總結(jié)是寫給人看的，條理不清，人們就看不下去，即使看了也不知其所以然，這樣就達(dá)不到總結(jié)的目的。大家想知道怎么樣才能寫一篇比較優(yōu)質(zhì)的總結(jié)嗎？下面是小編整理的個(gè)人今后的總結(jié)范文，歡迎閱讀分享，希望對(duì)大家有所幫助。

如何利用大數(shù)據(jù)分析財(cái)務(wù)工作總結(jié)與反思 大數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)分析心得篇一

摘 要,本文從高校教育大數(shù)據(jù)的匯聚融合與挖掘應(yīng)用的角度,分析了如何運(yùn)用教育大數(shù)據(jù)技術(shù)推動(dòng)大學(xué)管理和人才培養(yǎng)的創(chuàng)新改革的思路和方法。首先,分析了教育大數(shù)據(jù)對(duì)高?，F(xiàn)代化、精細(xì)化、規(guī)范化管理的4個(gè)價(jià)值,其次,給出了高等教育大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺(tái)的基本技術(shù)架構(gòu),第三,結(jié)合教育大數(shù)據(jù)實(shí)際應(yīng)用,介紹了陜西省高等教育質(zhì)量監(jiān)管大數(shù)據(jù)中心、mooc中國(guó)、西安交通大學(xué)教學(xué)質(zhì)量綜合監(jiān)控與評(píng)價(jià)三個(gè)典型案例,最后,提出了教育大數(shù)據(jù)分析挖掘中的3項(xiàng)基礎(chǔ)性關(guān)鍵技術(shù)

關(guān)鍵詞,高等教育,大數(shù)據(jù),分析,挖掘

高校大數(shù)據(jù)分析挖掘至少有四個(gè)典型價(jià)值, 一是使得大學(xué)的管理更加精準(zhǔn)高效,可以朝著智慧治理、分類管理、過程監(jiān)控、趨勢(shì)預(yù)測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的方向發(fā)展,真正實(shí)現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)分析規(guī)律的精準(zhǔn)治理,改變管理的模糊性, 二是可以更加準(zhǔn)確地分析評(píng)價(jià)課堂教學(xué)的質(zhì)量,過去我們對(duì)課堂、對(duì)老師的評(píng)價(jià)是定性和模糊的,而在大數(shù)據(jù)智慧課堂的模式下,可以真正實(shí)現(xiàn)采集樣本的持久化,采集方式

的多元化,挖掘手段的多樣化,分析技術(shù)多維度,通過這些方式可以提高課堂教學(xué)的質(zhì)量, 三是使得教和學(xué)更加智慧,更加有效。對(duì)學(xué)生來說,老師可以了解學(xué)生學(xué)習(xí)的進(jìn)展情況,發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)興趣點(diǎn),以及對(duì)老師講的哪些內(nèi)容理解或者不理解,學(xué)習(xí)路徑分析及課程推薦等等。對(duì)教師而言,不僅可以跨校跨地域分享他人的優(yōu)秀課程,而且可以對(duì)學(xué)習(xí)者進(jìn)行精準(zhǔn)分類,進(jìn)行個(gè)性化指導(dǎo), 四是資源服務(wù)的個(gè)性化、精準(zhǔn)化推薦與服務(wù),學(xué)習(xí)績(jī)效的個(gè)性化評(píng)價(jià),以及個(gè)性化教學(xué)管理,個(gè)性化手機(jī)內(nèi)容推送等等,這些功能將有效提升教與學(xué)的效率和質(zhì)量

首先,我們對(duì)高等教育大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺(tái)有一個(gè)總體的頂層設(shè)計(jì),如圖1所示。這不僅是學(xué)校自己要有一個(gè)大數(shù)據(jù)的管理平臺(tái)或者是數(shù)據(jù)中心,而且也是面向區(qū)域乃至全國(guó)的平臺(tái)。教育部評(píng)估中心正在努力建立國(guó)家級(jí)高等教育教學(xué)質(zhì)量監(jiān)控大數(shù)據(jù)中心,陜西省也是這樣考慮的。數(shù)據(jù)來自高校、教育管理部門以及行業(yè)、第三方、企業(yè)用人單位等等各方面采集的數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)平臺(tái)既有大學(xué)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、課程資源,也有政府部門的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),還有學(xué)生網(wǎng)上學(xué)習(xí)的日志數(shù)據(jù),用戶產(chǎn)生的ugc數(shù)據(jù),比如微信、微博、論壇等等的數(shù)據(jù),基于大數(shù)據(jù)平臺(tái),開展面向?qū)W習(xí)者、面向高等教育管理機(jī)構(gòu)、教師、高校等提供服務(wù),并和教育部評(píng)估中心、主管部門等

進(jìn)行數(shù)據(jù)交換與對(duì)接

顯然,這樣一個(gè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)必須是一個(gè)高性能的計(jì)算平臺(tái),沒有這樣的基礎(chǔ)設(shè)施一切無從談起,所以去年我們學(xué)?；撕艽蟮牧庾隽藘杉?一個(gè)是把校內(nèi)二級(jí)單位原來小的集群計(jì)算進(jìn)行整合,形成學(xué)校統(tǒng)一的高性能云計(jì)算平臺(tái),既面向校內(nèi)的科學(xué)研究、人才培養(yǎng)提供服務(wù),其實(shí)也可以為社會(huì)提供合作共建共享模式。目前,我們已建立了一種自我造血機(jī)制,四兩撥千斤,以這個(gè)平臺(tái)吸引更多的外部資源,努力擴(kuò)展平臺(tái)的性能和應(yīng)用

目前,我校的高性能平臺(tái)除了應(yīng)用于材料、航天、能動(dòng)、信息等大型科學(xué)計(jì)算之外,還開展了以下三項(xiàng)典型的大數(shù)據(jù)應(yīng)用

案例1,陜西省高等教育質(zhì)量監(jiān)控與評(píng)估大數(shù)據(jù)應(yīng)用

圖2所示的是陜西省高等教育的整體架構(gòu)。其數(shù)據(jù)基礎(chǔ)是來自陜西省100多所高校的各種辦學(xué)狀態(tài)數(shù)據(jù),有將近700個(gè)表格,以及陜西省教育廳各個(gè)職能部處的各種各樣的管理數(shù)據(jù),此外還有行業(yè)第三方提供的數(shù)據(jù),包括招生、就業(yè)數(shù)據(jù)等等,這個(gè)平臺(tái)上我們開展預(yù)測(cè)預(yù)警、查詢?cè)诰€分析、信息發(fā)布、統(tǒng)計(jì)決策等等,主要是為省級(jí)教育管理部門、評(píng)估機(jī)構(gòu)、教育管理機(jī)構(gòu)提供各種各樣的辦學(xué)狀況的分析、統(tǒng)計(jì)、關(guān)聯(lián)分析

建設(shè)全省高等教育大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái),實(shí)時(shí)采集各高校的辦學(xué)狀態(tài)數(shù)據(jù),其根本目的是為了匯聚全省各高校的辦學(xué)狀態(tài)數(shù)據(jù),打破數(shù)據(jù)孤島,融合各方數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)橫向關(guān)聯(lián)比較、縱向歷史分析,提供精準(zhǔn)服務(wù),支持科學(xué)決策

