㈠ 滴滴突然多了信息服务费是什么
滴滴突然增多了信息服务费，是因为你开启了长途运输模式，所以就会有更多的信息进入你的手机。
㈡ 网络技术服务费
根据实际入帐,国\地税会核定你单位应交的税款.
㈢ 我国行政管理支出快速增长的原因是什么如何控制
我国行政管理费过快增长的原因与对策探讨
【摘 要】在整个财政支出体系中，行政管理费用支出具有基础性的重要作用。行政管
理费作为公共支出 中一项重要的消耗性支出，改革开放以来占我国公共支出的比重持续上升，已成为导致我国财 政支出结构不合理的重要因素之一。我国行政管理费用支出增长过快，有经济增长、政府机构 庞大与人员冗杂、行政经费使用效率低、行政管理成本监督机制不健全等多方面原因。必须深 化行政机构改革，提高行政经费使用效率，建立健全政府行为监督机制，优化财政支出结构， 控制行政管理费的过快增长。
【关键词】行政管理费；行政机构；行政效率；监督机制 一、 我国行政管理费过快增长的原因
1、经济增长
改革开放以来，我国重视经济的发展，财政收支直线上升，不可避免也会导致行政管理费的增加。瓦格纳将经济发展带来的财政支出的快速增长归纳为两个方面原因：政治因素和经济因素。所谓的政治因素是指随着经济的工业化，市场中的当事人之间关系也愈加复杂，由此引起对商业法律和契约的需要，要求建立司法组织，这样就需要增加政府公共支出；经济因素是工业发展带来人口居住密集化，由此将产生外部拥挤性等问题，需要增加公共部门进行管理。另一方面，一国经济的增长往往伴随着物价水平不同程度的上涨，而物价上涨则会直接推动行政管理费的增加。 2、政府机构庞大，人员膨胀
从纵向看，我国政府组织按五级设置：中央政府、省级政府、市级政府、县级政府和乡(镇)政府。在实际运行中，各级政府下面又增设了多个准行政层级，如市区政府下的街道办事处和街道办事处下的居委会。这些准行政机构的经费及相关办公设备的费用多数来源于公共财政。从横向看，截止到2006年3月，我国地级区划数333个、县级区划数2862个、乡镇政府39199个，全国省级党政机关厅局级机构多达2100多个常设机构。与此相应的全国各级政府行政人员的增长速度也太快。从我国供养比例(即总人口与财政负担人员之比)来看，50年代为600：1，70年代为155：1，而90年代为40：11。在政府机构扩张、人员膨胀的情况下，政府官员自身还存在着追求个人利益最大化的倾向，这就更进一步导致行政管理费用支出增加。 3、行政成本意识薄弱，经费使用效率低 行政成本意识对于控制行政管理费用支出有重要的作用。然而，长期以来，在行政管理领域，人们的行政成本意识相当淡化“成本”一词最早用在企业之中，企业为了提高产品竞争力，获取高额利润。不得不千方百计降成本，成本意识自然要强烈些。我国多年来一直实行的是计划经济体制，行政事业的发展一直依赖于财政的统包统揽和统收统支，而且政府提供公共服务的过程具有天然的“垄断”性质，不存在外部竞争的压力，具有排他性和强制性。政府组织的这两个特点决定了政府工作投入和产出相脱节，在成本和收入之间缺乏紧密的联系，造成了资金使用效率低下，在客观上缺乏降低成本的内在动力，因此政府组织在管理工作中，往往更注重任务的完成及其效果，而忽略完成任务所需的投入。成本意识的匮乏是政府行政管理支出居高不下的重要原因。此外，我国官员的政绩考核体系使官员失去了降低行政成本的内在动力和外部压力。我国考核官员政绩主要看GDP、财政收入、引进外资及出口创汇等指标，纵容了。不计成本”的浪费行政观念。 4、对行政管理成本的监督机制不健全
