在当今经济格局下，传统经济数据体系暴露出诸多短板。统计、普查及调查数据的鲜活度欠佳，时滞性显著，在面对突发事件与高频经济震荡时，显得力不从心。同时，现有监测指标深度有限，仅能触及表面，难以深挖指标变动背后的根源。再者，传统经济监测预测手段对统计数据样本过度依赖，在细分行业与新兴行业的支撑方面捉襟见肘。

痛点1.如何丰富现有监测体系？

解决方案：通过经济运行仪表盘全方位展示GDP、固定资产投资总额、规上工业增加值、进出口总额等关键指标，横向打通各大部门数据孤岛，纵向延伸时间序列，直观全览经济发展状况。

此外，经济专题监测运用多样化图表，从核算维度、侧面指标以及高频指标等多视角对经济指标进行深度剖析，并针对重点关注专题展开专项监测，同时借助丰富的底层语料，自动生成图表解读，提升数据可读性与可理解性。

痛点2.如何利用高频数据及时跟踪预测经济问题？

解决方案：在实时监测方面，智能辅助决策模块构建起一套精密的监测模型体系，深入探究日 / 周 / 旬频的高频指标变动对月度数据的潜在影响，主动预判宁波宏观经济走势，达成事前预警功效。

主动预警机制则着眼于多维度数据变化监测，包括历史多期数据的连续趋势变化、当期数据与历史合理区间的偏离幅度、在其他辖区中的排名状况等，并结合管理者（委办局、功能区）的个性化管理偏好自定义监测逻辑，全方位、及时地捕捉与预判监测指标的异常波动，实现事中精准监测。

事后分析依据事中监测结果，将异常情况细分为一至三级，并输出详尽的异常等级及结论报告，为后续决策提供有力数据支撑。

痛点3.如何更全面把握经济走势，发现苗头问题？

解决方案：构建自研解释变量筛选体系，从万余备选指标中，精选生产经营活动/供给端/需求端三大维度十余项指标，构建解释变量体系。运用先进的数据挖掘清洗技术与机器学习模型，有效弥补宏观经济数据不足与质量欠佳的困境。依据宏观经济预测的独特性，自主研发模型融合框架，经历史数据验证，相比单一模型精度显著提升超 20%。

定制化构建先行指标体系，根据区域经济特点，利用中、微观高频因子数据，构建先行指标，支持有效识别指标拐点，提供领先2-4个月的趋势预测。痛点4.如何对经济问题进行归因分析？

解决方案：构建动态经济知识图谱，深层定位经济形势变化原因。专家梳理经济结构深入分析当地经济结构，从宏观环境、主导产业、细分行业、微观企业、产品产量等多个维度对主要经济指标进行拆解，建立底层知识库和指标树。

知识图谱内核基于专家梳理的经济结构，使用前沿AI技术，建立经济动态知识图谱，编织“指标-现象-问题-措施”一张网，结合指标经济意义、变化幅度、长期趋势等一系列分值，合成指标重要度和维度景气指数。可视化呈现问题，通过雷达图或者热力图可视化呈现风险维度和亮点维度；结果深入浅出、一目了然。

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