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基于大数据的统计分析模型设计论文 常见大数据分析模型(6篇)

来源:互联网作者:editor2024-02-042

在日常的学习、工作、生活中,肯定对各类范文都很熟悉吧。大家想知道怎么样才能写一篇比较优质的范文吗?以下是我为大家搜集的优质范文,仅供参考,一起来看看吧

精选基于大数据的统计分析模型设计论文一

1.使用方必须遵守以下规定:

(1)使用方仅限于在本单位(本单位以使用方构成独立法人资格的组织为限)的范围内使用国家基础地理信息数据,不得扩展在所属系统和上级、下级或者同级其他单位。但获得特别许可的除外。

(2)使用方必须在使用国家基础地理信息数据所形成的成果的显著位置注明国家基础地理信息数据版权的所有者(所有者名称见附表)。

(3)使用方对被许可使用的国家基础地理信息数据不拥有复制、传播、出版、翻译成外国语言等权利,不得向第三方提供原始国家基础地理信息数据。不得以商业目的使用国家基础地理信息数据或者开发和生产产品。国家基础地理信息数据的任何格式或者任何复制品视同原始数据。使用方可根据需要对数据内容进行必要的修改和对数据格式进行转换,但未经许可,不得将修改、转换后的数据对外发布和提供,并应将修改、转换的情况及修改、转换的内容向提供单位备案。使用方不得将原始国家基础地理信息数据或者其衍生成果在计算机互联网上登载。

(4)使用方主体资格发生变化时,应向提供方重新提供使用申请,并需重新签订使用许可协议。

2.使用方必须根据国家基础地理信息数据的密级按国家有关保密法律法规的要求,采取有效的保密措施,严防泄密。

3.违约条款

(1)使用方在使用国家基础地理信息数据过程中违反国家法律法规或者国家基础地理信息数据主管部门的规定,其使用权即无条件终止。

(2)使用方违反本协议的任何约定,提供方有权收回其所提供的国家基础地理信息数据及相关资料,使用方不能保留国家基础地理信息数据的任何拷贝或者使用基于该国家基础地理信息数据开发的任何成果,并须赔偿因违约侵权给提供方造成的一切经济损失。

4.提供方所提供的国家基础地理信息数据及许可的用途等见附表。提供方在向使用方提供国家基础地理信息数据时,同时提供国家基础地理信息数据的相应数据说明和使用说明。

提供方不承诺对所提供的国家基础地理信息数据中可能存在的与现势的某种不一致或者缺陷进行修改。提供方不因该数据本身的瑕疵而对使用方所造成的任何后果承担任何责任。

5.本协议一式四份,具有同等效力,双方各持二份。

6.本协议未尽事宜,双方将协商解决。

提供方(盖章):________ 使用方(盖章):________

地址:__________________ 地址:__________________

代表(签字):__________ 代表(签字):__________

日期:__________________ 日期:__________________

电话:__________________ 电话:__________________

协议签订地点:__________

附表

使用许可协议编号:

说明:1.本表为甲类使用许可协议的组成部分。

2.如无特别许可情况请在“特别许可”栏中填“无”。

3.本表中数据载体、许可使用的用途及工本费栏请在选项上画“√”,选项中没有明确的请在“其他”项上填写清楚。

精选基于大数据的统计分析模型设计论文二

基于甲方(本合同采购方)拟从乙方采购乙方提供的货物。基于于甲方依据乙方(本合同供货方)提交的各项资料经审查认定乙方具有向甲方供货的资格,而且乙方同意向甲方提供符合甲方要求的货物;甲乙双方本着互惠互利、共同发展原则,在平等自愿的基础上,为建立起长期友好的合作关系,特签订本合同。

第一条基本合同

1.1合同效力:本合同为双方关于乙方向甲方供货业务的长期基本合同,对双方商定的基本条款进行约定。本合同从双方发生业务关系起至在双方保持业务期间,持续有效。本合同签订之前,双方已经签订的相关合同、协议等与本合同相抵触的或未涉及到的条款均以本合同为准。

1.2本合同附件:在双方往来业务中,与履行本合同相关的协议、合同、传真、订单、图表、信函等均为本合同的有效附件,对双方具有约束力,但与本合同冲突时应以本合同为准。

1.3具体合同:双方之间可按照以下第二条约定的程序达成具体合同,乙方接受甲方订单之时具体合同成立。双方之间的每一份具体合同均受本合同的约束。

第二条订单、交货、包装运输

2.1订单:乙方具体供货的品名、货物型号、数量、供货时间及商标以甲方的书面订单为准,乙方应在十二小时内或甲方订单之上要求的期限内确认或反馈意见,超期未确认或未反馈视同不接受甲方订单;但是若无正当理由,乙方不得拒绝接受订单。

