加强征管数据分析利用的思考

第一篇：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。

第二篇：税收征管数据二次开发利用的几点思考

税收征管数据二次开发利用的几点思考

随着税收信息化建设的不断深入，特别是主要信息系统实现省级集中，税务机关积累了大量的涉税数据信息，其在税收管理和服务中的核心作用日趋明显。如何充分利用这些丰富而宝贵的税收数据资源进行分析、挖掘、应用，发现税收征管工作中存在的问题和薄弱环节，揭示蕴含的税收经济和税收管理规律，更好地为

税收科学化管理和决策提供依据，成为近年来税收信息化工作的一项重要内容。如何通过各种技术手段，并把数据转换为信息、知识，己经成了科学管理、决策分析的主要瓶颈。

我国的税收体制是与行政体制配套设置的，虽然金税一、二期工程的建设以及ctais系统的推广，使税务信息化建设初具规模，但是信息处理的集中度还不高，应借鉴国外发达国家的经验，进一步提高数据的集中度。在前期税收业务信息化过程中建立了许多相关业务系统，比如税收征收管理系统((ctais)、税收稽核系统、协查系统、涉外税收管理系统、所得税管理系统、人事管理系统、财务管理系统等，各系统都有多个独立运行的应用软件。虽然它们在税收业务和行政管理活动中发挥了一定的作用，但彼此之间相互隔绝，缺乏一体化建设规划，软件功能交叉，条块分割严重；数据集中程度低，信息共享困难，难以综合利用；信息化停留在模拟手工阶段；数据传输手段各异、方式混杂；各应用系统设备自成体系，重复投资，设备闲置与紧缺现象并存。软件系统各自为阵，信息孤岛现象严重。

征管数据大集中后，数据资源丰富，可提取的样本量大，为区域性的比较、全省性的比对提供可能，更有利于利用样本数据分析统计发现一些能起宏观指导作用的指数指标。概括起来省级数据大集中有以下几个特点：一是提供了及时、客观、完整的全省税收信息数据，让数据分析向广度与深度拓展有了极大的空间，有利于提升运用征管数据质量档次和水平；二是提供了标准、客观、公正的税收征管业务平台，既实现了数据信息资源共享，也增加了税收执法管理的透明度，让运用数据进行考核有了客观、公正、透明的平台；三是基层税收管理员平台以及基层可以使用的相关平台和机制已建立并逐步完善，为上下联动进行税收执法管理评价提供了可能。四是丰富的数据资源基础和较高的信息技术优势，有利于对各种数据信息进行及时准确的统计分析和深层次利用，让税收执法管理方式变革有了空间与可能。但是征管数据的收集、整理、加工、利用存在的问题，主要在以下四个方面。

（一）数据不全

在税收信息化建设中，数据的收集是一个薄弱环节，数据不全的问题比较突出。税收数据的来源主要有三个方面，一是各种征收管理软件采集的信息，包括纳税申报表、税务登记、税款入库信息等。二是业务部门在征收管理过程中产生的信息，如处罚信息，稽查案件信息，税收会计信息等。三是通过对基础信息加工产生的二次信息，如各项统计表，监控表，纳税人综合信息等。在税收管理活动中，税收业务部门普遍重视对纳税人的纳税申报表、税务登记、税款入库等核心数据的收集，而对于纳税人的财务数据、纳税人会计核算资料、经营状况、银行存款以及会计核算的大量数据，基本上没有采集或采集不全。随着精细化管理的不断深化，数据采集的领域扩大到行业及外部信息。行业信息包括行业税源分布信息，行业税负信息、行业特点和工艺流程信息、国标信息等。外部信息主要是来源于其他行政管理部门、行业主管部门、经济执法部门的第三方信息。这些领域的数据采集工作才刚刚起步。

由于基础数据采集不全，导致对纳税人整体纳税情况的评估和对税源变化的因素分析缺乏依据，信息管理与应用受到局限。

（二）数据失真

各应用管理系统经过一定时间的运行后，数据失真问题逐渐凸现。首先，由于纳税人数量众多，变更频繁，往往纳税人的实际情况已经发生变化，信息系统内的基础信息没有及时变更，其次，部分录入人员税收业务不熟，责任心不强，操作过程中出现误操作，产生错误数据。部分管理人员没有严格按照工作规程，业务流程来处理处罚信息，稽查信息，没有对错误信息及时进行清理，产生垃圾数据。第三，部分纳税人在报送纳税申报、财务报表等资料时，出现错误或虚假申报，与实际情况不符。数据差错不能及时更正，日积月累，错误信息越积越多，数据失真问题越来越严重。

（三）利用不够

现阶段，数据运用主要还处在对税收业务的简单实现阶段，数据加工处理的手段主要是查询统计。一方面对现有软件的查询统计功能运用不够，另一方面现有软件的查询统计功能还不能满足实际工作的需要，表式单一，速度慢。在横向上数据仅是单方面的应用，本应互相关联、相互作用的数据系统并没有得到有效关联。

据统计，目前税务系统使用的应用软件数目较多，数据库平台不大一致，各自为政，孤岛现象严重，数据交换缺乏标准，缺少互操作能力，形成了信息割据的局面。日常征管信息无法实现跨区域交流共享。数据采集、存