我国尚未重视对行政成本的监督控制，这是行政管理中浪费现象及腐败现象禁而不止的重要原因之一。行政管理支出的一个重要组成部分是公用，公用经费过多常常是行政管理支出膨胀的直接原因之一。党的十六大已经明确提出，要降低国家的行政成本，打造“高效政府”和“廉价政府”。但是这一精神在贯彻执行过程中经常会遭 到种种的阻力，很大一部分原因就在于，我国长期以来实行“实报实销”的报帐制，财政监督机制不健全，行政开支由政府财政大包大揽而不计成本，奢侈浪费、以权谋私、贪污侵吞等消极腐败行为还有所存在。据最保守的估计，全国官员每年用于公款吃喝的消费在2000亿元以上，每年的公车开销不少于2000亿元¨ 。
二、有效抑制我国行政管理费过快增长的对策建议
l、精简机构。压缩人员 (1)继续深化行政机构改革。
第一，大力精简直接管理经济的机构，以减少政府对经济的直接干预，最大限度地发挥市场在资源配置和收入分配中的基础性作用，相应地政府也可大规模地减少这方面的行政管理费用支出；第二，合并、调整原有的间接管理经济的政府机构，以提高这些机构的行政管理水平和行政运行效率。撤并机构，减少管理层次，实现“以减人促减事，以减事促减人”的良性循环。
(2)精简行政机构多余人员
尽快建立政府公务员竞争机制。首先，加快人事制度改革，公开考试，择优录用行政人员，着力抓好行政人员的业务培训和能力培训，实施定期岗位轮换。培养一专多能的行政公务员，做到人尽其才，才尽其用。其次，逐步推行机关干部的辞退制度，改变行政机关人员只进不出的现象，改变目前机构臃肿、人浮于事、效率低下的现状，努力减少财政供养人口，节约财政支出，减轻社会负担。 2、提高经费使用效率
(1)行政人员要牢固树立行政管理的效益观念，增强行政成本意识
要加强行政成本效益的宣传教育，提高行政部门和人员对行政成本、行政效益的认识，强化行政成本意识。各级领导干部应在降低行政成本、建设节约型社会方面，带头作出表率，倡导务实、高效、廉洁的良好作风，并形成全国上下共同遵守的制度。
(2)全面推行政府采购制度，提高财政资金使用效率
政府采购制度是政府加强财政支出管理的一项基本制度。推行政府采购制度，对政府采购行为进行严格管理，能保证政府采购资金的有效利用，保证政府采购过程的公开透明以及提高政府机关的行政效率。建立政府采购制度，无论从节约行政开支、促进政治体制改革和提高行政率或是促进廉政建设，都具有重要意义。 (3)对政府官员建立科学的考核评价体系。
在进行绩效考核时，要改变现行主要以经济指标考核评价单位和干部工作绩效的做法，把行政效率和行政成本作为政府和个人年度考核的重要内容，把行政费用控制责任落实到具体的人，对铺张浪费、影响极差或因决策失误造成严重损失的，要进行责任追究，以更好地发挥政策导向作用。 3、建立健全政府行为的监督机制
我党经常开展党性党纪教育活动，要求公务员尤其是官员加强“自律”，但是对于压缩行政管理费用支出的效果不显着，因此，最要紧也最有效的办法还应当是建立和健全政府行为的监督机制，加快透明政府的建设，让每个公务员尤其是官员接受公众的监督。目前，我国对公务员的监督有很多种形式，如人大权力机关的监督、财政监督、审计监督、纪检监督、司法监督等，但本质上这些都属于体制内的监督，容易造成监督不力的后果。因此，应该制定相应的法律，用法律来保障政府定期向社会公布一切行政开支项目和费用，使政府的行政权力在阳光下运作，接受公众的监督，从而有利于铲除滋生浪费的土壤，有效地保证政府用好纳税人的钱。
㈣ 保险公司一年来保险费增长和下降的原因是什么
影响保险费增加和下降的因素有很多。但具体要根据险种来判断保险费增加或提高的原因。
