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基于大数据的智慧人社信息化平台建设方案xx年xx月xx日•背景介绍•建设目标与原则•方案总体架构目录•数据采集与整合•大数据分析与挖掘•应用场景与功能设计•安全保障与运维管理•实施方案与计划目录•总结与展望01背景介绍人力资源和社会保障领域法律法规和政策的制定和实施，以及各项业务的办理都离不开信息化平台的建设。
目前，人力资源和社会保障领域信息化水平已经有了很大的提高，各级政府部门和机构已经建立了大量的人力资源和社会保障信息系统。
这些信息系统在提高工作效率、简化业务流程、改善服务质量等方面发挥了重要作用。
人力资源和社会保障事业发展现状尽管目前的人力资源和社会保障信息系统已经取得了很大的进展，但仍然存在一些问题，如信息不透明、数据不规范、系统间信息孤岛等。
为了解决这些问题，有必要建设一个基于大数据的智慧人社信息化平台，提高信息共享和数据分析能力，更好地服务于人力资源和社会保障事业的发展。
智慧人社信息化平台建设需求大数据技术在智慧人社信息化平台中的应用通过利用大数据技术，可以实现数据的自动分类、存储、处理和共享，提高数据的利用效率和价值。
同时，大数据技术还可以实现数据的实时监测和分析，提供更加精准和及时的信息和服务，更好地支持人力资源和社会保障事业的决策和发展。
大数据技术可以有效地解决目前人力资源和社会保障信息系统存在的问题。
02建设目标与原则提升人社服务水平通过信息化手段，提高人社服务的便捷性和效率，改善用户体验。
提高决策支持能力运用大数据技术，加强数据分析和挖掘，为人社政策制定和决策提供科学依据。
实现资源优化配置通过信息化平台，整合人社资源，优化资源配置，提高资源利用效率。
建设目标建设原则加强平台的安全防护，确保数据安全和隐私保护。
安全性原则稳定性原则可扩展性原则用户友好性原则选用高性能的硬件设备和软件平台，保证平台的稳定运行。
平台设计应具备可扩展性，以适应未来业务发展和技术升级的需要。
注重用户体验，简化操作流程，提供便捷、高效的服务。
人社部门应知应会知识点一、知识概述《人社部门应知应会知识点》①基本定义：人社部门就是人力资源和社会保障部门，简单说就是管着很多和人相关的事儿，像找工作、领工资、退休养老这些大事的部门。
②重要程度：在社会里那可太重要了。
它就像一个管家能让大家的工作生活都有保障。
不管是刚毕业找工作的小年轻，还是辛苦打拼的上班族，乃至到了退休年纪的大爷大妈，都离不开它。
③前置知识：对社会流程、基本的民生需求有一定了解。
比如说，你知道一般人找工作有哪些途径，企业怎么发工资这些基础的事儿。
④应用价值：比如你可以通过人社部门了解你的社保交得对不对、到哪里去找靠谱的工作信息、公司要是拖欠工资了找哪里投诉。
实实在在地影响着每一个人的生活呢。
二、知识体系①知识图谱：这人社部门的知识点就像一张大网。
就业政策、社保政策、劳动维权这些都是网上的一个个节点，互相联系又独立成块。
②关联知识：和社会民生、经济发展、企业运营这些都有关联。
比如说经济发展得好不好会影响就业岗位的数量和质量，企业运营得咋样决定了员工的保障水平。
③重难点分析：- 掌握难度：难点在于政策多又复杂，经常变。
像社保政策有时候为了适应社会发展不断调整。
- 关键点：要理解各项政策的核心目的都是为了保障人民权益。
比方说，最低工资标准的设定，就是为了保障劳动者就算在收入低的时候也能维持基本生活。
④考点分析：- 在考试中的重要性：如果是考公或者考相关职业资格的话，那可是重点内容。
毕竟这关系到职能部门能不能正常运转呢。
- 考查方式：可能是直接问某个政策的内容，比如问到失业补助金怎么领取；也可能是给个案例问违反了哪个人社政策，像有个企业让员工超时加班不给加班工资违反啥规定这样的。
三、详细讲解【实践应用类】①准备工作：需要准备自己的身份证件、劳动合同（如果有的话）、工资条等证明材料。
就像你要打官司得拿出证据一样，这些东西能证明你的情况。
以找工作为例，你得准备好自己的简历，这就是你就业这个事儿上的材料。
智慧人社大数据平台整体解决方案
智慧人社大数据平台整体解决方案包括以下几个方面的内容：