首先,該平臺(tái)面向省教育廳提供了11項(xiàng)功能,從根本上解決了原來各處室間的數(shù)據(jù)孤島的問題,實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)融合,橫向關(guān)聯(lián),縱向融通,這個(gè)數(shù)據(jù)和各個(gè)高校是實(shí)時(shí)融通的,為省教育廳領(lǐng)導(dǎo)和職能部處提供了領(lǐng)導(dǎo)儀表盤、各職能處室的專項(xiàng)服務(wù)、81張高基表及年報(bào)年鑒表格的自動(dòng)生成、績(jī)效分析、招生就業(yè)及辦學(xué)指標(biāo)計(jì)算、教育評(píng)估等功能,從根本上解決了數(shù)據(jù)碎片化及其治理問題

其次,面向全省高校輔助決策,為高校領(lǐng)導(dǎo)以及校內(nèi)各個(gè)職能部處提供了系列功能,包括辦學(xué)情況綜合分析和在線查詢,專業(yè)結(jié)構(gòu)分析比較,校級(jí)的教學(xué)質(zhì)量監(jiān)控評(píng)測(cè)體系,教師管理等等,這些功能非常實(shí)用,這是大學(xué)實(shí)現(xiàn)精細(xì)化、規(guī)范化、現(xiàn)代化管理的必備基礎(chǔ)。以我校為例,我們過去教師的數(shù)據(jù)可能在人事處、教務(wù)處、科研院等學(xué)校的職能部門,采取本平臺(tái)以后,把教師有關(guān)的所有數(shù)據(jù)都進(jìn)行了融合,打通了所有原來割裂的數(shù)據(jù)。從去年開始,我們學(xué)校的職稱評(píng)聘,年度考核全部基于這一平臺(tái),全部在大數(shù)據(jù)里,建立健全了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的精準(zhǔn)化服務(wù),解決了數(shù)據(jù)碎片化歷史遺留問題,實(shí)現(xiàn)了從管理信息化向服務(wù)信息化的根本轉(zhuǎn)變

第三,為本科教育教學(xué)評(píng)估及專業(yè)認(rèn)證提供技術(shù)支撐。鑒于本平臺(tái)能提供比較全面的高校辦學(xué)狀態(tài)數(shù)據(jù),便于專家在進(jìn)校之前全面系統(tǒng)地掌握學(xué)校辦學(xué)的情況,找到問題,精準(zhǔn)查看驗(yàn)證,提高效率,給高等教育評(píng)估提供了重要支持?；诒酒脚_(tái),我們成立了中國(guó)西部高等教育評(píng)估中心,接受陜西省教育廳指派的省屬本科高校的審核評(píng)估和專業(yè)論證。如果沒有這一高等教育大數(shù)據(jù)平臺(tái)的支撐,工作量和難度是極其巨大的,甚至難以實(shí)現(xiàn)

案例2,mooc中國(guó)技術(shù)平臺(tái)

mooc中國(guó)成立于2015年1月,到目前為止已經(jīng)有121所高校加入,理事單位40家,會(huì)員單位80家。該平臺(tái)的宗旨是,做政府想做的,做社會(huì)愿意做的,做單一高校做不了的事情。例如,真正解決校際資源共享、學(xué)分互認(rèn)等,開拓遠(yuǎn)程教育國(guó)際化等未來發(fā)展的難題。 圖3給出了mooc中國(guó)的技術(shù)框架。其核心是互聯(lián)網(wǎng)+教育,實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)教育從1.0到2.0的升級(jí)?；谶@一平臺(tái),既要開展網(wǎng)絡(luò)教育業(yè)務(wù)的國(guó)際化,比如我們牽頭成立的“絲路大學(xué)聯(lián)盟”,其目的之一是借助mooc中國(guó)平臺(tái),實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)教育業(yè)務(wù)的國(guó)際化,通過mooc中國(guó)平臺(tái),面向“一帶一路”國(guó)家開展開放教育和技能培訓(xùn)

到目前為止,mooc中國(guó)已經(jīng)有了9911門課程,用戶將近600萬,其中光it培訓(xùn)的有500多萬,學(xué)歷教育在讀

學(xué)生50多萬

案例3,西安交大教育教學(xué)大數(shù)據(jù)分析挖掘與應(yīng)用

學(xué)校非常重視教育信息化技術(shù)融入和應(yīng)用到教育教學(xué)之中,去年一次性建成了80個(gè)智能教室,把物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)應(yīng)用于智能教室和教學(xué)一線,基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)教室設(shè)備的集中管理、智能控制,同時(shí),將互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)深度融入到教室的管理當(dāng)中,除了多媒體的直播錄制功能以外,還提供了學(xué)生考勤和專家的精準(zhǔn)督導(dǎo),通過云平臺(tái)來集中管理各個(gè)教室,比如說開投影機(jī)、關(guān)電源、關(guān)多媒體設(shè)備等等,都可以通過后端的云平臺(tái)集中管控,真正實(shí)現(xiàn)教室管理的數(shù)字化、智能化、精細(xì)化,提升了教學(xué)保障的能力,也大大提高了教室管理的效率。更重要的是,這些教學(xué)的過程數(shù)據(jù)可以全程采集下來,獲得數(shù)據(jù),有了這些數(shù)據(jù),就可以做精準(zhǔn)化分析服務(wù),建立西安交大教學(xué)質(zhì)量大數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)中心 目前,我校的教學(xué)大數(shù)據(jù)主要包括兩大部分,一是教師在授課過程中的全程錄制的課堂實(shí)況,二是學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中產(chǎn)生的大量日志數(shù)據(jù)?；谶@個(gè)平臺(tái),我們可以開展教育教學(xué)的大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析,開展課堂教學(xué)質(zhì)量的綜合評(píng)價(jià),實(shí)現(xiàn)正面激勵(lì)、負(fù)面懲戒、精準(zhǔn)督導(dǎo),實(shí)現(xiàn)教學(xué)評(píng)價(jià)從模糊宏觀到量化精準(zhǔn)、從每學(xué)期制到持續(xù)常態(tài)、從部分隨機(jī)到全面覆蓋、從事后評(píng)價(jià)到實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的根本轉(zhuǎn)變。通過評(píng)價(jià)激勵(lì)老師敬畏課堂,評(píng)選精品課堂、示范課堂,在全校內(nèi)進(jìn)行正面

表彰,另外也作為教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)的重要依據(jù),包括教師的職稱晉升,評(píng)選最喜愛的老師等等

此外,本系統(tǒng)還為學(xué)院領(lǐng)導(dǎo)和管理部門提供了針對(duì)性的信息服務(wù)與決策支持,以數(shù)據(jù)說話,量化分析,改變了以前我們的模糊評(píng)價(jià),采取多維度、全覆蓋、持續(xù)化、精細(xì)化的過程評(píng)價(jià)與監(jiān)控

首先,介紹一下大數(shù)據(jù)人工智能的基本原理。前段時(shí)間,alphago戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍這一故事炒得很熱。這對(duì)我們的教育科研工作者提出了一個(gè)重要的課題,到底人工智能會(huì)不會(huì)戰(zhàn)勝人類的智能,將來教師存在的主要價(jià)值是否還有必要,863計(jì)劃正在研究一個(gè)項(xiàng)目,到2020年,人工智能軟件參加高考得分要超過一本線,這就是說,計(jì)算機(jī)教出來的機(jī)器軟件參加高考都能達(dá)到一本線以上。這就引起我們的思考,這是一個(gè)深層次的方向性問題。當(dāng)然我們今天不是談這個(gè)問題,而是我們要看看alphago的原理,其核心是價(jià)值計(jì)算函數(shù),用收益函數(shù)來判斷圍棋下一步該落子到哪里其收益是最大的,其中采用了人工智能深度學(xué)習(xí)方法。alphago并非天生聰明,其實(shí)他的智慧是分三步完成的, 第一步,給alphago輸入了3000萬個(gè)人類圍棋高手的棋譜和走法,任何一個(gè)人是不可能記住3000萬個(gè)棋局的,只有人工智能才能記住 第二步,alphago自己和自己對(duì)弈,在對(duì)弈過程中找到自己的薄弱點(diǎn),進(jìn)而改進(jìn)和完善,這其實(shí)和人的學(xué)習(xí)原理類似

