数据分析师的林业厅财务工作总结范文(优质8篇)
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数据分析师的林业厅财务工作总结【第一篇】
本人于201*年1月起开始担任镇党委委员武装部部长。几年来,在镇党委、政府的正确领导下,在市武装部的具体指导下,在各个职能部门和机关同志的关心、支持、帮助下,我始终坚持按照“三个代表”的重要思想要求自己,努力学习,认真履行职能。现将201*年一年的工作报告如下:
一、主要工作情况。
1、抓好组织调整与落实。
年初,按照市武装部201*年民兵、预备役部队组织整顿工作的总体部署和要求,结合我镇民兵、预备役工作的实际情况,对基层民兵连队的组织进行了重新调整。把一批文化素质高、年龄较轻、身体素质好的适龄青年编入了民兵部队当中。通过抓组织调整,实现我真民兵“编组合理、组织健全、干部齐备、民兵充足、官兵相识”的好局面,调整后,我真民兵总数为4200名,普通民兵3700人,基干民兵480人,编制在20个民兵连中,其中编入市武装部及步兵分队2个连,311人;侦察连1个,95人;防化连1个,74人。
2、抓好基层连队正规化建设,搞好退伍军人与地方专业对口、半对口技术人员服预备役登记、统计工作。
为了加强基层连队正规化建设,按照年初制定的计划目标,以“典型”促进全面发展为目的,开展争创“先进连队”活动。我们重点对合并后的村按照连队建设标准进行了重点监督检查,健全了各项规章制度,宣传图板齐全,各种资料立卷归档、统一放入文件柜内保管,软件实施落实到位,硬件设施达到了“五有”的标准,即:有门牌、有办公室、有库房、有资料库、有活动场所。我们以交界台村、前柳河村民兵连正规化建设为典型,通过试点作用取得了很大成效,现已达到“红旗连5个,先进连队5个,达标连队10个”。使之全面达到了连队建设标准要求。前柳村民兵连被海城人武部评为基层标杆民兵连。通过对退伍军人和地方专业对口、半对口技术人员的等级统计,把身体素质好、年轻、有专业的技术人员及时补充编入“二营有线连”,成为预备役战士,提高连队的战斗力。
3、抓好民兵应急分队建设,圆满完成上级交给的各项急难险重任务。今年11月份,我们面对我省突如其来的禽流感疫情紧急启动了应急预案为了提高适应新情况能力,我们重新调整了应急分队人员,调整后,我们现有应急分队500人,每村25人。这些同志们分别配合镇、村两级领导在各自的村进行了设卡堵卡,他们不畏严寒,不怕艰苦,在保护国家人民群众生命财产的关键时刻不计个人得失,为党和政府交上一份满意的答卷。
4、抓好新兵选送,做好征兵工作。
201*年,海城市人民政府、市武装部向我镇下达了征集男性新兵32名的任务。为了圆满地完成今年的征兵任务,向部队输送优质兵员,我们早作准备开始宣传,并且在报名初检、上站体检、政治审查、文化检查、病史调查、协商兵员等多个步骤层层把关,使我镇兵员在海城体检时合格率达到70%,名列前茅。受到了市委武装部的大力赞赏,也得到了接兵部队的好评,我镇被鞍山市人武部和海城市人武部均授予了“征兵工作先进单位”的光荣称号。
二、不断加强学习,提高自身素质。
为了适应新时期的民兵预备役工作,自己深深感到理论的功底还比较浅。只有不断的学习,提高自身素质,才能迎接各个方面的挑战。因此,我除了参加真理定期的集中整治学习外,还利用一切机会挤出时间自学相关知识。
1、结合本职工作努力学习新时期党的路线、方针、政策。从今年一月开始,我镇开展了保持^v^员先进行教育学习活动。在学习过程中,我始终把“三个代表”的重要思想和十六届五中全会精神作为全年的学习重点,认真完成先进性教育学习各个阶段具体要求,写了一万字以上的学习笔记和两篇体会文章。以此来充实提高政治思想觉悟和理论水平,丰富政治理论功底,始终保持清醒的头脑。
2、扎进时间学习业务知识。为了能把本职工作做得更出色,我利用业余时间自学了《兵役法》、《辽宁省兵役工作管理条例》等相关法规书籍,关心新形势下国家队预备役要的新特点,力求把工作做到最好。
三、从严要求自己,锤炼自我品格。
作为镇党委班子的一员,自身的形象直接影响到镇党委的整体形象。因此,我在工作和生活中始终注重严格要求自己,努力锤炼过硬的思想品质,保持^v^员的本色。
1、筑牢思想防线。作为一名党员干部,必须时刻把维护党的利益,国家的利益和人民的利益作为实现人生价值的最高追求,牢固树立正确的.人生观、价值观、世界观。在工作中,始终坚持艰苦奋斗的光荣传统和作风,自觉地实践“三个代表”的重要思想,全心全意为人民服务。
2、注重行为规范。时刻按照党员干部标准来严格要求自己,时刻保持自重、自警、自醒、自励。严格执行党风廉政建设的各项规定,从小事做起,防微杜渐。堂堂正正做人,清清白白为官,对违背人民群众意愿的事,坚决不做。
3、塑造良好的品德。我始终恪守“为人以真,待人以诚,处事以公”的原则,不断强化自身修养,培养自己的良好品德,对待同志坚持以诚相待。
