㈠ 如何运用大数据监管加强和创新事中事后监管
在法治化背景下，国家烟草专卖局对行业规范经营的要求越来越高，严防卷烟非法流通自然成了重中之重。但在卷烟经营过程中，真烟违法流动现象依然突出。要全面整治真烟违法流动问题，烟草部门必须加强对销售市场的监管力度。一、真烟非法流动原因分析真烟违法流动的原因有许多，其中主要有市场供需关系不平衡、各地区销售能力不同、不法分子受地区卷烟差价诱惑、消费偏好不同这四大原因。（一）市场供求差异。烟酒作为礼俗文化的重要载体，在红白喜事等特殊场合发挥着其他商品难以替代的作用，由此也造成了卷烟消费市场对热销品牌卷烟的需求有增无减，烟草公司的销售计划量与市场需求间形成较大缺口，为不法分子违法贩卖卷烟提供了可趁之机。（二）销售能力差异。受现金存量、店面设计、营销方式等因素影响，城镇与农村、大户与小户对卷烟的销售能力存在较大差异，销量好的大户会想方设法从销售疲软的地区调取卷烟货源以补给断缺卷烟，反之亦然。如农村地区有许多经烟户是留守中老年人，对烟草公司大力提倡提高卷烟网上订货普及率等要求无法适应，于是采取了将零售许可证交由经烟大户帮忙订货等变通做法，在一定程度上增大了卷烟代订代购行为和卷烟外流发生的机率。（三）卷烟价格差异。由于各地对不同卷烟品牌的需求量不同，导致行情价格存在较大差异，涉烟违法分子利用这一特点，铤而走险从非正常渠道购进卷烟，从地区差价中谋取非法利益，从而形成了真烟内、外流的地下销售网络。（四）消费偏好差异。卷烟消费具有较明显的地域性，不同地区的消费者对特定品牌的卷烟具有相对固定的偏好，由此造成不同品牌在各地销量的差异。这种差异会导致某些地区的畅销烟在另一地区成为积压品，零售户为了加快资金周转，便会将部分滞销烟转售给畅销地区的烟贩。二、对真烟违法流动的监管措施针对现代社会交通网络发达，经济开放度提升等特点，我们应在距离上拓展监管范围，在速度上加快监管节奏，在信息上拓宽收集渠道，全方位提升对卷烟经营行为的监管质量。一是深化“三员联动”，做监管的“飞毛腿”。专卖管理员、客户经理和送货员每天战斗在一线，对片区情况最为了解，若能随时沟通互动，及时交流市场动态，对提升监管效率作用显著。在日常工作中，“三员”要积极行动起来，时时惦记着真烟违法案件高发地区的市场动态，及时传递有效线索，以便在第一时间发现并打击涉烟违法犯罪行为。二是创新网络监管方式，做监管的“千里眼”。随着卷烟网上订货模式的日益普及，零售户代订代购等不规范行为也日益增多，迫使我们创新监管方式，建立具有较强操作性的网上监管系统。可行方法之一是利用现有平台上的资源，通过IP地址倒查，寻找订货IP相同等异常信息，从而解决大户代订等监管难题；二是开通官方微博，与零售户和消费者开展微博互动，广泛收集卷烟订购异常；三是充分运用信息系统，强化网上数据分析能力，从品牌、线路、营销策略、外流形式等多方进行深入分析，及时发现异常，准确掌握市场动态。三是完善终端情报建设，做监管的“顺风耳”。在开展全面调查摸底的基础上，选取一批信息收集能力强，积极性高，配合度好的零售户作为“情报信息联络点”，建立完善的联络点日常管理工作制度，包括信息采集工作流程、专项档案动态管理、日常联络和走访、有效线索评价标准、信息采纳奖励机制等，有效调动终端零售户举报违法收购行为的主动性。同时，通过卷烟订单、销量等各项指数的比对，加强对违法大户的监管。对那些存在违法嫌疑的零售户，除经常性地盘点仓库外，还要开展宣传教育，使其自觉抵制违法收购。四是创设守法自律小组，做监管的“撑舵手”。以一定面积内或数量内的零售户为单位，成立卷烟零售户“自律小组”，通过组内人员的相互监督提升零售户规范经营自律能力。小组设组长若干人，由组内成员推选。烟草专卖管理部门根据片区内各零售户卷烟销售数量和遵纪守法情况，与组长签订卷烟销售专卖管理责任书，明确双方责任和义务，并定期召开自律小组组长会议，通报各组市场监管情况和存在问题。
㈡ 大数据如何创新应用在社会治理、民生服务、产业升级等领域
大数据促进我国经济社会创新发展
本文作者：工信部赛迪研究院互联网研究所 陆峰博士
