大数据停车场管理系统

2022-11-03

第一篇：大数据停车场管理系统

贵州省大数据发展专项资金管理暂行办法 - 贵州省大数据发展管理局

贵州省大数据发展专项资金

管理暂行办法

第一章总则

第一条为规范贵州省大数据发展专项资金的管理和使用，提高资金使用效益。根据《预算法》、《贵州省大数据发展应用促进条例》、《中共贵州省委贵州省人民政府关于实施大数据战略行动建设国家大数据综合试验区的意见》(黔党发〔2016〕14号)精神，以及财政预算管理的有关规定，制定本办法。

第二条贵州省大数据发展专项资金( 以下简称“专项资金”)，是由省人民政府批准设立，省级财政预算安排用于改善我省大数据产业发展环境，推动大数据战略，促进数字经济成长，重点支持引领性、应用性、支撑性大数据项目发展的资金。

第三条专项资金的使用和管理遵循公开透明、突出重点、统筹管理、创新方式、市场机制、引入竞争、强化绩效、加强监督的原则，充分发挥财政资金的引导和促进作用。

第四条专项资金建立部门联动、专家评审、项目公示、追踪问效的全过程协作管理机制，加强绩效评价及结果运用，实现资金分配的激励和约束。第五条专项资金由贵州省大数据发展管理局(以下简称“省大数据局”)会同贵州省财政厅(以下简称“省财政厅”)按照职责分工共同管理。

省财政厅会同省大数据局负责专项资金的预算管理、资金分配及资金拨付，对资金的使用等情况进行监督检查。

省大数据局负责确定专项资金的支持重点，开展项目管理工作，组织项目申报和评审，并对项目实施情况进行跟踪服务、绩效评价及监督检查。

第六条省大数据局建立“贵州省大数据发展专项资金管理系统”，按照“数据铁笼”要求管理项目，进行分级授权和分类管理。

第二章资金支持范围及方式

第七条根据省委、省政府明确的大数据发展目标和任务，专项资金支持范围主要包括：

(一)支持大数据产业发展壮大，改善大数据企业发展环境，支持三次产业与大数据深度融合。

(二)支持信息基础设施建设，提升关键信息基础设施优化及运维保障能力。

(三)支持标准规范制定及应用研究，支持大数据安全体系和保障能力提升建设。 (四)推进政府数据共享开放及应用创新。

(五)支持大数据基金设立，探索支持大数据企业发展的新型融资方式，引导社会资本投资大数据发展应用。

(六)支持和培育各类数字经济试点示范建设。 (七)支持申请到的国家级大数据重大项目。

(八)支持大数据领域有关重大活动、相关课题研究、人才引进和培育及专项业务经费等。

(九)经省政府批准的其他事项。

第八条专项资金采取事中事后的以奖代补、贷款贴息、产业基金、融资风险补偿、购买服务等方式安排。原则上一个项目只能申报一种支持方式。

(一)以奖代补。运用无偿资助方式支持大数据的应用创新项目;对大数据企业按发展目标完成情况给予奖励;根据大数据服务平台提供的服务质量和实际完成量，对社会效益明显的平台建设项目给予补助。

(二)贷款贴息。对已获得银行贷款的项目采取贴息支持方式。贷款贴息额度根据项目贷款利息总额并参照银行同期贷款基准利率确定。 (三)产业基金。支持设立大数据产业基金，引导社会资本进入大数据投资领域，采取阶段参股、投资保障等方式，扶持初创期、成长期大数据中小企业发展。视具体情况采用股权投资、股权后激励等方式实施。

(四)融资风险补偿。建立大数据中小企业融资风险补偿机制，对积极支持大数据企业发展的金融机构发生的风险损失进行一定比例的补偿;对担保机构承担大数据中小企业贷款担保业务产生的代偿损失按一定比例给予补偿。

(五)购买服务。省大数据局按照《国务院办公厅关于政府向社会力量购买服务的指导意见》(国办发〔2013〕96号)、财政部《政府购买服务管理办法(暂行)》(财综〔2014〕96号)等规定，购买相关公益性、公共性服务。

(六)其它。涉及大数据产业发展与应用的其它事项及投入，按照省政府的批准执行。

第三章申报条件和申报资料

第九条项目单位须具备下列资格条件： (一)具有独立的法人资格;

