CN115358522A - 一种企业在线监测系统和方法 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种企业在线监测系统，该系统包括：采集模块、预处理模块和挖掘分析模块，其中；采集模块用于，采集各企业的历史数据，其中，历史数据包括：用电数据、税务数据和销售数据；预处理模块与采集模块连接，用于对历史数据进行预处理，其中，预处理的步骤包括：数据清洗、数据转换和数据库构建；挖掘分析模块与预处理模块连接，用于根据预处理之后的历史数据，通过大数据和算法模型进行分析预测，得到多维度的分析预警结果。通过本申请，解决了现有技术中，对企业监测分析系统局限性较高的问题，根据企业用电数据，结合税务数据和销售数据，高效的进行多个维度的分析预警，为企业运营和政府产业扶持提供了有力的数据支持。

Description

一种企业在线监测系统和方法

技术领域

本申请涉及大数据领域，特别是涉及一种企业在线监测系统和方法。

背景技术

基于企业在线监测数据和用电量数据，分析各行业生产情况，充分挖掘企业在线数据异常特征和总结企业生产经营规律，可以及时发现企业生产经营过程中的问题，有效协助政府相关部门解决企业复工复产等问题。

在相关技术中，目前基于海量用电数据，发现分析企业问题的过程需要大量的人力和时间。数据分析结果相对滞后，无法及时、有效的对企业进行监管，且对人员的技术水平和经验依赖程度高，整体应用过程效率较低、时效性差。

目前针对相关技术中企业监测分析系统局限性较高的问题，尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请实施例提供了一种企业在线监测系统、方法，能够至少解决相关技术中企业监测分析系统局限性较高的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种企业在线监测系统，所述系统包括：采集模块、预处理模块和挖掘分析模块，其中；

所述采集模块用于，采集各企业的历史数据，其中，所述历史数据包括：用电数据、税务数据和销售数据；

所述预处理模块与所述采集模块连接，用于对所述历史数据进行预处理，其中，所述预处理的步骤包括：数据清洗、数据转换和数据库构建；

所述挖掘分析模块与所述预处理模块连接，用于根据预处理之后的历史数据，通过大数据和算法模型进行分析预测，得到多维度的分析预警结果，

其中，所述多维度包括：宏观经济发展维度、用电量及预警维度、税务及预警维度和指标分析维度。

在其中一些实施例中，所述挖掘分析模块包括：宏观分析处理模块、用电量分析处理模块、税务稽核模块和指标生成及分析模块，其中；

所述宏观分析处理模块用于，根据预处理之后的所述用电数据，进行统计、挖掘和判断，得到企业用电情况与经济宏观发展之间的关联曲线；

所述用电量分析处理模块用于，通过预设场景数据分析模型，对所述历史数据进行挖掘，发现其中隐含的可用于高效管理的参考信息；

所述税务稽核模块用于，基于所述用电数据和税务数据，通过大数据分析比对，得到企业生产经营和开票纳税之间的比对关系，并基于所述比对关系进行税务预警分析；

所述指标生成及分析模块用于，基于所述历史数据进行统计分析，生成企业关键经济指标、重点行业经济指标、贡献度指标和运行预警指标，并根据其判断是否输出对应的报警信号。

在其中一些实施例中，所述用电量分析处理模块包括：参考信息生成模块和预警模块，其中；

所述参考系信息生成模块用于，通过所述场景数据分析模型对所述历史数据进行挖掘，得到隐含在历史数据中可用于高效管理的所述参考信息，其中，所述挖掘过程中采用的手段包括：数据仓库、数据关联和数据活化；

所述预警模块用于，基于企业的历史用电数据，通过大数据算法预测所述企业未来时段的预计用电量，以及，

当所述企业在预设时间段的预计用电量满足预设触发条件时，触发报警并输出用电量预警信息，

其中，所述预设触发条件包括：所述预计用电量与标准用电量的偏移，大于最大偏移阈值或小于最小偏移阈值，所述预设时间段包括：每日、每月和每旬，所述预设触发条件还包括：日实际用电量连续三天下降和日实际用电量连续三天为0。