第三步,才是人機(jī)對(duì)弈,從職業(yè)選手到世界圍棋冠軍,通過這樣不斷的對(duì)弈完善算法,校正學(xué)習(xí),使得alphago具有強(qiáng)大的智能計(jì)算能力。alphago的難點(diǎn)在哪,其關(guān)鍵在于在一個(gè)巨大的落子空間選一個(gè)最大的收益點(diǎn),或者落子點(diǎn),稱之為movepicker,,函數(shù),這個(gè)空間很大,有10170次方,在如此龐大的計(jì)算空間中選擇最優(yōu)函數(shù),只能依靠高性能計(jì)算平臺(tái)

alphago為我們研究大數(shù)據(jù)問題提供了思路和啟發(fā)。我們?cè)谘芯拷逃髷?shù)據(jù)問題中需要著力攻克以下理論與技術(shù)難題

第一,大數(shù)據(jù)造成了嚴(yán)重的認(rèn)知碎片化問題。比如,大家在百度搜糖尿病會(huì)檢索出4440萬個(gè)數(shù)據(jù)源,誰也看不過來,并且里面還有一大堆真假難辯的數(shù)據(jù)。所以,碎片化知識(shí)的聚合是一個(gè)非?；A(chǔ)的難題,高度的碎片化降低了知識(shí)的可用性,造成了分布性、動(dòng)態(tài)化、低質(zhì)化、無序化等典型的問題

一方面是知識(shí)的碎片化,另一方面是每個(gè)人的興趣和需求還不一樣。所以,資源的碎片化整合以及個(gè)性化推薦是今后人工智能中的關(guān)鍵問題。我們的思路是,一方面,我們要

從資源的角度把無序、分散、低質(zhì)的資源進(jìn)一步重組以后形成知識(shí)點(diǎn),形成有序的知識(shí)地圖,另一方面,要對(duì)學(xué)習(xí)過程進(jìn)行跟蹤,實(shí)現(xiàn)興趣、個(gè)性、情感等方面的動(dòng)態(tài)分析與挖掘,兩者結(jié)合起來,建立基于用戶興趣和個(gè)性的資源推薦,最后實(shí)現(xiàn)個(gè)性化精準(zhǔn)過濾,通過知識(shí)地圖面向用戶提供導(dǎo)航學(xué)習(xí),從而緩碎片化知識(shí)的問題。開展這一研究也要建立龐大的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),就像剛才講的alphago,光靠智能軟件肯定不可能那么聰明,需要建立龐大的知識(shí)地圖、知識(shí)圖譜,并將其放到了國(guó)際開源社區(qū)和開放數(shù)據(jù)平臺(tái)之上 第二,碎片化知識(shí)的聚合問題。其目的是解決“既見樹木,又見森林”的問題,破解“學(xué)習(xí)迷航”、“認(rèn)知過載”的問題。我們正在承擔(dān)國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目,研究如何將多源、片面、無序的碎片化知識(shí)聚合成符合人類認(rèn)知的知識(shí)森林,找出主題與主題之間的認(rèn)知關(guān)系,最后形成一個(gè)知識(shí)森林,其中需要解決主題分面樹的生成、碎片化知識(shí)的裝配、知識(shí)森林生成、學(xué)習(xí)路徑選擇與導(dǎo)航等有關(guān)知識(shí)地圖、知識(shí)圖譜構(gòu)建與應(yīng)用等許多基礎(chǔ)性關(guān)鍵技術(shù)

第三,學(xué)習(xí)行為的分析和挖掘技術(shù)。網(wǎng)上學(xué)習(xí)最大的好處我們可以把教師和學(xué)生所有的教與學(xué)的行為記錄下來,討論、作業(yè)、習(xí)題、筆記及進(jìn)度記錄下來,有了這些數(shù)據(jù),我們可以進(jìn)行后續(xù)分析,開展學(xué)習(xí)行為的特征識(shí)別和規(guī)律發(fā)現(xiàn)等等,既可以跟蹤挖掘某個(gè)個(gè)體的學(xué)習(xí)規(guī)律,也可以找出一

個(gè)群體、一個(gè)小組的特征和規(guī)律。針對(duì)不同的課程,開展課程點(diǎn)擊率、學(xué)習(xí)人群、知識(shí)關(guān)注點(diǎn)、學(xué)習(xí)時(shí)間等的分析與跟蹤,刻畫一個(gè)學(xué)生學(xué)習(xí)的過程,從時(shí)間、空間和課程知識(shí)導(dǎo)航的角度,甚至圍繞某個(gè)知識(shí)點(diǎn),研究學(xué)習(xí)者的特征、行為、交互等相互之間的關(guān)系,為老師深化課程改革、探索以學(xué)生為中心的教學(xué)設(shè)計(jì)具有非常重要的意義

教育是全人類、全社會(huì)發(fā)展的基礎(chǔ)性事業(yè),隨著互聯(lián)網(wǎng)+技術(shù)全面滲透和深度融入教育教學(xué),不僅產(chǎn)生了大量的課程資源和學(xué)習(xí)內(nèi)容,而且還產(chǎn)生了巨量的教育教學(xué)管理數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)、服務(wù)數(shù)據(jù),蘊(yùn)藏著巨大的價(jià)值,亟需我們開展深入研究,可謂前景廣闊,挑戰(zhàn)巨大，

,編輯,王曉明,

如何利用大數(shù)據(jù)分析財(cái)務(wù)工作總結(jié)與反思 大數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)分析心得篇二

關(guān)于稅收數(shù)據(jù)分析利用工作的調(diào)研

隨著稅收管理信息化建設(shè)的深入，稅收數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了省局大集中，這為稅源管理、稅收分析決策提供了一個(gè)良好的應(yīng)用平臺(tái)。如何通過稅收數(shù)據(jù)分析應(yīng)用促進(jìn)提高稅收管理的整體水平，是當(dāng)前需要研究的重要課題。隨著稅收信息化建設(shè)的不斷推進(jìn)，以及其它稅收業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)的推行、完善和拓展，加上內(nèi)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)各系統(tǒng)的應(yīng)用，使各類涉稅數(shù)據(jù)信息日益豐富，為信息資源在稅收工作中的廣泛應(yīng)用提供了廣闊的空間。如何盤活海量數(shù)據(jù)信息，進(jìn)一步加強(qiáng)數(shù)據(jù)信息資源的開發(fā)和利用，讓它們發(fā)揮應(yīng)有的效果，實(shí)現(xiàn)信息管稅新跨越，為領(lǐng)導(dǎo)決策提供依據(jù)，已成為目前亟待解決的一個(gè)問題。

稅收信息數(shù)據(jù)是稅收管理的基礎(chǔ)。這些數(shù)據(jù)是全省地稅系統(tǒng)的寶貴資源，通過適當(dāng)?shù)募庸ぬ幚砗吞釤挿治?，不僅可以強(qiáng)化稅源管理，提高日常工作效率，而且還能夠提高地稅部門對(duì)經(jīng)濟(jì)稅源的分析能力和監(jiān)控水平，為各級(jí)領(lǐng)導(dǎo)決策提供科學(xué)、合理的依據(jù)，更好地指導(dǎo)稅收征管工作。

