大數據分析年報

⑴ 企業年報風險提示服務怎樣做

摘要 為推進「放管服」改革，幫助納稅人防範申報環節錯報風險,稅務機關開發了「企業所得稅政策風險提示服務」功能，該功能以「互聯網+稅務」為依託，以大數據分析為手段，通過「風險體檢」方式為申報數據把脈，生成風險分析信息推送給納稅人，幫助企業提前化解風險。為了使納稅人更好的使用該功能，下面將企業所得稅年度納稅申報風險掃描流程提示如下：

⑵ 做好大數據分析 城市安防才有保障

做好大數據分析 城市安防才有保障

隨著雲端運算及物聯網等科技的不斷發展，大數據(Big Data)在智慧城市扮演的角色也越來越重要。但事實上，數據本來就是城市治理非常重要的依據，尤其是與城市安防的相關業務，舉凡人口統計、犯罪率、交通流量等數據，政府治理單位本來就會定時蒐集並加以分析，作為施政的參考，如果不能先了解大數據與傳統數據的差別，掌握大數據的分析與工具的特性，就算擁有大數據，也可能只是「入寶山空手而回」，無法將數據轉換成價值，自然也無法對城市安防產生貢獻。

了解大數據才能有效運用

相較於傳統數據，大數據至少具有三個差異極大的特性。首先是數據量(Volume)，如果換算成數位數據單位，基本單位通常已經是TB、PB等級，不但要考量收集及儲存成本，如何迅速傳遞這麽龐大的數據，也是大數據應用必須思考的重點;其次是時效性(Velocity)，即使是這麽大的數據量，仍然要在最短的時間內產生分析結果，如傳統的年報統計，往往是在今年收集去年的數據，卻在隔年才出版，曠日廢時的結果，往往會讓數據分析結果失真。

PredPol應用大數據分析技術，預測出犯罪機率高甚至下一次可能發生犯罪情況的區域，並於地圖上標示出一塊塊500平方英尺的區域，供警察參考。Predpol

最後也是最大的差別，就是數據的多樣性(Variety)，傳統的數據通常有明確的結構性，選項也比較少，如年齡、性別、等級等，但大數據可能會有各種形式，包括文字、影音、圖像、網頁等，不但沒有明顯的結構，而且大數據還常常出現形式交錯的現象，如Youtube上的影片除了有點擊數外，同時還有留言討論。

由此可知，傳統的數據收集方式，顯然已經不能滿足城市安防對於大數據的需求，所幸在物聯網(Internet of Things;IoT)、雲端運算及4G無線寬頻等技術的發展下，要取得物與物、物與人、人與人的互聯互通數據，技術上已不是問題，但必須得先迅速建構起收集、傳遞及儲存大數據的基礎建設，才有可能建立全面感知的能力，成為城市安防決策的最佳後盾。

但只是從感知層獲取資訊是不夠的，因為想要做好大數據深度分析，就必須要有能力針對復雜且開放式的問題尋找答案，並藉由視覺化分析工具，透過連續性的篩選和抽象化，才能洞悉重要資訊。然而大數據具有的超大量半結構化/非結構化數據的特性，往往會造成傳統關聯式資料庫管理系統(RDBMS)的運作瓶頸，必須要導入全新的大數據分析工具，方能真正靈活運用大數據。

此外，大數據的價值既然遠超過傳統數據，大數據的真實、安全及穩定性，就必須加以重視。尤其是現在的網路應用無所不在，舉凡機場、銀行、捷運、車站、水電油氣供應機制等，都可能被駭客入侵，加上政府為了能讓掌握的數據更有價值，必須要採取公開透明的數據使用機制，當公共事業的數據開放愈多，可能被入侵的機會也愈高，因此想要利用大數據來解決城市安防的問題，首先就得先做好大數據的保護，因此資安技術的導入及專業人員的配置，絕對不能輕忽。

大數據對城市公共衛生及治安的幫助

目前已有許多歐美城市開始藉由蒐集及分析大量數據、預知可能出現的危機，進而作為城市安防的參考。如紐約的康乃爾大學威爾醫學院(Weill Cornell Medical College)計算與系統生物醫學助理教授Christopher E. Mason的研究團隊，花了18個月的時間在紐約400多個地鐵站的車廂、樓梯扶手、座椅、燈桿、垃圾桶等地方蒐集樣本，總共發現15,152種微生物，其中來自於人類的DNA只佔0.2%，將近一半的樣本是人類未知的有機生物，27%是活性且具有抗生素抗葯性的細菌，所幸其中僅有12%會讓人生病。

這項名為PhthoMap的研究計畫，還透過華爾街日報網站提供互動地圖，讓使用者可以用來觀看特定車站的研究成果，如收集的樣本來源、微生物來源比例、細菌種類與說明等，也可利用搜尋細菌的種類，了解那些車站有這些細菌的存在，等於也展示了公衛數據開放使用的過程。

有趣的是，在研究過程中也發現在某些地鐵站找到的DNA，與其周圍的人口狀況相符合，這些都是過去從來沒有想過的資訊，未來若能將以分門別類，並且深入研究，對於城市公共衛生的防護工作，將會有莫大的助益。

洛杉磯警局則是導入預測性警務軟體「PredPol」，用來預測可能發生犯罪情況的地點。據PredPol(名稱取自「預測監控」Predictive Policing)團隊指出，該公司先是蒐集過去10年的公開犯罪統計數據，以及從大量的新聞中蒐集犯罪的發生狀況及時間，可預測的犯罪行為除了自殺外，還包括槍殺、闖空門、竊盜、竊車等，再根據前述數據中的犯罪行為模式，開發出獨特的運算系統，再將犯罪機率高甚至下一次可能發生犯罪情況的區域，於地圖上標示出一塊塊500平方英尺的區域，供警察參考，就是典型的將傳統數據變成大數據加以運用的範例。

事實上，許多城市的治安單位早已擁有累積數十年的犯罪記錄數據檔，甚至早己針對犯罪可能性較高的區域或場所加強巡邏。但PredPol利用大數據分析技術，從容易滋養犯罪事件的場所(如曾經發生斗毆事件的酒吧)、多次受害地區(如屢遭竊賊闖空門的社區)及受害地區的鄰近地區，計算出10至20個最有可能發生犯罪的地點。PredPol宣稱，警察只要在地圖標明的區域，只需要花過去巡邏時間的5%至15%，就能夠阻止更多犯罪活動。

目前全美共有將近60間警局使用Predpol，其中規模最大的是洛杉磯警局和亞特蘭大警局。其中加州Santa Cruz闖空門的竊盜案在系統建置第一年就下降了11%、搶劫案更減少了27%。洛杉磯Foothill區在2011年導入PredPol後，4個月後的犯罪率就降低了13%，反觀沒有導入PredPol的區域，還微幅增加了0.4%。

在2012年一項針對美國近200所警局的研究指出，有70%的警局計畫在未來2至5年開始或增加使用類似PredPol的預測性警務技術，包括IBM、Palantir及Motorola也開始涉足相關領域。

雖然將大數據分析技術應用在犯罪治安方面，還不是百分之百的准確，經驗豐富的警察可能也不見得需要預測性警務技術，但對於新進的警務人員而言，預測性警務技術可以幫助他們及早進入狀況，尤其在城市預算吃緊之際，人力又相對缺乏的情況下，運用大數據顯然可以提升城市安防的工作效率。

更多數據關聯產生更多的價值

城市安防建設至今，影像監控的重要性也日漸提升，但龐大的影像數據要如何分析，卻也成為城市治理者的一大難題。所幸大數據技術，正可以針對影像這種非結構性數據加以分析，讓視訊監控數據得以有效利用。

大數據可說是智慧城市運作的基礎，除了城市安防，其他如智慧交通、智慧醫療等應用，也都需要以大數據為基礎，而這些不同類型的數據產生更多的關聯，自然也需要更深入的數據分析能力，如智慧交通與智慧安防相結合，可以指引警消人員在最短的時間內趕到事故現場，更可看出大數據在城市安防的應用潛力。

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⑶ 案例-跟著招行年報學數字化轉型

招商銀行在3月20日晚間發布了2019年年報，拋開資產負債、利潤業績這些數字不談，讓我們通過年報了解下這家國內領先的股份制銀行是如何進行數字化轉型的。

下圖是根據年報整理出的招商銀行數字化轉型全貌。從中可以看出，無論是頂層公司級戰略、方向目標，還是底層具體實現路徑，都很清晰明確，這為數字化轉型成功奠定了良好基礎。

接下來，我將會逐點進行拆解分析，詳細了解招商銀行的數字化轉型之路和成果。

1 戰略

戰略制定是數字化轉型的起點。企業頂層管理者需要根據外部宏觀環境，結合自身業務發展需要設定戰略目標。戰略不是虛無縹緲的，而是可落地、可實現、有益於企業發展。

招商銀行在2014年就明確了「輕型銀行」的戰略方向和「一體兩翼」的戰略定位。

1.1 輕型銀行

- 背景

2014-2016年，資金荒、資產荒、強監管重重疊加，不良壓頂，金融科技創新焦慮開始出現。商業銀行面臨資本和利潤的雙重壓力，而實體經濟下行和宏觀審慎約束，使得主觀和客觀上依靠規模驅動的增長模式都難以為繼。

- 本質

做好風險管理的同時，保持利潤增長

- 特點

1.2 一體兩翼的輕型轉型

輕型銀行主要包括了兩點：輕資產、輕思維。

輕資產

銀行資產分為兩類：重資產的對公貸款（利潤高風險高）和輕資產的零售銀行、公司金融、同業金融業務（風險低利潤低）。

正是針對輕資產業務，招商銀行明確了「一體兩翼」的戰略定位，進行輕資產轉型。

- 一體：零售銀行

招商銀行作為「零售之王」，擁有龐大的個人用戶。基於「招商銀行」和「掌上生活」兩大App平台，通過客戶大數據分析和智能風控，多維度進行個人消費金融擴展。同時，基於大數據與人工智慧，根據客戶的理財需求以及風險偏好，快速擴大理財投資業務。

- 兩翼：公司金融 & 同業金融

在金融脫媒大趨勢下，銀行需要開拓創新公司金融模式，加深對區域市場、優勢行業、優質客戶的認知，聚焦核心客戶，落實「直營+行業專營」的模式，搭建客戶分層分類經營體系。藉助金融科技提升小微企業融資效率，大力發展供應鏈金融，有效整合同業資源。

輕思維

田惠宇行長在年報里說「輕型銀行轉型到最深處，就是輕型文化」。組織架構是企業數字化轉型的關鍵，因此必須要先完成文化和架構的數字化轉型。

同時，銀行要積極打造高效輕盈的輕經營模式，向優秀的互聯網公司學習，在渠道建設上打通線上線下渠道一體化，在產品研發上要以客戶為中心，洞察客戶需求，圍繞客戶提供產品和服務，實現數字化精準營銷。

2 目標

定義目標即定義戰場，面對高度不確定的環境，銀行需要找到目標、鎖定目標，形成自身核心競爭力。

招商銀行圍繞打造「最佳客戶體驗銀行」的目標，聚焦形成業務控制力，堅持優化客群和資產結構，強化科技賦能建設，繼續探索多維商業模式，加快打造全客群、全產品、全渠道的服務體系，深入推進零售金融3.0數字化轉型，搶占未來發展戰略制高點。

3 思想

3.1 開放和融合

田惠宇行長在年報里對這兩點描述的相當精彩：

3.2 以「為客戶創造價值」為出發點，推動客戶體驗升級

銀行在數字化轉型中需要「以客戶為中心」，「為客戶創造價值」：

- 客戶需求出發

銀行擁有大量的客戶歷史交易數據和在線客服記錄，應充分利用這些數據進行數據分析，挖掘客戶真實需求，滿足客戶個性化需求，塑造價值驅動的客戶流程。

- 客戶價值驅動

銀行需從客戶角度重新審視產品和服務是否對客戶有價值，是否必不可少，是否有足夠的吸引力。銀行只有持續為客戶提供價值，才能維系好客戶忠誠度，增強客戶粘性。

- 創新客戶體驗

客戶已經被互聯網公司和金融科技公司（如螞蟻金服、微信支付等）慣壞，開始對銀行體驗提出更高的要求。招商銀行建設了專業用戶體驗團隊，進行體驗創新，關注與客戶的情感連接，為客戶持續不斷地帶來極致體驗。

- 連接客戶生態

招商銀行已構建較為完善的開放銀行模式，聚焦交通出行、政務便民、教育培訓、商超餐飲、文化娛樂、快遞物流、旅遊服務、房產服務、生活服務9大高頻場景，創造更多與客戶的接觸點，為客戶提供更全面的服務。

4 路徑

4.1 以「北極星」指標MAU為指引，重塑零售金融數字化體系

與很多銀行數字化轉型中給自己制定太多指標不同，招商銀行很明確的點明了現階段的唯一重要指標（北極星指標）——MAU，且取得了很不錯的成績。

同時，招商銀行從三個方面完善零售金融數字化體系：

- 數字化獲客

以招商銀行和掌上生活兩個App為平台，探索和構建數字化獲客模型，通過聯名營銷、聯動營銷、場景營銷、品牌廣告營銷、自媒體粉絲營銷、MGM（客戶推薦客戶）社交營銷等方式，打造新的獲客增長點。

