大数据分析心得总结（实用14篇）

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数据分析概述心得体会总结

在当今信息化时代，大数据已经成为企业中不可或缺的一部分。我们常常听到一个概念，那就是“数据分析”。随着大数据的不断发展和普及，数据分析也越来越成为企业管理和决策的重要手段。本文将从自身实践出发，探讨数据分析的概念、应用、方法和心得。希望对正在学习或者将要学习数据分析的人有所帮助。

第二段：概念解析。

数据分析是从原始数据中提取有用信息的过程。具体来说，就是通过手段和工具对数据进行处理，从而发现其中规律和模式。通过数据分析，企业可以更好地了解自身市场、业务、用户等方面的潜在问题和机遇，从而制定更加合理、科学的战略决策。同时，数据分析也能够帮助企业发现自身的痛点和优势，进而制定相应的改进和提升措施。

第三段：应用领域。

随着大数据时代的到来，数据分析技术及其应用领域也不断拓展和深入。当前，数据分析已经广泛应用于金融、零售、医疗、教育等多个领域。比如，在金融领域，数据分析可以帮助银行制定风险控制策略和信贷评估模型，降低资产损失和风险敞口；在零售领域，数据分析可以帮助企业了解消费者需求和行为模式，实现个性化推荐和精准营销；在医疗领域，数据分析可以帮助医院制定基于病历数据的临床决策，提高诊疗水平和成本效益。

第四段：方法论。

数据分析从数据挖掘、机器学习、大数据等多个角度来实现。但无论哪种方法，都需要具备一些基本的技能和方法，包括数据采集、数据清洗、数据分析、数据可视化等。在数据采集方面，需要掌握一定的网络爬虫、API等技术，并学会使用数据清洗工具对数据进行处理、去噪和去重；在数据分析方面，需要掌握一定的机器学习、统计学知识，了解各种算法的优缺点，熟练使用相应的数据分析工具和编程语言；在数据可视化方面，需要掌握一定的图表设计、交互设计和数据表现能力，让数据更加直观、清晰地传达给管理决策者。

通过对数据分析的研究和学习，我认为，数据分析不仅仅是一项技术活，更是一项需要思维、方法和素质的综合能力。数据分析需要从具体实践出发，解决实际业务问题，实现具体业绩目标。同时，在实践过程中，需要持续学习和探索，关注最新技术和应用趋势，保持思维的敏锐和创造力。最后，数据分析需要团队协作，需要交流、合作，实现多学科融合，共同推动业务创新和发展。

化学数据分析心得体会总结

化学数据分析是一个关键的过程，它可以帮助化学家们取得更好的实验结果，推进研究的进程。在我的研究生阶段，我学习了许多关于化学数据分析的知识，掌握了大量的技能，并从中得到了一些宝贵的经验。在这篇文章中，我将分享我在化学数据分析方面的心得体会和总结。

第二段：数据收集。

数据收集是整个数据分析过程中一个很重要的环节。在我看来，要做好这个环节，我们需要充分了解数据来源，清楚数据的意义和用途，并采用一系列有效的方法进行数据收集。同时，我们也要对数据进行精心的处理，以确保数据的准确性和完整性。经过实践，我发现，强化对数据收集的重视，可以在后面的数据分析中取得更好的结果。

数据分析是从收集的原始数据中提取有用信息的过程。在进行数据分析时，我通常采取了很多方法来提取数据中的信息，比如使用数据可视化、数据关联和数据统计等等。使用这些方法，我能够有效地从数据中提取有用的信息，快速发现数据中的异常，从而推进后续工作的进展。

第四段：结果解释。

数据分析的结果是在分析后获得的数据和图形，在结果解释环节中，我们将进行更深入的探讨和解释。在我的研究领域中，这一环节尤其重要，因为它可以帮助我们理解和评估实验的结果，进而优化实验设计。当解释结果时，我们需要将每个变量的重要性和变化趋势展示出来，同时揭示这些变化与实验条件和其他因素的关联。这样，我们才能更好地理解实验的结果，并为进一步的研究打下良好的基础。

第五段：总结。

在整个化学数据分析过程中，我们需要保持一个清晰的思路，把握好每个环节，精心处理数据，并深入解释结果。在我的经验中，化学数据分析需要不断积累经验和技能，不断完善方法和思路，才能取得最好的实验效果。回顾我的研究生阶段，我对化学数据分析过程有了更加深刻的了解和认识，并学到了很多珍贵的经验，这将会对我的未来研究和工作有着极大的帮助。

