第1篇：数据调研报告
数据调研报告3篇
本文是关于数据调研报告3篇，仅供参考，希望对您有所帮助。
优抚保障工作事关国家的建设、经济的发展、社会的稳定，是国家和社会为了对优抚对象进行优待、抚恤及其他物质上的照顾和精神上鼓励的一种管理，是一项很特殊的社会保障制度，也是我国社会保障制度中的一个重要环节。其特定的保障对象称为优抚对象，包括中国人民解放军的现役军人、革命伤残军人、复员退伍军人、革命烈士家属、因公牺牲军人家属、病故军人家属、现役军人家属。
为了以防有关优抚数据的不准确、资金管理使用不规范等问题的出现，防止和杜绝因为优抚数据不够准确、资金管理使用方面不规范等问题而造成一些优抚资金的非正常现象的发生;我们应进一步明确重点优抚对象的人员底数;全面的采集、登记重点优抚对象的个人基本情况信息;使优抚资金管理使用制度更健全和完善。进行了一些调查与研究，在此与大家一起共同探讨
一、优抚数据和资金管理现状
我们对省市区进行调查，对象范围普查的重点优抚对象为以下人员：①享受定期抚恤的革命烈士、因公牺牲、病故军人遗属;②享受定期抚恤的残疾军人;③享受定期定量补助的在乡老复员军人;④享受生活补助的带病回乡退伍军人。相关数据如下:
(一)小区优抚数据
1、该区“三属”共13人，全年共发放抚恤金1XX0元，春节慰问费达3025元。
2、该区“残疾军人”共45人，全年发放抚恤金达641840元，春节慰问费18852元。
3、该区“在乡老复员军人”共53人。其中解放战争时期入伍和参加了抗美援朝战争的复员军人为30人，定期定量补助每人每月250元;建国后入伍未参加抗美援朝战争的复员军人为10人，定期定量补助每人每月230元;现已发放全年定期定量补助金847680元,春节慰问费1XX元。
4、“带病回乡退伍军人”共93人，定期定量补助每人每月100元，已发放
定期定量补助金35160元，春节慰问费9000元。
5、重点优抚对象医疗补助和医疗减免经费：“三属”为23750元，“在乡7-10级残疾军人”为39800元，“在乡老复员军人”为170000元，“带病回乡退伍军人”为46780元，全年总合计为290430元。
6、重点优抚对象全年修房补助费合计110000元。
7、a、“14类参战人员”身份认定的工作，现今为止共认定60人。其中区失业为30人，生活补助标准为200/月，全年生活补助金额为170000(含3人XX年3月份、1人5月份转为退休前失业生活补助费共XX元);在区277人，生活补助标准为100元/月，全年生活补助金额为32400元;
b、“原8023部队代管单位退役人员”失业及在乡共10人，生活补助标准100元/月，全年生活补助金额为1XX元。
“14类参战人员”及“原8023部队代管单位退役人员”全年发放金额总合计为132400元。
以上全部对象发放金额总合计：176800元。
8、XX年度全区义务兵优待金发放合计871520元(预算)。其中：农村义务兵标准为每人每年2600元，人数为107人，合计为278200;城镇义务兵标准为每人每年300元，人数为50人，合计为15000元。XX年共发放优抚金180.2万元，现役军人优待金5370元/年，部分重点优抚对象优待。
(二)资金管理现状
优抚安置资金基本都落实到位，基本做到了资金的严格管理和专项使用。该区民政局对于中央、省级财政下达的和市、县(市、区)配套的专项资金也能够及时足额拨付到位。各项优抚安置资金均严格按照标准执行，达到法律法规规定的各项保障水平，并且按照了国家的有关要求管理使用，做到了专款专用。具体如下：
XX年下半年，由上级拨付该区民政局优抚经费共为300万元，7-12月份支出了285万元,结转下年15万元。XX年1-6月承转上年结余及上级拨付我区民政优抚经费为122.3万元，1-6月份支出256.34万元。
上述经费用于三属、在乡复员军人、残疾军人等重点优抚对象的抚恤补助、医疗报销和补助等项支出。自XX年7月份-XX年月份，省市区区民政优抚经费预算执行情况良好，加之区上建立了会计管理中心和国库集中收付制度。省市区局严格按照区政府有关规定，所有资金、帐户全部由会管中心和国库集中收付中心管理。严格执行“收支两条线”所有预算外收入全部纳入区财政预算外专户管理。
二、存在问题
通过调查，我们也发现了一些问题，主要有：
1.数据统计的不科学性，存在一些错误，数据更新也不够及时。
2.该区重点优抚对象医疗补助资金结余数量较大，医疗补助工作力度有待加强;
3有关重点优抚对象参加的医疗保障落实不够全面，因参加城镇居民医保工作开展时间不长，有关部门要求要以户为单位参保，一些较困难的重点优抚对象没有能力让全家参保，个别重点优抚对象不愿意参加城市居民有关的医疗保险;
4.该区当前在优抚对象管理、资金使用管理方面都不同存在着人员数量不清的问题，对重点优抚对象动态变化的情况也掌握不准，对象基础数据信息方面存在收集不齐的问题，同时也不能排除有优抚资金被侵占、挪用、截留甚至被个人贪污的现象;
5.优抚资金的使用问题，由于现在的一些银行帐户的管理制度，有关乡镇民政资金专户全部被取消，一些民政资金从财政拨入乡镇财政所再通过财政所拨到乡民政的帐上，这使民政资金过程变得复杂，民政资金并没有按时拨付到位，造成不能及时的进行发放，民政资金也没有进行专户管理，这样就难避免民政资金被挤占和挪用现象的出现，以致不能确保有关民政资金的安全;
6.基础工作较差，主要体现在台帐方面，优抚对象的数量显示不够明确，全貌也不清楚。
三、解决对策
为了进一步加强和规范民政优抚资金管理，针对以上问题，我们下阶段将采取有效措施，加以整改。
(一)在优抚数据方面
(1)及时的上报有关自然减员情况。在优抚对象死亡后，该区应及时上报有关
民政局注销，而不能隐瞒。同时应通知家属带乡村的死亡证明、优抚对象的领取证及办理丧葬补助领取人的有关证件，到区民政局办理有关补助并及时注销领取证。
(2)认真组织对象清查、数据录入工作。对于发放的优抚资金，有关部门要详细核对并准确无误，在经局务会研究决定后，以民政局的名义报请区政府或区财政局审批。经过上级批准拔付后，按前面做好的预算名册，所有重点优抚对象的基本情况必须重新进行审校登记，并建立档案和数据库。
(3)享受定抚、定补的重点优抚对象死亡后要及时上报注销。各类重点优抚对象原则上不得超过去年人数，在乡老复员军人至少应达到5%的减员率。
(4)享受带病回乡退伍军人生活补助的对象必须收集其带病回乡的依据证明材料。对享受了补助的国家机关、行政事业单位和安置部门分配了工作的退伍军人要重点调查，并掌握详细情况。
(二)在优抚资金管理这块