以财产保险为例，财产保险里最普通的就是车险。一般情况下，如果你在上一年没有发生事故，将会给予优惠10%，以此类推连续两年没有发生事故就是20%，连续三年为30%。相应的，如果你在上一年发生事故，后一年将不再具有优惠。总的来看你的保险费就是增加了。
除此之外，可能整体保险费的增加或下降可能跟保险行业整个环境有关。例如在某一年，根据数据显示，十月份到次年一月份的保费收入增幅明显下降。这和当时保险公司的业务结构在逐步优化有关。保监会从监管的角度加强指导和调控，在引导整个保险行业加大发展风险保障型和长期储蓄型的业务，也就是说保险公司在积极调整业务结构、转变发展方式的情况下，可能也会导致保险费的增加或下降。
什么是保险费呢？保险费(保费) 是指当投保人参加保险时，根据其投保时所订的保险费率，向保险人(保险公司)交付的费用。保险费(保费)可以通过保险费率核算出来,保险费(保费)=保险金额*保险费率。根据上面的公式，可以知道保险费率是保险费与保险金额的比率，又称为保险价格，是被保险人为取得保险保障而由被保险人向保险人所支付的价金，通常以每百元或每千元的保险金额的保险费来表示。但作为保险价格的保险费率是不同于其他商品的价格的，因为保险人制定费率时主要依据过去的损失和费用统计记录，而不是已保保险标的损失资料。一般情况下，风险(身故、患重疾、遇上意外等)发生的概率越高，保险产品定价时所需要的纯风险保费就越高，保险产品的价格就越贵。
㈤ 简述全球数据量增长之快的原因
摘要 1、移动互联网普及后，智能设备将用户很多数据上传到云端，它们将用户的浏览行为、点击行为、出行轨迹等记录下来，形成大量的用户行为数据。
㈥ 震惊！三大运营商平均日赚4.3亿，高收入究竟从何而来
运营商的高收入一直闻名遐迩，近日被曝出日均赚4.3亿。中国14亿人口，电话通信费用是少不了的，还有流量，套餐的费用，等等。
1、流量收入。随着智能手机的升级换代，流量成了商家、互联网从业者的热刺，也成了运营商的高收入之一。中国人的流量一直使用的很厉害，用完了还要叠加流量包，这也是一笔不小的收入，电话费对于销售人员来说，更是 一笔不小的费用，比如各种销售，需要进行客户之间的联系。
我现在就有两部手机，两个手机号，其中有一部手机很少用了，但是舍不得放弃，因为到北京后一直就用这个手机号，已经十多年了，每个月就支付10元钱的套餐费。一年120元，还是愿意支付的。所以，虽然现在很少用这个手机号了，但是会一直保持下去吧。
我相信很多人的情况可能和我一样。这笔收入可不容小觑。
@愿与你一起擦亮星星，共同成长。欢迎关注公众号：擦亮星。
㈦ 试分析我国行政管理费的增长变化原因，并思考控制行政管理费的思路和措施
导致行政管理经费支出增长的影响因素是多方面的，既有客观原因，又有主观原因，既有政策性因素，也有管理工作和制度中存在的漏洞和问题。主要表现在：
（1）人员与机构双膨胀
（2）政府预算约束软化
（3）体制转轨和政府职能错位等方面是行政支出膨胀的深层次原因。
理解这些因素是如何影响的。既有财政内部制度建设和管理模式方面的问题，又有政府体系内部各部门转变职能、优化行政部门结构的问题。
控制行政管理支出的措施。
根据对现状、影响因素的分析以及根据国内外的实践经验，主要应当在如下几个方面作出努力：
第一，合理调整规划支出范围，严格支出的管理与监督，硬化预算约束力。
第二，精简机构，控制人员编制，提高行政支出效率。
第三，深化以优化行政组织结构，转变行政职能和完善行政体制为主要内容的行政改革。行政改革的基本内容是转变职能、理顺关系、精兵简政、提高效率，具体分为组织结构、职能和体制三个方面的内容。具体包括：
（1）行政组织结构方面的改革，包括两个方面的内容，一是横向减少行政机构数目，二是调整组织结构形式。
