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篇：数据分析实施方案饶阳县国家税务局
加强数据分析、增强信息化管税的实施意见
为提高税收数据分析能力，增强信息化税收管理水平。及时发现征管漏洞，全面提升我局的税收质量和总量，县局决定在全局范围内开展增强数据分析和利用工作。
一、总体要求：
信息化管税的总体要求是：以提高税收质效位原则，贯彻科学化、专业化、精细化的管理要求，以防范税收管理风险为理念，以信息采集为基础。以数据分析利用为核心，以健全税收管理体系为落脚点，细化县局各股室、与分局、大厅之间的数据分析、衔接、利用，加强税源管理，实施真正意义上的信息管税，净化我县纳税环境。全面提升我局的税收质量和总量。
二、工作机制。
1、建立组织领导: 县局成立数据分析和发布工作领导小组：
组长：李立才
副组长：刘彦召曹占吉郭金标郭书彦杨晓亮许如英刘彦兵王进
成员：张荣丽 李建勋 高爱佳 王洪池 李营起 王志平
杨洪基
领导小组下设办公室
办公室设在征管股，主任：王洪池
成员：何津泽董忠胜张玉听
数据分析办公室主要负责各阶段信息的筛选、汇总、分析，形成文字汇总报告，并在内网公布，同时根据具体情况，拟定下阶段征管工作重点。领导小组要定期听取各阶段数据分析，确定主攻方向，对存在差异较大的数据信息，主管领导指导所包分局实施重点评估。排除疑点，提升管理质量。
2、各部门职责分工。
（一）工作职责：
信息中心负责数据分析的技术支持和数据质量的监控；负责根据不同部门各项业务工作提出的业务需求，予以技术实现并按要求及时收集、整理和提供相关数据。
计统部门负责全局税收收入总量分析、结构分析和趋势分析；负责宏观税负的综合分析；负责各税种、各行业与相关经济指标的关联分析、税负分析和税收弹性分析。从宏观上查找税收管理中存在的问题，按月发布税收收入情况分析，按半年发布重点税源企业税负，按年发布宏观税负、行业税负、税收弹性和预警值等信息。
征管部门负责纳按照纳税人实施分类管理的要求，查找
征管薄弱环节和问题；负责制定加强和完善税收征管工作的措施；按月分析和发布征管质量指标体系数据信息；按半年分析和发布非正常户及异地税务登记情况；按半年分析和发布个体税收管理情况等信息；按半年分析和发布普通发票管理和使用情况。
税政管理部门（包括流转税管理部门、所得税管理部门、进出口税收管理部门）负责分税种、分行业、分企业类型和出口货物退（免）税的专项分析，提出政策管理及分税种、分行业税源管理方面存在的问题和加强管理的意见；负责行业税负的测算，协助计统部门确定各类预警信息，为税源管理部门提供相关信息。按季度发布的纳税评估典型案例或纳税评估分析报告。流转税部门按半年分析和发布增值税申报异常企业信息；按年分析和发布存在增值税专用发票存根联滞留票疑点的纳税人信息、增值税税收优惠政策执行情况信息和特殊行业、特殊地域纳税人管理异常情况信息；按年分析和测算增值税一般纳税人行业平均税负。所得税管理部门按季分析和发布已办理企业税务登记未作企业所得税税种登记的纳税人信息；按年分析和测算分行业企业利润率、企业所得税贡献率和税收负担率信息；按年分析和发布税收优惠政策执行情况及特殊行业、特殊地域纳税人管理异常情况信息；按年发布连续3年亏损的纳税人信息。进出口税收管理部门负责按季分析和发布出口货物退（免）税预警异常信
息。
（二）各部门数据信息分析反馈工作时限：
1、按月分析和发布的信息，应在月度终了后5日内向数据分析和发布工作办公室反馈，办公室要在月度终了后10日没完成汇总并发布；
2、按季度分析和发布的信息，应在季度终了后10日内向数据分析和发布工作办公室反馈，办公室要在月度终了后15日没完成汇总并发布；
3、按半年分析和发布的信息，应在半年终了后10日内向数据分析和发布工作办公室反馈，办公室要在月度终了后20日没完成汇总并发布；
4、按年度分析和发布的信息，应在年度终了后20日内向数据分析和发布工作办公室反馈，办公室要在月度终了后30日没完成汇总并发布；
5、所得税相关发布信息在汇算清缴终了后20个工作日内向数据分析和发布工作办公室反馈，办公室要在30日没完成汇总并发布；
数据分析和发布工作要求
（一）统一思想，加强领导。
数据的分析和发布是发现征管漏洞，加强税收征收管理的一项重要措施，是纳税评估的前提。各部门必须高度重视，尤其是税源管理部门一把手要认真负起责任，定期查看县局
数据分析报告，并结合自身存在的弱点、疑点，制定相关具体措施，将任务落实到人，落实到户。定期达标，共同做好数据采集、分析、发布和应用工作。
（二）加强协作，搞好配合。
一是要加强内部协调配合，通过税收数据分析，实行信息化管税不是一个部门的问题，是一项全局性的工作。明确好部门职责是做好此项工作的前提，搞好股室与股室之间、股室与分局、分局与大厅、稽查局之间的内部协调是问题的关键。各部门要在明确分工的基础上，要在搞好部门、岗位间的配合上下功夫，真正形成信息管税的合力，确保数据分析和信息管税工作有条不紊的进行，形成一个良好的运行机制，二是要积极加强沟通和配合，及时反馈分析结果，确保数据分析和发布工作顺利进行。三是个基层分局在实施信息化管税中要依托不要依赖信息化手段，要通过人机结合的形式，要与日常的巡查寻访相结合，与纳税人的第三方信息相结合，与纳税评估、纳税申报信息相结合，与纳税检查信息相结合，从而提高信息灌水的针对性，时效性。
（三）强化考核、确保落实。
县局已将税收数据采集、分析、发布工作纳入今年的绩效考核内容，并加强日常的监督管理，对迟报、不报或的单位将进行通报批评，对分析质量高并有指导意义的数据分析，县局也将给予适当的物质奖励。各单位也要把信息化管税中的
好经验好做法以及存在的问题及时进行，确保此项工作有序开展，为今后的专业化管理奠定基础。
饶阳县国家税务局
2011年1月11日
第2篇：广东省大数据骨干(培育)企业认定实施方案()附件1 广东省大数据骨干（培育）企业遴选培育方案
（2017年）
为贯彻落实《广东省促进大数据发展行动计划（2016-2020年）》（粤府办〔2016〕29号）、《珠江三角洲国家大数据综合试验区建设实施方案》（粤办函〔2017〕184号），促进大数据产业发展，加快培育产业主体，现决定在全省范围内遴选一批大数据骨干（培育）企业，好中选优、重点培育。
一、工作原则和目标
遵循企业自愿、科学公正、公开公平的原则，遴选一批掌握大数据关键技术和核心产品、发掘数据价值成效显著、大数据业务突出、创新能力强、市场前景好、发展初具规模、产业带动作用大、经营状况良好、具有国内乃至国际领先优势的大数据骨干企业，好中选优，重点培育，发展壮大大数据产业主体。
二、培育范围和条件
（一）培育范围。
我省从事大数据产品研发及服务、第三方大数据服务的企业，重点培育掌握大数据核心技术、发掘数据价值成效显著、发展已初具规模、对行业发展具有促进作用、具有国内乃至国际领先优势的企业。