第三篇：如何利用excel做好市场调查数据分析

如何利用excel做好市场调查数据分析

Excel是最简单的企业数据信息处理的工具，如何利用excel做好市场调查数据分析？ 产品市场分析需要的数据大概方向

（1）整个产品在当前市场的规模。

（2）竞争品牌的销售量与销售额的比较分析。

（3）竞争品牌市场占有率的比较分析。

（4）消费者群体的年龄、性别、职业、学历、收入、家庭结构之市场目标分析。

（5）各竞争品牌产品优缺点的比较分析。

（6）各竞争品牌市场区域与产品定位的比较分析。

（7）各竞争品牌广告费用与广告表现的比较分析。

（8）各竞争品牌促销活动的比较分析。

（9）各竞争品牌公关活动的比较分析。

（10）竞争品牌订价策略的比较分析。

（11）竞争品牌销售渠道的比较分析。

（12）公司近年产品的财务损益分析。

（13）公司产品的优劣与竞争品牌之间的优劣对比分析。

做好这些数据需求规划后，我们可建立多张excel表格，分别填好所需数据，算出各项调查的比例值，根据市场需求，做好企业规划。但是在做这些市场调查表单的同时，会增大工作量，且不小心会丢失数据加大工作量。勤哲Excel服务器是基于excel开发的平台软件，不仅具有excel所有的功能，并且可以保存完好的数据，调查人员可以充分发挥Excel的应用水平，通过设计模板、定义工作流、定义表间公式等简易直观的操作，实现管理意图，轻松、快速构建能够适应变化的ERP、OA、CRM、SCM、PLM、PDM等管理信息系统，做好市场分析后，可将此数据填入勤哲Excel服务器软件中，进行逐个分析。

分析是需要专门的数据分析员来完成，但是企业规划者需要根据数据制定企业产品规划方向，发展策略方针，制定好企业规划各项报表，勤哲Excel服务器不仅可以帮助我们分析这些数据，并且也是一个非常实用的报表工具、数据管理工具、B/S，Web，手机短信管理信息系统（MIS）自动生成工具和业务流程再造（BPR）平台。

勤哲Excel服务器是由勤哲软件公司在2003年开发的，经过十年的开发和客户应用，已经成为各行各业企事业单位的核心应用。它的创举在于复杂的大型ERP、CRM等管理信息系统的开发，可以由会Excel，懂管理的企事业单位的管理人员来完成，现已成为企业数据分析，企业规划的必需产品。

第四篇：如何利用销售数据分析提升服装店销售业绩

如何利用销售数据分析提升服装店销售业绩

【销售数据进行分析的意义】

为什么要对销售数据进行分析?

一、了解市场需求

二、针对性的配送货品

三、有利于主动调货

四、预测市场需求

五、计算安全库存

五、提前追单补货

六、提前进行促销（调价）

重要销售数据

一、每日销售总金额

二、每日销售总数量（销售频率）

三、每日库存量（单款、总量）

四、库存与销售的比例（库销比）

五、单款销售期（单款总量销售频率）

六、销售尺码比例（单款、总量）

七、款式类别比例（上衣、裤、裙、套装）

八、款式大类比例（婚庆、礼服、生活装男装）

九、季节款销售周期

十、7、15、30天分析

辅助数据

一、特价产品库存量

二、追单入库周期（平均、单款）

三、运输周期

四、气候、温度

五、商场活动、促销活动内容、时间

六、畅销款面料库存量

商场销售80-20原理

一、20%多的款式产生80%左右的销售；

二、近80%的款式只产生20%左右的销售；

三、重点关注20%左右的款式货品；

四、专卖店加10%的比例

新款铺货分析

一、首单裁剪量、裁剪码比；

二、入库进度、日期；

三、主推款与试销款(形象款)；

四、气候与铺货顺序；

五、补货距离与时间；

六、商场销量和挂杆量；

补货分析

1、日销售报表（款、码、色）；

2、补码、补色；

3、市外补货分析到一周；

4、市外补货预计一周销量；

5、补货调动次序：库房----市内----外埠

调货分析

1、一周不动的款（看气候减量）；

2、二周不动的款（看气候调回只留样）；

3、三周不动的款（全部调回）

4、一月内各地基本不动的款（申请调价）； 追单分析

1、畅销款销售周期和频率；

2、面料库存量

3、生产入库时间

4、还能够销售的时间

5、确定追单量

6、确定追单码比

7、竞争对手情况（款式、价格）

调价分析

上货时间 销售频率 销售总量 库存总量 气候 滞销原因 竞争对手价格

款式分析

一、畅销款、滞销款比例

二、婚庆、礼服、生活装男装比例；

三、高、中、低价格比例；

四、颜色比例；

五、男女装比例；

六、春秋、夏、冬装比例；

七、正价、特价比例；

八、新款、老款比例

统一几个概念

一、畅销款

二、平销款

三、滞销款(只对内部使用)

四、主推款

五、试销款

六、形象款

七、搭配款

八、打折款

九、特价款

十、调价款

建立对数据的敏感

1、分析数据使用的只是加减、乘除，不需要高深的数学知识；

2、判断数据多用百分比；

3、数据分析要进行比较，没有比较的数据分析几乎没有意义；

4、多掌握历史数据，多掌握基础数据

【销售数据进行分析的内容】

在服装店铺的经营管理过程中，会产生大量的与服装营销有关的数据信息，这些数据信息是服装店铺研究服装市场营销规律，制定订货、补货、促销计划，调整经营措施的基本依据。随着资讯科技的发展，服装企业对营销数据的归集、整理、分析能力将不断增强。某些经营理念好的品牌已经对所有终端店铺安装了专业的服装销售软件并进行联网，在公司营销中心还配备了专业的数据分析员进行及时的数据分析并做出对策。Excel软件也有着强大的数据分析功能。相反，更多的品牌公司及加盟商连最基本的销售数据（如日报表、月报表等）都没有，甚至上月销售多少都不知道，有些是有数据却仅仅作为摆设，并没有去作以分析和应用。加强营销数据的采集与管理，并进行合理、正确、有效的实时性分析，有助于服装品牌和店铺逐渐克服经验营销导致的局限性或对经验营销者的过度依赖性，形成科学营销的新理念，提升品牌和店铺的市场认识能力、市场管理能力和市场适应能力。

一、店铺销售数据分析的作用。

1、有助于正确、快速的做出市场决策。

服装生意有着流行趋势变化快、销售时段相对较短的特点。在服装营销的过程中，只有及时掌握了服装销售及市场顾客需求情况及其变化规律，才能根据消费者对营销方案的反应，迅速调整产品组合及库存能力，调整产品价格能力、改变促销策略，抓住商机，提高商品周转速度，减少商品积压。