2.2交货:除非双方另有明确约定按双方约定方式交货,乙方应按甲方订单规定的数量、时间准时送货至甲方所在地或甲方指定地并承担由此产生的运费。

2.3包装方式及包装费用:乙方供货的包装标准,应达到双方书面同意的包装标准,包装费用由乙方承担。

第三条验收及不合格品的处理

3.1验收:乙方送货后合理期限内或在甲方到乙方提货时,双方按照已经确定封样的样品或双方协商确认的质量标准、图纸及双方同意的技术要求进行验收。

3.2验收不合格:甲方对乙方供货验收不合格,应及时通知乙方,乙方应在接到通知一天内或双方另行协商确定的时间内将不合格品取回并同时向甲方交付同等数量的合格品,乙方不得将不合格品混在以后任何一批次的货物中提供给甲方。

第四条质量保证及质量事故责任的承担

4.1技术要求:乙方保证为甲方提供的货物完全符合国家的相关法律法规以及环保等要求,并符合甲方的特殊技术要求(如果有),并使用在有效期内、性能良好的原材料制作而成。货物出厂之前经严格检验,包装方式良好,可以避免一般装卸引起的零部件不良。

4.2质量事故:若乙方所供货物发生质量责任事故,从而导致甲方被第三方索赔或遭受国家机构处罚,经双方或技术监督部门或其它权威机构认定是乙方的责任,则应由乙方承担给甲方造成的全部经济损失。

第五条定价与结算

5.1定价:乙方应本着诚实信用与长期合作的原则合理报价,若存在弄虚作假情况,或报价与合理价格严重不符,谋取暴利,一经查实,甲方有权取消乙方供货资格并有权解除合同。

5.2最低价保证:乙方保证提供给甲方的货物价格是同期国内当地市场最低价。

5.3付款方式:原则上乙方供货后,甲方自货物检验合格、发票入帐后30内支付相应货款;但如双方另有约定,按双方约定付款方式付款。

第六条保密及知识产权条款

6.1保密:一方对另一方提供的技术资料、样件、图纸及其它相关供货(价格、数量等)与质量信息等所有技术和经营信息有保密义务。

6.2甲方标识的使用:甲方标识经甲方授权只可用于供应给甲方的合同货物,本合同解除后,授权自动失效,乙方不得继续使用,否则追究乙方的法律责任。

第七条违约条款

7.1拒绝订单与逾期供货:乙方无故拒绝甲方订单,应按照拒绝订单货物金额的百分之三十向甲方支付违约金。乙方未按要求逾期交货时,将按延迟天数乘以逾期供货部分货款之千分之四计算违约金,逾期超过三天,视为乙方不能供货,参照乙方无故拒绝甲方订单处理。

7.2商业欺诈的违约责任:乙方违反5.1条约定或出现其他商业欺诈时,乙方应按照欺诈涉及金额的百分之二十或者五万元/项/次中较高者向甲方支付违约金。本条款约定不影响乙方按照其他条款约定应承担的违约责任。本条中的“商业欺诈”是指乙方违反诚实信用原则,向甲方提供虚假资料、信息,或者隐瞒事实真相,从而欺骗甲方或最终用户,获取不正当利益的商业行为。

7.3违反最低价保证:乙方违反第5.3条约定,乙方应返还甲方已供货物的差价。

7.4违反保密约定的违约责任:一方违反保密条款约定,该方应赔偿守约方相关损失。

7.5违约通知:如乙方发生违约行为后甲方向其发出通知的,则该通知发出两日后将视为其已到达乙方。乙方应在通知到达后两日内书面回复甲方。如乙方逾期未予回复,则视为乙方默认甲方通知中所述的内容。

第八条不可抗力

本合同下的“不可抗力”仅指足以影响到本合同相关义务正常履行的不可预见、不可避免的自然灾害,以及双方书面确认的其他不可抗拒的因素。

第九条廉政条款

乙方在本合同签署前以及双方保持业务关系期间,不得以任何方式向甲方公司人员进行贿赂和提供回扣,一经发现,甲方有权在乙方货款中扣除受损利益并按相应金额处以1倍的罚款。

第十条合同的变更

本合同未尽事宜,双方协商解决;合同的变更及修改须经双方同意,以书面形式变更。

第十一条纠纷解决

因本合同或本合同履行中发生的纠纷,双方应协商解决,协商不成,提交甲方所在地人民法院诉讼解决。

第十二条合同生效条件与份数

12.1生效条件:合同经双方签字盖章后生效,如双方最后一笔业务交易完成后18个月内双方再无任何业务往来,合同自动中止失效;本合同除填写必需的合同签约主体、签约人、签约时间外,任何涂改、删除增添均无效。

12.2合同份数:本合同正本一式两份具有相同法律效力,甲乙双方各持一份。

甲方(采购方):乙方(供货方):

签约人:签约人:

日期:日期:

精选基于大数据的统计分析模型设计论文三

关于税收数据分析利用工作的调研

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。

充分应用数据指导税收征管的意识不够,靠数据分析、决策、处理问题意识不强。各数据管理部门联系不紧密,各自为政,单打独斗,缺乏统

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。

由于没有一套涵盖税收所有业务的涉税信息指标体系和数据采集标准,采集录入数据信息随意性较大,质量不高,与纳税有关的第三方信息采集渠道不畅,采集的信息深度和广度不够,数据信息质量影响着涉

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

基于大数据的统计分析模型设计论文 常见大数据分析模型(6篇)

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