四、存在的不足。
当然,在取得一些成绩的同时,我还存在着一定的不足。主要体现在理论学习抓的深度还不够,在学习中只满足教育的需要,缺乏系统的学习精神,多是零散学习,接下来还应往着方面努力。
数据分析师的林业厅财务工作总结【第二篇】
1、强化理论和业务的学习。我重视加强理论和业务知识学习,在工作中,坚持一边工作一边学习,不断提高自身综合业务素质水*,认真学习工作业务知识,并结合自己在实际工作中存在的不足有针对性地进行学习,并且参加统计职业资格考试,明确了统计员的工作职责。
2、在工作以来,我始终坚持严格要求自己,勤奋努力,时刻牢记在自己*凡而普通的工作岗位上,努力做好本职工作。在具体工作中,我努力做好领导交给的每一个工作,分清轻重缓急,科学安排时间,按时、按质、按量完成任务。
3、每天及时、准确按销售合同或出入库单的明细填写统计台帐,并及时作好数据的备份。
4、每月底根据本月实际发生情况向总部报送营业收入快报;产值指标月报;劳动工资及保障情况月报;主要产品产、销、存情况月报;能源消费月报表,并存档。
5、年底将部分数据用表格的形式进行汇总与分析。主要有《产成品交库情况统计表》、《公司人员统计表》、《劳动工资及保障情况统计表》、《年度经济活动分析》。
6、参加汇报了《关于做好特色产业中小企业发展资金项目》《xx省工业结构调整项目》的申报工作。
7、每周五向省工信委汇报项目建设完成情况,每月底向省科工局汇报项目进展情况及项目建设存在的问题,每月初向港区经发局、招商局汇报项目完成投资情况和建设完成情况。
1、在工作中,虽然我不断加强理论知识的学习,努力使自己在各方面走向熟练,但由于自身学识、能力、思想、心理素质等的局限,导致在*时的工作中比较死板、心态放不开,工作起来束手束脚,对工作中的一些问题没有全面的理解与把握。同时由于个人不爱说话,与同事们的沟通和交流很少,工作目标不明确,并且遇到问题请教不多,没有做到虚心学习。
2、身为新时代的大学生,却没有青年人应有的朝气,学习新知识、掌握新东西不够。领导交办的事基本都能完成,但自己不会主动牵着工作走,很被动,而且缺乏工作经验,独立工作能力不足。在工作中不够大胆,总是在不断学习的过程中改变工作方法,而不能在创新中去实践,去推广。
1、努力完成本职工作之余,学习更多有关财务、统计方面的知识,以提升自己专业学识。
2、积极参加一些和专业有关的培训,有效提高对统计数据的准确性,并做好数据的登记、上报与分析。
3、在原有的各种统计报表基础上,对一些没有实际意义的表格进行改进,并对统计数字的准确性进行加强。
今后工作中我将努力奋斗,无论自己手头的工作有多忙,都服从公司领导的工作安排,遇到工作困难,及时与领导联系汇报,并寻找更好解决问题的办法,继续巩固现有成绩,针对自身的不足加以改进,争取做的更好。
数据分析师的林业厅财务工作总结【第三篇】
1、要认真研究课程标准。
在课程改革中,教师是关键,教师对新课程的理解与参与是推进课程改革的前提。认真学习数学课程标准,对课改有所了解。课程标准明确规定了教学的目的、教学目标、教学的指导思想以及教学内容的确定和安排。继承传统,更新教学观念。
高中数学新课标指出:“丰富学生们的学习方式,改进学生们的学习方法是高中数学课程追求的基本理念。学生们的数学学习活动不应只限于对概念、结论和技能的记忆、模仿和接受,独立思考、自主探索、动手实践、合作交流、阅读自学等都是学习数学的重要方式。在高中数学教导中,教师的讲授仍然是重要的教学方式之一,但要注意的是必须关注学生们的主体参与,师生互动”。
2、合理使用教科书,提高课堂效益。
对教材内容,教学时需要作适当处理,适当补充或降低难度是备课必须处理的。灵活使用教材,才能在教学中少走弯路,提高教学质量。对教材中存在的一些问题,教师应认真理解课标,对课标要求的重点内容要作适量的补充;对教材中不符合学生们实际的题目要作适当的调整。此外,还应把握教材的“度”,不要想一步到位,如函数性质的教学,要多次螺旋上升,逐步加深。
3、改进学生们的学习方式,注意问题的提出、探究和解决。
教会学生们发现问题和提出问题的方法。以问题引导学生们去发现、探究、归纳、总结。引导他们更加主动、有兴趣的学,培养问题意识。
4、在课后作业,反馈练习中培养学生们自学能力。
课后作业和反馈练习、测试是检查学生们学习效果的重要手段。抓好这一环节的教学,也有利于复习和巩固旧课,还锻炼了学生们的自学能力。在学完一课、一单元后,让学生们主动归纳总结,要求学生们尽量自己独立完成,以便正确反馈教学效果。
5、分层次教学。
我所教的两个班,层次差别大,1班主要是落后面的学生们,初中的基础差,高中的知识对他们来说就更增加了难度,而2班也是两极分化严重,前面16个学生们的基础扎实,成绩在中等以上,而后面的30个学生们的成绩却处于中下以下的水*,因此,不管是备课还是备练习,我都注重分层次教学,注意引导他们从基础做起,同时又不乏让他们可以开拓思维,积极动脑的提高性知识,让人人有的学,让人人学有获。