（二）企业培育条件。
1.本省企业。根据国家有关法律法规在广东省境内登记设立，具有独立企业法人资格。 2.主营业务范围。从事大数据产品研发及服务、第三方大数据服务的企业，并在以下业务范围内：
——大数据产品研发及服务。包括下列产品的研发及服务：面向事务的新型关系数据库、列式数据库、NoSQL数据库、大规模图数据库和新一代分布式计算平台等基础产品；新一代商业智能、数据挖掘、数据可视化、语言搜索等软件产品；结合数据生命周期管理需求的大数据采集与集成、大数据分析与挖掘、大数据交互感知、基于语义理解的数据资源管理等平台产品；面向行业应用需求的具有行业特征的大数据检索、分析、展示等技术产品，形成面向重点行业的大数据解决方案及服务等。
——第三方大数据服务。围绕数据全生命周期各阶段需求的数据采集、清洗、分析、交易、安全防护等技术服务。提供弹性分布式计算、数据存储等基础数据处理云服务；面向大数据分析的在线机器学习、自然语言处理、图像理解、语音识别、空间分析、基因分析和大数据可视化等数据分析服务；第三方数据交易服务等。
3.业务规模。大数据产品和服务已实现产业化或已部署应用，在行业中发展已初具规模，大数据销售（营业）收入呈增长趋势。企业20
15、2016年每年主营业务收入达1000万元以上，且主要从事大数据产品及服务、第三方大数据服务的销售收入占企业销售收入的比例平均不低于50%。
4.行业地位。处于国内乃至国际领先地位，大数据产品和服务发掘数据价值成效显著、服务应用市场前景好，具有较强的带动性或带动潜力、培育新业态新模式的能力，能够代表行业发展趋势，引领行业发展方向。
5.创新能力。企业设有大数据研发机构或拥有稳定的研发团队，拥有相应的技术先进的研究开发设施和工具；20
15、2016年研发费用总额占企业销售（营业）收入总额的比例平均达5%以上；至少拥有1项及以上大数据相关领域的核心发明专利或其独占许可权，整体技术水平居行业领先。
6.企业规模。目前在册企业员工数不少于50人，其中具有大学专科以上学历的科技人员占企业职工总数的40%以上，专职从事研发的人员占企业职工总数达20%以上。
7.盈利能力。企业经营业绩良好，财务稳健，2015年、2016年两年连续盈利，销售收入和利润总额呈稳定上升势头。
8.管理规范。应有明确的企业章程，规范的生产、技术和财务管理制度，具有产品质量和技术服务质量保证的能力和制度，依法纳税，守法经营，近两年无违规违法记录。
三、申报材料及要求
（一）申报材料。
1.《广东省大数据骨干（培育）企业申报书（2017年）》（简称《申报书》）。
2.提供相关证明材料或其复印件，包括但不限于：
（1）企业法人资格证书复印件；
（2）经会计师事务所或审计部门审计的20
15、2016年会计报表； （3）获得高新企业的证明材料复印件，获国家、省级研发机构的证书或文件复印件；
（4）拥有或享有独占权的大数据相关领域的核心发明专利证书复印件；企业及产品认证证书、2014年以来牵头起草的行业以上标准等证明材料复印件；
（5）获省部级以上奖励、荣誉证书，列入省部级以上项目计划的批准文件；
（6）企业人员花名册（超过100人的企业，只列科技人员及专职研发人员）；
（7）其他反映企业大数据相关能力的证明材料，例如：产品第三方检测报告、有效纳税证明、银行提供的资信证明等材料的复印件。
（二）申报要求。
1.纸质材料装订要求。《申报书》和证明材料装订成册，加盖申报单位骑缝公章。统一采用A4纸双面打印或复印。纸质申报材料中存在字迹模糊、无法辨别内容的，其责任及后果由申报单位自行承担。
2.提交材料包括纸质材料一式两份，《申报书》电子版（不含证明材料）一份。
3.申报企业应如实提供申报材料，保证内容和数据真实可靠。企业在申报骨干（培育）企业过程中有弄虚作假行为的，我委将中止其申报。
四、遴选程序
（一）企业申请。遵循自愿申报原则，符合申报条件的企业，按照要求准备申报材料，提交到所在地市经济和信息化（大数据）主管部门。
（二）地市初审。由地市经济和信息化（大数据）主管部门对申报材料进行审核，提出是否同意推荐的审核意见，汇总企业申报材料后在规定时间内报送省经济和信息化委。
（三）综合评审。省经济和信息化委组织对申报材料进行综合评审。根据综合评审结果，成绩达到合格以上的企业为候选企业，其中成绩达到优良以上的企业列为候选广东省大数据骨干企业，其余为候选广东省大数据培育企业。
（四）现场考察。对候选骨干（培育）企业，必要时（如需对某些申报材料作进一步核实）由省经济和信息化委组织专家或委托第三方机构，依据申报条件对企业进行现场考察。
（五）公示和发布。根据综合评审和现场考察结果，提出拟培育的广东省大数据骨干（培育）企业名单，进行网上公示。公示期为5个工作日。没有异议的，予以发布。
（六）颁发证书。对获得省大数据骨干（培育）企业资格的企业，由省经济和信息化委颁发证书。
五、培育和管理
（一）培育政策。
1.对获得省大数据骨干（培育）企业资格的企业，在省工业和信息化专项资金相关用途项目申报等给予优先重点支持。
2.优先在骨干（培育）企业中按照科学公正、公开公平、好中选优的原则筛选储备一批大数据项目，适时向国家有关部委推荐，争取国家大数据重大专项、专项资金、优秀成果等落户我省大数据骨干（培育）企业。
（二）管理措施。
1.省大数据骨干（培育）企业资格自颁发证书之日起有效期二年，有效期到期将由省经济和信息化委组织资格复审。
2.省大数据骨干（培育）企业资格实行有进有出，动态管理。对未通过复查的骨干企业，降为培育企业继续培育。对两年中企业经营业绩突出、创新能力强、综合评审成绩居行业突出位置的培育企业，可晋升为骨干企业。
3.省大数据骨干（培育）企业在资格证书有效期内企业发生重大违规违法行为的，一经查实，将撤销其骨干（培育）企业资格。
4.省经济和信息化委开展大数据骨干（培育）企业监测分析工作，建立相应的企业工作联系制度，反馈企业意见和建议，帮助协调解决企业发展过程中遇到的困难和问题。企业应配合大数据产业和骨干企业发展监测分析相关工作。
第3篇：大数据产业发展试点示范项目实施方案附件1 2018年大数据产业发展试点示范项目实施方案
为贯彻国家大数据战略，落实《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》（国发〔2015〕50号）和《大数据产业发展规划（2016-2020年）》（工信部规〔2016〕412号），切实做好大数据产业发展试点示范项目遴选工作，特制定本方案。
一、总体思路
以促进大数据产业创新发展为主线，推动大数据与实体经济深度融合，围绕大数据关键技术产品研发、重点领域应用、产业支撑服务、资源整合共享四个方面，遴选一批大数据产业发展试点示范项目，通过试点先行、示范引领，总结推广可复制的经验、做法，推进大数据产业健康有序发展。
