推薦

“統戰云”系統利用數據清洗與預處理技術，對多源數據進行整合，構建統一的人才數據庫。基于分類算法（如決策樹、支持向量機等），平臺對人才數據進行多維度分析，根據學術背景、專業領域、政治表現、社會貢獻等特征，將人才劃分為不同類別，并生成詳細的人才畫像[16]。在此基礎上，平臺結合協同過濾推薦算法和內容推薦算法[17]，從分類結果中篩選出最匹配的人選，并支持生成個性化推薦列表。另外，平臺還支持依據年度考核管理數據實時更新人才庫，動態調整推薦模型，確保推薦結果的準確性和科學性。智慧統戰系統人才推薦流程如圖4所示。

3 結 語

本文立足于陜西某高校統戰信息化建設的實際需求，設計并實現了一種基于高校統戰工作信息采集的大數據分析管理云平臺。平臺通過集成先進的數據處理技術，構建數據采集、存儲、分析、可視化等功能模塊，實現了對高校統戰工作核心數據的全面整合與數智化管理，解決了數據交互性差、安全保障低、數據不共享等資源浪費問題。

下一步，高校應加強統戰工作數智化人才培養。人才短板問題嚴重制約了信息化發展新動能的持續激發，也難以支撐統戰工作的數智化發展。該平臺未來有望與其他高校等系統實現跨平臺協同與共享，構建跨區域、跨領域的統戰工作大數據生態。

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