一些数据分析模型
大数据分析工具常用的数据分析模型
大数据分析工具常用的数据分析模型1. 聚类分析(Clustering Analysis)：聚类分析是将数据集根据相似性分成不同的簇。
聚类分析可以帮助发现数据之间的关系和分组规律。
常用的聚类算法有K均值算法、层次聚类算法等。
2. 关联规则分析(Association Rule Analysis)：关联规则分析是用来发现数据中的关联关系和频繁项集。
通过挖掘数据中的关联规则，可以发现一些有用的规律和潜在的关系。
3. 时间序列分析(Time Series Analysis)：时间序列分析是根据时间序列数据的趋势和周期性建立模型，从而预测未来的发展趋势。
时间序列分析可用于预测销售、股市走势等。
4. 预测模型(Predictive Modeling)：预测模型用于预测未来事件的发生概率或结果。
通过建立数学模型和应用统计学方法，可以预测客户流失、销售额等指标，帮助企业制定决策。
5. 决策树算法(Decision Tree Algorithm)：决策树算法是一种基于树状结构的分类算法，通过判断数据属性之间的关系，将数据分成不同的类别。
决策树算法简单易懂，适用于处理含有多个属性的数据。
6. 神经网络模型(Neural Network Model)：神经网络模型是一种模拟人脑神经元运作的数学模型，能够模拟和处理大量的非线性数据。
神经网络模型适用于处理图像识别、语音识别等领域。
7. 回归分析(Regression Analysis)：回归分析用于分析因变量和自变量之间的关系，并进行预测。
回归分析可以帮助企业了解影响业务指标的因素，并进行预测和优化。
8. 关键词提取(Keyword Extraction)：关键词提取是从大量文本数据中自动提取出具有代表性和重要性的关键词。
关键词提取可用于文本分类、舆情分析等。
9. 社交网络分析(Social Network Analysis)：社交网络分析是研究社交网络结构和关系的一种方法。
十大数据分析模型详解
十大数据分析模型详解数据分析模型是指用于处理和分析数据的一种工具或方法。
下面将详细介绍十大数据分析模型：1.线性回归模型：线性回归模型是一种用于预测数值型数据的常见模型。
它基于变量之间的线性关系建立模型，然后通过拟合这个模型来进行预测。
2.逻辑回归模型：逻辑回归模型与线性回归模型类似，但应用于分类问题。
它通过将线性模型映射到一个S形曲线来进行分类预测。
3.决策树模型：决策树模型是一种基于树结构的分类与回归方法。
它将数据集划分为一系列的决策节点，每个节点代表一个特征变量，根据特征变量的取值选择下一个节点。
4.随机森林模型：随机森林模型是一种集成学习的方法，通过建立多个决策树模型来进行分类与回归分析。
它通过特征的随机选择和取样来增加模型的多样性和准确性。
5.支持向量机模型：支持向量机模型是一种用于分类和回归分析的模型。
其核心思想是通过找到一个最优的分割超平面，使不同类别的数据点之间的间隔最大化。
6.主成分分析：主成分分析是一种常用的数据降维方法，用于减少特征维度和提取最重要的信息。
它通过找到一组新的变量，称为主成分，这些主成分是原始数据中变量的线性组合。
7.聚类分析：聚类分析是一种无监督学习方法，用于对数据进行分类和分组。
它通过度量样本之间的相似性，将相似的样本归到同一类别或簇中。
8.关联规则挖掘：关联规则挖掘是一种挖掘数据集中的频繁项集和关联规则的方法。
它用于发现数据集中的频繁项集，并根据频繁项集生成关联规则。
9.神经网络模型：神经网络模型是一种模拟人脑神经网络结构和功能的机器学习模型。
