大数据分析年报

⑴ 企业年报风险提示服务怎样做

摘要 为推进“放管服”改革，帮助纳税人防范申报环节错报风险,税务机关开发了“企业所得税政策风险提示服务”功能，该功能以“互联网+税务”为依托，以大数据分析为手段，通过“风险体检”方式为申报数据把脉，生成风险分析信息推送给纳税人，帮助企业提前化解风险。为了使纳税人更好的使用该功能，下面将企业所得税年度纳税申报风险扫描流程提示如下：

⑵ 做好大数据分析 城市安防才有保障

做好大数据分析 城市安防才有保障

随着云端运算及物联网等科技的不断发展，大数据(Big Data)在智慧城市扮演的角色也越来越重要。但事实上，数据本来就是城市治理非常重要的依据，尤其是与城市安防的相关业务，举凡人口统计、犯罪率、交通流量等数据，政府治理单位本来就会定时蒐集并加以分析，作为施政的参考，如果不能先了解大数据与传统数据的差别，掌握大数据的分析与工具的特性，就算拥有大数据，也可能只是「入宝山空手而回」，无法将数据转换成价值，自然也无法对城市安防产生贡献。

了解大数据才能有效运用

相较於传统数据，大数据至少具有三个差异极大的特性。首先是数据量(Volume)，如果换算成数位数据单位，基本单位通常已经是TB、PB等级，不但要考量收集及储存成本，如何迅速传递这麽庞大的数据，也是大数据应用必须思考的重点;其次是时效性(Velocity)，即使是这麽大的数据量，仍然要在最短的时间内产生分析结果，如传统的年报统计，往往是在今年收集去年的数据，却在隔年才出版，旷日废时的结果，往往会让数据分析结果失真。

PredPol应用大数据分析技术，预测出犯罪机率高甚至下一次可能发生犯罪情况的区域，并於地图上标示出一块块500平方英尺的区域，供警察参考。Predpol

最後也是最大的差别，就是数据的多样性(Variety)，传统的数据通常有明确的结构性，选项也比较少，如年龄、性别、等级等，但大数据可能会有各种形式，包括文字、影音、图像、网页等，不但没有明显的结构，而且大数据还常常出现形式交错的现象，如Youtube上的影片除了有点击数外，同时还有留言讨论。

由此可知，传统的数据收集方式，显然已经不能满足城市安防对於大数据的需求，所幸在物联网(Internet of Things;IoT)、云端运算及4G无线宽频等技术的发展下，要取得物与物、物与人、人与人的互联互通数据，技术上已不是问题，但必须得先迅速建构起收集、传递及储存大数据的基础建设，才有可能建立全面感知的能力，成为城市安防决策的最佳後盾。

但只是从感知层获取资讯是不够的，因为想要做好大数据深度分析，就必须要有能力针对复杂且开放式的问题寻找答案，并藉由视觉化分析工具，透过连续性的筛选和抽象化，才能洞悉重要资讯。然而大数据具有的超大量半结构化/非结构化数据的特性，往往会造成传统关联式数据库管理系统(RDBMS)的运作瓶颈，必须要导入全新的大数据分析工具，方能真正灵活运用大数据。

此外，大数据的价值既然远超过传统数据，大数据的真实、安全及稳定性，就必须加以重视。尤其是现在的网路应用无所不在，举凡机场、银行、捷运、车站、水电油气供应机制等，都可能被骇客入侵，加上政府为了能让掌握的数据更有价值，必须要采取公开透明的数据使用机制，当公共事业的数据开放愈多，可能被入侵的机会也愈高，因此想要利用大数据来解决城市安防的问题，首先就得先做好大数据的保护，因此资安技术的导入及专业人员的配置，绝对不能轻忽。

大数据对城市公共卫生及治安的帮助

目前已有许多欧美城市开始藉由蒐集及分析大量数据、预知可能出现的危机，进而作为城市安防的参考。如纽约的康乃尔大学威尔医学院(Weill Cornell Medical College)计算与系统生物医学助理教授Christopher E. Mason的研究团队，花了18个月的时间在纽约400多个地铁站的车厢、楼梯扶手、座椅、灯杆、垃圾桶等地方蒐集样本，总共发现15,152种微生物，其中来自於人类的DNA只占0.2%，将近一半的样本是人类未知的有机生物，27%是活性且具有抗生素抗药性的细菌，所幸其中仅有12%会让人生病。

