金税工程的应用情况--数据分析应用

第一篇：金税工程的应用情况--数据分析应用

金税工程的应用情况--数据分析应用 金税工程的应用情况 数据分析应用
【发布日期】 2006年10月23日 ： 【来源】 ： 字体： 【大】 【中】 【小】

近年来，税务系统数据利用的方式逐步由信息查询发展到数据分析和应用，尤其是充分 利用税收征管信息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。税务总局应用税收宏观经济分析系统（国家“863”重点项目）开展数据分析。一是利用外 部门提供的数据进行分析，包括来源于国家统计局的统计信息、国家信息中心的统计数据、海关总署的海关报关单数据、质检总局全国组织机构代码管理中心的组织机构代码数据等。二是利用税务系统内部的数据进行分析，包括税收快报数据、税收会计统计报表数据、全国 重点税源报表数据、全国税收调查报表数据、增值税管理信息系统相关数据、出口退税管理 信息系统相关数据、综合征管信息系统相关数据等。三是建立数据分析模型进行分析，包括 纳税能力评估分析模型、同业增值税与计税销售额比值模型、税收收入预测模型、区域贸易 关联分析模型等。税务总局根据税收经济分析发现的问题，指导省以下税务机关有针对性地 对地区、行业、企业深入开展分析和评估。省以下税务机关应用税务总局开发的综合数据管理系统和自行开发的有关数据分析软件 开展数据分析。一是对纳税人的有关信息进行“一户式”查询，包括登记和认定资料、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。二是进行征管质量考核，对数据质量指标、申报指标、征收指标、稽查指标和发票 管理指标等进行自动统计，实现对基层业务的量化考核和监控。三是开展综合分析，对税收 数据进行统计、查询、分析，使税务机关全面掌握纳税人的情况。四是加强预警监控，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。

第二篇：大数据应用实例分析

电信运营商的阳关大道

——大数据应用实例分析

09012208

黄文婷

摘要：

随着全球数据化、网络宽带化，基本的数据量越来越大，由此我们进入了大数据时代。本文探讨了大数据内涵与意义，从电信行业这一大数据应用实例进行分析，介绍了大数据在电信行业的应用、必要性及相关措施。

关键词：大数据

电信

应用

正文：

一、大数据的内涵与意义

（一）大数据的意义

大数据和云计算一样，近两年来越来越多的受到人们的关注。那么什么是大数据呢？ 大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中，大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据的方法)对于“大数据”（Big data），研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

（二）大数据的特性

大数据有4V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、veracity(真实性)。大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。包括网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，数据的来源，直接导致分析结果的准确性和真实性。若数据来源是完整的并且真实，最终的分析结果以及决定将更加准确。第四，处理速度快，1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”。

（三）大数据的应用意义

大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。相比起现有的其他技术而言，大数据的“廉价、迅速、优化”这三方面的综合成本是最优的。

此外，大数据的潮流虽然依赖于信息通信技术的成熟，但它对整个世界的影响绝不仅限于技术层次。它借助信息技术的创新与发展，及数据的全面感知、收集、分析与共用，引导我们以全新的思维看待世界，养成决策思维行为须根据事实与数据的分析判断，舍去凭借经验和直觉的习惯作风。可预见，它将对惯于“差不多”的思维造成巨大的冲击。

很多人一提到大数据，就会不由自主想到那个关于啤酒和尿布的经典案例。事实上，随着移动互联网、智能终端、云计算、物联网技术以及电子商务、社交媒体等应用的飞速发展，大数据已经越来越多的渗透到生活方方面面，宣告着我们已经进入了信息爆炸的大数据时代。电信运营商历经语音、短信、数据三个发展浪潮，积累了大量如文本信息、音频、视频、图片等非结构化数据，在大数据时代无异于拥有了一条发展的阳关大道。而机智的电信运营商也致力于研究如何在这条道路上比别人跑得更快以获得更多的利益。

二、大数据在电信行业的应用

（一）电信行业大数据应用的四个方向

现阶段电信运营商利用其拥有的大数据进行全面、深入、实时的分析和应用，是应对新形势下的挑战、避免运营商沦为管道化的关键。从大数据的具体应用方向来看，当前应主要集中在四个方向：流量经营精细化、智能客服中心建设、基于个性化服务的客户体验提升以及对外数据服务。

1.流量经营精细化

在流量经营精细化上，大数据应用的价值主要体现在深入洞察客户、助力精准营销和指导网络优化三个方面。首先，基于客户终端信息、手机上网行为轨迹等丰富的数据，借助DPI(Deep Packet Inspection，深度数据包检测)技术等，建立客户超级细分模型，为各细分群组客户打上互联网行为标签，可以帮助运营商完善客户的360度画像，帮助运营商深入了解客户行为偏好和需求特征；其次，根据用户行为偏好，推送合适的业务，并根据对客户特征的深入理解，建立客户与业务、资费套餐、终端类型、在用网络的精准匹配，同时也能做到在推送渠道、推送时机、推送方式上满足客户的个性化需求，实现全程精准营销；再次，利用大数据技术实时采集处理网络信令数据、监控网络状况、识别价值小区和业务热点小区，更精准地指导网络优化，实现网络、应用和用户的智能指配。2.智能客服中心建设

