如何利用大數據分析財務工作總結與反思 大數據財務分析心得(3篇)

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

如何利用大數據分析財務工作總結與反思 大數據財務分析心得篇一

摘 要,本文從高校教育大數據的匯聚融合與挖掘應用的角度,分析了如何運用教育大數據技術推動大學管理和人才培養(yǎng)的創(chuàng)新改革的思路和方法。首先,分析了教育大數據對高?，F代化、精細化、規(guī)范化管理的4個價值,其次,給出了高等教育大數據技術平臺的基本技術架構,第三,結合教育大數據實際應用,介紹了陜西省高等教育質量監(jiān)管大數據中心、mooc中國、西安交通大學教學質量綜合監(jiān)控與評價三個典型案例,最后,提出了教育大數據分析挖掘中的3項基礎性關鍵技術

關鍵詞,高等教育,大數據,分析,挖掘

高校大數據分析挖掘至少有四個典型價值, 一是使得大學的管理更加精準高效,可以朝著智慧治理、分類管理、過程監(jiān)控、趨勢預測、風險預警的方向發(fā)展,真正實現基于大數據分析規(guī)律的精準治理,改變管理的模糊性, 二是可以更加準確地分析評價課堂教學的質量,過去我們對課堂、對老師的評價是定性和模糊的,而在大數據智慧課堂的模式下,可以真正實現采集樣本的持久化,采集方式

的多元化,挖掘手段的多樣化,分析技術多維度,通過這些方式可以提高課堂教學的質量, 三是使得教和學更加智慧,更加有效。對學生來說,老師可以了解學生學習的進展情況,發(fā)現學習興趣點,以及對老師講的哪些內容理解或者不理解,學習路徑分析及課程推薦等等。對教師而言,不僅可以跨?？绲赜蚍窒硭说膬?yōu)秀課程,而且可以對學習者進行精準分類,進行個性化指導, 四是資源服務的個性化、精準化推薦與服務,學習績效的個性化評價,以及個性化教學管理,個性化手機內容推送等等,這些功能將有效提升教與學的效率和質量

首先,我們對高等教育大數據技術平臺有一個總體的頂層設計,如圖1所示。這不僅是學校自己要有一個大數據的管理平臺或者是數據中心,而且也是面向區(qū)域乃至全國的平臺。教育部評估中心正在努力建立國家級高等教育教學質量監(jiān)控大數據中心,陜西省也是這樣考慮的。數據來自高校、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據,該數據平臺既有大學的業(yè)務數據、課程資源,也有政府部門的統計數據,還有學生網上學習的日志數據,用戶產生的ugc數據,比如微信、微博、論壇等等的數據,基于大數據平臺,開展面向學習者、面向高等教育管理機構、教師、高校等提供服務,并和教育部評估中心、主管部門等

進行數據交換與對接

顯然,這樣一個大數據平臺必須是一個高性能的計算平臺,沒有這樣的基礎設施一切無從談起,所以去年我們學校花了很大的力氣做了兩件事,一個是把校內二級單位原來小的集群計算進行整合,形成學校統一的高性能云計算平臺,既面向校內的科學研究、人才培養(yǎng)提供服務,其實也可以為社會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制,四兩撥千斤,以這個平臺吸引更多的外部資源,努力擴展平臺的性能和應用

目前,我校的高性能平臺除了應用于材料、航天、能動、信息等大型科學計算之外,還開展了以下三項典型的大數據應用

案例1,陜西省高等教育質量監(jiān)控與評估大數據應用

圖2所示的是陜西省高等教育的整體架構。其數據基礎是來自陜西省100多所高校的各種辦學狀態(tài)數據,有將近700個表格,以及陜西省教育廳各個職能部處的各種各樣的管理數據,此外還有行業(yè)第三方提供的數據,包括招生、就業(yè)數據等等,這個平臺上我們開展預測預警、查詢在線分析、信息發(fā)布、統計決策等等,主要是為省級教育管理部門、評估機構、教育管理機構提供各種各樣的辦學狀況的分析、統計、關聯分析

建設全省高等教育大數據服務平臺,實時采集各高校的辦學狀態(tài)數據,其根本目的是為了匯聚全省各高校的辦學狀態(tài)數據,打破數據孤島,融合各方數據,實現橫向關聯比較、縱向歷史分析,提供精準服務,支持科學決策

