㈠ 滴滴突然多了信息服務費是什麼
滴滴突然增多了信息服務費，是因為你開啟了長途運輸模式，所以就會有更多的信息進入你的手機。
㈡ 網路技術服務費
根據實際入帳,國\地稅會核定你單位應交的稅款.
㈢ 我國行政管理支出快速增長的原因是什麼如何控制
我國行政管理費過快增長的原因與對策探討
【摘 要】在整個財政支出體系中，行政管理費用支出具有基礎性的重要作用。行政管
理費作為公共支出 中一項重要的消耗性支出，改革開放以來占我國公共支出的比重持續上升，已成為導致我國財 政支出結構不合理的重要因素之一。我國行政管理費用支出增長過快，有經濟增長、政府機構 龐大與人員冗雜、行政經費使用效率低、行政管理成本監督機制不健全等多方面原因。必須深 化行政機構改革，提高行政經費使用效率，建立健全政府行為監督機制，優化財政支出結構， 控制行政管理費的過快增長。
【關鍵詞】行政管理費；行政機構；行政效率；監督機制 一、 我國行政管理費過快增長的原因
1、經濟增長
改革開放以來，我國重視經濟的發展，財政收支直線上升，不可避免也會導致行政管理費的增加。瓦格納將經濟發展帶來的財政支出的快速增長歸納為兩個方面原因：政治因素和經濟因素。所謂的政治因素是指隨著經濟的工業化，市場中的當事人之間關系也愈加復雜，由此引起對商業法律和契約的需要，要求建立司法組織，這樣就需要增加政府公共支出；經濟因素是工業發展帶來人口居住密集化，由此將產生外部擁擠性等問題，需要增加公共部門進行管理。另一方面，一國經濟的增長往往伴隨著物價水平不同程度的上漲，而物價上漲則會直接推動行政管理費的增加。 2、政府機構龐大，人員膨脹
從縱向看，我國政府組織按五級設置：中央政府、省級政府、市級政府、縣級政府和鄉(鎮)政府。在實際運行中，各級政府下面又增設了多個准行政層級，如市區政府下的街道辦事處和街道辦事處下的居委會。這些准行政機構的經費及相關辦公設備的費用多數來源於公共財政。從橫向看，截止到2006年3月，我國地級區劃數333個、縣級區劃數2862個、鄉鎮政府39199個，全國省級黨政機關廳局級機構多達2100多個常設機構。與此相應的全國各級政府行政人員的增長速度也太快。從我國供養比例(即總人口與財政負擔人員之比)來看，50年代為600：1，70年代為155：1，而90年代為40：11。在政府機構擴張、人員膨脹的情況下，政府官員自身還存在著追求個人利益最大化的傾向，這就更進一步導致行政管理費用支出增加。 3、行政成本意識薄弱，經費使用效率低 行政成本意識對於控制行政管理費用支出有重要的作用。然而，長期以來，在行政管理領域，人們的行政成本意識相當淡化「成本」一詞最早用在企業之中，企業為了提高產品競爭力，獲取高額利潤。不得不千方百計降成本，成本意識自然要強烈些。我國多年來一直實行的是計劃經濟體制，行政事業的發展一直依賴於財政的統包統攬和統收統支，而且政府提供公共服務的過程具有天然的「壟斷」性質，不存在外部競爭的壓力，具有排他性和強制性。政府組織的這兩個特點決定了政府工作投入和產出相脫節，在成本和收入之間缺乏緊密的聯系，造成了資金使用效率低下，在客觀上缺乏降低成本的內在動力，因此政府組織在管理工作中，往往更注重任務的完成及其效果，而忽略完成任務所需的投入。成本意識的匱乏是政府行政管理支出居高不下的重要原因。此外，我國官員的政績考核體系使官員失去了降低行政成本的內在動力和外部壓力。我國考核官員政績主要看GDP、財政收入、引進外資及出口創匯等指標，縱容了。不計成本」的浪費行政觀念。 4、對行政管理成本的監督機制不健全
我國尚未重視對行政成本的監督控制，這是行政管理中浪費現象及腐敗現象禁而不止的重要原因之一。行政管理支出的一個重要組成部分是公用，公用經費過多常常是行政管理支出膨脹的直接原因之一。黨的十六大已經明確提出，要降低國家的行政成本，打造「高效政府」和「廉價政府」。但是這一精神在貫徹執行過程中經常會遭 到種種的阻力，很大一部分原因就在於，我國長期以來實行「實報實銷」的報帳制，財政監督機制不健全，行政開支由政府財政大包大攬而不計成本，奢侈浪費、以權謀私、貪污侵吞等消極腐敗行為還有所存在。據最保守的估計，全國官員每年用於公款吃喝的消費在2000億元以上，每年的公車開銷不少於2000億元¨ 。
二、有效抑制我國行政管理費過快增長的對策建議
l、精簡機構。壓縮人員 (1)繼續深化行政機構改革。
第一，大力精簡直接管理經濟的機構，以減少政府對經濟的直接干預，最大限度地發揮市場在資源配置和收入分配中的基礎性作用，相應地政府也可大規模地減少這方面的行政管理費用支出；第二，合並、調整原有的間接管理經濟的政府機構，以提高這些機構的行政管理水平和行政運行效率。撤並機構，減少管理層次，實現「以減人促減事，以減事促減人」的良性循環。
(2)精簡行政機構多餘人員
盡快建立政府公務員競爭機制。首先，加快人事制度改革，公開考試，擇優錄用行政人員，著力抓好行政人員的業務培訓和能力培訓，實施定期崗位輪換。培養一專多能的行政公務員，做到人盡其才，才盡其用。其次，逐步推行機關幹部的辭退制度，改變行政機關人員只進不出的現象，改變目前機構臃腫、人浮於事、效率低下的現狀，努力減少財政供養人口，節約財政支出，減輕社會負擔。 2、提高經費使用效率
(1)行政人員要牢固樹立行政管理的效益觀念，增強行政成本意識
要加強行政成本效益的宣傳教育，提高行政部門和人員對行政成本、行政效益的認識，強化行政成本意識。各級領導幹部應在降低行政成本、建設節約型社會方面，帶頭作出表率，倡導務實、高效、廉潔的良好作風，並形成全國上下共同遵守的制度。
(2)全面推行政府采購制度，提高財政資金使用效率
政府采購制度是政府加強財政支出管理的一項基本制度。推行政府采購制度，對政府采購行為進行嚴格管理，能保證政府采購資金的有效利用，保證政府采購過程的公開透明以及提高政府機關的行政效率。建立政府采購制度，無論從節約行政開支、促進政治體制改革和提高行政率或是促進廉政建設，都具有重要意義。 (3)對政府官員建立科學的考核評價體系。
在進行績效考核時，要改變現行主要以經濟指標考核評價單位和幹部工作績效的做法，把行政效率和行政成本作為政府和個人年度考核的重要內容，把行政費用控制責任落實到具體的人，對鋪張浪費、影響極差或因決策失誤造成嚴重損失的，要進行責任追究，以更好地發揮政策導向作用。 3、建立健全政府行為的監督機制
我黨經常開展黨性黨紀教育活動，要求公務員尤其是官員加強「自律」，但是對於壓縮行政管理費用支出的效果不顯著，因此，最要緊也最有效的辦法還應當是建立和健全政府行為的監督機制，加快透明政府的建設，讓每個公務員尤其是官員接受公眾的監督。目前，我國對公務員的監督有很多種形式，如人大權力機關的監督、財政監督、審計監督、紀檢監督、司法監督等，但本質上這些都屬於體制內的監督，容易造成監督不力的後果。因此，應該制定相應的法律，用法律來保障政府定期向社會公布一切行政開支項目和費用，使政府的行政權力在陽光下運作，接受公眾的監督，從而有利於鏟除滋生浪費的土壤，有效地保證政府用好納稅人的錢。
㈣ 保險公司一年來保險費增長和下降的原因是什麼
影響保險費增加和下降的因素有很多。但具體要根據險種來判斷保險費增加或提高的原因。
以財產保險為例，財產保險里最普通的就是車險。一般情況下，如果你在上一年沒有發生事故，將會給予優惠10%，以此類推連續兩年沒有發生事故就是20%，連續三年為30%。相應的，如果你在上一年發生事故，後一年將不再具有優惠。總的來看你的保險費就是增加了。
除此之外，可能整體保險費的增加或下降可能跟保險行業整個環境有關。例如在某一年，根據數據顯示，十月份到次年一月份的保費收入增幅明顯下降。這和當時保險公司的業務結構在逐步優化有關。保監會從監管的角度加強指導和調控，在引導整個保險行業加大發展風險保障型和長期儲蓄型的業務，也就是說保險公司在積極調整業務結構、轉變發展方式的情況下，可能也會導致保險費的增加或下降。
什麼是保險費呢？保險費(保費) 是指當投保人參加保險時，根據其投保時所訂的保險費率，向保險人(保險公司)交付的費用。保險費(保費)可以通過保險費率核算出來,保險費(保費)=保險金額*保險費率。根據上面的公式，可以知道保險費率是保險費與保險金額的比率，又稱為保險價格，是被保險人為取得保險保障而由被保險人向保險人所支付的價金，通常以每百元或每千元的保險金額的保險費來表示。但作為保險價格的保險費率是不同於其他商品的價格的，因為保險人制定費率時主要依據過去的損失和費用統計記錄，而不是已保保險標的損失資料。一般情況下，風險(身故、患重疾、遇上意外等)發生的概率越高，保險產品定價時所需要的純風險保費就越高，保險產品的價格就越貴。
㈤ 簡述全球數據量增長之快的原因
摘要 1、移動互聯網普及後，智能設備將用戶很多數據上傳到雲端，它們將用戶的瀏覽行為、點擊行為、出行軌跡等記錄下來，形成大量的用戶行為數據。
㈥ 震驚！三大運營商平均日賺4.3億，高收入究竟從何而來
運營商的高收入一直聞名遐邇，近日被曝出日均賺4.3億。中國14億人口，電話通信費用是少不了的，還有流量，套餐的費用，等等。
1、流量收入。隨著智能手機的升級換代，流量成了商家、互聯網從業者的熱刺，也成了運營商的高收入之一。中國人的流量一直使用的很厲害，用完了還要疊加流量包，這也是一筆不小的收入，電話費對於銷售人員來說，更是 一筆不小的費用，比如各種銷售，需要進行客戶之間的聯系。
我現在就有兩部手機，兩個手機號，其中有一部手機很少用了，但是捨不得放棄，因為到北京後一直就用這個手機號，已經十多年了，每個月就支付10元錢的套餐費。一年120元，還是願意支付的。所以，雖然現在很少用這個手機號了，但是會一直保持下去吧。
我相信很多人的情況可能和我一樣。這筆收入可不容小覷。
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㈦ 試分析我國行政管理費的增長變化原因，並思考控制行政管理費的思路和措施
導致行政管理經費支出增長的影響因素是多方面的，既有客觀原因，又有主觀原因，既有政策性因素，也有管理工作和制度中存在的漏洞和問題。主要表現在：
（1）人員與機構雙膨脹
（2）政府預算約束軟化
（3）體制轉軌和政府職能錯位等方面是行政支出膨脹的深層次原因。
理解這些因素是如何影響的。既有財政內部制度建設和管理模式方面的問題，又有政府體系內部各部門轉變職能、優化行政部門結構的問題。
控制行政管理支出的措施。
根據對現狀、影響因素的分析以及根據國內外的實踐經驗，主要應當在如下幾個方面作出努力：
第一，合理調整規劃支出范圍，嚴格支出的管理與監督，硬化預算約束力。
第二，精簡機構，控制人員編制，提高行政支出效率。
第三，深化以優化行政組織結構，轉變行政職能和完善行政體制為主要內容的行政改革。行政改革的基本內容是轉變職能、理順關系、精兵簡政、提高效率，具體分為組織結構、職能和體制三個方面的內容。具體包括：
（1）行政組織結構方面的改革，包括兩個方面的內容，一是橫向減少行政機構數目，二是調整組織結構形式。
（2）行政職能方面的改革。很具社會經濟發展要求改變或調整政府原有職能並進行其他方面的相應變革，改變或者轉變政府職能是關鍵，同時要進行機構改革。
（3）行政體制改革。是指與社會政治制度、經濟制度的改革相聯系的行政改革。
㈧ 我國企業承接服務外包合同額上半年同比增長12.3%，增長的原因是什麼
增長原因的背後就是我國的服務外包業是世界領先的所，說中國是第二大經濟體，其他國家的外包服務只能讓我們國家來做
㈨ 解密數據分析
數據分析的定義，在網路上是這樣介紹的：「用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。」這句話的理解比較費勁，那麼簡單一點講，數據分析就是發現有用的信息，提供結論並支持決策。
有道是「數據在手，天下我有」，但如何尋找出數據中潛在的價值，就是分析師的重要工作了。
數據分析大概有兩種不同的發展方向，一種是偏向業務分析，需要對業務有比較深的理解，在此基礎上，通過數據來尋找業務增長的套路，例如用戶增長、網站分析、經營分析等；另一種是偏向數據挖掘，更加註重技術、尤其是演算法能力的應用，需要對常見演算法的應用熟練掌握。實際工作中，由於數據挖掘需要非常好的技術功底，因此絕大多數人都是偏向業務進行分析。
那麼數據分析的童鞋，日常主要在做什麼呢？簡而言之，在做三件事：業務的現狀是什麼、為什麼會發生、未來將要如何（或如何改進）。
現狀分析，就是告訴業務決策者，過去發生了什麼事情，並且通常以報表的形式呈現出來。所以分析師不光要能夠做日報、周報，還需要自己來搭建報表平台，通過分析關鍵的指標，來掌握業務的運營情況。
原因分析，是在業務現狀的基礎上，分析為什麼會發生這些事情。比如指標上升或者下降了，是因為什麼原因造成的；或者是分析不同渠道對於最終轉化的貢獻情況。分析的過程，通常會通過專題的形式展示出來。
預測分析，則是告訴業務，未來會發生什麼。預測其實是一件很重要的工作，不論是企業經營目標的制定，或者是相關策略的落實，都需要預測未來可能的情況，來保證業務的健康可持續發展。例如電商大促的到來，銷量會得到很大的提升，那麼對應的預算、物流、商家要做怎樣的應對，都依賴於數據來提供預測。
還是有人會產生疑問：「數據分析」、「數據科學」、「數據驅動」、「商業智能」，這些概念都有怎樣的不同呢？
首先說一下「商業智能」，英文是Business intelligence，這是我們常說的BI，其主要價值，在於通過一系列的數據技術，從數據中挖掘隱藏的客觀規律，總結這些規律背後的原因，並用於指導公司業務的發展。大多數情況下，BI分析師的工作，就是通過SQL、Python等語言，將已經統計好的數據，結合數據模型或者是分析框架，來對業務進行各種分析，並做成有價值的報表或者報告的形式，供業務方進行分析。
再講講「數據科學」，這個概念就要寬泛的多，通常指在跨學科的領域中，通過數據來尋找到解決問題的方法。數據科學的概念其實比較模糊，屬於寬口徑的概念，在不同的行業里所做的事情，可能是截然不同的。在互聯網行業中，數據科學大約代表：先通過探索分析發現問題，然後再用數據建模去解決問題。
那麼「數據驅動」又如何理解？數據驅動的字面意思是將數據來作為生產資料，通過科學的方法，來推動業務的優化提高。在互聯網行業里，數據驅動又可以分為數據驅動產品、數據驅動業務兩個方向，比如通過A/B測試來尋找最優的推薦演算法，或者是設計實驗來指導產品迭代更新的方向，等等。
因此，在一家公司中，不同數據崗位的分工大體如下：數據工程師負責數據平台的搭建、數據倉庫的建設，以確保數據被正確的計算和方便的獲取；數據分析師根據數據來描述或者是分析相應的問題，這其中包括了「商業智能」來做報表，或者是「數據科學」來尋找數據模型，最終都是「數據驅動」業務增長或產品迭代。
數據分析雖然需要的基礎知識非常多，屬於入門門檻比較高的那一種，但實際的工作卻大體遵循如下的步驟，細節可以有不同：
明確分析目的 - 確定思路框架 - 准備數據 - 分析數據 - 展示數據 - 報告撰寫。
一，明確分析目的，非常重要，目的不明確會導致分析的過程十分盲目。這里會有一個假設，即分析師需要懂業務，並且有自己對於業務的理解，如果沒有相應的專業知識，通常分析的結果就沒有特別大的價值。那麼什麼是懂業務？大體上就是需要明白企業的商業模式是怎樣的，通過什麼樣的關系能夠產生商業價值。如果是2B方向，還需要懂一些管理學的內容，了解數據如何輔助公司的經營管理。
二，確定思路框架，是通過怎樣的指標、哪些角度來進行分析。其實業界有一些非常通過的方法，可以讓我們快速開展業務的同時，能夠保證「MECE原則」，即對於一個重大的議題，能夠做到不重疊、不遺漏的分類，而且能夠藉此有效把握問題的核心，並成為有效解決問題的方法。
常見的思路框架包括：決策樹管理分析法、PEST行業分析法、5W2H問題分析法、4P營銷理論、SWOT競爭力分析模型…… 這里的方法論非常多，一些細分方向也有自己的成套理論，比如「用戶增長」常用的AARRR漏斗模型、RFM理論等。這里就不一一展開了，網上能夠搜到大把的資源，但有一點需要注意，就是掌握模型切記只掌握個大概，因為每個模型是相應知識體系的總結，只能交給你思路，而無法交給你哪些坑應該避免、什麼情況下不起作用，等等。
三，准備數據，這個工作通常由數倉團隊完成，一些流量場景，需要採集數據的，也可以通過數據埋點平台來自動完成。當然，成熟的團隊會通過建立自己的指標體系，來靈活的支持業務的發展。
四，分析數據，以上文提到的現狀、原因與預測分析為例，可以衍生出很多相應的分析方法。我們日常聽到比較多的假設檢驗、回歸分析、聚類分析等，都是在分析數據階段需要用到的專業知識。
常見的分析方法有：A/B測試、描述分析、假設檢驗、信度分析、推斷分析、相關分析、回歸分析、聚類分析、時間序列分析…… 在使用分析方法時，需要注意的一點是口徑要一致，例如指標的口徑范圍、計算方法、計量單位等進行檢查。
五，展示數據，一般情況下是通過圖表和表格來展示數據，通常是能用圖說明的，就不要用表格，除非表格能夠提供更多的信息。
詳情見下圖。
所以，數據分析無非四種方法：「比較」、「分布」、「構成」、「聯系」。
六，報告撰寫，根據分析框架，圖文並茂的寫一個好故事吧，記得要有清晰的結論。
俗話說，「增長團隊有三寶：埋點、漏斗、AB測」，埋點是數據平台的功能，漏斗是分析問題的思路，但為什麼要單獨提一下A/B測試？是因為有了數據分析的方法之後，我們還需要數據分析的平台，來對分析的成果快速的進行實驗。可以說，A/B測試是支持數據決策最有力的工具。
A/B測試針對2種以上的方案，不論是一整套產品方案，還是一個小元素的改動，只要變數是唯一的，那麼我們就可以對同一組人群，進行隨機的分組，在同等的時間維度內，將實驗組和對照組的結果進行對比，來衡量那種方案更好。
其實很多開發與測試的同學不太理解A/B測試的重要性，因為從開發的視角出發，這些內容確實會增加很多的動作量。但如果從業務的角度出發，那作用可就大了，不論是爭議方案的對比、還是產品轉化率的提升、亦或是多個數據策略的貢獻分配、再或者是產品功能保持簡潔，都需要大量的實驗來驗證我們的想法。在互聯網公司中，我們並不缺少想法，但我們需要驗證想法的工具，讓數據來消除我們的收益淹沒、認知偏差、僥幸心理和收益分配矛盾。
在實際的工作中，A/B測試並不簡單的代表分成兩個實驗組，就完事了，因為我們需要考慮「辛普森悖論」的存在。辛普森悖論是指在某個條件下的兩組數據，分別討論時都會滿足某種性質，可是一旦合並考慮，卻可能導致相反的結論。如果不了解辛普森悖論，盲目的解讀試驗結論，很容易得出錯誤的結論。因此，我們通常會設計更多的參照，以驗證我們想法的正確性，比如AA測試，或者AAB測試，這都需要一些經驗的累積。
36Kr曾在一篇報道中寫道，「頭條發布一個新APP，其名字都必須打N個包放到各大應用市場進行多次A/B測試而決定，張一鳴告訴同事：哪怕你有99.9%的把握那是最好的一個名字，測一下又有神馬關系呢？」
數據分析如果持續的做下去，那麼它的目標就不僅僅是運營看板或者是分析報告了，而是走向「數據化運營」的發展路線中。
「數據化運營」的概念很火，但其實很多人對它有誤解，認為這就是將「運營」的工作線上化了而已，但其實不然。在網路中，對「數據化運營」的定義是：「數據化運營是指通過數據化的工具、技術和方法，對運營過程中的各個環節進行科學的分析，為數據使用者提供專業、准確的行業數據解決方案，從而達到優化運營效果和效率、降低運營成本、提高效益的目的。」
但在互聯網行業中，「數據化運營」的核心思路在於，基於「用戶」的行為和屬性，對「用戶」進行運營。因為互聯網產品的生命周期，就是一個閉環的模型：用戶獲取、用戶活躍、用戶留存、口碑傳播、付費轉化。這其中的每一個環節，都是一個漏斗，通過對數據進行分析，來運營指標的增長，或者是指導產品成長。例如最經典的啤酒與尿布的故事，就是一個典型的場景，通過發現用戶行為的關聯，來設置合理的運營策略，提升最終的產品銷量。
就像精益創業中提到的「MVP」理論一樣，不論是數據分析制定的各種策略，或者是企業的不同戰術打法，其實都不一定是奏效的，而在執行策略的同時，通過數據的沉澱，來不斷驗證策略打法的有效性，最終發現那個最合適的「MVP」功能，是數據化運營的核心導向。
現在的數據化運營體系已經變得更加復雜，不僅是因為業務場景的設計越來越復雜，也因為機器學習、因果推斷等新技術的應用，使得一些感性的數據能夠被利用起來，讓我們的運營能夠更加清楚的看到業務與目標的差距在哪裡、應該通過哪些手段來彌補GAP，調整方法會產生怎樣的影響，最終形成我們口中的「數據智能」。
KPMG（畢馬威）的Swami Chandrasekaran分享過一個數據科學家的學習路線圖，包括了數據的基本原理、統計學、機器學習、數據可視化、大數據處理等方面的推薦知識，感興趣的可以學習一下。原本是2013年寫的，部分內容可能需要更新，但個人覺得這種類似地鐵線路圖的方式，很適合作為自己學習的思維導圖。
㈩ 2022上半年我國信息消費規模3.24萬億元，增長的原因有哪些
北京8月28日電記者日前從工信部獲悉：我國信息消費已成為增長迅速、創新活躍、輻射廣泛的消費領域，市場規模由2014年的2.8萬億元增長至2021年的6.8萬億元。今年上半年，我國信息消費規模達到3.24萬億元，同比增長6%。信息基礎設施提速降費成效顯著，移動互聯網流量快速增長。那增長的原因有哪些呢，下面我們主要從三個方面進行闡述。
我國信息消費規模持續擴大。
前三季度規模近4萬億元。大數據、人工智慧、雲計算等新一代信息技術以更快的速度全面融入消費的各個領域。隨著數字化、網路化、智能化進程不斷加速，培育出諸多新業態，推動信息消費需求加速釋放。我國信息消費保持良好發展態勢，信息消費規模不斷攀升。”工信部信息化和軟體服務業司有關負責人指出，從前三季度發展情況來看，生活類、公共服務類、行業類和新型信息產品等四大信息消費領域發展勢頭迅猛。