作为运营商与客户接触的第一界面，客服中心(或称客户联络中心)拥有丰富的数据资源，可以称得上是客户信息的“聚宝盆”，利用好客服中心的客户接触数据对于建设智能化客服中心意义重大。利用大数据技术可以深入分析客服热线呼入客户IVR(Interactive Voice Response，互动式语音应答)行为特征、访问路径、等候时长等；同时结合客户历史接触信息、基本属性等可以建立热线呼入客户的智能识别模型；基于客户智能识别模型可以在某类客户下次呼入前预先推测其呼入的需求大体是什么，IVR接入后应该走什么样的节点和处理流程。这样，就可以基于呼入客户习惯与需求的事先预测而设计按键菜单、访问路径和处理流程，合理控制人工处理量，缩短梳理时限，为客户服务中心内部流程优化提供数据支撑，有助于提升热线服务管理水平，加速热线营销渠道资源整合，有效识别客户投诉风险，助力智能客服中心的建设。

3.基于个性化服务的客户体验提升

大数据时代对于运营商为客户提供服务来说更加侧重于“小”，即更加关注每个个体“小我”的个性化需求，而融合了电商、医疗、社交等方面信息的“大”数据正是为了更深入的理解“小我”、服务好“小我”。利用大数据技术，一方面可以建立更全面、丰满的客户画像，另一方面还可以量化分解客户接触信息，识别客户特征与习惯偏好，预测客户可能在何时手机会出现故障、何时会产生换机行为等，为客户提供定制化的服务，优化产品、套餐和定价机制，实现“一户一策”的差异化、个性化服务，提升客户体验与感知。由此可见，大数据将为移动互联网时代的客户服务带来一次变革，给客户服务带来极大的想象空间和无限的发展前景。4.对外数据服务

对外数据服务是大数据应用的高级阶段，这个阶段电信运营商不再局限于利用大数据来提升内部管理效益，而是更加注重数据资产的平台化运营。利用大数据资产优势，将数据封装成服务，提供给相关行业的企业用户，为合作伙伴提供数据分析开放能力。例如，Telefonica和Verizon已经成立专业化数据公司来运作对外数据售卖的服务。再如，如果将无线城市与物联网、电子政务等方面的信息结合起来，将能为电信运营商的数据和政府的政务数据增值，对于打造一个开放数据平台和民生服务平台有重大意义。让数据在不同行业之间流动起来，实现体外循环将能进一步释放数据的价值。当然，以简单的Data Seller模式售卖数据服务时，需要 注意保护客户隐私、打消隐私顾虑。

（二）电信行业大数据应用的效益

网络上的每笔搜索，网站上的每笔交易，敲打键盘、点击滑鼠的每一个动作，都在输入数据，经过整理分析后，它可能显示市场的脉络、甚至更具商业价值的开发着力点。曾有统计，运用大数据的分析，可以让公司增加50%的新客户，让政府减少30%的成本。这些如海潮般涌入的大量资料，正是云端时代的新金脉，已经创造出惊人的效益。

三、大数据在电信行业应用的必要性与措施

电信运营商拥有大量的数据资源，如网络信息、用户终端信息、用户位置信息等，只要对电信网络有深刻的理解和技术积累，具有敏锐的行业发展嗅觉和强大的产业研发能力，基于大数据进行深度挖掘分析，将丰富的网络、用户等数据资源加工抽取后封装为服务，将数据资源在一定程度上货币化，向大客户提供增值服务，就能增加新的盈利模式。这无疑是电信运营商发展盈利的一条阳关大道。

面向大数据时代，运营商的及时转型成为必然，否则将有被互联网企业超越的可能性。理论上讲，运营商拥有颇具优势的大数据资源并不是完全不可替代，例如，用户的位置信息就可以通过多种APP应用获得，用户的网络使用信息也可以通过多家互联网企业合作获取，互联网企业通过泛互联网化收集更多的大数据信息。另一方面，多行业的垂直整合将成为趋势，在数据应用层面，行业企业通过多种手段搜集大量的用户数据，将更贴近用户，更理解用户，为其提供更适当的服务，大数据将成为资产更具有战略意义，各个行业及单位都在关注大数据。

根据大数据数量大、时效性要求高、数据种类及来源多样化等特征，运营商首先获取更多有用的大数据资源，例如，很多的网络运行信息，包含大量有价值的用户行为和位置信息，这样的信息可以加以利用。有了资源应该加以利用，避免大数据资源的浪费。事实上，一些运营商拥有大数据这样的金山，却似乎无奈坐看并逐渐沦为管道，在不断强化传统市场的效益考核，却好像在忽视大数据价值的流失。

大数据在电信行业应用措施主要有三个方面：

1）梳理并整合业务部门对大数据的需求，立足分析需求，做好大数据的IT体系构架的规划。大数据相关技术条件的成熟、大数据分析能力及分析应用经验的积累等多方面因素，都是制约企业建设的建设IT系统的条件，要充分抓住大数据带来的机会并避免“心急吃不了热豆腐，反被热豆腐伤害”的问题。

2）落实基于品质管理资料的经营新模式。面对大数据时代的趋势潮流，学会既然无从抗拒，就积极响应，以共享大数据带来的潜在效益。

3）以职能部门提供整体IT支撑方式向嵌入业务流程实时数据的分散能力支撑方式转变。这种转变趋势又称IT支撑“消费化”趋势。在大数据时代，数据从支撑企业中高层运营管理决策普及到支撑企业的产品运营、市场运营、客户服务，甚至在智能管道运营全流程中涉及从企业中高层运营管理人员到基层生产执行人员，很明显，这种数据获取和分析能力如果集中在IT职能部门，而不是全体人员均结合自身业务需求而具备的话，大数据分析驱动的各项运营管理应用即成为不可能的任务。