在其中一些实施例中，所述税务稽核模块包括：平均值计算模块、比对关系确定模块和智能警报模块，其中；

所述平均值计算模块用于，根据所述用电数据和国民精细行业分类标准，得到目标区域内各行业下属企业的平均用电数据，以及，根据所述用电数据和所述税务数据，得到目标区域内各行业下属企业的平均税务数据，其中，所述税务数据包括开票额和纳税额；

所述比对关系确定模块用于，获取各企业的用电曲线及纳税曲线，以及，通过大数据分析，计算企业用电量与其所属行业用电量的用电比例，计算企业纳税额与其所属行业纳税额的纳税比例，以及计算所述企业用电量和企业纳税额的比对关系；

所述智能警报模块用于，在所述比对关系指示有生产无税收或者有生产但生产值少于行业平均税收时，输出企业涉嫌偷税警报，以及，在所述比对关系指示无生产有税收时，输出企业涉嫌虚开发票警报，在所述比对关系指示无生产无税收时，输出企业生产经营异常警报。

在其中一些实施例中，所述系统还包括数据质量管理模块，其中，所述数据质量管理模块用于，为系统提供数据支撑和数据监控管理功能，其包括：数据维护模块、数据审核模块和数据监控模块。

在其中一些实施例中，所述数据维护模块用于：提供数据维护、数据更新和数据逻辑一致性的处理功能；

所述数据审核模块用于，提供信息发布过程中的多级审核流程，其中，所述审核流程可由各级管理员针对不同栏目定制；

所述数据监控模块用于，通对系统运维人员提供多种维度的数据监控服务。

在其中一些实施例中，所述系统还包括配置管理模块，其中，所述配置管理模块用于系统内各个基础功能的管理配置，其包括机构管理模块、人员管理模块、权限管理模块和日志管理模块。

在其中一些实施例中，所述采集模块，通过接口调用、前置库数据库和手工填报采集所述历史数据；

所述预处理模块，进行数据清洗包括：获取各行业对应的行业数据规则，根据所述行业数据规则对数据进行清洗；

所述预处理模块进行数据转换包括：将采集到的源数据，根据不同数据模型的处理规则的要求，进行转换、拆分和汇总，其中，数据转换之后，不同来源的数据具备一致性和完整性；

所述预处理模块进行数据库构建包括：根据业务需求归纳梳理，构建多个业务数据库，其中，所述业务数据库包括：企业运行监测数据库、企业问卷调查数据库、统计局汇总数据库、区域用电数据库、企业名录库以及产业数据库。

第二方面，本申请实施例提供了一种企业在线监测方法，所述方法包括：

采集各企业的历史数据，其中，所述历史数据包括：用电数据、税务数据和销售数据；

对所述历史数据进行预处理，其中，所述预处理的步骤包括：数据清洗、数据转换和数据库构建；

根据预处理之后的历史数据，通过大数据和算法模型进行分析预测，得到多维度的分析预警结果，其中，所述多维度包括：宏观经济发展维度、用电量及预警维度、税务及预警维度和指标分析维度。

第三方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述第二方面所述的方法。

相比于相关技术，本申请实施例提供的企业在线监测方法，采集各企业的历史数据，其中，历史数据包括：用电数据、税务数据和销售数据；对历史数据进行预处理，其中，预处理的步骤包括：数据清洗、数据转换和数据库构建；以及根据预处理之后的历史数据，通过大数据和算法模型进行分析预测，得到多维度的分析预警结果并可视化展示。通过本申请，解决了现有技术中，对企业监测分析系统局限性较高的问题，根据企业用电数据，结合税务数据和销售数据，高效的进行多个维度的分析预警，为企业运营和政府管理、产业扶持提供了有力的数据支持。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1是根据本申请实施例的企业在线监测系统的结构框图；

图2是根据本申请实施例的税务稽核模块的分析流程图；

图3是根据本申请实施例的系统进行企业用电监测分析的示意图。

图4是根据本申请实施例的一种企业在线监测方法的流程图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行描述和说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。基于本申请提供的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本申请应用于其他类似情景。此外，还可以理解的是，虽然这种开发过程中所作出的努力可能是复杂并且冗长的，然而对于与本申请公开的内容相关的本领域的普通技术人员而言，在本申请揭露的技术内容的基础上进行的一些设计，制造或者生产等变更只是常规的技术手段，不应当理解为本申请公开的内容不充分。