(二)项目单位注册地在我省辖区内; (三)财务管理制度健全，会计信息完整; (四)纳税信用和银行信用良好，遵法守信，无违法失信记录; (五)生产经营情况良好，财务状况或发展前景良好;

(六)申报项目符合国家产业政策，符合大数据发展规划，符合专项资金使用范围;

(七)以前获得专项资金支持过的项目单位，其所获支持项目到期的应按期通过验收，并取得良好效益。

第十条项目单位应提供下列申报资料：

(一)各市(州)、贵安新区大数据管理部门会商财政部门的申报文件，或中央在黔企业和省属企业项目主管部门的申报文件，或省级部门申报文件;

(二)项目单位资金申请报告;

(三)专项资金项目申报指南要求提供的材料。第四章项目组织和审核

第十一条省大数据局商省财政厅在每年1月底前下发资金申报指南，明确专项资金支持重点、支持方式、申报条件、所需材料等事项。各市(州)大数据管理部门会商财政部门负责地方项目的组织申报、初审，提出审查意见后报省大数据局。省属企事业单位项目由主管部门提出初审意见后报省大数据局。省级政府部门、直属机构、事业单位和中央在黔企业可直接向省大数据局申报。

第十二条项目单位应通过“贵州省大数据发展专项资金管理系统”提交相关申报材料。省大数据局建立专家评审制度，组织专家对申请项目进行线上和线下评审论证。

第十三条省大数据局建立健全专家库管理，确保入库专家与评审专家在数量上保持合理比例。“贵州省大数据发展专项资金管理系统”实行专家随机抽取制度和回避制度，加强对入库专家能力、职业道德等素质的前置审核工作。在评审过程中建立专家交叉评审、集中评审等相互监督机制，研究建立评审专家责任追究机制。

第十四条根据专家评审意见，按程序确定支持项目由省大数据局向社会公示，公示期不少于7个工作日。

第十五条对项目公示期内提出异议的项目，省大数据局及时组织调查核实。公示期结束后，在公示期内没有异议的项目和经调查核实没有问题的项目列为拟支持的项目。

第十六条项目主管部门负责对项目申报资料真实性予以审核，督促项目实施，并对项目责任事故依法承担责任。

第五章资金管理和拨付第十七条原则上6月底专项资金预算执行率应达到年初预算指标的50%，9月底达到调整预算指标的90%。确定支持的立项项目，由省财政厅会同省大数据局按照预算管理、国库管理的规定联合下达项目资金计划。

第十八条各级财政部门、大数据管理部门及项目主管部门要密切配合，及时下达和拨付项目资金，任何部门不得截留、滞留、挪用。

第十九条项目承担单位收到的专项资金，应根据《企业财务通则》、《企业会计准则》等财务会计制度的有关规定进行账务处理，并按项目单独核算、单独管理。按规定需要进行招投标的，严格执行《中华人民共和国招标投标法》、《贵州省招标投标条例》等相关法律法规的规定。项目承担单位应在“贵州省大数据发展专项资金管理系统”中及时反馈专项资金使用情况。

第六章绩效评价

第二十条建立专项资金绩效评价制度，明确评价原则、组织实施、评价依据、评价内容、指标体系、分值权重、评分标准等内容。省大数据局会同省财政厅通过自评、第三方评价等方式，对专项资金分配使用、项目实施及效果等实施评价。评价结果作为以后安排专项资金支持的重要依据。

第二十一条省大数据局根据绩效评价结果，及时完善资金使用、项目组织等管理制度，不断改进专项资金管理机制。第七章监督管理

第二十二条各市(州)、贵安新区大数据管理部门应于每年年底前向省大数据局报告本地区项目实施情况。项目完工后，项目承担单位应提交项目验收申请，中央在黔企业、省属企业项目以及各地重大项目由省大数据局、项目主管部门会同省财政厅组织验收;其它项目可由省大数据局委托各市(州)、贵安新区大数据管理部门会同同级财政部门组织验收，验收结果报省大数据局备案。

第二十三条省大数据局对专项资金使用情况进行监督检查，必要时可委托社会中介机构进行审计或评估。各级大数据管理部门对项目实施情况进行监督检查。

第二十四条专项资金应当用于规定的支持方向和重点。对使用不当、或者达不到申报规定的项目单位，省大数据局、省财政厅根据具体情况有权作出整改、收回等分类处理措施。对违反规定使用、骗取资金的行为，该项目单位三年内不得申请专项资金扶持。根据项目单位失信情况，省大数据局按有关规定向省公共信用信息服务平台提供不良信用记录。

