数据研究报告 第1篇

随着计算机技术的广泛应用，依靠计算机进行数据管理，已被愈来愈多地运用到社会各个领域。计算机处理数据的准确快捷，不仅使人们在工作中节省了大量的人力和时间，而且为人们生活、社会经济和管理带来了难以估量的巨大效益，信息数据已经成为21世纪第四大资源。计算机数据管理在国税系统同样发挥着主要作用。以中国税务征收管理信息系统的推广为标志，计算机数据管理已渗透到税务工作的各个环节。从纳税人进行税务登记，到录入纳税申报信息进行收入汇总统计，到计会部门_核销、金库对账，到税收会计账，不难看出各项业务工作已越来越离不开计算机系统中的数据信息。税务系统数据管理工作中对数据信息这一宝贵资源的利用方面还存在不少问题亟待解决。笔者就此类问题结合工作实际谈几点看法。

一、数据管理的概念及当前税务系统数据管理工作中存在的问题

数据管理是指通过对数据的采集、审核、调整、存储、传输、发布等过程进行合理有效的计划、组织、协调和监督，以保证数据的质量与时效，提高数据利用效率的一种职能活动。根据税务部门目前工作的实际情况，数据管理的对象是税收业务数据及相关数据。数据管理工作与当前税务系统设置的数据处理中心的工作存在明显的不同：数据处理中心的工作是解决如何对数据进行加工和整理的问题，强调对具体数据操作行为的规范。它是税收整体业务流程的一部分，它的工作目的是满足各类工作需要；而数据管理工作是对数据操作行为实施的管理，强调对数据操作过程的控制与监督，它的工作目的是保证数据的质量的时效。以某税务分局为例，该局的计算机系统运行以来，各项基础工作尚十分薄弱，特别是各级税务干部对数据信息的重要性认识不足，没有为计算机系统提供配套的数据管理组织机构和管理措施，导致基础信息长期不准确、错误率较高。各科室的相关统计表长期以来严重不准确。通过调查分析，笔者认为造成基础数据不准确的原因主要有以下两点：

(一)税务系统没有为税务管理信息系统配备相应的数据管理机构，各科没有配备相应的数据管理人员。没有数据管理人员审核录入质量，各科室又需要计算机部门的技术人员帮助查询，而计算机部门的技术人员因为有自己的日常工作也不可能经常性地帮助其进行数据查询。同时计算机管理部门作为一个技术部门，因为不熟悉各科室业务又不能单独管理数据，像这样数据由多个部门管又都管不好的状况在其他业务部门同样存在；

(二)，在数据采集、录入两个重要环节都存在昔影响数据质量的管理漏洞。

1、在数据采集环节，存在着对纳税人辅导培圳不到位、纳税人填表票差错率高、税务人员因业务水平审核数据差错率高的问题。由于各企业的财务人员文化程度、业务水平参差不齐，有相当一部分人对税务登记表、纳税申报表、税收缴款书不能较正确地填写，因此导致填写的纳税基础信息错误率较高。另一方面，由于负责初始申报与纳税核定工作部门的同志业务水平有高有低，掌握业务标准不一致，加之责任心的强弱不同，因此在给新纳税人办理初始

申报及纳税核定时，对企业所属行业、财务会计制度（所得税行业）、应纳税种、预算科目的核定随意性很大，造成其中一部分错误信息源源不断地进入税务部门计算机系统。

2、在数据录入环节存在着打字人员技能低、操作责任心不强、数据差错率高的问题。在税务系统的日常工作中，数据录入主要体现在每月征期所受理纳税申报环节，这是一项艰苦而繁重的手工操作，它不仅要求录入人有熟练的计算机操作技能，而且要求录入者有较强的责任心。由于税务系统大多数前台受理申报人员没有经过专门的计算机打字技能培训，不懂计算机打字的指法，只能用一两个手指录人数字。在征期录入量大的时候，这种操作情况不仅录入速度慢，而且差错率高。另一方面，确实有部分录入人员缺乏工作责任心，因为数据量大嫌麻烦而不录、少录入某些数据,使统计汇总结果出现严重偏差。

通过以上对造成税务系统基础信息不准的原因分析，以及这几年应用税务管理信息系统的工作实践表明，税务部门原有的数据管理方式已不适应税务管理信息系统的要求，探索新的数据管理模式已经迫在眉睫。

二、解决税务系统数据管理工作中存在问题的建议

(一)在税务系统明确设立数据管理工作职能部门，在全局范围内建立统一管理与具体工作各负其责、相结合的数据管理工作机制，以解决目前数据信息由各业务科分散管理、管理环节多，各部门都管却管不好、缺乏协调配合的问题。笔者认为新成立的数据管理职能部门的职责包括以下几个方面：