首先,該平臺面向省教育廳提供了11項功能,從根本上解決了原來各處室間的數據孤島的問題,實現了數據融合,橫向關聯,縱向融通,這個數據和各個高校是實時融通的,為省教育廳領導和職能部處提供了領導儀表盤、各職能處室的專項服務、81張高基表及年報年鑒表格的自動生成、績效分析、招生就業(yè)及辦學指標計算、教育評估等功能,從根本上解決了數據碎片化及其治理問題

其次,面向全省高校輔助決策,為高校領導以及校內各個職能部處提供了系列功能,包括辦學情況綜合分析和在線查詢,專業(yè)結構分析比較,校級的教學質量監(jiān)控評測體系,教師管理等等,這些功能非常實用,這是大學實現精細化、規(guī)范化、現代化管理的必備基礎。以我校為例,我們過去教師的數據可能在人事處、教務處、科研院等學校的職能部門,采取本平臺以后,把教師有關的所有數據都進行了融合,打通了所有原來割裂的數據。從去年開始,我們學校的職稱評聘,年度考核全部基于這一平臺,全部在大數據里,建立健全了基于數據驅動的精準化服務,解決了數據碎片化歷史遺留問題,實現了從管理信息化向服務信息化的根本轉變

第三,為本科教育教學評估及專業(yè)認證提供技術支撐。鑒于本平臺能提供比較全面的高校辦學狀態(tài)數據,便于專家在進校之前全面系統地掌握學校辦學的情況,找到問題,精準查看驗證,提高效率,給高等教育評估提供了重要支持。基于本平臺,我們成立了中國西部高等教育評估中心,接受陜西省教育廳指派的省屬本科高校的審核評估和專業(yè)論證。如果沒有這一高等教育大數據平臺的支撐,工作量和難度是極其巨大的,甚至難以實現

案例2,mooc中國技術平臺

mooc中國成立于2015年1月,到目前為止已經有121所高校加入,理事單位40家,會員單位80家。該平臺的宗旨是,做政府想做的,做社會愿意做的,做單一高校做不了的事情。例如,真正解決校際資源共享、學分互認等,開拓遠程教育國際化等未來發(fā)展的難題。 圖3給出了mooc中國的技術框架。其核心是互聯網+教育,實現互聯網教育從1.0到2.0的升級?；谶@一平臺,既要開展網絡教育業(yè)務的國際化,比如我們牽頭成立的“絲路大學聯盟”,其目的之一是借助mooc中國平臺,實現網絡教育業(yè)務的國際化,通過mooc中國平臺,面向“一帶一路”國家開展開放教育和技能培訓

到目前為止,mooc中國已經有了9911門課程,用戶將近600萬,其中光it培訓的有500多萬,學歷教育在讀

學生50多萬

案例3,西安交大教育教學大數據分析挖掘與應用

學校非常重視教育信息化技術融入和應用到教育教學之中,去年一次性建成了80個智能教室,把物聯網技術、云計算技術應用于智能教室和教學一線,基于物聯網技術實現教室設備的集中管理、智能控制,同時,將互聯網技術深度融入到教室的管理當中,除了多媒體的直播錄制功能以外,還提供了學生考勤和專家的精準督導,通過云平臺來集中管理各個教室,比如說開投影機、關電源、關多媒體設備等等,都可以通過后端的云平臺集中管控,真正實現教室管理的數字化、智能化、精細化,提升了教學保障的能力,也大大提高了教室管理的效率。更重要的是,這些教學的過程數據可以全程采集下來,獲得數據,有了這些數據,就可以做精準化分析服務,建立西安交大教學質量大數據監(jiān)測中心 目前,我校的教學大數據主要包括兩大部分,一是教師在授課過程中的全程錄制的課堂實況,二是學生在學習過程中產生的大量日志數據?；谶@個平臺,我們可以開展教育教學的大數據關聯分析,開展課堂教學質量的綜合評價,實現正面激勵、負面懲戒、精準督導,實現教學評價從模糊宏觀到量化精準、從每學期制到持續(xù)常態(tài)、從部分隨機到全面覆蓋、從事后評價到實時動態(tài)的根本轉變。通過評價激勵老師敬畏課堂,評選精品課堂、示范課堂,在全校內進行正面

表彰,另外也作為教學質量評價的重要依據,包括教師的職稱晉升,評選最喜愛的老師等等

此外,本系統還為學院領導和管理部門提供了針對性的信息服務與決策支持,以數據說話,量化分析,改變了以前我們的模糊評價,采取多維度、全覆蓋、持續(xù)化、精細化的過程評價與監(jiān)控