2、有助于及时了解营销计划的执行结果。

详细全面的销售计划是服装企业经营成功的保证，而对销售计划执行结果的分析是调整销售计划、确保销售计划顺利实现的重要措施。通过对服装销售数据的分析，可及时反映销售计划完成的情况，有助于营业人员分析销售过程中存在的问题，为提高销售业绩及服务水平提供依据和对策。

3、有助于提高服装企业营销系统运行的效率。

数据的管理与交流是服装企业系统正常运作的标志。服装营销经营过程中的每一个环节都是通过数据的管理和交流而融为一体的，缺少数据管理和交流，往往会出现经营失控，如货品丢失等。而店与店之间的数据交流的缺乏，更会导致交流信息的不准确性和相互间的货品信息、管理信息的闭塞与货品调配的凝滞。

二、单店货品销售数据分析。

1、畅滞消款分析。

畅滞消款分析是单店货品销售数据分析中最简单、最直观、也是最重要的数据因素之一。畅消款即在一定时间内销量较大的款式，而滞消款则相反，是指在一定时间内销量较小的款式。款式的畅滞消程度主要跟各款式的可支配库存数（即原订货加上可以补上的货品数量的总和）有关，比如某款销售非常好，但当初订货非常少，也无法补的到货，这样在很短的时间内就销售完了，其总销售数量并不大，那么也不能算是畅消款，因为该款对店铺的利润贡献率不大。在畅滞消款的分析上，从时间上一般按每周、每月、每季；从款式上一般按整体款式和各类别款式来分。畅滞消款式的分析首先可以提高订货的审美观和对所操作品牌风格定位的更准确把握，多次的畅滞消款分析对订货时对各款式的审美判断能力会大有帮助；畅滞消款式的分析对各款式的补货判断会有较大帮助，在对相同类别的款式的销售进行对比后，再结合库存，可以判断出需要补货的量，以快速补货，可以减少因缺货而带来的损失，并能提高单款的利润贡献率；畅滞消款分析还可以查验陈列、导购推介的程度，如某款订货数量较多，销售却较少的情况下，则首先应检查该款的陈列是否在重点位置、导购是否重点去推介该款；畅滞消款分析可以及时、准确对滞消款进行促销，以加速资金回拢、减少库存带来的损失。

2、单款销售生命周期分析。

单款销售生命周期是指单款销售的总时间跨度以及该时间段的销售状况（一般是指正价销售期）。单款销售周期分析一般是拿一些重点的款式（订货量和库存量较多的款式）来做分析，以判断出是否缺货或产生库存压力，从而及时做出对策。单款的销售周期主要被季节和气候、款式自身销售特点、店铺内相近产品之间的竞争等三个因素所影响。单款的销售周期除了专业的销售软件以外，还可通过Excel软件，先选定该款的销售周期内每日销售件数，再通过“插入”-“图表”功能，通过矩形图或折线图等看出其销售走势，从而判断其销售生命周期。如下图所示。如果该款在此时间段内的陈列等其他因素未作改变，5-9日是该款的销售高峰期，而前后几天都是非常大的反差，这样我们就应该对照近期的天气气温和该款式特点。一般来讲，单款销售出现严重下滑主要有以下三个原因：一是近期天气气温不适合该款销售；二是销售生命周期已到，是一种正常的下滑；三是新上了一个与之相类似的款式，并且可能在陈列时更突出一点，由于消费者的视觉疲劳而更青睐于新到的款式。如果该款库存量较大，我们就应该做出相应对策。如果是第一种原因，我们不用急，等到最适合天气气温时重点陈列，但应考虑一下自己的上货时间把握是不是存在一些问题；如果是第二种原因，我们应该即时促销，以提高该款的竞争力和该款的库存风险；如果是第三种情况，则应考虑把与之竞争的新款撤掉或陈列在较一般的位置，并检讨自己的上货时间把握。相反，如果根据销售走势判断出还有一定的销售潜力，则完全可以分析出该款大概还可以销售多少件，这样再结合自己的库存量，进行合适的数量快速补货，以减少缺货损失。

3、营业时间分析。

一般一个地区的店铺开业和打烊时间都是差不多的，但中间的班次安排就可能有所区别。这就要求我们对每个时间段对进店人数、试穿人数、成交票数和金额等进行分析，从而得出哪些时间段的进店率、进店试穿率和试穿成交率更高，再根据这一结果对员工班次进行调整。比如上午这些因素数据较低而下班前一小时这些因素数据较高，则可考虑改变全天营业时间；比如某一时间段这些因素数据非常集中，则可考虑将最多的员工、精力、促销等集中在这一时间段„„通过准确的数据分析来合理调整工作时间和工作安排，能有效促进员工工作激情和销售增长。

三、多店之间的货品销售数据分析--销售/库存对比分析。

对于品牌公司、省级代理商或开单一品牌多家店铺的加盟商而言，店铺之间的销售对比与货品调配能有效提升总仓的物流管理能力以及各店销售水平和解决库存能力。我们可以通过某一时间段内所选定的店铺之间的销售/库存对比分析表格来做多店之间的货品销售数据分析管理（如下表所示）。对于销售/库存对比表，一般店铺的选择是在同一区域内；在款式选择上一般是上货时间差不多。

