數據調查報告

數據調查報告

　　在日常生活和工作中，報告使用的次數愈發增長，報告包含標題、正文、結尾等。你所見過的報告是什么樣的呢？下面是小編為大家收集的數據調查報告，僅供參考，希望能夠幫助到大家。

數據調查報告1

　　“在經歷連續兩年報名人數的下跌后，XX年度研究生報名人數出現明顯反彈，部分省市甚至呈現大幅度增長態勢�！边@是中國教育在線24日在京發布的《XX年全國研究生招生數據調查報告》所顯示的�！秷蟾妗愤�顯示，研究生招考各學科報錄比不均衡，在計劃報考的10個最熱門專業中，7個是社科類專業;名校所招錄的研究生中，推免生比例大幅度上升。

　　報名人數回升

　　近年來，碩士研究生報考群體始終處于相對穩定的態勢，從XX年起，研究生考試報名人數出現下降，保持多年的考研熱持續兩年“降溫”。XX年全國考研報名人數為176萬，XX年下降至172萬人，到XX年再減少至164.9萬人。

　　《報告》顯示，XX年全國碩士研究生招生考試報名人數出現明顯反彈。中國教育在線總編輯陳志文介紹，統計顯示，今年考研報名人數超過170萬，北京、河北、遼寧、江蘇分別增長6.8%、8.4%、11.7%、11.12%。

　　XX年北京市碩士研究生招生考試報名人數達24.3萬，比XX年增加15448人，增幅約6.8%。XX年江蘇省碩士研究生招生考試報名人數達116039，比XX年增加11617人，增幅達11.12%。

　　是什么導致今年考研人數的“突然反彈”?陳志文分析，全國碩士研究生報名人數激增，與我國經濟下行壓力下大學生就業形勢嚴峻有關，“近幾年本科畢業生人數連創新高，就業壓力增大從而催生‘考研大軍’”。

　　根據中國教育在線調查系統數據顯示，3000余人的調查群體中，有43%的考研人群因“增加就業競爭力、提升畢業后薪水”選擇考研，暫時不想就業而選擇考研的人群占13%�！安糠之厴I生工作以后對薪酬的滿意度較低而選擇考研，提升自身水平、改變工作環境成為往屆生考研的重要原因，這也拉高了XX年整體考研人數。”陳志文說。

　　各學科報錄比不均衡

　　《報告》顯示，全國普通高校理工類研究生的招生人數明顯高于社科類研究生，但實際上，理工類專業的報考情況并不樂觀。

　　中國教育在線全國研究生志愿采集系統收集的32萬條調查數據顯示，社科類專業在研究生計劃報考專業中占據非常大的比重，最熱門的十大考研專業中，僅管理學和經濟學就占據約70%。

　　浙江大學XX年碩士研究生報錄數據顯示，經濟學報考728人，錄取86人，報錄比為8.4：1，而工學報錄比為4.9：1，理工類與社科類的報錄比相差近2倍。中山大學XX年學術型碩士研究生報錄數據分析，教育學報考人數71人，錄取8人，報錄比為8.9：1;工學報考1083人，錄取334人，報錄比為3.2：1，各學科之間的錄取比例極不平衡。

　　《報告》顯示，過去3年，伴隨研究生錄取人數增長，報名人數下降，研究生錄取分數線逐年下降的趨勢明顯。

　　陳志文介紹，從教育部公布的《XX年全國碩士研究生招生考試考生進入復試的初試成績基本要求(學術型學位類)》可以看出，大約70%的學科門類單科(滿分100)分數線為30多分，b類考生的復試分數線甚至更低。理學單科錄取分數線近3年呈現急劇下滑的趨勢，到XX年錄取分數線已經跌落至36分。經管類專業一直是研究生報考熱門、集中的`學科，也是錄取分數線較高的學科，然而單科錄取分數線也沒有脫離下降的趨勢。從XX年到XX年，管理學單科分數線從55分降至46分，經濟學單科分數線從55分降至45分。