以推动关键技术产品研发为重点。围绕大数据全生命周期各阶段需求，支持数据采集、清洗、分析、交易、安全防护等共性关键技术研究。以应用为导向，鼓励产品研发，建立完善的大数据工具型、平台型和系统型产品体系。
以培育创新生态为核心。围绕大数据技术发展前沿领域，探索大数据融合应用新模式，发展壮大新兴大数据服务业态，加强技术、应用和商业模式协同创新，培育市场化、网络化的创新生态。
- 1绕数据采集存储、分析挖掘、安全保护等环节突破关键技术瓶颈，打造大数据产品服务体系。
1.大数据存储管理。鼓励面向领域的高可靠、低延迟、强实时大数据存储管理系统引擎、大数据存储管理系统体系架构和实现技术研制，支持研发工具型、平台型、系统型大数据采集、存储和管理产品，并实现产业化推广和应用，具备良好社会经济效益。
2.大数据分析挖掘。支持开发面向多元异构分布式数据资源的数据处理、分析、挖掘、可视化等关键技术产品研发，加快大数据分析挖掘产品和应用解决方案产业化进程，并进行推广和应用，具备良好社会经济效益。
3.大数据安全保障。支持研究大数据环境下的安全审计、数据加密、数据脱敏、数据流动监控与追溯等技术产品，鼓励研发基于大数据的新型信息安全产品，并实现应用及推广；鼓励建设网络信息安全态势感知、国家工业控制系统安全监测与预警等大数据安全保障服务平台，并在工业、公共安全等重点领域进行应用推广。
（二）大数据重点领域应用试点示范
鼓励大数据在重点行业的深入应用，促进跨行业大数据的融合创新，提升民生服务中大数据运用能力，推动大数据与各行业融合发展。
4.产业创新大数据应用。支持开发工业大数据产品和平
- 3础通用标准及工业等重点应用领域的标准研制；支持建立大数据标准试验验证和符合性检测平台，在重点行业、领域、地区开展大数据关键、急需标准的应用验证，强化标准符合性检测，提升标准对市场培育、行业管理的支撑作用。
（四）大数据资源整合共享开放平台试点示范 支持政府数据资源和社会数据资源的整合，促进互联互通，提高共享能力。
9.政务数据共享开放平台。鼓励将市场监管、违法失信、企业生产经营、消费维权等数据进行整合汇聚和关联分析，构建跨地域、跨部门、跨业务的数据统一共享开放平台。优先支持信用、交通、环保、医疗、卫生、科技、教育、文化等民生保障服务相关领域政务数据的整合共享和开放应用，提升支撑决策和风险防范能力。
10.公共数据共享开放平台。支持数据资源丰富的科研机构、行业协会、社会组织、重点企业等单位建立公共数据共享开放平台，实现行业公共数据资源的有效整合和开放，向社会提供数据资源、计算能力、开发环境等基础资源以及基于数据的政策咨询、技术支持、创业孵化等服务。
四、申报条件和程序
（一）项目申报主体包括从事大数据采集、存储、加工、分析、服务等相关业务的企业、科研院所和应用单位。申报主体应具有较强的经济实力、技术研发和融合创新能力，申
- 5地方各类财政资金、产业投资基金支持试点示范项目。加强政府、企业和金融机构的对接，引导金融机构对示范项目予以支持。
（三）组织试点示范宣传推广
组织开展“大数据产业发展示范项目全国巡展”、经验交流会、座谈会等系列活动，对试点示范经验进行总结，对优秀成果进行多渠道宣传推广，充分发挥试点先行、示范引领作用，扩大社会影响。
第4篇：数据打假活动实施方案数据打假活动实施方案
为了进一步落实公路工程质量工作会议精神，继续《开展公路工程基本数据打假年活动》。我们要以会议精神和要求作为今年工作重点，认真开展公路工程质量数据打假活动。我们认识到质量数据的重要性，要以求真务实的作风把数据的真实性和准确性作为工作的重点，加强和提高实验检测工作与内业资料的管理，要保证工程进度的同时要把工程质量意识放在第一位，牢固树立百年大计，质量第一的思想，确保工程质量。为了更好的落实基本数据打假年活动成立张晓凡为组长的基本数据打假活动小组，以组织的形式进行管理数据的真实性和准确性。把工作质量建立在科学可靠的实验检测数据基础上，对编造虚假数据等不良行为的人员，按有关规定进行严肃处理。
一、基本数据打假活动小组：
组长：
副组长：
组员：
二、工作目标：确保工程质量数据的准确性、真实性和完整性。
三、实施方案：
1、认真执行新的《公路工程质量检验评定标准》和《公路施工技术规范》、《公路工程实验规程》等国家和部颁标准。对工程所用的材料必须通过检验的方法试验检测，检测数据要正确、准
确、真实，试验检测人员要认真负责。
2、工程技术人员要积极参加上级部门组织的各种技术学习班，并到外市县学习先进经验，有步骤、有计划提高工程技术人员、试化验人员的技术水平。
3、要做到工程技术人员、试化验人员持证上岗，对工程中发现质量问题必须马上上报，不得隐瞒不报，以便把质量事故消灭在萌芽中，杜绝在工作中搞人情交易，编造假数据、假资料等违法乱纪行为。否则视情况给予警告、经济处罚、停止工作。
4、施工现场的各种原材料，成品半成品，严格执行有关的规定，采用抽样检测，现场抽查等手段，按规定检测频率逐批次进行抽检，合格后方可使用，不合格一律退回，对各种试验检测数据进行抽查，对重要工程质量检测数据进行全面检查检验，合格后方可使用，不合格一律退回。
5、工程内业是反映工程质量的重要依据，客观、真实、及时的内业资料对工程质量建设有着重要指导意义，它能及时发现问题和解决问题，也利于上级领导检查指导，所以要求工程内业人员对工程内业必须地当天完成，记录真实准确，实事求是。
6、在施工中认真执行公路工程质量评定标准，对各种试化验必须达到规定的频率，对不合格的部位及时通知施工工长进行处理，把质量问题消灭在萌芽中。
7、施工队长或施工技术负责人每天必须检查内业人员所做的工程内业资料，了解施工中的不足，以便发现问题和解决问题。
质检科长或项目技术负责人定期组织有关人员进行两个施工队的工程内业资料互检。
四、处罚：如有下列情况之一的给予批评教育，严重者给予经济处罚直至停止其工作：
１、内业资料记录不及时的
２、内业资料填写不全的
３、内业资料前后不相吻合的
４、试化验频率不够的
５、虚假内业资料的
６、对不合格材料使用的
７、发现问题不及时解决的
８、对未转序而强行施工的
９、隐瞒工程质量的
2011年8月2日
第5篇：元数据方案实施意见《中国国家试验型数字式图书馆》项目组于4月12日至13日在北京召开了技术组会议，根据会议对元数据 方案所作出的结论，本数字图书馆项目最小元数据集合采用Dublin Core；最小元数据集合Dublin Core的实现采用RDF方式；元数据分成两层，第一层为DC，第二层为MARC或TEI Header，在资源建设中要求按这两层实现。技术组必须据此提出项目所需采用的规范的元数据元素集及其定义、元数据元素的限定规则、以及元数据元素的具 体表达方式。 会后提出对各成员馆进行一次调研，对各馆计划进行数字化的资源内容、方式、目前的状态、应用目的等进行 摸底，在5月底以前上海馆仅收到辽宁馆一份，本《实施意见》据辽宁馆和上海馆本馆的资源情况，设想了一般情况，鉴于具体资源情况对元数据方案的实施无重大 影响，本方案据此成文。