(1)优抚对象的医疗补助资金应严格按照财政国库管理制度的有关规定发放，列入政府收支分类科目中的“医疗保障”款“优抚对象医疗补助”项下。用于补助不同等级的残疾军人参加城镇职工基本医疗保障缴费部分，统筹地区财政部门应根据参保人数和补助标准，直接核对并打入社会保障基金财政专户，并将其纳入该财政专户城镇职工基本医疗保险基金专账中核算;用来补助其他优抚对象的医疗补助资金也应按县级民政部门提供的用款计划审核和拨付，以便做到专项资金专款专用。
(2)优抚经费实行封闭运行，社会化发放程序，由民政局将各类优抚资金下发到各核算中心，各核算中心负责拨付各信用社代发，优抚对象就凭个人有效证件、民政局发给的有关证件、个人手章到指定地点领取。民政优抚资金的使用范围也必须严格按照规定的使用范围支出：主要用于“三红”即在区老红军、在区西路红军、在区失散红军;“三属”即烈士遗属、牺牲军人遗属、病故军人遗属;1—10级残疾军人;在乡复员军人;带病回乡退伍军人;“两参”人员：参战和参试人员的抚恤补助。
(3)积极的去寻求民政资金社会化发放路径，保证民政资金有序并有效运行。
按照上级有关文件精神，大部分民政资金都需实行社会化发放，特别是在优抚对象人头经费的发放上，应由民政局拨到区，再由区通过核实后再拨到个人银行帐户，虽然这样增加了一个环节，但却能达到掌握自然减员，动态管理的目标。
(4)资金管理使用方面要做到手续健全，账目清楚，进一步完善银行社会化发放的管理办法。各级财政和民政部门对上级和本级配套的优抚资金的使用情况要加强监督检查，确保专款专用，及时足额发放，对因截留、挪用、滞留等原因不能确保优抚对象及时足额领到优抚金的单位和个人将依法予以处理，并追究有关单位责任人的领导责任;构成犯罪的移交司法机关追究刑事责任。
(5)建立起优抚资金使用责任的追究制度。不断加强对优抚资金的监督检查力度，对在管理和使用中出现截留、挪用、挤占和贪污等违法违纪问题的有关单位，并积极配合有关部门做好调查处理方面的工作，对于那些监管不力、督促不严的要严格追究有关责任人员的责任，对于那些克扣、贪污、挪用、挤占民政专项资金的人，给予严重处分，并追究有关领导的责任，构成犯罪的，依法追究其刑事责任。
(6)凡在中央、省财政负担的优抚资金未下达之前，由市财政局、民政局共同研究按季提出资金预拨计划，报请市政府同意后，于每季度首月10日前预拨各县(市)区，各县、(市)区要在收到资金的5日内足额落实配套资金。由各县(市)区财政负担的农村义务兵家属的优待标准，按照当地农民人均纯收入的70%确定，执行区别优待政策，并于国庆节前定额发放。对享受国家抚恤补助以后仍达不到当地中等以上生活水平的重点优抚对象，按相关文件规定标准发放优待金。
四、结束语
优抚工作是我国军民在长期的革命和建设实践中逐步形成并发展起来的一项传统工作，它通过对以军人及其家属为主体的优抚对象实行物质照顾和精神抚慰，直接服务于军队和国防建设，是我国社会保障体系的重要组成部分。认真做好上述人员的有关保障工作，对加快国家经济的建设、国防建设以及保持社会稳定具有非常重要的意义。
XX至2022年度ciscovisual networking index全球移动数据流量预测报告的最新年度更新显示，更强大的移动设备和机器对机器(m2m)联接的持续采用，以
及更快速蜂窝网络覆盖范围的不断增加，将是推动移动流量显著增长的主要因素。XX年，88%的全球移动数据流量为“智能”流量，产生这些流量的设备大多具备高级计算/多媒体功能，且最低支持3g联接。但到2022年，这一数有望攀升至97%。
全球用户从基本功能电话向智能手机的转变，再加上平板电脑的持续增长、具备平板电脑功能的笔记本电脑的复苏、以及不断扩展的机器对机器(m2m)应用，都是促使智能流量持续增长的关键推动因素。从全球移动网络角度来看，到，3g的联接份额将有望超过2g，成为首要蜂窝技术。到2022年，全球44%的移动设备和联接将为3g网络;26%的联接将为4g网络，但其生成的流量将占到总流量的68%。
cisco vni全球移动数据流量预测报告预测，到2022年全球移动数据流量将达到292 eb，较XX年的30 eb增长显著。
主要全球移动数据流量推动因素
XX年到2022年，思科预计全球移动流量增幅将超过全球固定流量增幅的三倍。推动移动数据流量增长的趋势包括：
·更多的移动用户：到2022年，移动用户数量将达到52亿(XX年为43亿)。XX年，近59%的全球人口(72亿人)为移动用户;到2022年，超过69%的全球人口(76亿人)将为移动用户。
·更多的移动联接：到2022年，约有115亿移动就绪设备/联接，其中包括83亿个人移动设备和32亿机器对机器(m2m)联接(XX年总计有74亿移动就绪设备和m2m联接)。
·更快的移动网络速度：平均全球移动网络速度从XX年到2022将增长2.4倍(从1.7 mbps到4.0 mbps)。
·更多的移动视频：到2022年，移动视频将占到全球移动数据流量的72%(XX年为55%)。
移动m2m联接(和可穿戴设备)的影响
m2m指支持无线系统与类似设备进行通信的应用，以支持全球定位卫星(gps)导航系统、资产跟踪、电表、安全和视频观察等。可穿戴设备是m2m联接类别的一个子类别，旨在帮助预测万物互联(ioe)的增长轨迹。
·全球可穿戴设备的数量到2022年将增长五倍，达到5.78亿，相比XX年的1.09亿显著增加，预计其中大部分设备在北美和亚太区。
·XX年到2022年，预计可穿戴设备可促进移动流量增长18倍，其中大部分流量通过智能手机传输。
·XX年，可穿戴设备每月生成的流量平均比基本手持设备多6倍(可穿戴设备 = 141 mb移动流量/每月，基本手持设备 = 22 mb移动流量/月)。
·XX年，m2m模块每月生成的流量平均比基本手持设备多3倍(m2m设备 = 70 mb移动流量/每月，基本手持设备 = 22 mb移动流量/月)。
4g联接的增长
多家全球电信运营商正在部署4g技术，以满足消费者和商业用户对于无线服务和内容的强烈需求。在许多新兴市场，电信运营商正在使用4g解决方案创建新的移动基础设施。在一些成熟市场，电信运营商正在使用4g技术补充或取代传统2g或3g解决方案。
·到2022年，26%的全球设备和联接将支持4g。
·全球范围4g联接的数量将增长18倍，到2022年联接数量将达到30亿。
·到，3g的联接份额将超过2g，成为首要蜂窝技术。
·XX年，4g联接占总移动数据流量的40%;到2022年，4g联接将占总移动数据流量的68%。
·XX年，4g联接每月平均生成2.2 gb的移动数据流量;到2022年，4g联接每月平均将生成5.6 gb的移动数据流量，比非4g联接的平均1.0 gb流量/月高5.4倍。
wi-fi卸载流量超越蜂窝流量