这项名为PhthoMap的研究计画，还透过华尔街日报网站提供互动地图，让使用者可以用来观看特定车站的研究成果，如收集的样本来源、微生物来源比例、细菌种类与说明等，也可利用搜寻细菌的种类，了解那些车站有这些细菌的存在，等於也展示了公卫数据开放使用的过程。

有趣的是，在研究过程中也发现在某些地铁站找到的DNA，与其周围的人口状况相符合，这些都是过去从来没有想过的资讯，未来若能将以分门别类，并且深入研究，对於城市公共卫生的防护工作，将会有莫大的助益。

洛杉矶警局则是导入预测性警务软体「PredPol」，用来预测可能发生犯罪情况的地点。据PredPol(名称取自「预测监控」Predictive Policing)团队指出，该公司先是蒐集过去10年的公开犯罪统计数据，以及从大量的新闻中蒐集犯罪的发生状况及时间，可预测的犯罪行为除了自杀外，还包括枪杀、闯空门、窃盗、窃车等，再根据前述数据中的犯罪行为模式，开发出独特的运算系统，再将犯罪机率高甚至下一次可能发生犯罪情况的区域，於地图上标示出一块块500平方英尺的区域，供警察参考，就是典型的将传统数据变成大数据加以运用的范例。

事实上，许多城市的治安单位早已拥有累积数十年的犯罪记录数据档，甚至早己针对犯罪可能性较高的区域或场所加强巡逻。但PredPol利用大数据分析技术，从容易滋养犯罪事件的场所(如曾经发生斗殴事件的酒吧)、多次受害地区(如屡遭窃贼闯空门的社区)及受害地区的邻近地区，计算出10至20个最有可能发生犯罪的地点。PredPol宣称，警察只要在地图标明的区域，只需要花过去巡逻时间的5%至15%，就能够阻止更多犯罪活动。

目前全美共有将近60间警局使用Predpol，其中规模最大的是洛杉矶警局和亚特兰大警局。其中加州Santa Cruz闯空门的窃盗案在系统建置第一年就下降了11%、抢劫案更减少了27%。洛杉矶Foothill区在2011年导入PredPol後，4个月後的犯罪率就降低了13%，反观没有导入PredPol的区域，还微幅增加了0.4%。

在2012年一项针对美国近200所警局的研究指出，有70%的警局计画在未来2至5年开始或增加使用类似PredPol的预测性警务技术，包括IBM、Palantir及Motorola也开始涉足相关领域。

虽然将大数据分析技术应用在犯罪治安方面，还不是百分之百的准确，经验丰富的警察可能也不见得需要预测性警务技术，但对於新进的警务人员而言，预测性警务技术可以帮助他们及早进入状况，尤其在城市预算吃紧之际，人力又相对缺乏的情况下，运用大数据显然可以提升城市安防的工作效率。

更多数据关联产生更多的价值

城市安防建设至今，影像监控的重要性也日渐提升，但庞大的影像数据要如何分析，却也成为城市治理者的一大难题。所幸大数据技术，正可以针对影像这种非结构性数据加以分析，让视讯监控数据得以有效利用。

大数据可说是智慧城市运作的基础，除了城市安防，其他如智慧交通、智慧医疗等应用，也都需要以大数据为基础，而这些不同类型的数据产生更多的关联，自然也需要更深入的数据分析能力，如智慧交通与智慧安防相结合，可以指引警消人员在最短的时间内赶到事故现场，更可看出大数据在城市安防的应用潜力。

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⑶ 案例-跟着招行年报学数字化转型

招商银行在3月20日晚间发布了2019年年报，抛开资产负债、利润业绩这些数字不谈，让我们通过年报了解下这家国内领先的股份制银行是如何进行数字化转型的。

下图是根据年报整理出的招商银行数字化转型全貌。从中可以看出，无论是顶层公司级战略、方向目标，还是底层具体实现路径，都很清晰明确，这为数字化转型成功奠定了良好基础。

接下来，我将会逐点进行拆解分析，详细了解招商银行的数字化转型之路和成果。

1 战略

战略制定是数字化转型的起点。企业顶层管理者需要根据外部宏观环境，结合自身业务发展需要设定战略目标。战略不是虚无缥缈的，而是可落地、可实现、有益于企业发展。

招商银行在2014年就明确了“轻型银行”的战略方向和“一体两翼”的战略定位。

1.1 轻型银行

- 背景

2014-2016年，资金荒、资产荒、强监管重重叠加，不良压顶，金融科技创新焦虑开始出现。商业银行面临资本和利润的双重压力，而实体经济下行和宏观审慎约束，使得主观和客观上依靠规模驱动的增长模式都难以为继。

- 本质

做好风险管理的同时，保持利润增长

- 特点

1.2 一体两翼的轻型转型

轻型银行主要包括了两点：轻资产、轻思维。

轻资产

银行资产分为两类：重资产的对公贷款（利润高风险高）和轻资产的零售银行、公司金融、同业金融业务（风险低利润低）。

正是针对轻资产业务，招商银行明确了“一体两翼”的战略定位，进行轻资产转型。

- 一体：零售银行

招商银行作为“零售之王”，拥有庞大的个人用户。基于“招商银行”和“掌上生活”两大App平台，通过客户大数据分析和智能风控，多维度进行个人消费金融扩展。同时，基于大数据与人工智能，根据客户的理财需求以及风险偏好，快速扩大理财投资业务。

- 两翼：公司金融 & 同业金融

在金融脱媒大趋势下，银行需要开拓创新公司金融模式，加深对区域市场、优势行业、优质客户的认知，聚焦核心客户，落实“直营+行业专营”的模式，搭建客户分层分类经营体系。借助金融科技提升小微企业融资效率，大力发展供应链金融，有效整合同业资源。

轻思维

田惠宇行长在年报里说“轻型银行转型到最深处，就是轻型文化”。组织架构是企业数字化转型的关键，因此必须要先完成文化和架构的数字化转型。

同时，银行要积极打造高效轻盈的轻经营模式，向优秀的互联网公司学习，在渠道建设上打通线上线下渠道一体化，在产品研发上要以客户为中心，洞察客户需求，围绕客户提供产品和服务，实现数字化精准营销。

2 目标

定义目标即定义战场，面对高度不确定的环境，银行需要找到目标、锁定目标，形成自身核心竞争力。

招商银行围绕打造“最佳客户体验银行”的目标，聚焦形成业务控制力，坚持优化客群和资产结构，强化科技赋能建设，继续探索多维商业模式，加快打造全客群、全产品、全渠道的服务体系，深入推进零售金融3.0数字化转型，抢占未来发展战略制高点。

3 思想

3.1 开放和融合

田惠宇行长在年报里对这两点描述的相当精彩：

3.2 以“为客户创造价值”为出发点，推动客户体验升级

银行在数字化转型中需要“以客户为中心”，“为客户创造价值”：

- 客户需求出发

银行拥有大量的客户历史交易数据和在线客服记录，应充分利用这些数据进行数据分析，挖掘客户真实需求，满足客户个性化需求，塑造价值驱动的客户流程。

- 客户价值驱动

银行需从客户角度重新审视产品和服务是否对客户有价值，是否必不可少，是否有足够的吸引力。银行只有持续为客户提供价值，才能维系好客户忠诚度，增强客户粘性。

- 创新客户体验

客户已经被互联网公司和金融科技公司（如蚂蚁金服、微信支付等）惯坏，开始对银行体验提出更高的要求。招商银行建设了专业用户体验团队，进行体验创新，关注与客户的情感连接，为客户持续不断地带来极致体验。

- 连接客户生态

招商银行已构建较为完善的开放银行模式，聚焦交通出行、政务便民、教育培训、商超餐饮、文化娱乐、快递物流、旅游服务、房产服务、生活服务9大高频场景，创造更多与客户的接触点，为客户提供更全面的服务。

4 路径

4.1 以“北极星”指标MAU为指引，重塑零售金融数字化体系

与很多银行数字化转型中给自己制定太多指标不同，招商银行很明确的点明了现阶段的唯一重要指标（北极星指标）——MAU，且取得了很不错的成绩。

同时，招商银行从三个方面完善零售金融数字化体系：

- 数字化获客

以招商银行和掌上生活两个App为平台，探索和构建数字化获客模型，通过联名营销、联动营销、场景营销、品牌广告营销、自媒体粉丝营销、MGM（客户推荐客户）社交营销等方式，打造新的获客增长点。

- 数字化经营

- 数字化风控

4.2 以生态化视角，重塑批发业务专业化服务体系

- 不断完善分层分类客户经营体系

加深对区域市场、优势行业、优质客户的认知，聚焦核心客户，落实“直营+行业专营”的模式，搭建客户分层分类经营体系。做好战略客户、机构客户、同业客户、供应链中小企业客户的协同服务，从授信策略、产品策略、服务策略、资源配置等方面实现客户服务体验的全面提升。

- 以数字化转型强化专业化服务能力

- 以产业互联网为纲，实现生态化经营

围绕账户及支付体系数字化、数字化融资、金融科技能力输出三大方向打通产业。

4.3 以流程优化为抓手，持续打造最佳客户体验银行

- 重构零售客户体验监测体系

监测体系对接20个行内系统，监测客户体验指标923个，实现对零售客户体验的实时监测和数字化呈现，初步构建零售客户的体验风向标和服务升级引擎。

零售信贷贷中审批实现全流程数字化处理，缩短审批作业耗时。

采用“端到端客户旅程方法论”，重点对零售客户首面经营旅程、MGM（客户推荐客户）旅程、代发业务旅程和信用卡账单分期旅程进行全流程体验重塑。缩短首面网点开户总时长、解决MGM流程断点多的痛点，减少代发业务签约流程步骤，提升客户满意度。

- 全面诊断对公关键客户旅程

不断打通线上审批、风险、合规、运营流程，持续推进各类服务流程的重塑

4.4 以开放和智能为核心，持续提升科技基础能力

银行数字化转型过程中，需要明确金融科技为核动力，强化科技赋能建设。银行科技建设需要摒弃原有的传统封闭开发环境，建设开放的技术生态。

招商银行从如下方面提升自身科技实力，我会在后面的文章里逐条展开细讲：

- 基础上云

加快建设云计算能力，加快应用上云进度，加快系统架构转型，打造开放型IT架构。

- 大数据

- 人工智能

加大AI技术研究和应用，建设智能客服、风险舆情、计算机视觉三大AI云服务，推出知识管理、数字营销、风险管控三大AI解决方案，支持业务的智能化发展。

- 区块链

完善并发展标准分链、BaaS（区块链即服务）平台生态

- Open API

不断增强开放银行能力，全行统一对外服务的“Open API平台”，支持API安全快捷输出，服务金融支付、AI、智慧停车、智慧医疗等不同场景，赋能合作企业

4.5 以打破竖井、赋能减负为重点，优化组织形态和文化氛围

- 打破竖井、赋能减负

数字化转型最大的阻力不是技术，而是组织墙。各部门围绕着KPI考核指标和利益开展工作，造成了资源协调困难、跨部门协作效果差、组织流程流转不畅、资源重复浪费等问题。如果没有一套完整的内部生态机制作为保障，数字化转型无从谈起。

招商银行推广跨条线融合的任务型项目团队，促进人才流动，打破传统组织边界，激发组织活力。深入推动“打破竖井，赋能减负”工作，寓管理于服务。提倡“容忍失败、奖励成功”的新型企业文化，让每一个员工发自内心地做正确的事，而不只是关注KPI。