它通过建立多层的神经元网络来进行预测和分类。
10.贝叶斯网络模型：贝叶斯网络模型是一种基于概率模型的图论模型，用于表示变量之间的条件依赖关系。
它通过计算变量之间的概率关系来进行推理和预测。
以上是十大数据分析模型的详细介绍。
这些模型在实际应用中具有不同的优势和适用范围，可以根据具体的问题和数据情况选择合适的模型进行分析和预测。
数据分析常用的八个分析模型
数据分析常⽤的⼋个分析模型1、AARRR模型AARRR模型⼜叫海盗模型，这个模型把实现⽤户增长拆分成了 5 个指标：获客、激活、留存、收益、传播。
分别对应“⽤户如何找到我们？”、“⽤户的⾸次体验如何？”、“⽤户会回来吗？”、“如何赚到更多的钱？”、“⽤户会转介绍，告诉其他⼈吗？”这五个问题。
⼤家在做⽤户增长的时候可以通过指标数据问⾃⼰对应的问题，找到转化低的环节进⾏优化。
只有找到合适的渠道，在合适的时间，把合适的产品，推给合适的⽤户，才能实现精准的⽤户增长。
2、转化漏⽃模型转化漏⽃模型，主要是通过转化率分析整个业务流程中的转化和流失情况。
通过转化数据，对每个环节的流失⽤户再进⾏精准营销。
举个例⼦：⼀个⼿机公司同时在抖⾳和⼩红书投放了⼴告，通过转化漏⽃发现⼩红书带来的最终购买⽐较低，那么此时就找到了解决问题的抓⼿，可以就提⾼⼩红书渠道的转化去做优化。
3、RFM模型RFM 模型也是⼀种实⽤的客户分析⽅法，主要是通过对R（最近⼀次消费时间）、F（最近⼀段时间内消费频次）以及M（最近⼀段时间内消费⾦额）这三个关键指标对客户进⾏观察和分类，从⽽得出每类细分⽤户的价值，根据不同的⽤户价值去做不同的营销动作。
这个模型对于实现精准营销和节约成本有很⼤作⽤。
4、波⼠顿矩阵波⼠顿矩阵主要是通过销售增长率（反映市场引⼒的指标）和市场占有率（反映企业实⼒的指标）两个指标来对公司的产品进⾏四象限分类，得出每⼀个产品所处的时期和特征，便于确定公司整体产品布局，合理投资。
5、购物篮分析购物篮分析是通过研究⽤户消费数据，将不同商品进⾏关联，并挖掘⼆者之间的联系。
举个营销学上经典的“啤酒+尿布”案例，超市在统计数据的时候发现⼀般买尿布的男性顾客也会买啤酒，因此在尿布购物架的旁边放置了各种啤酒。
果然，两者销量都显著提升。
可见，购物篮分析能够找出⼀些被忽略的关联，帮助进⾏产品组合，增加销售额。
6、KANO模型KANO模型和波⼠顿矩阵有⼀些类似，都是利⽤四象限。
大数据分析工具常用的数据分析模型
大数据分析工具常用的数据分析模型随着大数据时代的到来，大数据分析已经成为了企业决策和发展的关键因素之一。
然而，要从大量的数据中获得有价值的信息和洞察力并不容易。
为此，大数据分析工具应运而生，帮助企业更轻松地掌握数据并进行深入分析。
在这些工具中，数据分析模型则起到了至关重要的作用。
本文将介绍一些大数据分析工具中常用的数据分析模型。
1. 关联分析模型关联分析模型用于发现数据集合中的项与项之间的关联性。
其中最为著名的算法是Apriori算法，它可以通过对数据进行频繁项集的挖掘，从而找到不同项之间的相关性。
通过关联分析模型，企业可以发现某些特定产品或服务之间的关联关系，从而提供更精准的推荐系统或者交叉销售策略。
2. 聚类分析模型聚类分析模型用于将数据集合中的对象或样本划分为不同的组，使得同一组内的对象具有相似性，而不同组之间的对象具有明显差异性。
聚类分析模型的一个典型算法是k-means算法，它通过计算数据样本之间的距离和相似性，将样本划分为若干个聚类。
企业可以利用聚类分析模型来实现客户细分，发现不同群体的需求和行为特征，从而提供个性化的产品和服务。