第二十五条各级有关部门及财政部门工作人员在资金分配、审批、复核工作中存在违规分配资金的，以及其他滥用职权、玩忽职守、徇私舞弊等违法违纪行为的，按照《预算法》、《公务员法》、《行政监察法》、《财政违法行为处罚处分条例》等国家有关规定追究相应责任;涉嫌犯罪的，移送司法机关处理。

第八章附则

第二十六条本办法由省财政厅、省大数据局按职责分工负责解释。第二十七条本办法自 2017年5月1日起施行，并按《贵州省省级财政专项资金管理办法》实施预算管理。

第二篇：大数据时代舆情管理的三大变革

要点：随着互联网的迅速发展，大数据带来的信息风暴正在改变我们的生活、工作和思维。无论政府和企业，对网络舆情的分析研判应对，正面临着大数据的挑战。

大数据，正由技术热词变成一股社会浪潮乃至国家战略。

随着互联网的迅速发展，大数据带来的信息风暴正在改变我们的生活、工作和思维。无论政府和企业，对网络舆情的分析研判应对，正面临着大数据的挑战。在大数据时代，对网络舆情管理必将在管理思维、工作模式、技术方法等领域发生重大变革。

一、大数据时代的舆情管理工作变革

(一)社会治理与舆情管理

2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8ZB(10的21次方)，其中75%来自于个人，远远超过人类有史以来所有印刷材料的数据总量 (200PB)。过去几年全世界产生的数据量甚至超过了历史上2万年来产生的数据量的总和。我们的世界正在被数据化，一切皆可“量化”，数据“取之不尽，用之不竭”。这带来了更大的管理问题，信息爆炸与信息对称。比如，环保部门投入巨资监测环境数据，构建环境物联网，尽力还原真实环境治理现状的实时的基础数据库，以辅助决策治理。但是公众常常通过手机拍摄雾霾天气或是污染现场，并且在网络上快速传播。环境监测公示数据与网民环境感受，一旦不能形成对应，势必产生负面情绪。

(二)从重视到行动

新形势下，网络舆情管理，亟需新的工作体系与之匹配。通过成立本单位网络舆情管理小组、制定相关制度，培养专业人才，结合第三方专家顾问，建立健全网络舆情管理工作体系。从而，以维护群众的权利来树立政府的权威，倾听民意进行科学决策。

我们看到，有一些政府机构已经逐步摸索形成了这样的舆情管理的责任机构，网络舆情管理小组，值得借鉴。单位主要领导担任小组组长，单位下属各部门确定专人为小组成员，并分别组成监测，分析，应对等职能部门。制定舆情管理工作制度，做到网络舆情工作有章可循，完善网络舆情的联动应急机制。加强信息公开和第三方顾问，善用互联网思维模式，通过新媒体多种形式和手段，信息公开，倾听民意，疏导舆情。

二、大数据时代的舆情管理思维变革

(一)认识与转变

在10年前，我们将互联网称为“虚拟世界”。在今天，网络“虚拟世界”正在向“镜像世界”转化。虚拟世界的匿名性、非对称性、非真实性，正在转变为镜像世界的对称性、真实性(真实的画面、真实的情感等)、即时性。在全球范围内，大到国家社会治理，小到企业经营个人形象，都受到了网络舆情的影响和改变。在这种情况下，对网络舆情的管理思维必然发生改变，这种改变可能会带来政府舆情管理相关行政职能的改变，面对网络舆情的行政流程的改变，政府信息

公开速度和透明度的改变，信息发布的效率和方式的转变。这种改变应上升为社会治理体系的一个重要组成部分。

(二)创新管理，融入网络

舆情管理从流程上看包括是监测、发现、研判、应对。但是，在网络舆情面前，是不是拥有这样的流程就能够从容应对呢?问题还是大量存在的。这和我们大多数政府企业的管理模式相关，我们看到，很多单位的舆情工作只是一个或几个工作人员负责，或者一个部门负责，发现问题的处理办法是层层上报，由领导批复处理。实际上，这样的模式与网络舆情管理是不吻合的，难以做到全面分析，准确研判，及时应对。那么，如何创新舆情管理的模式呢。舆情管理，应自上而下，形成一整套全新的工作体系。一把手总负责，全员转变思维模式。充分借助大数据技术分析力量，和第三方专家顾问力量。敢于接受网络曝光和检验，融入网络，充分在网络空间展示形象。这样才能消减物理与文化空间的矛盾和区隔。