- 精益敏捷型组织

精益敏捷组织的最终目标是实现业务敏捷。业务敏捷是指通过创新的业务解决方案快速响应市场变化和新兴机会，从而获得在数字时代竞争和发展的能力。

银行在构建精益敏捷组织时，可以参考SAFe抽象提取的7大核心能力和实施路线图（后面的文章会详细写一下SAFe）：

招商银行持续深化业务和科技融合，全面推进价值驱动的精益研发转型。科技人员要与业务部门组成跨职能团队，实现精益敏捷转型，不断提升交付质量和速度。

5 总结

传统银行正承受着金融科技和挑战者银行的巨大挑战，需尽快制定符合自身实情的数字化转型战略和目标。

银行要以客户为中心，构建“内部生态 + 客户生态 + 合作生态”三维商业生态。

5.1 内部生态

5.2 客户生态

5.3 合作生态

参考文章

⑷ 随着大数据的兴起，统计专业这几年报的人是不是越来越

每个行业，即然存在，必然有存在的道理
大数据，是作为一个辅助，协助行业发展
如果是报考，建议根据你的兴趣，结合未来的发展趋势来选择

⑸ 大数据工作都做什么。我对大数据感兴趣，想从事这方面的工作，但是不知道他具体是要做什么。求解~~

大数据其实分为来2类，一个自是开发类的一个是运维类的，以道教育是开发类的，所以学之前需要决定自己学哪个，决定培训学习的话可以索取课程体系进行详细的了解，大数据主要学习java、数据库和大数据本身的一些东西，东西挺多，篇幅有限

⑹ 全球变化大数据的科学认知与云共享平台2018年度报告有几名作者

摘要

⑺ 大数据运维的主要工作内容是什么

大数据运维，这里指互联网运维，通常属于技术部门，与研发、测试、系统管理同为互专联网产属品技术支撑的4大部门，这个划分在国内和国外以及大小公司间都会多少有一些不同。

一个互联网产品的生成一般经历的过程是：产品经理（proct manager，非技术部）需求分析、研发部门开发、测试部门测试、运维部门部署发布以及长期的运行维护。

一般来讲国内的互联网运维负责软件测试交付后的发布和管理，其核心目标是将交付的业务软件和硬件基础设施高效合理的整合，转换为可持续提供高质量服务的产品，同时最大限度降低服务运行的成本，保障服务运行的安全。

⑻ 女生往大数据分析方向去发展，有前途吗

作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类内的顶级。国内IT、通讯、行业招聘容中，有10％都是和大数据相关的，且比例还在上升。

大数据时代的到来很突然，在国内发展势头激进，而人才却非常有限，现在完全是供不应求的状况。在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元，而据了解，在国内顶尖互联网类公司，同一个级别大数据工程师的薪酬可能要比其他职位高20％至30％，且颇受企业重视。

由于大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平状分布。大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设最高职位—如阿里巴巴的首席数据官。

另一方面，大数据工程师对商业和产品的理解，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部，乃至上升为公司的高级管理层。

所以说，不管男生还是女生也好，学大数据还是非常有前途的！

⑼ 大数据工程师分析企业数据 所需大数据来源有哪些

【导语】如今大数据异常的火爆，每行每业都在讨论大数据，在这样的大趋势下，各大企业也都在思考大数据的问题，也都希望能在公司产品有研发、生产、销售及售后各个领域应用大数据，那么大数据工程师分析企业数据，所需大数据来源有哪些呢?接下来就一起来看看吧。

1、其实数据的来源可以是多个方面多个维度的。如企业自身的经营管理活动产生的数据、政府或机构公开的行业数据、数据管理咨询公司或数据交易平台购买数据、或者通过爬虫工具等在网络上抓取数据等等。

2、企业的每个岗位、每个人员都在进行着与企业相关的经营和管理活动，都在掌握着企业相关资源，拥有这些资源的信息和记录，这些资源与资源转换活动就是企业大数据的发源地。只要每个岗位的员工都能参与到数据采集和数据记录的过程中，或者配合着相关的设备完成对数据的采集工作，企业积累自己的大数据就是一件非常容易的事情。

3、政府或机构公开的行业数据其实更好获取，如国家统计局、中国统计学会、中国投入产出学会等。在这些网站中可以很方便地查询到一些数据，如农业基本情况、工业生产者出厂价格指数、能源生产总量和构成、对外贸易和利用外资等等数据。并且可以分为月报、季报、年报，如果坚持获取分析，对行业的发展趋势等都是有很大的指导作用。

4、如果需要的数据市场上没有，或者不愿意购买，可以选择招/做一名爬虫工程师，自己动手去爬取数据。可以说只要在互联网上看到的数据都可以把它爬下来。在网络爬虫的系统框架中主过程由控制器，解析器，资源库三部分组成，控制器的主要工作是负责给多线程中的各个爬虫线程分配工作任务，爬虫的基本工作是由解析器完成，资源库是用来存放下载到的网页资源。

企业大数据来源合理，大数据工程师才能更准确的进行大数据分析，所以大数据工程师也要不断进行自我能力提升，才能更好的进行数据分析。