3. 预测分析模型预测分析模型用于通过对历史数据进行分析和建模，预测未来的趋势和模式。
其中最为常用的预测算法包括线性回归、时间序列分析等。
企业可以利用预测分析模型来预测销售额、市场需求、客户流失率等指标，从而制定相应的营销策略和业务计划。
4. 分类分析模型分类分析模型通过对已知的数据集合进行学习和分类建模，然后对未知的数据进行分类。
其中最为常用的算法包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。
分类分析模型可以用于客户分类、欺诈检测、舆情分析等场景，帮助企业更好地了解和管理数据。
5. 文本分析模型。
统计学多模型
在统计学中，有多种模型可以用于分析和处理数据。
以下是一些常见的统计学模型：
1. 线性回归模型：用于研究自变量与因变量之间的线性关系。
2. 逻辑回归模型：常用于分类问题，预测二分类或多分类的结果。
3. 方差分析（ANOVA）：用于比较多个组之间的差异。
4. 聚类分析：将数据对象分组或聚类，使相似的对象归为一组。
5. 时间序列模型：用于分析随时间变化的数据趋势和周期性。
6. 面板数据模型：适用于处理具有多个时间点和多个个体的数据。
7. 主成分分析（PCA）：用于降低数据维度和提取主要特征。
8. 因子分析：探索变量之间的潜在结构和因子。
9. 生存分析：用于研究事件发生时间的数据，如病人的生存时间。
10. 混合效应模型：考虑到数据中的层次结构或随机效应。
11. 贝叶斯模型：基于贝叶斯定理进行概率推断和预测。
12. 机器学习模型：如决策树、随机森林、支持向量机等，用于分类、回归和预测。
这只是一小部分常见的统计学模型，实际应用中根据问题的性质和数据的特点，可以选择合适的模型进行分析。
不同的模型有其适用的场景和限制，模型的选择和应用需要结合具体问题和数据进行判断。
同时，在使用模型时，还需要进行模型评估和验证，以确保模型的准确性和可靠性。
大数据分析工具常用的数据分析模型
大数据分析工具常用的数据分析模型随着大数据时代的到来，数据分析已经成为各个行业中不可或缺的一部分。
大数据分析工具在数据分析过程中起着重要的作用，能够帮助企业发现数据中潜在的模式和关联，从而为决策提供有力的支持。
而在大数据分析工具中，数据分析模型是经常被使用的。
本文将介绍一些常用的数据分析模型，包括线性回归模型、决策树模型、聚类模型和关联规则模型。
1. 线性回归模型线性回归模型是最常见的数据分析模型之一，通常用于预测一个变量（被解释变量）与其他一组变量（解释变量）之间的关系。
线性回归模型假设被解释变量与解释变量之间存在线性关系，并通过最小化预测值与实际观测值的差异来拟合模型。
线性回归模型广泛应用于市场营销预测、销售预测、风险评估等领域。
2. 决策树模型决策树模型是一种基于树形结构的分类和回归方法。
它根据数据的特征值不断进行划分，直到满足某个终止条件。
决策树模型可以根据数据的不同特征进行分类，每个特征都代表了一个决策树的分支。
决策树模型易于理解和解释，常用于用户行为分析、客户细分、欺诈检测等领域。
3. 聚类模型聚类模型是将数据根据相似性进行分组的一种方法。
聚类模型通过计算数据点之间的相似性或距离，将数据点划分为不同的簇。
聚类模型可以帮助企业发现数据中的潜在模式和群体，并进行市场细分、产品推荐、社交网络分析等应用。
4. 关联规则模型关联规则模型用于寻找数据中的频繁项集和关联规则。
频繁项集是指在数据集中经常同时出现的一组项，而关联规则描述了这些项之间的关联关系。
关联规则模型可以在大规模数据集中发现隐藏的关联关系，应用于购物篮分析、推荐系统和市场篮子分析等领域。