化学数据分析心得体会总结

随着化学技术的日新月异，化学数据也随之剧增。有效地分析和处理这些数据显得尤为重要。然而许多人仍然感到无从下手，不知道该如何处理这些海量数据。在我的研究生阶段，我通过学习、实践和总结，积累了一些有关化学数据分析的经验和心得。今天，我将与大家分享我的心得体会。

第二段：选择适当的工具与方法。

化学数据分析的首要任务是选择适当的工具与方法。首先，分析的目的要清晰明确。然后，可以根据数据类型、数据量以及精度等一系列因素选择不同的方法，如主成分分析、聚类分析、回归分析等等。在实践中，多采用计算机辅助数据处理的方法。例如使用Python、R这类编程语言或利用Excel等软件进行分析与可视化，大大提高了分析的效率和精度。

第三段：数据预处理与清洗。

数据分析的第一步是数据预处理与清洗。在这个阶段，需要剔除异常值、缺失数据和不规范的数据等。一般可以采用平均值填补缺失值，用插值方法来拟合异常值，或者直接删除含缺失或不规范数据的样本。数据预处理与清洗的目的是为了减少误差，提高数据质量，让数据更加干净和可靠。

第四段：采用合适的可视化方式。

数据可视化是化学数据分析最重要的环节之一。采用可视化方式使复杂的数据更容易理解和处理。例如，条形图可以用来比较不同样本的化学性质；折线图可以用来展示某一变量的变化趋势；热力图可以用来观察变量之间的相关性等等。在选择可视化方式时，要考虑数据类型、目的和观众等因素。此外，为了使得图表更加清晰易懂，还需要注意设计合适的图表标题、坐标轴和标签等元素。

第五段：总结。

通过自己的实践经验，我深深体会到化学数据分析的重要性，同时也发现了其中的重点和难点。在未来的实践中，我将会更加注重数据预处理和可视化分析，以及选取合适的工具和方法。我希望我所总结的这些心得体会能够对化学领域的数据分析有所帮助，让更多的化学工作者能够更加高效地处理和利用数据。

化学数据分析心得体会总结

化学数据分析是化学研究中不可或缺的一个环节，在现代科技发展和数据爆炸的时代，数据分析越来越受到化学家们的关注。在化学研究时，有效地从大量数据中提取有用信息和启示性结论尤为重要，因此本文结合个人学习和实践，总结了关于化学数据分析心得和体会。

第二段：感性理解。

数据分析是化学研究中不可或缺的一环，但实际应用时，要想从庞杂的数据中找到有用的信息，有时候手感至关重要。对于数据分析的初学者，首先需要掌握的就是对数据的敏感度和感性理解。通过掌握一些图表分析和模型应用的方法，让数据更直观地呈现出来。因此，要提高数据分析的效率，感性理解至关重要。

第三段：数据质量与可信度。

数据分析之所以成为化学研究的重要一环，是因为它在为化学研究提供决策依据的同时，也是验证和修正结论的过程。在处理数据时，必须保证数据的质量和可信度，确保最终的研究结论是更加准确和可靠的。要确保数据质量和可信度，我们需要加强对源数据的管理，比如及时纠错和问题处理，评价数据质量，并且采用各种合理有效的手段来验证数据的正确性和可靠性。

第四段：多角度分析数据。

对于一份数据，我们不能只看一面。通过多角度的分析和比较，可以更直观的看到数据背后的规律，并发现更多的信息。常用的多角度数据分析包括聚类分析、主成分分析等，这些方法可以从不同的角度区分数据。如果能采用多种方法进行多角度分析，就可以更准确地把握数据的实质。

第五段：结语。

在数据分析过程中，只有不断学习、不断实践，才能更好地掌握一些方法和技巧，发现数据中的规律。通过这篇文章，我们可以看到数据分析中所面临的问题以及解决问题的方法，提高数据分析准确度和可靠性。同时，我们也应该注重数据保密和数据共享的平衡，来实现更好的共同发展。