在例表中，其中款式X有三个重要问题，第一是所有的店铺销售都不错，为什么A店铺销售不太好？是因为A店铺当地确实不喜欢该款的风格，还是该款的陈列有问题，还是导购在该款的推介上有问题„„是否需要将该店铺库存往其他店铺进行调拨？第二个问题是，该款的整体销售都不错，结合该款的销售生命周期，总部是否需要继续下单生产，需要下多少。第三个问题是，就目前的总部库存而言，应该如何给B店铺和C店铺进行分配，是平均分配，还是先满足某一家店铺？而款式Y则有两个问题。第一个是A店铺和B店铺的销售库存存在较大的反差，应考虑将两店的该款货品进行调配，这样不但可以提高该款在A店的销售量，而且可以有效除低B款的库存；第二个是C店铺销售一般，但库存也较少，其销售是因为本身订货量不足还是本身销售潜力所致，是否应考虑将总仓库存再给C店铺补点货。当然，在实际的店铺之间的销售/库存对比分析工作中，还会出现更多的现象，只要针对不同的现象分析并做出相应对策，对店铺间的销售都会有较大的帮助的。

四、老顾客贡献率分析。

行销学一个著名的法则叫做2080法则，在顾客管理理论中是指20%的顾客完成80%的销售额，而这其中的20%的顾客即我们的老顾客，特别是持我们品牌VIP卡的顾客。所以对于老顾客的管理是店铺管理中最重要的项目之一。由于某些品牌和店铺对VIP卡的办理条件制定不合理，或因顾客的其他特殊原因（如他人赠送购物、旅游购物等），常常造成部分发放的VIP卡为无效卡。相反，一些顾客虽然经常光顾，却由于某种原因一直无法达到VIP办卡条件，这对店铺的VIP卡客户管理都带来了一定的麻烦，所以老顾客的贡献率分析就显得尤为重要了。我们需要对老顾客（特别是持VIP卡的顾客）进行每次的消费登记和统计，并对特别重点的老顾客进行消费特点、消费频率和消费金额的分析。这样首先我们可以制定出更合理的VIP卡办理条件，其次是对老顾客的管理工作就更加准确了。比如有针对性的对老顾客进行短信祝福、新货及促销活动的通知、VIP专属特权、生日及节日礼物等工作，对老顾客的品牌忠诚度、介绍朋友、回头频率和再次的购买欲望等都会有较大的提升。

五、员工个人销售能力分析。

通过员工个人销售能力分析，可及时了解和掌握每个员工的工作能力和工作心态，以便对症下药，提高个人销售业绩。

1、个人销售业绩分析。

不论在计算提成的时候是按个人业绩还是按平均业绩的，都要对每位员工的销售业绩进行统计。个人销售业绩分析包含两个方面，一个是每月个人销售业绩，另一个是分时间段个人销售业绩。每月个人销售业绩主要有两个因素构成，一个是个人的销售能力和工作积极性，第二个是个人“抢生意”的能力。通过每月的个人销售业绩分析，不仅可以看出个人的销售水平和工作积极性，还可以判断出团队协作意识、团结意识和店长的团队协调和管理水平。分时间段的个人销售业绩一般是由店长及时性进行统计和比较的，如某些员工在一段时间内销售业绩出现异常，则可能是该员工的心态存在问题，比方说是否家中有事、失恋、对公司管理或上月工资不满、与同事发生矛盾等。店长应即时去了解并帮助其解决，以改变其心态，从而提高该员工的个人销售业绩。

2、客单价分析。

客单价即平均单票销售额，是个人销售业绩和店铺整体销售业绩最重要的影响因素之一。一般而言，提高单票的销售件数也就是提高客单价比提高销售票数要容易的多，而客单价的研究却往往被人们所忽视。员工个人的客单价销售水平主要随着陈列、服装搭配技术和附加推销技术等因素所影响。所以客单价的数据分析和单票销售多件的搭配特点可以判断出员工个人的附加推销能力以及其服装搭配习惯，乃至于可以分析出陈列水平以及订货的货品组合能力、色彩组合能力。对于因导购个人能力而产生的客单价过低，可以通过一定时期的针对性奖励措施来解决，如单票销售满多少金额或达几件给予单票现金奖励，这对于店铺的整体销售业绩提升是有较大的意义的。

六、品牌的市场定位分析。

一个服装品牌如果没有找准自己的定位其招商难度就会大增，而且很多终端店铺即使地段、面积等方面在当地都非常一流，却总是业绩不好，或从事该品牌的投资回报比过低，这就是因为对市场定位的把握不够准确。服装品牌的定位主要有三个方面构成。一个是产品定位，主要包括产品的风格和价格等；由产品定位决定的是品牌的主流顾客群体定位，主要包括顾客群体的年龄、收入、职业、学历等；而顾客群体定位则决定了品牌的市场定位，主要包括城市定位、店铺地段地位和店铺面积定位等。把握准确的市场定位对于招商策略和招商计划的制定和实施、改善店铺服务质量和服务标准、提高加盟商的投资回报比都是有着极其重要的作用的，而准确把握市场定位的唯一可靠依据就是通过数据的分析。

1、城市定位分析。

品牌公司总部或省级代理商首先将区域市场进行划分，按市场类别分如地级市场、县级市市场和乡镇级市场等；按地理位置分如南方市场、北方市场等。然后按全年计算出分类别后的不同市场的投资回报比，这样便可看出我们的品牌是更适合南方市场还是北方市场，是更适合一线市场还是二级市场，是更适合南方的一线市场还是北方的一线市场„„这样的结果对品牌公司总部或省级代理商的招商策略制定有着非常重要的意义，是一个前期的方向性问题。把最适合的市场作为重点拓展市场，对公司总部和终端加盟商的长远扩张和稳定发展都是非常大的好处。

2、店铺定位分析。

某些品牌公司总部或省级代理商在招商时过于在乎店铺面积，认为店铺面积越大越好，这也是不科学的。我们应该通过全年的不同面积段店铺的投资回报比分析结果来确定最适合我们品牌的面积段，如60-200平方，300-500平方等。哪一个面积范围是盈利最大的，我们在招商的时候就重点放在这个面积范围，如一些好的意向加盟商其店铺面积不够我们可以帮助其寻找到达到这个面积范围的店铺，相反如果某位加盟商店铺面积超出，则可以考虑隔开一部分，以保证加盟商单店的最高盈利，从而增强其对公司的信心和忠诚度，并提高了终端店铺的质量。店铺定位的另一个因素就是店铺的形式，主要有沿街店铺、百货商场和超市卖场等，其依据也同样是分类别进行盈利分析对比，使得我们的品牌定位与店铺的面积和店铺形式定位完全相符。