以上所介绍的数据分析模型只是大数据分析工具中的一部分，实际上还有许多其他的模型可以用于数据分析，如时间序列模型、神经网络模型等。
不同的数据分析模型适用于不同的分析任务和数据特征，根据具体情况选择合适的模型可以提高数据分析的准确性和效率。
综上所述，大数据分析工具中的数据分析模型是帮助企业发现数据中潜在模式和关联的重要工具。
各种数据分析模型
各种数据分析模型1、RFM分析RFM分析模型用来对用户进行分类，并判断每类细分用户的价值。
通过这三个关键指标判断客户价值并对客户进行观察和分类，针对不同的特征的客户进行相应的营销策略。
2、帕累托/ABC分析ABC分析法可用于分清业务的重点和非重点，以此实现差异化的营销管理。
3、波士顿矩阵分析波士顿矩阵通过销售增长率和市场占有率，来将产品类型分为四类。
4、转化分析转化漏斗模型，是工作中最常用的分析模型，可以分析整条业务流程中的转化和流失情况，通过转化数据，精确定位每个环节流失用户，进而定向营销促转化。
5、购物篮分析-关联规则通过分析用户消费数据，把不同商品进行关联，挖掘二者之间的联系，就叫做商品关联分析法。
6、复购率分析指最近一段时间购买次数，用于说明用户的忠诚度，反向则说明商品或服务的用户黏性。
7、留存分析留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，用来查看进行初始行为后的用户中，经过一段时间后仍然存在客户行为。
8、月复购分析月复购率分析可以帮我们观察用户的忠诚度。
提升复购率，可以提高用户购买的频次。
9、AARRR用户运营分析AARRR模型又叫海盗模型，包含用户增长的5个指标：获客、激活、留存、收益、传播。
10、用户流入流出分析对流入客户和流出客户的行为进行分析，分析后各个品牌的竞争力情况一目了然。
11、用户画像分析用户画像分析用一句话来总结就是：用户信息标签化。
12、需求分析方法一KANO模型KANO模型：是对用户需求进行分类和优先排序的有用工具，将需求分为四类。
这个模型能帮助我们从海量需求中找出最值得去做的事。
13、库存周转分析通过分析企业从取得存货开始，到消耗、销售为止所经历的天数。
周转天数越少，说明存货变现速度越快，销售状况越良好。
14、杜邦分析杜邦分析法用来评价公司盈利能力和股东权益回报水平，从财务角度评价企业绩效。
15、盈亏平衡分析盈亏平衡分析又称本量利分析法，是根据产品的业务量、成本、利润之间的相互制约关系的综合分析，用来预测利润，控制成本，判断经营状况。
大数据分析工具常用的数据分析模型
大数据分析工具常用的数据分析模型在当今数字化的时代，数据已经成为企业和组织决策的重要依据。
为了从海量的数据中提取有价值的信息，大数据分析工具应运而生。
而在这些工具中，数据分析模型起着至关重要的作用，它们能够帮助我们更好地理解数据、发现规律和预测趋势。
接下来，让我们一起了解一些常用的数据分析模型。
一、分类与预测模型1、决策树决策树是一种直观易懂的模型，它通过对数据的一系列特征进行判断，像树枝一样不断分叉，最终得出分类或预测结果。
决策树的优点是易于理解和解释，能够处理多种类型的数据。
例如，在预测客户是否会购买某种产品时，可以根据客户的年龄、收入、消费习惯等特征构建决策树。
2、逻辑回归逻辑回归虽然名字里有“回归”，但实际上主要用于分类问题。
它通过建立一个线性模型，将输入的特征映射到一个概率值，从而判断属于某个类别的可能性。
逻辑回归在处理二分类问题时表现出色，并且计算效率较高。
3、支持向量机支持向量机通过寻找一个最优的超平面，将不同类别的数据分开。