1、负责协调、统

一、维护全局性的数据口径。

2、负责建立全局性的数据管理规章制度。

3、负责培训各科数据管理员。

4、负责日常性的审核、调整、修改数据信息。其中要负责编写涉

及各类数据管理自动检错、纠错程序，使数据检查、修改、调整尽可能地利用计算机的自动化手段完成。

5、负责对各科的数据管理工作进行考核评价。

在上述职责中笔者认为负责日常性的审核、调整、修改基本信息，应是数据管理职能部门最主要的任务。

(二)在设立数据管理职能部门的同时，笔者建议尽快在税

务系统建立一支高素质、高水准的数据管理员队伍。笔者个人认为，计算机操作水平高、工作责任心强、实际工作经验丰富的税务人员胜任数据管理员岗位。

(三)在上述数据管理机构和人员确定之后，应在全局范围内建立数据统一管理与具体工作各负其责相结合的工作机制。统一管理的含义是数据管理职能部门按照全局的部署进行组织协调，而所谓具体工作各负其责的含义是各业务科室都有着各自的业务管理职能，因此各业务科也必须承担它所直接管理的业务数据的监督、管理责任。由于计算机使每个使用者都可以从系统中输入、输出数据，实际上输入和输出的过程也是一个对数据的时效性和准确性监督的过程，因此各业务科的使用者在操作数据的过程中也负有监督管理的责任。所以数据管理不能光靠一个专门的职能部门监督管理，它必须由各业务科在日常工作中对所发生的数据问题进行监督管理，只有这样才能使全局实现真正意义上的数据管理。

关于如何处理统一管理与各部门各负其责的关系，笔者认为日常工作中只涉及到的问题由数据管理职能部门和该部门数据管理员、主管局长研究解决，对涉及全局大多数科的重大问题应召开数据管理的例会，由局领导统一研究后，交由数据管理职能部门查找解决。

(四)要根据数据采集、录入环节的特点采取相应的数据管理办法，以堵塞数据管理方面存在的漏洞。

1、对数据采集环节加强辅导，强化管理，以解决源头数据错误率高的问题。把对纳税人的宣传辅导作为一项长期的纳税服务工作来抓，除了对新纳税户的培训辅导外，对老纳税户的财务人员也要进行填税表（票）的培训。同时充分利用社会中介组织为纳税人提供纳税服务，以提高纳税人纳税申报水平和填写各种税务报表的质量，这项工作要作为加强数据管理工作中一项长期的基础工作来抓。

2、对数据录入环节加强培训，强化考核，以解决受理申报人员录入水平低、责任心不强的问题。建议将开展的打字技能培训考试坚持开展下去。通过某局进行的培训考试，发现原来大多数在受理申报窗口对计算机数字键盘操作不熟练的同志，经过培训练习，对数字键盘操作比过去规范熟练多了，这样就会对今后纳税申报录入质量的提高打下良好的基础。但是如果想从根本上提高税务部门数据录入质量，笔者建议应对前台申报录入制定严格的考核制度以及一系列检查数据质量的办法，同时要将考核制度列入各局全年的目标管理考核制度中，将每个操作员的录入质量与该所季度年终目标管理考核分数紧密挂钩，以改变过去各科对数据录入质量不重视的状况。真正创造一个在税务管理信息系统中，前后台紧密配合、数据流动的各个子系统严格“过滤”把关，使最后流入主系统的数据是“干净”、“纯净”的这样一个良性循环。综上所述，要解决税务征收管理信息系统基础数据不准的问题还是要坚持以人为本，从建立健全管理机构、管理制度人手，建立适合税务系统实际工作需要的数据管理新模式，以推动税收工作跃上一个新的台阶

数据研究报告 第2篇

回顾，我从XX年10月27日迈入xx铝业这个大家庭已经和大家和谐相处了数十年。 随着公司的成长，也不断的提高了我个人的能力。XX年上半年我在生产部查前工序的数据。下半年根据公司的需要又调回成品车间担任数据指导员这一职。从那一刻起我主要负责成品车间的进仓数的准确性，规划仓位和备料库的管理工作。由于成品车间的进仓数据和上工序有着重要的联系。所以在工作中我都非常认真的对待每一个数据、万不可因自己的粗心大意给公司带来多余的麻烦。

在成品车间，我坚定不一的按照公司的方针政策执行，听从领导的安排，做好自己的本职工作，同时协助本组成员进仓，尽自己最大的努力将成品进仓的数据更精确，经常听取大家好的建议，结合工作中的经验，改进自己的不足，不断提升自己，争取为公司创造更大的价值。