七、竞争品牌和周边店铺数据分析。

现今的服装生意已不是关起门来把自己的品牌和店铺做好就可以的，而是有着非常激励的竞争的一门生意，谁能取得竞争的优势，谁就能抢得市场份额。所谓知己知彼，百战不殆，只有准确了解竞争品牌和周边店铺的销售信息，才能针对性的制定对策，以赢得市场竞争优势。

1、如何获得对手销售信息。

1）搞好与周边店铺的关系，与其进行销售信息共享。竞争不等于战争，并不表示与竞争品牌和周边店铺搞对立。相反，我们应该与他们保持好的关系，并与之进行销售数据和信息的共享，而达到共赢的目的。

2）制定顾客调查表，进行信息归类和分析。如我们是做休闲装品牌的，可以把调查表的项目分为您最喜欢的休闲装品牌（当地有的品牌）、喜欢这些品牌的原因、最喜欢这些品牌的哪些商品类别、您购买休闲装时最重视的因素有哪些、拥有哪些品牌的贵宾卡、一年购买服装的金额为（分休闲装和其他服装）等等，也可根据自己想要得到的数据设置相应的项目。

3）以顾客形式对竞争品牌和周边店铺进行暗访调查。

2、对手的销售商品类别分析。

竞争对手和周边店铺的商品类别销售数据对我们的销售非常有参考价值。比如我们是做休闲类服饰品牌，商品类别非常广泛，而隔壁有一个定位与我们完全相符的专业牛仔品牌专卖店，这时我们的牛仔销售数量肯定会受到冲击，那么此时我们在订货管理中就要避开与之相近的牛仔款式，而挑选与之有一定差异的牛仔款式，并在牛仔的订货量上减少。又比如我们的同类竞争品牌，其衬衫销售较好，而我们则是针织T恤更为强势，这样我们在订货管理中则把重点放到T恤上，同时研究该品牌的衬衫的特点，在我们的衬衫订货当中作以区别„„当然，这里所说的订货管理的订货量减少只是在订货数量，而不是在款式数量，如果减少了款式数量就会让整盘货的陈列和搭配不合理，从而影响整体店铺陈列形象。充分发挥自身品牌优势，而避开对手的强势，才能在激烈的市场竞争中处于更强的地位。

3、对手的促销调查与分析。

竞争对手和周边店铺的促销对我们的销售有着非常大的影响，这一点在现今的百货商场销售上显得尤为突出。曾经有两个隔壁的定位相仿的百货商场，在去年的圣诞节促销战中，A商场制定了“满400减160，满800减320”的活动，B商场得到这一情报以后马上制定对策：“满400减160，满600减180，满800减320”。这两个看似相同的促销活动，却让B商场在此次活动打出了一场大胜战，因为虽然其活动力度完全相同，但由于此时商场内的服装大部分吊牌价格均在600-700之间，这让B商场的活动更有优势。这不得不说明是因为对竞争对手促销方案的调查而起到的作用。

所以，我们不能只天天呆在店铺里面，要多走出去，多观察一下当地的整体市场，多了解一下对手的数据和情报，并将所收集到的对手数据进行记录归档。在我们所收集和整理出的数据和信息中，切忌不宜把自己的优势与对手的弱势进行比较和参考，这样只会让自己在该方面偶尔出现不佳时为自己辩解。对对手的信息和数据的分析要持之以恒，往往越是难以调研到的数据就对我们越有价值。及时的了解对手销售数据和销售特点，可以有效提升品牌和店铺在当地的竞争优势。

在实际的店铺管理运作中，我们可以把每个数据分析项目制成统一的表格，并按照每月时间制定一个数据分析计划表，将以上各个数据分析的项目罗列出来，按照所制定的计划时间进行分析和总结，并指导接下来的工作计划和工作实施，使后面的工作思路和方向更加明确。

【如何进行销售数据进行分析】

1、畅滞消款分析。

畅滞消款分析是单店货品销售数据分析中最简单、最直观、也是最重要的数据因素之一。畅消款即在一定时间内销量较大的款式，而滞消款则相反，是指在一定时间内销量较小的款式。款式的畅滞消程度主要跟各款式的可支配库存数（即原订货加上可以补上的货品数量的总和）有关，比如某款销售非常好，但当初订货非常少，也无法补的到货，这样在很短的时间内就销售完了，其总销售数量并不大，那么也不能算是畅消款，因为该款对店铺的利润贡献率不大。在畅滞消款的分析上，从时间上一般按每周、每月、每季；从款式上一般按整体款式和各类别款式来分。畅滞消款式的分析首先可以提高订货的审美观和对所操作品牌风格定位的更准确把握，多次的畅滞消款分析对订货时对各款式的审美判断能力会大有帮助；畅滞消款式的分析对各款式的补货判断会有较大帮助，在对相同类别的款式的销售进行对比后，再结合库存，可以判断出需要补货的量，以快速补货，可以减少因缺货而带来的损失，并能提高单款的利润贡献率；畅滞消款分析还可以查验陈列、导购推介的程度，如某款订货数量较多，销售却较少的情况下，则首先应检查该款的陈列是否在重点位置、导购是否重点去推介该款；畅滞消款分析可以及时、准确对滞消款进行促销，以加速资金回拢、减少库存带来的损失。

