1.如何抓好大数据核查惠民政策落实情况

各级党委要把监督检查作为落实主体责任的重要内容，市州党委要发挥好组织领导作用，县（市、区）党委要发挥好“一线指挥部”作用，县委主要负责人要当好“一线总指挥”，纪检监察机关要切实担负起监督责任，相关业务主管部门要针对存在的突出问题，研究措施、完善政策、整顿作风、健全机制。

新闻媒体对8个方面的最新惠民政策进行解读，对惠民资金的发放情况、整改处理结果等公示公开，接受群众监督。要将巡查督导贯穿监督检查工作始终，严肃工作纪律，弘扬党的优良作风，为监督检查工作提供保障。

2.网贷说我大数据有问题,要怎么查

查询大数据要了解以下几个信息：

1、综合信用评分

2、是否命中黑名单

3、网贷申请记录

4、被机构查询记录

综合信用评分就是综合你的资质条件给你的信用进行打分，一般分数越高信用越好，分数越低信用越差，网贷时被拒的可能性越大；是否命中黑名单指的就是你在不在黑名单里，如果在的话网贷被拒的概率就非常大了，而且需要要根据报告了解自己在黑名单的原因；网贷申请记录和被机构查询记录较多，则代表大数据越花，说明近期很缺钱，容易让网贷平台判定你缺乏还款能力，导致网贷被拒。

查询大数据可以在微信搜“征查”点击查询，就可以查询到自己的网贷大数据报告了。

以上的几大要素都可以查询到，会显示你的信用等级分数，是否存在黑名单，网贷申请记录和被网贷平台查询记录都会显示，在查询之前还能看样例模板。

3.数据核查内容简介

发表于 2006-3-27 08:53 数据管理中的逻辑关系还没有完全整理好，写个大概，数据管理中的逻辑关系知情同意日期一定在首次就诊日期之前；首次就诊和第二次就诊日期在2周±3天，依此类推；人口统计学资料符合方案纳入标准；既往病史和治疗史是否和方案纳入标准中“病情、剂量稳定、药物过敏等”矛盾的；基线的实验室检查异常是否和方案排除标准“心、肝、肾异常”矛盾的；合并用药（包括既往用药持续到现在的，和试验期间合并用药）有无违背方案规定的；试验期间合并用药结束时间和是否继续的关系；不良事件的特点（阵发性、持续性）和发作次数的关系；不良事件的结束日期和转归的关系；疗后实验室检查异常和不良事件的关系；暴露用药时间、研究时间和方案中规定的时间关系；。

总之，太复杂了，不知道谁能用提纲或者简洁的语言描述关于逻辑关系的思路。

日期类、关系类、二选一类？欢迎继续讨论。

4.企业如何做好大数据核查服务

大数据能够帮助企业预测经济形势、把握市场态势、了解消费需求、提高研发效率，不仅具有巨大的潜在商业价值，而且为企业提升竞争力提供了新思路。

企业怎样利用大数据提升竞争力？乐思软件从企业决策、成本控制、服务体系、产品研发四个方面加以简要讨论。企业决策大数据化。

现代企业大都具备决策支持系统，以辅助决策。但现行的决策支持系统仅搜集部分重点数据，数据量小、数据面窄。

企业决策大数据化的基础是企业信息数字化，重点是数据的整理分析。首先，企业需要进行信息数字化采集系统的更新升级。

按各决策层级的功能建立数据采集系统，以横向、纵向、实时三维模式广泛采集数据。其次，企业需要推进决策权力分散化、前端化、自动化。

对多维度的数据进行提炼整合，在人为影响起主要作用的顶层，提高决策指标信息含量和科学性；在人为影响起次要作用的底层，推进决策指标量化，完善决策支持系统和决策机制。大数据决策机制让数据说话，可以减少人为干扰因素，提高决策精准度。

成本控制大数据化。目前，很多企业在采购、物流、储存、生产、销售等环节引入了成本控制系统，但系统间融合度较低。

企业可对现有成本控制系统进行改造升级，打造大数据综合成本控制系统。其一，在成本控制的全过程采集数据，以求最大限度地描述事物，实现信息数字化、数据大量化。

其二，推进成本控制标准、控制机理系统化。量化指标，实现成本控制自动化，减少人为因素干扰；细化指标，以获取更精确的数据。

其三，构建综合成本控制系统，将成本控制所涉及的从原材料采购到产品生产、运输、储存、销售等环节有机结合起来，形成一个综合评价体系，为成本控制提供可靠依据。成本控制大数据化以预先控制为主、过程控制为中、产后控制为辅的方式，可以最大限度降低企业运营成本。

服务体系大数据化。品牌和服务是企业的核心竞争力，服务体系直接影响企业的生存发展。

优化服务体系的重点是健全沟通机制、联络机制和反馈机制，利用大数据优化服务体系的关键是找到服务体系中存在的问题。首先，加强数据收集，对消费者反馈的信息进行分类分析，找到服务体系的问题，然后对症下药，建立高效服务机制，提高服务效率。

其次，将服务方案移到线上，打造自动化服务系统。快速分析、比对消费者服务需求信息，比对成功则自动进入服务程序，实现快速处理；比对失败则转入人工服务系统，对新服务需求进行研究处理，并快速将新服务机制添加至系统，优化服务系统。

服务体系大数据化，可以实现服务体系的高度自动化，最大程度提高服务质量和效率。产品研发大数据化。

产品研发存在较高风险。大数据能精确分析客户需求，降低风险，提高研发成功率。

产品研发的主要环节是消费需求分析，产品研发大数据化的关键环节是数据收集、分类整理和分析利用。企业官网的消费者反馈系统、贴吧、论坛、新闻评价体系等是消费者需求信息的主要来源，应注重从中收集数据。

同时，可与论坛、贴吧、新闻评价体系合作构建消费者综合服务系统，完善消费者信息反馈机制，实现信息收集大量化、全面化、自动化，为产品研发提供信息源。然后，对收集的非结构化数据进行分类整理，以达到精确分析消费需求、缩短产品研发周期、提高研发效率的目的。

产品研发大数据化，可以精准分析消费者需求，提高产品研发质量和效率，使企业在竞争中占据优势。