- 數字化經營

- 數字化風控

4.2 以生態化視角，重塑批發業務專業化服務體系

- 不斷完善分層分類客戶經營體系

加深對區域市場、優勢行業、優質客戶的認知，聚焦核心客戶，落實「直營+行業專營」的模式，搭建客戶分層分類經營體系。做好戰略客戶、機構客戶、同業客戶、供應鏈中小企業客戶的協同服務，從授信策略、產品策略、服務策略、資源配置等方面實現客戶服務體驗的全面提升。

- 以數字化轉型強化專業化服務能力

- 以產業互聯網為綱，實現生態化經營

圍繞賬戶及支付體系數字化、數字化融資、金融科技能力輸出三大方向打通產業。

4.3 以流程優化為抓手，持續打造最佳客戶體驗銀行

- 重構零售客戶體驗監測體系

監測體系對接20個行內系統，監測客戶體驗指標923個，實現對零售客戶體驗的實時監測和數字化呈現，初步構建零售客戶的體驗風向標和服務升級引擎。

零售信貸貸中審批實現全流程數字化處理，縮短審批作業耗時。

採用「端到端客戶旅程方法論」，重點對零售客戶首面經營旅程、MGM（客戶推薦客戶）旅程、代發業務旅程和信用卡賬單分期旅程進行全流程體驗重塑。縮短首面網點開戶總時長、解決MGM流程斷點多的痛點，減少代發業務簽約流程步驟，提升客戶滿意度。

- 全面診斷對公關鍵客戶旅程

不斷打通線上審批、風險、合規、運營流程，持續推進各類服務流程的重塑

4.4 以開放和智能為核心，持續提升科技基礎能力

銀行數字化轉型過程中，需要明確金融科技為核動力，強化科技賦能建設。銀行科技建設需要摒棄原有的傳統封閉開發環境，建設開放的技術生態。

招商銀行從如下方面提升自身科技實力，我會在後面的文章里逐條展開細講：

- 基礎上雲

加快建設雲計算能力，加快應用上雲進度，加快系統架構轉型，打造開放型IT架構。

- 大數據

- 人工智慧

加大AI技術研究和應用，建設智能客服、風險輿情、計算機視覺三大AI雲服務，推出知識管理、數字營銷、風險管控三大AI解決方案，支持業務的智能化發展。

- 區塊鏈

完善並發展標准分鏈、BaaS（區塊鏈即服務）平台生態

- Open API

不斷增強開放銀行能力，全行統一對外服務的「Open API平台」，支持API安全快捷輸出，服務金融支付、AI、智慧停車、智慧醫療等不同場景，賦能合作企業

4.5 以打破豎井、賦能減負為重點，優化組織形態和文化氛圍

- 打破豎井、賦能減負

數字化轉型最大的阻力不是技術，而是組織牆。各部門圍繞著KPI考核指標和利益開展工作，造成了資源協調困難、跨部門協作效果差、組織流程流轉不暢、資源重復浪費等問題。如果沒有一套完整的內部生態機製作為保障，數字化轉型無從談起。

招商銀行推廣跨條線融合的任務型項目團隊，促進人才流動，打破傳統組織邊界，激發組織活力。深入推動「打破豎井，賦能減負」工作，寓管理於服務。提倡「容忍失敗、獎勵成功」的新型企業文化，讓每一個員工發自內心地做正確的事，而不只是關注KPI。

- 精益敏捷型組織

精益敏捷組織的最終目標是實現業務敏捷。業務敏捷是指通過創新的業務解決方案快速響應市場變化和新興機會，從而獲得在數字時代競爭和發展的能力。

銀行在構建精益敏捷組織時，可以參考SAFe抽象提取的7大核心能力和實施路線圖（後面的文章會詳細寫一下SAFe）：

招商銀行持續深化業務和科技融合，全面推進價值驅動的精益研發轉型。科技人員要與業務部門組成跨職能團隊，實現精益敏捷轉型，不斷提升交付質量和速度。

5 總結

傳統銀行正承受著金融科技和挑戰者銀行的巨大挑戰，需盡快制定符合自身實情的數字化轉型戰略和目標。

銀行要以客戶為中心，構建「內部生態 + 客戶生態 + 合作生態」三維商業生態。

5.1 內部生態

5.2 客戶生態

5.3 合作生態

參考文章

⑷ 隨著大數據的興起，統計專業這幾年報的人是不是越來越

每個行業，即然存在，必然有存在的道理
大數據，是作為一個輔助，協助行業發展
如果是報考，建議根據你的興趣，結合未來的發展趨勢來選擇

⑸ 大數據工作都做什麼。我對大數據感興趣，想從事這方面的工作，但是不知道他具體是要做什麼。求解~~

大數據其實分為來2類，一個自是開發類的一個是運維類的，以道教育是開發類的，所以學之前需要決定自己學哪個，決定培訓學習的話可以索取課程體系進行詳細的了解，大數據主要學習java、資料庫和大數據本身的一些東西，東西挺多，篇幅有限

⑹ 全球變化大數據的科學認知與雲共享平台2018年度報告有幾名作者

摘要

⑺ 大數據運維的主要工作內容是什麼

大數據運維，這里指互聯網運維，通常屬於技術部門，與研發、測試、系統管理同為互專聯網產屬品技術支撐的4大部門，這個劃分在國內和國外以及大小公司間都會多少有一些不同。

一個互聯網產品的生成一般經歷的過程是：產品經理（proct manager，非技術部）需求分析、研發部門開發、測試部門測試、運維部門部署發布以及長期的運行維護。

一般來講國內的互聯網運維負責軟體測試交付後的發布和管理，其核心目標是將交付的業務軟體和硬體基礎設施高效合理的整合，轉換為可持續提供高質量服務的產品，同時最大限度降低服務運行的成本，保障服務運行的安全。

⑻ 女生往大數據分析方向去發展，有前途嗎

作為IT類職業中的「大熊貓」，大數據工程師的收入待遇可以說達到了同類內的頂級。國內IT、通訊、行業招聘容中，有10％都是和大數據相關的，且比例還在上升。

大數據時代的到來很突然，在國內發展勢頭激進，而人才卻非常有限，現在完全是供不應求的狀況。在美國，大數據工程師平均每年薪酬高達17.5萬美元，而據了解，在國內頂尖互聯網類公司，同一個級別大數據工程師的薪酬可能要比其他職位高20％至30％，且頗受企業重視。

由於大數據人才數量較少，因此大多數公司的數據部門一般都是扁平狀分布。大公司可能按照應用領域的維度來劃分不同團隊，而在小公司則需要身兼數職。有些特別強調大數據戰略的互聯網公司則會另設最高職位—如阿里巴巴的首席數據官。

另一方面，大數據工程師對商業和產品的理解，並不亞於業務部門員工，因此也可轉向產品部或市場部，乃至上升為公司的高級管理層。

所以說，不管男生還是女生也好，學大數據還是非常有前途的！

⑼ 大數據工程師分析企業數據 所需大數據來源有哪些

【導語】如今大數據異常的火爆，每行每業都在討論大數據，在這樣的大趨勢下，各大企業也都在思考大數據的問題，也都希望能在公司產品有研發、生產、銷售及售後各個領域應用大數據，那麼大數據工程師分析企業數據，所需大數據來源有哪些呢?接下來就一起來看看吧。

1、其實數據的來源可以是多個方面多個維度的。如企業自身的經營管理活動產生的數據、政府或機構公開的行業數據、數據管理咨詢公司或數據交易平台購買數據、或者通過爬蟲工具等在網路上抓取數據等等。

2、企業的每個崗位、每個人員都在進行著與企業相關的經營和管理活動，都在掌握著企業相關資源，擁有這些資源的信息和記錄，這些資源與資源轉換活動就是企業大數據的發源地。只要每個崗位的員工都能參與到數據採集和數據記錄的過程中，或者配合著相關的設備完成對數據的採集工作，企業積累自己的大數據就是一件非常容易的事情。

3、政府或機構公開的行業數據其實更好獲取，如國家統計局、中國統計學會、中國投入產出學會等。在這些網站中可以很方便地查詢到一些數據，如農業基本情況、工業生產者出廠價格指數、能源生產總量和構成、對外貿易和利用外資等等數據。並且可以分為月報、季報、年報，如果堅持獲取分析，對行業的發展趨勢等都是有很大的指導作用。

4、如果需要的數據市場上沒有，或者不願意購買，可以選擇招/做一名爬蟲工程師，自己動手去爬取數據。可以說只要在互聯網上看到的數據都可以把它爬下來。在網路爬蟲的系統框架中主過程由控制器，解析器，資源庫三部分組成，控制器的主要工作是負責給多線程中的各個爬蟲線程分配工作任務，爬蟲的基本工作是由解析器完成，資源庫是用來存放下載到的網頁資源。

企業大數據來源合理，大數據工程師才能更准確的進行大數據分析，所以大數據工程師也要不斷進行自我能力提升，才能更好的進行數據分析。