四、结语 从电脑技术的演进来说，“大数据”是既资料探勘、云端计算之后一项革命性的趋势发展。庞大的数据资源迫使各个领域的运作造成量化的质变，目前全世界无论是学术界、企业界、产业界甚至是政府单位都在积极研究大数据分析。在这种背景下，电信行业也结合自身特征，进行相关的研究与应用，奔跑在大数据铺就的阳关大道上，成为激烈竞争中的新赢家。

参考文献：

[1]黄小刚．电信行业大数据应用的四个方向．业务与运营．2013(6)：26-28 [2]季鸿，张秀凤，柴林麟．大数据在电信行业的应用展望．通信企业管理．2014(1)：76-77 [3]卢云许．电信行业大数据应用浅析．信息工程系统．2013(12)：29-30 [4]潘海鹏．浅谈电信行业大数据的意义与应用．电子世界．2014(3)：21-23 [5]史斌，周双阳．电信行业如何应用大数据．新引擎．2013（7）：47

第三篇：金税工程

“金税工程”是国家实施的一系列“金”字工程（如“金桥”、“金关”、“金卡”工程等）之一，是一项重要而复杂的系统工程，关系到增值税乃至整个新税制的“前途和命运”。近年来，金税工程在中央决策层的部署下，已由国家税务总局作为大事来抓。目前，金税工程建设已进入决战阶段，成为摆在各级国税部门面前的头等大事，也是国税系统当务之急的一项重要而艰巨的工作任务。金税工程是一项涉及面甚广、牵动征纳双方的大事，因此，尽可能的让征纳双方乃至整个社会公众更充分地认识和了解金税工程的总体概况、建设金税工程的目的和意义，以及金税工程的运行流程、工作原理等方面的问题，对推动金税工程建设工作必

将起到积极的作用。

金税工程是根据国务院领导的指示，按照“科技加管理”的思路，在吸取国际先进经验的基础上，结合我国增值税管理的现状，运用高科技手段设计、构建的具有中国特色的增值税监管体系，也是我国应用计

算机网络技术进行税务信息化工程建设的重要组成部分。

金税工程的全称是全国增值税专用发票计算机稽核网络系统，是利用覆盖全国税务机关的计算机网络对增值税专用发票和企业纳税状况进行严密监控的一个体系，包括“一个网络、四个系统”。“一个网络”就是建立全国从国家税务总局到省、地市、县四级统一的计算机主干网：“四个系统”，就是建立起覆盖全国增值税一般纳税人的增值税防伪税控开票子系统，以及覆盖全国税务系统的防伪税控认证子系统、计算机稽核子系统和发票协查信息管理子系统，最终通过计算机网络和相关系统实现税务机关对纳税人增值税专

用发票和经营纳税状况的严密监控，并对涉税犯罪行为进行及时、有效的查处和打击。

一、金税工程背景

1994年，我国的工商税收制度进行了重大改革。这次税制改革的核心内容是建立以增值税为主体的流转税制度。增值税从税制本身来看，它易于公平税负，便于征收管理。但新税制出台以后，由于税务机关当时还比较缺乏对纳税人使用增值税专用发票进行监控的有效手段，一些不法分子就趁此机会利用伪造、倒卖、盗窃、虚开增值税专用发票等手段进行偷、逃、骗国家税款的违法犯罪活动，有的还相当猖獗，严重干扰了国家的税收秩序和经济秩序。对此，国家除了进一步集中社会各方面力量，加强管理，开展打击伪造、倒卖、盗窃发票违法犯罪专项斗争，坚决维护新税制的正常运行外，还决定引入现代化技术手段加强对增值税的监控管理。

1994年2月1日，时任国务院副总理的朱镕基同志在听取了电子部、航天工业总公司、财政部、国家税务总局等单位的汇报后，指示要尽快实施以加强增值税管理为主要目标的“金税”工程。为了组织实施这项工程，成立了跨部门的国家税控系统建设协调领导小组，下设“金税”工程办公室，具体负责组织、协调系统建设工作。1994年3月底，“金税”工程试点工作正式启动。

二、金税工程的组成金税工程由一个网络，四个软件系统组成。即覆盖全国国税系统的，区县局、地市局、省局到总局的四级广域网络；四个软件系统分别为：防伪税控开票系统、防伪税控认证系统、计算机稽核系统、发票协查系统。

（一）金税工程网络

国家税务局系统整体管理呈四级分层结构，即国家税务总局；省、自治区、计划单列市国税局；地市级国税局；区县级国税局。总的看来国税系统具有机构分布广、层次多的特点。

网络设计遵循层次化设计的总体原则，将整个金税网络进行垂直分层（按照管理模式）和水平分割（按照地域），从而将大型网络面临的复杂问题分解到多个层次相对简单的网络中去解决。这样既有利于简化网络的管理，其结构又符合整体业务流程。

金税网络在垂直方向按照功能划分成骨干层、分布层、接入层三个层次，在水平方向上按照地域划分成各个省、自治区、计划单列市内部的网络（简称省内网络），具体结构如下图所示。

各个省内网络在地位上都是平等的，它们向上连接国家税务总局，内部包括省级国税局、地市级国税局、区县级国税局这四级机构。从垂直方向看，整个网络分为骨干层、分布层、接入层这三个层次。

（二）金税工程软件系统构成1.增值税防伪税控开票子系统

增值税防伪税控开票子系统是运用数字密码和电子信息存储技术，通过强化增值税专用发票的防伪功能，监控企业的销售收入，解决销项发票信息真实性问题的计算机管理系统。这一系统将推行到所有增值税一般纳税人，也就是说，将来所有的增值税一般纳税人必须通过这一系统开票增值税发票。

2.防伪税控认证子系统

税务征收机关利用防伪税控认证子系统，对增值税一般纳税人申请抵扣的增值税发票抵扣联进行解密还原认证。经认证无误的，才能作为纳税人合法的抵扣凭证。凡是不能通过认证子系统的发票一律不能抵扣。

3.增值税稽核子系统

为了保证发票信息准确性，销项发票信息由防伪税控开票子系统自动生成，并由企业向税务机关进行电子申报；进项发票数据通过税务机关认证子系统自动生成。进项销项发票信息采集完毕后，通过计算机网络将抵扣联和存根联进行比对.目前稽核的方法采取三级交叉稽核,即本地市发票就地交叉稽核,跨地市发票上传省级税务机关交叉稽核,跨省发票上传总局进行交叉稽核.今后将在税收规模较大、发票流量较多的区县增设稽核系统，实现四级稽核的管理模式。

4.发票协查信息管理子系统

发票协查子系统是对有疑问的和已证实虚开的增值税发票案件协查信息，认证子系统和稽核子系统发现有问题的发票，以及协查结果信息，通过税务系统计算机网络逐级传递，总局通过这一系统对协查工作实现组织、监控和管理。

（１）2001年将增值税防伪税控系统推行到所有开具万元以上销售额增值税专用发票企业。自2002年1月1日起，所有增值税一般纳税人必须通过增值税防伪税控系统开具销售额在万元以上的专用发票，同时全国统一废止手写万元版专用发票。自2002年4月1日起，万元版手工发票一律不得作为增值税扣税凭证。

（２）2002年完成增值税税控系统的全面推行工作。自2003年1月1日起，所有增值税一般纳税人必须通过增值税防伪税控系统开具专用发票，同时全国将统一废止手写版专用发票。自2003年4月1日起，手写版专用发票一律不得作为增值税的扣税凭证。金税工程前期的主要内容

金税工程原由三个紧密衔接的系统组成，这三个系统是：增值税计算机稽核系统、增值税专用发票防伪税控系统和税控收款机系统。

增值税计算机稽核系统是指在全国区、县以上税务部门，建立四级计算机稽核网络，全面采集纳税人开具的增值税申报及专用发票票面信息，建立增值税专用发票数据库，通过计算机网络进行统计分析和抽样稽核，发现各种利用增值税专用发票进行偷、漏、骗税的案件线索，并通过网络将这些线索传递给与之相关的税务部门进行重点查实。

增值税专用发票防伪税控系统是指为具有一定规模的增值税纳税人配备防伪税控设备，用其开具增值税专用发票，在打印发票时，对数据进行特定的加密，并将密文(加密结果)打印在发票指定位置；同时在各级税务部门装备认证系统，通过加密的逆运算将发票抵扣联上的密文还原为明文，通过与票面实际填写数据比较，来识别和防止通过各类假票、阴阳票等骗取抵扣税款的行为。

税控收款机系统则主要装备在商业、服务业、娱乐业等行业中适合使用收款机的小规模企业和有一定经营规模及有固定场所的个体工商户，它可以将全部应纳税商业活动数据记录在不可更改的存储器中，便于税务部门检查、管理和监控税源，以减少和防止税收流失。

（三）金税工程试点情况

为了保证新税制的正常运行和起到对利用增值税专用发票进行偷、逃、骗税的违法犯罪分子的震慑作用，根据国务院领导同志的指示，在金税工程的三个系统中，首先上马的是增值税计算机交叉稽核系统。从1994年3月底开始，金税工程办公室组织实施了以建设50个城市为试点的增值税计算机交叉稽核系统，即金税一期工程。这是税务系统在较短的时间内组织实施的一项较大规模的信息化工程，这项工程在没有现成经验可以借鉴的情况下，又要在半年内完成，确实是时间紧，任务重，要求高。但有关部门为确保完成任务，密切合作，相互支持。财政部特事特办, 拨专款1.25亿元,电子部长城计算机集团公司承担了工程的总承包任务，中国人民银行为增值税专用发票的传递提供了卫星通信手段，国家计委和航天工业总公司也积极参与，国家税务总局和有关地区税务机关更是全力以赴，确保了该系统于1994年8月按计划开通。

（四）立项情况

1995年5月，根据朱镕基副总理金税工程要积极稳妥地向前推进的指示精神，进一步明确了金税工程包括的内容，即增值税计算机稽核系统、防伪税控系统和税控收款机系统，同时抓好这三个系统的紧密衔接。

1997年12月，在全国税务工作会议上，李鹏总理、朱镕基副总理再次强调，要用现代科技武装税务部门。总局项怀诚副局长在这次会议结束时的讲话中，把金税工程列为1998年税务系统的一项重要工作。

1996年11月,我们向国家计委报送了金税工程立项的有关材料,计委同志已表示,他们积极支持此项工程，只要财政部给一个明确落实资金的答复,计委马上批复立项报告。1998年初，财政部同意拨资金15.75亿元（包括一期试点工程的1.25亿元）用于金税工程的建设，其中，13.5 亿元用于增值税稽核系统的建设，1亿元用于防伪税控系统和税控收款机的推广。

1998年6月8日，金税工程项目建议书经国务院批准，国家计委同意立项。

三、金税工程的进展情况

2000年8月31日，总局向国务院汇报金税工程二期的建设方案并得到批准。2001年7月1日，增值税防伪税控发票开票、认证、交叉稽核、协查四个子系统，在全国全面开通，两个月来，总体运行情况良好，对加强增值税专用发票管理，打击偷、骗税犯罪行为，增加税收收入等方面起到积极有效的作用。

