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数据管理工作经验交流材料在过去的几年中，我一直从事数据管理工作，积累了丰富的经验和知识。
我将在下面的材料中分享我在数据管理领域的工作经验和所取得的成果。
首先，我在数据管理方面的主要工作包括数据录入、数据清洗、数据分析和数据可视化。
通过对大量数据进行录入和清洗，我能够确保数据的准确性和完整性。
我熟练使用数据库管理系统和数据处理软件，能够高效地进行数据的处理和分析。
通过将数据可视化，我能够将复杂的数据转化为易于理解和使用的图表、图形和仪表板，帮助决策者更好地理解和利用数据。
其次，我在数据管理方面取得的成果包括提高数据质量和数据利用效率。
通过对数据进行清洗和修复，我能够减少数据错误率，提高数据质量。
同时，我还通过建立简化的数据处理流程和自动化工具，提高了数据处理和分析的效率。
这样，组织内其他成员不仅可以更快地获得所需的数据，也可以在更短的时间内进行数据分析和决策。
另外，我还在数据管理领域与其他团队合作，并取得了良好的合作效果。
在与其他团队的合作中，我不仅与他们共享数据，还积极参与讨论和制定数据管理的策略和流程。
通过与其他团队的密切合作，我能够更好地理解他们的需求和问题，并利用自己的专业知识提供解决方案。
这种合作不仅加强了团队之间的合作关系，也提高了整个组织的数据管理水平。
此外，我还持续学习和改进自己在数据管理领域的技能和知识。
我通过参加培训课程、研讨会和行业会议，不断更新自己对新技术和方法的了解。
我还主动参与数据管理领域的社区和论坛，与其他专业人士交流和学习。
这些学习和知识的积累，使我能够站在行业的前沿，并将最新的理论和方法应用到实际工作中。
最后，我对数据管理工作充满激情和责任心。
我深知数据对于组织的重要性，因此非常注重数据的质量和利用效果。
我始终保持高度的责任感，确保数据的准确和安全。
同时，我也积极关注数据管理领域的最新趋势和技术，以便为组织提供更好的数据管理服务。
总之，我在数据管理领域有丰富的工作经验和取得了可观的成果。
提升统计数据质量工作情况总结优秀范文提升统计数据质量是一项重要的工作，对于确保数据的准确性和可靠性具有重要意义。
以下是一份关于提升统计数据质量工作情况的优秀总结范文。
在过去一年，我们团队致力于提升统计数据质量的工作，取得了显著的成果。
我们采取了一系列的措施来提高数据收集、整理和分析的质量，以确保我们的统计数据能够更好地支持决策和策略制定。
首先，我们加强了数据质量管理的流程和方法。
我们建立了严格的数据收集和整理流程，明确了每个岗位的责任和要求，并设置了审核和核对机制，确保数据的准确性和一致性。
我们还制定了数据清洗和校验的标准操作程序，以及数据纠错和更新的机制，及时修正错误和缺失。
其次，我们加强了数据质量监控和评估。
我们建立了数据质量指标体系，包括准确度、完整度、一致性和时效性等方面的指标，并定期对数据进行评估和监控。
我们还建立了数据差错分析和预警机制，及时发现和解决数据质量问题，减少对后续分析和预测的影响。
第三，我们加强了数据培训和素质提升。
我们为团队成员提供了专业的数据统计和分析培训，加强了他们的数据处理和解读能力。
我们定期组织团队内部的经验交流和案例研讨，促进数据质量管理的共享和借鉴。
此外，我们还鼓励团队成员参加行业培训和学术会议，提高他们的专业素养。
最后，我们加强了与相关部门和机构的合作和沟通。
我们与相关部门建立了良好的协作机制，共享数据和资源，相互协调和配合。
我们还与数据供应商进行了深入的合作，确保数据的质量和可靠性。
我们定期与决策者和用户进行沟通和交流，了解他们的需求和反馈，不断优化数据的采集和处理流程。