数据分析概述心得体会总结

在当今信息时代，数据已经成为企业决策的重要依据，数据分析也成为了一门重要的技能。在近年来对于数据分析的学习和实践中，我有了一些心得体会和总结，希望能与大家分享。

数据分析是一种探寻数据质量、分析数据特征，从而得到有效决策信息的过程。在企业决策的过程中，数据分析是极其重要的一环。通过对于数据的分析，我们不仅能够获取企业的行业趋势，有效制定企业发展目标，也能够帮助企业发现自身的问题和机会，从而保证企业的竞争力。

第二段：数据分析入门中的基础知识。

在学习数据分析的过程中，我们需要掌握一些基础的知识。例如掌握一定的统计学知识，了解数据预处理，数据可视化等相关知识。同时还需要掌握各种数据分析软件和编程语言，如python，R语言，Excel等，并熟悉其相应的库和函数。

除了基础的知识和软件的掌握，更要具备的是数据分析中的核心技能。这些核心技能包括数据挖掘，数据建模，机器学习等等。数据挖掘是指从大量数据中挖掘出有价值的信息；而数据建模则是指根据数据进行建立模型，用于预测新数据的结果，机器学习则是利用人工智能和算法，从历史数据学习并调整预测模型，利用模型对新数据进行预测。

第四段：数据分析的实践。

数据分析的实践过程难免会遇到很多问题。首先要清楚需要解决的问题，就算有再好的数据集，也不一定能真正解决实际问题。在实践过程中，我们还需要真正理解所掌握的知识和技能，并通过实践持续提高。同时，数据的准确性、特征量的选择、统计方法、可视化这些都需要考虑到。要做好数据分析，还需要不断学习并掌握最新的技术和方法，跟随技术的前沿。

第五段：总结。

数据分析是一门需要不断学习和实践的技能，我们不仅需要掌握一些基础的知识和技能，还需要具备数据挖掘、数据建模，机器学习等核心技能和大量的实践经验。要在数据分析中发挥效率，还要对程序语言熟练操作，掌握各种工具的使用技巧，以更有效的方式提升数据分析的效果。只要坚持不断学习和实践，慢慢掌握方法，才能更好地应对分析中遇到的难题，并取得成功。

医学数据分析心得体会总结

随着医学技术的发展和信息化的普及，医学数据分析的重要性也日益凸显。在我参与医学数据分析的过程中，我深刻体会到了数据分析对于医学研究和临床实践的价值。在这里，我将结合自己的实践经验，总结出以下几点心得体会。

首先，在进行医学数据分析时，我们应该充分认识到数据的重要性。医学数据是我们进行研究和决策的基础，数据质量的好坏直接影响到研究结论的可信度和决策的科学性。因此，我们要从收集、整理和清洗数据的过程中下功夫，确保数据的准确性和完整性。同时，我们也要学会运用统计学方法对数据进行分析，从而得出可靠的结论。只有有了可信的数据，我们才能进行更加准确和有效的医学研究和临床实践。

其次，医学数据分析要注重综合运用多学科知识。医学是一门综合性学科，涉及到多个学科的知识和技能。在进行医学数据分析时，我们不仅要具备医学领域的专业知识，还要了解统计学、计算机科学、数学等相关学科的基本原理和方法。只有综合运用多学科的知识，我们才能更好地理解和分析医学数据，为医学研究和实践提供更有力的支持。

另外，医学数据分析要与临床实践相结合。作为一名医学工作者，我们的最终目的是为了提高临床实践的水平和质量。因此，医学数据分析不能脱离实际，我们要将数据分析的结果与临床实践相结合，为医生提供决策支持和治疗指导。同时，我们也要根据临床需要，积极开展医学数据挖掘和预测分析，提前预测疾病发生可能性，从而采取相应的预防和干预措施，为患者的健康保驾护航。

此外，医学数据分析要注重数据安全和隐私保护。在进行医学数据分析的过程中，我们会涉及到大量的病人和医学工作者的个人信息。因此，我们要加强数据安全和隐私保护意识，确保数据的合法获取和使用，以及遵循相关的法律法规和伦理规范。同时，我们也要加强数据共享和合作，促进多中心的数据集成和共享，以进一步提高医学数据分析的准确性和可信度。

最后，医学数据分析应该不断创新和发展。随着科技的不断进步，医学数据分析也在不断发展和创新。我们除了要掌握基本的数据分析方法和技能，还要不断学习和掌握最新的数据分析技术和工具，例如人工智能、机器学习等。只有进行不断的创新和发展，医学数据分析才能更好地满足医学研究和实践的需求，为患者的健康带来更大的贡献。