（一）金税工程建成了全国增值税发票监控网，对全国百万元、十万元和部分万元版专用发票进行监管，这些增值税发票占全部增值税发票数量的46%。全国目前已有40万户增值税一般纳税人配备防伪税控开票子系统，这些企业缴纳的增值税约占全国增值税总量的60%以上。百万元版、十万元版专用发票已取消手工开具改用该系统开具。通过网络，税务机关可以有效监控企业和税务机关内部增值税发票的使用和管理，企业已不能够利用假票骗抵税款，不能够隐瞒销售收入（指开具增值税发票部分），基本上杜绝假票和大头小尾票等骗取抵扣问题，确保了增值税链条的完整。同时，也促使企业销售额如实申报。全国范围内专用发票的交叉稽核和协查，提高了稽查质量，极大地打击和威慑了利用专用发票偷逃骗税的不法行为。

（二）认证子系统已部分发挥作用。全国区县级国税局已配备低档认证子系统，对百万元和十万元版专用发票全部进行认证。据统计，目前各地通过该系统发现的假票或不能通过认证的专用发票税款为两亿多元。虚开增值税专用发票的犯罪案件数量和涉案金额近期已呈现明显下降趋势。犯罪分子已很难用一张专用发票骗取1.7万元以上的税款。可以说，系统的运用已初见成效。

（三）计算机稽核系统软件和发票协查软件在北京等9省市已投入运行，经过4个月的运行，数据采集率已经达到99.6%。

（四）国税系统的网络建设已经覆盖了全国区县（含）以上国税机关，形成了总局、省局、地市局、区县局的四级广域网，成为国税系统的网络通信支撑平台。在进行网络建设的同时，税务系统在各种硬件配备上也有了一定规模：拥有小型机1000多台，其中国税

约800台，地税约200台；PC服务器15000多台，其中国税约10000台，地税约5000台；PC机25万台，其中国税16万台，地税9万台；已经实现计算机化管理的基层征收单位2.2万多个，其中国税约1.2万个，地税约1万个；通过计算机管理的纳税户超过1000万，80%以上的税款通过计算机征收。另外，在税务系统信息化建设过程中形成了3万人左右的信息技术队伍，成为整个税务系统信息化建设的中坚力量。

四、金税工程三期建设

随着我国加入WTO的临近，我国政府必将按照国际惯例管理社会经济生活。其中，缩小信息化鸿沟，已迫在眉睫。国务院在“国民经济和社会发展十五规划”中，已经明确提出以“信息化带动工业化” 的经济发展战略方针。为适应这一进程，必须通过信息化、专业化重组政府业务流程，提高行政管理水平和效率，逐步建立廉洁、高效、廉价的现代化政府。而税收工作作为社会经济生活的一个重要组成部分，实现信息化和全面网络化，可以更好地筹集财政收入，更好地为人民服务，改善党和政府形象。因此，把税收征管工作置于网络信息化的环境中运行，规划和实施好金税工程三期，于国于民都是一件大事。金税工程现存主要问题是采集的信息局限于发票，无法真正实现“税控”的目的，需要将系统功能拓展到一般纳税人认定、发票发售、纳税评估等业务环节。

在整个税收工作形势中，今年的增收因素与以往相比明显不同，无论在依法治税、从严治队、组织收入、监控税源和加大执法打击力度以及减少执法随意性等方面，都有明显成效，其中金税工程二期的顺利运行发挥了不可低估的作用。因此，建立一个业务覆盖全面、功能强大、监控有效、全国联网运行的税收信息管理系统势在必行。同时，为了提高执法力度和执法效率，必须加强税务部门与其它部门，如工商、银行、外贸、海关、质监、公安、统计等系统的信息共享，实现跨部门的网络互联，加快电子政府工程的进程。金税工程三期是在对金税工程二期四个子系统进行功能整合、技术升级和业务与数据优化的基础上，进一步强化征管功能，扩大业务覆盖面，形成有效的、相互联系的制约和监控考核机制。主体软件CTAIS（中国税务信息管理系统）将建立如下七大子系统，共35个模块：

1．管理子系统：主要用于税前的事务处理，包括税务登记、认定管理、发票管理、待批文书、税额核定、证件管理、档案管理、外部信息采集以及咨询服务九大模块。

2．征收子系统：主要用于税中的事务处理，包括纳税申报、税款征收、纳税评估、出口退税管理、税收计划（含重点税源分析）、税收会计、税收统计、票证管理八大模块。

3．稽查子系统：主要用于税后的事务处理，包括稽查选案、稽查实施、稽查审理、案卷管理以及反避税五大模块。

4．处罚子系统：主要用于税前、税中、税后的违法违章的处罚的事务处理。

5．执行子系统：主要用于前四大子系统产生的各类税务决定的执行与保全事务处理，包括一般执行、税收保全、强制执行三大模块。

6．救济子系统：主要用于对纳税争议的事务处理，包括行政复议、行政诉讼应诉、行政赔偿三大模块。

7．监控子系统：主要用于市局、省局、总局的纵向监控、指导、协调，包括日常业务、统计查询、分析监控、质量考核、报表管理和决策支持六大模块。

上述七大子系统35个主模块将使金税工程二期的发票管理功能与整个涉税管理功能紧密结合，融为一体，从而，全面覆盖基层国税、地税机关的所有税种、各个环节、各个方面的税收业务处理，同时满足市局、省局和总局各级管理层的监控、分析、查询和辅助决策需求。