首先,介紹一下大數據人工智能的基本原理。前段時間,alphago戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍這一故事炒得很熱。這對我們的教育科研工作者提出了一個重要的課題,到底人工智能會不會戰(zhàn)勝人類的智能,將來教師存在的主要價值是否還有必要,863計劃正在研究一個項目,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,計算機教出來的機器軟件參加高考都能達到一本線以上。這就引起我們的思考,這是一個深層次的方向性問題。當然我們今天不是談這個問題,而是我們要看看alphago的原理,其核心是價值計算函數,用收益函數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習方法。alphago并非天生聰明,其實他的智慧是分三步完成的, 第一步,給alphago輸入了3000萬個人類圍棋高手的棋譜和走法,任何一個人是不可能記住3000萬個棋局的,只有人工智能才能記住 第二步,alphago自己和自己對弈,在對弈過程中找到自己的薄弱點,進而改進和完善,這其實和人的學習原理類似

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

alphago為我們研究大數據問題提供了思路和啟發(fā)。我們在研究教育大數據問題中需要著力攻克以下理論與技術難題

第一,大數據造成了嚴重的認知碎片化問題。比如,大家在百度搜糖尿病會檢索出4440萬個數據源,誰也看不過來,并且里面還有一大堆真假難辯的數據。所以,碎片化知識的聚合是一個非?；A的難題,高度的碎片化降低了知識的可用性,造成了分布性、動態(tài)化、低質化、無序化等典型的問題

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

從資源的角度把無序、分散、低質的資源進一步重組以后形成知識點,形成有序的知識地圖,另一方面,要對學習過程進行跟蹤,實現興趣、個性、情感等方面的動態(tài)分析與挖掘,兩者結合起來,建立基于用戶興趣和個性的資源推薦,最后實現個性化精準過濾,通過知識地圖面向用戶提供導航學習,從而緩碎片化知識的問題。開展這一研究也要建立龐大的基礎數據,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地圖、知識圖譜,并將其放到了國際開源社區(qū)和開放數據平臺之上 第二,碎片化知識的聚合問題。其目的是解決“既見樹木,又見森林”的問題,破解“學習迷航”、“認知過載”的問題。我們正在承擔國家自然科學基金重點項目,研究如何將多源、片面、無序的碎片化知識聚合成符合人類認知的知識森林,找出主題與主題之間的認知關系,最后形成一個知識森林,其中需要解決主題分面樹的生成、碎片化知識的裝配、知識森林生成、學習路徑選擇與導航等有關知識地圖、知識圖譜構建與應用等許多基礎性關鍵技術

第三,學習行為的分析和挖掘技術。網上學習最大的好處我們可以把教師和學生所有的教與學的行為記錄下來,討論、作業(yè)、習題、筆記及進度記錄下來,有了這些數據,我們可以進行后續(xù)分析,開展學習行為的特征識別和規(guī)律發(fā)現等等,既可以跟蹤挖掘某個個體的學習規(guī)律,也可以找出一

個群體、一個小組的特征和規(guī)律。針對不同的課程,開展課程點擊率、學習人群、知識關注點、學習時間等的分析與跟蹤,刻畫一個學生學習的過程,從時間、空間和課程知識導航的角度,甚至圍繞某個知識點,研究學習者的特征、行為、交互等相互之間的關系,為老師深化課程改革、探索以學生為中心的教學設計具有非常重要的意義

教育是全人類、全社會發(fā)展的基礎性事業(yè),隨著互聯網+技術全面滲透和深度融入教育教學,不僅產生了大量的課程資源和學習內容,而且還產生了巨量的教育教學管理數據、行為數據、服務數據,蘊藏著巨大的價值,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,

如何利用大數據分析財務工作總結與反思 大數據財務分析心得篇二

關于稅收數據分析利用工作的調研

隨著稅收管理信息化建設的深入，稅收數據實現了省局大集中，這為稅源管理、稅收分析決策提供了一個良好的應用平臺。如何通過稅收數據分析應用促進提高稅收管理的整體水平，是當前需要研究的重要課題。隨著稅收信息化建設的不斷推進，以及其它稅收業(yè)務應用系統的推行、完善和拓展，加上內聯網絡各系統的應用，使各類涉稅數據信息日益豐富，為信息資源在稅收工作中的廣泛應用提供了廣闊的空間。如何盤活海量數據信息，進一步加強數據信息資源的開發(fā)和利用，讓它們發(fā)揮應有的效果，實現信息管稅新跨越，為領導決策提供依據，已成為目前亟待解決的一個問題。