一、我工作主要负责是管理好进仓数据成员，协助她们进仓，查出她们的不足方面，把自己在工作中的经验毫无保留的传达给她们，也让她们在工作的同时不断提升自己的能力。不定时的对她们进行培训，使我们这个团队的综合能力更上一个新的台阶，同事也要提高进仓仓位的准确性，管理好备料库的型材是否齐全，如有缺少品种及时补库，进仓数据是准确性是保证订单完成的重要环节，也是成品车间最重要的工作岗位。在进仓的细节上我从不马虎，确保成品进仓数据的准确性，满足客户的需求，为公司利益，我总是认真坚守自己的岗位，带动本组成员工作的积极性。

二、仓位的准确性，是直接对客户提货的时间有着不可分开的关系，在这方面我常常与进仓班长，进仓搬运，数据源进行多次共同交流，一定要把数据。仓位进准，不管事上erp还是手工帐都要一致，不得有任何差错，大家团结一致把进仓的工作做得更好、更细、更perfect！

三、备料库以前是由专人管理 ，但是现在没有专人管理，这对我来说也是一个考验，每天都会去专注型材的去向，同时做好手工台账，做到进出合理，不混乱，也经常和本组成员对工作现场进行清扫、整理，让大家有个舒适的工作环境，保持轻松愉快的心情去将我们的工作做到更好。

在平时的工作中我自己也有不足之处，进仓数据还不够完全准确，仓位有改进但也是大家的功劳，现在面临的成品仓的工作，我想说句实话，能否在进仓那里增加一人，因为备料库还是要专人管理比较好，我只是建议。

对于下一步的工作，请公司相信我，我已做好了准备迎接新的挑战。

数据研究报告 第3篇

一、 提出问题

1、单位基本情况及相关业务流程介绍；

对于药店，储存大量的常用药品是必不可少的工作，随之而来的对药品的数据信息管理和储存成为了令人头疼的问题，在接到货源后，工作人员需要统计药品产地和价格的信息，为以后的货源供给地，用合理的价格出售药物，是至关重要的工作。

2、单位存在的问题。

由于货物种类、名称众多，在短时间内分析好相关数据几乎不可能，大量的数据，依靠人力或是非数据统计软件进行统计工作，事倍功半。严重影响药店的正常进货，出售药品的工作。

二、 分析问题

1、对该单位存在的问题进行分析；

由以上问题可见，利用数据挖掘进行相关数据的统计和整理工作，简单、省时、有效。

2、解决问题的可能途径和方法。

利用SQL SEVER 导入数据，再提取统计分析结果，很快会得到想要的数据分析结果。

三、 利用数据挖掘技术解决问题

1、设计数据挖掘算法；

决策树；

数据关联；

神经元算法；

2、对挖掘结果进行深入解释和分析

由此可以看见在不不同的产地，由于地理因素和特产药品的原因，在药品相关的植物盛产区，进货比较便宜。

可以分析出，不同的消费人群对于同类的药品的购买需求，对于同样的功能的药，药存储不同价格的种类，以满足广大消费者的需求。

可以分析以前的销售结果，哪类、什么价格的更受消费者欢迎，方便以后进货。

四、 总结

通过自己的实践，对数据挖掘有了新的认识。简单来说，数据挖掘是基于“归纳”的思路，从大量的数据中（因为是基于归纳的思路，因此数据量的大小很大程度上决定了数据挖掘结果的鲁棒性）寻找规律，为决策提供证据。从这种角度上来说，数据挖掘可能并不适合进行科学研究，因为从本质上来说，数据挖掘这个技术是不能证明因果的，以一个最典型的例子来说，例如数据挖掘技术可以发现啤酒销量和尿布之间的关系，但是显然这两者之间紧密相关的关系可能在理论层面并没有多大的意义。不过，仅以此来否定数据挖掘的意义，显然就是对数据挖掘这项技术价值加大的抹杀，显然，数据挖掘这项技术从设计出现之初，就不是为了指导或支持理论研究的，它的重要意义在于，它在应用领域体现出了极大地优越性。一下是我参阅资料总结的设计数据挖掘的步骤：

① 理解数据和数据的来源

② 获取相关知识与技术

③ 整合与检查数据

④ 去除错误或不一致的数据。

⑤假设数据模型。

⑥ 实际数据挖掘工作（data mining）。

⑦ 测试和验证挖掘结果（testing and verfication）。

⑧ 解释和应用（interpretation and use）。

由上述步骤可看出，数据挖掘牵涉了大量的准备工作与规划工作，事实上许多专家都认为整套数据挖掘的过程中，有80%的时间和精力是花费在数据预处理阶段，其中包括数据的净化、数据格式转换、变量整合，以及数据表的链接。可见，在进行数据挖掘技术的分析之前，还有许多准备工作要完成。