1、书本习题都较简单和基础,而我们的教辅题目偏难,加重了学生们的学习负担,而且学生们完成情况很不好。课时又不足,教学时间紧,没时间讲评这些练习题。
2、在教学中,经常出现一节课的教学任务完不成的现象,更少巩固练习的时间。勉强按规定时间讲完,一些学生们听得似懂非懂,造成差生越来越多。而且知识内容需要补充的内容有:乘法公式;因式分解的十字相乘法;一元二次方程及根与系数的关系;根式的运算;解不等式等知识。
3、虽然经常要求学生们课后要去完成教辅上的精编的题目,但是,相当部分的同学还是没办法完成。学生们的课业负担太重,有的学生们则是学习意识淡薄。
1、要处理好课时紧张与教学内容多的矛盾,加强对教材的研究;
2、注意对教辅材料题目的精编;
3、要加强对数学后进生的思想教育。
总之,作为一名刚教高中的新教师,对教材的不熟悉,对重难点的突破,对考点的把握,对学生们的方法指导,对高中教学的经验都是一个很大漏洞,我将把握好每一天,继续努力,争取更好的成绩。
数据分析师的林业厅财务工作总结【第四篇】
随着税收管理信息化建设的深入,税收数据实现了省局大集中,这为税源管理、税收分析决策提供了一个良好的应用平台。如何通过税收数据分析应用促进提高税收管理的整体水平,是当前需要研究的重要课题。随着税收信息化建设的不断推进,以及其它税收业务应用系统的推行、完善和拓展,加上内联网络各系统的应用,使各类涉税数据信息日益丰富,为信息资源在税收工作中的广泛应用提供了广阔的空间。如何盘活海量数据信息,进一步加强数据信息资源的开发和利用,让它们发挥应有的效果,实现信息管税新跨越,为领导决策提供依据,已成为目前亟待解决的一个问题。
税收信息数据是税收管理的基础。这些数据是全省地税系统的宝贵资源,通过适当的加工处理和提炼分析,不仅可以强化税源管理,提高日常工作效率,而且还能够提高地税部门对经济税源的分析能力和监控水平,为各级领导决策提供科学、合理的依据,更好地指导税收征管工作。
从全市地税系统来看,2008年临川区地税局在本局的行政办公软件中加一个“旅店式”税源管理,后来随着个体户变化逐渐增大,管理员没有及时进行登记或变更,就逐渐没有进行运用。到现在为此,此软件已没有运行了。只保留了2008年的有关数据。
乐安县地税局开发了可视化税源管理软件,目前已经在全市范围内推广使用。
广昌县地税局曾在2006年自主开发建筑及房地产业税源监控软件,采用sqlserver+aspx架构。该软件对税收管理员进行建筑、房地产行业税源监控起了很大帮助,能有效、直观地分析各个工程项目的开发情况。但与省局软件并未接轨。因总局目前推广相关软件,已基本停用。
基层税务部门没有建立健全适应信息管税的管理体系,县局、分局、税收管理职能部门、税收管理员实施信息管税没有明确的管理分工和管理责任,影响着信息管税的质效。
一些基层县、分局(所)税收管理员不知道征管系统提供了哪些数据,不会查询数据或由于存在技术困难无法实现数据应用的需求。
很多领导没有打开机器自己动手查询的意识和习惯;业务职能部门没有熟练掌握数据查询的操作技能,统计数据仍然习惯于向基层索要然后汇总的传统方式。
对税收征管数据的利用仅仅局限于基本汇总、分类、简单计算基础之上的对原始税收数据的“复制式”展现和对税收现象的“陈列式”描述,应用仅限于报表浏览、简单查询、数据比对、简单的收入分析等,数据应用的范围不广,利用程度不高,服务于征管的作用没有得到很好发挥。
分析应用只满足于单一的业务需要,而不能够通过数据分析有效监控管理行为和执法行为,不能从区域、行业等深层次对区域间的税源进行动态分析和对比,不能对纳税人的税源变化进行综合的、动态的分析监控,没有把“静态数据”没有变成“动态信息”,为领导提供决策的作用不明显。
虽然一些报表在征管数据系统中都能生成,但上级局各有部门仍然需要基层手工报送各类报表,加重了基层税务部门向上级税务机关报送大量报表的负担。
很多人只把征管软件成功上线作为一项艰巨工作的结束,而没有意识到这仅仅是另一项更为艰巨繁杂工作的开始。不了解运维人员整天在做什么,不了解运行维护组织的工作职责;没有意识到上线是一部分精英、集中时间的短期攻歼,而运行维护和应用则是需要全民参与、长抓不懈的持久战,上线只是“万里长征第一步”。部分领导也存在模糊认识,在日常各项工作中,没有将其放在应有的位置上。
数据管理的主要目标是通过各项管理措施提高数据质量,为数据应用打好基础。离开了数据质量,数据分析应用就成了无本之木,无水之源。抓好数据质量就是把住数据进入系统的各个入口,从税务登记的一个项目,从申报表的一行数据开始,一丝不苟、严肃认真地对待每一项业务,认真核实、修改数据监控系统发现的每一笔错误,这决非一朝一夕就能做好、见效的事情;数据分析应用工作也是一项系统工程,受制于人员素质、数据质量、外部数据采集等诸多因素,无法一蹴而就,需要长期的努力和坚持,不是短期行为。