稅收信息數據是稅收管理的基礎。這些數據是全省地稅系統的寶貴資源，通過適當的加工處理和提煉分析，不僅可以強化稅源管理，提高日常工作效率，而且還能夠提高地稅部門對經濟稅源的分析能力和監(jiān)控水平，為各級領導決策提供科學、合理的依據，更好地指導稅收征管工作。

從全市地稅系統來看，2008年臨川區(qū)地稅局在本局的行政辦公軟件中加一個“旅店式”稅源管理，后來隨著個體戶變化逐漸增大，管理員沒有及時進行登記或變更，就逐漸沒有進行運用。到現在為此，此軟件已沒有運行了。只保留了2008年的有關數據。

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

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

基層稅務部門沒有建立健全適應信息管稅的管理體系，縣局、分局、稅收管理職能部門、稅收管理員實施信息管稅沒有明確的管理分工和管理責任，影響著信息管稅的質效。

一些基層縣、分局(所)稅收管理員不知道征管系統提供了哪些數據，不會查詢數據或由于存在技術困難無法實現數據應用的需求。

很多領導沒有打開機器自己動手查詢的意識和習慣；業(yè)務職能部門沒有熟練掌握數據查詢的操作技能，統計數據仍然習慣于向基層索要然后匯總的傳統方式。

充分應用數據指導稅收征管的意識不夠，靠數據分析、決策、處理問題意識不強。各數據管理部門聯系不緊密，各自為政，單打獨斗，缺乏統

對稅收征管數據的利用僅僅局限于基本匯總、分類、簡單計算基礎之上的對原始稅收數據的“復制式”展現和對稅收現象的“陳列式”描述，應用僅限于報表瀏覽、簡單查詢、數據比對、簡單的收入分析等，數據應用的范圍不廣，利用程度不高，服務于征管的作用沒有得到很好發(fā)揮。

分析應用只滿足于單一的業(yè)務需要，而不能夠通過數據分析有效監(jiān)控管理行為和執(zhí)法行為，不能從區(qū)域、行業(yè)等深層次對區(qū)域間的稅源進行動態(tài)分析和對比，不能對納稅人的稅源變化進行綜合的、動態(tài)的分析監(jiān)控，沒有把“靜態(tài)數據”沒有變成“動態(tài)信息”，為領導提供決策的作用不明顯。

雖然一些報表在征管數據系統中都能生成，但上級局各有部門仍然需要基層手工報送各類報表，加重了基層稅務部門向上級稅務機關報送大量報表的負擔。

很多人只把征管軟件成功上線作為一項艱巨工作的結束，而沒有意識到這僅僅是另一項更為艱巨繁雜工作的開始。不了解運維人員整天在做什么，不了解運行維護組織的工作職責；沒有意識到上線是一部分精英、集中時間的短期攻殲，而運行維護和應用則是需要全民參與、長抓不懈的持久戰(zhàn)，上線只是“萬里長征第一步”。部分領導也存在模糊認識，在日常各項工作中，沒有將其放在應有的位置上。

數據管理的主要目標是通過各項管理措施提高數據質量，為數據應用打好基礎。離開了數據質量，數據分析應用就成了無本之木，無水之源。抓好數據質量就是把住數據進入系統的各個入口，從稅務登記的一個項目，從申報表的一行數據開始，一絲不茍、嚴肅認真地對待每一項業(yè)務，認真核實、修改數據監(jiān)控系統發(fā)現的每一筆錯誤，這決非一朝一夕就能做好、見效的事情；數據分析應用工作也是一項系統工程，受制于人員素質、數據質量、外部數據采集等諸多因素，無法一蹴而就，需要長期的努力和堅持，不是短期行為。

認為一個系統會解決所有的問題，通過數據分析能夠查找所有的管理漏洞，通過數據監(jiān)控可以發(fā)現所有的薄弱環(huán)節(jié)。對系統的嚴密性和數據分析應用的期望值過高，導致一旦出現一些問題后不能正確認識，甚至把一些人為操作的因素也歸結為系統問題，“怨天尤人”，抹殺了眾多普通工作者的辛勤勞動成果，給數據管理和分析應用帶來負面影響。

表面上看，我們的人員素質不低，如某縣大專以上學歷占全部在職人員的85%；計算機普及應用程度也不低，很多人都取得了相關計算機等級證書。但是由于學歷教育和各種達標考試中均存在一定的“水份”，再加上知識更新等因素，實際能夠勝任本職工作的不多。一個能夠勝任本職工作的基層操作人員，需要熟悉本崗位所負擔的工作，又熟悉系統的操作要求，這樣的人在一個單位中達到30%已屬不易；如果開展數據應用和數據分析，除了要對稅收管理各項業(yè)務熟悉外，還要掌握相當的數理統計知識、數據庫理論和操作技能，這樣的復合型人才在一個單位中少之又少，培養(yǎng)的周期也很長。所以在一個縣區(qū)局，可供在數據管理和數據分析應用中發(fā)揮作用的人其實很少。

由于沒有一套涵蓋稅收所有業(yè)務的涉稅信息指標體系和數據采集標準，采集錄入數據信息隨意性較大，質量不高，與納稅有關的第三方信息采集渠道不暢，采集的信息深度和廣度不夠，數據信息質量影響著涉

稅信息分析的應有價值和對稅源的有效監(jiān)控。由于開展數據分析應用，是一種謀劃工作的主動意識，無形的工作，上級局沒有嚴格的指標考核，部分人就不會利用系統數據查找管理漏洞、有效監(jiān)控日常管理工作、提升管理水平，被誤認為一種“可做可不做”工作。

數據分析的結果雖然在一定程度上促進了稅收管理工作提升，取得了成效。但由于信息化應用一定程度上超越了當前的稅收管理水平，征管軟件上線后，多次進行的數據清理核查發(fā)現的錯誤數據，反映了我們現有的管理手段、管理水平的粗放落后，與系統要求科學嚴密的業(yè)務流程存在著一定差距，征管系統的全面應用某種程度上超越了當前的稅收管理水平，或者說部分地區(qū)的管理水平、管理手段與系統所要求的嚴密的工作流程不適應。

信息管稅，既是稅務部門落實科學發(fā)展觀的長遠性基礎工作，也是解決當前稅收征管問題的有效措施。因此，各級稅務機關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數據，來破解征納雙方信息不對稱的問題；以涉稅信息的采集、分析、利用為主線，樹立稅收風險管理理念；以健全稅源管理體系為手段，加強業(yè)務與技術的融合，進而提高稅收征管水平。

優(yōu)質的數據有利于促進管理，優(yōu)質的管理有利于促進收入，是多年實踐驗證的真諦。要進一步抓好數據信息采集、加強對數據信息整理與存儲、分析與運用、加工與管理，緊緊抓住信息管稅的核心，通過完善制度建設，依靠先進的管理和技術手段，制定規(guī)范的數據管理辦法，確保數據采集的真實、準確、全面。對稅務登記、納稅申報、發(fā)票管理等基礎信息資料，采集錄入時，要做到完整性、真實性、及時性、準確性，杜絕虛假數據的錄入，提高基礎數據質量。

數據采集途徑包括人工錄入、電子申報、數據交換、外部導入，目前征管軟件數據來源主要是以人工錄入數據為主。人工錄入數據一方面造成基層工作人員壓力大，另一方面數據質量也難以保證。因此，要大力推行多元化電子申報，加快推進與稅務部門以外的相關部門的數據交換，研究實現數據外部導入，進一步提高數據質量和采集效率。建議對現有軟件進行完善，提供錄入數據錯誤提示功能，把好數據“入口關”。通過建章立制規(guī)范數據信息的錄入操作標準，從源頭上控制初始數據的錄入質量，確保數據信息真實、準確、全面、及時、可用。要統一錄入標準，統籌信息錄入，對于同類涉稅信息做到一次性采集，各系統共享，多層次應用。

建立“三級審核”機制，加大信息審核力度，辦稅服務大廳對納稅人報送的各類申報資料和信息采集表進行邏輯性初審；管理分局應結合日常管理情況對納稅人各類申報信息和財務信息進行復審；業(yè)務部門參照第三方信息與納稅人相關信息進行終審比對。三級審核層層相扣，確保通過每一個崗位，每一筆數據錄入，每一天的數據零差錯，實現每個基層單位錄入數據的零差錯目標。通過對稅務基礎信息庫進行定期或不定期更新和抽查，通報數據維護準確率，落實過錯責任追究等手段，保證基礎數據維護的及時性、準確性、全面性。

稅收數據分析利用是落實信息管稅的核心，也是信息管稅工作的難點所在。要在提高對數據分析利用的重視程度的同時，應著力提升信息應用深度，拓展應用廣度，提高應用效率，注重應用實效。

一建立信息分析應用機制。建立健全涉稅信息分析應用和定期通報制度，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，全面掌握稅源真實情況，及時發(fā)現征管薄弱環(huán)節(jié)，堵塞征管漏洞。二創(chuàng)新信息分析應用方法。在分析內容方面，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，及時了解本地稅源分布情況、稅源質量狀況和稅收征管現狀，掌握稅收和經濟的運行規(guī)律。通過開展重點稅源分析、行業(yè)分析和具體納稅人的分析，建立重點稅源行業(yè)征管信息數據庫，抓住重點稅源和行業(yè)管理關鍵指標，建立預警評估體系，提升重點稅源和行業(yè)管理水平。在分析手段方面，要創(chuàng)新分析方法，完善分析指標體系，健全稅收分析模型，應用差異分析、邏輯關系稽核分析、趨勢分析、波動分析和相關性分析等分析方法，加強縱橫向比較，為稅收管理決策提供參考。三加強對信息分析結果的運用。按照“人機結合”的要求，充分利用信息分析成果，設定科學合理預警指標，實行風險等級管理。對低風險信息納入正常管理，做好稅收政策的宣傳和輔導及有針對性的約談，讓納稅人就信息分析中發(fā)現的疑點問題做出說明解釋；中級風險信息采用實地核查或評估，對風險分析發(fā)現的較大疑點問題進行現場核實；對高風險信息進行全面評估，對納稅人生產經營和財務核算進行深入檢查，發(fā)現有偷稅嫌疑和其他違法行為的，移交稽查部門查處。根據納稅人風險級別的高低，有針對性的進行管理，提高信息資源應用的有效性。四完善信息分析應用評估考核機制。建立涉稅信息分析應用質量反饋體系，衡量和評價數據信息應用成效，促進信息分析應用質量的反饋和改進。圍繞數據信息分析應用對稅收征管質量的貢獻度和稅收收入增值作用等關鍵指標，建立標準化稅收分析應用考核指標體系，加大信息分析應用利用效率和利用成效的考核力度，切實提高數據信息分析應用水平。

開展稅收數據分析利用，數據是手段，管理是關鍵，稅收是目標。要建立適應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，調整角色，形成縱向上下之間、橫向部門之間，職能配置、協調配合機制。

局領導要根據上級要求和本地稅收管理實際制定征管措施，要利用數據管理平臺，對稅收計劃執(zhí)行情況、分區(qū)域、分行業(yè)稅收經濟運行情況等進行分析，用數據揭示經濟發(fā)展、產業(yè)結構、行業(yè)稅收征管狀況之間的內在聯系，實現對稅收管理的科學決策。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、計會等部門負責對決策層制定的工作規(guī)劃、舉措進行具體的組織實施。管理人員利用數據管理平臺提供的數據模型，根據決策層的要求采取有效措施進行組織落實，并根據業(yè)務需求，采取關聯分析法，從宏觀上針對不同地域、產業(yè)、行業(yè)和注冊類型等制定切實可行的管理辦法，指導分局和稅收管理員強化稅收征管，并要進行多角度、多層次、分類別的分析評估，從微觀上對單個納稅人進行“一戶式”查詢分析，提高管理的針對性。

稅收管理員負責對納稅人進行日常監(jiān)管、對管理層制定的各種管理辦法進行具體的貫徹執(zhí)行。利用數據管理平臺提供的分析和監(jiān)控功能，對本轄區(qū)納稅人征管情況進行分析評估，有針對性地加強管理。監(jiān)控功能主要包括對非正常戶、臨時戶、注銷戶、停業(yè)戶、零申報戶等異常戶申報征收情況的監(jiān)控，對所有納稅業(yè)戶申報情況的多角度分析監(jiān)控，對納稅戶稅負變化情況的監(jiān)控，對納稅戶發(fā)票使用、繳銷情況的監(jiān)控等。

建議省級應逐步設立征管數據分析利用處理中心，負責全省征管數據分析和處理，研究和制定數據分析利用處理機制，統一業(yè)務流程和分析指標，建立數據分析利用考核體系，防止業(yè)務部門之間或業(yè)務部門與信息技術部門之間不協調、不適應，導致工作中推諉或“踢皮球”，同時，市縣一級要落實機構和人員從事征管數據分析應用專（兼）職工作，負責全市、縣級數據分析應用工作安排部署，發(fā)布市縣級征管數據分析指標，指導督促數據采集、錄入、分析、應用等工作，匯總和上報《征管數據分析應用報告》。各基層稅務所要做好征管數據采集、錄入工作，保障數據質量和時限要求，結合轄區(qū)實際，抓好納稅戶基本數據統計查詢和數據比對工作，提出一定的稅收管理性建議和措施。基于此，上級局應正式發(fā)文，明確市、縣局成立獨立的運行維護組織，選派業(yè)務素質、技術素質較高的人員充實到運維隊伍中來，擔當起數據管理與應用的重任。縣局應以文件形式明確承擔運行維護工作的部門、人員，這是開展工作的基本保障。

提升征管數據分析利用水平的關鍵在人，目前數據分析利用專業(yè)人員隊伍尚未形成，為此，要加大綜合培訓力度，提高征管數據分析人員業(yè)務素質。比如對市、縣兩級領導班子可以重點培訓系統查詢、通用報表、數據監(jiān)控等內容；對市、縣局業(yè)務股室人員重點培訓系統查詢、業(yè)務操作，增強各業(yè)務部門互相配合、協同作戰(zhàn)的能力；對稅務分局(所)、辦稅服務廳、稽查局人員重點培訓各崗位的操作技能、系統查詢等，講求實效，注重實用；遇有業(yè)務升級應及時通知相關人員，涉及重大業(yè)務事項調整變化的升級文件，要組織相關人員集中進行培訓，如果時間來不及可以在短期內進行補充培訓，解決目前的“先上崗后培訓”甚至不培訓就上崗所帶來的各種隱患；省局應制定相關的培訓計劃，分期分批地組織有關人員進行層次較高的培訓，培養(yǎng)高素質人才、帶動當地工作。要多深入基層調查研究，拓展數據源，圍繞納稅人的生產經營情況開展專題分析，通過實戰(zhàn)分析演練，為各級稅務機關提高稅收管理能力提供依據，進一步推進征管數據分析應用工作向深度發(fā)展，努力造就一支高素質的征管數據分析應用隊伍。

各部門齊抓共管，形成合力，共同做好數據質量和數據分析應用。征管信息系統涵蓋了稅務登記、發(fā)票管理、待批文書、稽查法制等全部業(yè)務流程，涉及稅政、征管、稽查、法規(guī)、辦稅服務廳、稅務分局(所)等諸多部門。要想對各個環(huán)節(jié)、各個部門進入系統的數據進行有效監(jiān)控，提高數據質量，要想從各個部門的業(yè)務需求出發(fā)開展數據應用分析，單純依靠某個部門的力量無法完成。簡言之，征管系統是整個稅務局的系統，不是哪個部門的系統。但是由于目前各項工作在機構、人員、業(yè)務分工上的相對獨立，在工作的安排部署中的部門負責意識愈加突出，因此加強部門配合、協調聯動就顯得尤為重要。

如何利用大數據分析財務工作總結與反思 大數據財務分析心得篇三

大數據模式下的精準營銷

于大部份營銷者來說，網站再定向(onsite retargeting)是其中一個最重要的營銷手段，所謂網站再定向的意思是對曾訪問您網站的用戶進行宣傳，在他們?yōu)g覽網絡時向其展示廣告。此手段之所以重要是因為在第一次接觸中真正轉化為購買的只占2%，而沒有產生購買就離開網站的人群體高達98%。網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訪問了您的網站一次，這意味著他們確實對您的產品和服務感興趣。當你不斷向這些用戶顯示相關的廣告，將能夠吸引他們回訪并完成購買。理論上，網站再定向技術聽起來完美，但執(zhí)行起來，卻可能讓很多廣告主走入死胡同，因為它只能夠覆蓋到舊有的訪客，而無法接觸新訪客。對于廣告主來說，網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，會在無形中扼殺銷售機會。

其實無論是廣告數據或購買行為數據，網絡都能記錄下來，而網絡的實時記錄特性，讓它成為當下廣告主實現定位營銷的不二之選。隨著技術不斷革新，廣告主精細化定位的需求也不斷得到滿足。在隨后的篇幅中，我們會簡單地對比幾大定位技術，并通過電商案例分析來討論如何讓這些數據技術協同起來，促成客戶從瀏覽廣告到掏錢購買的轉化，實現廣告主的收益最大化。

網絡營銷的精細化定位潛力只有在大數據的支持下才能完全發(fā)揮出來。圖中的數據金字塔劃分出了數據的四個層級。最底層是廣告表現數據，是關于廣告位置和其表現的信息。具體而言，就是廣告位的尺寸、在網頁的位置、以往的點擊率、可見曝光(viewable impreion)等指標。

再上一層就是受眾分類數據。如今，市場上的數據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、需求等數據。這些不會涉及個人真實身份的信息會被分析，并劃分為不同的群組，例如性價比追求者、網購達人等。有了受眾分類數據，廣告主可以在互聯網上按自己的需求和品牌的特性來投放。受眾分類數據的針對性更強，也能帶來比單純依賴廣告表現數據更好的點擊率與轉換率，因為它提供了消費者行為和偏好等寶貴信息。

