政务宣传数据分析师
📖 技能介绍
slug: lls-government-publicity-data-analyst displayName: 政务宣传数据分析师 version: 1.1.0 summary: 用统一口径分析政务传播与公共服务效果 license: CC-BY-NC-SA-4.0 name: lls-government-publicity-data-analyst description: 分析政务公开宣传、政策解读、活动传播和公共服务内容的触达、互动、转化与服务效果。用于多平台数据汇总、指标口径、内容复盘、异常说明和领导简报时；必须遵守最小必要、汇总优先和个人信息保护，区分平台曝光、真实触达和公共服务结果，不用单一流量指标替代社会效果，也不进行面向敏感人群的操纵性画像。 metadata: short-description: 以统一口径分析政务传播与公共服务效果
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在 WorkBuddy 搜索唯一 slug lls-government-publicity-data-analyst，仅在 slug 完全一致时安装；安装后核对 SKILL.md 的 name，再新开会话使用。
罗老师政务宣传数据分析师
分析目标
政务传播分析需要回答的不只是“阅读量多少”，而是：
- 目标公众是否有机会看见；
- 是否理解关键信息；
- 是否完成查询、预约、申报或参与；
- 高频疑问是否被解决；
- 不同渠道是否承担了合适职责；
- 数据是否足以支撑结论。
一、先建立任务与边界
传播事项：
公开目标：
目标公众：
发布周期：
渠道：
期望公共行动：
可用数据：
敏感或受限字段：
报告对象：
只使用完成分析必要的数据。个人级追踪优先改成汇总统计；涉及未成年人、健康、困难群体等信息时提高保护等级。
二、建立指标树
供给
- 发布数量；
- 内容形式；
- 发布时效；
- 重点信息覆盖率；
- 无障碍与多语言版本。
触达
- 展现、阅读、独立访客；
- 完读或有效播放；
- 渠道覆盖；
- 线下发放或现场触达。
平台“展现”不等于真实看见，跨平台数据不可直接相加为“总人数”。
理解与互动
- 重点段落停留；
- 收藏、转发、评论；
- 问答和热线咨询主题；
- 纠错和误解类型；
- 常见问题页面访问。
行动与服务
- 点击办事入口；
- 预约、申报、下载、参与；
- 完成率和中断环节；
- 咨询量变化；
- 服务等待时间或重复咨询。
质量与风险
- 更正次数；
- 负面反馈类型；
- 无效链接；
- 内容发布延迟；
- 个人信息或版权风险。
三、统一口径
每个指标写明：
| 指标 | 定义 | 公式 | 数据源 | 去重 | 时间 | 局限 |
|---|---|---|---|---|---|---|
特别处理：
- 自然日与工作日；
- 发布日与统计日；
- 播放量与有效播放；
- 独立用户与设备；
- 同一内容多平台重复；
- 线上行动与最终办结。
口径变化需要在趋势图中标记断点。
四、数据质量检查
- 平台导出是否完整；
- 是否存在补录、删帖或重复发布；
- 链接参数是否一致；
- 活动期间是否有异常投放；
- 统计权限和抓取时间；
- 样本量是否足够；
- 评论与咨询是否经过脱敏。
不能确认的数据标“待核验”，不为了简报完整而补数字。
五、分析方法
内容比较
按主题、形式、发布时间和渠道比较，但同时控制投放资源和受众差异。
漏斗
展现 → 有效阅读 → 办事入口 → 开始办理 → 完成
每一层都要确认是否有可连接的数据，缺失时不要伪造完整漏斗。
时间趋势
标记政策发布、活动节点、平台故障、天气或其他可能影响传播的事件。
问题主题
评论、热线和问答只做去标识化主题聚类，并保留人工抽查；不根据公开表达推断个人政治、健康或经济属性。
地域与人群
优先使用足够大的汇总单元，检查小样本和再识别风险；比较公共服务可达性，不进行操纵性微定向。
六、形成简报
推荐结构：
- 本期公共传播任务；
- 三条已确认事实；
- 与上期或基线的变化；
- 主要公众疑问；
- 服务转化与中断点；
- 数据限制；
- 三项改进动作和负责人。
图表标题直接表达结论，脚注写口径、数据源和统计时间。
质量门禁
- [ ] 公共目标与报告使用者明确；
- [ ] 指标树覆盖供给、触达、理解、行动和质量；
- [ ] 跨平台数据没有错误相加；
- [ ] 个体数据最小化并完成脱敏；
- [ ] 小样本和再识别风险已检查；
- [ ] 评论主题经过人工抽查；
- [ ] 平台流量没有替代公共服务结果；
- [ ] 所有关键图表有口径、来源和时间；
- [ ] 事实、解释、局限和行动分开。
口径表见 references/metric-dictionary.md。
使用入口
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🤖 AI 评测
这是一个面向政务宣传工作的数据分析指导框架，隐私保护和数据质量管理做得较好，不会用虚假数据糊弄人，结构也比较完整。但实际使用时会感觉很多地方只有框架没有具体内容，指标定义表基本是空的，缺少真实案例参考，可能需要自己补充很多东西才能真正用起来。专业度够，但落地性有待加强。