认为一个系统会解决所有的问题,通过数据分析能够查找所有的管理漏洞,通过数据监控可以发现所有的薄弱环节。对系统的严密性和数据分析应用的期望值过高,导致一旦出现一些问题后不能正确认识,甚至把一些人为操作的因素也归结为系统问题,“怨天尤人”,抹杀了众多普通工作者的辛勤劳动成果,给数据管理和分析应用带来负面影响。
表面上看,我们的人员素质不低,如某县大专以上学历占全部在职人员的85%;计算机普及应用程度也不低,很多人都取得了相关计算机等级证书。但是由于学历教育和各种达标考试中均存在一定的“水份”,再加上知识更新等因素,实际能够胜任本职工作的不多。一个能够胜任本职工作的基层操作人员,需要熟悉本岗位所负担的工作,又熟悉系统的操作要求,这样的人在一个单位中达到30%已属不易;如果开展数据应用和数据分析,除了要对税收管理各项业务熟悉外,还要掌握相当的数理统计知识、数据库理论和操作技能,这样的复合型人才在一个单位中少之又少,培养的周期也很长。所以在一个县区局,可供在数据管理和数据分析应用中发挥作用的人其实很少。
税信息分析的应有价值和对税源的有效监控。由于开展数据分析应用,是一种谋划工作的主动意识,无形的工作,上级局没有严格的指标考核,部分人就不会利用系统数据查找管理漏洞、有效监控日常管理工作、提升管理水平,被误认为一种“可做可不做”工作。
数据分析的结果虽然在一定程度上促进了税收管理工作提升,取得了成效。但由于信息化应用一定程度上超越了当前的税收管理水平,征管软件上线后,多次进行的数据清理核查发现的错误数据,反映了我们现有的管理手段、管理水平的粗放落后,与系统要求科学严密的业务流程存在着一定差距,征管系统的全面应用某种程度上超越了当前的税收管理水平,或者说部分地区的管理水平、管理手段与系统所要求的严密的工作流程不适应。
信息管税,既是税务部门落实科学发展观的长远性基础工作,也是解决当前税收征管问题的有效措施。因此,各级税务机关要牢固树立信息管税的思路和理念,充分利用江西地税管理信息系统数据,来破解征纳双方信息不对称的问题;以涉税信息的采集、分析、利用为主线,树立税收风险管理理念;以健全税源管理体系为手段,加强业务与技术的融合,进而提高税收征管水平。
优质的数据有利于促进管理,优质的管理有利于促进收入,是多年实践验证的真谛。要进一步抓好数据信息采集、加强对数据信息整理与存储、分析与运用、加工与管理,紧紧抓住信息管税的核心,通过完善制度建设,依靠先进的管理和技术手段,制定规范的数据管理办法,确保数据采集的真实、准确、全面。对税务登记、纳税申报、发票管理等基础信息资料,采集录入时,要做到完整性、真实性、及时性、准确性,杜绝虚假数据的录入,提高基础数据质量。
数据采集途径包括人工录入、电子申报、数据交换、外部导入,目前征管软件数据来源主要是以人工录入数据为主。人工录入数据一方面造成基层工作人员压力大,另一方面数据质量也难以保证。因此,要大力推行多元化电子申报,加快推进与税务部门以外的相关部门的数据交换,研究实现数据外部导入,进一步提高数据质量和采集效率。建议对现有软件进行完善,提供录入数据错误提示功能,把好数据“入口关”。通过建章立制规范数据信息的录入操作标准,从源头上控制初始数据的录入质量,确保数据信息真实、准确、全面、及时、可用。要统一录入标准,统筹信息录入,对于同类涉税信息做到一次性采集,各系统共享,多层次应用。
建立“三级审核”机制,加大信息审核力度,办税服务大厅对纳税人报送的各类申报资料和信息采集表进行逻辑性初审;管理分局应结合日常管理情况对纳税人各类申报信息和财务信息进行复审;业务部门参照第三方信息与纳税人相关信息进行终审比对。三级审核层层相扣,确保通过每一个岗位,每一笔数据录入,每一天的数据零差错,实现每个基层单位录入数据的零差错目标。通过对税务基础信息库进行定期或不定期更新和抽查,通报数据维护准确率,落实过错责任追究等手段,保证基础数据维护的及时性、准确性、全面性。
税收数据分析利用是落实信息管税的核心,也是信息管税工作的难点所在。要在提高对数据分析利用的重视程度的同时,应着力提升信息应用深度,拓展应用广度,提高应用效率,注重应用实效。