在本申请中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域普通技术人员显式地和隐式地理解的是，本申请所描述的实施例在不冲突的情况下，可以与其它实施例相结合。

除非另作定义，本申请所涉及的技术术语或者科学术语应当为本申请所属技术领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本申请所涉及的“一”、“一个”、“一种”、“该”等类似词语并不表示数量限制，可表示单数或复数。本申请所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含；例如包含了一系列步骤或模块(单元)的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可以还包括没有列出的步骤或单元，或可以还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本申请所涉及的“连接”、“相连”、“耦接”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电气的连接，不管是直接的还是间接的。本申请所涉及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”描述关联对象的比对关系，表示可以存在三种关系，例如，“A和/或B”可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。本申请所涉及的术语“第一”、“第二”、“第三”等仅仅是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序。

本申请实施例提供了一种企业在线监测系统，图1是根据本申请实施例的企业在线监测系统的结构框图，如图1所示，该系统包括：采集模块10、预处理模块11和挖掘分析模块12，其中；

采集模块10用于，采集各企业的历史数据，其中，历史数据包括：用电数据、税务数据和销售数据；

其中，采集模块10通过接口调用、前置库数据库和手工填报采集所述历史数据。

进一步的，采集模块10的硬件设备可以包括智能电表，用于企业用电数据的采集。需要说明的是，该电表需要具备分时计费、需量计算、谐波计算、定值越限、数据冻结、定时记录、剩余电流保护及温度保护等功能。并且处理速度要求较高，能够提供高精度的三相电压、电流和功率等基本测量数据，支持多种无线通信方式，从而满足不同场景的通信要求。另外，采集模块10也可通过软件通信模块，从第三方平台(如政府税务平台、企业运维平台)或相关数据库，获取上述税务数据和销售数据等。

预处理模块11与采集模块10连接，用于对历史数据进行预处理，其中，预处理的步骤包括：数据清洗、数据转换和数据库构建；

其中，由于采集到的数据可能存在冗余、缺失和格式不同的问题，所以需进行预处理，将其转换成具备一致性和完整性的数据，从而将其用于后续模型预测和大数据分析处理。

具体的，预处理模块11进行数据清洗包括：获取各行业对应的行业数据规则，根据行业数据规则对数据进行清洗；

进行数据转换包括：将采集到的源数据，根据不同数据模型的处理规则的要求，进行转换、拆分和汇总；

预处理模块11进行数据库构建包括：根据业务需求归纳梳理，构建多个业务数据库，其中，业务数据库包括：企业运行监测数据库、企业问卷调查数据库、统计局汇总数据库、区域用电数据库、企业名录库以及产业数据库。

挖掘分析模块12与预处理模块11连接，用于根据预处理之后的历史数据，通过大数据和算法模型进行分析预测，得到多维度的分析预警结果，其中，多维度包括：宏观经济发展维度、用电量及预警维度、税务及预警维度和指标分析维度。

本实施例中，基于企业在线监测的用电量数据、税务数据和销售数据，分析各行业各企业生产、销售和税务情况，进而充分发现企业在线数据的异常特征，总结企业生产经营规律。有助于企业自身及时发现生产经营过程中的问题，同时，也可有效协助政府相关部门解决科学统筹，解决企业经营问题，并对相关行业或企业进行精准扶持。

通过本系统，相比较于现有依靠人工进行统计分析的方法，本申请提供了一种企业在线监控系统。通过该系统，以企业用电数据为基础，辅助于销售数据和税务数据，进行自动化的分析预测，进而对企业的用电情况、缴税情况进行高效合理的预警。同时，通过该系统进行分析处理，还可以得到多维度的辅助信息，通过这些辅助信息可以对企业自身的运营和政府的高效管理提供有力的数据支持，不断强化政府有关部门的监管能力和对企业服务的指导能力。

在其中一些实施例中，挖掘分析模块包括：宏观分析处理模块、用电量分析处理模块、税务稽核模块和指标生成及分析模块，其中；

宏观分析处理模块用于，根据预处理之后的用电数据，进行统计、挖掘和判断，得到企业用电情况与经济宏观发展之间的关联曲线；

需要说明的是，由于各企业的电力大数据可以在一程度上反映城市经济发展水平状况，区域用电量较高则说明该区域经济发展相对较好，反之，则经济发展相对较差。因此本系统中，宏观分析模块可以以电力数据为支撑，通过统计、分析、预判等手段，研究获取区域内企业整体用电情况，以及行业用电结构、区域用电结构等情况，挖掘企业用电量与城市宏观经济发展态势之间的联动关系，进而可为政府有关部门宏观经济政策的制定和决策提供数据支撑。

用电量分析处理模块用于，通过预设场景数据分析模型，对历史数据进行挖掘，发现其中隐含的可用于高效管理的参考信息；

本实施例中，用电量分析处理模块用于在采集历史数据之后，以数据仓库、数据关联、数据活化等手段相结合进行数据挖掘活动，是从大量的、模糊的数据中挖掘出隐含的、先前未知的、有用的信息和知识的过程。

需要说明的是，用电量分析处理所要求的数据，需具备数据量大、数据多维、数据准确、数据采集高频等条件。首先，以电力数据为基础构建若干应用场景数据分析模型，以电力大数据为基础、再辅助以税务数据和销售数据，进行分析处理，发现其中隐含的可用于高效管理的参考信息，进而对城市内企业行为的科学高效管理提供支持。

税务稽核模块用于，对用电数据和税务数据，通过大数据分析比对，得到企业生产经营和开票纳税之间的比对关系，并基于比对关系进行税务预警分析；

由于精准的企业用电数据，较为全面的反应了企业行业平均用电负荷情况以及单个企业的生产用电情况，在此基础上，结合财税部门定期提供的财务开票数据和纳税数据，通过数据分析比对，可较大程度掌握企业生产经营与开票纳税之间的关联情况。进一步的，针对分析结果显示有纳税异常行为的部分企业，可反馈至政府相关部门，进而基于分析结果采取更为精准的核查、执法或监管。

指标生成及分析模块用于，基于历史数据进行统计分析，生成企业关键经济指标、重点行业经济指标、贡献度指标和运行预警指标，并根据其判断是否输出对应的报警信号。

对企业指标进行分析，可以反映企业的生产经营困难和问题，帮助企业在市场中获得更强的竞争力，同时提高经济形势分析工作的准确性、预见性和针对性，以及提升经济决策的科学性和提升服务企业能力。

1.企业关键经济指标

主要针对企业税收、工业用电量、销售收入等基础经济指标、以及亩均税收、单位耗电税收等综合指标维度，通过行业、地区、时间等多个维度进行个性化动态分析展现。

具体包括：

重点税收企业信息、近年重点税收企业对比、年度企业税收增加值、增加值历年同比、销售(营业)收入比值、销售(营业)成本率、销售(营业)成本率比值、期间费用收入比值、期间费用收入比比值、利润率、利润率差值、所得税贡献率、所得税贡献率比值、所得税负担率、所得税负担率比值、单位耗电税收、亩均税收等。

工业用电量指标，包括：企业/行业年度用电总量、企业/行业年度用电增长率、单位耗电产能、区域企业用电量、区域企业用电总量、区域企业用电总量同比/环比、区域企业用电量同比/环比、企业用电峰谷周期等。

销售收入指标，包括：年度销售前十企业排名、销售前十企业对比、年度/季度企业销售收入、企业销售收入同期比值、企业销售收入同期增加值、年度/季度行业销售收入、行业销售收入同期比值、行业销售收入同期增加值、企业利润、企业销售/利润比、亩均利润/销售产值等。

2.重点行业经济指标

针对全市重点经济产业情况，平台可以从税收、用电量、销售收入等维度进行动态监测分析与可视化展现，全方位监测全市重点行业经济发展动态。

重点行业税收：包括重点行业税收产值排序、重点行业税收增加值、重点行业税收增长率、重点行业税收同比/环比、重点行业税收平均值、重点行业单位耗能税收、重点行业所得税贡献值(率)等。

重点行业用电量：包括重点行业用电总量、重点行业用电排序、重点行业用电增长率、区域重点用电行业比例等。

重点行业销售收入：包括重点行业销售收入总量、重点行业销售收入占比、重点行业销售收入增长率、重点行业销售收入同比/环比等。

3.贡献排名技术指标分析

针对全市重点产业经济从税收、用电、销售收入等维度分析各个产业贡献排名情况，同时可进一步展现具体产业内各个细分行业贡献占比情况，以及具体产业内重点企业的贡献占比情况，为产业政策引导与规划升级提供重要参考。