它在处理小样本、高维度数据时具有优势，并且对数据中的噪声具有一定的鲁棒性。
4、随机森林随机森林是由多个决策树组成的集成模型。
通过随机选择数据和特征构建多个决策树，然后综合它们的结果进行最终的分类或预测。
随机森林能够有效避免单个决策树可能出现的过拟合问题，提高模型的准确性和稳定性。
二、聚类分析模型1、 KMeans 聚类KMeans 是一种常见的聚类算法，它将数据分为 K 个簇，使得每个数据点到其所属簇的中心的距离之和最小。
在实际应用中，需要先确定簇的数量 K，然后算法会自动将数据进行分组。
例如，可以用KMeans 对客户进行细分，以便制定针对性的营销策略。
2、层次聚类层次聚类通过计算数据点之间的距离，逐步将相近的数据点合并成簇，形成一个树形结构。
它不需要预先指定簇的数量，但计算复杂度相对较高。
3、密度聚类密度聚类算法，如 DBSCAN，基于数据的密度来发现簇。
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• 分析模型包括：统计模型、计量经济模型、数据挖 掘和可视化
全国税收抽样调查分析
• 分为企业调查和企业集团调查两项任务 • 税收调查的调查对象分为两类：
• 企业。企业调查对象主要由抽样调查企业和重点调查企业组成， 均为独立缴纳增值税或营业税的企业，不包括个体工商户。在 企业调查对象中，有一部分企业属于重点调查企业。重点调查 企业由财政部和国家税务总局根据税制改革、政策调整和税收 管理的需要确定，主要包括各地重点税源监控企业、“营改增” 企业、加工贸易企业等 • 企业集团。企业集团调查对象包括：中央企业集团、国务院批 准试点的企业集团、国务院主管部门及升级人民政府批准的企 业集团，2014年度营业收入5亿以上、年纳税额合计1000万元 以上或下属单位5个以上（含5个）的其他各类企业集团。上市 公司（含境内外上市公司）也属于企业集团调查对象
• 分析的指标
• 地方税收入和结构 • 税收以及非税收入比重 • 转移支付（一般和专项）占地方财政收入占 比 • 中央和地方财政收支平衡情况
• 地方规模（按照城市人口数目划分的大中小 城市） • 地方发展程度（发达地区，发展地区，落后 地区）
• 分析的维度
消费税改革的税收影响分析
• 分析的指标
• • • • 社会消费情况（生活必需品消费和奢侈品消费情况） 消费税收入情况 不同收入阶层消费税纳税情况 富裕阶层的消之间的流动情况, 并 得出行业之间的依赖关系 • 华北五省跨省发票流动情况, 并得出地区经济之间的 依赖关系 • 华北五省跨省发票各行业之间的流动情况, 并得出跨 地区行业之间的依赖关系
• 分析目标是找到发票的重点流向, 所使用的分析 方法是占比分析
环保节能投资对出口的影响分析
工商领域的分析
• 产业结构相似度分析 • 波士顿矩阵分析 • 企业存活率分析 • 企业活跃度分析
食品安全风险分析
• 数据采集
• 生产环节：原材料及来源、生产日期和保质期、生产 日期和保质期 • 流通环节：流通企业、路线、区域和交易价格、销售 给最终消费者的时间、过期报废食品的处理 • 其它：国家标准、社会舆论 • • • • 保质期分析 变质风险预警 价格异常预警 食品安全舆论监测
交通流量统计分析
• 流量统计指标：设计交通量、平均日交通量、平 均工作日交通量、交通流密度、车道空间占有率、 车道时间占有率 • 流量统计时间窗口：5分钟、15分钟、1小时、 天、月份、季度、年 • 利用地图展示各条道路的流量统计指标，根据统 计指标的数值区间采用5色热图（绿、黄、橙、 红、紫）给道路涂色