近日，国务院印发《“十三五”国家信息化规划》，明确提出要建立统一开放的大数据体系，加强数据资源规划建设，构建统一高效、互联互通、安全可靠的国家数据资源体系，推动数据应用，强化数据资源管理，注重数据安全保护。
数据与煤炭、石油等能源资源一样，是国家基础性和战略性资源。近两年来，我国大数据产业生态体系不断完善，管理服务应用创新层出不穷，新服务、新模式、新业态不断涌现，为推进产业转型升级、创新社会治理模式、优化民生保障服务提供了重要保障，成为中国经济社会创新发展的重要驱动力。加快推进大数据在经济社会各领域创新应用，促进产业创新、管理创新、服务创新和治理创新，已经成为落实创新、协调、绿色、开放、共享五大发展理念重要抓手，成为推动中国经济社会创新发展重要途径。
一、大数据促进了产业发展模式创新，推动了产业转型升级和提质增效
一是大数据促进传统产业组织和运行模式创新，让传统产业研发设计、生产制造、物流运输、售后服务更加精准、高效和智能。基于客户需求反馈大数据的研发设计模式，有效解决了研发设计闭门造车问题，让企业研发设计更加具有针对性和导向性。物流大数据有效解决了物流运输信息不对称问题，让物流资源调度更加优化和智能，物流仓储、车辆、人员等物流资源利用更加匹配和高效。生产制造大数据解决了生产数据车间流动问题，让企业生产流线更加柔性化，有效支撑了个性化定制、体验式制造、网络制造等新型制造业态。远程运维、在线监测等大数据有效解决了大型机械装备售后管理和维修问题，加强了产品的全生命周期管理，实现了对产品故障提前智能预警，促进了维修资源的优化配置，显著缩短了维修周期。
二是大数据促进了新型信息服务业态的孵化，各领域大数据分析挖掘行业信息服务快速崛起。营销、征信、互联网金融等领域大数据信息服务的崛起，让产业经济发展更加高效、健康。营销大数据信息服务的发展，指导了企业商业规划，优化商业资源配置，提高商业营销效率，实现了精准营销。征信大数据信息服务的发展，有效解决了交易双方信用信息不对称问题，提高了交易可靠性保障，让商业活动发展更加守信和健康。互联网金融大数据信息服务的发展，缩减了互联网金融运营成本，降低了普惠金融的发展门槛，有效解决了中小企业短期资金缺口问题，对传统金融服务起到了有效补充。
三是大数据倒逼着信息通信技术加速创新，为我国信息通信产业实现后发赶超、由大变强提供了难得历史机遇。大数据技术倒逼着传统单机数据存储和计算分析模式向网络分布式存储和协同计算模式方向发展，对主机存储、网络传输、计算控制提出了新的要求，倒逼了存储、传输、计算等技术升级换代，为我国企业利用互联网产业发展契机，推进存储、传输、计算等技术自主可控提供了历史机遇。
二、大数据促进了社会治理模式创新，加速了国家治理能力和治理体系现代化
一是大数据提升了政府社会管理能力，基于大数据的社会管理模式让社会管理更加主动、精准、高效。城市管网、园林绿化、市容市貌等市政管理大数据的采集、挖掘和利用，加强了对城市基础运行部件的实时监控和智能管理，优化了市政管理资源的配置，促进了城市绿色、清洁、高效、安全运行。公路、铁路、地铁、水运、航空等交通大数据的采集、挖掘和利用，有效指导了道路交通规划，促进了交通运输资源配置优化，实现了对交通的实时疏导能力，提高了对交通事故的预判能力，更好地满足公众安全、高效出行需要。水灾、火灾、台风等应急救灾大数据的采集、挖掘和利用，提高了对灾难发生的预判能力，优化了救灾资源配置和调度，强化了灾难发展动向科学评估，促进了灾难损失的降低。城市规划大数据的采集、挖掘和利用，让城市居住和产业规划布局更加科学合理，实现了人口早晚合理潮汐流动，降低了城市交通拥堵，促进了城市宜商宜居和产城融合。
二是大数据提升了政府宏观调控能力，让宏观调控更加精准和科学。电子支付、移动支付、互联网金融等金融大数据的采集、挖掘和利用，实现了国家对金融运行精准掌控，提高了国家对金融运行的综合分析能力和金融调控的决策能力。电子商务大数据的采集、挖掘和利用，实现了国家对社会商贸活动运行状态的有效把控，促进了供需调控的精准化，为了推进供给侧改革、促进产业结构调整、优化产业布局提供了科学依据。煤炭、电力、石油等能源大数据的采集、挖掘和利用，实现了国家对全社会经济运行活跃性的有效评估，为推进节能减排、加强环境治理、优化产业政策提供了科学依据。