DC元数据方案是一个非常灵活且及具扩充性的方案，然而对于各馆合作的同一个项目，原则上应该制订一些 统一规则，例如元数据元素的增删取舍以及限定方式等，当然也可以由各馆自定，这样会在一定程度上影响到互操作性。制订统一规则的难点是必须经过各馆统一一 致的详细讨论，这是一项耗时费力的工作，必须由项目组负责协调组织。
首先必须说明的是，根据项目技术组的结论：
DC只是提供互交换性的中间层，虽然是必需的，但不一定要物理存在，物理层为第二层即MARC或TEI Header，通过自动转换动态获得，或重新抽取均可；
元数据的表达只有在HTML4.0及XML中才能采用RDF方式实现，鉴于目前HTML3.2普遍采用，本项目完成时前者也不一定能完全取代后者，据此本实施意见仍旧考虑了在HTML3.2中利用“META”方式表达元数据元素的方法；
本文涉及许多规则，如DC、RDF等，至今仍然是草案，尚处在不断的变动中，未承诺任何版本兼容性，是否能够得到广泛支持尚不得而知；
本文作为本项目工作小组的研究报告，根据以上会议精神，将对项目元数据方案进行进一步的描述和限定，为便于实际实施，特进行实例描述。
目录
一、DC元素定义及其限定
二、RDF框架及其含义
三、实施实例及说明 DC在HTML2.0/3.2中的应用
DC在HTML4.0中的应用
DC的扩展应用
RDF与DC的应用
四、实施建议
一、DC元素定义及其限定
关于DC的历史影响、结构框架以及为何选用DC作为最小元数据集合的原因本文不再赘述，请参见文末所附的参考资料：
下文给出DC十五个元素的中文基本定义，原文定义请参见其主页： http://purl.org/metadata/dublin_ core 。
DC元素基本描述
以下是对DC元数据元素集的参考定义， 关于进一步的描述或任何已经定义的限定，请见下列地址： http://purl.org/metadata/dublin_core 。 在以下的描述中，为便于进行语义上的理解，每个元素都有一个描述性的名称， 同时为便于在一定的编码体系中使用，每个元素都有一个正式的标签(Label)。 尽管HTML之类的环境并不区分大小写，我们还是建议在实际使用中按照下文所定义的标签大小写来进行书写， 以免在转换或移植到其它环境时发生冲突或歧义，如在XML中。（参见 http://www.dawendou.com/cover.htm”, 而以DC体系的本地名表述了对象的属性类型,”上海科文工作室”则是对象的值。这个例子也简单地说明了DC如何在RDF框架中的实现。
下面我们用原文举一个稍微复杂一点的例子，其基本框架是在上一个例子的基础上加以扩充。假设我们对上例 的创建者对象再加上如下属性类型： "name", "email" 和 "affiliation" ，因为这些对创建者对象的限定在DC中没有定义，因此在此例的描述我们再加上一个新的专门对此类对象进行描述的体系vCard [VC]。请看下面的数据模型图及RDF实例：
John Smith smith@home.net Home, Inc.例四 ---
本例中除了RDF、DC外，我们用了另外一个描述商业名片("Busine Card")的元数据体系，其前缀词为"CARD"。本例与例三的不同是”DC:Creator”所描述的属性类型本身成为一个资源对象，对其值的描述转 化一个内部参照标识，这一标识指向由CARD体系描述的一个RDF描述包(RDF description)，这一描述包括了三个CARD体系的本地名：”CARD:Name”,“CARD:Email” 及”CARD:Affiliation”，分别描述创建者(Creator)的三个属性。本例清晰地表明了RDF中资源对象嵌套的表达方法。当然例四中的 表述也可以用直接嵌套的方法来描述如下： John Smith smith@home.net Home, Inc.例五 ---
在RDF的描述体系中，还提供了一种简略缩写的机制，例三中的例子可以缩写成如下格式：
DC:Creator=”上海科文工作室” /> 例六 --- 这样的缩写格式对于在HTML中嵌入上述代码特别有用，因为在非缩写格式中，”上海科文工作室”将被作为显示字符析出，而在缩写格式中则无这样的问题。同样例五中的描述可缩写成如下格式： CARD:Name=”John Smith” CARD:Email=”smith@home.net” CARD:Affiliation=”Home, Inc.” />
四、实施建议(未完成) 实施建议如下：
首先我们认为在语法结构，使用惯例上没有必要将DC进行中文化处理，而沿用国际通用的英文描述方法。对DC的基本定义也没有必要进行重新修订，以利于信息与国际上的交流。 以DC为基本框架
以HTML2.0/3.2格式为主
MARC直接嵌入DC
第6篇：银行业大数据解决方案www.dawendou.com
百分点银行大数据应用解决方案
银行大数据时代面临的挑战
1、银行离客户越来越远。在互联网交易链条中，银行所占比重越来越低，这使得银行越来越难以知道客户的消费行为；互联网金融的出现，在未来可能会超过以银行为中心的间接融资和以交易所为中心的直接融资模式，这会使得银行逐渐被边缘化。本质上是因为银行对于客户的了解程度，相对越来越弱。
2、客户不断流失难以挽回。市场竞争越来越激烈，银行意识到客户满意度的重要性，并将提升服务作为工作目标。在具体的操作过程中，银行关注产品特点，从服务质量、客户感知进行调查，试图找到解决办法。但是客户满意度却一直停留在原有水平。客户流失率也在不断上升。本质上是因为银行服务同质化。
3、客户维系成本不断攀升。随着互联网金融各类“宝宝”们冲击银行存款，抬升融资成本，银行越来越难以找到低价优质的资金，客户维系成本也不断攀升。银行客户维系陷入“理财收益高，客户多，收益下降，客户跑”的怪圈。本质上是由于银行无法对客户需求进行及时响应，只能通过价格这一唯一工具进行营销。
银行越来越意识到数据作为核心资产的地位，希望借助大数据的技术，聚合客户在银行内外的种种信息，深入洞察每个客户在银行内外的方方面面，以了解其兴趣、偏好、诉求，从而提供每一个客户个性化的产品与服务。 www.dawendou.com
百分点银行大数据解决方案
百分点基于六年来专注于大数据的应用实践，为银行业提供端到端的整体解决方案，帮助银行实现海量多源异构数据的采集、整合，并运用大数据文本分析和数据挖掘技术，深入挖掘客户特征、需求，从而为银行向客户提供差异化服务和个性化产品、产品创新等提供数据支撑。整体解决方案如下：
银行业大数据应用
1、用户实时行为分析