综上所述，医学数据分析对于医学研究和临床实践至关重要。在进行医学数据分析时，我们应该充分认识到数据的重要性，注重综合运用多学科知识，与临床实践相结合，注重数据安全和隐私保护，同时不断创新和发展。相信只要我们不断总结经验，不断学习和探索，医学数据分析将为医学事业的发展和进步带来更大的推动力。

商务大数据分析心得体会

随着互联网技术的迅速发展和商务活动的日益频繁，商务数据的规模也与日俱增。在这个数据爆炸的时代，如何利用商务大数据分析有效地开展业务活动成为了许多企业急需解决的问题。在我的工作中，我深刻体会到了商务大数据分析的重要性，并积累了一些心得体会。在下文中，我将分别从数据采集、数据清洗、数据分析、数据可视化和数据应用五个方面进行阐述。

首先，数据采集是商务大数据分析的基础。企业需要从各个渠道收集大量的商业数据，并将其进行整合。然而，在实际操作中，我发现数据的采集并不像想象中那么简单。不同渠道的数据格式和接口各异，需要耗费大量的时间和精力进行整合。因此，建立一个高效的数据采集系统是至关重要的，可以减少重复工作和错误，提高数据的准确性和完整性。

其次，数据清洗是商务大数据分析的关键。经过数据采集后，我们会发现数据中可能存在一些异常或错误的情况，例如缺失值、重复值或不一致的格式。这就需要我们进行数据清洗工作，以确保数据的质量和可用性。在我的工作经验中，我发现数据清洗工作是非常繁琐和耗时的，需要我们仔细检查每一个数据项，并进行相应的处理。因此，我们可以借助一些自动化工具和技术，提高数据清洗的效率和准确性。

第三，数据分析是商务大数据分析的核心。通过对采集和清洗后的数据进行分析，我们可以发现数据中的模式、趋势和关联，从而提供有价值的商业洞察。在我的工作中，我主要使用统计分析和机器学习算法来进行数据分析。统计分析可以帮助我们找到数据中的规律和趋势，而机器学习算法则可以帮助我们发现数据中的复杂模式和关联。通过结合这两种方法，我们可以得到更全面和准确的数据分析结果。

第四，数据可视化是商务大数据分析的重要手段。通过将数据转化为图表、图像和动画等可视化形式，我们可以更直观地展示数据的分析结果，提高数据的理解和沟通效果。在我的工作中，我经常使用各种可视化工具和技术，如表格、柱状图、折线图、饼图和热力图等。通过合理选择和运用这些工具和技术，我们可以将复杂的数据分析结果转化为简洁明了的图表和图像，方便用户进行查看和分析。

最后，数据应用是商务大数据分析的终极目标。通过数据分析和可视化，我们可以为企业提供有价值的商业洞察，并为决策者提供关键的参考信息。在我的工作中，我经常将数据分析结果呈现给我的上级和同事，并与他们进行讨论和决策。通过这种方式，我们可以及时地发现问题、分析原因和制定解决方案，从而促进企业的发展和壮大。

综上所述，商务大数据分析是一项复杂而又重要的工作。在实际操作中，我们需要关注数据采集、数据清洗、数据分析、数据可视化和数据应用等各个环节，并不断优化和改进我们的工作方法和技术手段。只有这样，我们才能更好地利用商务大数据分析开展业务活动，为企业带来更大的价值。

商务大数据分析心得体会

如今，随着互联网的飞速发展，商务活动正逐渐从传统的线下进行转向线上。越来越多的企业开始意识到商务数据的重要性，并投入大量资源进行数据的收集和分析。商务大数据分析正是以海量数据作为基础，利用先进的数据分析技术和算法，为企业提供决策支持和市场洞察。商务大数据分析的意义在于帮助企业了解市场需求、预测趋势、优化运营和制定战略，进而提高企业的竞争力和经济效益。

商务大数据分析面临诸多挑战，其中之一是数据的复杂性。大数据的多样性、实时性和高速性给数据的分析带来了很大的困难。为了解决这个问题，我们可以利用大数据技术和工具对海量数据进行存储和处理，以提高数据的分析效率和准确性。