中国网 2003年2月27日

第四篇：邮政大数据技术应用可行性分析

邮政大数据技术应用可行性分析

摘 要：随着当前各行业信息化的发展，邮政行业各类信息化系统积累了海量的业务数据，这些数据分散在不同的业务领域。由于业务的扩展，数据呈现出几何级地快速增长趋势，并且明显表现出数据量庞大、数据类型多样、价值密度低等特点。传统的数据分析处理方式已经无法满足行业需求。通过引入针对大数据的数据采集、数据处理、数据存储及管理、数据分析与挖掘等技术，可以有效地解决对海量业务数据的分析、价值挖掘问题，进而通过对大数据技术的应用，达到对客户需求的精准把控、对现有业务流程的优化、对业务发展趋势的预判等目的，最终实现对整个邮政行业发展的促进效果。

关键词：邮政 大数据 可行性 应用

中图分类号：TP27 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2017）11（b）-0010-02

认识大数据

大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据具有如下特点。

1.1 数据量大

一组数据的计量单位转换比例：1T=1000G、1P=1000T、1E=1000000T、1Z=1000000000T。上述各种单位都是大数据的常用衡量单位。

1.2 类型繁多

大数据包含的不只有普通意义上的结构化数据，还有各种非结构化数据，如音频、视频、地理位置、网络文章等。

1.3 价值密度低

互联网，尤其是移动互联网的普及，越来越多的联网设备参与到数据的生产过程，特别是随着物联网的广泛应用，信息感应收集无处不在。产生的海量数据真正附带使用价值的只是很少一部分。所以对大数据中有价值数据的筛选过滤是应用大数据的必要环节。

1.4 高速数据处理

既有的技术架构和路线，已经无法高效处理如此海量的数据，而对于相关组织来说，如果投入巨大采集的信息?o法通过及时处理反馈有效信息，那将是得不偿失的。大数据技术的典型应用场景

当前，大数据技术迅速发展，正在向各行业渗透，例如银行业。银行业本质上就是要面向客户提供金融服务，通过对数据的分析，可以更准确地把握客户需求，有针对性地研发金融产品，提供金融服务。一方面面对不同区域，差异化管理。通过分析不同区域人群的差异化数据，量身制定符合各区域需求的管理措施；另一方面，针对不同客户，实行差别化产品和服务。通过对大数据的分析挖掘，得出客户喜好，向客户推荐符合其个人喜好的金融产品，实现精准营销。大数据技术在邮政行业的应用

邮政业务结合使用大数据技术的与银行业相比，邮政行业业务类别较多，涉及到寄递、电商、金融等三个方向。各业务方向当前独立运营，虽然也积累了大量的数据，但这些数据却只是单独分布在各自领域，还有很大一部分潜在价值未被发掘。

3.1 成立针对大数据应用的机构

很多现代企业都成立了自己的大数据应用方面的组织机构，专门负责企业大数据应用的开发，旨在提升自身的企业竞争力。对邮政企业而言，同样具备建立相应研究机构的条件。首先，邮政企业积累了海量的数据资源，亟待利用。其次，邮政多年来的信息化建设以及深入的业务应用模式，对业务数据的深入应用方面积累了丰富的经验。最后，邮政庞大的机构人员队伍中储备了大量的数据应用技术、信息应用技术、业务经营分析、统计学等方面的专业人才。

3.2 规范数据标准，提升数据质量

3.2.1 梳理数据来源渠道，规范数据准入标准

邮政企业内部业务种类繁多，相应的业务信息化系统也较多，产生的业务数据模式也各有差异。在此类数据上应用大数据技术，必须对数据的产生渠道进行规范化梳理，尤其是对组织机构、客户信息、地理位置信息等核心基础信息的采集，必须要求按照统一的格式规范进行。

3.2.2 夯实原有数据质量，拓展数据来源

邮政现有各类应用系统产生的数据业务完整性差、业务相关性较差，各个业务系统之间数据可借鉴性较差，需要就上述问题从技术层面、管理层面进行完善和加强。同时增多数据来源渠道，丰富业务数据的种类。

3.3 破除企业内专业壁垒，打造大数据平台

3.3.1 杜绝信息孤岛

邮政行业业务种类丰富，各业务类别之间差异较大，结果导致数据应用时，各业务类别难以突破本专业壁垒，汲取其它专业数据，助力本专业业务发展。信息的孤岛化现象比较严重。

3.3.2 打造大数据平台

（1）数据采集。

大数据平台制定统一的数据采集规范，各专业依据该规范重构自己的业务数据，并推送到大数据平台，实现各业务数据的格式统一。同时要保证业务数据推送、汇总过程中的安全。

（2）数据存储。

将各业务方向业务系统数据进行统一管理，数据归集存储，以实现节省成本、提高数据利用率、降低机房能耗等目的。按照规则对数据进行分类，同时利用过滤和去重技术，减少数据的存储总量，并加入标签，利于数据的检索。

（3）数据处理。

邮政各业务方向数据自身复杂度较高，数据来源和结构多样，不同业务流程之间数据交互度高，造成传统方法难以描述、衡量。相关人员只有通过业务关联进行语义分析，进而挖掘综合信息；而专业技术人员需要利用专业手段衡量、处理，并得出所需的数据报表并产出有价值的分析报告。