互联网金融及第三方支付的出现，让银行用户流失严重，同时也更加不了解用户的需求。通过在银行官网、APP上部署采集访问用户实时行为的代码，让银行可了解用户在网上的行为特征、需求，拉近银行和用户的距离，从而为更精细化的服务提供数据依据。 实时行为包括：
用户分析：新增、活跃、沉默、流失、回流 www.dawendou.com
渠道分析：渠道来源、渠道活跃、渠道流量质量 客户留存分析：留存用户（率） 事件和转化分析
客户体验度量：使用时长、地区分析、终端分析。。。 访问原因探查：访问时间、访问频次、停留时长、访问路径
2、个性化服务和资讯推荐
根据客户使用银行产品和服务的历史信息及在银行官网/APP上留下的实时信息，利用大数据文本分析和挖掘技术，分析客户的长期、短期偏好和需求，预测当下和潜在偏好和需求，为客户推荐个性化服务或资讯。
3、精准营销
面对银行存量客户交易不活跃，新客获取渠道少，渠道流量质量差等各类问题，百分点银行精准营销方案以用户出发，识别每个客户在银行内外的上网特征、金融产品消费偏好、金融渠道偏好、金融风险偏好、互联网消费偏好、互联网内容偏好、社交网络等信息，将用户特征匹配银行产品特征，从而将更合适的产品信息精准推送到合适的用户（群）。
新客的获取：基于采集的企业内外数据，在充分分析银行产品和服务特征的基础上，分析客户特征，从海量用户（互联网、App、邮箱等）中精确匹配到适合银行产品和服务的高价值、高净值客户，通过实时竞价广告（RTB）、EDM（个性化邮件营销）、搜索营销（SEM）等手段将产品和服务资讯推送给匹配的客户，帮助银行快速获取高价值客户。 www.dawendou.com
存量客户营销：帮助银行从产品或者从客户出发，分析产品或客户的特征，运用口碑扩散模型、look-alike模型等，为产品找到合适的老客户，或者为老客户找到合适的产品，从而实现老客户的再营销，提高客户满意度，增强客户黏性。
4、产品分析
对银行所有产品进行画像，形成统一的产品画像体系，从而对产品的特征、产品的销售情况、利润情况、新产品研发等提供参考。
产品全方位信息视图：通过产品画像体系，可以对具体产品的各项指标有个全面、直观的了解。主要特征包括： 基本信息：统一的产品号、产品名称、产品定义、产品上线时间、产品经理等信息。 产品的种类
按对资产负债表的影响分类：资产类产品、负债类产品、中间业务类产品。
按服务对象分类：对公产品、对私产品。
按业务特质分类：国际业务、信贷业务、结算业务、投资银行业务、信用卡业务等。 评价信息：产品积分、贡献度、当前评价信息和评价历史。
销售渠道：柜面渠道、网上银行渠道、手机银行渠道、直销银行渠道等。 产品规模：产品余额、产品客户数、单位时间内销售额、户均持有产品数等。
5、产品创新 www.dawendou.com
通过对特定数据进行提取和分析、产品核算，清晰对比各类客户的产品覆盖率、产品使用率、产品黏度、产品收益，结合互联网舆情和友商的竞品信息，进而针对不同的客户群提出差异化的产品创新需求。
6、产品评价
根据产品后评价指标建设评价模型，实现对产品的系统评分。获取每个产品各指标数据，采用等级评分法等方法对数据进行标准化处理，反映每个产品的每项指标在组内产品中的排序。评价指标包括：产品预期偏离度指标、产品综合效益指标、产品规模指标、产品质量指标等。
7、风险防范支持
风险防范重点关注个人客户在银行体系内外的负面信息，银行体系内的负面信息包括：信用卡逾期、贷款逾期、黑名单信息等，银行体系外的负面信息包括：P2P/小贷公司等黑名单信息、公检法的诉讼案件信息、国家行政机关处罚信息（工商、税务、一行三会、协会等）以及网上负面舆情（虚假宣传、误导消费者）等，从这些数据出发，全面评估个人客户在银行的风险等级，为银行的风险防范提供决策支持。
8、客户服务
帮助银行从采集的客音数据、问卷调查、互联网舆情等数据分析客户的抱怨、诉求和需求，从而为客户制定有针对性的服务策略。通过分析客音数据，挖掘客户对产品的诉求和抱怨信息，在后续和客户接触时，提供更符合客户预期的信息。 www.dawendou.com
基于360°用户统一视图，客服人员能全方位了解客户的基本信息、购买历史、投诉历史等，从而可以给客户推荐更合适的产品。
百分点银行大数据解决方案的价值
1、为银行建立用户数据中心，让银行更深入的了解用户，帮助银行实现以用户为中心的战略转型。
2、通过完善的大数据平台和针对性的大数据业务应用，提升银行用户体验，拉动银行收入，以及更有效的控制银行风险。
3、基于百分点大数据解决方案，持续积累数据资产，通过大数据构建银行自身的核心竞争力，积极应对互联网金融时代的挑战。
第7篇：大数据大数据时代带来的大变革
中国社会科学评价中心 荆林波 《 中国青年报 》（ 2014年05月26日 02 版）
大数据时代的来临，带给我们众多的冲击，每个人都应当与时俱进、不断提升，放弃残缺的守旧思想，大胆接受新的挑战。
探讨大数据时代将给我们带来哪些变革，首先要搞清楚什么是大数据，其次，要厘清大数据会带来哪些变革，最后，要思考如何应对大数据时代的挑战。
什么是大数据？
国际数据公司定义了大数据的四大特征：海量的数据规模（vast）、快速的数据流转和动态的数据体系（velocity）、多样的数据类型（variety）和巨大的数据价值（value）。仅从海量的数据规模来看，全球IP流量达到1EB所需的时间，在2001年需要1年，在2013年仅需1天，到2016年则仅需半天。全球新产生的数据年增40%，全球信息总量每两年就可翻番。
而根据2012年互联网络数据中心发布的《数字宇宙2020》报告，2011年全球数据总量已达到1.87ZB（1ZB=10万亿亿字节），如果把这些数据刻成DVD，排起来的长度相当于从地球到月亮之间一个来回的距离，并且数据以每两年翻一番的速度飞快增长。预计到2020年，全球数据总量将达到35～40ZB，10年间将增长20倍以上。
需要强调的是：所谓大数据并不仅仅是指海量数据，而更多的是指这些数据都是非结构化的、残缺的、无法用传统的方法进行处理的数据。也正是因为应用了大数据技术，美国谷歌公司才能比政府的公共卫生部门早两周时间预告2009 年甲型H1N1流感的暴发。
厘清大数据带来了哪些变革
就像电力技术的应用不仅仅是发电、输电那么简单，而是引发了整个生产模式的变革一样，基于互联网技术而发展起来的“大数据”应用，将会对人们的生产过程和商品交换过程产生颠覆性影响，数据的挖掘和分析只是整个变革过程中的一个技术手段，而远非变革的全部。“大数据”的本质是基于互联网基础上的信息化应用，其真正的“魔力”在于信息化与工业化的融合，使工业制造的生产效率得到大规模提升。
