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2025年1月
服務熱線:400-810-0466
為了落實國家稅務總局的工作要求,充分發揮大數據分析優勢,圍繞提高最終用戶體驗的目標,進一步促進提升稅務網站群的綜合服務能力及服務水平,網站監測大數據分析平臺解決方案幫助客戶進行網站的常態化監測并利用大數據技術進行實時分析,不斷提升網站服務水平和互聯網影響力,推動網站發展實現智慧化、科學化轉型。
依托總局權威的稅收法規庫,利用大數據分析技術,構建用戶興趣模型,實現個性化推送
從用戶角度出發,通過用戶關注、用戶訪問等數據的分析,展現稅收與行業發展的關聯關系
充分運用新技術、新手段進行科學的評估,實現從粗放的人工評判向系統評判的轉變
為滿足系統處理能力要求,確保系統運行穩定、可靠,網站常態化監測與大數據分析系統應采用分布式數據處理架構,利用頁面標簽采集基礎數據,系統的技術構架采用大數據技術進行構造。
技術架構示意圖
方案特點:
數據源層:采集網站、Wap網站、App、應用系統等原始數據。
數據處理層:利用數據倉庫、數據挖掘、數據流處理、數據實時處理等大數據技術進行數據運算、存儲。
數據應用層:提供數據統計分析等功能。
在互聯網環境與業務專網環境各部署一套網站大數據分析系統,分別采集分析互聯網網站與業務專網網站的用戶訪問行為數據,按照稅務行業信息系統安全保護要求,兩套系統采用物理隔離。
網站用戶行為數據的采集方法采用國際主流的網站數據采集技術,即頁面標簽采集法。通過在網站頁面嵌入通用的JS代碼,實現相關數據的采集,采集類型包括PC網站、Wap網站、App(Android、IOS)。
用戶興趣模型構建和個性化推送是基于用戶畫像獲取的用戶特征,實現個性化內容推薦。
用戶畫像是基于用戶屬性信息與用戶行為信息共同描繪出用戶總體輪廓,隨著用戶屬性信息的豐富及用戶行為數據的積累,用戶屬性信息庫與用戶行為信息庫不斷迭代更新,使用戶畫像逐步完善、清晰。
個性化推送可針對用戶的實時訪問進行內容推送。個性化推送應不依賴于CMS系統,網站、WAP站點、APP可通過直接調用數據接口獲取推送內容。
堅持需求為導向,進行數據分析、處理,提供精細、便捷的定制查詢服務;同時,依托大數據分析功能,自動學習用戶行為記錄,提供更加多元化的查詢服務。
使用數據驅動業務,用數據來說話,通過人工智能建模實現業務流程的數字化轉變。通過興趣模進行數據篩查,形成個性化的信息,再推送給用戶閱讀。
利用行業已形成的數據標準及分析方法,融合現階段業務主流的分析理論,在統一方法論的指導下,形成完整的數據應用建設的生態圈,保證數據應用的可持續建設與優化。
整合各類數據資產,形成一個完整的數據主題。數據資產整合以數據的智能應用及持續的自我優化為前提,實現數據資源的持續積累,可循環、可復用的活的數據閉環。