2、单款销售生命周期分析。

单款销售生命周期是指单款销售的总时间跨度以及该时间段的销售状况（一般是指正价销售期）。单款销售周期分析一般是拿一些重点的款式（订货量和库存量较多的款式）来做分析，以判断出是否缺货或产生库存压力，从而及时做出对策。单款的销售周期主要被季节和气候、款式自身销售特点、店铺内相近产品之间的竞争等三个因素所影响。单款的销售周期除了专业的销售软件以外，还可通过Excel软件，先选定该款的销售周期内每日销售件数，再通过“插入”-“图表”功能，通过矩形图或折线图等看出其销售走势，从而判断其销售生命周期。如下图所示。如果该款在此时间段内的陈列等其他因素未作改变，5-9日是该款的销售高峰期，而前后几天都是非常大的反差，这样我们就应该对照近期的天气气温和该款式特点。一般来讲，单款销售出现严重下滑主要有以下三个原因：一是近期天气气温不适合该款销售；二是销售生命周期已到，是一种正常的下滑；三是新上了一个与之相类似的款式，并且可能在陈列时更突出一点，由于消费者的视觉疲劳而更青睐于新到的款式。如果该款库存量较大，我们就应该做出相应对策。如果是第一种原因，我们不用急，等到最适合天气气温时重点陈列，但应考虑一下自己的上货时间把握是不是存在一些问题；如果是第二种原因，我们应该即时促销，以提高该款的竞争力和该款的库存风险；如果是第三种情况，则应考虑把与之竞争的新款撤掉或陈列在较一般的位置，并检讨自己的上货时间把握。相反，如果根据销售走势判断出还有一定的销售潜力，则完全可以分析出该款大概还可以销售多少件，这样再结合自己的库存量，进行合适的数量快速补货，以减少缺货损失。

3、营业时间分析。

一般一个地区的店铺开业和打烊时间都是差不多的，但中间的班次安排就可能有所区别。这就要求我们对每个时间段对进店人数、试穿人数、成交票数和金额等进行分析，从而得出哪些时间段的进店率、进店试穿率和试穿成交率更高，再根据这一结果对员工班次进行调整。比如上午这些因素数据较低而下班前一小时这些因素数据较高，则可考虑改变全天营业时间；比如某一时间段这些因素数据非常集中，则可考虑将最多的员工、精力、促销等集中在这一时间段„„通过准确的数据分析来合理调整工作时间和工作安排，能有效促进员工工作激情和销售增长。

第五篇：关于税收数据分析利用工作的调研

关于税收数据分析利用工作的调研

一、数据分析利用的现状

随着税收管理信息化建设的深入，税收数据实现了省局大集中，这为税源管理、税收分析决策提供了一个良好的应用平台。如何通过税收数据分析应用促进提高税收管理的整体水平，是当前需要研究的重要课题。随着税收信息化建设的不断推进，以及其它税收业务应用系统的推行、完善和拓展，加上内联网络各系统的应用，使各类涉税数据信息日益丰富，为信息资源在税收工作中的广泛应用提供了广阔的空间。如何盘活海量数据信息，进一步加强数据信息资源的开发和利用，让它们发挥应有的效果，实现信息管税新跨越，为领导决策提供依据，已成为目前亟待解决的一个问题。

税收信息数据是税收管理的基础。这些数据是全省地税系统的宝贵资源，通过适当的加工处理和提炼分析，不仅可以强化税源管理，提高日常工作效率，而且还能够提高地税部门对经济税源的分析能力和监控水平，为各级领导决策提供科学、合理的依据，更好地指导税收征管工作。

从全市地税系统来看，2008年临川区地税局在本局的行政办公软件中加一个“旅店式”税源管理，后来随着个体户变化逐渐增大，管理员没有及时进行登记或变更，就逐渐没有进行运用。到现在为此，此软件已没有运行了。只保留了2008年的有关数据。

乐安县地税局开发了可视化税源管理软件，目前已经在全市范围内推广使用。

广昌县地税局曾在2006年自主开发建筑及房地产业税源监控软件，采用SQLSERVER+ASPX架构。该软件对税收管理员进行建筑、房地产行业税源监控起了很大帮助，能有效、直观地分析各个工程项目的开发情况。但与省局软件并未接轨。因总局目前推广相关软件，已基本停用。

二、现阶段在数据分析利用方面存在的主要问题

（一）、现有基础数据的分析利用不充分

1、信息管税管理体系不健全。基层税务部门没有建立健全适应信息管税的管理体系，县局、分局、税收管理职能部门、税收管理员实施信息管税没有明确的管理分工和管理责任，影响着信息管税的质效。

2、数据应用不够。一些基层县、分局(所)税收管理员不知道征管系统提供了哪些数据，不会查询数据或由于存在技术困难无法实现数据应用的需求。

3、市、县两级数据应用及监控分析不够。很多领导没有打开机器自己动手查询的意识和习惯；业务职能部门没有熟练掌握数据查询的操作技能，统计数据仍然习惯于向基层索要然后汇总的传统方式。

4、数据分析应用意识不强。充分应用数据指导税收征管的意识不够，靠数据分析、决策、处理问题意识不强。各数据管理部门联系不紧密，各自为政，单打独斗，缺乏统一、协调的数据分析应用领导机制、组织机制、实施机制和数据利用支持机制，没有形成一套完整的数据综合分析应用体系，数据分析不系统、不专业，影响数据分析应用的质量和效果。

5、数据分析应用范围不广。对税收征管数据的利用仅仅局限于基本汇总、分类、简单计算基础之上的对原始税收数据的“复制式”展现和对税收现象的“陈列式”描述，应用仅限于报表浏览、简单查询、数据比对、简单的收入分析等，数据应用的范围不广，利用程度不高，服务于征管的作用没有得到很好发挥。

6、税收数据应用深度不够。分析应用只满足于单一的业务需要，而不能够通过数据分析有效监控管理行为和执法行为，不能从区域、行业等深层次对区域间的税源进行动态分析和对比，不能对纳税人的税源变化进行综合的、动态的分析监控，没有把“静态数据”没有变成“动态信息”，为领导提供决策的作用不明显。