“卸载”是指来自双模设备的流量，通过wi-fi和小基站网络支持基站和wi-fi联接，不包括笔记本电脑。卸载发生在用户或设备层面，指从基站联接切换至wi-fi和小基站访问。ciscovni全球移动数据流量预测报告(XX-2022)移动卸载预测数据包括来自公共热点和住宅wi-fi网络的流量。XX年，46%的总移动数据流量被卸载;到2022年，54%的总移动数据流量将被卸载。
wi-fi语音(vowi-fi)超越lte语音(volte)
鉴于wi-fi技术的增长和所扮演的战略移动网络角色，今年的调查包括分析
vowi-fi与其他移动语音服务对比的情况。vowi-fi并不是新事物，但早期的解决方案存在一些限制，影响了其采用和最终用户的体验。电信级vowi-fi解决方案现已推出，能够提供给非sim设备，如纯wi-fi平板电脑。vowi-fi在未来五年有望显著增长。
·到，vowi-fi流量(10.8 pb/年)将超过volte流量(10.7 pb/年)。
·到2022年，在每年使用的分钟数方面，vowi-fi将超过volte。
·到2022年，vowi-fi使用分钟数将占所有移动ip语音流量的一半以上(53%)。
·到2022年，支持wi-fi的平板电脑和pc数量(19亿)将为支持蜂窝的平板电脑和pc数量(5.42亿)的3.5倍。
移动云流量的增长
云应用和服务(如netflix、youtube、pandora和spotify)使移动用户能够克服移动设备的内存容量和处理能力限制。
·从XX年到2022年，移动云流量将增长近11倍(从2 eb/月增长至21.8 eb/月)。
·XX年，云应用占总移动数据流量的81%;到2022年，云应用将占总移动数据流量的90%。
主要地区增长预测
在预测期间的移动数据流量增幅方面，中东和非洲地区预计将实现最高的地区增幅。以下列出了到2022年各地区的增幅：
1.中东和非洲将达到72%的复合年增长率和15.3倍的增长
2.中欧和东欧将达到71%的复合年增长率和14.4倍的增长
3.亚太区将达到58%的复合年增长率和9.7倍的增长
4.拉丁美洲将达到59%的复合年增长率和10.1倍的增长
5.北美将达到47%的复合年增长率和6.8倍的增长
6.西欧将达到48%的复合年增长率和7.1倍的增长
在移动数据流量生成方面，亚太地区预测将生成最多的移动数据流量。
以下列出了到2022年各地区的预期移动数据流量生成：
1.亚太区：到2022年每月9.5 eb
2.北美洲：到2022年每月3.8 eb
3.西欧：到2022年每月2.4 eb
4.中东欧：到2022年每月3.5 eb
5.中东和非洲：到2022年每月3.0 eb
6.拉丁美洲：到2022年每月2.0 eb
cisco mobile vni预测方法
cisco vni全球移动数据流量预测报告(XX-2022)基于独立的分析预测和真实的移动数据使用调查。在这一基础之上，思科进行了自己对移动应用采用、使用时间和传送速度的预测。移动宽带速度和设备计算能力等主要支持因素也计入了cisco mobile vni预测和结果中。
思科产品和解决方案市场营销副总裁doug webster表示：“更强大移动设备的持续采用和新兴m2m应用的更广泛部署，以及更快速无线网络覆盖范围的不断增加，都将是未来几年移动流量显著增长的主要推动因素。随着万物互联(ioe)初具规模，这一以移动计算为中心的环境将为电信运营商带来新的挑战和机会，促使其以独具创新的方式为消费者和商业用户提供各种移动服务和体验。”
4月22日，清华大学发布首个室内pm2.5污染公益调研报告。结果显示，相对于室外pm2.5污染，室内pm2.5污染对人的影响更显著，室内pm2.5吸入量为室外的4倍。调研还发现，办公室的空气质量优于家中。
该调研共获得407名志愿者累计11万小时的室内pm2.5数据。
室内pm2.5吸入量占八成调研结果显示，在采样时间段内，北京室内平均pm2.5浓度为82.6微克/立方米，属于轻度污染水平，且约有三分之一的时间室内空气处于污染状态，即pm2.5大于75微克/立方米。
研究组负责人、清华大学电子工程系研究员张林告诉记者，根据采集数据计算，志愿者日均面对的pm2.5总量为每小时2022.6微克/立方米，一个人每天吸入肺中的污染物总量累计达到787.3微克，其中室内pm2.5的吸入量占每日总量的80%以上。“这主要是因为人们一天中有大约20小时是在室内，只有4小时在室外。”张林说，室内的pm2.5吸入量是室外的4倍。
17楼以上室内空气更好
调研还发现，室内pm2.5浓度与同期室外pm2.5浓度存在0.67的比例关系，体现了建筑物对人体的防护效应。张林说，建筑因素对空气质量有一定影响，调研结果显示，在同等外部条件下，办公环境的室内pm2.5等级略优于居住环境，“家中有很多污染源，如烹饪、吸烟等，而办公室通常有中央空调，对降低pm2.5浓度有很大帮助。”
而在同一栋楼中，17层以上的楼层，室内pm2.5等级更优;距离主干道大于500米的建筑空气质量则相对更好。这主要是因为高空层的大气流动性更好，主干道则受到机动车尾气排放影响。
烹饪吸烟助长pm2.5
张林同时透露，空气净化器、中央空调对室内空气净化起到明显作用，而开窗通风的作用则因室外情况而异。当室外pm2.5浓度低于75微克/立方米时，开窗通风有利于室内空气质量的改善;但当室外pm2.5浓度高于150微克/立方米时，开窗通风则会恶化室内空气质量。另外，烹饪、吸烟、打扫和其它增尘行为也会对室内pm2.5产生波动影响。
数据来源
407名志愿者 11万小时数据
本次“北京室内环境pm2.5调研行动”由清华大学电子工程系、清华大学建筑环境检测中心等联合发起。在两个半月时间内，调研组共获得北京市407名志愿者累计11万小时的室内pm2.5数据，覆盖全市13个区县的7703个地理位置。
数据采集使用的是清华团队自行研发的基于云端校准技术的pimi便携式pm2.5检测设备，通过对比发现，便携设备采集的数据与本市监测站点的官方数据存在约10%的误差。
据了解，此次研究是清华大学的自主行为，是基于一位研究生的毕业论文。目前，他们还没有和环保等部门沟通过这个研究。而此次调研活动只是一个起点，未来他们还将与医学领域的专家展开合作，基于大样本量数据，探究pm2.5与人体健康之间的关系。
专家观点
室内污染源多不排放pm2.5
针对清华大学室内pm2.5的研究报告，记者采访了多名环保领域的专家。多名专家表示，室内本身的污染源主要来自家具、地板等产生的气态污染物，包括甲醛、挥发性有机物等，还有细菌等一些飘尘，除了做饭会产生少量pm2.5以外，室内在大多数情况下是不产生pm2.5的。室内的颗粒物主要是通过大气传输的，关注大气环境下的空气质量其实就可以知道室内空气质量的大致情况。