综上所述，通过我们团队的努力，提升统计数据质量的工作取得了显著的成果。
我们的数据收集、整理和分析过程更加规范和科学，数据质量得到了有效的保障。
我们将继续改进和完善数据质量管理的工作，为决策和策略制定提供更准确、可靠的统计数据支持。
数据质量管理情况汇报一、背景介绍数据质量管理是企业信息化建设中的重要环节，对于企业的决策和运营具有重要的影响。
本文档旨在对我司数据质量管理情况进行汇报，以便全面了解数据质量管理的现状，并提出改进建议。
二、数据质量管理现状1. 数据收集我司数据收集工作已经建立了完善的机制，能够及时、准确地收集各项数据，并进行分类存储，确保数据的完整性和准确性。
2. 数据存储在数据存储方面，我司采用了先进的数据库管理系统，能够对数据进行安全、高效的存储和管理，确保数据的可靠性和安全性。
3. 数据清洗数据清洗是保障数据质量的重要环节，我司建立了完善的数据清洗流程，能够及时发现并清除数据中的错误和异常，确保数据的一致性和准确性。
4. 数据分析我司拥有一支专业的数据分析团队，能够对数据进行深入分析，挖掘数据背后的价值，为企业决策提供有力支持。
5. 数据监控我司建立了完善的数据监控系统，能够对数据进行实时监控和预警，及时发现数据异常，保障数据质量的稳定性。
三、存在的问题及改进建议1. 数据采集环节存在一定的漏洞，需要进一步完善数据采集机制，确保数据的全面性和准确性。
2. 数据清洗工作需要进一步规范和细化，建立更加严格的数据清洗标准和流程，确保数据的一致性和准确性。
3. 数据分析团队需要不断提升专业水平，加强数据分析能力和业务理解能力，提高数据分析的深度和广度。
4. 数据监控系统需要进一步完善，提高监控的精准度和及时性，确保数据质量的稳定性和安全性。
四、结论我司在数据质量管理方面取得了一定的成绩，但也存在一些问题和不足。
我们将进一步加强对数据质量管理工作的重视，不断完善相关机制和流程，提高数据质量管理的水平和效果，为企业的发展提供有力支持。
五、展望未来，我司将继续加大对数据质量管理工作的投入，不断完善相关机制和流程，提高数据质量管理的水平和效果，为企业的信息化建设和发展提供更加可靠的数据支持。
六、致谢在此，特别感谢各部门对数据质量管理工作的支持和配合，也感谢各位同事在数据质量管理工作中的辛勤付出和努力。
大家好！今天，我很荣幸能够在这里与大家分享一些关于数据工作的经验和心得。
首先，请允许我代表数据团队，向一直以来关心和支持我们工作的领导和同事们表示衷心的感谢！近年来，随着大数据、云计算等技术的飞速发展，数据工作在企业运营、决策支持等方面发挥着越来越重要的作用。
作为一名数据工作者，我们深感责任重大，使命光荣。
在此，我向大家汇报一下我们团队在数据工作方面的一些经验和体会。
一、明确目标，精准定位数据工作首先要明确目标，围绕企业战略和业务需求，确定数据工作的重点和方向。
我们团队在开展数据工作时，始终坚持以企业战略为导向，紧密结合业务实际，确保数据工作有的放矢。
二、数据质量是生命线数据质量是数据工作的核心。
我们团队在数据采集、清洗、处理等各个环节，都严格把控数据质量，确保数据真实、准确、完整。
为此，我们采取了以下措施：1. 制定数据质量管理规范，明确数据质量标准和要求；2. 建立数据质量监控体系，定期对数据进行检查和评估；3. 加强数据清洗和去重，提高数据准确性；4. 定期对数据质量进行培训，提高团队成员的数据质量意识。
三、创新方法，提升效率数据工作是一项复杂的系统工程，需要不断创新方法，提升工作效率。