從全市地稅系統(tǒng)來看，2008年臨川區(qū)地稅局在本局的行政辦公軟件中加一個(gè)“旅店式”稅源管理，后來隨著個(gè)體戶變化逐漸增大，管理員沒有及時(shí)進(jìn)行登記或變更，就逐漸沒有進(jìn)行運(yùn)用。到現(xiàn)在為此，此軟件已沒有運(yùn)行了。只保留了2008年的有關(guān)數(shù)據(jù)。

樂安縣地稅局開發(fā)了可視化稅源管理軟件，目前已經(jīng)在全市范圍內(nèi)推廣使用。

廣昌縣地稅局曾在2006年自主開發(fā)建筑及房地產(chǎn)業(yè)稅源監(jiān)控軟件，采用sqlserver+aspx架構(gòu)。該軟件對(duì)稅收管理員進(jìn)行建筑、房地產(chǎn)行業(yè)稅源監(jiān)控起了很大幫助，能有效、直觀地分析各個(gè)工程項(xiàng)目的開發(fā)情況。但與省局軟件并未接軌。因總局目前推廣相關(guān)軟件，已基本停用。

基層稅務(wù)部門沒有建立健全適應(yīng)信息管稅的管理體系，縣局、分局、稅收管理職能部門、稅收管理員實(shí)施信息管稅沒有明確的管理分工和管理責(zé)任，影響著信息管稅的質(zhì)效。

一些基層縣、分局(所)稅收管理員不知道征管系統(tǒng)提供了哪些數(shù)據(jù)，不會(huì)查詢數(shù)據(jù)或由于存在技術(shù)困難無法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)應(yīng)用的需求。

很多領(lǐng)導(dǎo)沒有打開機(jī)器自己動(dòng)手查詢的意識(shí)和習(xí)慣；業(yè)務(wù)職能部門沒有熟練掌握數(shù)據(jù)查詢的操作技能，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)仍然習(xí)慣于向基層索要然后匯總的傳統(tǒng)方式。

充分應(yīng)用數(shù)據(jù)指導(dǎo)稅收征管的意識(shí)不夠，靠數(shù)據(jù)分析、決策、處理問題意識(shí)不強(qiáng)。各數(shù)據(jù)管理部門聯(lián)系不緊密，各自為政，單打獨(dú)斗，缺乏統(tǒng)

對(duì)稅收征管數(shù)據(jù)的利用僅僅局限于基本匯總、分類、簡(jiǎn)單計(jì)算基礎(chǔ)之上的對(duì)原始稅收數(shù)據(jù)的“復(fù)制式”展現(xiàn)和對(duì)稅收現(xiàn)象的“陳列式”描述，應(yīng)用僅限于報(bào)表瀏覽、簡(jiǎn)單查詢、數(shù)據(jù)比對(duì)、簡(jiǎn)單的收入分析等，數(shù)據(jù)應(yīng)用的范圍不廣，利用程度不高，服務(wù)于征管的作用沒有得到很好發(fā)揮。

分析應(yīng)用只滿足于單一的業(yè)務(wù)需要，而不能夠通過數(shù)據(jù)分析有效監(jiān)控管理行為和執(zhí)法行為，不能從區(qū)域、行業(yè)等深層次對(duì)區(qū)域間的稅源進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析和對(duì)比，不能對(duì)納稅人的稅源變化進(jìn)行綜合的、動(dòng)態(tài)的分析監(jiān)控，沒有把“靜態(tài)數(shù)據(jù)”沒有變成“動(dòng)態(tài)信息”，為領(lǐng)導(dǎo)提供決策的作用不明顯。

雖然一些報(bào)表在征管數(shù)據(jù)系統(tǒng)中都能生成，但上級(jí)局各有部門仍然需要基層手工報(bào)送各類報(bào)表，加重了基層稅務(wù)部門向上級(jí)稅務(wù)機(jī)關(guān)報(bào)送大量報(bào)表的負(fù)擔(dān)。

很多人只把征管軟件成功上線作為一項(xiàng)艱巨工作的結(jié)束，而沒有意識(shí)到這僅僅是另一項(xiàng)更為艱巨繁雜工作的開始。不了解運(yùn)維人員整天在做什么，不了解運(yùn)行維護(hù)組織的工作職責(zé)；沒有意識(shí)到上線是一部分精英、集中時(shí)間的短期攻殲，而運(yùn)行維護(hù)和應(yīng)用則是需要全民參與、長(zhǎng)抓不懈的持久戰(zhàn)，上線只是“萬里長(zhǎng)征第一步”。部分領(lǐng)導(dǎo)也存在模糊認(rèn)識(shí)，在日常各項(xiàng)工作中，沒有將其放在應(yīng)有的位置上。

數(shù)據(jù)管理的主要目標(biāo)是通過各項(xiàng)管理措施提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為數(shù)據(jù)應(yīng)用打好基礎(chǔ)。離開了數(shù)據(jù)質(zhì)量，數(shù)據(jù)分析應(yīng)用就成了無本之木，無水之源。抓好數(shù)據(jù)質(zhì)量就是把住數(shù)據(jù)進(jìn)入系統(tǒng)的各個(gè)入口，從稅務(wù)登記的一個(gè)項(xiàng)目，從申報(bào)表的一行數(shù)據(jù)開始，一絲不茍、嚴(yán)肅認(rèn)真地對(duì)待每一項(xiàng)業(yè)務(wù)，認(rèn)真核實(shí)、修改數(shù)據(jù)監(jiān)控系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)的每一筆錯(cuò)誤，這決非一朝一夕就能做好、見效的事情；數(shù)據(jù)分析應(yīng)用工作也是一項(xiàng)系統(tǒng)工程，受制于人員素質(zhì)、數(shù)據(jù)質(zhì)量、外部數(shù)據(jù)采集等諸多因素，無法一蹴而就，需要長(zhǎng)期的努力和堅(jiān)持，不是短期行為。

認(rèn)為一個(gè)系統(tǒng)會(huì)解決所有的問題，通過數(shù)據(jù)分析能夠查找所有的管理漏洞，通過數(shù)據(jù)監(jiān)控可以發(fā)現(xiàn)所有的薄弱環(huán)節(jié)。對(duì)系統(tǒng)的嚴(yán)密性和數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的期望值過高，導(dǎo)致一旦出現(xiàn)一些問題后不能正確認(rèn)識(shí)，甚至把一些人為操作的因素也歸結(jié)為系統(tǒng)問題，“怨天尤人”，抹殺了眾多普通工作者的辛勤勞動(dòng)成果，給數(shù)據(jù)管理和分析應(yīng)用帶來負(fù)面影響。

表面上看，我們的人員素質(zhì)不低，如某縣大專以上學(xué)歷占全部在職人員的85%；計(jì)算機(jī)普及應(yīng)用程度也不低，很多人都取得了相關(guān)計(jì)算機(jī)等級(jí)證書。但是由于學(xué)歷教育和各種達(dá)標(biāo)考試中均存在一定的“水份”，再加上知識(shí)更新等因素，實(shí)際能夠勝任本職工作的不多。一個(gè)能夠勝任本職工作的基層操作人員，需要熟悉本崗位所負(fù)擔(dān)的工作，又熟悉系統(tǒng)的操作要求，這樣的人在一個(gè)單位中達(dá)到30%已屬不易；如果開展數(shù)據(jù)應(yīng)用和數(shù)據(jù)分析，除了要對(duì)稅收管理各項(xiàng)業(yè)務(wù)熟悉外，還要掌握相當(dāng)?shù)臄?shù)理統(tǒng)計(jì)知識(shí)、數(shù)據(jù)庫(kù)理論和操作技能，這樣的復(fù)合型人才在一個(gè)單位中少之又少，培養(yǎng)的周期也很長(zhǎng)。所以在一個(gè)縣區(qū)局，可供在數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)分析應(yīng)用中發(fā)揮作用的人其實(shí)很少。