（2）行政职能方面的改革。很具社会经济发展要求改变或调整政府原有职能并进行其他方面的相应变革，改变或者转变政府职能是关键，同时要进行机构改革。
（3）行政体制改革。是指与社会政治制度、经济制度的改革相联系的行政改革。
㈧ 我国企业承接服务外包合同额上半年同比增长12.3%，增长的原因是什么
增长原因的背后就是我国的服务外包业是世界领先的所，说中国是第二大经济体，其他国家的外包服务只能让我们国家来做
㈨ 解密数据分析
数据分析的定义，在网络上是这样介绍的：“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。”这句话的理解比较费劲，那么简单一点讲，数据分析就是发现有用的信息，提供结论并支持决策。
有道是“数据在手，天下我有”，但如何寻找出数据中潜在的价值，就是分析师的重要工作了。
数据分析大概有两种不同的发展方向，一种是偏向业务分析，需要对业务有比较深的理解，在此基础上，通过数据来寻找业务增长的套路，例如用户增长、网站分析、经营分析等；另一种是偏向数据挖掘，更加注重技术、尤其是算法能力的应用，需要对常见算法的应用熟练掌握。实际工作中，由于数据挖掘需要非常好的技术功底，因此绝大多数人都是偏向业务进行分析。
那么数据分析的童鞋，日常主要在做什么呢？简而言之，在做三件事：业务的现状是什么、为什么会发生、未来将要如何（或如何改进）。
现状分析，就是告诉业务决策者，过去发生了什么事情，并且通常以报表的形式呈现出来。所以分析师不光要能够做日报、周报，还需要自己来搭建报表平台，通过分析关键的指标，来掌握业务的运营情况。
原因分析，是在业务现状的基础上，分析为什么会发生这些事情。比如指标上升或者下降了，是因为什么原因造成的；或者是分析不同渠道对于最终转化的贡献情况。分析的过程，通常会通过专题的形式展示出来。
预测分析，则是告诉业务，未来会发生什么。预测其实是一件很重要的工作，不论是企业经营目标的制定，或者是相关策略的落实，都需要预测未来可能的情况，来保证业务的健康可持续发展。例如电商大促的到来，销量会得到很大的提升，那么对应的预算、物流、商家要做怎样的应对，都依赖于数据来提供预测。
还是有人会产生疑问：“数据分析”、“数据科学”、“数据驱动”、“商业智能”，这些概念都有怎样的不同呢？
首先说一下“商业智能”，英文是Business intelligence，这是我们常说的BI，其主要价值，在于通过一系列的数据技术，从数据中挖掘隐藏的客观规律，总结这些规律背后的原因，并用于指导公司业务的发展。大多数情况下，BI分析师的工作，就是通过SQL、Python等语言，将已经统计好的数据，结合数据模型或者是分析框架，来对业务进行各种分析，并做成有价值的报表或者报告的形式，供业务方进行分析。
再讲讲“数据科学”，这个概念就要宽泛的多，通常指在跨学科的领域中，通过数据来寻找到解决问题的方法。数据科学的概念其实比较模糊，属于宽口径的概念，在不同的行业里所做的事情，可能是截然不同的。在互联网行业中，数据科学大约代表：先通过探索分析发现问题，然后再用数据建模去解决问题。
那么“数据驱动”又如何理解？数据驱动的字面意思是将数据来作为生产资料，通过科学的方法，来推动业务的优化提高。在互联网行业里，数据驱动又可以分为数据驱动产品、数据驱动业务两个方向，比如通过A/B测试来寻找最优的推荐算法，或者是设计实验来指导产品迭代更新的方向，等等。
因此，在一家公司中，不同数据岗位的分工大体如下：数据工程师负责数据平台的搭建、数据仓库的建设，以确保数据被正确的计算和方便的获取；数据分析师根据数据来描述或者是分析相应的问题，这其中包括了“商业智能”来做报表，或者是“数据科学”来寻找数据模型，最终都是“数据驱动”业务增长或产品迭代。
数据分析虽然需要的基础知识非常多，属于入门门槛比较高的那一种，但实际的工作却大体遵循如下的步骤，细节可以有不同：
明确分析目的 - 确定思路框架 - 准备数据 - 分析数据 - 展示数据 - 报告撰写。
一，明确分析目的，非常重要，目的不明确会导致分析的过程十分盲目。这里会有一个假设，即分析师需要懂业务，并且有自己对于业务的理解，如果没有相应的专业知识，通常分析的结果就没有特别大的价值。那么什么是懂业务？大体上就是需要明白企业的商业模式是怎样的，通过什么样的关系能够产生商业价值。如果是2B方向，还需要懂一些管理学的内容，了解数据如何辅助公司的经营管理。
二，确定思路框架，是通过怎样的指标、哪些角度来进行分析。其实业界有一些非常通过的方法，可以让我们快速开展业务的同时，能够保证“MECE原则”，即对于一个重大的议题，能够做到不重叠、不遗漏的分类，而且能够借此有效把握问题的核心，并成为有效解决问题的方法。
常见的思路框架包括：决策树管理分析法、PEST行业分析法、5W2H问题分析法、4P营销理论、SWOT竞争力分析模型…… 这里的方法论非常多，一些细分方向也有自己的成套理论，比如“用户增长”常用的AARRR漏斗模型、RFM理论等。这里就不一一展开了，网上能够搜到大把的资源，但有一点需要注意，就是掌握模型切记只掌握个大概，因为每个模型是相应知识体系的总结，只能交给你思路，而无法交给你哪些坑应该避免、什么情况下不起作用，等等。
三，准备数据，这个工作通常由数仓团队完成，一些流量场景，需要采集数据的，也可以通过数据埋点平台来自动完成。当然，成熟的团队会通过建立自己的指标体系，来灵活的支持业务的发展。
四，分析数据，以上文提到的现状、原因与预测分析为例，可以衍生出很多相应的分析方法。我们日常听到比较多的假设检验、回归分析、聚类分析等，都是在分析数据阶段需要用到的专业知识。
常见的分析方法有：A/B测试、描述分析、假设检验、信度分析、推断分析、相关分析、回归分析、聚类分析、时间序列分析…… 在使用分析方法时，需要注意的一点是口径要一致，例如指标的口径范围、计算方法、计量单位等进行检查。
五，展示数据，一般情况下是通过图表和表格来展示数据，通常是能用图说明的，就不要用表格，除非表格能够提供更多的信息。
详情见下图。
所以，数据分析无非四种方法：“比较”、“分布”、“构成”、“联系”。
六，报告撰写，根据分析框架，图文并茂的写一个好故事吧，记得要有清晰的结论。
俗话说，“增长团队有三宝：埋点、漏斗、AB测”，埋点是数据平台的功能，漏斗是分析问题的思路，但为什么要单独提一下A/B测试？是因为有了数据分析的方法之后，我们还需要数据分析的平台，来对分析的成果快速的进行实验。可以说，A/B测试是支持数据决策最有力的工具。
A/B测试针对2种以上的方案，不论是一整套产品方案，还是一个小元素的改动，只要变量是唯一的，那么我们就可以对同一组人群，进行随机的分组，在同等的时间维度内，将实验组和对照组的结果进行对比，来衡量那种方案更好。
其实很多开发与测试的同学不太理解A/B测试的重要性，因为从开发的视角出发，这些内容确实会增加很多的动作量。但如果从业务的角度出发，那作用可就大了，不论是争议方案的对比、还是产品转化率的提升、亦或是多个数据策略的贡献分配、再或者是产品功能保持简洁，都需要大量的实验来验证我们的想法。在互联网公司中，我们并不缺少想法，但我们需要验证想法的工具，让数据来消除我们的收益淹没、认知偏差、侥幸心理和收益分配矛盾。
在实际的工作中，A/B测试并不简单的代表分成两个实验组，就完事了，因为我们需要考虑“辛普森悖论”的存在。辛普森悖论是指在某个条件下的两组数据，分别讨论时都会满足某种性质，可是一旦合并考虑，却可能导致相反的结论。如果不了解辛普森悖论，盲目的解读试验结论，很容易得出错误的结论。因此，我们通常会设计更多的参照，以验证我们想法的正确性，比如AA测试，或者AAB测试，这都需要一些经验的累积。
36Kr曾在一篇报道中写道，“头条发布一个新APP，其名字都必须打N个包放到各大应用市场进行多次A/B测试而决定，张一鸣告诉同事：哪怕你有99.9%的把握那是最好的一个名字，测一下又有神马关系呢？”
数据分析如果持续的做下去，那么它的目标就不仅仅是运营看板或者是分析报告了，而是走向“数据化运营”的发展路线中。
“数据化运营”的概念很火，但其实很多人对它有误解，认为这就是将“运营”的工作线上化了而已，但其实不然。在网络中，对“数据化运营”的定义是：“数据化运营是指通过数据化的工具、技术和方法，对运营过程中的各个环节进行科学的分析，为数据使用者提供专业、准确的行业数据解决方案，从而达到优化运营效果和效率、降低运营成本、提高效益的目的。”
但在互联网行业中，“数据化运营”的核心思路在于，基于“用户”的行为和属性，对“用户”进行运营。因为互联网产品的生命周期，就是一个闭环的模型：用户获取、用户活跃、用户留存、口碑传播、付费转化。这其中的每一个环节，都是一个漏斗，通过对数据进行分析，来运营指标的增长，或者是指导产品成长。例如最经典的啤酒与尿布的故事，就是一个典型的场景，通过发现用户行为的关联，来设置合理的运营策略，提升最终的产品销量。
就像精益创业中提到的“MVP”理论一样，不论是数据分析制定的各种策略，或者是企业的不同战术打法，其实都不一定是奏效的，而在执行策略的同时，通过数据的沉淀，来不断验证策略打法的有效性，最终发现那个最合适的“MVP”功能，是数据化运营的核心导向。
现在的数据化运营体系已经变得更加复杂，不仅是因为业务场景的设计越来越复杂，也因为机器学习、因果推断等新技术的应用，使得一些感性的数据能够被利用起来，让我们的运营能够更加清楚的看到业务与目标的差距在哪里、应该通过哪些手段来弥补GAP，调整方法会产生怎样的影响，最终形成我们口中的“数据智能”。
KPMG（毕马威）的Swami Chandrasekaran分享过一个数据科学家的学习路线图，包括了数据的基本原理、统计学、机器学习、数据可视化、大数据处理等方面的推荐知识，感兴趣的可以学习一下。原本是2013年写的，部分内容可能需要更新，但个人觉得这种类似地铁线路图的方式，很适合作为自己学习的思维导图。
㈩ 2022上半年我国信息消费规模3.24万亿元，增长的原因有哪些
北京8月28日电记者日前从工信部获悉：我国信息消费已成为增长迅速、创新活跃、辐射广泛的消费领域，市场规模由2014年的2.8万亿元增长至2021年的6.8万亿元。今年上半年，我国信息消费规模达到3.24万亿元，同比增长6%。信息基础设施提速降费成效显着，移动互联网流量快速增长。那增长的原因有哪些呢，下面我们主要从三个方面进行阐述。
我国信息消费规模持续扩大。
前三季度规模近4万亿元。大数据、人工智能、云计算等新一代信息技术以更快的速度全面融入消费的各个领域。随着数字化、网络化、智能化进程不断加速，培育出诸多新业态，推动信息消费需求加速释放。我国信息消费保持良好发展态势，信息消费规模不断攀升。”工信部信息化和软件服务业司有关负责人指出，从前三季度发展情况来看，生活类、公共服务类、行业类和新型信息产品等四大信息消费领域发展势头迅猛。