三是大数据提升了政府市场监管能力，强化线上线下一体化监管，实现事中监管和事前预防有机结合。煤矿、非煤矿山、烟花爆竹、石化冶炼、危化品等企业安全生产大数据的采集、挖掘和利用，提高了重点危险源企业安全生产在线监管水平，实现了对重点危险源风险的科学预判，有效防范了潜在事故和重特大事故发生，降低了安全生产事故发生概率。食品、药品等大数据的采集、挖掘和利用，强化了产品全生命周期监管，提高了产品的溯源能力，保障了涉及民生产品安全。银行、证券、外管等金融大数据的采集、挖掘、利用，强化了对洗钱、诈骗、非法集资、内幕操作等非法金融活动监管，有效防范了金融系统性风险的发生，保障了金融运行的稳定。金融、纳税、环保、行政处罚、刑事处罚等领域信用大数据的采集、挖掘和利用，促进了信用信息“全国一张网”建设，市场主体诚信档案、行业黑名单制度和市场退出机制逐步健全，强化了联合激励与惩戒机制，实现了让“守信者一路绿灯，失信者处处受限”。同时，大数据应用完善了政府市场监管机制，实现了让权力运行处处留痕，把执法权力关进了“数据铁笼”。
四是大数据提升了政府网络空间治理能力，网络社会治理更加高效、科学。网络舆情大数据的采集、挖掘和利用，提高了对网络社会关注焦点的即时发现能力，加强了对物理社会潜在燃点的研判，倒逼社会重要问题解决，为解决社会问题提供了有效的决策数据支撑和赢得宝贵时间窗口期。网络安全大数据的采集、挖掘和利用，强化了对网络安全态势的全面感知，提高了网络黑客攻击发现能力，完善了网络安全保障体系，提升了对网络空间的管控能力。
三、大数据促进了民生服务模式创新，提升了民生保障便民、利民和惠民水平
一是大数据促进了民生服务资源优化配置，以人为本发展理念得到更加充分落实。大众出行大数据的采集、挖掘和利用，促进了公共交通运输资源配置，提升对道路交通的实时诱导，实现让大众出行道路更加顺畅和换乘更加衔接。电、水、热、气、通信等服务大数据的采集、挖掘和利用，促进了服务资源的优化调度配置，让服务更加均衡协调。流动人口、老年人口、学前儿童、居住人口等大数据的采集、挖掘和利用，完善了流动人口计划生育、子女入学、医疗保障等服务，促进了医养、学前教育、生活服务等资源优化配置。
二是大数据提高了大众医疗卫生保障水平，构建起了人类生命新守护环。电子病历、居民健康档案、可穿戴智能健康设备数据等医疗卫生大数据的采集、挖掘和利用，提高医疗机构临床决策智能化水平和远程病人监控精准化水平，提升了卫生部门公共卫生和公众健康监控的效率，缩短科研机构医疗药品研发周期，为全社会防控大规模疫情发生、优化医疗资源配置、提高人的健康保障提供了有效的决策依据。
大数据正在深刻影响和改变世界发展，对产业发展、社会治理、民生服务带来影响才刚刚开始，应用前景非常宽广。牢牢把握科技革命历史机遇，率先抢占大数据发展先机，大力发展数据产业，推进大数据在经济社会各领域深入应用，完善大数据采集挖掘、存储传输、流通交易、安全保障等相关制度，充分释放数据资源红利，必将为中国经济社会创新发展注入新的发展动力，推动中国经济社会发展迈上新的发展台阶、开启发展新方位。
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㈢ 大数据分析来了 到底是什么人在用医美App
医美行业从去年开始受到了资本市场的密切关注，也有数个团队分版别获得了A轮及权B轮融资。作为锦上添花之用，消费医疗与传统医疗行业略有不同，身上携带着专业性与消费性双重特征，不仅在推广方式和功能配置上具有特点，而且在用户分布和使用人群上也有着一些值得探讨的地方。
㈣ 大数据监管技术有哪些
大数据监督管理也成了很多行业热议的话题，和数据安全法的出台不无关系，数据监管技术分为两类：非嵌入式监管和嵌入式监管，非嵌入式监管就是通过现场审查或安装日志审计设备完成相应的监管，嵌入式监管就是“被监管方”所有的数据处理过程都被 “监管方”串行式参与，这方面代表性的技术是零知多方存储技术。
