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如何利用大數(shù)據(jù)分析財務(wù)工作總結(jié)與反思 大數(shù)據(jù)財務(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,分析了如何運用教育大數(shù)據(jù)技術(shù)推動大學(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)對高?，F(xiàn)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(shù)據(jù)技術(shù)平臺的基本技術(shù)架構(gòu),第三,結(jié)合教育大數(shù)據(jù)實際應(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、西安交通大學(xué)教學(xué)質(zhì)量綜合監(jiān)控與評價三個典型案例,最后,提出了教育大數(shù)據(jù)分析挖掘中的3項基礎(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典型價值, 一是使得大學(xué)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(yù)測、風(fēng)險預(yù)警的方向發(fā)展,真正實現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)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(xué)的質(zhì)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(shù)據(jù)智慧課堂的模式下,可以真正實現(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。對學(xué)生來說,老師可以了解學(xué)生學(xué)習(xí)的進展情況,發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)興趣點,以及對老師講的哪些內(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(xué)習(xí)者進行精準分類,進行個性化指導(dǎo), 四是資源服務(wù)的個性化、精準化推薦與服務(wù),學(xué)習(xí)績效的個性化評價,以及個性化教學(xué)管理,個性化手機內(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,我們對高等教育大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺有一個總體的頂層設(shè)計,如圖1所示。這不僅是學(xué)校自己要有一個大數(shù)據(jù)的管理平臺或者是數(shù)據(jù)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(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,開展面向?qū)W習(xí)者、面向高等教育管理機構(gòu)、教師、高校等提供服務(wù),并和教育部評估中心、主管部門等

進行數(shù)據(jù)交換與對接

顯然,這樣一個大數(shù)據(jù)平臺必須是一個高性能的計算平臺,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?一個是把校內(nèi)二級單位原來小的集群計算進行整合,形成學(xué)校統(tǒng)一的高性能云計算平臺,既面向校內(nèi)的科學(xué)研究、人才培養(yǎng)提供服務(wù),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(yīng)用

目前,我校的高性能平臺除了應(yīng)用于材料、航天、能動、信息等大型科學(xué)計算之外,還開展了以下三項典型的大數(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(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,這個平臺上我們開展預(yù)測預(yù)警、查詢在線分析、信息發(fā)布、統(tǒng)計決策等等,主要是為省級教育管理部門、評估機構(gòu)、教育管理機構(gòu)提供各種各樣的辦學(xué)狀況的分析、統(tǒng)計、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,實時采集各高校的辦學(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),實現(xiàn)橫向關(guān)聯(lián)比較、縱向歷史分析,提供精準服務(wù),支持科學(xué)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(shù)據(jù)孤島的問題,實現(xiàn)了數(shù)據(jù)融合,橫向關(guān)聯(lián),縱向融通,這個數(shù)據(jù)和各個高校是實時融通的,為省教育廳領(lǐng)導(dǎo)和職能部處提供了領(lǐng)導(dǎo)儀表盤、各職能處室的專項服務(wù)、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(xué)指標計算、教育評估等功能,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,校級的教學(xué)質(zhì)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(xué)實現(xiàn)精細化、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,采取本平臺以后,把教師有關(guān)的所有數(shù)據(jù)都進行了融合,打通了所有原來割裂的數(shù)據(jù)。從去年開始,我們學(xué)校的職稱評聘,年度考核全部基于這一平臺,全部在大數(shù)據(jù)里,建立健全了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的精準化服務(wù),解決了數(shù)據(jù)碎片化歷史遺留問題,實現(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)評估及專業(yè)認證提供技術(shù)支撐。鑒于本平臺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,精準查看驗證,提高效率,給高等教育評估提供了重要支持?；诒酒脚_,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(shù)據(jù)平臺的支撐,工作量和難度是極其巨大的,甚至難以實現(xiàn)

案例2,mooc中國技術(shù)平臺

mooc中國成立于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(xué)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(shù)框架。其核心是互聯(lián)網(wǎng)+教育,實現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)教育從1.0到2.0的升級?；谶@一平臺,既要開展網(wǎng)絡(luò)教育業(yè)務(wù)的國際化,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中國平臺,實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)教育業(yè)務(wù)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(xùn)

到目前為止,mooc中國已經(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個智能教室,把物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、云計算技術(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)實現(xiàn)教室設(shè)備的集中管理、智能控制,同時,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督導(dǎo),通過云平臺來集中管理各個教室,比如說開投影機、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集中管控,真正實現(xiàn)教室管理的數(shù)字化、智能化、精細化,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@個平臺,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)量的綜合評價,實現(xiàn)正面激勵、負面懲戒、精準督導(dǎo),實現(xiàn)教學(xué)評價從模糊宏觀到量化精準、從每學(xué)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(zhuǎn)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(nèi)進行正面

表彰,另外也作為教學(xué)質(zhì)量評價的重要依據(jù),包括教師的職稱晉升,評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(shù)據(jù)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(dāng)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(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(xué)習(xí)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(xué)習(xí),使得alphago具有強大的智能計算能力。alphago的難點在哪,其關(guān)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(shù),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(shù),只能依靠高性能計算平臺

alphago為我們研究大數(shù)據(jù)問題提供了思路和啟發(fā)。我們在研究教育大數(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(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,碎片化知識的聚合是一個非?；A(chǔ)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(zhì)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(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(xué)習(xí)過程進行跟蹤,實現(xiàn)興趣、個性、情感等方面的動態(tài)分析與挖掘,兩者結(jié)合起來,建立基于用戶興趣和個性的資源推薦,最后實現(xiàn)個性化精準過濾,通過知識地圖面向用戶提供導(dǎo)航學(xué)習(xí),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(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地圖、知識圖譜,并將其放到了國際開源社區(qū)和開放數(shù)據(jù)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(xué)習(xí)迷航”、“認知過載”的問題。我們正在承擔(dān)國家自然科學(xué)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(guān)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(xué)習(xí)路徑選擇與導(dǎo)航等有關(guān)知識地圖、知識圖譜構(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、筆記及進度記錄下來,有了這些數(shù)據(jù),我們可以進行后續(xù)分析,開展學(xué)習(xí)行為的特征識別和規(guī)律發(fā)現(xiàn)等等,既可以跟蹤挖掘某個個體的學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)人群、知識關(guān)注點、學(xué)習(xí)時間等的分析與跟蹤,刻畫一個學(xué)生學(xué)習(xí)的過程,從時間、空間和課程知識導(dǎo)航的角度,甚至圍繞某個知識點,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)計具有非常重要的意義

教育是全人類、全社會發(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(shù)據(jù)分析財務(wù)工作總結(jié)與反思 大數(shù)據(jù)財務(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良好的應(yīng)用平臺。如何通過稅收數(shù)據(jù)分析應(yīng)用促進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，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，進一步加強數(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(jīng)濟稅源的分析能力和監(jiān)控水平，為各級領(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“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(xiàn)在為此，此軟件已沒有運行了。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)。該軟件對稅收管理員進行建筑、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(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)，不會查詢數(shù)據(jù)或由于存在技術(shù)困難無法實現(xiàn)數(shù)據(jù)應(yīng)用的需求。

很多領(lǐng)導(dǎo)沒有打開機器自己動手查詢的意識和習(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)稅收征管的意識不夠，靠數(shù)據(jù)分析、決策、處理問題意識不強。各數(shù)據(jù)管理部門聯(lián)系不緊密，各自為政，單打獨斗，缺乏統(tǒng)

對稅收征管數(shù)據(jù)的利用僅僅局限于基本匯總、分類、簡單計算基礎(chǔ)之上的對原始稅收數(shù)據(jù)的“復(fù)制式”展現(xiàn)和對稅收現(xiàn)象的“陳列式”描述，應(yīng)用僅限于報表瀏覽、簡單查詢、數(shù)據(jù)比對、簡單的收入分析等，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(shù)據(jù)”沒有變成“動態(tài)信息”，為領(lǐng)導(dǎo)提供決策的作用不明顯。

雖然一些報表在征管數(shù)據(jù)系統(tǒng)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(wù)部門向上級稅務(wù)機關(guān)報送大量報表的負擔(dān)。

很多人只把征管軟件成功上線作為一項艱巨工作的結(jié)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(zé)；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(yīng)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(lǐng)導(dǎo)也存在模糊認識，在日常各項工作中，沒有將其放在應(yīng)有的位置上。

數(shù)據(jù)管理的主要目標是通過各項管理措施提高數(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)進入系統(tǒng)的各個入口，從稅務(wù)登記的一個項目，從申報表的一行數(shù)據(jù)開始，一絲不茍、嚴肅認真地對待每一項業(yè)務(wù)，認真核實、修改數(shù)據(jù)監(jiān)控系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)的每一筆錯誤，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，需要長期的努力和堅持，不是短期行為。

認為一個系統(tǒng)會解決所有的問題，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)。對系統(tǒng)的嚴密性和數(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識，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成果，給數(shù)據(jù)管理和分析應(yīng)用帶來負面影響。

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%；計算機普及應(yīng)用程度也不低，很多人都取得了相關(guān)計算機等級證書。但是由于學(xué)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(dān)的工作，又熟悉系統(tǒng)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(shù)據(jù)應(yīng)用和數(shù)據(jù)分析，除了要對稅收管理各項業(yè)務(wù)熟悉外，還要掌握相當(dāng)?shù)臄?shù)理統(tǒng)計知識、數(shù)據(jù)庫理論和操作技能，這樣的復(fù)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(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)的涉稅信息指標體系和數(shù)據(jù)采集標準，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)有價值和對稅源的有效監(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(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，多次進行的數(shù)據(jù)清理核查發(fā)現(xiàn)的錯誤數(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)所要求的嚴密的工作流程不適應(yīng)。

信息管稅，既是稅務(wù)部門落實科學(xué)發(fā)展觀的長遠性基礎(chǔ)工作，也是解決當(dāng)前稅收征管問題的有效措施。因此，各級稅務(wù)機關(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)險管理理念；以健全稅源管理體系為手段，加強業(yè)務(wù)與技術(shù)的融合，進而提高稅收征管水平。

優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)有利于促進管理，優(yōu)質(zhì)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(shù)據(jù)信息采集、加強對數(shù)據(jù)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(shè)，依靠先進的管理和技術(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、準確、全面。對稅務(wù)登記、納稅申報、發(fā)票管理等基礎(chǔ)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(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、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，加快推進與稅務(wù)部門以外的相關(guān)部門的數(shù)據(jù)交換，研究實現(xiàn)數(shù)據(jù)外部導(dǎo)入，進一步提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和采集效率。建議對現(xiàn)有軟件進行完善，提供錄入數(shù)據(jù)錯誤提示功能，把好數(shù)據(jù)“入口關(guān)”。通過建章立制規(guī)范數(shù)據(jù)信息的錄入操作標準，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、準確、全面、及時、可用。要統(tǒng)一錄入標準，統(tǒng)籌信息錄入，對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“三級審核”機制，加大信息審核力度，辦稅服務(wù)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(yīng)結(jié)合日常管理情況對納稅人各類申報信息和財務(wù)信息進行復(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(shù)據(jù)錄入，每一天的數(shù)據(jù)零差錯，實現(xiàn)每個基層單位錄入數(shù)據(jù)的零差錯目標。通過對稅務(wù)基礎(chǔ)信息庫進行定期或不定期更新和抽查，通報數(shù)據(jù)維護準確率，落實過錯責(zé)任追究等手段，保證基礎(chǔ)數(shù)據(jù)維護的及時性、準確性、全面性。

稅收數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析利用的重視程度的同時，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)用實效。

一建立信息分析應(yīng)用機制。建立健全涉稅信息分析應(yīng)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(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(shù)據(jù)庫，抓住重點稅源和行業(yè)管理關(guān)鍵指標，建立預(yù)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(yīng)用差異分析、邏輯關(guān)系稽核分析、趨勢分析、波動分析和相關(guān)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(jié)果的運用。按照“人機結(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，實行風(fēng)險等級管理。對低風(fēng)險信息納入正常管理，做好稅收政策的宣傳和輔導(dǎo)及有針對性的約談，讓納稅人就信息分析中發(fā)現(xiàn)的疑點問題做出說明解釋；中級風(fēng)險信息采用實地核查或評估，對風(fēng)險分析發(fā)現(xiàn)的較大疑點問題進行現(xiàn)場核實；對高風(fēng)險信息進行全面評估，對納稅人生產(chǎn)經(jīng)營和財務(wù)核算進行深入檢查，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)險級別的高低，有針對性的進行管理，提高信息資源應(yīng)用的有效性。四完善信息分析應(yīng)用評估考核機制。建立涉稅信息分析應(yīng)用質(zhì)量反饋體系，衡量和評價數(shù)據(jù)信息應(yīng)用成效，促進信息分析應(yīng)用質(zhì)量的反饋和改進。圍繞數(shù)據(jù)信息分析應(yīng)用對稅收征管質(zhì)量的貢獻度和稅收收入增值作用等關(guān)鍵指標，建立標準化稅收分析應(yīng)用考核指標體系，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。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)配合機制。

局領(lǐng)導(dǎo)要根據(jù)上級要求和本地稅收管理實際制定征管措施，要利用數(shù)據(jù)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(jīng)濟運行情況等進行分析，用數(shù)據(jù)揭示經(jīng)濟發(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，實現(xiàn)對稅收管理的科學(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、計會等部門負責(zé)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(shù)據(jù)管理平臺提供的數(shù)據(jù)模型，根據(jù)決策層的要求采取有效措施進行組織落實，并根據(jù)業(yè)務(wù)需求，采取關(guān)聯(lián)分析法，從宏觀上針對不同地域、產(chǎn)業(yè)、行業(yè)和注冊類型等制定切實可行的管理辦法，指導(dǎo)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(zé)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(shù)據(jù)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(yīng)逐步設(shè)立征管數(shù)據(jù)分析利用處理中心，負責(zé)全省征管數(shù)據(jù)分析和處理，研究和制定數(shù)據(jù)分析利用處理機制，統(tǒng)一業(yè)務(wù)流程和分析指標，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，市縣一級要落實機構(gòu)和人員從事征管數(shù)據(jù)分析應(yīng)用專（兼）職工作，負責(zé)全市、縣級數(shù)據(jù)分析應(yīng)用工作安排部署，發(fā)布市縣級征管數(shù)據(jù)分析指標，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《征管數(shù)據(jù)分析應(yīng)用報告》。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)量和時限要求，結(jié)合轄區(qū)實際，抓好納稅戶基本數(shù)據(jù)統(tǒng)計查詢和數(shù)據(jù)比對工作，提出一定的稅收管理性建議和措施?；诖耍霞壘謶?yīng)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(wù)素質(zhì)、技術(shù)素質(zhì)較高的人員充實到運維隊伍中來，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(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)。比如對市、縣兩級領(lǐng)導(dǎo)班子可以重點培訓(xùn)系統(tǒng)查詢、通用報表、數(shù)據(jù)監(jiān)控等內(nèi)容；對市、縣局業(yè)務(wù)股室人員重點培訓(xùn)系統(tǒng)查詢、業(yè)務(wù)操作，增強各業(yè)務(wù)部門互相配合、協(xié)同作戰(zhàn)的能力；對稅務(wù)分局(所)、辦稅服務(wù)廳、稽查局人員重點培訓(xùn)各崗位的操作技能、系統(tǒng)查詢等，講求實效，注重實用；遇有業(yè)務(wù)升級應(yīng)及時通知相關(guān)人員，涉及重大業(yè)務(wù)事項調(diào)整變化的升級文件，要組織相關(guān)人員集中進行培訓(xùn)，如果時間來不及可以在短期內(nèi)進行補充培訓(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)計劃，分期分批地組織有關(guān)人員進行層次較高的培訓(xùn)，培養(yǎng)高素質(zhì)人才、帶動當(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)營情況開展專題分析，通過實戰(zhàn)分析演練，為各級稅務(wù)機關(guān)提高稅收管理能力提供依據(jù)，進一步推進征管數(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。要想對各個環(huán)節(jié)、各個部門進入系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進行有效監(jiān)控，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，要想從各個部門的業(yè)務(wù)需求出發(fā)開展數(shù)據(jù)應(yīng)用分析，單純依靠某個部門的力量無法完成。簡言之，征管系統(tǒng)是整個稅務(wù)局的系統(tǒng)，不是哪個部門的系統(tǒng)。但是由于目前各項工作在機構(gòu)、人員、業(yè)務(wù)分工上的相對獨立，在工作的安排部署中的部門負責(zé)意識愈加突出，因此加強部門配合、協(xié)調(diào)聯(lián)動就顯得尤為重要。

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

大數(shù)據(jù)模式下的精準營銷

于大部份營銷者來說，網(wǎng)站再定向(onsite retargeting)是其中一個最重要的營銷手段，所謂網(wǎng)站再定向的意思是對曾訪問您網(wǎng)站的用戶進行宣傳，在他們?yōu)g覽網(wǎng)絡(luò)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(zhuǎn)化為購買的只占2%，而沒有產(chǎn)生購買就離開網(wǎng)站的人群體高達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，這意味著他們確實對您的產(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(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，會在無形中扼殺銷售機會。

其實無論是廣告數(shù)據(jù)或購買行為數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)都能記錄下來，而網(wǎng)絡(luò)的實時記錄特性，讓它成為當(dāng)下廣告主實現(xiàn)定位營銷的不二之選。隨著技術(shù)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(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買的轉(zhuǎn)化，實現(xiàn)廣告主的收益最大化。

網(wǎng)絡(luò)營銷的精細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)的四個層級。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、以往的點擊率、可見曝光(viewable impreion)等指標。

再上一層就是受眾分類數(shù)據(jù)。如今，市場上的數(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(wǎng)購達人等。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)的針對性更強，也能帶來比單純依賴廣告表現(xiàn)數(shù)據(jù)更好的點擊率與轉(zhuǎn)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(shù)據(jù)。搜索再定向是個用于發(fā)掘新客戶的技術(shù)。它的出現(xiàn)讓我們能夠發(fā)掘出那些很可能會購物的用戶，因為他們已經(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)價值的數(shù)據(jù)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(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)了解過品牌并且對公司也熟悉的一群人。

對于廣告主來說，金字塔四層的數(shù)據(jù)都獨具價值。舉例而言，廣告表現(xiàn)數(shù)據(jù)是每個廣告主都首先會關(guān)注的信息，因為這些信息在大多數(shù)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(guān)的數(shù)據(jù)，能夠助力廣告主更好地實現(xiàn)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(shù)據(jù)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(yīng)當(dāng)如何打通各層數(shù)據(jù)，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(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)來實現(xiàn)一個較好的roi，但是，從再站內(nèi)定向所帶動的交易數(shù)量開始有下降的趨勢。

優(yōu)化策略︰利用多重數(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

廣告主會發(fā)現(xiàn)網(wǎng)站內(nèi)再定向帶來的購買轉(zhuǎn)化量有限，這是因為大部份廣告主只會再定向曾經(jīng)將商品加入購物車的訪客。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行屬性分類，并呈現(xiàn)具有針對性的內(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)進入網(wǎng)站及購買的可能性。但同時，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，然后儲存有關(guān)的用戶數(shù)據(jù)，最后，在交易平臺上將合適的廣告呈現(xiàn)給該用戶。此外，我們還會關(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，整合在一起進行精準投放。

在進行搜索再定向及購買受眾數(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cpa下降29%，同時增加該網(wǎng)站整體的瀏覽量。

第三步：利用機器學(xué)習(xí)(machine learning)進一步擴大客戶的數(shù)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(shù)據(jù)與第三方受眾數(shù)據(jù)，并預(yù)測出哪些網(wǎng)絡(luò)用戶會有特定的購買傾向。在這個案例中，xmo能通過機器學(xué)習(xí)來不斷產(chǎn)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)能有效地為廣告主發(fā)掘新客戶。

什么是機器學(xué)習(xí)(machine learning)? (摘自維基百科wikipedia) 機器學(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，通過設(shè)計算法來模擬背后機制和預(yù)測行為，并獲取新的數(shù)據(jù)。這是一個重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身性能的過程。研究者可以

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

觀點總結(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消費者購買漏斗的每一個過程，廣告主通常利用網(wǎng)站再定向技術(shù)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(yīng)該把注意力放在現(xiàn)有客戶和新客戶的比例。 總而言之，從搜索動機數(shù)據(jù)，到受眾分類數(shù)據(jù)，到最終的機器學(xué)習(xí)，都能促進購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、精準的位置選擇，客戶的轉(zhuǎn)化率將會提高，廣告主也將挖掘出更多的商機。