三、大数据时代的舆情分析技术变革

(一)移动互联网将再次改变舆情格局

据最新数据，我国手机上网网民突破5亿，80%的手机网民使用手机看新闻。各大互联网门户网站，纷纷在移动新闻客户端上发力，大有形成第四大互联网入口的趋势。随着4G网络的普及，视频类应用将迎来新的爆发，视频的真实感将更大的拉近网络空间的距离感。移动互联网的每个信息发布节点，将是每一个网民，全民麦克风的时代即将爆发。在这个背景下，网络舆情将会演变为何种格局，大数据

分析技术在哪些方面还能拥有用武之地?这一领域，势必会迎来新的技术突破与应用。

(二)用大数据预判舆情趋势

大数据的目标是预测。对于舆情管理者而言，能通过大数据技术手段，分析事件关注程度，传播情况，发展趋势，网民情绪变化。也可以深入某个观点的影响程度，影响人群。从而预测舆情走向，辅助决策和判断。大数据分析技术给舆情分析带来的更多的可能，舆情分析不再是分析样本数据，而是分析更多来源更复杂的数据。不再是看似精确性的定位于某条信息，某个人，而是在混杂的舆情信息中，发现趋势，预测走势。不再是非正即负的机械判断情感，而是分析相互关联的人物之间的情绪传递。

第三篇：大数据时代中的差旅管理

吴琼

大数据时代的到来，企业管理的各项决策越来越依存于数据。从最初的“拍脑袋”到现在的“用数据说话”，在差旅这个第二大可控成本的管理中，员工从申请出差到报销结束不再意味着企业的差旅管理就此完成。相反，在此过程中形成和沉淀下来的数据，恰恰是差旅管理进一步完善的开始。

差旅数据从大的方面来说，包括公司全年的机票订购量、平均机票折扣、各航空公司航段数、订购酒店间夜数等等;从小的方面来说，则涉及员工的出行轨迹，差旅选择的行为偏好等等。面对海量的差旅数据，企业往往无所适从，不仅分析起来不知从何下手，光是数据的收集和跟踪就已经力有不逮。

为了集中预订从而获得差旅数据，多数企业会选择诸如携程等传统机酒代理商。然而此类公司的结算方式以月结为主，账期一般为30-60天，而航空公司的机票是一周两结甚至需要预付，这给差旅管理公司的现金流带来巨大考验。酒店费用的支付往往仍需通过企业备用金或员工自行垫付来解决。

差旅结束后的报销环节，多数公司看似已有了财务系统，通过员工手工输入待报销数据并附上纸质发票，财务便面对数以千百计的发票单据与报销笔数。其单据真实性财务无从核实，合规性堪舆。近年来严控政策的逐一出台，无不促使企业尽快优化现有的差旅管理模式。

全流程差旅管理

2008年，妙知旅突破传统差旅管理理念限制，与支付宝、快钱合作推出全流程差旅管理平台，在互联网思维模式的指导下，打破原有支付工具的观念束缚，从用户体验角度出发，结合企业原有差旅政策，为企业量身定制个性化差旅管理平台，实现“差旅申请-机酒预订-费用支付-报销审核-数据分析”一体化全流程差旅管理模式。统一解决现有企业差旅管理备用金支付、员工垫付、差旅供应商预订、自有财务报销系统等各环节剥离的情况。通过梳理企业架构、落实已有差旅政策;机酒低价提示、严控员工差旅标准;银行卡直接支付、保留传统月结支付习惯、保证交易准确合规;报销数据传输、实现纸质单据与电子数据的直接对接;差旅数据整合、进行大数据分析实现差旅管理的提升。

《2013中国差旅管理服务市场研究报告》显示，在所有受访企业中，对差旅管理“有了解”的占27%，“听过但不了解”的占39%，“没听过”的占34%。可见，国内的差旅管理仍处于起步阶段，差旅管理的革新已在进行中。妙知旅为差旅管理带来了革命性的全流程管理理念，又一次站在了行业内的风口浪尖，成为产业领头羊。