简而言之，“大数据”并不能生产出新的物质产品，也不能创造出新的市场需求，但能够让生产力大幅提升。正如，《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》作者肯尼思·库克耶和维克托·迈尔-舍恩伯格指出：数据的方式出现了3个变化：第一，人们处理的数据从样本数据变成全部数据；第二，由于是全样本数据，人们不得不接受数据的混杂性，而放弃对精确性的追求；第三，人类通过对大数据的处理，放弃对因果关系的渴求，转而关注相互联系。这一切代表着人类告别总是试图了解世界运转方式背后深层原因的态度，而走向仅仅需要弄清现象之间的联系以及利用这些信息来解决问题。
如何应对大数据带来的挑战
第一， 大数据将成为各类机构和组织，乃至国家层面重要的战略资源。
在未来一段时间内，大数据将成为提升机构和公司竞争力的有力武器。从某一层面来讲，企业与企业的竞争已经演变为数据的竞争，工业时代引以自豪的厂房与流水线，变成信息时代的服务器。阿里巴巴集团的服务器多达上万台，而谷歌的服务器超过了50万台。重视数据资源的搜集、挖掘、分享与利用，成为当务之急。
第二，大数据的公开与分享成为大势所趋，政府部门必须身先士卒。
2013年6月在英国北爱尔兰召开G8会议，签署了《开放数据宪章》，要求各国政府对数据分类，并且公开14类核心数据，包括：公司、犯罪与司法、地球观测、教育、能源与环境、财政与合同、地理空间、全球发展、治理问责与民主、保健、科学与研究、统计、社会流动性与福利和交通运输与基础设施。同年7月，我国国务院就要求推进9个重点领域信息公开工作。正如李克强总理所强调的，社会信用体系建设包括政务诚信、商务诚信、社会诚信的建设，而政务诚信是“三大诚信”体系建设的核心，政府言而有信，才能为企业经营作出良好示范。作为市场监督和管理者，政府应首当其冲推进政务公开，建设诚信政府。为此，国务院通过《社会信用体系建设规划纲要（2014～2020年）》，要求依法公开在行政管理中掌握的信用信息，提高决策透明度，以政务诚信示范引领全社会诚信建设。
第三，机构组织的变革与全球治理成为必然的选择。
在工业时代，以高度的专业分工形成的韦伯式官僚制组织形态，确实具有较高的效率。然而，这种专业化分工一旦走向极致，就容易出现分工过细、庞大臃肿、条块分割等弊端，无法有效应对新的挑战。大数据技术提供了一种解困之道：在管理的流程中，管理对象和事务产生的数据流只遵循数据本身性质和管理的要求，而不考虑专业分工上的区隔，顺应了全球治理的需要。
1990年，时任国际发展委员会主席勃兰特，首次提出“全球治理”的概念。所谓全球治理，指的是通过具有约束力的国际规制（regimes）和有效的国际合作，解决全球性的政治、经济、生态和安全问题，以维持正常的国际政治经济秩序。为了顺应全球治理的浪潮，我国应当构建自己的全球治理理论。深化对全球化和全球治理的研究，为世界贡献中国对全球治理的先进理念。
当然，构建我国最新的全球治理理论，当务之急是构建我们的国家治理理论，夯实基础。《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》指出，“全面深化改革的总目标是完善和发展中国特色社会主义制度，推进国家治理体系和治理能力现代化”。这充分体现了与时俱进的治理理念，切中了我们国家运行中的核心问题。
第8篇：大数据猴场乡大数据工作开展情况汇报
猴场乡是全省100个一类贫困乡镇之一，贫困面大，贫困发生率高，扶贫工作任务艰巨。为更好的实施精准扶贫，帮助全乡群众早日脱贫致富，与全县实现同步小康，今年与来，在上级各部门的帮助和指导下，猴场乡的大数据工作有续开展，取得了一定实效，现将工作情况汇报如下：
一、进村入户、摸清底数
弄清群众真实状况，弄清群众所需所盼，是实施精准扶贫的基础。“欲知民事，必入民屋”。了解民情，按照上级政府部门的要求，在各级领导部门的帮助下，我乡充分发挥驻村干部、包村干部及村干部的基础性作用，在乡联系领导的带领下，按照不漏一户，不漏一人的工作要求，在各村开展民情调查，并将调查内容制成电子档案。即将每个自然村按村民组进行分组，把村干部和驻村、包村干部进行分组，一名村干部和一名驻村干部或包村干部为一组，分组对各村民组进行入户调查。调查内容包括家庭人口、家庭收入、主要经济来源、是否贫困户、贫困户致贫原因，非贫困户能否带动发展、群众发展意愿等60余个项目。通过调查，建立了瞄准机制，摸清了全乡群众的真实情况，实现了 “一家一户调研摸底、一家一户一本台账”。全乡共调查7357户26066人。其中贫困户4182户12158人，贫困户中低保户1700户4592人，需要政策兜底的288户475人；非贫困户3175户13908人，其中能自己致富的？？户多人，到带富的？？户？？人；一般户？？户？？人；离任村干部108人，党员272人，退伍军人137人；初中以上非在校群众9321人，其中高中414人，大专及以上192人；在校初中及以上2006人，其中初中1548人，高中350人，中专64人，大专以上39人。
二、能人带动，产业致富，有效帮助群众致富
通过对大数据的科学分析论证，综合分析各类群众的具体情况，我乡制定了初步的帮扶方案。总体上以种养殖业为主导，通过对能人带富的帮扶，帮助发展产业，培育大户，进而利用大户带小户，小户带散户的模式，逐步实现总体致富的目标。
（一）特殊人群，特殊处理
第一是需要政策兜底的群众。这部分群众多为丧失劳动力的高龄老人和残疾群众，是社会的弱视群体，无力通过自身的发展来实现脱贫致富。针对这类人群，充分利用低保、新农合、乡养老院等，保证这类群众有所养，有所依，有所乐；
第二是对有孩子正在接受教育的家庭，通过教育扶贫方式帮扶。知识是第一生产力，教育改变命运。一个家庭，如果能出一个大学生，就给这个家庭注入了发展的活力，家庭的情况也将发生质的变化。我乡以“改善山区教育条件、推动教育事业均衡发展、培育新型农村实用人才”为扶持重点，努力实现教育均衡化。从孩子教育上下功夫，加大教育投入力度。目前，已建成猴场中学、猴场中心校和西北小学寄宿制学校，解决学生长途跋涉之苦；在西北小学、乡中心校、谷毛小学、中学建设教师周转房；在中心校和中学建设少年宫，是全县唯一一个同时建设两所乡村少年宫的乡镇；实现了中心幼儿园和谷毛幼儿园的公助民办；充分利用“金秋助学”、“雨露计划”等，全面覆盖，开展智力帮扶，帮助他们顺利完成学业，自2013年以来，实现辖区内二本以上大学生扶持资助全覆盖。
第三是留守儿童，一是建立留守儿童爱心之家，做好“四个一”管理，即：“一份成长档案、一张爱心联系卡、一个心理咨询台、一套规章制度。”二是开展专题心理讲座。在各中小学校开设心理辅导课，针对留守儿童“关爱缺失”引起严重的“情感饥饿”及情感缺失形成的心理障碍开展巡回专题辅导，孩子在心理老师的引导下，情感得到丰富，性格也由内向向开朗转变。三是开展“凤还巢”帮扶活动。对全乡外出务工人员及返乡农民工，摸清底数，摸清特长、摸清创业意向，确保全覆盖。由乡党委政府牵头、信用社组织力量对这部分人群进行评估，主动联系，发放贷款，助力创业，让更多的外出务工人员愿意、主动返乡创业，使留守儿童数量不断降低。四是开展结对帮扶留守儿童。有针对性安排乡直机关干部职工、学校教师对留守儿童进行“1+1”结对帮扶。帮扶过程实行动态管理、动态上报、动态帮扶。五是开展联系留守儿童家长活动。联系留守儿童家长，请家长做到“五个一”，即：每周与孩子通电话一次、每月与孩子的班主任联系一次、每月与孩子的临时监护人联系一次、争取每半年与孩子见一次面、每学期到学校与老师当面交谈一次。
（二）普通人群，致富引导
第一、配强村级一把手。在选拔各村支部书记时，坚持“选能人、用好人，为民选好领头人”的原则，拓宽选拔层面，面向社会大户能人、乡土人才、产业协会党组织负责人、大中专毕业生、复转军人等群体，选贤任能，把政治素质强、带领群众致富能力强的“双强”型人才，依法选拔进村两委班子，增强村级组织整体功能，建设一批村干部精英群体，为群众致富树立导向。引导村级“一把手”用党的理论武装头脑、指导实践、推动工作。通过“三严三实”教育活动、上党课等方式对各村支部书记进行培训充电，进一步提高他们运用科学理论分析和解决实际问题的能力，为全村的经济发展想思路、谋发展，并把国家的相关政策法规宣传到户，为人民群众排忧解难。
第二、打造致富“集团军”。一方面各村结合实际，因地制宜，按照“大户带小户，小户带散户”的工作思路，建立种植、养殖群体，形成了一点成线、以线覆面的“集团化”产业发展格局。另一方面坚持“一村一特、一村一品”，重点打造山地高效农业小区，扶持大户种植核桃，小红蒜，林下养殖本地土鸡，养兔、养牛等。组织全乡群众跟进大户步伐，以家庭为单位，在大户核心区的带动下，大力发展种养殖业。
第三、引进科技“领头雁”。 扎实开展“支部带富、党员致富、能人带富”三带工程，将返乡农民工自助创业工程纳入扶贫工作范围，把贫困户作为重点帮扶对象，扶持一批有技术、有本事的科技示范户，并利用他们的影响力，加大宣传力度，让群众知晓科学技术在农业产业发展中的重要性，让群众改变传统观念，学到新的生产生活技能。另一方面，扩大资金支持。积极推动三个“十五万”、妇女小额贷款、院坝经济等项目支持自主创业的大户能人，通过先扶持一批能人创业致富人的方式，带动群众创业发家。
第四、坚持“递进式重实效”扶贫模式，走“生态产业化、产业生态化”道路。我乡在省总工会及各级各部门的支持和帮助下，形成了四种精准扶贫开发经验，“自购补贴、分级分时补贴、1：1资金滚动补贴、小额贷款”等四种扶贫模式。下步工作中，将继续以“生态产业化，产业生态化”为总要求，重点发展种植业和畜牧业，以扩大、提高传统种植特色产品的规模及品质为目标，着力培育绿色生态特色产品，在2020年前全乡逐步建成“一核心四片区”现代特色生态农业产业发展格局，即：即以水落洞村为核心，建成以优质水稻、生态畜牧业、精品水果产业为主体的现代特色生态农业和休闲农业示范核心区，形成猴场、西北、谷毛片区以核桃、马铃薯、中药材为主的产业带；猛舟片区以时令水果、蔬菜和粮食增产工程为主的产业带。通过产业的发展，带领群众脱贫致富。
第五是培育一批地方知名品牌。通过品牌效应，增加家产品的销路和收益，壮大经济实力，引导群众致富。积极推动产品商标注册、绿色产品认定及地理标识注册工作，加大特色农产品及其制品的宣传推介和市场开拓力度，大力宣传猴场生态产业品牌，树立品牌意识，努力打造品牌产品，使种养殖户和企业获得最大的经济效益。把生态做成产业，把产业做成生态，依靠品牌不断提升猴场乡特色农产品的市场知名度，推动特色产业的发展壮大。创建产地品牌，打造仙马牌系列生态产品，利用知识产权保护，将资源优势转化为市场优势，将资源转化为资产，增加产品的市场占有率和竞争力。一是找准优势主导产业。要想富，产业发展是出路。结合我乡生态良好的特点，重点打造以下产业。核桃种植：猴场的气候非常适合核桃生长，群众历来都有种植核桃的传统，因此，我们在全乡范围内广种核桃。
总的来说，通过大数据，将特殊人群、能致富人群、能带动致富人群等有效的区别开来，通过对特殊人群进行特殊帮扶，配强村级一把手、找准致富带头人，找准产业致富路，从而达到精准扶贫的效果。
第9篇：经普数据处理实施方案根据安徽省第一次全国经济普查领导小组办公室（简称“省经普办”）下发的《安徽省第一次全国经济普查数据处理实施方案》和淮南市第一次全国经济普查领导小组办公室（简称“市经普办”）下发的《淮南市第一次全国经济普查实施方案》制定本方案。
一、组织模式
淮南市第一次全国经济普查的数据处理工作在市经普办领导下，在省经普办数据处理组的技术指导下，按照“统一组织，统一程序，分级负责，分专业处理”的原则统一组织实施。各县（区）经济普查办公室设立数据处理组，数据处理组在本级经普办的统一领导下，在上级经普办数据处理组的技术指导下，负责组织实施本级经济普查的数据处理工作。各级数据处理组要建立岗位责任制，严格按照统一规范的数据处理流程，直接对原始普查表进行数据录入、审核，对基层表数据进行汇总，确保按时按质完成第一次全国经济普查数据处理工作任务。
二、实施步骤
淮南市第一次全国经济普查数据处理工作分为三个阶段：
第一阶段为数据处理准备阶段，在2004年底前完成。本阶段的主要任务是作好普查数据处理前期的各项准备工作，主要包括：制订有关数据处理的各类标准，数据处理软件确定，数据处理工作试点，各级数据处理人员的培训，各级数据处理软硬件环境的准备，利用国家普查数据处理程序完成基本单位清查资料的数据录入并建立基本单位的名录库；完成个体经营户普查资料的数据录入和处理工作，在经济普查基本单位名录库的基础上分专业建立普查填表登记单位字典库。
第二阶段为普查表处理和上报阶段，在2005年2月至5月完成。本阶段的主要任务是：各级经普办按照数据处理工作流程，分专业组织完成经济普查表数据的录入、编辑、审核、汇总、上报和数据质量抽查工作。
第三阶段为数据加工汇总阶段，在2005年底前完成。本阶段的主要工作任务是：根据各级经普办制订的普查资料加工汇总计划，完成普查数据的分类汇总和排版制表等工作，并建立全市经济普查数据库。
三、主要工作任务
(一)县(区)级
1、制订本级经济普查数据处理实施方案。
2、准备本级经济普查数据处理的场地、机房和计算机设备。
3、承担本级普查表的数据录入、复录校验、编辑审核工作。
4、负责本级经济普查的计算机汇总制表工作。
5、建立本级基本单位名录库以及专业普查字典库。
6、负责本级经济普查数据处理的质量控制。
7、按时上报本级经济普查的基层表数据和综合数据。
（二）市级
1、制订本市经济普查数据处理实施方案。
2、准备本级经济普查数据处理场地、机房和计算机设备。
3、组织本级数据处理试点以及本市非上划区的数据处理。
4、负责对县（区）级开展数据处理程序培训。
5、负责对县（区）级的数据处理进行技术指导。
6、负责本市经济普查数据处理的质量控制。
7、审核验收县（区）级上报的基层表数据和综合数据。
8、负责本市经济普查的计算机汇总制表工作。
9、在规定时间内上报本市经济普查的基层表数据和综合数据。
10、建立本市基本单位名录库和经济普查数据库。
11、全市经济普查数据处理工作的表彰和技术总结。
四、数据处理环境
（一）软件环境
本次经济普查的数据处理软件，由国家经普办数据处理组统一组织开发。数据处理各类标准、软件运行环境、数据结构、文件组织结构以及备份和上报格式等由国家经普办数据处理组统一规定。
本次经济普查的数据处理软件分为单机和网络二个版本。县级经济普查的数据处理以单机版软件为主，有条件的县（区）可以使用网络版软件。市级经济普查的数据处理以网络版软件为主。
（二）硬件环境
1、县（区）级
原则上要求在局域网环境下进行数据处理；一个专业一台计算机（个别小专业可以适当合并使用）；普查专用计算机的内存≥512MB、硬盘≥80GB，运行Windows98/2000/XP操作系统；二台以上针式打印机或激光打印机；采取计算机网络或优盘进行数据报送。
2、市级
在计算机网络环境下进行数据处理；市级经济普查数据处理的专用计算机设备不少于5台、运行Windows98/2000/XP操作系统；4台以上针式打印机或激光打印机、1台光盘刻录机；运行Windows 2000 Server的PC服务器1台；通过统计信息内网或移动存储器进行数据报送。
五、质量控制
数据质量控制工作应贯穿于数据处理全过程。各地要认真作好以下几个方面的工作：
1、严格执行有关数据处理的统一规定，保证各级数据处理工作的一致性，减少技术性差错。凡国家、省和市有统一规定的，任何县（区）不得改变，只能结合本地区的实际情况进一步加以细化。
2、作好基本单位名录库的管理和维护工作。通过单位清查建立完整的基本单位名录库，是防止漏报、重报、错报的重要措施，是正确录入和汇总普查数据的基础。因此，各级经普办必须在普查数据录入前，认真作好基本单位清查和名录库的建库工作，普查业务人员与数据处理技术人员要密切配合，下大力气搞准调查单位数，保证做到单位不重不漏，各项属性指标准确无误。
3、在单位清查建立基本单位名录库的基础上，按照专业普查的要求，分专业建立专业普查单位字典库，确保专业普查填表登记工作的顺利开展。
4、加强基层表数据的人工审核。计算机数据录入之前，必须对基层表数据先进行人工审核，人工审核合格后方可进行数据录入。人工审核与录入人员之间应建立交接验收手续。
5、强化对普查基层表的计算机审核功能。数据录入后，一定要进行计算机审核操作。各级经普办应根据本地区的实际情况和变化，进一步细化对普查表数据进行计算机审核的要求，补充相应的计算机审核程序。
6、在严格执行国家数据处理程序逻辑（合法性）审核基础上，加强普查数据的合理性审核。
7、加强汇总表的人工审核，把住综合审核关。各级经普办要组织有经验的统计业务人员分析汇总表的信息，及时发现基层数据中的问题，并在数据上报前，对主要综合数据和主要的统计分组数据进行合理性检验和质量评估。
8、坚持“分级负责、就地解决”的质量控制原则。未经审核通过和质量评估的数据不得上报。各级数据处理组验收上报的数据要严格把关，保证上报的基层表数据和综合表数据的
一致性。发现异常情况和错误信息要及时向下级单位查询核实，对不合格数据退回报送单位重新加工修改，限时重报。
9、各级经普办在本级数据处理过程中要组织复录，复录比例一般不低于总单位数的10%，对于误码率大于0.5‰的数据要组织返工。市经普办对各县（区）的质量抽查也将采用复录抽检的办法。
六、数据上报
(一)上报内容
各级经普办上报的数据内容为普查基层表数据和全国统一规定的综合表数据。在上报磁介质数据的同时，还需以纸介质形式报送汇总表数据、审核评估报告等文字材料。
(二)上报时间
县级经普办第一批数据的上报时间为2005年3月底前，第二批数据的上报时间为2005年4月底前。
(三)数据上报要求
1、各级经普办要安排专人负责普查数据的上报工作，在数据报送期内必须安排专人值班，负责解答上级经普办的查询。各级经普办一般应在接到查询后的二日内予以明确答复。
2、上报数据必须符合国家经普办数据处理组统一规定的数据结构，必须通过上级制定的审核要求。
3、数据报出后，在规定的上报期限内如发现问题，可以要求重报，但未经同意，下级经普办不得自行更改已上报的数据或重新上报数据。
七、数据处理经费
各级经普办要在普查经费中作好数据处理工作费用的预算，以确保数据处理任务的完成。数据处理工作经费主要包括以下内容：
1、计算机及外围设备补充购置及运行维护费
2、数据处理消耗品费
3、数据处理软件开发费
4、系统软件购置费
5、数据处理试点费
6、数据处理培训费
7、外聘数据处理人员工资及劳务费
8、经济普查工作中使用的网站建设费和网络运行费
9、经济普查数据库开发、运行管理以及数据存储介质管理费
10、数据处理方案、软件使用手册、培训教材等资料印刷费
11、办公、差旅、会议、电讯、宣传、交通工具等办公费
12、其它不可预见费用
八、工作进度安排
我市经济普查数据处理工作进度的安排是：
1、2004年11月份上旬完成清查摸底普查表的数据处理软件培训。
2、2004年12月底前完成各专业普查数据处理软件培训。
3、2004年12月底前完成单位清查摸底表和个体户普查表的数据录入、编辑、审核、汇总、上报等工作。
4、2005年1月至3月，市经普办数据处理组开展巡回检查和质量抽查。
5、2005年2月至4月，完成县级经济普查基层表的数据录入、编辑、汇总制表及数据整理备份工作。
6、2005年3月底前县级第一批数据上报。
7、2005年4月上旬，市经普办组织第一批数据会审，进行市级数据审核及部分汇总制表工作。
8、2005年4月中旬市级第一批数据报省。
9、2005年4月底前县级第二批数据上报。
10、2005年5月上旬，市经普办组织第二批数据会审，进行市级数据审核，完成全部汇总制表工作。
11、2005年5月中旬市级第二批数据报省。
12、2005年6月至12月完成普查资料的编印和普查数据库的建库工作。
13、2005年底前完成全市经济普查数据处理的总结、评比、表彰工作。
九、数据处理组成员及专业分工
1、数据处理组组长：黄建国
成员：朱静
职责：数据处理总负责。建立经济普查报表处理系统的计算机环境、承担报表处理程序的二次开发、参与数据接受与审核、数据上报、程序培训等；建立全市第一次经济普查数据库；数据处理设备保障，网络维护和网站建设。
2、报表处理小组
“清查及个体经营户”负责人：刘伟
“工业与交通能源”负责人：尹伊、刘伟
成员：苏培
“建筑与房地产”负责人：刘斌
成员：鲍广群
“商业与餐饮业”和“服务业与行政事业”负责人：刘波
成员：李雅静
职责：负责对各县（区）经普办的业务解答和质量控制，参与本专业数据处理培训，组织本专业的报表审核、查询、改错、汇总、大数评估、及数据上报。
3、后勤协调小组负责人：郭亚萍、潘龙林
成员：方群、詹胜云、杨玉、朱春云、杨杰
职责：后勤、会务等