另一个挑战是数据的质量。商务数据的质量直接影响着分析结果的可靠性。为了解决这个问题，我们首先需要确保数据采集的准确性和完整性。其次，在数据分析过程中，我们要对数据进行清洗和规范化，排除数据中的噪声和不一致性，确保分析结果的准确性。

此外，商务大数据分析还需要人才和技术的支持。企业需要培养专业的数据分析师团队，他们具备数据科学和统计学等领域的专业知识，并能够熟练运用各种大数据分析工具和算法。同时，企业还需投入资金和资源，引入先进的技术和设备，不断创新和优化分析方法和模型。

商务大数据分析为企业带来了许多好处和应用。首先，通过对市场和客户数据的分析，企业可以了解市场需求、消费趋势和客户偏好，从而有针对性地开展产品开发、营销和服务。其次，商务大数据分析可以帮助企业发现潜在的商机和风险，预测市场趋势和竞争动态，从而制定更明智的决策和战略。

此外，商务大数据分析还可以优化企业的运营和生产效率。通过对供应链和生产数据的分析，企业可以发现瓶颈和问题，并及时采取措施进行优化和改进。商务大数据分析还可以帮助企业降低成本、提高质量和效益。

随着技术的不断发展和创新，商务大数据分析将越来越普及和深入。未来，商务大数据分析将更加注重实时性和个性化，通过对实时数据的分析，企业可以及时调整决策和战略。同时，商务大数据分析也将更加注重个性化的应用，通过对个人用户数据的分析，企业可以提供更好的个性化产品和服务。

另外，商务大数据分析还会与其他领域进行深度融合。例如，与人工智能和机器学习的结合可以让商务大数据分析更加智能和智能化，提高分析的准确性和效率。与区块链的结合可以更好地保护用户隐私和数据安全。

第五段：结论（200字）。

商务大数据分析是当下和未来的趋势，对企业的发展和竞争力至关重要。企业可以通过克服数据的复杂性和质量问题，投入人才和技术资源，摸索适合自身的分析模型和方法，最大化商务数据的价值。只有不断学习和创新，抓住商务大数据分析带来的机遇，企业才能在市场竞争中脱颖而出，取得更大的成功和发展。

清华学长大数据分析政治押题编写心得

大数据分析实践心得2

很快地实践告一段落了!有点舍不得。

在实践的期间里，我们明白，综合实践活动是在教师的指导下，由学生自主进行的综合性学习活动。我们选取了“爱上吃蔬菜”的综合实践活动的课题，经过了一番的讨论及老师对活动的方案进行优化后，分了组，我被安排在户外调查组里进行户外的调查访问工作，我们小组到了农田菜市场了解到了很多蔬菜知识也认识到了农民种菜的不容易。在期间我还担任摄影师，拍了组员的各种活动照片也录制了组员咨询当地人的一些关于蔬菜种植知识的录像，我觉得我们户外调查组的工作做的很成功!

在小组演练活动方案的实施中，我们一边把要探究的成果能更好的呈现做了准备，同时还对老师表现和小学生的言行进行探讨，提出各自的意见进一步完善并多次的进行模拟教学。

在教学录像中，我们的表现很用心，能从一个小学生的形态与老师进行互动。

但是美中不足的是在我们小组成果汇报时，播放采访视频时时间没有控制好，采访视频未能更好的剪辑，在研究小学生的表现时，低估了小学生的调查处理潜力，未能更好的分析和汇报活动调查的成果，还有就是蔬菜的知识没有很好的在汇报中得到宣传，虽然有不少的漏洞但是总体的课堂效果还是不错的!

我觉得在这周的实践中过得很充实，调查得很认真，结果也不错，我觉得这是这学期最开心的时刻，虽然只有一周，但真的真的很高兴能体会到合作的快乐!