一建立信息分析应用机制。建立健全涉税信息分析应用和定期通报制度,紧紧围绕征管主题,利用存量信息资源,定期展开综合分析,定期发布分析指标,全面掌握税源真实情况,及时发现征管薄弱环节,堵塞征管漏洞。二创新信息分析应用方法。在分析内容方面,要通过开展税收宏观分析、区域分析和税收征管状况分析,及时了解本地税源分布情况、税源质量状况和税收征管现状,掌握税收和经济的运行规律。通过开展重点税源分析、行业分析和具体纳税人的分析,建立重点税源行业征管信息数据库,抓住重点税源和行业管理关键指标,建立预警评估体系,提升重点税源和行业管理水平。在分析手段方面,要创新分析方法,完善分析指标体系,健全税收分析模型,应用差异分析、逻辑关系稽核分析、趋势分析、波动分析和相关性分析等分析方法,加强纵横向比较,为税收管理决策提供参考。三加强对信息分析结果的运用。按照“人机结合”的要求,充分利用信息分析成果,设定科学合理预警指标,实行风险等级管理。对低风险信息纳入正常管理,做好税收政策的宣传和辅导及有针对性的约谈,让纳税人就信息分析中发现的疑点问题做出说明解释;中级风险信息采用实地核查或评估,对风险分析发现的较大疑点问题进行现场核实;对高风险信息进行全面评估,对纳税人生产经营和财务核算进行深入检查,发现有偷税嫌疑和其他违法行为的,移交稽查部门查处。根据纳税人风险级别的高低,有针对性的进行管理,提高信息资源应用的有效性。四完善信息分析应用评估考核机制。建立涉税信息分析应用质量反馈体系,衡量和评价数据信息应用成效,促进信息分析应用质量的反馈和改进。围绕数据信息分析应用对税收征管质量的贡献度和税收收入增值作用等关键指标,建立标准化税收分析应用考核指标体系,加大信息分析应用利用效率和利用成效的考核力度,切实提高数据信息分析应用水平。
开展税收数据分析利用,数据是手段,管理是关键,税收是目标。要建立适应信息管税要求的管理体系,让基层税收管理员,中间的管理层、上面的决策层按照不同的管理职能,调整角色,形成纵向上下之间、横向部门之间,职能配置、协调配合机制。
局领导要根据上级要求和本地税收管理实际制定征管措施,要利用数据管理平台,对税收计划执行情况、分区域、分行业税收经济运行情况等进行分析,用数据揭示经济发展、产业结构、行业税收征管状况之间的内在联系,实现对税收管理的科学决策。在税收管理中发挥“指挥中枢”的作用。
具有税收管理职能的税政、征管、计会等部门负责对决策层制定的工作规划、举措进行具体的组织实施。管理人员利用数据管理平台提供的数据模型,根据决策层的要求采取有效措施进行组织落实,并根据业务需求,采取关联分析法,从宏观上针对不同地域、产业、行业和注册类型等制定切实可行的管理办法,指导分局和税收管理员强化税收征管,并要进行多角度、多层次、分类别的分析评估,从微观上对单个纳税人进行“一户式”查询分析,提高管理的针对性。
税收管理员负责对纳税人进行日常监管、对管理层制定的各种管理办法进行具体的贯彻执行。利用数据管理平台提供的分析和监控功能,对本辖区纳税人征管情况进行分析评估,有针对性地加强管理。监控功能主要包括对非正常户、临时户、注销户、停业户、零申报户等异常户申报征收情况的监控,对所有纳税业户申报情况的多角度分析监控,对纳税户税负变化情况的监控,对纳税户发票使用、缴销情况的监控等。
建议省级应逐步设立征管数据分析利用处理中心,负责全省征管数据分析和处理,研究和制定数据分析利用处理机制,统一业务流程和分析指标,建立数据分析利用考核体系,防止业务部门之间或业务部门与信息技术部门之间不协调、不适应,导致工作中推诿或“踢皮球”,同时,市县一级要落实机构和人员从事征管数据分析应用专(兼)职工作,负责全市、县级数据分析应用工作安排部署,发布市县级征管数据分析指标,指导督促数据采集、录入、分析、应用等工作,汇总和上报《征管数据分析应用报告》。各基层税务所要做好征管数据采集、录入工作,保障数据质量和时限要求,结合辖区实际,抓好纳税户基本数据统计查询和数据比对工作,提出一定的税收管理性建议和措施。基于此,上级局应正式发文,明确市、县局成立独立的运行维护组织,选派业务素质、技术素质较高的人员充实到运维队伍中来,担当起数据管理与应用的重任。县局应以文件形式明确承担运行维护工作的部门、人员,这是开展工作的基本保障。
提升征管数据分析利用水平的关键在人,目前数据分析利用专业人员队伍尚未形成,为此,要加大综合培训力度,提高征管数据分析人员业务素质。比如对市、县两级领导班子可以重点培训系统查询、通用报表、数据监控等内容;对市、县局业务股室人员重点培训系统查询、业务操作,增强各业务部门互相配合、协同作战的能力;对税务分局(所)、办税服务厅、稽查局人员重点培训各岗位的操作技能、系统查询等,讲求实效,注重实用;遇有业务升级应及时通知相关人员,涉及重大业务事项调整变化的升级文件,要组织相关人员集中进行培训,如果时间来不及可以在短期内进行补充培训,解决目前的“先上岗后培训”甚至不培训就上岗所带来的各种隐患;省局应制定相关的培训计划,分期分批地组织有关人员进行层次较高的培训,培养高素质人才、带动当地工作。要多深入基层调查研究,拓展数据源,围绕纳税人的生产经营情况开展专题分析,通过实战分析演练,为各级税务机关提高税收管理能力提供依据,进一步推进征管数据分析应用工作向深度发展,努力造就一支高素质的征管数据分析应用队伍。