我们团队在以下几个方面进行了探索和实践：1. 利用自动化工具，提高数据处理速度；2. 引入机器学习、人工智能等技术，实现数据挖掘和预测；3. 建立数据共享平台，实现数据资源的整合和优化；4. 加强团队协作，提高数据工作整体执行力。
四、注重人才培养，打造专业团队数据工作对人才的要求较高。
我们团队注重人才培养，通过以下途径提升团队整体素质：1. 定期组织内部培训，提高团队成员的专业技能；2. 鼓励团队成员参加外部培训和认证，拓宽知识面；3. 建立导师制度，促进团队成员间的经验交流；4. 营造良好的团队氛围，激发团队成员的积极性和创造力。
总之，数据工作是企业发展的基石。
在今后的工作中，我们将继续努力，充分发挥数据的价值，为企业创造更大的效益。
数据质量管理工作总结1.引言数据质量管理是保证组织数据高质量和可靠性的重要环节。
根据组织需求，我在过去的一年中负责数据质量管理工作，并取得了一定的成果。
本总结将详细介绍我在数据质量管理方面的工作经验和所学到的经验教训。
2.建立数据质量管理框架为了确保数据质量，首先我建立了一个完善的数据质量管理框架。
这个框架包括了数据质量评估的方法和指标、数据质量监控的机制以及数据质量改进的策略。
通过这个框架，我能够全面地了解组织的数据质量状况，并采取相应的措施进行改进。
3.数据质量评估为了了解数据质量问题的严重程度，我进行了一系列的数据质量评估工作。
我使用了各种量化的指标来评估数据的准确性、完整性、一致性和时效性等方面的问题。
通过评估，我能够定位数据质量问题的根本原因，并制定相应的解决方案。
4.数据质量监控为了及时发现并纠正数据质量问题，我建立了一个数据质量监控系统。
这个系统包括了数据质量评估的自动化工具和报警机制。
通过监控系统，我能够实时地了解数据质量状况，并第一时间采取措施进行干预和改进。
5.数据质量改进在了解数据质量问题后，我积极地采取了一系列的改进措施。
首先，我组织了相关部门的会议，与他们共同讨论数据质量问题，并制定了相应的改进计划。
其次，我加强了数据质量意识的培训，通过向员工传授数据质量管理的知识和技巧，提高了他们对数据质量的重视程度。
最后，我持续监控数据质量，并定期汇报改进效果，以便及时调整改进策略。
6.数据质量管理经验分享在数据质量管理的过程中，我积累了一些经验，希望与大家分享。
首先，数据质量是一个持续的过程，需要全员参与和共同努力。
每个员工都应该对数据质量负责，并积极参与改进工作。
其次，建立一个完善的数据质量管理框架是非常重要的。
这个框架应该包括数据质量评估、数据质量监控和数据质量改进等方面的内容。
最后，数据质量管理需要一个强大的技术支撑。
只有具备了相关的技术手段和工具，才能更好地进行数据质量管理。
加强数据质量把控工作总结随着信息技术的迅猛发展，数据已经成为企业决策和运营的重要基础。
然而，随之而来的是海量、复杂的数据，数据质量把控工作显得尤为重要。
在过去的一段时间里，我们团队积极开展了加强数据质量把控工作，取得了一定的成效。
首先，我们加强了数据收集和录入环节的质量把控。
在数据收集过程中，我们严格把控数据来源的可靠性和准确性，确保数据的真实性。
同时，我们制定了详细的数据录入规范和标准化流程，确保数据录入的一致性和规范性。
通过这些措施，我们成功地减少了数据收集和录入环节的错误率，提高了数据的准确性和可信度。
其次，我们加强了数据清洗和校验工作。
在数据清洗过程中，我们利用数据分析工具对数据进行了全面的清洗和校验，排除了重复、缺失、错误等不合规的数据。
同时，我们建立了数据质量评估模型，对清洗后的数据进行了评估和验证，确保数据的完整性和一致性。
通过这些措施，我们有效地提高了数据的质量，为后续的数据分析和决策提供了可靠的基础。
再次，我们加强了数据管理和维护工作。