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　　為了提高生源質量，推免生成為名校追逐的主要對象。

　　《報告》顯示，“985”工程高校所錄取的學生中，推免生比例大幅度上升。復旦大學XX年擬錄取的推免生，占錄取總人數的41%。中國人民大學XX年擬錄取的推免生比XX年增長了17.6%。北京大學XX年擬接收推免人數2167人，占招生總規模4354人的49.77%，教育學院和個別跨學科門類推免生招生甚至占其總規模的100%，不再招收統考生。

　　名校保研生占據研究生錄取半壁江山的同時，也加大了普通學生考入名校的難度。根據中國教育在線調查平臺收集數據統計，23%的學生反映，保研生比例的增加，加劇了報考名校、名專業的難度。

　　《報告》顯示，各高校喜歡要推免生的原因，是因為推免生“整體底子好，能力強”，這從一個側面也反映了學校對以分數為核心的錄取制度的不滿意。據陳志文介紹，從XX年起，研究生錄取制度改革已經在部分高校進行了小范圍試點，淡化分數評價，強調綜合學術能力，也取得了一些經驗與效果。

　　此外，研究生推免政策的放開讓優秀的學生有了更多的選擇機會，高校對優質生源的“爭奪”也十分激烈。陳志文介紹，多數高校以高額獎、助學金，可申請專項經費資助科研、自主選擇導師等優惠政策，吸引優秀生源。

數據調查報告2

　　所謂垃圾數據，是指進入地稅征管系統的扭曲、虛假、無價值的數據。自20xx年地稅征管軟件系統上線以來，系統采集的數據及其覆蓋范圍逐漸擴大，但垃圾和冗余數據也相應增加。征管系統運行近五年，全省地稅20xx一次系統清理，很大程度上解決了網上運營初期由于信息采集不完整、操作不規范而導致的垃圾數據進入系統和系統產生的垃圾信息。但是，隨著新業務功能模塊的不斷推出和稅收政策的變化，系統中相應的垃圾數據逐漸增多，不僅影響了各種數據統計的準確性，也嚴重影響了軟件運行的速度，極大地制約了地稅征管軟件的功能。

　　一、充分認識清理垃圾數據的重要性

　　(一)清理垃圾數據是適應稅收信息化發展的需要。從目前稅務管理信息化的發展趨勢來看，綜合征管軟件的運行管理以數據管理為主，各種稅收征管工作對數據的存儲、處理和依賴程度逐漸增加。此外，采集和管理數據在省級集中處理，需要保證進入系統的數據的真實性、準確性和科學性，逐步實現現有信息系統的綜合集成和綜合業務應用。

　　(二)清理垃圾數據是精細化管理的需要。垃圾數據的出現，說明稅務數據資源管理與精細化管理要求還有很大差距。清理垃圾數據本質上是為了優化數據資源，滿足數據采集和管理的質量要求，改變信息管理模式，進一步推進信息化精細化稅務管理和規范化數據管理。

　　(3)清理垃圾數據是保證科學決策的需要。綜合收集和管理軟件數據在科學決策中起著至關重要的作用。垃圾數據造成系統數據失真，使稅務人員在掌握和分析數據時產生不同程度的偏差，從而影響數據在科學決策中的利用價值。如果將扭曲的數據用于形成相關決策，將直接導致決策失誤。因此，需要移除系統中的各種數據來保存真相，以保證決策的科學性。

　　二、垃圾數據的成因分析

　　目前，垃圾收集管理信息系統中的垃圾數據主要包括登記、識別、系統、企業提交、票證、檢驗和報告等。垃圾數據的原因是管理和技術。

　　(一)管理因素

　　1.基本數據收集錯誤。一些工作人員缺乏對數據質量重要性的認識，在數據輸入系統之前，他們收集了錯誤的信息或根本沒有收集數據。比如20xx年9月，省局在數據清理中發布了項目登記的垃圾信息，有些項目登記信息讓人一看就覺得不是真實數據，可能是稅務管理員根據企業申報的`信息計算收集的，比如員工人數、生產地址、經營地址、開業日期、受理日期、注冊資本等信息為空，說明稅務管理員根本沒有收集這些信息。

