通过梳理现有科技政务业务和需求,发现系统存在对政府决策支持较弱、难以满足个性化需求和各子系统相互独立的缺陷。以某省市科技部门政务系统数据为基础,探索大数据技术在科技政务领域的应用。设计面向科技政务的大数据服务平台,集数据采集、数据存储、数据处理与挖掘为一体,实现了数据的汇聚和统一分析处理,并提供多种上层应用。设计的多时间粒度企业发展预测模型优于传统的预测模型,预测的MAE误差比ARIMA方法小12%。提出的基于深度学习的推荐模型相比矩阵分解方法在召回率上高约8%。基于数据挖掘组件形成的政府绩效分析、政策推荐等应用,能够辅助科技管理部门布局科技战略,提升个性化政务服务能力。