我们建立了完善的数据管理制度和流程，明确了数据的责任人和权限，确保数据的安全和保密。
同时，我们加强了数据的备份和恢复工作，确保数据的可靠性和可用性。
此外，我们还进行了定期的数据质量检查和监控，及时发现和解决数据质量问题，防止数据质量的逐渐下降。
最后，我们加强了数据质量意识和培训。
我们组织了数据质量培训和知识分享活动，提高了团队成员对数据质量重要性的认识和理解。
我们还建立了数据质量反馈机制，鼓励团队成员积极参与数据质量的改进和优化，形成了共同关注和维护数据质量的良好氛围。
通过以上的工作，我们成功地加强了数据质量把控工作，取得了一系列的成果。
数据质量得到了显著提升，为企业的决策和运营提供了可靠的数据支持。
然而，我们也意识到数据质量把控是一个持续的过程，需要不断完善和优化。
未来，我们将进一步加强数据质量监控和管理，引入更先进的数据质量工具和技术，不断提升数据质量把控的水平，为企业的发展提供更加可靠的数据支持。
数据治理与数据质量管理工作总结在当今数字化时代，数据已成为企业和组织的重要资产。
有效的数据治理和数据质量管理对于提高数据的可用性、可靠性和价值至关重要。
在过去的一段时间里，我们在数据治理和数据质量管理方面开展了一系列工作，取得了一定的成果，也面临了一些挑战。
以下是对这段时间工作的详细总结。
一、工作背景随着业务的不断发展和信息化建设的推进，我们的组织积累了大量的数据。
然而，这些数据存在着分散、不一致、不准确、不完整等问题，严重影响了数据的使用和决策的制定。
为了提升数据的质量和价值，实现数据的规范化管理和有效利用，我们启动了数据治理和数据质量管理项目。
二、工作目标本次数据治理和数据质量管理工作的主要目标包括：1、建立完善的数据治理体系和数据质量管理流程，明确各部门的职责和分工。
2、提高数据的准确性、完整性、一致性和可用性，确保数据的质量符合业务需求。
3、加强数据安全管理，保障数据的保密性、完整性和可用性。
4、促进数据的共享和流通，提高数据的价值和利用效率。
三、工作内容1、数据治理体系建设制定了数据治理策略和制度，明确了数据的定义、标准、规范和流程。
建立了数据治理组织架构，明确了数据治理委员会、数据管理员和数据所有者的职责和权限。
开展了数据资产盘点工作，梳理了组织内的数据资源，建立了数据资产目录。
2、数据质量管理制定了数据质量评估指标和标准，包括准确性、完整性、一致性、可用性等方面。
开展了数据质量监测和评估工作，定期对关键数据进行检查和分析，发现并解决数据质量问题。
建立了数据质量问题反馈和处理机制，确保数据质量问题能够及时得到解决。
3、数据安全管理制定了数据安全策略和制度，明确了数据的访问权限、加密要求和备份策略。
开展了数据安全培训和教育活动，提高员工的数据安全意识。
加强了数据访问控制和审计，确保数据的使用符合安全规定。
4、数据共享和流通建立了数据共享平台，实现了数据的集中管理和共享。
制定了数据共享规范和流程，明确了数据共享的条件和方式。
数据质量控制与优化经验总结工作总结在当今数字化时代，数据已成为企业和组织的重要资产。
高质量的数据能够为决策提供可靠的依据，提升运营效率，增强竞争力。
然而，数据质量问题却常常困扰着我们，如数据不准确、不完整、不一致、过时等。
为了确保数据的质量，提高数据的价值，我们进行了一系列的数据质量控制与优化工作，并积累了一些宝贵的经验。
以下是对这些工作的总结。
一、数据质量问题的分析在开展数据质量控制与优化工作之前，我们首先对存在的数据质量问题进行了深入的分析。
通过对现有数据的审查和评估，我们发现了以下主要问题：1、数据准确性问题部分数据存在错误或偏差，例如客户信息中的地址错误、销售数据中的金额计算错误等。