对于楼层高空气质量更优的问题，不少专家认为，就颗粒物污染来说，在大气层里高低之间的浓度差异是不大的，就人类活动范围来说，这种差异几乎可以忽略不计。
有专家表示，目前楼层高度和空气质量之间的关系，并没有特别明显的规律。污染物浓度在高度上的垂直分布，一定程度取决于气象条件。静稳条件下，近地面由于受到扬尘等影响，污染物浓度确实较高。但在距离地面约800米的混合层内，pm2.5浓度比较均匀;约300米左右是个分界点，300米以下pm2.5浓度稍高，300米以上稍低。
第2篇：大数据调研报告
大数据技术市场调查报告：“BigData浪潮”迫使企业做出抉择
发表于2022-02-06 13:26| 2517次阅读| 来源CSDN| 0 条评论| 作者李智
数据中心浪潮数据挖掘数据分析大数据
摘要：大数据时代的数据格式特性 首先让我们先来了解一下大数据时代的数据格式特性。从IT角度来看，信息结构类型大致经历了三次浪潮。必须注意这一点，新的浪潮并没取代旧浪潮，它们仍在不断发展，三种数据结构类型一直存在，只是其中一种结构类型往往主导于其他结构： 结构化信息这种信息可以在关...根据IDC的调查报告预测到2022年全球电子设备存储的数据将暴增30倍，达到35ZB（相当于10亿块1TB的硬盘的容量）。大数据浪潮的到来也为企业带来了新一轮的挑战。对于有准备的企业来说这无疑是一座信息金矿，能够合理的将大数据转换为有价值信息成为未来企业的必备技能。恰逢此时，CSDN专门针对企业相关人员进行了大规模问卷调研，并在数千份的调查报告中总结出现今企业大数据业务的现状。在此我们也将调研结果展示与此以供大家参考。
大数据时代的数据格式特性 首先让我们先来了解一下大数据时代的数据格式特性。从IT角度来看，信息结构类型大致经历了三次浪潮。必须注意这一点，新的浪潮并没取代旧浪潮，它们仍在不断发展，三种数据结构类型一直存在，只是其中一种结构类型往往主导于其他结构：
结构化信息——这种信息可以在关系数据库中找到，多年来一直主导着IT应用。这是关键任务OLTP系统业务所依赖的信息，另外，还可对结构数据库信息进行排序和查询； 半结构化信息——这是IT的第二次浪潮，包括电子邮件，文字处理文件以及大量保存和发布在网络上的信息。半结构化信息是以内容为基础，可以用于搜索，这也是谷歌存在的理由； 非结构化信息——该信息在本质形式上可认为主要是位映射数据。数据必须处于一种可感知的形式中（诸如可在音频、视频和多媒体文件中被听或被看）。许多大数据都是非结构化的，其庞大规模和复杂性需要高级分析工具来创建或利用一种更易于人们感知和交互的结构。
企业内部大数据处理基础设施普遍落后
从调查结果可以看出，接近50%的企业服务器数量在100台以内，而拥有100至500台占据了22%的比例。500至2000台服务器则占据剩下28.4%的比例。可以看出面对大数据现今大部分企业还没有完善其硬件基础架构设施。以现阶段企业内大数据处理基础设施的情况来看50%的企业面临大数据处理的问题（中小企业在面对大数据的解决之道应遵循采集、导入/处理、查询、挖掘的流程）。
但这只是暂时状况，“廉价”服务器设施会随着企业业务的发展逐渐被淘汰出历史的舞台，在未来企业基础架构体系的硬件选用上，多核多路处理器以及SSD等设备会成为企业的首选。Facebook的Open Compute Project就在业界树立了榜样，Open Compute Project利用开源社区的理念改善服务器硬件以及机架的设计。其数据中心PUE值也是领先与业内的其他对手。
而在具有大数据处理需求的企业中52.2%的日数据生成量在100GB以下，日数据生成量100GB到50TB占据了43.5%，而令人惊讶的是，日数据生成量50TB以上也有4.4%的份额。数据量持续的增长，公司将被迫增加基础设施的部署。专利费用将一直增加，而开源技术，则省了这笔一直持续的专利费。对于急需改变自己传统IT架构的企业而言，传统的结构化数据与非结构化数据的融合，成了所有人关心的问题。
企业面对大数据处理的挑战与问题
现今大数据呈现出“4V + 1C”的特点。既Variety：一般包括结构化、半结构化和非结构化等多类数据，而且它们处理和分析方式有区别；Volume：通过各种设备产生了大量的数据，PB级别是常态；Velocity：要求快速处理，存在时效性；Vitality：分析和处理模型必须快速变化，因为需求在变；Complexity：处理和分析的难度非常大。
从图中我们可以看出资源利用率低、扩展性差以及应用部署过于复杂是现今企业数据系统架构面临的主要问题。其实大数据的基础架构首要需要考虑就是前瞻性，随着数据的不断增长，用户需要从硬体、软件层面思考需要怎样的架构去实现。而具备资源高利用率、高扩展性并对文件存储友好的文件系统必将是未来的发展趋势。
应用部署过于复杂也催生了大数据处理系统管理员这一新兴职业，其主要负责日常Hadoop集群正常运行。例如直接或间接的管理硬件，当需要添加硬件时需保证集群仍能够稳定运行。同时还要负责系统监控和配置，保证Hadoop与其他系统的有机结合。
而多格式数据、读写速度（读写速度是指数据从端点移动到处理器和存储的速度）以及海量数据是企业面临大数据处理急需解决的技术挑战。众所周知随着大容量数据（TB级、PB级甚至EB级）的出现，业务数据对IT系统带来了更大的挑战，数据的存储和安全以及在未来访问和使用这些数据已成为难点。同时大数据不只是关于数据量而已。大数据包括了越来越多不同格式的数据，这些不同格式的数据也需要不同的处理方法。充分利用有用的数据，废弃虚伪无用的数据，是数据挖掘技术的最重要的应用。
企业内部数据分析与挖掘工具应用现状
云时代企业数据挖掘面临如下三点挑战。挖掘效率：进入云计算时代后，BI的思路发生了转换。以前是基于封闭的企业数据进行挖掘，而面对引入互联网应用后海量的异构数据时，目前并行挖掘算法的效率很低；多源数据：引入云计算后，企业数据的位置有可能在提供公有云服务的平台上，也可能在企业自建的私有云上，如何面对不同的数据源进行挖掘也是一个挑战；异构数据：Web数据的最大特点就是半结构化，如文档、报表、网页、声音、图像、视频等，而云计算带来了大量的基于互联网模式提供的SaaS应用，如何梳理有效数据是一个挑战。抛去价格因素之外可以看出反应速度慢、操作不方便、数据不准确、分析不准确这四项是企业数据分析与数据挖掘面临的主要问题。商业化解决方案固然成熟，但成本也是显而易见的。而具备在开源平台之上处理分析大数据能力的数据科学家则成为另外的一种选择。数据科学家具备专业领域知识并具备研究利用相应算法分析对应问题的能力，可帮助创建推动业务发展的相应的大数据产品和大数据解决方案。
从调查结果中我们可以看出Hadoop占据了半壁江山，而同为开源的HBase也有将近四分之一的占有率。而商业化的数据分析与挖掘平台（如Teradata、Netezza、Greenplum等）总共只有13.9%的份额。短期来讲，开源分析将越来越广泛的使用，并且增长迅速。长期来看，混合技术的应用将在高度竞争的市场上出现，两者将同样有巨大的需求。可以预见的是，Hadoop作为企业级数据仓库体系结构核心技术，在未来的10年中它将会保持增长。随着云时代的到来，企业面临的应用方式更加多元化，通过云的手段提供海量数据挖掘的方法，提高了挖掘的效率，增加了挖掘的精度，更利于挖掘应用的推广以及专业的行业知识库的构建。同时收集、存储庞大的新型数据充满了挑战，然而分析这些数据的新方法才是帮助最成功企业甩开竞争对手的利器。
第3篇：饮料消费人群数据调研报告_调研报告
饮料消费人群数据调研报告_调研报告
me的数字营销建议为，男性与女性在对饮料品类的偏好上有较大的区别，因此在不同的垂直媒体上投放相应的广告，能够更精准的定位客户群，如果针对女性用户的饮料，可以更突出卡路里/热量。
消费者对饮料品类的偏好按收入和地域方面的统计为，收入低消费者对于碳酸类饮料有较多的消费；高收入消费者对于咖啡类饮料有较高的需求。不同收入消费群对于茶类饮料、果汁、蔬菜类饮料差异不大，深圳人更喜欢喝纯净水/矿泉水，上海人更喜欢喝茶，北京人更喜欢喝咖啡。AdTime的数字营销建议是消费者行为因地域因素有所差别，因此在进行广告活动时，可以进行地域性的区分，以达到最优的广告效果。
对于不同性别消费者电视媒体仍为消费者获取饮料信息的主要媒体渠道，互联网已超过户外广告、杂志/报纸、电台等传统媒体渠道成为第二大信息传播途径。另外，饮料信息传播的渠道还包括超市、商场促销活动、朋友或家人推荐。女性消费者更容易接受以上两种渠道的广告信息。AdTime数字营销建议女性消费者更容易接受口碑传播，结合相应的垂直网站媒体、BBS、微博，进行EPR推广，将会是较好的选择。
中等收入消费者对超市/商场促销方式获得饮料信息较为敏
感；电视仍为最有影响力的饮料信息传播渠道，对于低收入消费者明显。互联网媒体传播的信息对于高收入人群有更明显的效果。AdTime数字营销建议互联网比传统媒体能更有效的覆盖高收入的人群，结合垂直专业网站和BBS论坛进行互联网推广，硬广配合口碑营销，能提高转化率。
不同地域消费者的品牌偏好为纯净水/矿泉水是饮料产品中最大的消费品类，农夫山泉的品牌认知度及受欢迎度为第一，广州、深圳消费者对该品牌偏好略低；上海地区消费者最偏好的果汁品牌为味全每日C。北京、二三线城市消费者认知度最高的是汇源果汁，广州、深圳地区对美汁源品牌的偏好最高，全国（除上海）普遍消费者最喜欢的茶饮料品牌为康师傅、统一、加多宝，在上海地区最受欢迎的茶饮料品牌为三得利、麒麟（午后红茶），均为日系品牌。碳酸类饮料中可口可乐消费者中最受欢迎的品牌，百事在上海、广州、深圳的品牌欢迎度更高，含乳类饮料中，蒙牛、伊利的品牌知名度为最高，上海地区最受消费者喜欢的含乳类饮料品牌为光明、味全，光明为上海本地乳品品牌。咖啡类饮料中，雀巢咖啡是各地消费者最喜爱的品牌，其次为星巴克，机能类饮料中最受喜爱的是脉动，其次为佳得乐。
男性消费者在上网时更喜欢访问新闻资讯、财经类、体育类、IT数码类、汽车类网站；女性消费者则更钟情于休闲娱乐类、时尚美容类、网上购物类、母婴亲子类网站。AdTime数字营销
建议：使用不同类型的媒体，覆盖不同性别的消费者，优化广告活动效果。
AdTime综合营销建议：消费者对于购买饮料时最注重的是口味，其次为品牌与营养价值。女性消费者偏好果汁/蔬菜类饮料、乳品类饮料，对热量/卡路里更为敏感，偏向健康的饮料产品。男性消费群体对于品牌或产品的忠诚度较高，通常选择固定品牌，女性则容易受广告影响。年龄较长的消费者更偏向于茶饮料，年轻消费群对碳酸汽水类饮料有更大的偏好。北京、深圳及二三线城市对国内品牌偏好度较高，上海和广州消费者偏好进口类品牌，高收入消费者在购买饮料时比中低收入消费者更关注品牌，低收入消费者对价格较敏感。
电视仍为消费者接受饮料广告信息的主要渠道，互联网仅次于电视，已超过报纸杂志、户外广告等传统渠道。上海、北京、广州、深圳一线城市对饮料的品类消费略有差别，二三线城市对于品牌的偏好有异于一线城市。
不同性别消费者对于饮料产品的主要需求差别不大，部分需求略有不同。女性消费者更偏好于健康类饮品，果汁/蔬菜类饮料、含乳类饮料较受她们的欢迎；男性对于碳酸汽水类饮料、机能类饮料的需求更高。同时，女性比男性更容易受外部因素影响，如朋友推荐、广告等因素影响而尝试新品牌或产品。
不同年龄消费者对于饮料需求存在较大的差异。年轻人对碳酸类饮料有更大偏好，消费者随年龄增长逐渐对茶类饮料的需求及偏好也逐渐加大。年轻人更喜欢在便利店购买饮料，随年龄增长，消费者更多会在大型超市购买，这部分消费者主要进行家庭购买集中采购。
年轻人相对年长的人更容易受外部因素的影响，更容易接受新品牌、新产品。针对女性消费群体广告可采用口碑营销方式推荐。对于不同年龄层的消费群体，广告主可在分类广告网络进行投放。例如针对年轻人的饮料品牌可以选择年轻人比较集中的网络上进行投放。
第4篇：大数据审计调研报告
大数据审计调研报告
胡泽君审计长曾多次强调指出，要积极推进大数据审计，坚持科技强审，通过信息化、数字化，努力提高审计监督的质量和效率。新形势下，审计工作特别离不开大数据的支撑，利用大数据进行审计，或将成为审计机关应对复杂社会经济管理形势、提升审计工作质量的重要手段。以"金审工程"为基础的审计信息系统经过多年的建设发展，目前正逐步建立和完善。同时，在政府各部门中社会保障大数据既具有较高的完整性，也兼具较高的准确性。这些得天独厚的条件，不仅使审计对"大数据"监督管理成为可能，更为实施以"大数据"为基础的审计"全覆盖"奠定了基础。
一、大数据技术在财政审计方面的运用
（一）运用大数据开展财政审计是时代发展的必然要求。大数据不仅是信息技术的重大进步，更是发展理念的重大创新，对经济社会发展起到重要作用，对与数据密切相关的审计工作也必将产生深刻影响。当前，财政、税务、人民银行等部门普遍进行信息系统建设，财政部门开展的"金财工程"覆盖财政收支管理的业务应用系统，涵盖了预算管理、国库集中收付等业务，对财政部门的审计单位信息化的发展，迫切要求运用大数据开展财政审计。
（二）运用大数据开展财政审计是推动完善国家治理的迫切需要。财政审计的范围突破了传统的财政收支概念，囊括了政府性收支的全部内容。全口径预算的审查监督付诸实施，如何在有限的时间内查找和发现问题，运用大数据开展财政审计成为推动完善国家治理的迫切需要。