第四篇：大数据视角的人事信息管理系统探讨论文

摘要：大数据技术的快速发展与应用，在很多领域已经改变了传统的管理模式，极大地提高了管理效率。高校人事信息管理涉及到的数据信息量大，而且对数据统计分析处理要求很高，而大数据技术在这方面有着独特的优势。基于此，本文从大数据的视角，并结合一些实际案例，探讨分析大数据在人事信息管理系统中具体运用，希望能够为人事信息管理系统提高效率，提供一些方法思路。关键词：大数据;人事信息管理系统;数字管理

引言

当今社会，是数字世界，人们的生活、学习和工作已进入了大数据时代，数据已经渗透到各个行业，数据信息已经成为一种非常重要的资源。在这一背景下，高校人事管理领域应当加快变革，积极拥抱大数据技术，升级改造传统的人事信息管理系统，以提升管理效率，为高校教职工提供更高水平的人事管理服务。

一、大数据的概况

海量的数据是大数据的基础，同时，要配备数据管理软件对数据进行挖掘、定位和分析。经过高效地处理，数据中的“黄金”将被逐步挖掘出来，成为未来决策的依据，让一堆看似纷繁杂乱的数据最终为人们所使用。大数据时代的突起，人们应当顺应形势转变自己的思维方式。从这个角度来讲，在人事信息管理系统方面，高校应该加大对大数据技术的研究开发，借助大数据技术优势，打造符合高校组织结构特点的人事信息管理系统，进而为高校提升人事管理科学性，提供有力的技术支撑。

二、大数据在人事信息管理系统方面的应用

大数据的快速发展与应用，在人事信息管理领域，已经有了一些比较成熟的应用方式，具体来讲，主要有如下几个方面。1.人事信息统计管理大数据在人事信息统计管理方面，发挥着重要作用。人事信息统计是高校人事管理部门最常用的系统之一，基于大数据技术的人事信息统计系统，设计精致，操作人性化，功能齐全，系统内容包括：教职工的基本信息、职称级别、教龄时间等各种人事信息。其中，基本信息所涵盖量之广，不仅包括员工的标识信息、自然信息、政治面貌、工作信息、文化程度，还包括了党组任职、专业技术等模块。通过使用系统的数据导出、数据导入、数据备份等功能，可以直接导出教职工的信息数据，为使用人员的节省了时间、提高了效率、增强了准确性。而且在进行人员信息录入时，系统将智能化检测录入信息是否完整、正确，是否符合规定，若出现错误，该系统会提出错误建议，直至录入正确。2.人才招聘传统的高校人才招聘流程，可供学校判断的教职工资料来源非常有限，除了履历表、面试纪录之外，更仰赖高校面试主管的直觉去做判断，因此误判的机率也不低。一旦误判聘用不适合的教师，就会影响学校教学工作的质量和水平。在大数据时代，通过大数据高校可以提前筛选出面试者的大量数据资料信息，并利用大数据分析预测模型，对面试者的自身能力素质进行更加全面的分析，以尽可能减少招聘不合适教师人才现象的发生。3.人才结构分析在人才结构分析方面，大数据技术可以进行深度的程序化分析。在人员结构分析中，可以运用程序化、标准化、数据化的方式计算平均工龄和不同工龄分布频率，来查看是否有流动过快或极少流动导致组织僵化的问题。现代有很多高校引进的人事信息管理系统，支持高校教职工的入职到离职的整个职业生命周期的运营和管理，包括合同、档案、人事、组织、薪资、考勤、福利、人才发展等，而且支持高校的人力资源管理者、教职工通过电脑端和移动手机端随时进行信息的查询、报表的查看、请休假的流程申请和审批等。极大提高了流程效率和增强了教职工满意度。