税收排名：包括行业税收排名、行业税收Top N子行业排名、行业税收增长量排名、行业税收增长率排名、企业税收排名、企业税收贡献值排名、区域税收排名、区域税收增加值排名等。

用电排名：包括行业用电总量排名、行业用电增长量排名、行业产能比排名、企业用电总量排名、企业用电增长量排名、企业产能比排名、用电大户排名、区域用电排名等。

销售收入排名：包括行业销售收入总值排名、行业销售增加值排名、行业销售收入增长率排名、区域销售收入总值排名、区域销售增加值排名、区域销售收入增长率排名、行业销售收入贡献值排名等。

4.运行预警技术指标分析

针对区域内所有企业，以季度为统计单位，从企业用电异常、企业税收异常、企业销售收入等多个维度，对全市企业运行状态进行预警分析。

企业销售收入异常预警分析：平台设定收入异常阈值，根据采集的企业用电量、企业销售收入进行单位产能换算，比较行业单位用电产能均值，得出上报数据与预测数据的差异；同时，对销售收入同比下降较大的企业信息进行核对，并以预警方式提醒相关管理人员异常结果。

税收异常预警分析：根据企业单位耗能税收、企业销售收入税收比、企业税收贡献值与同行业单位耗能税收、同行业同规模企业税收、同行业同规模销售收入税收比等信息进行比较，判断企业税收是否异常，并就异常信息进行预警。同时，对单个企业税收同比进行检测，并对全市下降比例超出阈值的企业进行展示。

企业用电异常预警分析：比较单位用电产能与行业单位用电产能、单位用电税收与行业平均单位用电税收、历年用电总量与销售收入对比等信息，判断企业是否存在异常用电情况，并进行预警。

在其中一些实施例中，用电量分析处理模块包括：参考信息生成模块和预警模块，其中；

参考系信息生成模块用于，通过场景数据分析模型对历史数据进行挖掘，得到隐含在历史数据中可用于高效管理的参考信息，其中，挖掘过程中采用的手段包括：数据仓库、数据关联和数据活化；

预警模块用于，基于企业的历史用电数据，通过大数据算法预测企业未来时段的预计用电量，以及，当企业在预设时间段的预计用电量满足预设触发条件时，触发报警并输出用电量预警信息，

其中，该预设触发条件包括：预计用电量与标准用电量的偏移，大于最大偏移阈值或小于最小偏移阈值，预设时间段包括：每日、每月和每旬，在预设时间段为每日的情况下，预设触发条件还包括：日实际用电量连续三天下降和日实际用电量连续三天为0，其中，

在预设时间段为“每日”时，预设触发条件可设置为：日实际用电量＞预计用电量×150％或日实际用电量＜预计用电量乘50％；

在预设时间段为“每旬”时，预设触发条件可设置为：旬实际用电量＞预计用电量×120％或旬实际用电量＜预计用电量×80％。

本实施例中，上述预警模块所基于的预警原理如下：

由于电力是企业生产运营的基础资源，通过对企业用电情况的掌控，可基本掌握企业生产运营的总体情况。进而通过对企业用电数据的高频监测，在全面掌握企业设备的常规用电负荷情况及用电时段基础上，结合大数据分析手段，以企业用电负荷的变动和用电时段的异常为预警触动点，可以有效协助政府相关部门人员实现对企业的动态、及时、精准的管理。

在其中一些实施例中，税务稽核模块包括：平均值计算模块、比对关系确定模块和智能警报模块，其中；

平均值计算模块用于，根据用电数据和国民精细行业分类标准，得到目标区域内各行业下属企业的平均用电数据，以及，根据用电数据和税务数据，得到目标区域内各行业下属企业的平均税务数据，其中，税务数据包括开票额和纳税额；

比对关系确定模块用于，获取各企业的用电曲线及纳税曲线，以及，通过大数据分析，计算企业用电量与其所属行业用电量的用电比例，计算企业纳税额与其所属行业纳税额的纳税比例，以及计算企业用电量和企业纳税额的比对关系；