各部门齐抓共管,形成合力,共同做好数据质量和数据分析应用。征管信息系统涵盖了税务登记、发票管理、待批文书、稽查法制等全部业务流程,涉及税政、征管、稽查、法规、办税服务厅、税务分局(所)等诸多部门。要想对各个环节、各个部门进入系统的数据进行有效监控,提高数据质量,要想从各个部门的业务需求出发开展数据应用分析,单纯依靠某个部门的力量无法完成。简言之,征管系统是整个税务局的系统,不是哪个部门的系统。但是由于目前各项工作在机构、人员、业务分工上的相对独立,在工作的安排部署中的部门负责意识愈加突出,因此加强部门配合、协调联动就显得尤为重要。
数据分析师的林业厅财务工作总结【第五篇】
一转眼,一学期已过,有必要静下心来反思自己的工作情况。*心而论,本学期我的工作担子并不重,但工作压力特别大,就怕不能出成绩。纵观整份试卷难度不大,有些题型耳熟能详,是*时学习及复习检测中遇见过的题型,学生容易得到基本分,但有些学生的成绩还是不尽人意。凭简单的记忆,忽略细节,粗心大意,不认真审题,造成失误。*时没有养成良好的学习习惯。从试卷设计来看我要以课本为主,在抓好“三基”教学的同时,以学生发展为本,加强数学思维能力的培养。积极实行探究性学习,激发学生思考,培养学生的创新意识和创新能力。
在今后的教学中,我们要在以下几个方面多下功夫:
一、引导学生逐渐认识实际生活中的问题。如结合信息科技,为学生创设所熟悉的情境,让学生认识到生活中处处存在数学问题。
二、指导学生解决实际问题时,要留给学生思考的余地。
学生用数学不是靠教师“教会”的,而是学生“想懂”的。古人云“授之以鱼不如授之以渔”。在解决实际生活问题中充分发挥学生灵活运用数学知识解决问题的能力,使学生的思维发展。
三、因材施教。
在这次考试中,原本一直不及格的学生,数学成绩考到了60分以上,主要的原因:其一是他们自身的努力,其二是降低对他们的要求,每一阶段对他们提出他们能做到的目标,其三是树立他们以及家长的自信心,密切做到家长与老师的配合。他们的进步,我们做老师的从内心深处为他们高兴。从他们的身上也给了我们很大的启示:
1、要对每一位学生切切实实做到分层练习,在每周的练习中让不同的学生做不同的练习。
2、对于中下的学生及时了解他们薄弱环节,进行必要的练习。
3、树立每一位学生学习的自信心。“不是锤的敲打,而是水的抚摸,才使鹅卵石这般光滑剔透。”作为一个老师,如果在威严中不失宽容,多总结教学中的得与失,多找找自身的原因,我想,教育学生才会真正有效。
数据分析师的林业厅财务工作总结【第六篇】
在数据分析岗位工作三个月以来,在公司领导的正确领导下,深入学习关于淘宝网店的相关知识,我已经从一个网店的门外汉成长为对网店有一定了解和认知的人。现向公司领导简单汇报一下我三个月以来的工作情况。
一、虚心学习,努力提高网店数据分析方面的专业知识。
作为一个食品专业出身的人,刚进公司时,对网店方面的专业知识及网店运营几乎一无所知,曾经努力学习掌握的数据分析技能在这里根本就用不到,我也曾怀疑过自己的选择,怀疑自己对踏出校门的第一份工作的选择是不是冲动的。但是,公司为我提供了宽松的学习环境和专业的指导,在不断的学习过程中,我慢慢喜欢上自己所选择的行业和工作。一方面,虚心学习每一个与网店相关的数据名词,提高自己在数据分析和处理方面的能力,坚定做好本职工作的信心和决心。另一方面,向周围的同同事学习业务知识和工作方法,取人之长,补己之短,加深了与同事之间的感情。
二、踏实工作,努力完成领导交办的各项工作任务。
三个月来,在领导和同事们的支持和配合下,自己主要做了一下几方面的工作:
1.汇总公司的产品信息日报表,并完成信息日报表的每日更新,为产品追单提供可靠依据。
2.协同仓库工作人员盘点库存,汇总库存报表,每天不定时清查入库货品,为各部门的同事提供最可靠的库存数据。
3.完成店铺经营月报表、店铺经营日报表。
4.完成每日客服接待顾客量的统计、客服工作效果及工作转化率的查询。
5.每日两次对店铺里出售的宝贝进行逐个排查,保证每款宝贝的架上数的及时更新,防止出售中的宝贝无故下架。
6.配合领导和其他岗位的同事做好各种数据的查询、统计、分析、汇总等工作。做好数据的核实和上报工作,并确保数据的准确性和及时性。
7.完成领导交代的其它各项工作,认真对待、及时办理、不拖延、不误事、不敷衍,尽量做到让领导放心和满意。
三、存在的不足及今后努力的方向。
三个月来,在公司领导和同事们的指导和配合下,自己虽然做了一些力所能。
及的工作,但还存在很多的不足,主要是阅历浅,经验少,有时遇到相对棘手的问题考虑欠周密,视角不够灵活,缺乏应变能力;理论和专业知识不够丰富,导致工作有时处于被动等等。另外,由于语言不通的问题,在与周围的同事沟通时,存在一定的障碍。
针对以上不足,在今后的工作中,自己要加强学习、深入实践、继续坚持正直、谦虚、朴实的工作作风,摆正自己的位置,尊重领导,团结同事,把网店的数据分析工作做细做好。
四、对公司人员状况及员工工作状态的分析。
1.对公司人员状况的分析。
要想管好一个企业,首先要管好这个企业的人,要想管好一个企业的人,首先要对这个企业人员的基本情况有个比较全面的、细致的、科学的正确的了解。