　　2.基本數據輸入錯誤。有的工作人員錄入數據粗心、不及時，直接錄入要錄入的數據，沒有經過預審，或者錄入后沒有經過審核，就錯過了修改時間。比如有的納稅人填錯了信息，前臺人員卻沒有審核。比如稅務管理員在稅務登記流程的最后一步沒有選擇管理行業和地理位置信息，直接提交，導致部分住戶的管理行業默認為餐飲業，地理位置默認為城市中第一個地理位置名稱。

　　3.前臺人員操作失誤。少數工作人員業務不熟練，計算機操作不規范，導致誤記。在數據清理過程中，發現一些前臺人員在開具稅務收據時，隨意選擇了稅目。比如他們明明是查賬征收企業所得稅的納稅人，卻在開具發票的時候又增加了一個核定征收的稅目。

　　4.納稅人網報操作錯誤。少數納稅人申報時數據有誤，沒有及時發現。如果有些企業在網上申報，因為扣款不成功后，不辦理申報不扣款手續，而是重新申報扣款，導致系統中存在要征收的稅款。

　　5.人為輸入虛假數據。為了應對考核指標，比如在績效考核中，財務信息的錄入率和兩稅的征收存在不一致的情況。很多稅務管理員為了完成考核要求，要求納稅人隨便填寫財務信息，或者干脆自己去做，導致系統中很多企業的財務信息不完整、不合理。比如制度評估規定有房產稅就必須有土地使用稅，但實際上按照稅法只能征收其中一種。比如房地產開發企業買地只交土地使用稅，不開發。面對這種情況，一些基層分局干脆在季末自己貼錢。這樣一來，體制內一些企業的房產稅或者土地使用稅就只有1-2元美金，登記的項目就是幾平米的土地或者幾十元的房產。

　　6.監督評估機制不到位。為解決數據質量問題，省局出臺了《地方稅收管理信息系統數據質量暫行規定》(甘地國稅發[20xx]15號)和《地方稅收征管業務系統運行若干規定》(甘地國稅發[20xx]42號)，但對數據質量沒有專門的考核辦法，只有部分指標零星出現在績效考核中，無法對具體工作人員進行考核。

　　(2)技術因素

　　1.不對稱的業務需求和系統功能會導致錯誤消息。由于開發過程中業務需求的變化，系統采集提取的數據與實際情況不一致，如納稅評估時無法提取納稅人添加的財務信息等。

　　2.系統之間的數據交換接口產生錯誤信息。目前，與地稅征管平臺進行數據交換的系統包括個人所得稅基礎信息管理系統、貨運發票系統、網上報稅系統、銀行批量扣稅系統和Inspur稅控發票管理系統。這些系統在一定程度上解決了征管系統的不足，為加強稅收管理提供了便利。然而，系統之間的大量數據傳輸可能會導致垃圾信息。比如銀行批量抵扣稅款時，由于交換接口生成的信息有誤，導致重復抵扣。

　　3.軟件故障導致的錯誤消息。地稅征管平臺后臺數據庫存儲的數據量已經遠遠超過1000G，前臺訪問量大的時候數據庫必然會無響應。當正常流程提交時系統沒有響應時，可能會出現既不能進也不能退的流程，而這些無法處理的流程就會形成垃圾數據。同樣，在處理報告時，由于需要執行最大的數據操作，可能會產生錯誤的信息。

　　三、解決的對策

　　(a)管理

　　1.數據收集是現實的、務實的。求真是指為了保證征管軟件數據的真實性、準確性和完整性，需要在一線征管和稅源企業主動采集數據，主動整理各種采集和經濟數據進行科學分析。

　　2.數據管理應該一起管理。從數據管理和采集管理軟件應用的特點和規律出發，注重跨部門工作的協調統一，形成聯合管理的良好局面。根據收集管理軟件數據系統建設的需要，充分發揮收集管理部門在數據管理中的主導作用，組織收集管理部門人員對輸入的數據進行比對，對垃圾數據進行補充和修改。在此基礎上，嚴格規范數據源、條目和處理環節，及時找出新生成的問題數據，找出錯誤原因。同時，各業務部門每月應對采集管理軟件中的數據進行測試和評估。