大数据分析实践心得体会

大数据分析已经成为当今企业决策和发展的重要工具。作为一个市场研究员，在实践大数据分析过程中，我积累了许多宝贵的经验和体会。在接下来的文章中，我将分享其中的一些实践心得。

第二段：正确选择数据源。

要进行有效的大数据分析，首先要正确选择数据源。在过去，很多企业只关注内部数据，却忽视了外部数据的重要性。然而，如今的大数据时代，外部数据的价值已经变得不可忽视。对于市场研究而言，外部数据源如社交媒体、行业报告以及消费者调研数据等都是宝贵的研究资料。因此，我们在进行大数据分析时，要广泛收集各种类型的数据源，以获取更全面的信息。

第三段：合理构建模型。

在进行大数据分析时，一个合理的模型是必不可少的。模型的构建要从问题出发，而不是从数据出发。在实践中，我们发现，只有将问题清晰明确地定义出来，才能找到合适的模型。此外，模型的选择要根据具体的情况来进行。有时候，简单的线性回归模型可能就能解决问题；而有时候，可能需要更复杂的算法模型，如神经网络或支持向量机等。因此，在实践中，我们要灵活运用各种模型，以满足不同问题的需求。

第四段：合理分析结果。

大数据分析的最终目的是为了得出有价值的结论和洞察。然而，在实际情况中，我们常常陷入“数据迷信”的陷阱里。数据可以支持我们的决策，但并不意味着数据就是决策的全部。我们要善于从数据中发现规律和感知趋势，但同时也要结合自己的经验和直觉来做出决策。此外，分析结果也要具有可解释性，要能够清楚地向各方解释分析方法和结果，以增强决策的信任度。

第五段：不断学习与提升。

大数据分析是一个不断发展和演进的领域。为了保持竞争力，我们必须保持持续学习和提升。在实践中，我们要关注行业的最新趋势和技术，学习新的工具和算法，以不断提升自己的分析能力。同时，我们还要参与行业的研讨会和学术交流，与同行分享心得和经验。只有不断学习和提升，我们才能在这个竞争激烈的领域中保持领先。

总结：

通过实践大数据分析，我了解到选择合适的数据源、构建合理的模型、分析结果以及不断学习和提升是进行有效大数据分析的关键要素。大数据分析的未来发展前景广阔，只有不断学习和实践，我们才能与时俱进，并为企业的发展做出更准确和有价值的贡献。

如何利用大数据分析财务工作总结

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

如何利用大数据分析财务工作总结

于大部份营销者来说，网站再定向(onsiteretargeting)是其中一个最重要的营销手段，所谓网站再定向的意思是对曾访问您网站的用户进行宣传，在他们浏览网络时向其展示广告。此手段之所以重要是因为在第一次接触中真正转化为购买的只占2%，而没有产生购买就离开网站的人群体高达98%。网站再定向的威力在于它能够帮助你吸引很多的潜在客户，由于这些用户之前已经访问了您的网站一次，这意味着他们确实对您的产品和服务感兴趣。当你不断向这些用户显示相关的广告，将能够吸引他们回访并完成购买。理论上，网站再定向技术听起来完美，但执行起来，却可能让很多广告主走入死胡同，因为它只能够覆盖到旧有的访客，而无法接触新访客。对于广告主来说，网站再定向是一把双刃刀，它虽然能带来绝佳的roi，却由于覆盖度不足，会在无形中扼杀销售机会。

其实无论是广告数据或购买行为数据，网络都能记录下来，而网络的实时记录特性，让它成为当下广告主实现定位营销的不二之选。随着技术不断革新，广告主精细化定位的需求也不断得到满足。在随后的篇幅中，我们会简单地对比几大定位技术，并通过电商案例分析来讨论如何让这些数据技术协同起来，促成客户从浏览广告到掏钱购买的转化，实现广告主的收益最大化。

网络营销的精细化定位潜力只有在大数据的支持下才能完全发挥出来。图中的数据金字塔划分出了数据的四个层级。最底层是广告表现数据，是关于广告位置和其表现的信息。具体而言，就是广告位的尺寸、在网页的位置、以往的点击率、可见曝光(viewableimpreion)等指标。

再上一层就是受众分类数据。如今，市场上的数据提供商可以通过用户的线上和线下的行为，来收集到广告受众的兴趣、需求等数据。这些不会涉及个人真实身份的信息会被分析，并划分为不同的群組，例如性价比追求者、网购达人等。有了受众分类数据，广告主可以在互联网上按自己的需求和品牌的特性来投放。受众分类数据的针对性更强，也能带来比单纯依赖广告表现数据更好的点击率与转换率，因为它提供了消费者行为和偏好等宝贵信息。

