| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 一、绪论 | 第9-21页 |
| (一)研究背景 | 第9-11页 |
| (二)研究意义 | 第11-12页 |
| (三)理论基础 | 第12-14页 |
| (四)研究方法 | 第14-15页 |
| (五)文献综述 | 第15-20页 |
| (六)创新点 | 第20-21页 |
| 二、我国扶贫政策研究与大数据 | 第21-34页 |
| (一)我国扶贫政策的发展历程及精准扶贫理念 | 第21-26页 |
| 1、我国扶贫政策的发展历程 | 第21-24页 |
| 2、精准扶贫的含义和治贫思路 | 第24-26页 |
| (二)大数据与精准扶贫的关系 | 第26-34页 |
| 1、大数据原理“信息化”精准扶贫 | 第26-30页 |
| 2、大数据技术“精准化”精准扶贫 | 第30-34页 |
| 三、大数据背景下贵州省精准扶贫措施、存在问题及原因分析. | 第34-44页 |
| (一)大数据背景下贵州省精准扶贫的措施 | 第34-37页 |
| 1、对贫困人口进行建档立卡 | 第35-36页 |
| 2、实施扶贫云 | 第36-37页 |
| 3、帮扶干部责任制 | 第37页 |
| (二)大数据背景下贵州省精准扶贫面临的问题 | 第37-40页 |
| 1、精准扶贫识别基础不牢、标准粗略 | 第37-38页 |
| 2、精准帮扶定位不精确 | 第38-39页 |
| 3、精准扶贫管理信息不畅 | 第39-40页 |
| 4、精准扶贫评估与反馈机制不健全 | 第40页 |
| (三)大数据背景下贵州省精准扶贫面临问题的原因分析 | 第40-44页 |
| 1、在精准识别中大数据难以关注其他指标 | 第40-41页 |
| 2、在精准帮扶中大数据难以识别临界贫困户 | 第41页 |
| 3、在精准管理中大数据难以辨识人为排斥 | 第41-43页 |
| 4、在贫困评估中大数据评估方式封闭化 | 第43-44页 |
| 四、大数据背景下贵州省精准扶贫的改进策略 | 第44-52页 |
| (一)精准识别中确保数据采集的真实性 | 第44-45页 |
| 1、提高扶贫对象认识来认清家底 | 第44-45页 |
| 2、发掘新的数据搜集整理办法 | 第45页 |
| (二)精准帮扶中保证数据管理的动态性 | 第45-47页 |
| 1、通过更新数据库的方式来诊断扶贫信息 | 第45-46页 |
| 2、建立退出机制对扶贫对象实现动态跟进 | 第46-47页 |
| (三)精准管理中凸显数据利用的科学性 | 第47-50页 |
| 1、加强扶贫干部对大数据的认识 | 第47-48页 |
| 2、整合资源将扶贫信息共享 | 第48-50页 |
| (四)评估监管中保障政策实施的有效性 | 第50-52页 |
| 1、增加第三方参与扶贫工作 | 第50-51页 |
| 2、完善精准扶贫的配套制度 | 第51-52页 |
| 结语 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 个人简历、在校期间发表的学术论文与研究成果 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |