报告在写作方面，是有着极为复杂、详细的写作技巧，很多朋友对报告写作流程与技巧，并不是很了解，以下是小编收集整理的《双十一大数据分析报告》，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助！
第一篇：双十一大数据分析报告
医疗大数据分析报告（定稿）
大数据的意义在于提供“大见解”：从不同来源收集信息，然后分析信息，以揭示用其他方法发现不了的趋势。在利用大数据发掘价值的所有行业中，医疗行业有可能实现最大的回报。凭借大数据，医疗服务提供商不仅可以知道如何提高盈利水平和经营效率，还能找到直接增进人类福祉的趋势。
以下是大数据在医疗行业的一些常见用途，包括商业运作和健康管理：
1. 分析电子病历：医生共享电子病历可以收集和分析数据，寻找能够降低医疗成本的方法。医生和医疗服务提供商之间共享患者数据，能够减少重复检查，改善患者体验。但目前，大部分的电子病历都无法共享，这在很大程度上是出于安全和合规的考虑，但找到一个安全的方法来挖掘患者数据，这能改善医护质量并降低医疗成本。
关键词：患者数据共享、信息安全、提高医疗质量、降低医疗成本
2. 分析医院网络系统：不妨想想我们在分析入院治疗的趋势时获得的好处。例如，对儿科病房医疗设备的统合分析可以更早地识别潜在的婴儿感染趋势。或者，再想想减少术后葡萄球菌感染的好处。通过利用大数据，医院可以知道，医生在术后开的抗生素能否有效地防止感染。
关键词：入院治疗趋势分析
3. 管理数据用于公共健康研究：医务人员会被铺天盖地的数据所淹没。诊所和医院会提交关于健康状况和免疫接种的数据，但没有大数据的话，这些数据毫无意义。大数据分析能够对患者的原始数据进行标准化整合，用以充实公共健康记录，而丰富多样的公共健康记录能催生更合理的法规，并提供更好的医疗。
关键词: 公共健康记录、患者数据
4. 循证医学：大多数医院和急诊室都实行“食谱化医学”，也就是说，医生对收治的病人采用同一套检查项目来确定病因。而利用循证医学，医生可以将病人的症状与庞大的患者数据库进行比对，从而更快地做出准确诊断。在这里，大数据扮演的角色是从不同来源采集信息，并对数据实施标准化。在这种情况下，带有“高血压”的记录就可以映射到另一条带有“血压升高”的记录。
关键词：循证、患者数据库
5. 降低再入院率：看病费用之所以上涨，原因之一是因为患者离开医院30天内，再入院率居高不下。利用大数据分析，按照过往记录、图表信息和患者特点，医院能识别高风险病人，并提供必要的护理，从而降低再入院率。
关键词：记录、分析患者特点、识别高风险病人、特殊护理
6. 保护患者的身份信息：UnitedHealthcare等保险商利用大数据分析，使医疗诈骗犯和盗用身份者无所遁形。该公司对语音转文本的记录(比如打给呼叫中心的电话)进行分析，从而找出诈骗者。这家保险公司还利用大数据来预测哪类治疗方案更有可能成功。
关键词：患者信息保护、医疗诈骗
7. 更高效的诊所：随着诊所的发展，协调医生和更多患者变得更具挑战性。以纽约州韦斯特切斯特县的Westmed Medical Group为例，该诊所的医生从1996年的16人增加到现在的250人，就医人数达到25万，年收入为2.85亿美元。随着规模的扩大，它必须提高效率才能保持优势。利用大数据，该诊所能分析2200余种医疗过程。因此，它能简化工作流程，把某些临床任务从医生转移到护士手上，减少不必要的检查，提高患者满意度。和其他行业一样，大数据指明了从哪里入手可以改善医疗过程。
关键词：简化医疗工作流程、提高医生工作效率
我国“互联网+医疗”现阶段的发展：
当前，以阿里巴巴和腾讯为代表的互联网厂商不断与线下医院对接试水创新应用;移动医疗应用也颇受资本市场青睐，据不完全统计，数百家医疗健康互联网公司都走在融资的道路上。2014年到2015年，我国“互联网+医疗”市场规模分别为29.5亿元、42.7亿元，增长率为44.7%。预计到2017年，这一数字将超过125.3亿元。
1. 以挂号和支付起步
从8月9日开始，北京大学第一医院在支付宝中的服务窗向用户开放，它不但能实现在线预约挂号，还是全国首个应用“防黄牛模型”的医院线上服务。蚂蚁金服医疗行业总经理王博介绍：“利用实名信息，支付宝能精准匹配挂号人和就诊人。通过对用户的身份信息、行为特征、关系网络建立多维度的层次化体征体系，通过数据挖掘和建模，有效识别出黄牛身份，为医院建立‘黑名单’库。”
在线挂号正是“互联网+医疗”的绝佳“破冰”入口。以北京为例，北京市卫计委此前出台了多项措施：2016年底前，北京市属22家医院将全部取消现场放号，改为实施“非急诊全面预约”等，而预约的最主要途径就是互联网。在支付宝服务窗之外，腾讯同样在微信城市服务中，与包括“微医(挂号网)”在内的合作伙伴，共同推出统一挂号开放平台。据介绍，迄今为止，微信的挂号平台已经在60多个城市落地。
而在实现挂号预约后的下一步，则是支付。深圳市人社局局长王卫介绍说，从今年6月起，深圳成为全国首个通过互联网渠道完成医保移动支付的城市，参保人通过支付平台绑定加载金融功能的社会保障卡后，就可以在全市17家试点医院一键完成医保与自费的移动支付。“接下来深圳还将逐步探索扩大移动支付的使用场景，包括生育保险、大病门诊、住院、社康门诊、药店取药等，更加方便群众就医。”
2. 硬件连接的慢病管理
9月20日，腾讯发布糖大夫二代智能血糖仪，新一代血糖仪不但支持WiFi无线连接，甚至支持联通3G网络。
9月20日，腾讯发布糖大夫二代智能血糖仪，新一代血糖仪不但支持WiFi无线连接，甚至支持联通3G网络。
糖尿病的数据化也成为互联网慢病管理的试水之举。丁香园创始人李天天表示：“互联网慢病管理有3个要素：一是要能收集数据。二是要能互动。比如患者可以收到微信提醒最近血糖控制得好不好，或者中秋节前提醒患者不能吃月饼。三是并非所有慢病都适合互联网管理，要挑选那些能管好的、容易的采集数据，能拉动互动的慢病先作探索。”
3. 互联网医院未来之路
2015年12月10日，浙江大学医学院附属医院院长、心血管专家王建安教授，通过乌镇互联网医院的网上平台，为杭州患者黄女士开出全国首张在线电子处方。随着这张电子处方的开出，“互联网医院”真正走进公众视野。截至今年7月，乌镇互联网医院在线接诊量每天已超过2.1万人次;预计到今年年底，乌镇互联网医院的日接诊量将超过8万人次。 乌镇互联网医院的开业，也让国内互联网医院如雨后春笋般出现。4月，微医、好大夫在甘肃、宁夏上线互联网医院;随后，七乐康与广州市荔湾区中心医院达成合作;6月，阿里健康网络医院落户甘肃金昌„„来自第三方的数据显示，截至今年9月，全国互联网医院试点已达35家。
互联网医院能干啥?所谓互联网医院，是指通过视频请医生诊疗，开具电子处方，药品快递到家的新型远程线上诊疗模式。其意义在于打破地域界限，既可以让偏远地区患者享受高水平的医疗服务，又可以提高大城市的医疗服务水平，还可以更合理地配置医疗资源。
我国“互联网+医疗”现阶段存在的问题：
我国目前医疗信息化的水平还比较低，患者的电子病历还没有充分建立起来，各医院的基本医疗数据没有实现互联互通，成了一座座“信息孤岛”，而且医院与患者之间也难以进行互动。这些都使得远程会诊、医疗大数据等发展得步履维艰。
互联网医疗要落地，必须建立在医疗信息化的坚实基础之上。医院要搭上互联网快车，就必须加强自身信息系统的建设。其中关键的一点就是要树立互联网思维，以需求为导向重塑医疗服务流程。信息化是工具，目的是满足人的需求，要以人为本。具体而言，信息化要理解患者的需求，减少他们在挂号、候诊、缴费等环节的负担;信息化更要助力医护人员的工作，有助于医疗服务水平和效率的提高。
第二篇：CDA大数据分析师 学习心得
人大经济论坛CDA大数据分析师培训学习心得
CDA 大数据分析师的课程让我对“大数据”这个概念有了更为具体的认识。以往对于“大数据”，我的认知还是仅仅停留在概念层面上。而上完课后，尤其是了解如何搭建Hadoop平台以及其生态环境之后，“大数据”这个概念终于落地了。
Hadoop的核心框架是Hdfs和MapReduce。Hdfs是分布式文件系统，其主要作用是存储及读取数据。而MapReduce实际上是Hadoop工作的核心思想。任何想要在Hadoop集群上完成的算法都必须基于MapReduce的思想实现。因此，我认为想要学习Hadoop，其核心在于充分理解MapReduce。而同时，MapReduce的理解也是理解大数据分析思想的关键，即如何将庞大的数据分解成可以进行操作的小数据集。
人大经济论坛Hadoop大数据分析师课程大致可分为如下几个部分(阐述并不是按照时间顺序，而是按照个人对于这个课程的理解)。第一部分是原理及背景的讲解：个人认为，这一部分其实是重点，因为涉及到了大数据分析的核心，也包括了Hadoop的运行原理。例如1.0版本与2.0版本的差异，其核心在于2.0版本增加了独立的资源管理器Yarn，这极大的提升了Hadoop处理海量数据时的效率;第二部分是搭建平台:从最初的单机模式，至伪分布模式，到最终的集群模式。这部分内容中核心的部分是如何写好配置文件，在这里课程中也会涉及到核心参数的介绍，这对于理解Hadoop平台及今后自己如何配置Hadoop集群模式都是十分有用的;第三部分是Mahout的介绍: Mahout是建立在Hadoop平台上的软件，其中集成了许多很有用的算法。这些算法往往不是十分前沿的，但在处理海量数据时往往可以显现出强大的作用。课程中对于Mahout的讲解也是十分仔细的，因为它是目前最为常用且方便的分析海量数据的软件;第四部分是Java培训: 由于Hadoop是由Java编写的，因此对于自己想编写MapReduce的学员，这部分内容其实是十分关键的。因为我认为想真正成为一个大数据分析师，仅仅会用Mahout上现成的算法是远远不够的。修改已有的算法甚至是构造新算法都是一个想真正进入这一行业的从业人员所必需的。课程中也会涉及到怎样在源文件中修改MapReduce程序，从而实现自带的算法所不具有的功能。从这一点上也体现了课程的深度;第五部分是对Hadoop整体生态环境的介绍，介绍并在Hadoop平台上搭载了如Hive, HBase等等常用的应用。对于其优劣势也有较为详细的介绍，例如Hive可以利用HQL语句进行数据库操作，便于那些熟悉SQL语句的DB管理人员操作。而HBase是一种面向列的数据库，使得查询及插入数据更高效。相较于Hive，HBASE显然更适用与海量数据的管理。这些对于Hadoop整体生态环境的介绍体现了课程一定的广度。
总体来讲，人大经济论坛hadoop大数据分析师培训课程，无论是课程内容的深度和广度，还是课程的教学质量，都是完美的，学完本人受益匪浅，通过最短的时间使自己快速进入到大数据分析的领域中。八天的培训中，最让我感动的是培训老师的认真负责的态度。课程中每一步骤都由老师一对一，手把手指点，耐心程度让人点赞。这样的教学方式保证能让每个学员都能跟上进度，有些入门级的同学当然问得更多些，老师也能一一解答，相信他们的收获比我更多。
人大经济论坛CDA大数据分析师第二期课程学员
第三篇：大数据分析师究竟是干什么的
【甘肃大数据培训】大数据分析师究竟是干什么的!
全民大数据的时代里，产生了一个新的职业。大数据分析师。那么什么是大数据分析师呢?大家都是知其然而不知其所以然。相信大家都会很好奇在大数据培训之后，我们的工作内容是什么吧。我们可能会去到的公司。那么，科多现在就带你一起，走进大数据分析师的世界。
现代生活中的我们，无时无刻不在产生着大量的数据，从咱们睁开眼洗漱的那一刻起就已经有数据开始产生并被记录。一直到晚上咱们关灯正式休息。可以毫不夸张的说，现代社会就是一个大型的数据库，咱们每个人都是一个数据源。每天咱们产生的数据被分类汇总到各类数据库中。当千千万万个我们这些数据源产生的千千万万的数据分类汇总到一起那就是大数据。而大数据分析师的工作内容。就是使用各种分析手段对大数据进行科学分析、挖掘、展现并用于决策支持的过程。
那么大数据分析师与传统的数据分析师之间有什么区别呢?数据分析可谓由来已久，举例说明一下。帐房先生在某种意义上讲也可以称之为数据分析师，分析着往来帐务、应收、支出等，传统的数据分析师只是基于自身数据的统计而已。所以相较于传统的数据分析师来说，大数据分析师首先要学会的就是打破信息孤岛利用各种数据源，在海量数据中寻找数据规律，在海量数据中发现数据异常。根据项目设计开发数据模型、数据挖掘和处理算法;通过数据探索和模型的输出进行分析，给出分析结果。
而现在大数据的发展深受国家和企业的重视，大数据的相关产业的发展也是成井喷式爆发。但是大数据的人才缺跟不上大数据产业发展的步伐。按照对于各大招聘网站的大数据统计，我国大数据人才的缺口在150万左右。大数据人才的平均薪酬也在15K左右，即便是实习生也是6K到8K.。国家和企业也越来越重视大数据培训，意在搭建自己的大数据团队。
在成都，科多大数据作为国家工信部大数据授权的人才培养基地、工信部大数据工程师授权认证中心中国智慧城市大数据技术创新联盟副理事长单位。成都大数据技术产业创新联盟会长单位也成为了贵阳大数据交易所、亚马逊大数据的认证合作培训机构。成都大数据技术产业创新联盟、成都大数据俱乐部的认证合作培训机构。其授课老师团队由国家大数据标准制定专家组成员、企业大数据总架构师、电子科大大数据研究中心教授们组成。
而现在的大数据分析师也不在仅仅是简单的IT工作人员，而是可以参与到企业决策发展制定中的核心人物。当然这都是譬如总架构师之类的大数据分析师了。普通的大数据分析师还是主要对各类大数据进行分析形成项目所需要的报告。
如果用举例子的办法来说明大数据分析师的工作的话，咱们的信用征信大数据。现在的支付宝和微信都是大家常用的支付软件，而在支付宝中也有各种类似蚂蚁花呗、借呗、分期等等金融产品，而且它还有一个芝麻信用，以芝麻信用来评估咱们的信用等级。那么芝麻信用是怎么判断的呢??它参考的大数据就是阿里体系内的电商交易数据、互联网金融数据、集团体系之外的公安网、最高法、工商、教育部门等公共机构以及其合作伙伴数据。还有咱们用户自己上传的数据。大数据分析师的工作就是对大数据进行用户行为分析，进行用户画像，使用分类算法及数据对比算法等一系列手段来进行风险评判与决策支持。充分利用大数据带来的价值，在进行数据挖据与展现后，呈现给企业决策者的将是一份清晰、准确且有数据支撑的报告。这就是大数据分析师的工作。这就是大数据分析师!
来吧，科多带你走进大数据的世界
第四篇：XXX数据中心-大数据项目可行性研究报告
撰写格式
对于2015年大数据发展趋势预测，总结为这几个词：融合、跨界、基础、突破。
融合是说在产业里面，比如说在垂直行业的融合，在企业里面垂直融合，应用融合，技术融合等等。跨界，基于大数据使不同学科不同应用领域跨界。基础，就是说大数据发展亟待在一些基础方面进一步的夯实，2014年比2013年基础更强，期待2015年基础进一步的夯实，包括生态环境，包括大数据资源的共享。突破，我们会在预测在2015年在一些大数据的分析，大数据的一些系统方面能够取得相关性的突破。
这个趋势的报告来源于137位我们大数据专家委的委员和50位中关村产业联盟的会员，我们给出50个选项，每个专家委员给投票，同时给一些标注，最后我们在这个基础上给出了一个统计，最后结果是2015大数据发展的十大预测。
《中国大数据技术与产业发展白皮书(2014年)》针对2015大数据发展做了十大预测，分别是：
1、结合智能计算的大数据分析成为热点，包括大数据与神经计算、深度学习、语义计算以及人工智能其他相关技术结合，成为大数据分析领域的热点。大数据分析的核心是从数据中获取价值，价值体现在从大数据中获取更准确、更深层次的知识，而非对数据的简单统计分析。要达到这一目标，需要提升对数据的认知计算能力，让计算系统具备对数据的理解、推理、发现和决策能力， 其背后的核心技术就是人工智能。近些年，人工智能的研究和应用又掀起新高潮，这一方面得益于计算机硬件性能的突破，另一方面则依靠以云计算、大数据为代表的计算技术的快速发展，使得信息处理速度和质量大为提高，能够快速、并行处理海量数据。
2、数据科学带动多学科融合，但是数据科学作为新兴的学科，其学科基础问题体系尚不明朗，数据科学自身的发展尚未成体系。在大数据时代，许多学科表面上看来研究的方向大不相同，但是从数据的视角来看，其实是相通的。随着社会的数字化程度逐步加深，越来越来多的学科在数据层面趋于一致。可以采用相似的思想来进行的统一的研究。 数据科学作为一个与大数据相关的新兴学科出现，真正支撑大数据发展的学科跨越还没有出现。 针对大数据处理的理论研究上，新型的概率和统计模型将是主要的研究工具，学科基础理论的突破还难于在2015年出现。
3、跨学科领域交叉的数据融合分析与应用将成为今后大数据分析应用发展的重大趋势。 大数据技术发展的目标是应用落地，因此大数据研究不能仅仅局限于计算技术本身。由于现有的大数据平台易用性差，而垂直应用行业的数据分析又涉及到领域专家知识和领域建模，目前在大数据行业分析应用与通用的大数据技术之间存在很大的鸿沟，缺少相互的交叉融合。因此，迫切需要进行跨学科和跨领域的大数据技术和应用研究，促进和推动大数据在典型和重大行业中的应用和落地。
4、大数据将与物联网、移动互联、云计算、社会计算、等热点技术领域相互交叉融合，产生很多综合性应用。 近年来计算机和信息技术发展的趋势是，前端更前伸，后端更强大。物联网与移动计算加强了与物理世界和人的融合，大数据和云计算加强了后端的数据存储管理和计算能力。今后，这几个热点技术领域将相互交叉融合，产生很多综合性应用。
5、大数据多样化处理模式与软硬件基础设施逐步夯实。内存计算将继续成为提高大数据处理性能的主要手段。以Spark为代表的内存计算逐步走向商用，并与Hadoop融合共存，专为大数据处理优化的系统和硬件出现，大数据处理多样化模式并存融合，一体化融合的大数据处理平台逐渐成为趋势。其中有一个观点这种多元化一定程度上成为一体化，未来大数据多样化处理模式并存并且有可能成为一体化的平台。
6、大数据安全和隐私，这是我们第三年关于大数据热点问题趋势的预测，每一年这都是非常靠前关于大数据安全和隐私问题，这个反映我们专家我们用户一种期盼一种理解一种关注度，但是我们在大数据的安全和隐私保护方面，以及大数据涉及到资源国家主权这层面，实际上技术层面没有比较多的，这两年多以来没有比较长足的进步，这方面有一定的问题的，所以说大数据的安全持续令人担忧。
7、新的计算模式讲取得突破，去年前年我们在国内大量的去讲深度学习，今天我们发现一个很有意思的现象，在一些特定的领域发挥了作用，但是我们专家和工业界的人士更关注众包技术，也就是说可能未来不光是大数据讲深度学习。
8、各种可视化技术和工具提升大数据分析。进行分析之前，需要对数据进行探索式地考察。在此过程中，可视化将发挥很大的作用。对大数据进行分析以后，为了方便用户理解结果，也需要把结果展示出来。
9、大数据技术课程体系建设和人才培养是需要高度关注的问题。
10、开源系统将成为大数据领域的主流技术和系统选择。 如需了解请登录：
目
录
一、项目单位基本情况 ............................................................................. 1.1项目单位基本情况 ······························································ 1.2项目单位财务状况 ······························································ 1.3公司股东及股本结构 ··························································· 1.4技术力量 ·········································································· 1.5知识产权情况 ···································································· 1.6技术储备情况 ····································································
二、项目的基本情况 ................................................................................. 2.1项目名称 ·········································································· 2.2项目建设内容 ···································································· 2.3项目实施进度 ···································································· 2.4总投资及资金来源 ······························································ 2.5经济和社会效益分析 ··························································· 2.6各项建设条件落实情况 ························································
三、项目建设背景..................................................................................... 3.1大数据发展现状 ································································· 3.2项目建设背景 ···································································· 3.3项目建设必要性 ································································· 3.4项目建设意义 ····································································
四、项目建设目标及任务 .......................................................................... 4.1项目建设目标 ···································································· 4.2项目规划应用任务 ······························································
五、项目建设需求分析 ............................................................................. 5.1用户需求 ·········································································· 5.2数据需求 ·········································································· 5.2.1数据资源现状 ····························································· 5.2.1数据资源发展趋势 ······················································· 5.3系统及应用需求分析 ··························································· 5.3.1节点管理 ··································································· 5.3.2主题管理 ··································································· 5.3.3元数据管理 ································································ 5.3.4公共代码管理 ····························································· 5.3.5数据采集 ··································································· 5.3.6数据整理比对 ····························································· 5.3.7数据交换 ··································································· 5.3.8数据访问 ··································································· 5.3.9数据备份与 恢复 ························································· 5.3.10标准管理 ································································· 5.3.11应用支持 ································································· 5.3.12运行管理 ································································· 5.4性能需求分析 ···································································· 5.5安全保障体系需求分析 ························································ 5.5.1系统安全可靠性需求 ···················································· 5.5.2数据安全保密性需求 ···················································· 5.5.3数据完整性需求 ·························································· 5.5.4实体的可鉴别性需求 ···················································· 5.5.5不可否认性需求 ·························································· 5.5.6对象和行为的可授权性需求 ··········································· 5.5.7统一信任与授权策略需求 ·············································· 5.5.8数据中心统一安全监督性需求 ········································ 5.6保障机制需求分析 ······························································
六、数据中心设计方案 ............................................................................. 6.1设计原则 ·········································································· 6.1.1统一建设 ··································································· 6.1.2相对独立 ··································································· 6.1.3共建共享 ··································································· 6.1.4安全可靠 ··································································· 6.2数据中心平台设计 ······························································ 6.2.1平台总体架构 ····························································· 6.2.2信息资源 ··································································· 6.2.3支撑平台 ··································································· 6.2.4数据共享交换平台 ······················································· 6.2.5共享数据管理系统 ······················································· 6.2.6保障机制 ··································································· 6.2.7标准法规体系 ····························································· 6.2.8数据接口系统 ····························································· 6.2.9运行环境 ··································································· 6.3数据中心成效应用 ······························································
七、数据中心建设土建及公用工程 ............................................................ 7.1土建方案 ·········································································· 7.2给排水系统 ······································································· 7.3电气系统 ·········································································· 7.4道路绿化等其他系统 ···························································
八、节能 ................................................................................................... 8.1 用能标准和节能规范 ··························································· 8.2能耗分析 ·········································································· 8.3 节能措施分析····································································
九、环境保护 ............................................................................................ 9.1环境保护执行标准 ······························································ 9.2建设期环境影响分析 ··························································· 9.3运营期环境影响分析 ···························································
十、组织机构与人力资源配置 ................................................................... 10.1组织机构 ············································· 错误!未定义书签。 10.2人力资源配置 ·································································· 十
一、组织管理与实施进度 ...................................................................... 11.1建设期管理 ·········································· 错误!未定义书签。 11.2运营期项目管理 ···································· 错误!未定义书签。 11.3建设工期和进度安排·························································· 11.4项目招投标 ····································································· 十
二、投资估算与资金筹措 ...................................................................... 12.1投资估算 ········································································ 12.2资本金筹措 ····································································· 第十三章 财务评价 ................................................................................... 13.1项目经济效益 ·································································· 13.2项目社会效益 ·································································· 第十四章 项目风险分析 ............................................................................ 14.1市场风险 ········································································ 14.2项目建设管理风险 ···························································· 第十五章 研究结论与建议 ........................................................................ 15.1结论 勤劳的蜜蜂有糖吃
15.2建议 ··············································································
第五篇：大数据机构编制管理经验做法亮点
一是“动态化”整合数据资源，精准掌握机构编制底数。
依托机构编制实名制信息系统，把好机构编制数据管理关口，实现全区机构清、编制清、职数清、人员清。
一是基础数据全面覆盖。
将全区机关事业单位人员的编制性质、身份信息、职务信息以及机构名称、机构类别、编制数量、历史沿革台账等数据分门别类全部录入机构编制实名制数据库，改变以往“翻箱倒柜”查阅资料模式，实现机构编制信息查阅“随时化”。
二是分类设档健全台账。
在机构编制实名制系统现有统计功能基础上，分门别类针对性制作《机关事业单位编制数及实有人数汇总表》、《机关事业单位股级职数实配情况表》、《机关事业单位空编使用计划情况表》等一系列台账档案，对空编使用、出入编业务、机构编制人员基本信息进行补充完善，切实打牢数据基础。
三是动态调整及时精准。
严格落实专人专管制度，按照“日调周校”要求，每日对入编、出编、单位间调整人员信息进行实时更新，每周以设立、调整机构编制事项文件为依据，对机构编制数据进行核对校验，不断充实和更新数据库内容。
二是“多元化”挖掘数据价值，科学配置机构编制资源。
坚持“调、保、控”结合，运用“大数据”思维对数据进行统计挖掘分析，为开展编制资源调配和用编计划管理提供数据支撑。
一是把稳“调”的天平。
结合事业单位登记管理、信用等级评价、法人公示信息抽查等工作，深入分析事业单位职责履行情况，撤销职能丧失、弱化的事业单位，合并重组职能相近、职责交叉的事业单位。同时将机构职能细化为具体工作事项，合理对应岗位，科学调整编制。
二是拧紧“控”的阀门。
严格落实“财政供养人员只减不增”要求，结合机关事业单位职数、人员年龄等因素，预判在编人员流动情况，提前做好用编计划分配，确保全区每年用编计划总数不超过当年的自然减员数，从源头上遏制财政供养人员增长，目前全区实有行政、事业人员数与X年基数相比，均下降X%以上。
三是做好“保”的文章。
按照“保障重点、合理调剂”的原则，坚持把有限的机构编制资源从职能弱化、工作任务减少的部门调剂到重点领域和基层一线，并在部门内部采取“小手术、微整形”方式盘活编制存量，确保“人人有事干、事事有人干”。
三是“系统化”推动数据共享，全面强化机构编制督查。
充分发挥实名制信息底数清楚、数据准确、便于监控等优势，通过融合多系统、多业务、多部门数据，建立全方位、立体式联防联控机构编制监督管理机制。
一是多系统联查强化动态监测。
通过机构编制实名制信息系统、事业单位网上登记管理系统、网站政务公开等多个渠道，对机构运转、职责变化、人员编制配备、事业单位登记等情况进行跟踪监督，实现对违规设立机构、变相增设机构、超编进人、超职数配备干部等违反机构编制管理规定问题动态监测和跟踪预警，有效提高监管质量。
二是多部门联动强化督查实效。
将机构编制工作与干部选拔任用、巡察、专项审计等工作相结合，加强与组织、人社、财政等部门联动，严防超编进人、超职数配备领导干部等违纪违规现象发生，健全与纪检监察、巡察部门情况通报、信息共享、线索反馈、整改反馈等工作机制，形成监督合力，增强督查检查工作的针对性和实效性。
三是多业务联办强化源头管理。
制定《机构编制业务办理流程》，将机构编制审批事项、人员进出编管理、事业单位登记管理等机构编制业务进行“串联式”管理，建立内部联审机制，各科室互通信息，办理其中一项业务时，联动检查其他业务规范情况，相关业务未按规定及时办理或问题未整改到位的，实时亮起“红灯”，一律不予受理关联机构编制业务