（三）运用大数据开展财政审计是财政精细化管理的要求。在精细化管理要求之下，财政预算审查、预算执行差异分析、预算与决算的对比分析都是使用系统大数据来完成的。相应地，财政预算执行审计要实现全口径分析，必须使用系统数据。如利用国库支付系统的数据，通过对指标来源、资金性质、资金流向的跟踪分析，实现所有财政资金全过程跟踪审计。（四）大数据审计现在的运用情况。按照审计署的要求，建立了财政数据定期报送机制，每半年收集一次财政数据，并对收集的数据进行整理，生成审计人员可以使用的标准表。财政科联合信息科，对预算编报系统、预算指标系统、非税征管系统、决算编报系统等的财务和业务数据，集中进行多系统关联、大数据比对。将数据分析形成的审计中间表和疑点表作为重点进行审计，提高了效率和增强指导性。审计结束后，强化经验总结，形成数据采集转换指南，归集整理形成财政大数据审计模型方法体系表，为进一步深化大数据审计积累经验。
二、社保审计大数据信息管理现状
（一）社保部门数据管理情况。一是社保业务实现网络化。随着金保工程的推进，社会保险"六险"统征已经实现，社会保障业务办理正逐步向社区（村）、单位及个人延伸，社会保障业务一体化架构正逐渐完善。二是社保资金使用服务实现规范化。卫生三级医疗服务网初步实现信息化，市级、县级医院、乡镇卫生院医疗业务管理系统已经平稳运行，乡村卫生管理一体化正逐步规范，居民人口及流动人口信息统计系统已趋于成熟。三是民政事业实现信息化。民政城乡居民低保、医疗救助及优抚等业务完成了由手工到信息化的转变，数据也由纸质向信息化转换。
（二）审计机关对社保数据的审计情况。审计机关在工作中采集了大量的财务数据和业务数据，但没有对这些数据进行统一和规范地管理，一般是保存在审计人员的电脑中，很难实现与局内其他审计人员和所属部门的数据共享，导致工作中出现重复采集数据的现象。由于大数据信息化环境下社保系统的特殊性，内部控制转变为对人和系统两方面的控制，而且多数情况是以计算机自动控制为主。数据网络安全存在隐患，大数据技术本身的技术架构，决定了采用"大数据"技术架构的系统安全防护的难度。
审计局在社保资金审计中，收集了医保、养老、低保、公积金等民生资金的业务数据，建立了审计数据库，信息技术人员和社保审计人员联合对各类数据进行了深入分析。在审计分析中，首先明确所面临问题的类型，然后根据类型的不同选择具体的处理方法。例如，在做参保对象的信用分析时，首先明确该问题类型属于分类，如果该问题类型无法用数据挖掘工具解决，那么就应当选择另外更加适合的方法来进行解决。建立审计方法，对采集的业务数据、财政财务数据以及相关外部数据进行综合分析，生成审计中间表和疑点分析数据，采取业务跟踪、内控测试、数据比对等方式，发现审计疑点并进行分析、筛查和分类。运用"互联网+"思维，注重外部数据的搜集和运用，包括企业登记信息、税务征缴信息、车辆信息、房产信息等与社保审计相关的数据。注重发票查询系统、企业信用公示系统等在公开资源的使用，积极挖掘和构建内、外部数据间潜在的关联，寻找相关的线索和突破口，搭建多维度、立体式审计工作大数据平台。（三）当前在社保审计中需解决的几个问题。一是解决数据价值认识和利用问题。在审计机关还存在着有些对于数据价值观念不强，不注重基础社保数据的积累和分类工作，对于历年的重要数据只是简单记录储存，从不进行仔细分析进而指导工作实践。对于多样复杂的大体量的社保数据，要么简要进行汇总统计，要么不知所措，甚至直接置之不理。就数据的分析方法而言，分析手段有限，专业性数据分析能力欠缺，不能够深度挖掘数据价值，加以充分吸收利用。二是解决架构模式改变问题。随着"大数据"、"云计算"在各行业的不断应用，数据架构与以往相比有了很大的变化，对数据的采集利用提出了新的、更高的要求。三是解决高端数据人才培养问题。多培养通晓相关专业知识和信息技术的复合型的人才，培养一批懂得大数据，收集大数据，并且善于研究大数据，深挖大数据的专家。加大对现有信息管理人员的大数据培训力度，掌握大数据相关技术。
三、大数据审计发展方向 面对大数据时代对审计工作带来的挑战，审计方式和途径将实现以下四个方面的转变。
（一）应用大数据分析技术，实现审计方法从数据验证性分析向数据挖掘性分析转变。
传统的计算机审计，是通过电子数据采集转换对数据进行验证，通过构建查询分析、多维分析等方法模型进行数据分析，而应用大数据分析技术，则能够使审计数据分析逐步由传统的验证性分析向挖掘性分析转变。挖掘性分析是指采用大数据处理技术，利用数据仓库、数据挖掘和模型预测工具进行审计分析，从大量数据中发现蕴涵的数据模式和规律。
（二）应用大数据分析模式，实现审计方式从发现问题向风险预警转变。
传统审计工作以发现问题为主，对经济形势进行预测分析，因而须等到相关事件发生并且形成一定规模后，再根据搜集到的足够数据进行分析研究，具有滞后性。而大数据技术可通过对跨领域的大规模经济、社会行为数据进行分析，对经济社会相关异常动态实现早期关注，利用其对异常数据的敏感性实现早期预警。审计可以运用大数据相关技术，对宏观经济社会风险问题展开初步分析。（三）应用大数据审计作业平台，实现单机审计向云审计转变。
以审计大数据为中心建设"云审计"平台，实现远程存储和移动计算，使审计机关能够通过网络接入"云"实施审计，利用大数据分析、人工智能等信息技术，解决数据采集分析和管理中存在的问题，实现审计成果共享。其次，应完善联网审计系统，逐步建立预算、执行、财政、地税、社会保障、医疗机构、公积金等重要行业和部门的审计实时监督系统。再次，应建设审计数据综合分析平台，运用大数据技术，加大业务数据与财务数据、单位数据与行业数据，以及跨行业、跨领域数据的综合比对和关联分析，提高运用信息化技术查核问题、评价判断、宏观分析的能力。最后，应推广"总体分析、发现疑点、分散核实、系统研究"的审计模式。
（四）构建专业的审计分析队伍，实现传统纸质账本审计向大数据审计转变。
审计工作应实现"六大转变"，即由单点离散审计向多点联动审计转变、由局部审计向全覆盖审计转变、由静态审计向静态与动态审计相结合转变、由事后审计向事后与事中审计相结合转变、由现场审计向现场审计与非现场审计相结合转变、由微观审计向微观与宏观审计相结合转变。为此，需要在组织方式、人员结构、思维方式等方面与之相适应。在组织方式上，应尝试开展无项目审计，依托审计数据中心积累的数据资源，横向关联比对分析，纵向深入挖掘分析，从数据中发现审计疑点和线索。在人员结构上，应不断提升"四种能力"，即大数据分析能力、综合研究能力、创新能力和跨领域知识运用能力，不断加强对大数据先进理念和前沿技术的学习，掌握大数据分析方法，提升审计人员综合素质。在思维方式上，应培养"数据先行"意识，以数据为核心，使数据分析在审计工作开展前先行实施，根据数据分析结果，有重点、有步骤、有深度地在审计实施过程中进行核查验证、追踪线索、发现问题，全面深化大数据技术在审计工作中的应用。
第5篇：税务数据质量调研报告
随着计算机技术的广泛应用，依靠计算机进行数据管理，已被愈来愈多地运用到社会各个领域。计算机处理数据的准确快捷，不仅使人们在工作中节省了大量的人力和时间，而且为人们生活、社会经济和管理带来了难以估量的巨大效益，信息数据已经成为21世纪第四大资源。计算机数据管理在国税系统同样发挥着主要作用。以中国税务征收管理信息系统的推广为标志，计算机数据管理已渗透到税务工作的各个环节。从纳税人进行税务登记，到录入纳税申报信息进行收入汇总统计，到计会部门税票核销、金库对账，到税收会计账，不难看出各项业务工作已越来越离不开计算机系统中的数据信息。税务系统数据管理工作中对数据信息这一宝贵资源的利用方面还存在不少问题亟待解决。笔者就此类问题结合工作实际谈几点看法。
一、数据管理的概念及当前税务系统数据管理工作中存在的问题
数据管理是指通过对数据的采集、审核、调整、存储、传输、发布等过程进行合理有效的计划、组织、协调和监督，以保证数据的质量与时效，提高数据利用效率的一种职能活动。根据税务部门目前工作的实际情况，数据管理的对象是税收业务数据及相关数据。数据管理工作与当前税务系统设置的数据处理中心的工作存在明显的不同：数据处理中心的工作是解决如何对数据进行加工和整理的问题，强调对具体数据操作行为的规范。它是税收整体业务流程的一部分，它的工作目的是满足各类工作需要；而数据管理工作是对数据操作行为实施的管理，强调对数据操作过程的控制与监督，它的工作目的是保证数据的质量的时效。以某税务分局为例，该局的计算机系统运行以来，各项基础工作尚十分薄弱，特别是各级税务干部对数据信息的重要性认识不足，没有为计算机系统提供配套的数据管理组织机构和管理措施，导致基础信息长期不准确、错误率较高。各科室的相关统计表长期以来严重不准确。通过调查分析，笔者认为造成基础数据不准确的原因主要有以下两点：
(一)税务系统没有为税务管理信息系统配备相应的数据管理机构，各科没有配备相应的数据管理人员。没有数据管理人员审核录入质量，各科室又需要计算机部门的技术人员帮助查询，而计算机部门的技术人员因为有自己的日常工作也不可能经常性地帮助其进行数据查询。同时计算机管理部门作为一个技术部门，因为不熟悉各科室业务又不能单独管理数据，像这样数据由多个部门管又都管不好的状况在其他业务部门同样存在；
(二)，在数据采集、录入两个重要环节都存在昔影响数据质量的管理漏洞。
1、在数据采集环节，存在着对纳税人辅导培圳不到位、纳税人填表票差错率高、税务人员因业务水平审核数据差错率高的问题。由于各企业的财务人员文化程度、业务水平参差不齐，有相当一部分人对税务登记表、纳税申报表、税收缴款书不能较正确地填写，因此导致填写的纳税基础信息错误率较高。另一方面，由于负责初始申报与纳税核定工作部门的同志业务水平有高有低，掌握业务标准不一致，加之责任心的强弱不同，因此在给新纳税人办理初始
申报及纳税核定时，对企业所属行业、财务会计制度（所得税行业）、应纳税种、预算科目的核定随意性很大，造成其中一部分错误信息源源不断地进入税务部门计算机系统。
2、在数据录入环节存在着打字人员技能低、操作责任心不强、数据差错率高的问题。在税务系统的日常工作中，数据录入主要体现在每月征期所受理纳税申报环节，这是一项艰苦而繁重的手工操作，它不仅要求录入人有熟练的计算机操作技能，而且要求录入者有较强的责任心。由于税务系统大多数前台受理申报人员没有经过专门的计算机打字技能培训，不懂计算机打字的指法，只能用一两个手指录人数字。在征期录入量大的时候，这种操作情况不仅录入速度慢，而且差错率高。另一方面，确实有部分录入人员缺乏工作责任心，因为数据量大嫌麻烦而不录、少录入某些数据,使统计汇总结果出现严重偏差。
通过以上对造成税务系统基础信息不准的原因分析，以及这几年应用税务管理信息系统的工作实践表明，税务部门原有的数据管理方式已不适应税务管理信息系统的要求，探索新的数据管理模式已经迫在眉睫。
二、解决税务系统数据管理工作中存在问题的建议
(一)在税务系统明确设立数据管理工作职能部门，在全局范围内建立统一管理与具体工作各负其责、相结合的数据管理工作机制，以解决目前数据信息由各业务科分散管理、管理环节多，各部门都管却管不好、缺乏协调配合的问题。笔者认为新成立的数据管理职能部门的职责包括以下几个方面：
1、负责协调、统
一、维护全局性的数据口径。
2、负责建立全局性的数据管理规章制度。
3、负责培训各科数据管理员。
4、负责日常性的审核、调整、修改数据信息。其中要负责编写涉
及各类数据管理自动检错、纠错程序，使数据检查、修改、调整尽可能地利用计算机的自动化手段完成。
5、负责对各科的数据管理工作进行考核评价。
在上述职责中笔者认为负责日常性的审核、调整、修改基本信息，应是数据管理职能部门最主要的任务。
(二)在设立数据管理职能部门的同时，笔者建议尽快在税
务系统建立一支高素质、高水准的数据管理员队伍。笔者个人认为，计算机操作水平高、工作责任心强、实际工作经验丰富的税务人员胜任数据管理员岗位。
(三)在上述数据管理机构和人员确定之后，应在全局范围内建立数据统一管理与具体工作各负其责相结合的工作机制。统一管理的含义是数据管理职能部门按照全局的部署进行组织协调，而所谓具体工作各负其责的含义是各业务科室都有着各自的业务管理职能，因此各业务科也必须承担它所直接管理的业务数据的监督、管理责任。由于计算机使每个使用者都可以从系统中输入、输出数据，实际上输入和输出的过程也是一个对数据的时效性和准确性监督的过程，因此各业务科的使用者在操作数据的过程中也负有监督管理的责任。所以数据管理不能光靠一个专门的职能部门监督管理，它必须由各业务科在日常工作中对所发生的数据问题进行监督管理，只有这样才能使全局实现真正意义上的数据管理。
关于如何处理统一管理与各部门各负其责的关系，笔者认为日常工作中只涉及到的问题由数据管理职能部门和该部门数据管理员、主管局长研究解决，对涉及全局大多数科的重大问题应召开数据管理的例会，由局领导统一研究后，交由数据管理职能部门查找解决。
(四)要根据数据采集、录入环节的特点采取相应的数据管理办法，以堵塞数据管理方面存在的漏洞。