（4）数据应用。

可以基于大数据平台构建数据可视化应用系统，根据实际业务需求，定制不同的数据可视化展现方式，为不同业务人员提供个性化的数据分析、趋势预判可视化展现。

3.4 加强大数据应用，服务企业经营理念

（1）基于客户行为分析的产品与服务营销。

整理统计邮政业务中用户的消费记录，发掘客户消费潜力和消费习惯，并制定对应策略进行精准营销。

（2）基于客户评价的产品与服务提升。

注重收集整理各业务方面客户反馈的评价信息，根据评价信息发掘产品、服务中存在的问题，通过修正和完善问题，使产品和服务更加符合用户需求。

（3）基于数据分析的广告投放，加大营销宣传效果。

基于数据分析结果进行广告投放，避免毫无依据的盲目投放。

（4）基于数据分析的产品定价。

综合参考同类产品定价数据，并实时统计价格走势，通过大数据技术实现价格走势预判，为产品定价提供预判依据。

（5）基于客户异常行为的客户流失预测。

收集整理客户行为数据时，重视异常情况的发现与形成原因分析。深入了解底层需求，掌握市场动态，并做出准确的市场预测，预算出客户流失带来的收益损失，及时反馈市场经营部门，以便制定可行的应对措施，降低风险，预估风险。

（6）基于环境数据的外部形势分析。

对于企业外部的数据信息加强收集与整理，全面掌握社会市场动态，了解市场发展走势，正确估计市场形势。做好企业相应的分析与预警。

（7）企业管理数据的应用分析。

做好企业经营生产大数据应用的同时，也要对管理数据进行采集与整理，包括财务管理、人事管理等数据信息等方面。结语

总而言之，邮政正处在集约化、信息化、标准化、现代化进程中，对大数据的分析、挖掘对于企业管理体制优化，精准把握市场机会，实现产业转型和升级，实现科学的良性的可持续发展具有重要意义。

参考文献

[1] 谷斌.论大数据背景下的邮政数据分析与整合[J].邮政研究，2014（6）：10-12.[2] 赵国栋.大数据时代的历史机遇-产业变革与数据科学[J].中国科技信息，2013（19）：100-101.[3]（英）维克托?迈尔-舍恩伯格，肯尼思?库克耶.大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M].浙江人民出版社，2012.

第五篇：店铺运营数据分析及应用(讲稿)

第一页：为PPT内容标题，善融商务系列课程之网店运营数据分析及简单应用。

第二页：引言部分，对于店铺来说数据分析有什么用呢？如果网站是为了流量而活的话，那么数据分析的终极意义就是监控流量、吸引流量、保留流量。第三页：为目录部分，本教程分为四个部分； 1．为什么要做数据分析2.有哪些数据需要分析3.如何去做好数据分析 4.数据分析的简单应用

第四页：第一部分为什么要做数据分析。包括监控流量、吸引流量、保留流量三块内容。首先监控流量要及时掌握店铺运营实况，IP访问量与IPV单客页面访问量。

第五页：其次监控流量包括监测店铺数据变化，进行调整，IP访问量—调整标题关键词，产品图片，策划促销活动，价格策略等。单客页面访问量，调整页面设计，产品线策略等。

第六页：最后监控流量应该及时监测调整结果，进一步优化，评估促销活动效果，根据市场变化，随时修正标题关键词等内容。

第七页：下面是为什么要做数据分析的吸引流量部分；吸引流量的第一块内容为通过店铺流量统计工具，查看分析店铺的访问高峰时段、分析访客来源等相关数据，查看商品成交订单最多的时段流量，及时调整商品上下架时间。

第八页：吸引流量的第二块内容为根据数据分析得出有效关键词，在商品标题中多使用有效关键词增加商品被搜索到的几率！

第九页：吸引流量的第三块内容为根据数据分析，发现最近被点击次数多的产品，将一些热卖、爆款等推荐商品加入橱窗推荐列表，增强商品曝光率。第十页：吸引流量的最后一块内容为：积极参加善融商务的营销活动，限时抢购、团购、专题活动等通过以上四种方法达到吸引流量的目的。

第十一页：下面是为什么要做数据分析的保留流量部分，第一块内容为店铺里上传大量的新产品，增加产品数量，将直接拉升店铺曝光，增加产品与店铺再次被用户访问到的概率。

第十二页：保留流量的第二块内容为检查店铺装修质量，提高买家用户体验，让买家记住我们的商铺。第十三页：保留流量的第三块内容为提高售后服务质量，让买家有更好的用户体验，提升回购率。第十四页：保留流量的第四块内容为使用平台各种收券功能，在买家消费的同时赠送买家本店的优惠券，旨在提高买家的返购率。第十五页：保留流量的最后一块内容为关联销售，通过找到该商品同时也可以关联到其他商品，也可以在商品详情描述里，添加其他商品进行组合销售。进行联动式营销，让买家在我们的店铺内长时间停留。第十六页：以上为我们为什么做数据分析部分，下面我们来了解下善融商务平台有哪些数据可以进行分析呢。这里我们分为个人商城与企业商城两个部分，先讲个人商城，个人商城这里有六个数据值得分析，1.1.店铺流量数据统计，1.2.店铺交易数据统计，1.3.店铺访客地区统计.1.4.店铺访客来源统计1.5商品数据统计.1.6.好评率

第十七页：讲解通过登陆个人商城后台-点击”运营管理”查看店铺流量数据统计,这里可以选择不同的时间段查看访问的独立IP数量.第十八页：讲解通过登陆个人商城后台-点击”运营管理”查看店铺交易数据统计,这里可以查看不同时间段产生的交流笔数与订单量.第十九页：