第三層是搜索動機數據。搜索再定向是個用于發(fā)掘新客戶的技術。它的出現讓我們能夠發(fā)掘出那些很可能會購物的用戶，因為他們已經開始搜索與廣告主產品相關的信息了。那些具有高商業(yè)價值的數據可以進一步被篩選出來，廣告主可以將具有高購買意愿的人們再定向到自己的產品信息上來。

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

對于廣告主來說，金字塔四層的數據都獨具價值。舉例而言，廣告表現數據是每個廣告主都首先會關注的信息，因為這些信息在大多數廣告管理平臺和廣告交易平臺都能輕易獲得的。同時，那些與用戶需求和偏好相關的數據，能夠助力廣告主更好地實現精細化營銷。因此，要想針對性地影響消費者購買路徑的每個過程，我們就需要把這四層的數據分析整合，才能制定一個更全面的營銷方案。

以下，我們將分享一個真實的案例，讓廣告主明白應當如何打通各層數據，制定覆蓋消費者購買路徑的精準定位的營銷方案。

案例分享

背景：愛點擊的客戶，國內最知名的電子商務網站之一，希望能提高roi(投資回報率)和線上交易數量

挑戰(zhàn)：客戶已經使用了網站再定向技術來實現一個較好的roi，但是，從再站內定向所帶動的交易數量開始有下降的趨勢。

優(yōu)化策略︰利用多重數據的整合，提升轉化漏斗每一階段的人群數目，以提升總轉化量

第一步：網站再定向

廣告主會發(fā)現網站內再定向帶來的購買轉化量有限，這是因為大部份廣告主只會再定向曾經將商品加入購物車的訪客。要想提升網站再定向的效果，最優(yōu)的方法是根據用戶瀏覽過的頁面進行屬性分類，并呈現具有針對性的內容。具體參考下圖：

有了全面的追蹤和分類，再定向受眾數量的基數大幅增加。在短短兩個星期內，交易數量顯著提升，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)及購買第三方受眾分類數據

一方面，再定向可以有效地召回老訪客，增大重復進入網站及購買的可能性。但同時，廣告主還應該考慮怎么能增加新訪客，以保證轉化漏斗有足夠的新增流量。

首先，我們利用搜索關鍵詞捕捉有興趣的用戶，然后儲存有關的用戶數據，最后，在交易平臺上將合適的廣告呈現給該用戶。此外，我們還會關注第三方受眾分類數據中那些有著同樣行為特征的用戶信息，整合在一起進行精準投放。

在進行搜索再定向及購買受眾數據后，新客戶所帶來的成交大幅度上升254%，廣告效果花費cpa下降29%，同時增加該網站整體的瀏覽量。

第三步：利用機器學習(machine learning)進一步擴大客戶的數量

用戶來進行定位廣告投放。xmo的算法可以對比客戶的crm消費者數據與第三方受眾數據，并預測出哪些網絡用戶會有特定的購買傾向。在這個案例中，xmo能通過機器學習來不斷產生新的受眾，平均每周能夠細分出一個有著230萬樣本的人群。通過將廣告投放到我們已有的目標受眾群和由機器學習鎖定的新目標受眾，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26%說明了機器學習能有效地為廣告主發(fā)掘新客戶。

什么是機器學習(machine learning)? (摘自維基百科wikipedia) 機器學習是人工智能的核心，根據數據或以往的經驗，通過設計算法來模擬背后機制和預測行為，并獲取新的數據。這是一個重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身性能的過程。研究者可以

通過機器學習來抓取現有數據的特征來預測未知的概率分布，找到新的具有相同特征的數據并加入庫中。機器學習中最關鍵的就是開發(fā)出能智能識別復雜模式并能智能化決策的算法。

觀點總結

多渠道數據的整合可以在兩方面幫助廣告主提高廣告表現。

首先，此舉可以增加廣告受眾總數，并會為廣告主贏得源源不斷的訪問量。第二，多渠道數據整合后的定向還能促進消費者購買漏斗的每一個過程，廣告主通常利用網站再定向技術來召回“購物車放棄者”或者流失的老客戶，但實際上，廣告主應該把注意力放在現有客戶和新客戶的比例。 總而言之，從搜索動機數據，到受眾分類數據，到最終的機器學習，都能促進購買漏斗的頂端訪客數量的增加。結合上創(chuàng)意的策略定制、精準的位置選擇，客戶的轉化率將會提高，廣告主也將挖掘出更多的商機。