• 环保节能投资的税收减免对出口率的影响分析 • 出口率: 出口货物劳务销售额同一般货物劳务销 售额之比 • 主要分析内容包括：
• • • • • 地区的出口率统计分析 出口率地区差异分析 注册登记类型对出口率影响分析 投资抵免对出口影响分析 新技术研发和员工培训以及利润对出口影响分析
地税改革的税收影响研究
• 各项信息归一化之后进行加权得到涉税风险评分
增值税发票识别
• 从扫描的增值税发票或者增值税发票照片中提取 发票内容，包括：销售方、购买方、购买物品、 发票金额、增值税、密码区等 • 利用图像处理技术从图片中提取发票的打印内容， 采用深度学习的神经网络模型识别发票的各项信 息项 • 提取的发票信息进行校验并保存到数据库中
改善司法运行 1. 《案件质量评估体系技术标准》的再现和分析扩展 2. 对案件的审理结果进行对比分析，发现可能存在公正 性的案件类别 3. 分析一定时期内的案件总体情况以及案件积压情况 4. 利用案件在审理各阶段的持续时间进行审理效率分析
提供司法资源 1. 分析法院庭室的利用率和法官的案件审理效率 2. 对司法资源的利用情况进行分析
交通拥堵和高峰时段分析
• 交通拥堵分析
• 根据交通运行指数（TPI）监测道路的拥堵情况，并且在 地图上对道路进行涂色展示拥堵状况 • 按照15分钟、1小时时间窗口分析长期拥堵道路的拥堵时 段 • 按照15分钟时间窗口对所有道路的拥堵情况进行异常分 析，如果发现该道路有异于寻常的拥堵状况，则进行突发 事件预警 • 对每条道路统计高峰小时交通量、第30位高峰小时交通 量 • 对每条道路的高峰小时时段按15分钟事件窗口进行统计， 统计该条道路的高峰小时系数 • 统计道路的高峰小时时段的方向分布系数，即主要方向交 通量/各方向交通量之和
交通安全评估和分析
• 交通事故统计：
• 事故的绝对数字(事故次数、死亡人数、受伤人数、直接经济损 失数额) • 万台车事故死亡(致伤)率 • 10万人口事故死亡(致伤)率 • 亿车公里事故死亡率 • 百万车公里行车肇事死亡率
• 分析交通事故统计数据的长期演化趋势 • 交通事故主要原因的帕累托分析 • 根据交通事故发生的道路、节假日、时段、交通设施、 车辆、事故原因，建立交通事故预测模型，找到道路交 通隐患因素并进行持续改进
资源税改革的税收影响分析
• 分析的指标 • 分析的内容
• 企业的资源税税负 • 政府的资源税收入 • 资源类型（水，煤炭，石油，天然气，矿石，木材等 等） • 地区（资源丰富地区，资源一般地区以及资源贫瘠地 区） • 企业所在行业（资源密集型，其它类型） • 企业规模（规模以上，规模以下）
环境费改税的税收影响分析
大企业税收数据挖掘和分析
• 企业对经济和产业的影响可以体现在很多方面，包 括：
• • • • 对宏观经济总量的影响（用增加值衡量） 对公共财政的影响（用税收总额衡量） 对经济活跃度的影响（用企业的主营业务收入和支出衡量） 对产业的影响（用企业同上下游企业的业务往来衡量）
• 从发票的角度来进行分析，分析和量化每个大型企 业对中国宏观经济以及产业的影响力，并以此分析 结果：
审判质效分析
• 一级指标： 公正、效率、效果 • 二级指标—公正 • 二级指标—效率
• 立案变更率、一审案件陪审率、上诉改判率、上诉发回重审率、生 效案件改判率、生效案件发回重审率、二审开庭审理率、执行中止 终结指数、违法审判率、违法执行率、裁判文书评分