㈤ 基于大数据的无人机管控系统
基于大数据的无人机管控系统
近年来，多旋翼无人机如星火燎原之势在民间迅速普及开来，便捷的网络销售途径、低廉的价格再加上智能设备介入，使得飞行门槛降低，越来越多的人开始把玩这个新玩具。多旋翼无人机为我们提供了精美的航拍画面，完成测绘、架线、勘察等诸多特种任务，然而，伴随着使用者增多继而出现的是坠机、黑飞等事件频发，这除了与飞行器本身飞行稳定性良莠不齐有关外，很大程度上是飞手缺乏相关飞行安全知识和飞行经验，同时飞行器本身也缺乏能够向空管部门实时上报自身位置的设备，致使军民航空管部门不能监控其飞行情况而不愿意批准其飞行。下面2例以大数据方式管控无人机的系统提供了较好的解决方案。
云世纪无人机综合管控系统
无人机质量大飞行距离远，而且旋翼旋转速度极快，无规则乱飞一单失控对他人的财产和人身安全有很大的威胁。为了解决无人机监控和向空中管制部门上报位置的难题，云世纪信息科技研发了“云世纪无人机综合管控系统”，这是基于大数据概念的无人机监管系统，实现了无人机位置、无人机操纵者位置的实时显示解析，可设置无人机飞行(动态)电子围栏、超高报警、超速报警、禁区告警等监管策略。
系统研发团队主要由空管系统的技术人员组成，2015年7月，系统在青岛落地试运行，完成了与军民航空管系统的信息数据对接，实现无人机飞行动态信息直接传输至军民航空管自动化系统。目前正在与城市监管部门协商进驻公安、体育等监管部门的具体事宜。
除满足用户监管需求外，系统充分运用云平台技术，开发了针对无人机厂家、拥有者、爱好者的云服务平台，提供无人机注册管理、用户数据云存储、航行情报查询、通航法规资料查询、飞行资料下载、航线规划服务、气象服务、应急救援服务等众多航空专业功能。
系统已完全兼容大疆、亿航无人机接口，更多品牌无人机正在加速进驻中。目前系统正在大力推广合作中，军民航空管系统、城市监管部门、无人机厂家、无人机所有者均开放接口使用申请，未来会有更多地区更多无人机加入系统。为军民航空管监管、政府监管、无人机厂家、无人机用户、航空服务商等用户同时提供平台，既解决了无人机无法申请飞行计划的问题，也解决了监管“黑飞”乏力的现状，同时用更积极的方式为无人机飞行提供可靠安全的服务，这种解决方案标志着我国无人机综合管制系统开始走向世界前列。
AOPA的U-cloud无人机紧箍咒
U-cloud无人机监管系统以云计算、大数据技术为依托，展望行业发展趋势，引领无人机行业迈进大数据的门槛。根据相关规定，超过一定重量、在视距外飞行的无人机每次飞行前都需要申报飞行计划，一些无人机需要有驾驶执照才可操作，但因为申报的程序不方便，导致很多人宁可黑飞。
该系统以云计算为基础进行无人机的监管，覆盖1500米以下所有直升机、无人机等飞行器的低空监测，目前主要针对的是重量在7~25公斤，150米高度以下作业的无人机，无人机飞行时的所有动作变化，包括航迹、高度、速度、位置、航向等数据都会被系统所收纳，然后系统会根据这些数据进行相关的预警、避让工作以及安保工作相关应用的开发。无人机接入这个监管系统之后便无需自己申请飞行计划。
由于该系统刚刚上线，接入系统的公司并不是很多。据悉，AOPA将在本月出台一份草案文件，发放给各个无人机制造商，以便将该系统在全国进行推广，U Cloud平台将在明年开始正式运行。
在统一的监管平台下，驾驶员无须自己申请飞行计划，通过越发系统化的驾驶培训，持驾驶执照的操作人员就可以更容易的在规则下飞行，对于规范无人机市场的有序发展将起到积极促进作用。
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㈥ 美容行业前景如何，先来看看行业大数据怎么说
医疗美容是指通过医学手段，包括药物、仪器及手术等，以达到改变人体外部形态、色泽及部分改善其生理功能，增强人体外在美感为目的，而进行的一系列创伤性的治疗。
"创伤性"是医学美容区别于生活美容的根本点， 凡是有一定创伤的美容治疗，均属于医疗美容的范畴。
据前瞻产业研究院发布的《美容机构行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》2015 年我国医疗美容行业规模为510.6亿，从2011 年以来行业始终保持增速20%以上的高速增长。2011-2015 年行业复合增速高达
22.68%。考虑到中国医美市场并不规范，格局散乱，非注册医疗机构医美案例数与正规机构基本持平，玻尿酸、肉毒素等产品水货、假货比例极高，若正规医美市场规模为510.6亿，则中国整个医疗美容市场规模应在1000 亿元左右。
随着社会发展、经济水平提高、互联网的普及信息传播日益便捷化、与发达国家文化交流越来越频繁等因素影响，预计未来中国医美市场仍将保持20%以上的增长速度。中国医疗美容手术量(包括手术类及非手术类)由 2009 年的270 万例增至2013 年的480 万例，
年复合增长率为15.5%，医疗美容手术量全球排名第三，仅次于美国和巴西。预计未来市场将以16.7%的复合年增长率增长，到2018 年中国医疗美容手术量将达到1020 万例。
从性别上看，女性人仍旧是国内医疗美容的主要消费群体，占比达79%，男女用户比例达1:4，男性整形用户中需要抗衰老的75后和95后新人群增幅明显。从整形的目的上看，虽然女性比男性更在意获得外界认可。但男性也表现出相当大的增长潜力，越来越成为男性提升自身的品位及改变自身形象的重要标志。
此外，按照15-65岁之间，总计4亿女性消费人群中有1%的比例进行整形美容，人均消费2-3万元保守测算，医美市场的规模也有1000亿元。在行业发展特点方面，微整形将成为主流，消费者更倾向于“小而频繁”的整形方式。
受益于技术进步，微整形具有无痛无痕、可恢复性、安全性高、起效快速等特点，迎合了消费者对医疗美容安全性和无手术痕迹的需求，成为目前增长最快的医疗美容项目。微整形，原指注射填充类美容，如肉毒素、胶原蛋白、玻尿酸、爱贝芙等项目，现在一些伤口微小、隐蔽、恢复迅速的手术项目、治疗方法也被囊括其中，而更广的范围则包括光学美肤等项目。
全球医美手术量呈稳定增长态势
2010-2015 年年均复合增速为8.99%。其中手术类医疗美容手术近年较为稳定，2010-2015 年年均复合增速仅为
7.44%;相比之下，创伤较小、恢复较快的非手术类医疗美容手术量增长较快，占比从2010 年的 52%增长到 56%，年均复合增速为 10.34%。
㈦ 盘点政府推动大数据应用及发展的举措
盘点政府推动大数据应用及发展的举措
一、政府：推动大数据应用的最关键力量
（一）政府掌握大量最具应用价值的核心数据，是推动大数据应用的最关键力量
根据麦肯锡大数据研究报告指出， 各个行业利用大数据价值的难易度以及发展潜力 对比下，政府利用大数据难度最低而潜力最大。
大数据
另一方面政府开放大数据运用已经是大势所趋：
1、 政府掌握了大量最具应用价值的核心数据。 过去十多年来政府投资进行了大量电子政务或者称为政府信息化的工作，后台积累了大量的数据，而这些数据和公众的生产生活息息相关。有研究表明政府所掌握的数据使政府成为了一个国家最重要的信息保有者，有百分之七十到八十的核心数据存在于政府的后台 。
2、 开放数据本身就是政府在大数据时代提供的一项公共服务。 政府数据本质上是国家机关在履行职责时所获取的数据，采集这些数据的经费来自于公共财政，因而这些数据是公共产品，归全社会所有，应取之于民，用之于民。
3、 政府开放数据供社会进行增值开放和创新应用，推动经济增长乃至整个经济增长方式的转型。 数据是互联网创新的重要基础，如果政府不开放这一部分数据，很多创新应用没有数据作为支持，数据开发者能利用政府开放的数据，提供更好的服务，创造更多的价值， 这个过程能够提高整个国家在大数据时代的竞争力。
4、 政府开放数据推动经济增长获得的税收高于单纯卖数据获得的收入。 201 年世界经合组织在关于开放政府数据的报告中提到政府通过开放数据推动经济增长，从而获得的税收收入远高于单卖数据所能获得收入。开放数据激发经济活力从而得到税收提升，这是一个良 性循环，更是一个能创造巨大公共价值的全局性的战略。
（二） 国内外政府开放数据的情况
在 2009 年奥巴马签署开放政府数据的行政命令后，这些年来开放政府数据已成为了世界性的一个趋势。美国联邦数据平台 Data.gov 上线后，在美洲、欧洲、亚洲等地，开放政府数据已成为了政府的一项重要工作。美国联邦政府的开放政府数据平台开放了来自多个领 域的 13 万个数据集的数据。这些领域包括图中所列的农业、商业、气候、生态、教育、能源、金融、卫生、科研等十多个主题。这些主题下的数据都是美国联邦政府的各个部委所开放的。英国、加拿大、新西兰等国在 2009 年之后都建立起了政府数据开放平台，成为 了国际信息化和大数据领域的一个重要趋势。
大数据
在我国， 2011 年香港特区政府上线了 data.gov.hk，称为香港政府资料一线通。上海在 2012年 6 月推出了中国大陆第一个数据开放平台。之后，北京、武汉、无锡、佛山南海等城市也都上线了自己的数据平台。
大数据
（三）、 大数据对于政府治理具有极大的价值
大数据其实对政府的治理带来了全新的价值，无论是对宏观经济的决策能力、产业聚集能力、协同治理能力、社会管理能力、公众服务能力、快速响应能力的提升，大数据都可以在有很大层面上帮助政府治理。
大数据大数据
（四）、大数据上升至国家战略成为共识。
大数据时代，对大数据的开发、利用与保护的争夺日趋激烈，制信权成为继制陆权、制海权、制空权之后的新制权，大数据处理能力成为强国弱国区分的又一重要指标。国际上以美国为代表的发达国家纷纷布局大数据产业，相继推出大数据相关政策，大力支持大数据产 业在本国的发展。以美国为例，美国从开展关键技术研究、推动大数据应用和开放政府数据三方面布局大数据产业，尤其在开放政府数据方面非常积极，通过 Data.gov开放 37 万个数据集，并开放网站的 API 和源代码，提供上千个数据应用。我们认为，大数据未来将 引发新一轮大国竞争，大数据对整个世界的影响力会呈现爆发性增长趋势，因此包括我国在内的国家会在政策支持力度上不断提升，大数据战略将上升至国家战略已毋庸臵疑。
大数据
（五）、 我国 高度重视大数据未来发展
自去年 3 月“大数据”首次出现在《政府工作报告》中以来，国务院常务会议一年内 6次提及大数据运用。近期在 6 月 17 日的国务院常务会议上，李克强总理再次强调“我们正在推进简政放权，放管结合、优化服务，而大数据手段的运用十分重要。” 7 月 1 日， 国务院办公厅印发了《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》。
大数据
大数据大数据
（六）. 各部委行动时间表已经确，我国大数据发展面临历史性机遇
值得注意的是，近期国务院出台文件对各个部委推进大数据任务制定了明确的时间表，很多推进工作任务要求在 2015 年 12 月底前出台政策并实施，近期将是我国大数据发展政策出台的密集期。
表 3： 各部委推进大数据应用时间表
序号工作任务负责单位时间进度1加快建立公民、法人和其他组织统一社会信用代码制度。发展改革委、中央编办、公安部、民政部、人民银行、税务总局、工商总局、质检总局2015 年 12 月底前出台并实施2全面实行工商营业执照、组织机构代码证和税务登记证“三证合一”、 “一照一码”登记制度改革。工商总局、中央编办、发展改革委、质检总局、税务总局2015 年 12 月底前实施3建立多部门网上项目并联审批平台，实现跨部门、跨层级项目审批、核准、备案的“统一受理、同步审查、信息共享、透明公开”。发展改革委会同有关部门2015 年 12 月底前完成4推动政府部门整合相关信息，紧密结合企业需求，利用网站和微博、微信等新兴媒体为企业提供服务。网信办、工业和信息化部持续实施5研究制定在财政资金补助、政府采购、政府购买服务、政府投资工程建设招投标过程中使用信用信息和信用报告的政策措施。财政部、发展改革委2015 年 12 月底前出台并实施6充分运用大数据技术，改进经济运行监测预测和风险预警，并及时向社会发布相关信息，合理引导市场预期。发展改革委、统计局持续实施7支持银行、证券、信托、融资租赁、担保、保险等专业服务机构和行业协会、商会运用大数据为企业提供服务。人民银行、银监会、证监会、保监会、民政部持续实施8健全事中事后监管机制，汇总整合和关联分析有关数据，构建大数据监管模型，提升政府科学决策和风险预判能力。各市场监管部门2015 年 12 月底前取得阶段性成果9在办理行政许可等环节全面建立市场主体准入前信用承诺制度。 信用承诺向社会公开，并纳入市场主体信用记录。各行业主管部门2015 年广泛开展试点， 2017 年 12 月底前完成10加快建设地方信用信息共享交换平台、部门和行业信用信息系统，通过国家统一的信用信息共享交换平台实现互联共享。各省级人民政府，各有关部门2016 年 12 月底前完成11建立健全失信联合惩戒机制，将使用信用信息和信用报告嵌入行政管理和公共服务的各领域、各环节，作为必要条件或重要参考依据。在各领域建立跨部门联动响应和失信约束机制。建立各行业“黑名单”制度和市场退出机制。推动将申请人良好的信用状况作为各类行政许可的必备条件。各有关部门，各省级人民政府2015 年 12 月底前取得阶段性成果12建立产品信息溯源制度，加强对食品、药品、农产品、日用消费品、特种设备、地理标志保护产品等重要产品的监督管理，利用物联网、射频识别等信息技术，建立产品质量追溯体系，形成来源可查、去向可追、责任可究的信息链条。商务部、网信办会同食品药品监管总局、农业部、质检总局、工业和信息化部2015 年 12 月底前出台并实施13加强对电子商务平台的监督管理，加强电子商务信息采集和分析，指导开展电子商务网站可信认证服务，推广应用网站可信标识，推进电子商务可信交易环境建设。健全权益保护和争议调处机制。工商总局、商务部、网信办、工业和信息化部持续实施14进一步加大政府信息公开和数据开放力度。除法律法规另有规定外，将行政许可、行政处罚等信息自作出行政决定之日起 7 个工作日内上网公开。各有关部门，各省级人民政府持续实施15加快实施经营异常名录制度和严重违法失信企业名单制度。建设国家企业信用信息公示系统，依法对企业注册登记、行政许可、行政处罚等基本信用信息以及企业年度报告、经营异常名录和严重违法失信企业名单进行公示，并与国家统一的信用信息共享交换平台实现有机对接和信息共享。工商总局、其他有关部门，各省级人民政府持续实施16支持探索开展社会化的信用信息公示服务。建设“信用中国 ”网站，归集整合各地区、各部门掌握的应向社会公开的信用信息，实现信用信息一站式查询，方便社会了解市场主体信用状况。各级政府及其部门网站要与 “信用中国 ”网站连接，并将本单位政务公开信息和相关市场主体违法违规信息在“信用中国 ”网站公开。发展改革委、人民银行、其他有关部门，地方各级人民政府2015 年 12 月底前完成17推动各地区、各部门已建、在建信息系统互联互通和信息交换共享。在部门信息系统项目审批和验收环节，进一步强化对信息共享的要求。发展改革委、其他有关部门持续实施18健全国家电子政务网络，加快推进国家政务信息化工程建设，统筹建立人口、法人单位、自然资源和空间地理、宏观经济等国家信息资源库，加快建设完善国家重要信息系统。发展改革委、其他有关部门分年度推进实施， 2020 年前基本建成19加强对市场主体相关信息的记录，形成信用档案。对严重违法失信的市场主体，按照有关规定列入“黑名单”，并将相关信息纳入企业信用信息公示系统和国家统一的信用信息共享交换平台。各有关部门2015 年 12 月底前实施20探索建立政府信息资源目录。各有关部门2016 年 12 月底前出台目录编制指南21引导征信机构根据市场需求，大力加强信用服务产品创新，进一步扩大信用报告在行政管理和公共服务及银行、证券、保险等领域的应用。发展改革委、人民银行、银监会、证监会、保监会2017 年 12 月底前取得阶段性成果22落实和完善支持大数据产业发展的财税、金融、产业、人才等政策，推动大数据产业加快发展。发展改革委、工业和信息化部、财政部、人力资源社会保障部、人民银行、网信办、银监会、证监会、保监会2017 年 12 月底前取得阶段性成果23加快研究完善规范电子政务，监管信息跨境流动，保护国家经济安全、信息安全，以及保护企业商业秘密、个人隐私方面的管理制度，加快制定出台相关法律法规。网信办、公安部、工商总局、工业和信息化部、发展改革委等部门会同法制办2017 年 12 月底前出台（涉及法律、行政法规的，按照立法程序推进）24推动出台相关法规，对政府部门在行政管理、公共服务中使用信用信息和信用报告作出规定，为联合惩戒市场主体违法失信行为提供依据。发展改革委、人民银行、法制办2017 年 12 月底前出台（涉及法律、行政法规的，按照立法程序推进）25建立大数据标准体系，研究制定有关大数据的基础标准、技术标准、应用标准和管理标准等。加快建立政府信息采集、存储、公开、共享、使用、质量保障和安全管理的技术标准。引导建立企业间信息共享交换的标准规范。工业和信息化部、国家标准委、发展改革委、质检总局、网信办、统计局2020 年前分步出台并实施26推动实施大数据示范应用工程，在工商登记、统计调查、质量监管、竞争执法、消费维权等领域率先开展示范应用工程，实现大数据汇聚整合。在宏观管理、税收征缴、资源利用与环境保护、食品药品安全、安全生产、信用体系建设、健康医疗、劳动保障、教育文化、交通旅游、金融服务、中小企业服务、工业制造、现代农业、商贸物流、社会综合治理、收入分配调节等领域实施大数据示范应用工程。
㈧ 大数据监管技术有哪些
1数据的结构化处理
很多数据模型和算法是构建在结构化数据基础上的,多源异构数据要更好地与其他数据集融合,结构化处理是必不可少的过程。数据结构化处理首先要对原始数据进行解析,提取出需要的信息,再进一步将其转换成结构化数据。很多非结构化数据、Web数据是以文本形式存在的,需要使用信息抽取技术识别文本中的实体、属性、关系等信息。也有很多数据采用的是结构化强一些的数据模型,如JSO格式,这类数据相对关系型数据更灵活,在结构化转换过程中也需要一些技术上的处理。结构化处理的主要输出形式是二维表或者图数据,它需要用户确定数据在转换过程中采用的规则。
2数据质量评估与数据清洗
结构化处理主要是数据表达形式上的转换,数据结构化之后并不意味着能够直接使用。处理后的数据还要进行质量评估,如果发现数据中存在问题,则采取进一步的数据清洗措施。这个过程称作数据质量评估。一些简单的数据质量问题可以利用自动化的算法发现,因为数据质量问题的多样性和不可预测性,数据可视化技术成为数据质量评估的关键技术。借助可视化技术,对数据语义非常了解的业务人员更容易发现数据存在的质量问题(如缺失、不一致、异常等)。伴随着数据质量问题的发现,用户可以定义一些数据清洗规则,批量化地处理数据中存在的质量问题,提高数据清洗的效率。在数据库研究领域,也有人借助众包的思路提升数据清洗的效率。这种做法也是基于用户在数据清洗过程中发挥的重要作用进行的。在数据清洗过程中,需要多轮次的人机交互,系统的交互界面和交互方式对于数据清洗算法的有效性尤为重要。
3数据规范化
数据清洗还有一项重要的内容是数据规范化,这也是数据准备中常见的问题。规范化有简单的底层数据层面的,如数据类型转换、单位变换、格式表换等,也有较为复杂的数据项规范化处理,如电话号码、邮编、地址等。这类问题的主要成因是自然语言表达上的差异性会造成同一实体存在多种表达形式。比较典型的例子是地址,人们需要对其进行规范化处理,以提升数据的质量。地址的规范化面临的一个比较大的挑战就是粒度的选取,同一个地址可以用不同粒度进行表达。数据的规范化处理需要根据应用的需求特点,确定数据粒度和表达方式。地址规范化处理背后的问题是实体链指问题,即把同一实体的不同表达形式(不同名字)映射到同一个实体名字上,消除实体表达的语义鸿沟,进而通过关联在数据集中不同地方出现的相同语义的实体,达到数据融合的目的。