1、对数据采集环节加强辅导，强化管理，以解决源头数据错误率高的问题。把对纳税人的宣传辅导作为一项长期的纳税服务工作来抓，除了对新纳税户的培训辅导外，对老纳税户的财务人员也要进行填税表（票）的培训。同时充分利用社会中介组织为纳税人提供纳税服务，以提高纳税人纳税申报水平和填写各种税务报表的质量，这项工作要作为加强数据管理工作中一项长期的基础工作来抓。
2、对数据录入环节加强培训，强化考核，以解决受理申报人员录入水平低、责任心不强的问题。建议将开展的打字技能培训考试坚持开展下去。通过某局进行的培训考试，发现原来大多数在受理申报窗口对计算机数字键盘操作不熟练的同志，经过培训练习，对数字键盘操作比过去规范熟练多了，这样就会对今后纳税申报录入质量的提高打下良好的基础。但是如果想从根本上提高税务部门数据录入质量，笔者建议应对前台申报录入制定严格的考核制度以及一系列检查数据质量的办法，同时要将考核制度列入各局全年的目标管理考核制度中，将每个操作员的录入质量与该所季度年终目标管理考核分数紧密挂钩，以改变过去各科对数据录入质量不重视的状况。真正创造一个在税务管理信息系统中，前后台紧密配合、数据流动的各个子系统严格“过滤”把关，使最后流入主系统的数据是“干净”、“纯净”的这样一个良性循环。综上所述，要解决税务征收管理信息系统基础数据不准的问题还是要坚持以人为本，从建立健全管理机构、管理制度人手，建立适合税务系统实际工作需要的数据管理新模式，以推动税收工作跃上一个新的台阶
第6篇：税务数据质量调研报告
税收收入核算数据工作调研
随着计算机技术的广泛应用，依靠计算机进行数据管理，已被愈来愈多地运用到社会各个领域。计算机处理数据的准确快捷，不仅使人们在工作中节省了大量的人力和时间，而且为人们生活、社会经济和管理带来了难以估量的巨大效益，信息数据已经成为21世纪第四大资源。计算机数据管理在国税系统同样发挥着主要作用。以综合税务征收管理软件的推广为标志，计算机数据管理已渗透到税务工作的各个环节。从纳税人进行税务登记，到录入纳税申报信息进行收入汇总统计，到计会部门税票核销、金库对账，到税收会计账，不难看出各项业务工作已越来越离不开计算机系统中的数据信息。税务系统数据管理工作中对数据信息这一宝贵资源的利用方面还存在不少问题亟待解决。我就此类问题结合工作实际谈几点看法。
一、数据管理的概念
数据管理是指通过对数据的采集、审核、调整、存储、传输、发布等过程进行合理有效的计划、组织、协调和监督，以保证数据的质量与时效，提高数据利用效率的一种职能活动。根据税务部门目前工作的实际情况，数据管理的对象是税收业务数据及相关数据。数据管理工作与当前税务系统设置的数据处理中心的工作存在明显的不同：数据处理中心的工作是解决如何对数据进行加工和整理的问题，强调对具体数据操作行为的规范。它是税收整体业务流程的一部分，它的工作目的是满足各类工作需要；而数据管理工作是对数据操作行为实
施的管理，强调对数据操作过程的控制与监督，它的工作目的是保证数据的质量的时效。
二、提高税务系统数据管理工作的建议
(一)在税务系统明确设立数据管理工作职能部门，在全局范围内建立统一管理与具体工作各负其责、相结合的数据管理工作机制，以解决目前数据信息由各业务科分散管理、管理环节多，各部门都管却管不好、缺乏协调配合的问题。笔者认为新成立的数据管理职能部门的职责包括以下几个方面：
1、负责协调、统
一、维护全局性的数据口径。
2、负责建立全局性的数据管理规章制度。
3、负责培训各科数据管理员。
4、负责日常性的审核、调整、修改数据信息。其中要负责编写涉 及各类数据管理自动检错、纠错程序，使数据检查、修改、调整尽可能地利用计算机的自动化手段完成。
5、负责对各科的数据管理工作进行考核评价。
在上述职责中笔者认为负责日常性的审核、调整、修改基本信息，应是数据管理职能部门最主要的任务。
(二)在设立数据管理职能部门的同时，笔者建议尽快在税务系统建立一支高素质、高水准的数据管理员队伍。笔者个人认为，计算机操作水平高、工作责任心强、实际工作经验丰富的税务人员胜任数据管理员岗位。
(三)在上述数据管理机构和人员确定之后，应在全局范围内建立数据统一管理与具体工作各负其责相结合的工作机制。统一管理的含义是数据管理职能部门按照全局的部署进行组织协调，而所谓具体工作各负其责的含义是各业务科室都有着各自的业务管理职能，因此各业务科也必须承担它所直接管理的业务数据的监督、管理责任。由于计算机使每个使用者都可以从系统中输入、输出数据，实际上输入和输出的过程也是一个对数据的时效性和准确性监督的过程，因此各业务科的使用者在操作数据的过程中也负有监督管理的责任。所以数据管理不能光靠一个专门的职能部门监督管理，它必须由各业务科在日常工作中对所发生的数据问题进行监督管理，只有这样才能使全局实现真正意义上的数据管理。
关于如何处理统一管理与各部门各负其责的关系，笔者认为日常工作中只涉及到的问题由数据管理职能部门和该部门数据管理员、主管局长研究解决，对涉及全局大多数科的重大问题应召开数据管理的例会，由局领导统一研究后，交由数据管理职能部门查找解决。
(四)要根据数据采集、录入环节的特点采取相应的数据管理办法，以堵塞数据管理方面存在的漏洞。
1、对数据采集环节加强辅导，强化管理，以解决源头数据错误率高的问题。把对纳税人的宣传辅导作为一项长期的纳税服务工作来抓，除了对新纳税户的培训辅导外，对老纳税户的财务人员也要进行填税表（票）的培训。同时充分利用社会中介组织为纳税人提供纳税服务，以提高纳税人纳税申报水平和填写各种税务报表的质量，这项工作要作为加强数据管理工作中一项长期的基础工作来抓。
2、对数据录入环节加强培训，强化考核，以解决受理申报人员录入水平低、责任心不强的问题。建议将开展的打字技能培训考试坚持开展下去。通过某局进行的培训考试，发现原来大多数在受理申报窗口对计算机数字键盘操作不熟练的同志，经过培训练习，对数字键盘操作比过去规范熟练多了，这样就会对今后纳税申报录入质量的提高打下良好的基础。但是如果想从根本上提高税务部门数据录入质量，笔者建议应对前台申报录入制定严格的考核制度以及一系列检查数据质量的办法，同时要将考核制度列入各局全年的目标管理考核制度中，将每个操作员的录入质量与该所季度年终目标管理考核分数紧密挂钩，以改变过去各科对数据录入质量不重视的状况。真正创造一个在税务管理信息系统中，前后台紧密配合、数据流动的各个子系统严格“过滤”把关，使最后流入主系统的数据是“干净”、“纯净”的这样一个良性循环。综上所述，要解决税务征收管理信息系统基础数据不准的问题还是要坚持以人为本，从建立健全管理机构、管理制度人手，建立适合税务系统实际工作需要的数据管理新模式，以推动税收工作跃上一个新的台阶
大数据调研报告
大数据专业调研报告
数据挖掘调研报告
大数据应用调研报告
调研报告数据分析怎么写