这些错误可能是由于数据录入时的疏忽、数据源的错误或数据转换过程中的失误导致的。
2、数据完整性问题一些关键数据字段存在缺失值，例如客户的联系方式、订单的支付状态等。
数据的不完整会影响数据分析的结果和决策的准确性。
3、数据一致性问题不同系统或数据源之间的数据存在不一致的情况，例如客户在不同系统中的名称、地址不一致，产品信息在不同数据库中的描述不同等。
4、数据时效性问题部分数据未能及时更新，导致数据过时，无法反映最新的业务状态，例如库存数据、市场价格等。
二、数据质量控制与优化的策略针对上述数据质量问题，我们制定了以下数据质量控制与优化策略：1、建立数据质量标准明确数据的准确性、完整性、一致性、时效性等方面的标准和规范，为数据的采集、录入、存储和使用提供指导。
2、数据清洗通过数据清洗工具和技术，对现有数据中的错误、缺失值和重复值进行处理和纠正。
例如，使用数据验证规则检查数据的准确性，通过数据匹配和合并来消除重复数据，利用填充算法或外推法来补充缺失值。
3、数据监控建立数据监控机制，定期对数据进行检查和评估，及时发现数据质量问题。
通过设置数据质量指标和阈值，对数据进行实时监控和预警，确保数据始终符合质量标准。
4、数据源头管理加强对数据源头的管理，提高数据采集的质量。
数据分析工作经验交流材料数据分析工作经验交流材料尊敬的各位领导、各位同事：大家好！我是数据分析部门的一名数据分析师，非常荣幸能够在这里与大家分享我的工作经验。
我参加工作已有五年的时间，其中有三年是在数据分析领域。
我在这三年里，主要负责公司内部各类数据的收集、整理、分析和报告工作。
通过对大量数据的挖掘和分析，我成功地为公司提供了许多重要的数据支持和决策建议。
下面我将具体介绍一下我在数据分析方面的工作经验。
首先，我对数据的收集和整理非常重视。
在我主导的项目中，我会首先确定所需要的数据指标和维度，并与相关部门沟通，了解数据的来源、收集方法和数据质量。
然后，我会使用各类数据处理工具，如SQL、Python、R等，对数据进行清洗和整理。
通过这个过程，我能够确保数据的准确性和完整性，为后续的分析提供可靠的数据基础。
其次，我在数据分析方面有着丰富的经验。
在分析过程中，我常常使用各类统计分析方法和可视化工具来揭示数据中的规律和趋势。
对于复杂的数据集，我会使用多元统计分析方法，如回归分析、聚类分析等，以发现变量之间的相互关系和潜在的影响因素。
通过可视化工具，如Tableau、Power BI等，我能够将复杂的数据转化为直观、易懂的图表和报告，帮助决策者更好地理解数据并作出相应的决策。
最后，我注重将分析结果转化为实际的业务价值。
通过对数据的深入挖掘和分析，我不仅能够发现问题，还能提供相应的解决方案和决策建议。
我会与相关部门紧密合作，将分析结果与实际业务相结合，为公司的战略规划和业务发展提供有力的支持。
通过以上的工作经验，我对数据分析的流程和方法有了更加深入的理解，也积累了丰富的实战经验。
但我深知数据分析领域是一个不断发展和变化的领域，我将不断学习和提升自己的专业能力，以适应日新月异的数据分析需求。
感谢大家的聆听，我相信通过我在数据分析方面的工作经验交流，能够为大家提供一些有益的启示和思考。
我愿意与大家共同探讨数据分析领域的话题，并为公司的发展贡献自己的力量。
质量经验交流汇报材料质量经验交流汇报材料尊敬的领导、各位同事：大家好！我是质量部门的XX，今天非常荣幸能够在这里与大家分享一些关于质量经验交流的内容。
以下是我总结的一些经验和教训，希望能够对大家有所帮助。
首先，我想强调一个非常重要的观念——质量是每个人的责任。
无论我们在公司的哪个岗位，我们都应该意识到自己的工作对于产品或服务的质量有着重要的影响。
因此，我们每个人都要对自己的工作负责，并时刻保持高度的警惕性。
其次，有效的沟通和团队合作是保证质量的关键。
质量问题往往不仅仅是个人的问题，而是因为团队之间的沟通不畅或者合作不够默契而导致的。
因此，我们应该加强各部门之间的沟通与协作，确保信息的流转和问题的及时解决。
在实际工作中，我们还要注重细节和工艺控制。
细节决定成败，良好的工艺控制能够有效地提高产品或服务的质量。
我们应该对每个环节进行仔细的把控，确保每一个步骤都符合质量标准，并及时调整和改进工艺流程。
同时，我们还要关注并学习质量管理的方法和工具。
现在质量管理的理念和方法不断更新，我们应该保持学习的态度，不断提升自己的质量管理水平。
例如，我们可以学习和应用一些统计工具，如SPC（统计过程控制）和六西格玛等，来解决质量问题和提升质量管理水平。
此外，及时反馈和改进是持续改进的重要环节。
当发现质量问题时，我们应该立即反馈和处理，并推动问题的改进。
我们要善于总结和分析问题的根本原因，以避免问题的重复发生，并制定相应的改进措施，以提高产品或服务的质量。
最后，我想强调一个团队合作的重要性。
在质量工作中，每个人的责任都是至关重要的，没有一个人能够独自完成所有的质量工作。
因此，我们应该积极参与团队合作，分享经验和教训，并相互支持和帮助，共同努力提升我们的质量水平。
通过与大家的交流和学习，我深切地体会到了质量工作的重要性。
我相信，只有我们每个人都能够认真对待质量，才能够为公司的发展和客户的满意做出贡献。
我也希望通过今天的交流，能够激发大家对质量工作的热情，共同为提高产品和服务质量而努力。
强化数据分析应用，助力风险防控
数据分析应用是信息管税的基础，在数据处理分析应用方面，以数据质量管控和处理分析”为主线，以强化动态报告落实，助力风险防控为目标，形成数据管税长效机制，充分发挥科技引领作用，有力促进了征管质效的全面提升。
一、打造绿色健康、全面覆盖的数据网络体系
我们在抓好各税收业务系统数据质量“全程控管”的基础上，最大限度的拓展数据采集渠道，丰富数据资源，打造绿色健康、全面覆盖的数据网络。
(一)注重第三方信息的获取与应用
一是加强国地税数据信息互通渠道。
一方面在全市推行国地税联合办税，在实现纳税人“进一家门，办两家事”的同时通过定期召开的国地税联席会议，实现全市国地税信息定期互换共享。
二是通过与外汇管理部门签署《作备忘录》，将双方数据信息共享予以制度化。
三是依托市政府电子政务信息资源共享交换平台，充分利用工商、财政、统计、土地、房产及其它部门的涉税数据。
以上方式获取的数据，通过信息中心依照业务需求，针对上述不同的数据来源，采用多种处理方法对相关数据进行提取、比对、分析和处理，加工制作成可供分析使用的数据信息。
例如，2014年,我们通过市政府电子政务信息资源共享交换平台，获取市医药零售行业医保刷卡数据，通过与金税三期
系统的税务登记信息查询和申报明细查询两个模块中医药零售行业税务登记及申报明细数据进行比对分析，发现税收征管问题点，并分析提炼成税收风险点，下发风险防控任务、制定整改措施，切实堵塞医药行业税收征管漏洞，进一步提升了征管质效。
（二）丰富数据采集方式
除业务系统产生的数据和第三方信息外，我们通过建立《市国税系统数据采集、使用管理办法》，拓展其它方式的数据采集方式。
一是对于税务机关风险管理过程中收集、反馈的资料，或者要求纳税人报送的生产、经营、管理等书面信息，也及时收集、分类处理；二是基层相关业务税务人员利用智能终端获取的日常检查监控、核实调查、稽查取证等现场影像资料，及时传送到专门的储存平台进行储存；三是根据系统权限，市县两级信息中心尝试提供涉税业务信息加工定制功能，并规范提供数据的范围、格式、流程及安全要求，今年以来市县两级信息中心为各业务部门和外部门处理分析相关数据余次余万笔。