　　3.數據評估有明確的權利和責任。第一，完善責任機制。提出采集管理軟件數據質量零誤差的目標，明確各級數據管理的責任部門和責任人，明確劃分決策、實施和監督的責任，正確區分監督責任和行為主體責任，有效解決責任不清、多頭管理、重疊和職責真空的問題，形成數據管理的責任鏈；第二，嚴格的考核機制。對垃圾數據可能經過的主要環節或崗位進行全面評估，對因違規操作造成數據質量問題的人員追究過錯責任。形成部門和環節領導和員工自覺參與數據管理，共同關注數據質量的氛圍。

　　(2)技術方面

　　1、完善征管業務系統。增加業務系統功能，比如在一些關鍵字段增加頁面的檢查功能，減少垃圾數據的錄入；整合業務系統功能，減少系統間數據傳輸產生的垃圾郵件；優化業務流程，比如網上納稅人可以提前輸入財務信息，要求納稅人在網上報稅之前輸入財務信息，減少了后期補充記錄中的人為因素。

　　2.在線數據質量管理系統，及時提示和檢查產生的垃圾數據；建立專門的垃圾數據“推送中心”，負責日常數據質量發布、清理和評估。

　　3.加強納稅人自潔功能，如建立項目登記信息、兩個行業項目登記、財務信息錄入等相關提示頁面。，以便納稅人在進行相關操作時第一時間進行補充或修改。

　　4.開放數據清理權限。征管業務系統正式上線后，實現了稅務數據的省級集中，對失真、錯誤數據的處理權也集中在省級。基層稅務機關產生的失真、錯誤數據，只有上報一級省局后才能刪除，不僅耗時長，而且增加了基層網絡管理員的工作量，造成大量垃圾數據積累。建議在保證系統正常運行的前提下，給予基層網絡管理員足夠的清理權限，有效分流數據清理壓力，解決垃圾數據的瓶頸問題。

數據調查報告3

　　大數據產業有望成為拉動經濟發展的“新風口”。工信部信息化和軟件服務業司司長陳偉近日在媒體通氣會上表示，目前包括北京、上海、貴州等先行先試的地方大數據產業和應用發展已初見成效。

　　工信部將出臺促進大數據產業發展的推進計劃，促進規劃、標準、技術、產業、安全、應用協同發展。其中，在標準化方面，正在研制的10項國家標準中，8項已完成草案。下一步將重點開展數據格式接口、開放共享等標準體系建設。

　　“近日國務院印發《促進大數據發展行動綱要》，為我國大數據發展進行了頂層設計和統籌部署。工信部主要負責大數據產業發展以及應用示范相關工作。目前我們已支持和指導北京、上海、貴州、廣州、陜西等地大數據產業和應用發展�！标悅ケ硎�。他透露這些地方先行先試，主動探索，已初見成效。

　　數據顯示，XX年我國軟件和信息技術服務業實現軟件業務收入3.7萬億元，同比增長超過20%。其中，貴州省電子信息產業規�？偭�1437億元，比上年增長60.6%。

　　而中國信息通信研究院不久前發布的《XX年中國大數據發展調查報告》預測，XX年中國大數據市場規模將達到115.9億元，增速達38%。未來隨著應用效果的逐步顯現，一些成功案例將產生示范效應，預計XX年至20xx年中國大數據市場規模還將維持40%左右的高速增長。

　　不過，由于大數據產業和應用發展迅猛，亟需通過標準化的途徑整合資源，固化現有成果，促進各方達成共識，形成統一的'數據格式、接口、安全、開放等各類規范，為我國數據開放共享提供基礎，為數據安全應用提供保障，促進數據交易等新興服務模式規范發展。

　　圍繞大數據標準化，下一步將重點開展以下工作：

　　1.推動標準體系建設，推進數據格式接口、開放共享、數據質量、數據安全、大數據平臺等重點標準研制

　　2.加強標準驗證和應用試點示范，建立標準符合性評估體系，推動標準對產業和應用的支撐作用

　　3.繼續積極參與國際標準化制定工作

　　事實上，在工信部和國標委的領導下，早在XX年12月2日全國信息技術標準化技術委員會大數據標準工作組(以下簡稱“工作組”)正式成立，統籌開展我國大數據標準化工作，大數據工作組組長由上海交通大學副校長梅宏院士擔任。