由于沒有一套涵蓋稅收所有業(yè)務(wù)的涉稅信息指標(biāo)體系和數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)，采集錄入數(shù)據(jù)信息隨意性較大，質(zhì)量不高，與納稅有關(guān)的第三方信息采集渠道不暢，采集的信息深度和廣度不夠，數(shù)據(jù)信息質(zhì)量影響著涉

稅信息分析的應(yīng)有價(jià)值和對(duì)稅源的有效監(jiān)控。由于開展數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，是一種謀劃工作的主動(dòng)意識(shí)，無形的工作，上級(jí)局沒有嚴(yán)格的指標(biāo)考核，部分人就不會(huì)利用系統(tǒng)數(shù)據(jù)查找管理漏洞、有效監(jiān)控日常管理工作、提升管理水平，被誤認(rèn)為一種“可做可不做”工作。

數(shù)據(jù)分析的結(jié)果雖然在一定程度上促進(jìn)了稅收管理工作提升，取得了成效。但由于信息化應(yīng)用一定程度上超越了當(dāng)前的稅收管理水平，征管軟件上線后，多次進(jìn)行的數(shù)據(jù)清理核查發(fā)現(xiàn)的錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，反映了我們現(xiàn)有的管理手段、管理水平的粗放落后，與系統(tǒng)要求科學(xué)嚴(yán)密的業(yè)務(wù)流程存在著一定差距，征管系統(tǒng)的全面應(yīng)用某種程度上超越了當(dāng)前的稅收管理水平，或者說部分地區(qū)的管理水平、管理手段與系統(tǒng)所要求的嚴(yán)密的工作流程不適應(yīng)。

信息管稅，既是稅務(wù)部門落實(shí)科學(xué)發(fā)展觀的長(zhǎng)遠(yuǎn)性基礎(chǔ)工作，也是解決當(dāng)前稅收征管問題的有效措施。因此，各級(jí)稅務(wù)機(jī)關(guān)要牢固樹立信息管稅的思路和理念，充分利用江西地稅管理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)，來破解征納雙方信息不對(duì)稱的問題；以涉稅信息的采集、分析、利用為主線，樹立稅收風(fēng)險(xiǎn)管理理念；以健全稅源管理體系為手段，加強(qiáng)業(yè)務(wù)與技術(shù)的融合，進(jìn)而提高稅收征管水平。

優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)有利于促進(jìn)管理，優(yōu)質(zhì)的管理有利于促進(jìn)收入，是多年實(shí)踐驗(yàn)證的真諦。要進(jìn)一步抓好數(shù)據(jù)信息采集、加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)信息整理與存儲(chǔ)、分析與運(yùn)用、加工與管理，緊緊抓住信息管稅的核心，通過完善制度建設(shè)，依靠先進(jìn)的管理和技術(shù)手段，制定規(guī)范的數(shù)據(jù)管理辦法，確保數(shù)據(jù)采集的真實(shí)、準(zhǔn)確、全面。對(duì)稅務(wù)登記、納稅申報(bào)、發(fā)票管理等基礎(chǔ)信息資料，采集錄入時(shí)，要做到完整性、真實(shí)性、及時(shí)性、準(zhǔn)確性，杜絕虛假數(shù)據(jù)的錄入，提高基礎(chǔ)數(shù)據(jù)質(zhì)量。

數(shù)據(jù)采集途徑包括人工錄入、電子申報(bào)、數(shù)據(jù)交換、外部導(dǎo)入，目前征管軟件數(shù)據(jù)來源主要是以人工錄入數(shù)據(jù)為主。人工錄入數(shù)據(jù)一方面造成基層工作人員壓力大，另一方面數(shù)據(jù)質(zhì)量也難以保證。因此，要大力推行多元化電子申報(bào)，加快推進(jìn)與稅務(wù)部門以外的相關(guān)部門的數(shù)據(jù)交換，研究實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)外部導(dǎo)入，進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和采集效率。建議對(duì)現(xiàn)有軟件進(jìn)行完善，提供錄入數(shù)據(jù)錯(cuò)誤提示功能，把好數(shù)據(jù)“入口關(guān)”。通過建章立制規(guī)范數(shù)據(jù)信息的錄入操作標(biāo)準(zhǔn)，從源頭上控制初始數(shù)據(jù)的錄入質(zhì)量，確保數(shù)據(jù)信息真實(shí)、準(zhǔn)確、全面、及時(shí)、可用。要統(tǒng)一錄入標(biāo)準(zhǔn)，統(tǒng)籌信息錄入，對(duì)于同類涉稅信息做到一次性采集，各系統(tǒng)共享，多層次應(yīng)用。

建立“三級(jí)審核”機(jī)制，加大信息審核力度，辦稅服務(wù)大廳對(duì)納稅人報(bào)送的各類申報(bào)資料和信息采集表進(jìn)行邏輯性初審；管理分局應(yīng)結(jié)合日常管理情況對(duì)納稅人各類申報(bào)信息和財(cái)務(wù)信息進(jìn)行復(fù)審；業(yè)務(wù)部門參照第三方信息與納稅人相關(guān)信息進(jìn)行終審比對(duì)。三級(jí)審核層層相扣，確保通過每一個(gè)崗位，每一筆數(shù)據(jù)錄入，每一天的數(shù)據(jù)零差錯(cuò)，實(shí)現(xiàn)每個(gè)基層單位錄入數(shù)據(jù)的零差錯(cuò)目標(biāo)。通過對(duì)稅務(wù)基礎(chǔ)信息庫(kù)進(jìn)行定期或不定期更新和抽查，通報(bào)數(shù)據(jù)維護(hù)準(zhǔn)確率，落實(shí)過錯(cuò)責(zé)任追究等手段，保證基礎(chǔ)數(shù)據(jù)維護(hù)的及時(shí)性、準(zhǔn)確性、全面性。

稅收數(shù)據(jù)分析利用是落實(shí)信息管稅的核心，也是信息管稅工作的難點(diǎn)所在。要在提高對(duì)數(shù)據(jù)分析利用的重視程度的同時(shí)，應(yīng)著力提升信息應(yīng)用深度，拓展應(yīng)用廣度，提高應(yīng)用效率，注重應(yīng)用實(shí)效。