为业务科室税务风险管理应用提供数据支撑，县级无法获取的数据，可以按照数据申请规程提请市局信息中心提取，实现数据全方位、多方式、无漏洞式采集。
二、建立全面准确、快速响应的数据分析应用机制
（一）组建数据分析应用组织体系。
成立市县两级数据分析小组，分管副局长任小组长，信息中心设立专职数据分析岗位，各科室、分局确定一名
数据分析联络员，根据业务分析需求，开展数据分析。
定期选题，在分析选题上突出税收工作的热点和难点问题，把上级局部署专项工作作为选题的"热点"，把本局确定的当年中心工作作为选题的“重点”把工作中不好解决的问题作为选题的"难点"，为实现税收“难点”“重点”“热点”问题实时传送、快速响应做好制度保障。
（二）完善数据分析应用工作运作模式。
一是制定《市国税局数据分析应用管理办法》，加强对数据采集、提取、处理、分析、发布等环节的管理；二是创新分析方法。
注重信息技术和数学模型相结合，引入经济学、统计学的有关数学模型，构建符合征管业务特点的标准化数据处理分析模型，为数据处理分析工作提供有效的抓手；三是初步建立数据分析成果反馈机制。
通过公文下发、业务例会汇报、数据分析讲评、网络化等多种形式，及时将每期数据分析报告向机关科室和基层分局通报，为基层开展纳税评估，加强税源监控提供指导；四是创新数据分析应用评估考核机制。
制定《数据分析应用成果反馈表》，通过具体税收数字的具体呈现衡量和评价数据分析应用成效。
（三）建立动态报告落实三级联动工作机制。
自省局开展动态报告工作以来，我们把数据动态报告的落实工作作为深化数据分析应用的重要途径，经过近一年来不断的摸索和实践，建立了以动态报告问题点查找为起点，市、县、分局三级联动协作机制，统一组织实施问
题剖析，区分风险高低，统一调配全市国税力量，形成市局数据分析、县局风险排查、分局整改落实，全市集中疑点风险应对的三级联动工作新机制。
1、专家组团，数据信息再加工。
一是关联数据再抽取。
我们数据处理分析精干力量，对省局《电子数据动态报告》进行认真解读，重点针对《动态报告》中涉及我市的问题，筛选出相关数据，并结合查找出来的问题，通过“金税三期”前台、综合数据管理平台等系统，抽取我市其他关联数据，拓展数据分析的深度和广度。
二是风险信息再分析。
通过对抽取数据的加工整理，进行二次分析，查找出现问题的关键原因，重新发掘相关的数据联系，形成有问题、有原因、有分析、有整改、有措施的情况报告供市局领导和相关业务科室作研究参考。
建立问题行业分析模型，按照“评估几户企业，解剖形成典型，规范一个行业”的思路，对重点企业开展典型解剖。
比如我们对《全省一般纳税人农产品抵扣数据情况》涉及到我市的户企业的户次情况进行延伸分析，一方面细化分析指标，形成《全市农产品收购加工企业税收风险分析报告》，进行专题部署并开展专项评估检查；一方面拓展分析范围，选取皮革行业为突破口，集中对2户重大疑点企业进行解剖式分析，形成《皮革鞣制加工行业税收风险剖析模板》，为做好重点行业评估提供指南。
自该项工作开展以来，共发布《全市增值税一般纳税人申报数据情况分
析》、《市未达起征点户税收风险分析》等电子数据动态报告6期。
2、数据讲评，税收风险大排查。
一是召开数据讲评会，分解风险指标。
针对省局《动态报告》与市局再分析查找出来的问题，通过视频会议的形式召开风险讲评会，并将其作为《动态报告》落实整改的重要步骤。
讲评会分县区、分类别进行讲评，结合行业特点和风险类别，对存在的问题进行解读划分,分解任务指标，明确落实责任，提出相应的风险防范指导意见。