• 法定期限内立案率、法院年人均结案数、法官年人均结案数、结案 率、结案均衡度、一审简易程序适用率、当庭裁判率、平均审理时 间与审限比、平均执行时间与执行期限比、平均未审结持续时间与 审限比、平均未执结持续时间与执行期限比 • 上诉率、申诉率、调解率、撤诉率、信访投诉率、重复投诉率、实 际执行率、执行标的到位率、裁判自动履行率、一审裁判息诉率、 公众满意度
• 分析的指标 • 分析的维度
• 企业的环境税成本 • 地方政府环保成本 • 地区（华东，华北，华中，华南等等） • 企业所在行业（环境敏感性行业，其它行业）
税收质量评估方法
• 构建税收质量评估指标体系
• 一级指标（税收完成指标，税收准确指标，税收匹配 指标，税收风险指标） • 二级指标（每个一级指标类下细分为若干个二级指标）
• 高峰时段分析
道路交通组织决策分析
• 道路开口评估：对于交通流量大的区域，对可能的 道路开口进行分析，评估对开口周边道路交通量的 影响 • 信号灯控制评估：对交叉路口不同方向、车道的拥 堵状况进行分析（TPI指数、排队长度），对差异性 较大的交叉路由进行信号灯时间优化 • 单行交通评估：对现有的单行道路的拥堵状况进行 评估，结合道路的设计交通流量，判定单行道路改 造为双向通行道路的潜力；对现有双向通行上下行 方向的交通流量差异进行分析，判定进行车道优化 或者单行道路优化的潜力 • 区域禁限评估：根据道路的车道数、拥堵状况评估 道路是否能够承载路边临时停车、分时段路边停车
• 基础数据：企业基本情况、经营状况、纳税情况和 宏观经济数据 • 评估方法：
• 基本的评估流程采用行业标准的数据挖掘流程 • 对政策效应直接影响的指标（政策效应指标）采用处理效 应模型进行评估
税收风险预警
• 风险预警的核心方法是统计学方法 • 通过方差, 标准差等统计量来确定数据指标的合 理波动范围, 将指标分布区间分为正常区间和异 常区间 • 根据宏观经济状况动态确定税收增长指标的合理 波动区间, 实时进行税收风险预警提示
• 抽样方法：先后按照行业、企业规模、地区进行分层， 然后进行比例抽样
纳税人个税涉税风险评估
• 利用CRS交换的数据评估个人所得税纳税风险 • 分析的数据包括
• 个人基本信息：年龄、性别、出生地 • 价值因素信息：账户金额、利息金额、股息金额 • 收入来源构成信息：典型避税地资金比重、典型避税 地账户数 • 国家治理情况：来源地税收治理情况加权比重、来源 地税收治理情况加权账户数量比重 • 收入要素构成：非银行金融机构的余额占比 • 收入账户动态指标：账户余额变化幅度、年末计息率
热点道路分析
• 热点道路的判定
• 交通流量大的道路 • 交通流量达到或者超过设计交通量的道路 • 上下行方向的车流量差异较大的道路
• 热点区域：周边存在多条热点道路的区域 • 分工作日、节假日，按15分钟时间窗口统计流 量数据，找到热点道路和热点区域
交通运行指数
• 交通运行指数（Traffic Performance Index， TPI）反映道路畅通状况 • TPI的取值范围为0至10，每2个数一等级，分别 对应“畅通”、“基本畅通”、“轻度拥堵”、 “中度拥堵”、“严重拥堵”五个级别，数值越 高，表明交通拥堵状况越严重 • 根据道路等级、道路最高限速以及实时平均车速 计算TPI
一些数据分析模型
财政收入预测分析
• 对全国财政收入（主要是税收收入）进行分析和 预测 • 考虑的影响因素包括各种社会、经济因素，比如： 人口、利率水平、就业情况、货运量、发电量等 等 • 采用了回归分析、时间序列分析、支持向量机和 神经网络等预测模型
华北五省发票行业流向分析
• 通过分析华北五省及各行业的发票流动情况, 找 到各省上下游行业之间的依赖关系 • 分析的主要内容: