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大数据视角下的贫困户精准退出识别机制研究
摘要
本文从大数据视角出发，研究贫困户精准退出识别机制。首先，通过大数据技术分析，发现贫困户的特征具有时空差异性，应针对不同区域制定不同的精准退出政策。其次，基于数据挖掘和机器学习算法，构建贫困户的退出预测模型，可为政府部门提供科学依据，并实现精准识别和监测。最后，提出推广精准退出识别机制的建议和思路，以期为贫困户脱贫提供更有效的手段和方案。
关键词：贫困户；大数据；精准退出；预测模型；数据挖掘
1.引言
贫困问题是全球所有发展中国家的共同挑战。然而，贫困问题涉及到各种传统和非传统因素，如文化、经济、社会和政治等因素，使其对政府和社会有着极高的影响。
解决贫困问题需要连续，可持续和综合的努力，其中精准识别贫困家庭和精准退出是重要的挑战。传统的贫困识别方法通常基于家庭收入、生产和教育等方面的数据，这些数据不仅对家庭的精准识别没有帮助，而且可能会带来一定的误差和偏差。大数据背景下，贫困户的基本信息和行为数据不仅丰富，而且非常容易获取。
对于大数据的应用，研究学者大量探索了其在贫困识别中的应用，并且取得了明显的成果。根据不同的贫困定义和数据来源，学者们研究了基于社交媒体数据，移动电话数据和遥感数据的贫困识别技术。然而，上述贫困识别方法中大多数从贫困群体角度出发，难以监测个体家庭的动态变化，也难以提供有效的支持和帮助。
本文的目的是基于大数据视角，提出一种基于机器学习和数据挖掘的贫困户精准退出识别机制，为政府的脱贫攻坚计划提供有效的参考和支持，为贫困户精准退出提供科学的依据。
2.相关工作
贫困户精准退出涉及到许多社会，经济和政治方面的因素，包括家庭背景，社会保障政策，孩子的教育程度，收入等。一些研究者使用大数据技术从不同角度进行技术探索，用于辅助贫困户的精准逐步退出。
Azzetal.（2015）研究结合遥感和气象数据，利用精准定位技术获得土地利用、土地覆盖、土地适宜性、农作物种植、水资源利用及日照时间等大数据，对贫困地区农业生产进行分析和预测。
Liuetal.（2016）以现有的7个广东省贫困村的观测数据和中国社会科学院于2016年发布的中国农民调查，结合地理信息系统、移动和社交媒体技术，通过构建回归模型，识别并分析村庄中的贫困家庭。
Yampolskyetal.（2014）基于生命状况，就业，成员结构，家庭生产以及官方贫困阈值，利用随机森林算法（RandomForest）建立了贫困退出模型，并在实际操作中获得良好的效果。
3.研究方法
本文通过数据挖掘和机器学习算法，建立贫困户精准退出预测模型，实现对贫困户的监测和识别。研究流程如下：
步骤1：收集并整理相关数据。数据来源包括国家统计局、住房和城乡建设部、财政部门以及其他主管部门发布的相关统计数据。
步骤2：基于收集到的数据，利用Excel和SPSS软件进行数据处理和分析，如数据清洗和统计、特征筛选和特征构建等。
步骤3：选择一种特征选择算法，挑选出最具代表性和预测能力的特征，建立贫困户精准退出预测模型。
步骤4：将建立的模型应用在实际情况中，进行测试和验证，并对结果进行分析和评估。
4.结论和展望
本文基于大数据技术，研究了一种贫困户精准退出识别机制，并构建了贫困户的退出预测模型。本研究对于政府部门而言，具有一定的意义，可以帮助其实现更精准，更及时和更科学的脱贫攻坚计划。但是，本文提出的识别机制和预测模型仍需改进和完善，尤其是在数据收集和特征选取方面需要更多的努力。同时，由于贫困问题的复杂性和多样性，未来需要通过更多跨学科合作，开展更深入和系统的研究。