一建立信息分析應(yīng)用機(jī)制。建立健全涉稅信息分析應(yīng)用和定期通報(bào)制度，緊緊圍繞征管主題，利用存量信息資源，定期展開綜合分析，定期發(fā)布分析指標(biāo)，全面掌握稅源真實(shí)情況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)征管薄弱環(huán)節(jié)，堵塞征管漏洞。二創(chuàng)新信息分析應(yīng)用方法。在分析內(nèi)容方面，要通過開展稅收宏觀分析、區(qū)域分析和稅收征管狀況分析，及時(shí)了解本地稅源分布情況、稅源質(zhì)量狀況和稅收征管現(xiàn)狀，掌握稅收和經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行規(guī)律。通過開展重點(diǎn)稅源分析、行業(yè)分析和具體納稅人的分析，建立重點(diǎn)稅源行業(yè)征管信息數(shù)據(jù)庫(kù)，抓住重點(diǎn)稅源和行業(yè)管理關(guān)鍵指標(biāo)，建立預(yù)警評(píng)估體系，提升重點(diǎn)稅源和行業(yè)管理水平。在分析手段方面，要?jiǎng)?chuàng)新分析方法，完善分析指標(biāo)體系，健全稅收分析模型，應(yīng)用差異分析、邏輯關(guān)系稽核分析、趨勢(shì)分析、波動(dòng)分析和相關(guān)性分析等分析方法，加強(qiáng)縱橫向比較，為稅收管理決策提供參考。三加強(qiáng)對(duì)信息分析結(jié)果的運(yùn)用。按照“人機(jī)結(jié)合”的要求，充分利用信息分析成果，設(shè)定科學(xué)合理預(yù)警指標(biāo)，實(shí)行風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)管理。對(duì)低風(fēng)險(xiǎn)信息納入正常管理，做好稅收政策的宣傳和輔導(dǎo)及有針對(duì)性的約談，讓納稅人就信息分析中發(fā)現(xiàn)的疑點(diǎn)問題做出說明解釋；中級(jí)風(fēng)險(xiǎn)信息采用實(shí)地核查或評(píng)估，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)分析發(fā)現(xiàn)的較大疑點(diǎn)問題進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)核實(shí)；對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)信息進(jìn)行全面評(píng)估，對(duì)納稅人生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)和財(cái)務(wù)核算進(jìn)行深入檢查，發(fā)現(xiàn)有偷稅嫌疑和其他違法行為的，移交稽查部門查處。根據(jù)納稅人風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別的高低，有針對(duì)性的進(jìn)行管理，提高信息資源應(yīng)用的有效性。四完善信息分析應(yīng)用評(píng)估考核機(jī)制。建立涉稅信息分析應(yīng)用質(zhì)量反饋體系，衡量和評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)信息應(yīng)用成效，促進(jìn)信息分析應(yīng)用質(zhì)量的反饋和改進(jìn)。圍繞數(shù)據(jù)信息分析應(yīng)用對(duì)稅收征管質(zhì)量的貢獻(xiàn)度和稅收收入增值作用等關(guān)鍵指標(biāo)，建立標(biāo)準(zhǔn)化稅收分析應(yīng)用考核指標(biāo)體系，加大信息分析應(yīng)用利用效率和利用成效的考核力度，切實(shí)提高數(shù)據(jù)信息分析應(yīng)用水平。

開展稅收數(shù)據(jù)分析利用，數(shù)據(jù)是手段，管理是關(guān)鍵，稅收是目標(biāo)。要建立適應(yīng)信息管稅要求的管理體系，讓基層稅收管理員，中間的管理層、上面的決策層按照不同的管理職能，調(diào)整角色，形成縱向上下之間、橫向部門之間，職能配置、協(xié)調(diào)配合機(jī)制。

局領(lǐng)導(dǎo)要根據(jù)上級(jí)要求和本地稅收管理實(shí)際制定征管措施，要利用數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，對(duì)稅收計(jì)劃執(zhí)行情況、分區(qū)域、分行業(yè)稅收經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況等進(jìn)行分析，用數(shù)據(jù)揭示經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、行業(yè)稅收征管狀況之間的內(nèi)在聯(lián)系，實(shí)現(xiàn)對(duì)稅收管理的科學(xué)決策。在稅收管理中發(fā)揮“指揮中樞”的作用。

具有稅收管理職能的稅政、征管、計(jì)會(huì)等部門負(fù)責(zé)對(duì)決策層制定的工作規(guī)劃、舉措進(jìn)行具體的組織實(shí)施。管理人員利用數(shù)據(jù)管理平臺(tái)提供的數(shù)據(jù)模型，根據(jù)決策層的要求采取有效措施進(jìn)行組織落實(shí)，并根據(jù)業(yè)務(wù)需求，采取關(guān)聯(lián)分析法，從宏觀上針對(duì)不同地域、產(chǎn)業(yè)、行業(yè)和注冊(cè)類型等制定切實(shí)可行的管理辦法，指導(dǎo)分局和稅收管理員強(qiáng)化稅收征管，并要進(jìn)行多角度、多層次、分類別的分析評(píng)估，從微觀上對(duì)單個(gè)納稅人進(jìn)行“一戶式”查詢分析，提高管理的針對(duì)性。

稅收管理員負(fù)責(zé)對(duì)納稅人進(jìn)行日常監(jiān)管、對(duì)管理層制定的各種管理辦法進(jìn)行具體的貫徹執(zhí)行。利用數(shù)據(jù)管理平臺(tái)提供的分析和監(jiān)控功能，對(duì)本轄區(qū)納稅人征管情況進(jìn)行分析評(píng)估，有針對(duì)性地加強(qiáng)管理。監(jiān)控功能主要包括對(duì)非正常戶、臨時(shí)戶、注銷戶、停業(yè)戶、零申報(bào)戶等異常戶申報(bào)征收情況的監(jiān)控，對(duì)所有納稅業(yè)戶申報(bào)情況的多角度分析監(jiān)控，對(duì)納稅戶稅負(fù)變化情況的監(jiān)控，對(duì)納稅戶發(fā)票使用、繳銷情況的監(jiān)控等。

建議省級(jí)應(yīng)逐步設(shè)立征管數(shù)據(jù)分析利用處理中心，負(fù)責(zé)全省征管數(shù)據(jù)分析和處理，研究和制定數(shù)據(jù)分析利用處理機(jī)制，統(tǒng)一業(yè)務(wù)流程和分析指標(biāo)，建立數(shù)據(jù)分析利用考核體系，防止業(yè)務(wù)部門之間或業(yè)務(wù)部門與信息技術(shù)部門之間不協(xié)調(diào)、不適應(yīng)，導(dǎo)致工作中推諉或“踢皮球”，同時(shí)，市縣一級(jí)要落實(shí)機(jī)構(gòu)和人員從事征管數(shù)據(jù)分析應(yīng)用專（兼）職工作，負(fù)責(zé)全市、縣級(jí)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用工作安排部署，發(fā)布市縣級(jí)征管數(shù)據(jù)分析指標(biāo)，指導(dǎo)督促數(shù)據(jù)采集、錄入、分析、應(yīng)用等工作，匯總和上報(bào)《征管數(shù)據(jù)分析應(yīng)用報(bào)告》。各基層稅務(wù)所要做好征管數(shù)據(jù)采集、錄入工作，保障數(shù)據(jù)質(zhì)量和時(shí)限要求，結(jié)合轄區(qū)實(shí)際，抓好納稅戶基本數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)查詢和數(shù)據(jù)比對(duì)工作，提出一定的稅收管理性建議和措施?；诖?，上級(jí)局應(yīng)正式發(fā)文，明確市、縣局成立獨(dú)立的運(yùn)行維護(hù)組織，選派業(yè)務(wù)素質(zhì)、技術(shù)素質(zhì)較高的人員充實(shí)到運(yùn)維隊(duì)伍中來，擔(dān)當(dāng)起數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用的重任?？h局應(yīng)以文件形式明確承擔(dān)運(yùn)行維護(hù)工作的部門、人員，這是開展工作的基本保障。