　　“目前，工作組包括了北京大學、阿里、華為、京東、國家信息中心等近150家申請單位，共同形成了‘大數據標準體系’，正在研制的國家標準有10項，其中《信息技術大數據術語》和《信息技術大數據技術參考模型》等8項國家標準已經完成草案，《信息技術數據質量評價指標》、《信息技術通用數據導入接口規范》等兩項國家標準完成草案大綱�！标悅ネ嘎丁�

數據調查報告4

　　所謂垃圾數據是指進入地稅征管系統中失真的、虛假的和沒有價值的數據。自20xx年地稅征管軟件系統上線以來，系統采集的數據和覆蓋的范圍逐步擴大，但是垃圾、冗余的數據也相應增多。在征管系統運行近5年后，20xx年全省地稅曾系統地進行過一次數據清理，那次清理大體上解決了因上線初期信息采集不全、操作不規范而進入系統的垃圾數據和系統本身產生的垃圾信息。但是隨著新的業務功能模塊不斷上線、稅收政策的變化，系統中相應的垃圾數據又逐步增多，不僅影響了各項數據統計的準確性，也嚴重影響了軟件運行的速度，極大地制約了地稅征管軟件作用的發揮。

　　一、充分認識清理垃圾數據的重要性

　�。ㄒ唬┣謇砝�圾數據是適應稅收信息化發展的需要。從當前稅收管理信息化發展趨勢來看，綜合征管軟件運行管理重點是對數據的管理，各項稅收征管工作對數據的存儲、處理及依賴也逐步在提高，加之，目前征管數據均是由省級集中處理，則必須保證進入系統的數據的真實性、準確性和科學性，才能逐步實現現有信息系統的全面整合和綜合業務應用。

　�。ǘ�）清理垃圾數據是實行精細化管理的需要。垃圾數據的出現，說明稅收數據資源管理與精細化管理要求還存在較大的差距。清除垃圾數據，實質上就是優化數據資源，達到相適應的征管數據質量要求，對信息化管理方式的轉變，進一步以信息化、規范化的數據管理推動稅收精細化管理。

　　（三）清理垃圾數據是保證科學決策的需要。綜合征管軟件數據對科學決策起著至關重要的作用。垃圾數據造成系統數據失真，使得稅務人員對數據的把握、分析都會出現不同程度的偏差，從而影響數據在科學決策中的利用價值，如果運用失真數據形成相關決策，將會直接導致決策失誤。因此，有必要將系統中的各種數據去偽存真，以保證決策的科學性。

　　二、垃圾數據產生的原因分析

　　當前征管信息系統中的垃圾數據主要有登記類、認定類、系統系、企業報送類、票證類、稽查類、報表類等，究其產生的原因有管理上和技術上兩大因素。

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　　1、基礎數據采集錯誤。部分工作人員對數據質量的重要性缺乏認識，在數據錄入系統前就采集了錯誤的信息或者根本就沒有去采集數據。如20xx年9月省局發布數據清理中的項目登記類垃圾信息，有些項目登記信息讓人一看就覺得不是真實的數據,可能是稅收管理員根據企業申報的信息推算出來采集的，比如從業人數、生產地址、經營地址、開業日期、受理日期、注冊資本為空的信息，則說明稅收管理員根本就沒有采集這些信息。

　　2、基礎數據錄入錯誤。部分工作人員錄入數據不認真、不及時，對將要錄入的數據不預先審核就直接錄入或錄入后不加審核并且錯過了修改時間，如稅務登記證號碼錯誤信息，有些納稅人填寫錯誤而前臺人員沒有審核出來，再如稅收管理員在稅務登記的`流程最后一步時沒有選擇管理行業和地理位置信息而直接提交，導致有些管戶的管理行業是系統默認的餐飲業，地理位置是默認排在全市第一的地理位置名稱。

　　3、前臺人員操作錯誤。少數工作人員業務不熟練、計算機操作不規范，造成誤錄。在這次的數據清理過程中發現有些前臺人員在開稅票時胡亂選擇稅目，如明明是查賬征收的企業所得稅納稅人，但開票時卻另外加了一個核定征收的稅目。

　　4、納稅人網報操作錯誤。少數納稅人申報時存在錯誤數據未及時發現。如有的企業在進行網報時，因為扣款不成功后不是走申報未扣款程序而是再一次進行申報扣款，導致系統中存在待征稅款。