第三层是搜索动机数据。搜索再定向是个用于发掘新客户的技术。它的出现让我们能够发掘出那些很可能会购物的用户，因为他们已经开始搜索与广告主产品相关的信息了。那些具有高商业价值的数据可以进一步被筛选出来，广告主可以将具有高购买意愿的人们再定向到自己的产品信息上来。

而位居数据金字塔顶端的是站内客户数据，这指的是用户在广告主网站上的用户行为数据，包括了用户浏览的页面，下载的信息，以及加入购物车的商品等数据。网站用户通常是那些已经了解过品牌并且对公司也熟悉的一群人。

对于广告主来说，金字塔四层的数据都独具价值。举例而言，广告表现数据是每个广告主都首先会关注的信息，因为这些信息在大多数广告管理平台和广告交易平台都能轻易获得的。同时，那些与用户需求和偏好相关的数据，能够助力广告主更好地实现精细化营销。因此，要想针对性地影响消费者购买路径的每个过程，我们就需要把这四层的数据分析整合，才能制定一个更全面的营销方案。

以下，我们将分享一个真实的案例，让广告主明白应当如何打通各层数据，制定覆盖消费者购买路径的精准定位的营销方案。

案例分享。

挑战：客户已经使用了网站再定向技术来实现一个较好的roi，但是，从再站内定向所带动的交易数量开始有下降的趋势。

优化策略︰利用多重数据的整合，提升转化漏斗每一阶段的人群数目，以提升总转化量。

第一步：网站再定向。

广告主会发现网站内再定向带来的购买转化量有限，这是因为大部份广告主只会再定向曾经将商品加入购物车的访客。要想提升网站再定向的效果，最优的方法是根据用户浏览过的页面进行属性分类，并呈现具有针对性的内容。具体参考下图：

有了全面的追踪和分类，再定向受众数量的基数大幅增加。在短短两个星期内，交易数量显着提升，尤其是来自老访客的成交量更是大幅提升44%。

一方面，再定向可以有效地召回老访客，增大重复进入网站及购买的可能性。但同时，广告主还应该考虑怎么能增加新访客，以保证转化漏斗有足够的新增流量。

首先，我们利用搜索关键词捕捉有兴趣的用户，然后储存有关的用户数据，最后，在交易平台上将合适的广告呈现给该用户。此外，我们还会关注第三方受众分类数据中那些有着同样行为特征的用户信息，整合在一起进行精准投放。

在进行搜索再定向及购买受众数据后，新客户所带来的成交大幅度上升254%，广告效果花费cpa下降29%，同时增加该网站整体的浏览量。

第三步：利用机器学习(machinelearning)进一步扩大客户的数量。

用户来进行定位广告投放。xmo的算法可以对比客户的crm消费者数据与第三方受众数据，并预测出哪些网络用户会有特定的购买倾向。在这个案例中，xmo能通过机器学习来不断产生新的受众，平均每周能够细分出一个有着230万样本的人群。通过将广告投放到我们已有的目标受众群和由机器学习锁定的新目标受众，我们可以看到非常喜人的广告效果，虽然cpa轻微上升14%，但新客户成交量大幅增长26%说明了机器学习能有效地为广告主发掘新客户。

通过机器学习来抓取现有数据的特征来预测未知的概率分布，找到新的具有相同特征的数据并加入库中。机器学习中最关键的就是开发出能智能识别复杂模式并能智能化决策的算法。

观点总结。

多渠道数据的整合可以在两方面帮助广告主提高广告表现。

首先，此举可以增加广告受众总数，并会为广告主赢得源源不断的访问量。第二，多渠道数据整合后的定向还能促进消费者购买漏斗的每一个过程，广告主通常利用网站再定向技术来召回“购物车放弃者”或者流失的老客户，但实际上，广告主应该把注意力放在现有客户和新客户的比例。总而言之，从搜索动机数据，到受眾分类数据，到最终的机器学习，都能促进购买漏斗的顶端访客数量的增加。结合上创意的策略定制、精准的位置选择，客户的转化率将会提高，广告主也将挖掘出更多的商机。

如何利用大数据分析财务工作总结

进行数据交换与对接。

案例1,陕西省高等教育质量监控与评估大数据应用。

案例2,mooc中国技术平台。

学生50多万。

案例3,西安交大教育教学大数据分析挖掘与应用。

表彰,另外也作为教学质量评价的重要依据,包括教师的职称晋升,评选最喜爱的老师等等。

编辑王晓明。