第一篇：数据分析工作的思考与总结
数据分析工作的思考与总结
1.什么是数据分析？
基于现有的业务知识和统计学基础知识及基本思想的理解与掌握，通过数据库及统计分析工具对数据的调取与处理、分析，达到对现有问题or主题的探索与剖析，最终实现业务问题的解决or优化。
2.数据分析需要的知识、技能及工具？
业务知识：最重要
业务分析能力：业务问题的拆解、探索与定位，也包括一些思维导图工具的使用（VISIO,XMIND,MINDMANAGER）
数据分析能力：基本的统计学及数学知识及较强的逻辑思维能力及分析工具的掌握SPSS,R,PYTHON等。
数据提取能力：在数据库中能完成较为复杂的数据查询及预处理的能力（SQL使用能力）。
数据处理及展现能力：主要指excel及ppt的使用，也有信息图制作能力的要求。
较强的沟通能力：能无障碍的理解业务人员（包括产品经理）及技术人员的想法并与之进行沟通交流
3.长期只处理数据的诟病【for分析人员】？
对于分析人员来说，若无实际分析经验，但经常提取数据，作为一个数据库工程师的角色开展工作时，容易形成一种惯性思维：从数据角度出发去看问题。这是很危险的，因为一条连贯、清晰的业务逻辑中间会产生各种数据，同时由于业务人员操作的相对灵活以及数据录入和ETL处理的问题会导致某一业务节点产生不同值的数据，若不清楚业务流程，业务知识，很难确认异常值的合理性及异常值产生的关键原因。长此以往，这种数据角度出发的惯性思维就很难改变了，进而任何分析，出发点都是错的，分析过程和结果可想而知。
4.对于“数据敏感”的理解?
数据敏感主要包括三方面：对异常or极值数据识别的敏感；对特定数值背后代表的业务含义的敏感；对业务数据重要、机密程度的敏感；
5.如何体现一个数据分析人员的工作能力强弱？
相关学历背景及工作年限； 对数据预处理的重视程度；
对细小业务问题解决方案及流程的抽取固化能力； 算法知识的应用能力； 业务知识的深度和广度； 任务的整体把控和分配能力； 沟通及表述的逻辑清晰程度；
6.数据分析人员、应用型数据挖掘人员、算法型数据挖掘人员的区别？
数据分析人员算法应用比较少；
应用型数据挖掘人员在数据预处理及模型调参上下的功夫最多；
算法型数据挖掘人员在数据预处理上下的功夫叫少，模型理解及实现能力较强，偏开发；
7.数据分析人员的角色定位？
企业贤内助：
工作内容上：精准营销时的用户群筛选及营销数据方案的确定；业务现状的拆解与分析；业务问题及业务发展瓶颈的监控、探索与分析；数据产品的数据逻辑及模型的方案确定；
沟通对象上：基于数据分析结果进行决策的中高管理层；各业务部门业务决策的管理人员；运营部门的运营支撑人员；数据库权限管控的技术人员；产品设计及优化的产品负责人；
第二篇：数据分析工作的自我总结（模版）
一、虚心学习，不断提高政治素质和业务水平。
作为一名党员和公司的一份子，具备良好的政治和业务素质是做好本职工作的前提和必要条件。一年来，我一方面利用工作和业余时间认真学习了科学发展观、十一届全国人大二次会议和xx在中纪委十七届三次全会上的讲话精神，进一步提高了自己的党性认识和政治水平；一方面虚心向周围的领导、同事学习工作经验、工作方法和相关业务知识，取人之长，补己之短，加深了与各位同事之间的感情，同时还学习了相关的数据库知识，提高了自己在数据分析和处理上的技术水平，坚定了做好本职工作的信心和决心。
二、踏实工作，努力完成好领导交办的各项工作任务。
一年来，在主管的带领和同事们的支持下，自己主要做了以下几项工作：
一是认真做好各项报表的定期制作和查询，无论是本部门需要的报表还是为其他部门提供的报表。保证报表的准确性和及时性，并与报表使用人做好良好的沟通工作。并完成各类报表的分类、整理、归档工作。
二是协助主管做好现有系统的维护和后续开发工作。包括topv系统和多元化系统中的修改和程序开发。主要完成了海关进出口查验箱报表、出口当班查验箱清单、驳箱情况等报表导出功能以及龙门吊班其他箱量输入界面、其他岗位薪酬录入界面的开发，并完成了原有系统中交接班报表导出等功能的修改。同时，完成了系统在相关岗位的安装和维护工作，保证其正常运行。
三是配合领导和其他岗位做好各种数据的查询、统计、分析、汇总工作。做好相关数据的核实和上报工作，并确保数据的准确性和及时性。
四是完成领导交办的其他工作，认真对待，及时办理，不拖延、不误事、不敷衍，尽力做到让领导放心和满意。
三、存在的不足和今后的努力方向
一年来，在办公室领导和同事们的指导帮助下，自己虽然做了一些力所能及的工作，但还存在很多的不足：主要是阅历浅，经验少，有时遇到相对棘手的问题考虑欠周密，视角不够灵活，缺乏应变能力；理论和专业知识不够丰富，导致工作有时处于被动等等。
针对以上不足，在今后的工作中，自己要加强学习、深入实践、继续坚持正直、谦虚、朴实的工作作风，摆正自己的位置，尊重领导，团结同志，共同把办公室的工作做细做好。
第三篇：数据分析工作职责
1.完善相关通路的信用卡推广统计报表，并根据业务发展情况及时更新报表体系。
2.根据通路要求，负责现有客户数据挖掘、目标客群市场细分、关联性分析、建模及交叉销售分析，及时为个性化营销方案提供建议和支持。
3.借助相关系统工具完成数据采集、检查、分析和执行工作，对推广业绩和营销专案成效进行统计和分析，并提交数据分析报告和改进意见。
4.参与信用卡中心数据仓库的建设和应用工作，提出业务需求，及时反馈有关信息。
5.负责编制推广通路计划和预算。
第四篇：公司数据分析总结[模版]
公司数据分析
1速动资产金额 应等于（现金及现金等价物+有价证券+应收账款）2或物价处于稳定上涨时期，公司采用后进先出存货计价法，会加大核算成本，压缩了当期账面利润，少纳了所得税
3、商誉=收购价—权益
4、主营业务成本=产品的材料成本+工人工资+设备折旧+水电费及辅料
5、销售成本=主营业务成本+广告、促销及文宣费+销售税金（增值及营业税）+管理、业务费
6、经营租凭：（出租承租其它机构财产或设备）为表外项目，这些项目的金额没有在资产负债表上记录为资产或负债，信息披露在报表附注中，因此此项也应计入债务。
7、优先股（享有固定分红，优先清偿，无表决权特点）也应视为长期借款。
8、少数股权即非全资子公司的少数股权投资者的权益，应计入负债。
9、股东权益、普通股权益、股东投资、账面价值、净值、净资产都与权益相近。
10、资本公积：为资本（股本发行溢价）溢价+其他与企业经营收益无关的资本公积+资产评估增值+接受的捐赠资本（如国家某些技术的拨款扶持）+资本折算差额（是外币资本因汇率变动产生的差额，此项的差价不能用于转增资本或弥补亏损），资本公积只能按法定程序
转增为资本，不少上市公司用资本公积转增资本，增发股票。
11、留存收益：是指公司在经营过程中所创造的，但由于公司经营发展的需要或由于法定的原因等，没有分配给所有者而留在公司的盈利，源于企业的盈余公积和未分配利润。
盈余公积：指企业按照规定从净利润中提取的积累资金，包括法定公积金、任意公积金等，法定公积金按利润（减去弥补以前亏损）的10%或自愿更高的比例收取，法定公积金累计达注册资本的50%时可以不再提取，任意公积主要是公司制企业按照股东大会的决议提取。（公积金用于弥补公司的亏损、扩大公司生产经营或者转为增加公司资本。但资本公积金不能用于补亏损）
未分配利润指企业实现的净利润经过弥补亏损、提取盈余公积和向投资者分配利润后留存在企业的、历年结存的利润，是企业所有者权益的组成部分。
再投资收益：为投资者投资分期付息债券，将分期付息债券的利息收入（债券记息时间终止前）再投资于付息债券（记入本金）而而获得的收益。
资产负债表关键投资评价指标公司资产负债表的强健程度三大投资评价指标：流动性/效率资产业绩及杠杆。
流动性、效率
流动性吃紧比利润吃紧的状况还要差，利润减少时，公司会卖掉、削减盈利能力差、过时的业务或产品。而流动性危机时，公司一般会卖
掉盈利能力最好或最有前途的部分，这样能迅速获得现金。
流动比率=流动资产/流动负债应该高于2/1为宜。（注意负债平均付款期、应收账款时间及存货周期之间的长短关系，区别对待。）营运资本=流动资产—流动负债
速动比率＝（流动资产合计－存货及一些有不确定因素的流动资产）/流动负债合计 保守速动比率＝0.8（货币资金+短期投资+应收票据+应收账款净额）/流动负债
企业设置的标准值：1
意义：比流动比率更能体现企业的偿还短期债务的能力。因为流动资产中，尚包括变现速度较慢且可能已贬值的存货，因此将流动资产扣除存货再与流动负债对比，以衡量企业的短期偿债能力。
分析提示：低于1的速动比率通常被认为是短期偿债能力偏低。影响速动比率的可信性的重要因素是应收账款的变现能力，账面上的应收账款不一定都能变现，也不一定非常可靠。存货周期：指一类产品、材料或单品进出仓库的循环时间，制造业中存货周期通常根据客户的月需求量和下订单频率而定。
经营周期： 应收账款和存货转变为现金所需花费的时间。周转率是指每年的经营周期次数。
经营周期=应收账款周期+存货周期
应收账款周转周期计算：
求每日销售额=年销售净额/365
平均应收账款=（上一应收账款+本应收账款）/2 应收账款周转天数=平均应收账款/每日销售额
应收账款应加上坏账。
存货周转周期
求每日销售成本=销售成本/365
平均存货=（上存货+本存货）/
2存货周转周期=平均存货/每日销售成本
固定资产周转率（年周转的次数）=销售收入/平均固定资产 资产报酬率=净利润/平均总资产
1总债务中固定债务所占百分比越大越好，（固定债务即长期借款如固定债、优先股等）
负债资产比=负债/总资产
2商誉及一些无形资产大多情况下应不做考虑。
3资本化比率计算：
资本化金额=长期借款总额（包括到期部分）+权益总额
资本化比率= 长期借款总额/资本化金额
第五篇：加强征管数据分析利用的思考
加强征管数据分析利用的思考
综合征管系统2.0系统运行实施，对于完善征管流程，加强税收管理，规范税收执法等起到了极大的推动作用。但如何盘活征管系统“海量”数据，激发数据管理的活力，提高系统管理水平，为各级税务机关指导、监督、管理提供决策服务，是当前税收征管工作亟待研究和解决的课题。本文拟就综合征管系统数据分析利用作一思考和研究。
一、开展征管数据分析利用的意义和作用
征管数据分析就是利用综合征管系统2.0系统管理模块提供的征管业务数据资源，通过分析比对，构建科学有效的数据分析利用模型，分析征管现状，研究存在的问题，提出改进措施，规避管理风险，掌握税源分布状况，监控税源动态，预测经济与税收发展的趋势，加强行业税负分析和企业纳税评估，同时及时监控执法过程，跟踪执法结果，检查执法质量，建立科学合理的指标体系，全面考核和监控税收征收管理的工作质量和效率，逐步实现从经验型管理向以理性分析为基础的数据型管理的转变，有效地提高税收管理的整体效能。
（一）有利于提高数据信息的应用能力。通过运用征管系统，对经济和税收综合数据进行科学分析，研究经济与税收增长的弹性、发展的均衡性等关系，揭示税收收入和税收负担等重要指标的长期增长趋势、波动规律、发展速度、地区分布、行业分布、所有制分布和月度时序特征，实现“死”数据资源向“活”信息资源的转换，促使各管理层在日常征管工作中，利用信息技术快捷、简便地获取到有用的信息，建立各类税收管理台账，增强自觉运用征管系统分析问题、研究问题、解决问题的意识和能力,同时,有利于为绩效考核信息化提供保障支持。通过对征管系统数据分析利用，有效地提取、加工、汇总、分析绩效考核指标数据，从而反映基层绩效考核结果，并将有关责任分解到具体的岗位，实现从上级局对基层征管单位、基层征管单位对岗位两级考核数据的支持和应用。
（二）有利于提升税收征管效率和质量。通过对征管系统数据的整合及分析利用，实现对征管业务数据的加工和分析，解决以往提取数据跨系统、时间长、效率低的难题。各级税务机关既可以通过征管系统对不同行业、不同类型纳税人进行分类量化分析，寻找管理的内在规律性，形成详尽的数据分析报告，并制定、实施有效的管理措施,也能够利用数据分析报告中对纳税人涉税问题的详细分析，逐户逐条进行落实，大大增强税收管理工作的针对性和实效性，进一步提高税收征管质量和效率。同时有利于加大税源分析的力度和深度。通过征管系统数据分析利用，各级税务机关可将税源基本情况、税源变动情况与税收预测相结合，实现税源信息的对接和共享，随时获得税源发展变化的信息；通过税收预测与实际税源的变动情况进行比对，全面掌握税源的规模与分布状况，结合税源的分析数据，与重点企业的经营情况、纳税记录开展综合评定，从而为加强税源监控，增强防范能力，堵塞税收漏洞提供更好的管理平台。
（三）有利于为税收管理决策提供参考依据。根据综合征管系统2.0的现行发展趋势及系统升级版情况的实际，该系统决策支持集查询、报表、分析和知识发现为一体，集成了税务部门所需的各种分析方法和统计、运筹、知识发现等数学方法，从宏观到微观，从广度到深度，从定量到定性，从多种角度实现对数据随心所欲的挖掘，通过精确查询、模糊查询、组合查询、导航查询和关联查询等多种查询功能向各级税务部门全面地展现信息。为此，通过系统数据分析利用，不但能从宏观上纵览税收征管工作所形成的各种信息，更能纵深查询各纳税人的明细信息，使各级税务机关管理层及时高效地剖析大量日常税收征管业务数据背后所隐含的信息和变化规律，大大提高了决策的准确性和科学性，同时，有利于促进税收执法监督的日常化。由于征管系统数据信息横向覆盖了征管工作的各个方面，纵向覆盖了各个管理层次，数据存放高度集中，信息数据高度共享，数据口径统一规范，形成了税务人员与
计算机相结合的监控机制。各应用层面的人员均可随时通过系统查询、分析税收执法过程中存在的不规范操作，如延期申报处理、所得税征收方式确定、税务登记违章处罚、发票用票情况等方面的问题，及时发现问题，分析原因，积极采取措施整改，有效地规范税务人员的行政执法行为。
二、当前征管数据分析利用存在的主要问题
综合征管系统2.0运行以来，由于系统功能模块设计缺陷、征管数据采集录入质量难以保障、分析利用手段及机制不健全等原因，同时受在思想观念、征管系统数据分析方法、基础资料和业务技术人员素质等因素影响，导致征管数据分析利用工作目前还处于起步阶段及探索层面。
（一）对征管数据分析利用的认识有待进一步加强。目前，全省国税系统在加大推进实施综合征管系统2.0的进程中，对征管系统数据分析应用工作越来越为各级领导所重视。但是在一些地方或部门，特别是不少基层单位，有些领导干部觉得开展数据分析利用是有“露家丑”，揭自己的短处之嫌；有些税务干部认为“征管系统就是能够开票征税、配售发票就行了”；有些基层税务干部仍然习惯于过去简单的数据对比分析，对影响税收收入增减变化的经济、政策及征管因素揭示不深、不透，有的甚至根本不愿触及，不愿意从深层次上找原因，工作主动性不够；有些业务部门认为征管系统数据分析就是征管部门或信息技术部门的事，与自己税收业务部门管理无关，联系不大，重视不够。
（二）综合征管系统2.0功能模块不能完全支持数据分析利用。目前，四川国税系统使用了征管系统中“税收管理”和“征收核算”两大核心模块，而征管数据分析利用的核心模块在“税收服务”，其功能主要包括“纳税服务事项、决策分析、征管报表处理等功能”。由于目前使用的征管系统版本还没有启用该模块，对数据分析利用的支持很薄弱，没有建立功能较强的税收分析应用平台，表现为查询方式单一，分析指标不完善，缺乏筛选比对功能，仅能满足于简单的统计、查询功能，无法进行同期、同行业等比对分析，导致分析数据之间钩稽关系不紧密，查询结果数据不准确、混乱，无法满足日常征管业务分析利用；内外部信息利用未统一，没有整合与国税、工商、银行、统计、经贸委等外部系统联接端口，致使与外部系统之间信息沟通不够通畅，大量的涉税信息仍需通过人工操作来完成，对外部信息占有和利用程度很低，导致征管数据分析利用的质量和效率不高。
（三）基础数据的质量保障及考核监督措施不到位。完整、准确、可靠的数据资料是分析利用工作赖以开展的前提。综合征管系统2.0在全省四个地市上线运行后，各项数据资料实现了省级集中和共享，为数据分析利用工作提供了很好的基础。但是，由于部分基层税务干部自身素质不高、责任心不强、审核把关不严等原因，造成进入征管系统的一些基础数据不准确、逻辑关系错误，如：税务登记项目不完整、行业品目鉴定不准确、税种核定不正确、所缴销发票不在系统确认、纳税人财务报表录入差错等，导致系统数据分析利用无法有效开展；同时，数据监控体系尚未建立影响数据的制约性。综合征管系统数据来源是多方面的，入口多，处理环节多，目前从基层所到县市区局、省局都尚未建立数据质量的监控、制约、考核机制，征管系统数据管理体系还是空白，数据标准、采集、储存、清理、维护等环节制度建设未建立规范，无法保障征管数据质量的真实有效，影响了征管系统正常运行。
（四）征管数据分析利用工作机制尚未建立。当前，从省局及地市局来看，没有明确定位数据分析应用职责和机构，没有建立相应的工作制度和工作规范，分析利用内容和重点不明确，上下级机关之间的分析互动机制没有建立，导致基层县（区）局、税务所征管数据分析应用活动无法实施，只有“等靠望”，影响了分析利用工作质量和效率的提高；各级税务机关内设机构如征管、计统、税政、稽查、信息中心各部门分析利用职责不明确，缺乏一套规范有效的征管数据录入、提取、整理、传递、分析、应用、监督和责任追究制度，分析利用资料交换渠道不畅通，造成不少基础数据信息资料损失、缺失严重，分析作用远未发挥，分析效果大打折扣；由于数据分析利用工作对基础数据资料、分析方法选择、分析模型建立都有很高的要求，要求从事分析应用人员既要有很高的政治素质又要有很强的税收业务知识、计算机知识、数理统计知识及经济理论知识，而税务机关内设机构岗位分工越来越细，人员素质单一化趋势越来越明显，与开展征管数据分析应用工作的内在要求越来越不适应。
三、征管数据分析利用的建议及对策
近年来，税务系统征管数据利用方式逐步由简单的数据信息查询发展到数据分析和应用，尤其是充分利用税收征管系统数据以及有关宏观经济等第三方信息，进行税收经济分析和企业纳税评估，用于税源监控，促进税收征管。特别对四川国税系统来讲，随着全省推进综合征管系统（国税版）的步伐加快，建立和完善征管系统数据分析应用处理机制已越来越成为各级税务机关亟待研究和探索的重要课题。
（一）定位征管数据分析利用的目标和职责
征管数据分析利用是税收工作的眼睛，也是税收征管工作的检验手段。从技术角度上看，通过实施《综合征管系统》，运用技术手段开展数据提取、挖掘、分析等活动，应用和服务于税收管理的有效手段，它不仅是税收征管的有力工具，而且也代表着税收征管的发展方向；从政策角度上看，通过分析利用，检验各级税务机关落实国家税收政策及税收征管办法、制度等的效果，它不仅是税收管理效能实现的过程，同时也是落实税收征管精细化与科学化的具体体现。其主要目标及职责是：评价纳税行为，检测管理工作，监控执法过程，用数据描述现状、预测趋势，为决策服务，为管理服务，为基层服务。具体包括以下四点：一是评价纳税行为。通过对纳税人纳税申报、办理涉税事项、发票使用等一系列征管数据实施监控，进行挖掘分析，建立税源检测数据模型，可以帮助税务机关对纳税人的纳税行为进行合理的评价。二是检测管理工作。通过征管数据分析应用，可以对各级税务机关包括基层税务所及时掌握、了解税收管理情况，适时了解各级税务机关收入任务完成进度，掌握实施岗位流程、文书流转、减免税管理等方面信息，大大增强监控管理能力，提高税收管理的质量和效率。三是监控执法过程。随着综合征管系统（国税版）全面推进，启用“保障监督”核心模块，实施全过程网络监控，是对征管流程进行监控的数据基础。通过梳理与整合，运用数据挖掘技术建立执法行为监控体系，监控税务部门的执法行为，监督管理流程，对税收执法疑点，做到事前、事中和事后的监控，规范执法行为。四是提供决策支持。征管数据分析不仅可发现税收管理中的瑕疵，同时也为领导决策提供智能支持，通过数据的分类处理与分析，可全面分析宏观税负、行业税负等指标，了解税收收入总量增减的变化，科学判断税收收入增减的原因；通过数据概貌分析，可以得到一个地区或辖区内社会经济发展、企业经营情况及税收规模、增减的总体状况等等。
（二）建立征管数据分析利用指标体系和报告制度
要开展好征管数据分析利用，首先应明确分析利用流程，确定分析利用指标，建立考核责任机制，作为省级或市、县、所级应结合自身实际和辖区税收管理特点，坚持“先易后难，逐步推进”的原则，选择简单易行，直观、便捷的指标开展分析。作为基层税务机关要学会和熟练掌握“通用统计”和“一户式”征管账户模块，对纳税人的登记和认定资料、申报征收资料、发票管理、出口退税、稽查信息、违法违章信息、文书审批、单户综合分析和单户预警等进行“一户式”查询，为下步开展征管数据分析利用打下基础。
1.建立征管数据分析利用指标体系
（１）税源管理类指标。了解和掌握本地区或辖区税源的分布情况和税源总量情况，分析本地区税源状况和推算税源与税收之间的关系，从而为预测税收收入形势提供依据。税源管理指标主要纳税户籍管理状况及登记率；与工商、国税等外部门登记信息的比对情况；税源的行业分布状况；税收与经济发展关系分析指标体系，如宏观税负率、税收弹性分析等指标，从不同角度分析影响税收收入变动因素，采取措施消除税收征管中存在的影响税收收入的不利因素，增强影响税收收入的有利因素，从而促使税收收入稳定良性增长。
（２）税收执法类指标。了解和掌握各级税务机关税收管理执法活动，是否按照《征管法》等国家有关法律、法规的相关规定、要求执行。如按期申报率、当期申报税款按期入库率、查补税款按期入库率、滞纳金加收率、罚款处罚率、罚款按期入库率等；对执法文书使用及系统流程运转情况；对执法程序和执法责任制落实情况。
（3）征收管理类指标。从纳税人申报、税款的应征和入库的角度分析税收管理情况；从税种角度分析政策执行及管理落实情况；从微观税负即行业税负和企业税负的角度分析税收收入变动情况；从纳税人发票使用的角度分析核定管理、申报入库管理等情况；从减免税管理、欠税管理、延期缴纳税款的角度分析税收优惠政策对征管办法、制度执行的情况，分析其政策效应并提出相应建议。
（4）纳税服务类指标。了解和掌握纳税服务工作制度和规范的落实情况。如１２３６６纳税服务咨询热线使用情况分析；办税服务首问责任制、即时服务、限时服务等落实情况；行政效能建设中各类税收管理中行政审批流程和时限要求。
（5）征管数据管理类指标。了解和掌握征管数据采集、整理和录入质量和时限要求。如纳税人征管信息采集率、准确率等达１００％；录入征管系统数据准确率达１００％；
2.建立征管数据分析利用报告制度
通过征管数据分析，找出税源质量差异、税收征管薄弱环节、税收政策存在的缺陷以及纳税服务质量存在的不足等，提出相应的对策建议，供领导层决策参考。要建立征管数据分析应用报告制度，通过《征管数据分析应用报告》通报给基层税务机关，基层税务机关对指出的征管问题应加以查实和依法处理，并将查实和处理情况以书面形式上报上级税务机关，上下级税务机关通过征管数据分析报告制度形成沟通和反馈机制。具体应包括：一是数据通报部分。由选择的分析指标如税务登记情况、税款入库情况和申报情况等统计内容组成，用数据透视表和数据透视图的方式，对部分数据通报结果可配合以饼形图、直方图、折线图、柱形图等图形，对地区或辖区的税收征管情况进行全面反映。数据来源主要通过综合征管系统“综合查询”与“一户“式征管账户等模块中获取数据。二是数据质量监控部分。主要针对登记信息、核定信息、发票配售缴销、未达起征点管理、纳税人申报表资料审核、财务报表录入异常等方面进行监控，由出现异常的相关单位进行分析和解决，从而提高税收数据质量。三是数据分析部分。针对征管实际中发现的异常情况进行重点分析监控，并将分析结果下发到各征收单位，并提醒征收单位及时加强检查和监控。四是预警监控部分。根据日常征管工作中发现的税收异常和疑点，进行有明确指向性的数据排查，基层税务部门根据税收经济分析发现的问题，通过行业分析和企业纳税评估查找原因，针对存在的问题采取措施加强征管，对涉嫌偷逃骗税企业，及时移交稽查部门处理，从而实现税收经济分析、企业纳税评估、税源监控和税务稽查的良性互动。同时还要对监控原因、指标的确定、可能存在的问题及隐患等进行分析。《征管数据分析报告》中除数据通报的内容基本固定以外，其余部分的内容每期各不相同，主要根据基层单位的反馈信息、意见和建议进行相应调整。
（三）建立征管数据分析利用监督管理和保障机制
数据是征管系统运行的生命，而数据分析利用的前提是完整、准确、及时的数据。为此，各级税务机关要以加强数据质量管理为重点，努力挖掘税务信息的内含价值，发挥其很好的经济和社会效益，要通过采取有利措施，确保机构落实、职责明确、数据质量保障、征管数据分析应用得到有效开展，促进税收管理的科学化、精细化。
1.建立工作机制。征管数据分析利用是税收管理的一个庞大工程。目前，《综合征管系统》涉及征管数据来源多、入口多，处理环节多，如果部门之间各自为政，没有一个专门的管理机构，就会形成数据质量无法保障，数据分析无法开展，数据应用也就无法落实，因此，建议省级应逐步设立征管数据分析利用处理中心，负责全省征管数据分析和处理，研究和制
定数据分析利用处理机制，统一业务流程和分析指标，建立数据分析利用考核体系，防止业务部门之间或业务部门与信息技术部门之间不协调、不适应，导致工作中推诿或“踢皮球”，同时，市县一级要落实机构和人员从事征管数据分析应用专（兼）职工作，负责全市、县级数据分析应用工作安排部署，发布市县级征管数据分析指标，指导督促数据采集、录入、分析、应用等工作，汇总和上报《征管数据分析应用报告》。各基层税务所要做好征管数据采集、录入工作，保障数据质量和时限要求，结合辖区实际，抓好纳税户基本数据统计查询和数据比对工作，提出一定的税收管理性建议和措施。总之，通过层层建立数据分析应用工作机制，形成纵横交错的监控组织网络，强化考核，逗硬奖惩，确保征管数据分析应用工作科学、真实、有效。
2.保障数据质量。首先规范数据来源，建立和完善数据的采集途径。数据采集途径包括人工录入、电子申报、数据交换、外部导入，目前上线单位主要是以人工录入数据为主。人工录入数据一方面造成基层工作人员压力大，另一方面数据质量也难以保证。因此，要大力推行多元化电子申报，加快推进与税务部门以外的相关部门的数据交换，研究实现数据外部导入，进一步提高数据质量和采集效率。建议对现有软件进行完善，提供录入数据错误提示功能，把好数据“入口关”。实行市、县两极的监控，规范数据采取、录入和审核，定期开展数据检查。通过建章立制规范数据信息的录入操作标准，从源头上控制初始数据的录入质量。通过对税务基础信息库进行定期或不定期更新和抽查，通报数据维护准确率，落实过错责任追究等手段，保证基础数据维护的及时性、准确性、全面性。
3.整合信息资源。在综合征管系统2.0省局实施数据大集中，要尽快启用其他未使用的核心管理模块，完善现有数据统计查询功能，研究建立数据管理分析平台。首先对税务系统内部信息资源的整合。目前全省国税系统使用的税收征管系统如有综合征管系统、防伪税控系统、运输发票管理系统，出口退税审核等系统都不在同一个平台上，技术标准也不一致，形成了一个个信息孤岛，数据共享程度不高。因此，建议省局在研究、制定全省金税三期工程架构方案时，应考虑在全省搭建一个管理平台，将各个分散独立的税收管理系统纳入到同一个平台上，整合各种资源，让各系统采集的数据“活”起来，提高内部数据共享度。其次提高政府部门间的信息共享度。税务部门与个人、企业、其他政府部门有着紧密的联系，税务部门的信息化不仅仅是税务部门系统内部的信息化，而是有着广泛的外延性。这种外延性要求税收信息化平台要成为一体化的平台，能够与其他系统相互整合，实现信息共享与交换。
4.注重人员培养。提升征管数据分析利用水平的关键在人，目前数据分析利用专业人员队伍尚未形成，为此，要加大综合培训力度，提高征管数据分析人员业务素质。各级税务机关要有针对性地培养本单位的征管数据分析专业人员队伍，省、市级税务机关要定期组织对财经法律法规、税收业务和计算机等方面知识的培训学习，加强学习教育，拓展分析思路，改进工作方法，提高数据综合分析能力。要多深入基层调查研究，拓展数据源，围绕纳税人的生产经营情况开展专题分析，通过实战分析演练，为各级税务机关提高税收管理能力提供依据，进一步推进征管数据分析应用工作向深度发展，努力造就一支高素质的征管数据分析应用队伍。
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