智能警报模块用于，在比对关系指示有生产无税收或者有生产但生产值少于行业平均税收时，输出企业涉嫌偷税警报，以及，在比对关系指示无生产有税收时，输出企业涉嫌虚开发票警报，在比对关系指示无生产无税收时，输出企业生产经营异常警报。

图2是根据本申请实施例的税务稽核模块的分析流程图，如图2所示：

行业用电分析：结合国民经济行业分类标准，可分析区域内各行业企业平均用电负荷、行业用电结构等情况。结合财税纳税数据，可分析全市各行业企业平均开票额、纳税额等情况。

进行企业预警分析：结合企业列表，可针对单个企业显示用电负荷曲线图、企业纳税曲线图。结合电力大数据分析，可进一步查询企业用电负荷/行业用电负荷比例、企业纳税/行业纳税比例，以及两组数值之间的比对关系。

智能报警与异常分析，结合区域及监管程度要求设置不同等级的智能报警级别及相对应的异常处置要求。结合数据异常的偏差幅度设置报警等级(如一级、二级、三级等)，并分别对应企业处理、街道处理和市级部门处理。其中，异常情况如下：

有生产无税收：涉嫌偷税漏税行为。

有生产但少于行业平均税收：涉嫌偷税漏税行为。

无生产有税收：涉嫌虚开发票行为。

无生产无税收：企业生产经营异常。

另外，还需说明的是，通过上述实施例，本申请还可以起到提升与其效益的效果，具体的，

通过本系统提供的税务功能，可协助政府相关部门实现更为精准的执法与监管，从而有效打击全市的企业违法偷税漏税行为。通过对企业偷税漏税行为的精准管控，一方面可在短期内一定程度上增加地方财税收入，另一方面也可较大幅度减少监管人员的出勤频率和工作强度。

在其中一些实施例中，系统还包括数据质量管理模块，其中，数据质量管理模块用于，为系统提供数据支撑和数据监控管理功能，其包括：数据维护模块、数据审核模块和数据监控模块。

企业在线监测系统的数据质量管理包括元数据维护、数据审核和数据监控等基本功能，为各系统提供数据支撑和监控管理功能。

⑴数据维护

包括数据内容的维护(无错漏、无冗余、无有害数据)、数据更新、数据逻辑一致性等方面的维护。可支持数据的分级权限管理，针对数据的重要性及保密级别建立不同的数据管理及维护权限。

⑵数据审核

信息发布支持可定制的多级审核流程，可以由各级管理员针对不同的栏目定制不同的审批流程，只有经过审核确认的内容才会存入数据仓。

⑵数据监控

数据监控主要服务对象是系统运维人员、数据管理人员，通过这一功能，运维人员可以很容易知道指标数据采集情况、异常指标情况。可监控并统计数据仓数据变化情况，可监控并统计数据交换接口和服务内容的运行情况，可对数据进行分类存储、分类管理，并将监控的数据通过监控数据模型进行存储，也很容易的了解数据加载过程。对于执行中的程序可以知道程序已经执行到什么阶段，对于执行结束后的程序，可以查询各个任务阶段数据执行时刻，并很容易计算每个任务耗时多少，为后续系统优化提供强有力依据和评估标准。

在其中一些实施例中，系统支持对各个模块进行管理配置，主要提供的配置功能模块包括：机构管理模块、人员管理模块、权限管理模块和日志管理模块，其中：

机构管理是对组织架构树形目录的维护管理。组织架构中包含人事的主组织架构和各个系统的特有组织架构。人事的主组织架构是一个标准的组织架构，其他应用系统可以使用人事组织架构，各个系统如果和人事组织架构不一样，可以在组织架构树中创建自己的组织架构。应用组织架构由各个应用系统的管理员自行维护，每个管理员只能维护自己所能管理的节点下的组织架构。对于组织架构同时需要提供新增、删除、修改、查询组织架构的接口给各个应用调用。

机构管理主要功能包括机构查询、机构新增、机构编辑、机构删除、机构启停。

人员管理主要包括用户基本信息管理、部门管理等，市乡镇(街道)和行政级别等纬度进行地域区分，用户只允许所属权限范围内进行下属权限的管理，权限包括应用菜单权限及数据权限两方面，菜单权限用于控制不同角色看到不同的系统菜单功能，数据权限用于控制不同角色看到的数据范围及内容不同，避免越权查看、应用层面数据泄露的问题。

权限管理分为菜单权限和按钮权限，其中菜单权限指用户是否有权限访问该菜单，而按钮权限结合实际功能可以进行自行管理，常见的按钮权限包括新增、修改、删除、查看等。

日志管理其主要分为日志采集，日志存储和日志展示三部分功能，主要日志采集内容包括支持对操作系统、数据库系统、网络设备进行自动采集，记录所有系统操作和数据库操作。

日志采集：日志采集可使用Logstash组件，支持远程和本地采集日志文件方式。其中，远程方式：各应用系统将文本日志传送到统一日志采集服务器，由Logstash定期对上传的文本日志进行集中采集；本地方式：在各应用服务器上安装Logstash客户端实现文本日志的实时采集，还可以通过接口调用直接以流的形式写入Logstash。Logstash支持采集各种应用系统的日志，如操作系统、中间件、数据库、业务系统等，通过编写日志解析脚本模块实现。通过制作一些标准的日志解析脚本，实现对Tomcat、oracle、mysql、linux、webshpere等日志文件的解析。

日志存储：日志存储使用ElasticSearch，ElasticSearch是一个基于Lucene的存储搜索服务，可以快速的进行海量数据的全文检索。ElasticSearch支持分布式部署，平滑水平扩展的特点很好的实现海量数据存储和检索。它提供了基于RESTful的web接口和JAVAAPI接口，使开发变得简单方便。

日志展示：日志展示基于ElasticSearch提供的java api接口检索数据，使得日志查询实现基于Lucene的全文检索功能，可以做到对海量数据快速高效检索，采用中文分词技术进行模糊匹配，经过测试，对于百万级数据的检索都在毫秒级，并可按日志所有属性进行组合查询和提供报表。

进一步的，本系统还能够对企业、行业、行政区划的用电量、销售额、税费额、电销比、电税比等数据进行展示。还可维护企业的相关信息；可对企业名称模糊查询、行业下拉多选、行政区划下拉多选、时间范围月区间选择等；数据可进行升序降序排列。

图3是根据本申请实施例的系统进行企业用电监测分析的示意图，如图3所示，经采集和分析，可发现企业如下电力特征值：正常生产期特征值、重污染应急期特征值、错峰生产期特征值和数据联网异常特征值等。进一步的，发现的异常情况包括用电负荷异常和用电时段异常，对应的，可实施人工现场检查。

另外，本申请还提供了一种企业在线监测方法，图4是根据本申请实施例的一种企业在线监测方法的流程图，如图4所示，该方法包括如下步骤：

S401，采集各企业的历史数据，其中，历史数据包括：用电数据、税务数据和销售数据；

S402，对历史数据进行预处理，其中，预处理的步骤包括：数据清洗、数据转换和数据库构建；

S403，根据预处理之后的历史数据，通过大数据和算法模型进行分析预测，得到多维度的分析预警结果，其中，多维度包括：宏观经济发展维度、用电量及预警维度、税务及预警维度和指标分析维度。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，该计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

以上实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种企业在线监测系统，其特征在于，所述系统包括：采集模块、预处理模块和挖掘分析模块，其中；

所述采集模块用于，采集各企业的历史数据，其中，所述历史数据包括：用电数据、税务数据和销售数据；

所述预处理模块与所述采集模块连接，用于对所述历史数据进行预处理，其中，所述预处理的步骤包括：数据清洗、数据转换和数据库构建；

所述挖掘分析模块与所述预处理模块连接，用于根据预处理之后的历史数据，通过大数据和算法模型进行分析预测，得到多维度的分析预警结果，

其中，所述多维度包括：宏观经济发展维度、用电量及预警维度、税务及预警维度和指标分析维度。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述挖掘分析模块包括：宏观分析处理模块、用电量分析处理模块、税务稽核模块和指标生成及分析模块，其中；

所述宏观分析处理模块用于，根据预处理之后的所述用电数据，进行统计、挖掘和判断，得到企业用电情况与经济宏观发展之间的关联曲线；

所述用电量分析处理模块用于，通过预设场景数据分析模型，对所述历史数据进行挖掘，发现其中隐含的可用于高效管理的参考信息；

所述税务稽核模块用于，基于所述用电数据和税务数据，通过大数据分析比对，得到企业生产经营和开票纳税之间的比对关系，并基于所述比对关系进行税务预警分析；

所述指标生成及分析模块用于，基于所述历史数据进行统计分析，生成企业关键经济指标、重点行业经济指标、贡献度指标和运行预警指标，并根据其判断是否输出对应的报警信号。

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述用电量分析处理模块包括：参考信息生成模块和预警模块，其中；

所述参考系信息生成模块用于，通过所述场景数据分析模型对所述历史数据进行挖掘，得到隐含在历史数据中可用于高效管理的所述参考信息，其中，所述挖掘过程中采用的手段包括：数据仓库、数据关联和数据活化；

所述预警模块用于，基于企业的历史用电数据，通过大数据算法预测所述企业未来时段的预计用电量，以及，

当所述企业在预设时间段的预计用电量满足预设触发条件时，触发报警并输出用电量预警信息，

其中，所述预设触发条件包括：所述预计用电量与标准用电量的偏移，大于最大偏移阈值或小于最小偏移阈值，所述预设时间段包括：每日、每月和每旬，所述预设触发条件还包括：日实际用电量连续三天下降和日实际用电量连续三天为0。

4.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述税务稽核模块包括：平均值计算模块、比对关系确定模块和智能警报模块，其中；

所述平均值计算模块用于，根据所述用电数据和国民精细行业分类标准，得到目标区域内各行业下属企业的平均用电数据，以及，根据所述用电数据和所述税务数据，得到目标区域内各行业下属企业的平均税务数据，其中，所述税务数据包括开票额和纳税额；

所述比对关系确定模块用于，获取各企业的用电曲线及纳税曲线，以及，通过大数据分析，计算企业用电量与其所属行业用电量的用电比例，计算企业纳税额与其所属行业纳税额的纳税比例，以及计算所述企业用电量和企业纳税额的比对关系；

所述智能警报模块用于，在所述比对关系指示有生产无税收或者有生产但生产值少于行业平均税收时，输出企业涉嫌偷税警报，以及，在所述比对关系指示无生产有税收时，输出企业涉嫌虚开发票警报，在所述比对关系指示无生产无税收时，输出企业生产经营异常警报。

5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括数据质量管理模块，其中，所述数据质量管理模块用于，为系统提供数据支撑和数据监控管理功能，其包括：数据维护模块、数据审核模块和数据监控模块。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于：

所述数据维护模块用于：提供数据维护、数据更新和数据逻辑一致性的处理功能；

所述数据审核模块用于，提供信息发布过程中的多级审核流程，其中，所述审核流程可由各级管理员针对不同栏目定制；

所述数据监控模块用于，通对系统运维人员提供多种维度的数据监控服务。

7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括配置管理模块，其中，所述配置管理模块用于系统内各个基础功能的管理配置，其包括机构管理模块、人员管理模块、权限管理模块和日志管理模块。

8.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：

所述采集模块，通过接口调用、前置库数据库和手工填报采集所述历史数据；

所述预处理模块，进行数据清洗包括：获取各行业对应的行业数据规则，根据所述行业数据规则对数据进行清洗；

所述预处理模块进行数据转换包括：将采集到的源数据，根据不同数据模型的处理规则的要求，进行转换、拆分和汇总，其中，数据转换之后，不同来源的数据具备一致性和完整性；

所述预处理模块进行数据库构建包括：根据业务需求归纳梳理，构建多个业务数据库，其中，所述业务数据库包括：企业运行监测数据库、企业问卷调查数据库、统计局汇总数据库、区域用电数据库、企业名录库以及产业数据库。

9.一种企业在线监测方法，其特征在于，所述方法包括：

采集各企业的历史数据，其中，所述历史数据包括：用电数据、税务数据和销售数据；

对所述历史数据进行预处理，其中，所述预处理的步骤包括：数据清洗、数据转换和数据库构建；

根据预处理之后的历史数据，通过大数据和算法模型进行分析预测，得到多维度的分析预警结果，其中，所述多维度包括：宏观经济发展维度、用电量及预警维度、税务及预警维度和指标分析维度。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求9所述的方法。

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