7、数据分析应用并没有减轻基层税务部门负担。虽然一些报表在征管数据系统中都能生成，但上级局各有部门仍然需要基层手工报送各类报表，加重了基层税务部门向上级税务机关报送大量报表的负担。

（二）、数据质量管理不到位

1、重视程度不够。很多人只把征管软件成功上线作为一项艰巨工作的结束，而没有意识到这仅仅是另一项更为艰巨繁杂工作的开始。不了解运维人员整天在做什么，不了解运行维护组织的工作职责；没有意识到上线是一部分精英、集中时间的短期攻歼，而运行维护和应用则是需要全民参与、长抓不懈的持久战，上线只是“万里长征第一步”。部分领导也存在模糊认识，在日常各项工作中，没有将其放在应有的位置上。

2、认为领导重视、提供了一些便利条件，数据分析就会马上看到明显的效果，而忽视了日常的数据管理工作，有“急功近利”思想。

数据管理的主要目标是通过各项管理措施提高数据质量，为数据应用打好基础。离开了数据质量，数据分析应用就成了无本之木，无水之源。抓好数据质量就是把住数据进入系统的各个入口，从税务登记的一个项目，从申报表的一行数据开始，一丝不苟、严肃认真地对待每一项业务，认真核实、修改数据监控系统发现的每一笔错误，这决非一朝一夕就能做好、见效的事情；数据分析应用工作也是一项系统工程，受制于人员素质、数据质量、外部数据采集等诸多因素，无法一蹴而就，需要长期的努力和坚持，不是短期行为。

3、期望值过高，对数据管理和应用没有一个客观清醒的认识。认为一个系统会解决所有的问题，通过数据分析能够查找所有的管理漏洞，通过数据监控可以发现所有的薄弱环节。对系统的严密性和数据分析应用的期望值过高，导致一旦出现一些问题后不能正确认识，甚至把一些人为操作的因素也归结为系统问题，“怨天尤人”，抹杀了众多普通工作者的辛勤劳动成果，给数据管理和分析应用带来负面影响。

4、人员素质不高，培训力度不够。表面上看，我们的人员素质不低，如某县大专以上学历占全部在职人员的85%；计算机普及应用程度也不低，很多人都取得了相关计算机等级证书。但是由于学历教育和各种达标考试中均存在一定的“水份”，再加上知识更新等因素，实际能够胜任本职工作的不多。一个能够胜任本职工作的基层操作人员，需要熟悉本岗位所负担的工作，又熟悉系统的操作要求，这样的人在一个单位中达到30%已属不易；如果开展数据应用和数据分析，除了要对税收管理各项业务熟悉外，还要掌握相当的数理统计知识、数据库理论和操作技能，这样的复合型人才在一个单位中少之又少，培养的周期也很长。所以在一个县区局，可供在数据管理和数据分析应用中发挥作用的人其实很少。

（三）数据分析没有形成统一规范的指标体系

由于没有一套涵盖税收所有业务的涉税信息指标体系和数据采集标准，采集录入数据信息随意性较大，质量不高，与纳税有关的第三方信息采集渠道不畅，采集的信息深度和广度不够，数据信息质量影响着涉

税信息分析的应有价值和对税源的有效监控。由于开展数据分析应用，是一种谋划工作的主动意识，无形的工作，上级局没有严格的指标考核，部分人就不会利用系统数据查找管理漏洞、有效监控日常管理工作、提升管理水平，被误认为一种“可做可不做”工作。

（四）运用数据分析的结果与促进税收管理工作仍存在着一定差距

数据分析的结果虽然在一定程度上促进了税收管理工作提升，取得了成效。但由于信息化应用一定程度上超越了当前的税收管理水平，征管软件上线后，多次进行的数据清理核查发现的错误数据，反映了我们现有的管理手段、管理水平的粗放落后，与系统要求科学严密的业务流程存在着一定差距，征管系统的全面应用某种程度上超越了当前的税收管理水平，或者说部分地区的管理水平、管理手段与系统所要求的严密的工作流程不适应。

三、如何深化数据分析利用的建议

（一）建立上下联动、部门配合的数据分析利用的工作机制

1、要严格按照总局和省局部署，牢固树立信息管税的思路和理念。信息管税，既是税务部门落实科学发展观的长远性基础工作，也是解决当前税收征管问题的有效措施。因此，各级税务机关要牢固树立信息管税的思路和理念，充分利用江西地税管理信息系统数据，来破解征纳双方信息不对称的问题；以涉税信息的采集、分析、利用为主线，树立税收风险管理理念；以健全税源管理体系为手段，加强业务与技术的融合，进而提高税收征管水平。

2、是要加强数据采集，提高信息质量。优质的数据有利于促进管理，优质的管理有利于促进收入，是多年实践验证的真谛。要进一步抓好数据信息采集、加强对数据信息整理与存储、分析与运用、加工与管理，紧紧抓住信息管税的核心，通过完善制度建设，依靠先进的管理和技术手段，制定规范的数据管理办法，确保数据采集的真实、准确、全面。对税务登记、纳税申报、发票管理等基础信息资料，采集录入时，要做到完整性、真实性、及时性、准确性，杜绝虚假数据的录入，提高基础数据质量。

（二）规范数据采集，把好信息质量关

1、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，目前征管软件数据来源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”。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，确保数据信息真实、准确、全面、及时、可用。要统一录入标准，统筹信息录入，对于同类涉税信息做到一次性采集，各系统共享，多层次应用。

2、要严格信息审核。建立“三级审核”机制，加大信息审核力度，办税服务大厅对纳税人报送的各类申报资料和信息采集表进行逻辑性初审；管理分局应结合日常管理情况对纳税人各类申报信息和财务信息进行复审；业务部门参照第三方信息与纳税人相关信息进行终审比对。三级审核层层相扣，确保通过每一个岗位，每一笔数据录入，每一天的数据零差错，实现每个基层单位录入数据的零差错目标。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。

（三）、拓展信息分析应用的深度和广度

税收数据分析利用是落实信息管税的核心，也是信息管税工作的难点所在。要在提高对数据分析利用的重视程度的同时，应着力提升信息应用深度，拓展应用广度，提高应用效率，注重应用实效。

一建立信息分析应用机制。建立健全涉税信息分析应用和定期通报制度，紧紧围绕征管主题，利用存量信息资源，定期展开综合分析，定期发布分析指标，全面掌握税源真实情况，及时发现征管薄弱环节，堵塞征管漏洞。二创新信息分析应用方法。在分析内容方面，要通过开展税收宏观分析、区域分析和税收征管状况分析，及时了解本地税源分布情况、税源质量状况和税收征管现状，掌握税收和经济的运行规律。通过开展重点税源分析、行业分析和具体纳税人的分析，建立重点税源行业征管信息数据库，抓住重点税源和行业管理关键指标，建立预警评估体系，提升重点税源和行业管理水平。在分析手段方面，要创新分析方法，完善分析指标体系，健全税收分析模型，应用差异分析、逻辑关系稽核分析、趋势分析、波动分析和相关性分析等分析方法，加强纵横向比较，为税收管理决策提供参考。三加强对信息分析结果的运用。按照“人机结合”的要求，充分利用信息分析成果，设定科学合理预警指标，实行风险等级管理。对低风险信息纳入正常管理，做好税收政策的宣传和辅导及有针对性的约谈，让纳税人就信息分析中发现的疑点问题做出说明解释；中级风险信息采用实地核查或评估，对风险分析发现的较大疑点问题进行现场核实；对高风险信息进行全面评估，对纳税人生产经营和财务核算进行深入检查，发现有偷税嫌疑和其他违法行为的，移交稽查部门查处。根据纳税人风险级别的高低，有针对性的进行管理，提高信息资源应用的有效性。四完善信息分析应用评估考核机制。建立涉税信息分析应用质量反馈体系，衡量和评价数据信息应用成效，促进信息分析应用质量的反馈和改进。围绕数据信息分析应用对税收征管质量的贡献度和税收收入增值作用等关键指标，建立标准化税收分析应用考核指标体系，加大信息分析应用利用效率和利用成效的考核力度，切实提高数据信息分析应用水平。

（四）、建立数据分析利用要求的管理体系

开展税收数据分析利用，数据是手段，管理是关键，税收是目标。要建立适应信息管税要求的管理体系，让基层税收管理员，中间的管理层、上面的决策层按照不同的管理职能，调整角色，形成纵向上下之间、横向部门之间，职能配置、协调配合机制。

1、局领导“决策”。局领导要根据上级要求和本地税收管理实际制定征管措施，要利用数据管理平台，对税收计划执行情况、分区域、分行业税收经济运行情况等进行分析，用数据揭示经济发展、产业结构、行业税收征管状况之间的内在联系，实现对税收管理的科学决策。在税收管理中发挥“指挥中枢”的作用。

2、业务部门“管事”。具有税收管理职能的税政、征管、计会等部门负责对决策层制定的工作规划、举措进行具体的组织实施。管理人员利用数据管理平台提供的数据模型，根据决策层的要求采取有效措施进行组织落实，并根据业务需求，采取关联分析法，从宏观上针对不同地域、产业、行业和注册类型等制定切实可行的管理办法，指导分局和税收管理员强化税收征管，并要进行多角度、多层次、分类别的分析评估，从微观上对单个纳税人进行“一户式”查询分析，提高管理的针对性。

3、管理人员“执行”。税收管理员负责对纳税人进行日常监管、对管理层制定的各种管理办法进行具体的贯彻执行。利用数据管理平台提供的分析和监控功能，对本辖区纳税人征管情况进行分析评估，有针对性地加强管理。监控功能主要包括对非正常户、临时户、注销户、停业户、零申报户等异常户申报征收情况的监控，对所有纳税业户申报情况的多角度分析监控，对纳税户税负变化情况的监控，对纳税户发票使用、缴销情况的监控等。

（五）发挥基层技术力量，合理划分省、市、县三级的数据分析工作职责

1、稳定、充实现有的数据运行维护组织。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。基于此，上级局应正式发文，明确市、县局成立独立的运行维护组织，选派业务素质、技术素质较高的人员充实到运维队伍中来，担当起数据管理与应用的重任。县局应以文件形式明确承担运行维护工作的部门、人员，这是开展工作的基本保障。

2、开展应用培训，注重培训效果。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。比如对市、县两级领导班子可以重点培训系统查询、通用报表、数据监控等内容；对市、县局业务股室人员重点培训系统查询、业务操作，增强各业务部门互相配合、协同作战的能力；对税务分局(所)、办税服务厅、稽查局人员重点培训各岗位的操作技能、系统查询等，讲求实效，注重实用；遇有业务升级应及时通知相关人员，涉及重大业务事项调整变化的升级文件，要组织相关人员集中进行培训，如果时间来不及可以在短期内进行补充培训，解决目前的“先上岗后培训”甚至不培训就上岗所带来的各种隐患；省局应制定相关的培训计划，分期分批地组织有关人员进行层次较高的培训，培养高素质人才、带动当地工作。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。

（六）其他涉及数据分析的工作建议

各部门齐抓共管，形成合力，共同做好数据质量和数据分析应用。征管信息系统涵盖了税务登记、发票管理、待批文书、稽查法制等全部业务流程，涉及税政、征管、稽查、法规、办税服务厅、税务分局(所)等诸多部门。要想对各个环节、各个部门进入系统的数据进行有效监控，提高数据质量，要想从各个部门的业务需求出发开展数据应用分析，单纯依靠某个部门的力量无法完成。简言之，征管系统是整个税务局的系统，不是哪个部门的系统。但是由于目前各项工作在机构、人员、业务分工上的相对独立，在工作的安排部署中的部门负责意识愈加突出，因此加强部门配合、协调联动就显得尤为重要。