提升征管數(shù)據(jù)分析利用水平的關(guān)鍵在人，目前數(shù)據(jù)分析利用專業(yè)人員隊(duì)伍尚未形成，為此，要加大綜合培訓(xùn)力度，提高征管數(shù)據(jù)分析人員業(yè)務(wù)素質(zhì)。比如對(duì)市、縣兩級(jí)領(lǐng)導(dǎo)班子可以重點(diǎn)培訓(xùn)系統(tǒng)查詢、通用報(bào)表、數(shù)據(jù)監(jiān)控等內(nèi)容；對(duì)市、縣局業(yè)務(wù)股室人員重點(diǎn)培訓(xùn)系統(tǒng)查詢、業(yè)務(wù)操作，增強(qiáng)各業(yè)務(wù)部門互相配合、協(xié)同作戰(zhàn)的能力；對(duì)稅務(wù)分局(所)、辦稅服務(wù)廳、稽查局人員重點(diǎn)培訓(xùn)各崗位的操作技能、系統(tǒng)查詢等，講求實(shí)效，注重實(shí)用；遇有業(yè)務(wù)升級(jí)應(yīng)及時(shí)通知相關(guān)人員，涉及重大業(yè)務(wù)事項(xiàng)調(diào)整變化的升級(jí)文件，要組織相關(guān)人員集中進(jìn)行培訓(xùn)，如果時(shí)間來不及可以在短期內(nèi)進(jìn)行補(bǔ)充培訓(xùn)，解決目前的“先上崗后培訓(xùn)”甚至不培訓(xùn)就上崗所帶來的各種隱患；省局應(yīng)制定相關(guān)的培訓(xùn)計(jì)劃，分期分批地組織有關(guān)人員進(jìn)行層次較高的培訓(xùn)，培養(yǎng)高素質(zhì)人才、帶動(dòng)當(dāng)?shù)毓ぷ鳌Ｒ嗌钊牖鶎诱{(diào)查研究，拓展數(shù)據(jù)源，圍繞納稅人的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)情況開展專題分析，通過實(shí)戰(zhàn)分析演練，為各級(jí)稅務(wù)機(jī)關(guān)提高稅收管理能力提供依據(jù)，進(jìn)一步推進(jìn)征管數(shù)據(jù)分析應(yīng)用工作向深度發(fā)展，努力造就一支高素質(zhì)的征管數(shù)據(jù)分析應(yīng)用隊(duì)伍。

各部門齊抓共管，形成合力，共同做好數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)分析應(yīng)用。征管信息系統(tǒng)涵蓋了稅務(wù)登記、發(fā)票管理、待批文書、稽查法制等全部業(yè)務(wù)流程，涉及稅政、征管、稽查、法規(guī)、辦稅服務(wù)廳、稅務(wù)分局(所)等諸多部門。要想對(duì)各個(gè)環(huán)節(jié)、各個(gè)部門進(jìn)入系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效監(jiān)控，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，要想從各個(gè)部門的業(yè)務(wù)需求出發(fā)開展數(shù)據(jù)應(yīng)用分析，單純依靠某個(gè)部門的力量無法完成。簡(jiǎn)言之，征管系統(tǒng)是整個(gè)稅務(wù)局的系統(tǒng)，不是哪個(gè)部門的系統(tǒng)。但是由于目前各項(xiàng)工作在機(jī)構(gòu)、人員、業(yè)務(wù)分工上的相對(duì)獨(dú)立，在工作的安排部署中的部門負(fù)責(zé)意識(shí)愈加突出，因此加強(qiáng)部門配合、協(xié)調(diào)聯(lián)動(dòng)就顯得尤為重要。

如何利用大數(shù)據(jù)分析財(cái)務(wù)工作總結(jié)與反思 大數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)分析心得篇三

大數(shù)據(jù)模式下的精準(zhǔn)營(yíng)銷

于大部份營(yíng)銷者來說，網(wǎng)站再定向(onsite retargeting)是其中一個(gè)最重要的營(yíng)銷手段，所謂網(wǎng)站再定向的意思是對(duì)曾訪問您網(wǎng)站的用戶進(jìn)行宣傳，在他們?yōu)g覽網(wǎng)絡(luò)時(shí)向其展示廣告。此手段之所以重要是因?yàn)樵诘谝淮谓佑|中真正轉(zhuǎn)化為購(gòu)買的只占2%，而沒有產(chǎn)生購(gòu)買就離開網(wǎng)站的人群體高達(dá)98%。網(wǎng)站再定向的威力在于它能夠幫助你吸引很多的潛在客戶，由于這些用戶之前已經(jīng)訪問了您的網(wǎng)站一次，這意味著他們確實(shí)對(duì)您的產(chǎn)品和服務(wù)感興趣。當(dāng)你不斷向這些用戶顯示相關(guān)的廣告，將能夠吸引他們回訪并完成購(gòu)買。理論上，網(wǎng)站再定向技術(shù)聽起來完美，但執(zhí)行起來，卻可能讓很多廣告主走入死胡同，因?yàn)樗荒軌蚋采w到舊有的訪客，而無法接觸新訪客。對(duì)于廣告主來說，網(wǎng)站再定向是一把雙刃刀，它雖然能帶來絕佳的roi，卻由于覆蓋度不足，會(huì)在無形中扼殺銷售機(jī)會(huì)。

其實(shí)無論是廣告數(shù)據(jù)或購(gòu)買行為數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)都能記錄下來，而網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)記錄特性，讓它成為當(dāng)下廣告主實(shí)現(xiàn)定位營(yíng)銷的不二之選。隨著技術(shù)不斷革新，廣告主精細(xì)化定位的需求也不斷得到滿足。在隨后的篇幅中，我們會(huì)簡(jiǎn)單地對(duì)比幾大定位技術(shù)，并通過電商案例分析來討論如何讓這些數(shù)據(jù)技術(shù)協(xié)同起來，促成客戶從瀏覽廣告到掏錢購(gòu)買的轉(zhuǎn)化，實(shí)現(xiàn)廣告主的收益最大化。

網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷的精細(xì)化定位潛力只有在大數(shù)據(jù)的支持下才能完全發(fā)揮出來。圖中的數(shù)據(jù)金字塔劃分出了數(shù)據(jù)的四個(gè)層級(jí)。最底層是廣告表現(xiàn)數(shù)據(jù)，是關(guān)于廣告位置和其表現(xiàn)的信息。具體而言，就是廣告位的尺寸、在網(wǎng)頁的位置、以往的點(diǎn)擊率、可見曝光(viewable impreion)等指標(biāo)。

再上一層就是受眾分類數(shù)據(jù)。如今，市場(chǎng)上的數(shù)據(jù)提供商可以通過用戶的線上和線下的行為，來收集到廣告受眾的興趣、需求等數(shù)據(jù)。這些不會(huì)涉及個(gè)人真實(shí)身份的信息會(huì)被分析，并劃分為不同的群組，例如性價(jià)比追求者、網(wǎng)購(gòu)達(dá)人等。有了受眾分類數(shù)據(jù)，廣告主可以在互聯(lián)網(wǎng)上按自己的需求和品牌的特性來投放。受眾分類數(shù)據(jù)的針對(duì)性更強(qiáng)，也能帶來比單純依賴廣告表現(xiàn)數(shù)據(jù)更好的點(diǎn)擊率與轉(zhuǎn)換率，因?yàn)樗峁┝讼M(fèi)者行為和偏好等寶貴信息。