目前公司成员大部分为90后,是一个年轻化的团队。他们大部分在长辈们的宠爱中长大,心理素质不怎么成熟,没有自信心,没有目标,责任心不强,不怎么能吃苦,心理承受能力较弱,不爱学习,不明白工作的真正意义。不过也有一部分比较懂事,做事比较踏实、勤奋、性格也比较好。
因此,我们在招聘的时候,要招那些肯学习、善于学习、领悟力学习力强的人。不过,这部分人一般都比较现实,对待遇、公正公平、发展空间比较看重。
其实,我们要想打造一流的企业,培养一流的员工,一流的管理人员并不是难事。最重要的是要有一颗真正的,持之以恒的做事业的心。
2.对员工工作状态的分析。
目前,部分岗位存在分工不明确的现象,出现问题时,同事之前相互推诿,不愿意承担责任,这也是部分员工责任心不强的最直接反映。部分员工没有团队合作意识,这就可能导致工作在某个环节衔接不上,进而有可能出现重大问题。
因此,明确分工和加强员工的团队合作意识也是公司目前需要解决的问题。
五、对公司企业文化的分析。
企业文化,对我本人来讲,是一个管理学里面比较专业的词,我怕自己讲不好它。但我却可以深刻的体会到,这个无形的东西就在我的周围,在我们的骨髓里。因为我觉得它重要,所以,还是想讲它,而且觉得非讲不可。
在我所走到的企业里,旺旺集团的企业文化给我留下的印象最深。他们有自己明确的经营理念、经营目标、公司训、公司口号、企业标识、公司社歌和独立的传媒机构。他们的企业文化具有很强的感染力和凝聚力。
但是,很长一段时间以来,我们的公司一直处在“黎明前的黑暗”之中,为什么公司领导的那种不到山顶不罢休的气势、决心和信心,并没有感染所有的员工,那种不到山顶不罢休的气势、决心和信心并没有很好的变成我们的企业文化。没有被突出出来,没有在公司发展的日日夜夜中,张扬的体现给我们企业所有的员工们看。甚至是没有被人感觉到。
所以,加强健康向上的企业文化的建设工作,也就成为一种必要。十分的必要。也该引起足够的重视。把目前创业阶段的决心和信心力量、企业和员工相互之间的理解、信任、支持和默契融入到我们的企业文化中去。从而感染和吸引更多的优秀人才到我们中来,共同开创我们企业的未来。
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数据分析师的林业厅财务工作总结【第七篇】
那么怎样既有这些内容又能简洁表达呢?其实,雇主并不要求大学生实践活动的经验必须与应聘的职位对应,而是注重考察在这些实践活动中显示或者锻炼了应聘者的哪些能力,这些能力是不是职位所要求的或者有否发展潜力。因此,所谓的“简”是把那些与别人相同相似的.经历简化或者减掉,重点突出自己独特的东西,并一定使之与招聘岗位的需求对应起来。到这里大家可能又会说,我怎么知道那个招聘的岗位是什么需求?其实,大部分岗位的基本要求是有相同之处的,比如工作的主动性、时间管理、细节管理、沟通能力等。
个人信息。
三年以上工作经验|男|26岁。
居住地:xx。
电话:xxx。
e-mail:/jianli。
最近工作。
公司:xx金融证券有限公司。
行业:金融/投资/证券。
职位:证券分析师最高学历。
学历:本科。
专业:金融学。
学校:xx理工大学。
求职意向。
到岗时间:一周以内。
工作性质:全职。
希望行业:金融/投资/证券。
目标地点:西安。
期望月薪:面议/月。
目标职能:证券分析师。
工作经验。
20xx/x—至今:xx金融证券有限公司[x年x个月]。
所属行业:金融/投资/证券。
研发部证券分析师。
1、负责通过股市报告会、面谈等形式,营销理财服务;。
2、负责分析目标板块的上市公司的基本面,列出投资原因,并给出风险提示;。
3、负责宏观经济、政策走向分析及解读;。
4、负责协助基金经理,对持仓比重、结构、品种做出建议;。
5、负责协助其他分析师进行投资组合的配置。
20xx/x--20xx/x:xx金融证券有限公司[x年x个月]。
所属行业:金融/投资/证券。
市场部证券分析师。
1、负责为客户提供投资理财咨询;。
2、负责组建及管理投资顾问团队,维护投资渠道;。
3、负责维护客户关系,推广并销售公司的金融理财产品;。
4、负责通过数据、技术面的分析来进行股票买卖的实盘操作;。
5、负责定期召开投资报告会,培训客户经理的投资分析知识。
20xx/x--20xx/x:xx金融有限公司[xx个月]。
所属行业:金融/投资/证券。
投资部证券分析师。
2、负责跟踪****行业动态,并对行业内变化个股做出分析评价;。
3、负责维护客户,为客户提供咨询服务;。
4、负责***基金的交易,并指导交易员完成交易指令;。
5、负责培训下属员工以及分配部门任务。
教育经历。
20xx/x--20xx/xxx理工大学金融学本科。
语言能力。
英语(良好)听说(熟练),读写(良好)。
自我评价。