　　5、人為錄入虛假數據。為了應對考核指標，比如在績效考核中有對財務信息錄入率和兩稅征收不一致的考核，很多稅收管理員為了完成考核要求，要求納稅人隨便填寫財務信息或干脆就自己代勞，導致系統中很多企業財務信息不完整、不合理。比如系統考核規定有房產稅必定有土地使用稅，但在實際工作中按稅法規定只能征收其中一項，例如房地產開發企業買了地但未開發的階段只交土地使用稅。面對這種情況，有些基層分局在季度末干脆就自己墊錢去完成，結果是系統中有些企業房產稅或土地使用稅才1—2元錢，登記的項目是零點幾平米土地或幾十元的房產。

　　6、監督考核機制不到位。針對數據質量問題，目前省局下發了《地稅管理信息系統數據質量暫行規定》（贛地稅發〔20xx〕15號）和《地稅征管業務系統操作若干規定》（贛地稅發〔20xx〕42號），但沒有專門針對數據質量的考核辦法，僅有部分指標零星地出現在績效考核中，無法考核到具體的工作人員。

　�。ǘ�）技術上的因素

　　1、業務需求與系統功能不對稱產生錯誤信息。由于開發過程中業務需求發生了變化，導致系統采集和提取的數據與實際不符，如在納稅評估時抽取不到納稅人補錄的財務信息。

　　2、系統間數據交換接口產生錯誤信息。目前和地稅征管平臺有數據往來的系統有個人所得稅基礎信息管理系統、貨運發票系統、網上報稅系統、銀行批量扣稅系統、浪潮稅控發票管理系統，這些系統一定程度上解決了征管系統的不足，為加強稅收管理提供了便利，但系統間大量的數據傳遞有可能造成垃圾信息，如通過銀行批量扣稅時，曾因交換接口產生錯誤信息造成過重復扣款的情況。

　　3、軟件故障產生錯誤信息。地稅征管平臺后臺數據庫中存儲的數據量已經遠遠超過了1000G，在前臺訪問量大時數據庫難免出現無法響應的情況，當正常流程提交時剛好出現系統無法響應時就有可能產生既無法前進又無法回退的流程，這些無法處理的流程就形成了垃圾數據。同樣，在報表加工時由于要進行大最的數據運算也有可能產生錯誤的信息。

　　三、解決的對策

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　　1、數據采集求真務實。求真就是要求在保證征管軟件數據的真實性、準確性和完整性，要主動深入征管一線、稅源企業收集數據，主動對各種征管和經濟數據進行整理，進行科學分析。

　　2、數據管理齊抓共管。從征管軟件數據管理與應用的特點和規律著手，注重部門間工作的協調統一，形成齊抓共管的良好局面。根據征管軟件數據體系建設的需要，充分發揮征管部門在數據管理中的主導作用，征管部門組織人員對錄入的數據進行對比，補錄和修改清理垃圾數據。在此基礎上，嚴格規范數據來源、入口和處理環節，及時發現新產生的問題數據，查明錯誤原因。同時，各業務部門每個月要對征管軟件中的數據進行檢測、考核。

　　3、數據考核權責分明。一是健全責任機制。提出征管軟件數據質量的零差錯目標，層層明確數據管理的責任部門和責任人，明確劃分決策、執行、監督各環節的責任，正確區分監管責任和行為主體責任，有效解決責任不清、多頭管理、交叉重疊和職責真空的問題，形成數據管理環環相扣的責任鏈；二是嚴格考核機制。對垃圾數據可能經過的主要環節或崗位進行全面考核，對違規操作造成數據質量問題的人員，實行過錯責任追究。形成部門、環節的領導者和工作人員都能夠自覺參與數據管理，共同關注數據質量的氛圍。

　�。ǘ�）技術方面

　　1、完善征管業務系統。增加業務系統功能，如對一些關鍵字段增加頁面的校驗功能、減少垃圾數據產生的入口；整合業務系統功能，減少系統間數據傳輸產生的垃圾信息；優化業務流程，如對網絡報稅戶可以把財務信息錄入進行前置，要求納稅人必須錄入財務信息后才可以進行網上申報稅款，減少后面補錄時人為的因素。

