1. 政务数据挖掘分析
天眼查的数据均来自公开的政府企业信息，包括工商信息、法律诉讼、法院公告、商标专利、向外投资、分支机构、变更信息、债券、网站备案、著作权、招投标等。这些数据支持实时更新，天眼查可实时推送。天眼查的搜集、整理、分析、挖掘的数据，全部都是政府公开数据，
因此，天眼查的年报数据均来源于国家工商部门的公示企业数据中提取、整理、更新来的。
2. 政务数据挖掘分析论文
调查报告参考格式
调查报告的结构
题目
前言(导言,引言,序言,背景和调查目的)
方法
结果与讨论
结论与建议
参考文献
附录
1.题目
应以简炼,概括,明确的语句反映所要调查的对象,领域,方向等问题.题目应能概括全篇,引人注目.
2.前言(背景和目的)
主要包括研究背景和目的.
背景介绍应简明,扼要,切题,背景介绍一般包括一部分重要的文献小结.
调查目的:阐述调查的必要性和针对性,使读者了解概况,初步掌握报告主旨,引起关注.
3.方法
详细描述研究中采用的方法,使读者能评价资料收集方法是否恰当.这部分一般包括以下几方面:
地点
时间
调查对象
调查对象的选择(抽样方法),样本量的估计
调查方法:定性,定量
质量控制
4.结果与讨论
结果与讨论可以放在一起写,也可以分开写.
结果和讨论分几节来完成.一般采用描述,分析,讨论来写.
描述:
描述事情的发生发展过程,
描述调查人群的人口社会学特征,
描述调查事物的特征
对比:
历史对比
他人研究对比
本调查中不同特征人群对比
4.结果与讨论
推断:
在对比的基础上进行统计推断
(前提条件:调查样本具有代表性)
讨论:反映作者学术思想的深度和广度.要紧紧围绕结果,以及可能有争议的主要问题进行讨论.
讨论时应注意以下几点:
把调查结果上升到理论,去粗取精,去伪存真,由表及里,揭示内在联系.
与他人结果相矛盾的地方,讨论发生的原因和理论依据.
要有自己的看法和见解,论点明确.
5.结论与建议
结论
用扼要的文句把论文的主要内容概括起来,切忌重复文章内容.
文字结构应该准确,完整,精练,高度概括文章的主要目的和结果.
建议
为政府决策提出科学建议
进一步深入研究提出建议
6.参考文献
列出主要理论依据和方法,以及有争议的论据.
具体格式见文献综述中讲述的参考文献的格式.
7.附录
在论文中只有局部使用或完全没有使用,但又与论文有关的具有科学价值的重要原始资料,数据,如调查问卷,访谈提纲,复杂的公式推导,计算程序,各类统计表,统计图等都可以放在附录中,有利于说明和理解调查报告,又可提供有用的科学信息.
3. 政务数据挖掘分析报告
天眼查的数据来自公开的政府企业信息，包括工商信息、法律诉讼、法院公告、商标专利、向外投资、分支机构、变更信息、债券、网站备案、著作权、招投标等。这些数据支持实时更新，天眼查可实时推送。天眼查的搜集、整理、分析、挖掘的数据，全部都是政府公开数据，且用户无需注册。
4. 公共数据挖掘
不是国企，是民营企业
清研智库，成立于2010年5月，在公共服务、旅游、媒介与营销、能源电力、城市管理等行业积累丰富经验，提供研究咨询、民意调查、第三方测评、媒体传播、大数据挖掘、IT系统开发、教育培训等领域的服务，致力于成为国内权威的思想库、第三方研究机构和领先的IT技术开发公司，是一家综合型高新技术企业。
5. 政务大数据
大数据管理局，通过有效措施，能切实打破各部门之间的“数据孤岛”。这样不仅能够提升效率，而且能够帮助相关部门提升现代治理能力。
尤其需要指出的是，当前我国正在大力推进“最多跑一次”改革，而一旦数据能完全互联互通，则政府目前所提供的所有公共服务，99%都可以在线上办理，不仅“最多跑一次”将变为“一生只要跑一次”，甚至有些服务会变为“一生一次也不用跑”。不仅智慧政务服务将能得到真正体现，而且还能节省大量的人力物力。
6. 公务员大数据分析
数据分析专业可以报考：国家统计局，各级商务局，各级发改委，各级经信委等机构的公务员。
7. 数据分析 数据挖掘 大数据
1.可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统
计
学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如
果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4. 语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。