问题数据追溯管理. 对各类数据中存在的不同程度的问题及时发布检查得到的问题数据，督促、监测相关部门对问题数据进行下载和反馈，从而能够及时修改、完善问题数据，逐步提高数据质量。 10.3 数据融合处理 （1）收入数据融合。 需要以财政、税务、统计、市场监管等部门数据为依托，探索跨部门数据融合与信息共享，打破横向部门数据壁垒，建立统一的标准与规范，以企业级为最小颗粒度整合收入数据。 （2）支出数据融合。 需建立项目库、预算编制、预算执行、政府采购、集中支付等资金管理业务系统的串联机制，将财政内生数据资源进行有机的连接，解决财政内部数据碎片化的问题。 （3）企业数据融合。 不同部门提供的涉企数据往往只提供企业名称，法人、或者地址等片面信息，没有特定的企业匹配规则，需要通过海量数据的关联挖掘，通过分词、企业名称相似度算法、企业地址、招聘地址、快递地址、企业坐标等信息进行关联匹配，最终将不同来源的企业信息进行一致性处理，形成企业的全景画像。 10.4 专题库 平台实现数据汇聚和数据校核后，为了支撑数据的深度利用，需以服务经济运行及财经分析监控为角度进行内外部数据融合，将不同 部门间、不同业务系统间数据进行关联、运算，会产生高价值面向应 用的主题数据。包括财政收入专题库、财政支出专题库、宏观经济专题库、产业发展专题库、政策法规专题库、财经监督专题库等六个专题库。 10.4.1 财政收入专题库 （1）面向主题：整合财政四本预算收入数据、税务纳税数据、人行收入日报等全量收入数据，以企业级颗粒度整合全量收入数据；整合四本预算全口径收入数据，构建明细到目级科目、到企业、单位级收入的财政收入专题数据区。 （2）数据来源：财政、税务、人行等部门。 （3）数据表：纳税人登记信息表、纳税人缴税信息表、纳税人财务报表、日报数据、月报数据、收入流水数据、电子税票信息表、预算单位银行账户信息、预算单位银行流水信息等。 （4）维度：时间、科目、部门、企业等。 （5）度量值：金额、同比增速、比重等。 10.4.2 产业发展专题库 以产业为核心，以产业经济信息、行业经济信息、区域信息、企业资本信息等为描述维度的产业发展专题数据区。 数据来源：统计、工信、数据供应商等。 10.4.3 财政支出专题库 整合财政预算、预算执行、财政总账、决算全流程支出数据，以单位、项目、企业三个角度进行最细颗粒度支出数据串联，形成单位、项目、企业的支出全景信息库。 数据来源：财政部门、数据供应商。 10.4.4 财经政策专题库 （1）面向主题：全面采集国家和地方政府历年颁布的各类产业发展基金等方面政策，通过统一的信息加工过滤和自动分类处理，按照颁布部门、政策文号、政策名称等字段建立政策文件电子档案，对非结构化的政策数据进行统一的存储和管理，实现对政策文件多口径、多角度的查询。 （2）整合财政、发改、统计、经促等部门的政策文件和行业数据标准，形成统一完善的政策和标准库。政策主要包括财政、税收、法律法规、产业等方面的国家和地方政策，标准主要包括财政数据标准、行业分类、产业功能区、重点企业群体等方面的标准。 （3）数据来源：财政、税务、人行、发改、工信等涉税涉费部 门。 10.4.5 宏观经济专题库 （1）面向主题：为响应财经运行信息平台全面、多角度分析广西宏观经济状况的要求，在广西全量企业数据基础之上，从拓宽数据分析视角和分析深度考虑，构建平台经济专题库。包括宏观经济、财税、投资、消费、进出口、产业等社会经济发展指标，涵盖年度经济数据，季度经济数据和月度经济数据，主要面向主题包括：全市经济运行总览、财政经济可持续评价等宏观应用主题。 （2）数据来源：统计等部门。 （3）数据表：GDP、工业增加值表、社会消费品零售总额表、居民消费价格表、固定资产投资表、进出口表等。 （4）维度：时间（年、季、月），区域（全国、省份、县市），科目（行业、形式、规模）等。 （5）度量值：统计指标。 10.4.6 企业主体专题库 企业基本信息库主要融合企业基本信息、企业注吊销信息，上市公司信息、上市公司财务信息、股东信息、人员信息、财务年报、企业变更信息等，通过数据加工处理形成完整的企业基本信息库。 （1）数据表：登记信息表、行业划分表、股东及出资表、主管 人员表、财务信息表、登记变更表。 （2）维度：区域、行业、时间、状态、规模、类型、事项等。 （3）度量值：企业数量、注册资本、出资额、出资比例、销售营业收入、利润总额、纳税总额、净利润、资产总额、负债总额、股东权益、资产负债率、产权比率、资产周转率、净资产周转率、资产增长率、资本积累率、收入增长率、利润增长率、纳税增长率、总税负、人均纳税额、人均利润、人均负债、人均收入、人均资产等。 11.分析模型 平台提供分析模型的管理功能，包含但不限于模型的加载、卸载、版本管理、组合分析以及调参功能。 11.1 预测分析模型 分析模型模块主要提供分析模型的管理功能。 完整的经济预测分析程序，主要包括以下步骤： （1）明确预测目的。 经济预测分析目的可能包括：对未来若干月度的预测还是若干年度的预测，即短期或长期预测；对生产总值的预测还是同时需要对主要宏观经济指标的预测等等。预测目的不同，数据资料的选择以及预测模型、方法等都会有所不同。 （2）收集、整理相关数据资料。 资料必须准确，并尽可能完整和适用。由于宏观经济统计数据口径较多，如果数据口径不一，还需要对以前年度的相关数据做同口径调整。在对己经掌握的资料进行整理分析后，往往还需要作调查研究，收集其它必要资料，并再次加以整理和分析。 （3）选择预测方法。 选择合适的预测方法是预测分析成败的关键。预测方法的选择需要考虑多种实际因素，方法不同，预测结果可能有很大差异。实践中，最好综合运用几种不同方法进行预测，以保证预测的科学性和准确性。 （4）建立数学模型。 通过对客观宏观经济现象进行深入分析，在计量经济和统计理论指导下，建立符合客观实际的数学模型。 （5）模型调整和修正。 在对初步预测结果和实际数据进行比较的基础上，修正预测模型...