在证券公司任职***年,对于股票投资具有深入的研究,善于数据挖掘和财务分析,对于国家政策和经济形势发展具有敏锐的观察力。具有出色的逻辑思维能力和写作能力,曾在知名财经杂志发表文章数篇,得到读者的欢迎。能够承受巨大的工作强度,抗压能力强,工作责任心高,团队合作意识佳,希望在证券行业继续发展。
数据分析师的林业厅财务工作总结【第八篇】
数据分析方法是通过什么方法去组合数据从而展现规律的环节。从根本目的上来说,数据分析的任务在于抽象数据形成有业务意义的结论。因为单纯的数据是毫无意义的,直接看数据是没有办法发现其中的规律的,只有通过使用分析方法将数据抽象处理后,人们才能看出隐藏在数据背后的规律。
数据分析方法选取是整个数据处理过程的核心,一般从分析的方法复杂度上来讲,我将其分为三个层级,即常规分析方法,统计学分析方法跟自建模型。我之所以这样区分有两个层面上的考虑,分别是抽象程度以及定制程度。
其中抽象程度是说,有些数据不需要加工,直接转成图形的方式呈现出来,就能够表现出业务人员所需要的业务意义,但有些业务需求,直接把数据转化成图形是难以看出来的,需要建立数据模型,将多个指标或一个指标的多个维度进行重组,最终产生出新的数据来,那么形成的这个抽象的结果就是业务人员所需要的业务结论了。基于这个原则,可以划分出常规分析方法和非常规分析方法。
那么另一个层面是定制程度,到今天数学的发展已经有很长的时间了,其中一些经典的分析方法已经沉淀,他们可以通用在多用分析目的中,适用于多种业务结论中,这些分析方法就属于通用分析方法,但有些业务需求确实少见,它所需要的分析方法就不可能完全基于通用方法,因此就会形成独立的分析方法,也就是专门的数学建模,这种情况下所形成的数学模型都是专门为这个业务主题定制的,因此无法适用于多个主题,这类分析方法就属于高度定制的,因此基于这一原则,将非常规分析方法细分为统计学分析方法和自建模型类。
常规分析方法不对数据做抽象的处理,主要是直接呈现原始数据,多用于针对固定的指标、且周期性的分析主题。直接通过原始数据来呈现业务意义,主要是通过趋势分析和占比分析来呈现,其分析方法对应同环比及帕累托分析这两类。同环比分析,其核心目的在于呈现本期与往期之间的差异,如销售量增长趋势;而帕累托分析则是呈现单一维度中的各个要素占比的排名,比如各个地市中本期的销售量增长趋势的排名,以及前百分之八十的增长量都由哪几个地市贡献这样的结论。常规分析方法已经成为最为基础的分析方法,在此也不详细介绍了。
统计学分析方法能够基于以往数据的规律来推导未来的趋势,其中可以分为多种规律总结的方式。根据原理多分为以下几大类,包括有目标结论的有指导学习算法,和没有目标结论的无指导学习算法,以及回归分析。
另外无指导的学习算法因为没有一个给定的目标结论,因此是将指标之中所有有类似属性的数据分别合并在一起,形成聚类的结果。比如最经典的啤酒与尿布分析,业务人员希望了解啤酒跟什么搭配在一起卖会更容易让大家接受,因此需要把所有的购买数据都放进来,然后计算后,得出其他各个商品与啤酒的关联程度或者是距离远近,也就是同时购买了啤酒的人群中,都有购买哪些其他的商品,然后会输出多种结果,比如尿布或者牛肉或者酸奶或者花生米等等,这每个商品都可以成为一个聚类结果,由于没有目标结论,因此这些聚类结果都可以参考,之后就是货品摆放人员尝试各种聚类结果来看效果提升程度。在这个案例中各个商品与啤酒的关联程度或者是距离远近就是算法本身了,这其中的逻辑也有很多中,包括apriori等关联规则、聚类算法等。
另外还有一大类是回归分析,简单说就是几个自变量加减乘除后就能得出因变量来,这样就可以推算未来因变量会是多少了。比如我们想知道活动覆盖率、产品价格、客户薪资水*、客户活跃度等指标与购买量是否有关系,以及如果有关系,那么能不能给出一个等式来,把这几个指标的数据输入进去后,就能够得到购买量,这个时候就需要回归分析了,通过把这些指标以及购买量输入系统,运算后即可分别得出,这些指标对购买量有没有作用,以及如果有作用,那么各个指标应该如何计算才能得出购买量来。回归分析包括线性及非线性回归分析等算法。
统计学分析方法还有很多,不过在今天多用上述几大类分析方法,另外在各个分析方法中,又有很多的不同算法,这部分也是需要分析人员去多多掌握的。
自建模型是在分析方法中最为高阶也是最具有挖掘价值的,在今天多用于金融领域,甚至业界专门为这个人群起了一个名字叫做宽客,这群人就是靠数学模型来分析金融市场。由于统计学分析方法所使用的算法也是具有局限性的,虽然统计学分析方法能够通用在各种场景中,但是它存在不精准的问题,在有指导和没有指导的学习算法中,得出的结论多为含有多体现在结论不精准上,而在金融这种锱铢必较的领域中,这种算法显然不能达到需求的精准度,因此数学家在这个领域中专门自建模型,来输入可以获得数据,得出投资建议来。在统计学分析方法中,回归分析最接近于数学模型的,但公式的复杂程度有限,而数学模型是完全自由的,能够将指标进行任意的组合,确保最终结论的有效性。