通过讲评，相关责任科室与税源管理一线单位既能直观清楚的了解全市的税收管理总体情况又能查找自身管理存在的问题；既能借鉴先进的管理经验又能对其他县区存在的问题引以为戒。
截止目前，共组织风险讲评会6期。
二是开展地毯式自查。
要求各县区局对所辖疑点企业进行逐户核实，对疑点企业的风险核查项目逐项核实情况、采取的风险应对措施、纳税评估入库税款情况、停供发票情况、注销税务登记情况等填写《落实情况表》，一户一表，风险落实人员签字，分局、税源管理科负责人签字，并加盖单位公章，落实具体责任。
对疑点明显、数额较大的行业或企业进行重点纳税评估，对符合立案标准的，及时移交稽查。
三是巡回督导和阶段调度。
市局成立督导组，对各县区局风险落实情况进行巡回督导，及时帮助基层解决落实工作中出现的问题。
对各县区局工作进展情况实行定期调度，分阶段形成调度报告，定期通报，
3、联动分析，常态化发布求实效。
为了最大程度地利用每一期电子数据动态报告的分析成果，充分发挥信息管税作用，我们将往期报告中挖掘出的频繁出现的风险点单独列表展示，定期抽取数据定期发布风险数据情况，建立“常态化提取、动态化发布”新模式。
由相关业务部门按照高危行业和热点政策的执行或重点征管要素指标，分析行业纳税人和税种政策执行中存在的风险点，我们按照分析识别业务需求实施数据的提取，分县区、行业、纳税人、征管要素进行统计分析，
三、构建以数据分析促风险管控长效机制
（一）以数据分析得出的问题点作为税收风险管理的切入点。
以应用数据分析报告成果，及时准确地确定税收问题点，作为风险防控切入点，通过部门间的联动、整合，逐步形成具有针对性、系统性和时效性，覆盖不同税收业务管理要求的分析指标和分析模型，充分发挥以数据分析促风险防控，以风险防控促征管质效的作用。
（二）以数据分析方式方法作为税收风险分析的基本方法。
在税收风险分析工作中以数据处理分析的多种分析方法为基本分析方法，注重信息技术和数学模型相结合，充分利用先进的数据库技术、多功能的数据展现软件、数据挖掘工具创新分析方法。
引入经济学、统计学的有关数学模型，对相关数据进行抽取、过滤、关联、整理和比对，构
建符合征管业务特点的标准化数据处理分析模型。
比如在风险等级排序，分级分类应对中，综合运用关联分析法、趋势分析法、定量和定性分析法、归纳推断法等分析方法。
数据处理分析方法的不断发展带动了税收风险分析水平的不断提高。
（三）以数据分析专业人员作为税收风险防控的骨干力量。
经过近几年数据处理分析工作的不断发展，逐步形成了一批既掌握先进的信息技术、精通灵活多样的数据分析方法、熟悉税收规程和政策法规的数据分析专业人员，这些人员通过自身的优势，逐渐成为税收风险防控的骨干力量。
他们通过及时、准确、完整掌握信息，处理分析相关数据，在数据分析、纳税评估、税源监控、税务稽查工作中，既各司其职，又密切协作，为税收风险防控工作提供了可靠的人员保障。
（四）形成“分析+风控”长效管理机制。
数据分析把海量数据变为税源信息，把数据优势转化为分析优势，我们利用数据分析优势，固化“数据—问题点—风控点—落实整改防控措施”管理流程，形成“分析+风控”长效管理机制，实现“数据—信息—管理”的转换，不断推进风控管理提档升级。
2015年1季度，“分析+风控”管理机制稳步运行，通过对重点行业、重点区域的“分析+风控”，全市完成增补入库税款2872.6万元，同比增长204.8%，增加税收合计3189.5万元，同比增长35.8%。
在下一步的工作
中，我们将致力于打造组织绩优化、流程规范化、机制长效化、响应快速化的新型数据处理分析模式，为税收发展新常态和推进税收现代化的做好强有力的科技引领和支撑。
