数据分析在规范经营及大户治理的研究应用

摘 要：文章研究的重点就是通过数据分析的概念及作用，梳理出当前烟草行业规范经营及大户治理监管工作中数据运用存在的问题，探索违法违规数据精准筛查“5.20工作法”，从杂乱无章的数据中挖掘出想要的信息，实现大户精准筛查、精准管控、精准打击，从而有效规范卷烟经营行為。

关键词：数据分析;研究;应用

一、 引言

面对各业务部门系统建设多头发展、系统数据相对封闭的现状和违法违规零售户反侦察意识日益提高的问题，我局（公司）打破多部门之间的信息壁垒，建立违法违规数据精准筛查“5·20”工作法，采取聚类分析、关联分析、统计分析、特征规则分析等数据挖掘方法，从这些海量数据中发现有用的数据，使数据真正“活起来”，促成各部门的信息运用由“信息孤岛”向“信息共享”转变，实现违法违规户的分析从“广泛撒网”向“精确制导”的转变，引领市场检查和走访从“经验导向”向“数据导向”的转变，为规范经营及大户治理工作提供强有力的数据支撑。

二、 数据分析的概念及作用

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。

数据分析对监管工作的作用主要体现在以下三个方面：第一，实现对监管资源的优化。通过大数据平台可以有效整合省内外、行业内外的数据资源，为各单位提供共享的、全局的、关联的数据支撑，促进卷烟规范经营事前预警、实时监控、事后分析的全过程管控。第二，实现非现场的监管。通过利用监控异常预警等数据指标建立一些数据模型，并进行定量分析，配合一些定性的分析方法，就能够逐渐实现监管模型库，及时深入对规范经营状况及零售户情况等信息进行连续的计量和监测，进行横向和纵向的比较，发挥出非现场监管预警作用。第三，实现数据可视化的应用。通过对数据挖掘之后的可视化的操作，形成相应的数据表及数据图形，更好地为专卖内管人员提供可视化的分析，以达到针对性数据分析的意图。

三、 当前监管工作中数据运用存在的问题

（一）数据共享的问题

当前客户经理、市管员、物流配送员等都有着各自的电脑应用系统或App，无集中统一的办公平台，不同领域的数据资源无法有效共享，只能基于对局部数据的分析，亟须开放共享、互联互通的全局数据为相关工作提供更加精准、更加全面的信息支撑。

（二）数据画像的问题

零售户的各种形态，缺乏统一的认定标准，如违法大户、违规大户等，各直属单位一般凭借各自对政策的理解进行划分、判定，标准口径不一。

（三）数据分析的问题

目前在营销、专卖、物流、内管系统中，预警尚未达到“事前提醒、事中控制、事后分析”的理想状态，很大程度只能用于事后分析。由于分析不够精准、预警数量庞大，导致无效预警较多，增加了基层一线工作量，预警的作用未能真正有效发挥出来。

四、 “5·20”工作法的研究应用

我局（公司）以季度重点工作推进会、现场会为契机，建立违法违规数据精准筛查“5.20工作法”，从海量数据的统一归集、违法违规零售户的精准研判、嫌疑名单的落地核查到研判结果的多向反馈，形成一个完整的工作闭环。

（一）组建违法违规数据研判中心

通过专卖、营销、内管、信息中心四线核心力量参与，实现力量聚合，设立数据采集员、数据研判员、数据核查、督查员等四项专职岗位，实现岗位重组，畅通四大数据来源渠道，消除部门壁垒，实现数据融合。

（二）模型搭建原理

通过全面分析零售户的违法违规行为，倒查其在各系统数据中存在的共性特征，建立违法违规零售户的具体行为和系统数据之间的对应关系，从而形成5个可根据相关数据自动识别违法违规行为的筛查模型和20个对应参数，每一个参数均对应着该类违法违规零售户的某一项特征。

（三）模型运行方法

将辖区内涉及历史违法违规数据、经营异常数据、基本信息异常数据的零售户按照20个参数分类，形成“外流被查名单”“三同订单名单”“省外烟占比超过30%零售户名单”“市场类型为‘农网且经营等级在20档以上零售户名单”等20个小名单。当一个零售户在模型中符合的参数越多，其最终的赋值求和就越大，证明其违法违规的可能性也就越大。将导入的零售户按照赋值得分的求和情况由高到低进行排序，选取符合3个参数以上的零售户（可自行根据需要设置最低值）列入待核查名单，通过任务派单的方式交由一线部门安排人员实地核查。

（四）“5.20工作法”的成果应用

根据一线部门反馈的核查结果，对未发现问题的零售户中抽取一定比例作为暗访检查对象，暗访检查结果作为对一线部门考核的依据。将发现问题的零售户按照诚信等级评价规则调整其诚信等级，并通报给营销中心，由营销中心为问题零售户添加二级标签，为精准货源投放提供参考。如涉嫌违法违规大户的，按照《违法违规大户管理办法》处理。

五、 结语

虽然取得一定的工作效果，但还存在外部数据欠缺、数据采集效率不高、数据存储管理方式滞后等问题，制约了模型参数的优化升级，延长了数据研判周期，限制了研判数据的二次运用。我局（公司）将不断巩固现有成果，积极争取省局的支持和指导，吸收省内外兄弟单位的先进经验，借助信息系统和平台的力量，实现数据研判的智能化。

参考文献：

[1]王逸东.数据挖掘技术在银行监管工作中的应用研究[J].信息安全与技术，2014（3）：85-56.

[2]王春.浅谈大数据分析在内管工作中的运用[DB/OL].中国江西网，2017.

作者简介：

王婷，株洲市烟草专卖局（公司）。