　　2、上線數據質量管理系統，對產生的垃圾數據及時進行提示和考核監督；建立專門的垃圾數據“推送中心”,負責日常的數據質量發布、清理和考核工作。

　　3、加強納稅人自我清理功能，如對項目登記信息和兩業項目登記、財務信息錄入等可以建立相關的提示頁面，使納稅人在進行相關操作時能第一時間進行補錄或修改。

　　4、開放數據清理權限。征管業務系統正式上線后，實現了稅收數據的省級集中，對失真、錯誤數據的處理權也集中在省一級，基層稅務機關發生的失真、錯誤數據只有一級級上報到省局才能刪除，不僅時間長，還增加了基層網管員的工作量，造成垃圾數據大量堆積。建議在保證系統正常運行的前提下，給予基層網管員充分的清理權限，使數據清理壓力有效的分流，從而解決垃圾數據的瓶頸問題。

數據調查報告5

　　一、教育調查報告的涵義

　　調查報告，顧名思義，一是調查，二是報告。教育調查報告是對教育現象中的客觀事物或問題進行深入細致地調查研究之后，將獲得的成果寫成的書面報告。它是教育調查研究成果的概括和總結，是反映教育調查研究成果的一種文體。

　　二、教育調查報告的作用

　　教育調查報告具有以下作用：

　�。ㄒ唬┤鐚嵉貙⒔逃�調查的基本情況，準確地系統地反映出來，提供數據和材料，作為制訂教育政策的依據，作為從事教育理論研究的資料。

　�。ǘ�）及時地提供教育實踐中的典型經驗、典型事例，作為指導教育工作、解決問題的現實依據，發揮榜樣的作用，推動教育工作的開展。

　　（三）通過調查材料，將教育實踐中存在的問題，及時反映出來，引起有關方面的注意。

　　三、教育調查報告的特點

　　教育調查報告具有如下特點：

　�。ㄒ唬┽槍π�

　　針對性是教育調查報告的靈魂。教育調查報告的寫作通常都有明確的針對性和目的性，或者是總結推廣某一個典型經驗，以帶動整個“面”上的工作；或者是對某方面的工作或問題進行分析研究，為制定方針政策提供依據；或者是收集情況，加以必要的分析綜合，以供有關部門決策時參考；或者是對有關的教育現象進行理論探討，即分析各種教育現象間的相互關系和因果關系，以及通過對實地調查資料的分析或歸納，達到檢驗理論和構造理論的目的。盡管教育調查報告的寫作應該從實際出發，但是，調查的目的'越明確，針對性越強，調查報告的作用也越明顯。

　�。ǘ�）指導性

　　教育調查報告的指導性主要表現在：教育調查報告不只是客觀教育現象的敘述，更重要的是對教育現象的分析和概括，對于教育現象的內在規律的探求。因此，高質量的教育調查報告能夠深入揭示出事物發展的規律，對教育實踐具有指導意義。

　　四、教育調查報告的分類

　　調查報告的運用廣泛，形式靈活，可以從不同的角度進行分類。根據在進行教育調查以及在分析調查所獲得的材料時所使用的研究與描述方法，可以將教育調查報告分為兩類，即定量調查報告和定性調查報告。

　　（一）定量調查報告。如果在調查研究和在分析調查所獲得的材料以及描述調查的結果時采用的是定量研究的方法，則此類型的調查報告稱為定量調查報告。從典型意義上說，定量調查研究報告是用數字和量度來描述對象，而不是僅僅用語言文字。

　�。ǘ�）定性調查報告。如果在調查研究過程中以及在分析調查所獲得的材料和描述調查的結果時采用的是定性研究的方法，則此類型的調查報告稱為定性調查報告。與定量調查報告相反，從典型意義上說，定性調查研究報告是用文字來描述現象，而不是用數字和量度。

　　應該指出的是，在實際教育調查研究中，絕對的、純粹的定性調查研究或定量調查研究是不多的，更為常見的是，在調查研究中，常綜合運用定性研究與定量研究兩種研究方法，而以其中一種方法為主。相應的，純粹的定性或定量調查報告也是不多見的，一般是綜合運用文字和數據及量表來描述對象，而以其中一種方法為主。實際上，它們通常是相互支持的。

　　五、教育調查報告的寫作程序

　　撰寫教育調查報告，一般應遵循以下程序：

　�。ㄒ唬┟鞔_調查目的，編制調查計劃

　　明確調查目的，是搞好教育調查研究的基礎；編制調查計劃，是開展教育調查活動之前的一項重要準備工作，也是搞好教育調查研究的有力保障。調查計劃的內容一般應包括調查目的、調查對象、調查步驟、調查項目和調查方法等。

　　（二）搜集資料，初步分析

　　在開始教育調查之前，調查人員應圍繞調查目的，多渠道地搜集有關資料，以熟悉和掌握調查對象的基本情況，并通過初步分析，確定教育調查的重點和主題。

　�。ㄈ�）作好準備，實地調查

　　根據不同的調查方法，作好充分的準備工作，如采用訪談方法所采用的訪談提綱或訪談表格等，然后進行實地調查，以全面地了解和掌握情況。

　�。ㄋ模┵Y料匯總，分析研究

　　在大量地全面地占有資料的基礎上，進行認真的匯總分析，去粗取精，去偽存真，并以一定的理論或思想為指導，深入研究，得出結論。

　　（五）撰寫調查報告

　　把調查研究的結果寫成調查報告，這標志著調查研究的結束，但又是整個調查研究過程中至關重要的一個環節。沒有調查報告的產生，就無法體現調查的目的，無法反映調查的結果，也不可能發揮調查報告所具有的指導作用。

數據調查報告6

　　1、對于房價，看跌的人多于看漲的人

　　一線城市調查者中，43.2%的人認為房價會下跌，比看漲的人高出8.5%;二線城市看跌的人比看漲的人多6.1%;三四線城市看跌的人更是比看漲的人遠遠高出30.8%。消費者信心明顯不足。

　　2、房產信息獲取的主要渠道是網絡

　　買房人對網絡信息的依賴度遠遠高于其他，超過80%的受訪者通過互聯網和移動互聯網獲取房產信息，而戶外廣告、報紙和朋友推薦這樣的傳統方式占到20%左右，在規模越小的城市，戶外廣告相對管用。但使用移動互聯網查看房產信息仍然不是主流，只有3成的調查者平時會用手機找房。

　　3、一居室的需求越來越小

　　隨著各地限購政策的放開和后續政策的逐步釋放，使得基本功能很難完備的一居室需求很低，不管在一線、二線以及三四線城市，一居室的需求占比都不足3%，二居、三居是需求的主力產品，在三四線城市，三居室則更受歡迎，占比達到了64%。

　　4、人人都愛學區房，學校是最受看重的住宅周邊配套設施

　　不管是多大規模的城市住戶，有近80%的人最看重的.住宅周邊配套設施是學校，人們對于對于住宅周邊設施需求度是這樣的：學校超市、便利店醫院大型商業體銀行餐廳休閑場所。

　　5、在一線城市，交通便利比其他賣點更容易打動買家

　　一線城市用戶對通勤時間要求最高，93.3%的用戶愿意購買通勤時間在60分鐘以內的住房，其中有50.5%更是希望能夠在30分鐘以內，而對于二三線城市的用戶來說要求則更為合理一些，31-60分鐘的通勤時間是二三線城市大部分住戶的接受范圍。

　　6、房產金融產品已經有一定的用戶基礎

　　房產金融的用戶使用率和城市發展水平保持一致，大多數用戶對房產金融抱有積極態度，65%以上的用戶表示用過或者愿意嘗試使用。

　　7、78%+的人愿意嘗試互聯網家裝

　　38%左右的人看重互聯網家裝的高性價比，只要價格合適則愿意用;40%左右的人可以嘗試，但不能完全在網絡上解決;剩下的22%則完全不愿意用。

　　8、智能家居還需要教育用戶

　　還沒那么多人愛智能家居，有35%左右的人對智能家居無感，此外還有約19%的人對智能家居不太了解，16%的人認為不過是虛擬概念，不實用，還有5%左右的人對智能家居比較了解，但完全沒興趣。

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