三、大数据视角下人事信息管理系统的发展的策略思路

1.引入大数据人才测评工具和技术高校人事信息管理需在技术和操作层面引入大数据人才测评工具和技术。目前，高校人才数据库中已经量化的数据大多是一些人口统计特征的数据，如年龄、性别、学历、职称级别、教学测评成绩、考勤和工资数据。这些数据能够进行分析的宽度和深度是有限的，应用性也不强。因此，在评价机制建立方面，要引入社会化的、独立第三方专业评价机构的工具技术和服务，特别是对一些关键教职工的评价，以保证评价数据的科学性、客观性和有效性。2.建立人才数据库高校人事信息管理要实现真正的大数据管理，必须以人才的大数据库为核心，其数据库的建设要具备以下3个特征：(1)定量化。一般情况下，我们直接获得的是非量化的信息，因此要对获取的信息进行量化处理，让信息库成为真正的数据库。(2)标准化。很多原始测量数据不能直接进行数学运算和统计分析，需要经过标准化的处理后才能进行。(3)客观性。虚假数据的有害性是不言自明的，因此，要确保入库的数据是真实有效的。3.相信大数据的作用，但不要迷信大数据数据本身所反映的还是事物的表层现象，只不过是以数量化编码的方式呈现给我们，这种数量化的编码给我们后续的数据分析处理提供了基础条件。但这并不是我们建立人才数据库的最终目的。我们根本目的是通过对数据的分析和处理，从表面的数据现象变化中掌握事物间的本质联系，以及事物运动变化发展的本质规律。而对事物规律的认识把握，还需要发挥人的智慧对规律的把握认识能力，我们相信大数据的作用，但又不要迷信大数据、无限夸大它的作用，而是要用辩证的思维来认识和运用大数据为人事信息管理服务。

四、结语

高校人事信息管理系统涉及聘用、入职、考勤、培训、调动、离校、退休等全生命周期管理，人事协同管理要求高，人事工作难度大，高校报表形式多、部门归口多、数据量大、申报、审批复杂等，使得人事信息管理系统工作量大，因此，在当前大数据技术快速发展的背景下，高校要加快引进大数据技术，发挥大数据在人事信息管理系统中优势，运用信息化手段提高人事管理效率与人事管理水平，从而为高校教师人才队伍培养，做出有益的贡献。

参考文献：

[1]蒋周凌.大数据背景下事业科研单位人事档案管理的创新探讨[J].赤子:上中旬,2017(3).

[2]任南竹.大数据时代下的高校人事档案管理信息化建设探讨[J].劳动保障世界,2017(1).

[3]刘倩.事业单位人事档案信息管理的数字化与网络化探析[J].兰台内外,2017(8).

[4]于风山.省直部门干部人事信息管理系统研究[J].信息技术与信息化,2017(6).

第五篇：综合治税系统软件平台（财税大数据）方案

面向全国客户：省、市、县政府、财政局、地税局、管委会等政府综合治税部门。系统可根据客户需求定制开发，以下功能仅供参考。

综合治税是由地方政府多部门通力合作的税收征管及监控活动。推进政府税收保障工作、加强综合治税力度是提高财政收入质量，增强财政实力的重要保证，尤其从目前征管现状来看，由于涉税信息传递不畅，部分行业、部分税种特别是一些地方零散税源跑冒滴漏现象还较为突出，一定程上造成了税收流失。充分依托各相关部门、单位的职能，建立健全税收保障工作机制，对于实现涉税信息共享、推进综合治税工作、培植壮大税源、依法加强税收征管、堵塞税收漏洞、有效防止税收流失，促进税收与经济协调增长具有非常重要的意义。

综合治税平台是一个跨部门、跨系统的电子政务系统，涉及到市财政局、市国税局、市地税局、市工商局、市质监局、市规划局、市建设局、市水利局、市交通局、市房管局、市供电公司、市公安局、市司法局、市中级法院、市教育局、市科技局、市经贸委、市人事局、市残联、市国资委、市物价局、市文化局、市体育局、市国土局、市环保局、市外经局、市发改委、市劳动保障局、市民政局、市卫生局、市统计局、市城管局、市审计局等(以下简称涉税部门)相关市直部门的数据采集、数据交换、数据整合、应用开发。

客户使用案例：山东济南、济宁、青岛、德州、菏泽等地区;河南郑州地区;江苏徐州地区;湖北恩施州地区;湖南常德地区;贵州遵义、毕节地区; 系统部分功能点介绍(以下仅是系统部分功能，详细方案联系客服)

一、数据上报、采集、查询(涉及40 个部门左右)

二、绩效管理

三、指标报送详情、统计等

四、数据比对(包含地税分析系统、国税分析系统、营改增分析系统等)

1、户籍比对

2、国地税、国税公司信息比对

3、地税工商信息比对

4、出租房屋(房地产税收管理)

5、根据国税的增值税和消费税，地税的营业税，三者税款根据税款缴纳比率，计算出三个附征税款的缴纳数，同附带的三个附征税进行比对。同时进行比对，计算出差额。从而找出遗漏的税款。

6、土地信息比对

7、用电、用水、用气信息比对