第二十页：讲解通过登陆个人商城后台-点击”运营管理”查看访客地区统计,这里可以查看不同时间段,来访的不同地域的IP地址。

第二十页：讲解通过登陆个人商城后台-点击”运营管理”查看店铺访客来源统计,这里可以查看不同时间段，来源地址的url与数量。

第二十一页:讲解通过登陆个人商城后台-点击”运营管理”查看商品数据统计。通过这里可以查询，不同时间段，销售商品的编号，数量，以及访客浏览该商品的浏览数量。.第二十二页: 讲解通过登陆个人商城后台-点击”交易管理”评价管理。通过这里可以查询，卖家会员的动态平分与星级等级，在不同时段，获得的评价记录。第二十三页: 以上主要介绍的是个人商城的相关后台数据统计，那么企业商城有哪些数据流量可以进行分析呢？

这里主要介绍以下几种，2.1销售数据分析 2.2 流量数据分析 2.3 客户数据分析 2.4 好评率

第二十四页: 讲解通过登陆企业商城后台-点击”供应商服务”-销售数据分析-基本销售属性。通过这里可以查询，不同时间段，店铺访客数，成交用户数、成交商品数量。

第二十五页: 讲解通过登陆企业商城后台-点击”供应商服务”-基本流量数据分析。通过这里可以查询，不同时间段，店铺访问独立ip数量。第二十六页: 讲解通过登陆企业商城后台-点击”供应商服务”-流量数据分析-空间首页流量分析。通过这里可以查询，不同时间段，店铺首页被访问独立ip数量，流量数据，访客数量，页面停留的时间。第二十七页: 讲解通过登陆企业商城后台-点击”供应商服务”-流量数据分析-商品页面流量分析。通过这里可以查询，不同时间段，某个商品页面被访问量，访客数量，成交用户数量，平均查看时间，平均查看人次，平均入店人次。

第二十八页:讲解通过登陆企业商城后台-点击”供应商服务”-客户数据分析-数据指标分析。通过这里可以查询，不同时间段，某个省或者地区的浏览量，访客数，地区访问趋势。

第二十九页: 讲解通过登陆企业商城后台-点击”信用管理”-评价管理。通过这里可以查询，卖家会员的交易总体满意度，星级，在不同时段，获得的评价数量。

第三十页: 上面一章我们介绍了善融商务有哪些数据可以进行分析，下面我们来分享如何去做好数据分析的内容。首先要做好数据分析的第一点为熟悉行业业务及流程，关注行业最新动态。若脱离行业认知和业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的实用价值。

第三十一页: 第二点是要有明确的分析目的。不要为了分析而去分析！数据分析的前提是要有明确的目的，要知道自己进行数据分析是为了什么。

第三十二页: 第三点营销、管理等理论是数据分析的指导思想，使分析思路系统化。例如4P理论[4P营销理论被归结为四个基本策略的组合，即产品（Product）、价格（Price）、渠道（Place）、促销（Promotion），由于这四个词的英文字头都是P，再加上策略（Strategy），所以简称为“4P’s”]等，从哪几个维度去分析？考虑哪几个方面？故而使数据分析变得有血有肉有脉络，真正做到理论指导实践 第三十三页: 第四点为掌握有效数据分析办法，了解数据分析流程，掌握数据分析基本原理与方法，并灵活运用到实践工作中，不论简单还是复杂的分析方法，只要能解决问题的方法就是好方法；

第三十四页:第五点熟练使用数据分析工具，建议先玩转EXCEL数据透视表，有兴趣、时间、需要的话，再学习SPSS、SAS等统计分析工具，同样，只要能解决问题的工具就是好工具；做到以上五点要求，我们的数据分析就能达到要求标准。

第三十五页：以上为如何进行数据分析部分，下面我们来分享最后一部分内容，数据分析的简单应用。首先我们来关注相关与业绩的三个关键数据，主要为 UV（包括访问人数 访问来源 性别，年龄，地域 频次 访问时间 购买时间），转换率（包括网站转化率 回访者比率 积极访问者比率 忠实访问者比率 营销工具的使用 商品管理及组合），单客价（包括投资回报率平均订货额，客单价，价格区间，产品定价，笔单价），最后销量业绩算法等于UV+转换率+单客价。

第三十六页：其次为关键数据的计算公式

1、网站转换率 Take Rates(Conversions Rates)计算公式：网站转换率＝进行了相应的动作的访问量／总访问量

指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果

第三十七页:

2、回访者比率 Repeat Visitor Share 计算公式：回访者比率＝回访者数／独立访问者数 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站。第三十八页：

3、积极访问者比率 Heavy User Share 计算公式：积极用户比率＝访问超过N页的用户／总的访问数

指标意义：衡量有多少访问者是对网站的内容高度的兴趣

第三十九页：

4、忠实访问者比率 Committed Visitor Share 计算公式：访问时间在N分钟以上的用户数／总用户数

指标意义：和积极访问者比率的意义相同，只是使用停留的时间取代浏览页数，取决于网站的目标，你可以使用两个中的一个或结合使用。

第四十页：最后是其它关键数据计算公式：包括 1投资回报率 Return on Investment(ROI)计算公式： 投资回报率＝每笔产出(CON)/每笔订单成本(CPO)指标意义： 用来衡量你的广告的投资回报

2每笔产出 Contribution per Order(CON)计算公式：每笔产出＝（平均订货数Ｘ平均边际收益）－每笔订单成本

指标意义：每笔订单给你带来的现金增加净值

3单笔订单成本 Cost per Order(CPO)计算公式：单笔订单成本＝总的市场营销开支／总订货数

指标意义：衡量平均的订货成本

第四十一页：今天关于善融商务数据分析及简单应用的分享就到此为止，善融商务，与您同行，谢谢！