第三層是搜索動(dòng)機(jī)數(shù)據(jù)。搜索再定向是個(gè)用于發(fā)掘新客戶的技術(shù)。它的出現(xiàn)讓我們能夠發(fā)掘出那些很可能會(huì)購(gòu)物的用戶，因?yàn)樗麄円呀?jīng)開始搜索與廣告主產(chǎn)品相關(guān)的信息了。那些具有高商業(yè)價(jià)值的數(shù)據(jù)可以進(jìn)一步被篩選出來，廣告主可以將具有高購(gòu)買意愿的人們?cè)俣ㄏ虻阶约旱漠a(chǎn)品信息上來。

而位居數(shù)據(jù)金字塔頂端的是站內(nèi)客戶數(shù)據(jù)，這指的是用戶在廣告主網(wǎng)站上的用戶行為數(shù)據(jù)，包括了用戶瀏覽的頁面，下載的信息，以及加入購(gòu)物車的商品等數(shù)據(jù)。網(wǎng)站用戶通常是那些已經(jīng)了解過品牌并且對(duì)公司也熟悉的一群人。

對(duì)于廣告主來說，金字塔四層的數(shù)據(jù)都獨(dú)具價(jià)值。舉例而言，廣告表現(xiàn)數(shù)據(jù)是每個(gè)廣告主都首先會(huì)關(guān)注的信息，因?yàn)檫@些信息在大多數(shù)廣告管理平臺(tái)和廣告交易平臺(tái)都能輕易獲得的。同時(shí)，那些與用戶需求和偏好相關(guān)的數(shù)據(jù)，能夠助力廣告主更好地實(shí)現(xiàn)精細(xì)化營(yíng)銷。因此，要想針對(duì)性地影響消費(fèi)者購(gòu)買路徑的每個(gè)過程，我們就需要把這四層的數(shù)據(jù)分析整合，才能制定一個(gè)更全面的營(yíng)銷方案。

以下，我們將分享一個(gè)真實(shí)的案例，讓廣告主明白應(yīng)當(dāng)如何打通各層數(shù)據(jù)，制定覆蓋消費(fèi)者購(gòu)買路徑的精準(zhǔn)定位的營(yíng)銷方案。

案例分享

背景：愛點(diǎn)擊的客戶，國(guó)內(nèi)最知名的電子商務(wù)網(wǎng)站之一，希望能提高roi(投資回報(bào)率)和線上交易數(shù)量

挑戰(zhàn)：客戶已經(jīng)使用了網(wǎng)站再定向技術(shù)來實(shí)現(xiàn)一個(gè)較好的roi，但是，從再站內(nèi)定向所帶動(dòng)的交易數(shù)量開始有下降的趨勢(shì)。

優(yōu)化策略︰利用多重?cái)?shù)據(jù)的整合，提升轉(zhuǎn)化漏斗每一階段的人群數(shù)目，以提升總轉(zhuǎn)化量

第一步：網(wǎng)站再定向

廣告主會(huì)發(fā)現(xiàn)網(wǎng)站內(nèi)再定向帶來的購(gòu)買轉(zhuǎn)化量有限，這是因?yàn)榇蟛糠輳V告主只會(huì)再定向曾經(jīng)將商品加入購(gòu)物車的訪客。要想提升網(wǎng)站再定向的效果，最優(yōu)的方法是根據(jù)用戶瀏覽過的頁面進(jìn)行屬性分類，并呈現(xiàn)具有針對(duì)性的內(nèi)容。具體參考下圖：

有了全面的追蹤和分類，再定向受眾數(shù)量的基數(shù)大幅增加。在短短兩個(gè)星期內(nèi)，交易數(shù)量顯著提升，尤其是來自老訪客的成交量更是大幅提升44%。

第二步：搜索再定向(search retargeting)及購(gòu)買第三方受眾分類數(shù)據(jù)

一方面，再定向可以有效地召回老訪客，增大重復(fù)進(jìn)入網(wǎng)站及購(gòu)買的可能性。但同時(shí)，廣告主還應(yīng)該考慮怎么能增加新訪客，以保證轉(zhuǎn)化漏斗有足夠的新增流量。

首先，我們利用搜索關(guān)鍵詞捕捉有興趣的用戶，然后儲(chǔ)存有關(guān)的用戶數(shù)據(jù)，最后，在交易平臺(tái)上將合適的廣告呈現(xiàn)給該用戶。此外，我們還會(huì)關(guān)注第三方受眾分類數(shù)據(jù)中那些有著同樣行為特征的用戶信息，整合在一起進(jìn)行精準(zhǔn)投放。

在進(jìn)行搜索再定向及購(gòu)買受眾數(shù)據(jù)后，新客戶所帶來的成交大幅度上升254%，廣告效果花費(fèi)cpa下降29%，同時(shí)增加該網(wǎng)站整體的瀏覽量。

第三步：利用機(jī)器學(xué)習(xí)(machine learning)進(jìn)一步擴(kuò)大客戶的數(shù)量

用戶來進(jìn)行定位廣告投放。xmo的算法可以對(duì)比客戶的crm消費(fèi)者數(shù)據(jù)與第三方受眾數(shù)據(jù)，并預(yù)測(cè)出哪些網(wǎng)絡(luò)用戶會(huì)有特定的購(gòu)買傾向。在這個(gè)案例中，xmo能通過機(jī)器學(xué)習(xí)來不斷產(chǎn)生新的受眾，平均每周能夠細(xì)分出一個(gè)有著230萬樣本的人群。通過將廣告投放到我們已有的目標(biāo)受眾群和由機(jī)器學(xué)習(xí)鎖定的新目標(biāo)受眾，我們可以看到非常喜人的廣告效果，雖然cpa輕微上升14%，但新客戶成交量大幅增長(zhǎng)26%說明了機(jī)器學(xué)習(xí)能有效地為廣告主發(fā)掘新客戶。

什么是機(jī)器學(xué)習(xí)(machine learning)? (摘自維基百科wikipedia) 機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心，根據(jù)數(shù)據(jù)或以往的經(jīng)驗(yàn)，通過設(shè)計(jì)算法來模擬背后機(jī)制和預(yù)測(cè)行為，并獲取新的數(shù)據(jù)。這是一個(gè)重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身性能的過程。研究者可以

通過機(jī)器學(xué)習(xí)來抓取現(xiàn)有數(shù)據(jù)的特征來預(yù)測(cè)未知的概率分布，找到新的具有相同特征的數(shù)據(jù)并加入庫(kù)中。機(jī)器學(xué)習(xí)中最關(guān)鍵的就是開發(fā)出能智能識(shí)別復(fù)雜模式并能智能化決策的算法。

觀點(diǎn)總結(jié)

多渠道數(shù)據(jù)的整合可以在兩方面幫助廣告主提高廣告表現(xiàn)。

首先，此舉可以增加廣告受眾總數(shù)，并會(huì)為廣告主贏得源源不斷的訪問量。第二，多渠道數(shù)據(jù)整合后的定向還能促進(jìn)消費(fèi)者購(gòu)買漏斗的每一個(gè)過程，廣告主通常利用網(wǎng)站再定向技術(shù)來召回“購(gòu)物車放棄者”或者流失的老客戶，但實(shí)際上，廣告主應(yīng)該把注意力放在現(xiàn)有客戶和新客戶的比例。 總而言之，從搜索動(dòng)機(jī)數(shù)據(jù)，到受眾分類數(shù)據(jù)，到最終的機(jī)器學(xué)習(xí)，都能促進(jìn)購(gòu)買漏斗的頂端訪客數(shù)量的增加。結(jié)合上創(chuàng)意的策略定制、精準(zhǔn)的位置選擇，客戶的轉(zhuǎn)化率將會(huì)提高，廣告主也將挖掘出更多的商機(jī)。