1. 数据采集与整合：通过采集各类社会人力资源相关的数据，包括人员基本信息、用工需求、薪酬福利、职业技能等，将其进行标准化和整合，形成统一的数据格式。
2. 数据存储与管理：搭建大数据存储平台，采用分布式存储和计算技术，将采集到的数据进行存储和管理，保证数据的安全性和完整性。
3. 数据处理与分析：利用大数据处理和分析技术，对存储在平台上的数据进行清洗、挖掘和分析，提取有价值的信息和洞察，帮助用户进行人力资源决策和管理。
4. 数据可视化与展示：通过可视化工具和技术，将分析结
果以图形化的方式展示给用户，帮助他们更直观地理解数据，并支持决策和沟通。
5. 智能推荐与优化：基于用户的历史数据和人力资源相关
特征，利用机器学习和算法，提供智能推荐和优化建议，
帮助用户更好地匹配人才，提升人力资源的利用效率和管
理水平。
6. 安全与隐私保护：对数据进行隐私和安全保护，加密敏
感信息，确保数据的安全存储和传输，同时遵守相关法律
法规和隐私政策，保护用户的个人信息和隐私权益。
7. 服务与支持：提供系统运维和技术支持服务，确保系统
稳定运行和及时响应用户需求，同时提供培训和咨询服务，帮助用户更好地使用和理解平台的功能和价值。
综上所述，智慧人社大数据平台解决方案涵盖了数据采集、存储、处理、分析、展示、推荐、优化、安全、隐私等多
个方面的内容，旨在帮助用户更好地管理和决策人力资源，提升企业的竞争力和效益。
智慧人社大数据平台整体解决方案
智慧人社大数据平台整体解决方案主要包括数据采集和清洗、数据存储和管理、数据分析和挖掘以及可视化展示等多个环节。
1. 数据采集和清洗：通过爬虫技术、API接口等方式，采集相关的社会人力资源数据，并进行清洗和预处理，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据存储和管理：建立高效的数据存储体系，包括数据仓库、数据库等，以便于对数据进行管理和查询。
同时，采用数据安全和权限控制等技术，确保数据的安全性和隐私性。
3. 数据分析和挖掘：通过多种数据分析和挖掘算法，对数据进行分析和挖掘，发现数据的内在规律和价值。
包括数据预测和趋势分析、关联规则挖掘、画像分析等。
4. 可视化展示：通过数据可视化技术，将复杂的数据信息
转化为直观的图表、报表和动态图像，方便用户进行数据
的展示和分析。
同时，提供灵活的自定义功能，让用户可
以根据个性化需求进行数据展示。
5. 场景应用：根据人力资源管理的不同需求，定制相关的
应用场景，如招聘人才分析、人才测评、人力资源预测等，帮助企业和组织优化人力资源的配置和管理。
总体来说，智慧人社大数据平台整体解决方案通过数据采集、存储、分析和展示等多个环节，帮助用户更好地理解
和利用人力资源数据，提高人力资源管理的效率和效果。
人力资源部和社会保障部大数据证书随着信息技术和互联网的高度发展，大数据已经成为当今社会和经济发展的关键驱动力之一。
在这个信息化、数字化的时代，对大数据的应用能力和人才需求日益增长，因此人力资源部和社会保障部联合合作，推出了大数据证书，以培养和认证专业的大数据人才。
人力资源部和社会保障部大数据证书的意义在于，体现了国家对大数据行业的重视和支持。
大数据行业作为新兴的产业领域，是经济快速发展和转型的重要助推力量。
政府设立大数据证书，旨在加强对大数据人才的培养和管理，提高整个行业的专业水平和竞争力，进一步推动经济发展。
人力资源部和社会保障部大数据证书的应用范围很广泛。
首先，它可以作为大数据从业人员的职业资格证书，凭借这个证书，个人可以增强自己在求职市场上的竞争力，拥有更多的就业机会。
其次，大数据证书还可以作为企业甄选人才的重要参考标准。
企业可以根据大数据证书的级别和专业方向，更准确地选择与自己业务需求相匹配的人才。
此外，大数据证书还可以用于培训机构开展相关培训课程，帮助更多的人了解和掌握大数据技术，提高就业能力。
人力资源部和社会保障部大数据证书的内容包括大数据基础知识、数据分析、数据挖掘、机器学习等方面的理论和实践技能。
大数据基础知识包括数据处理、数据存储和计算等基本概念和技术。
数据分析则是指对大量数据进行统计和分析，提取有价值的信息。
数据挖掘是从数据中发现未知模式和规律，为决策提供支持。
而机器学习则是通过机器自动学习和优化算法，从数据中提取模式和规律。
人力资源部和社会保障部大数据证书的取得条件主要有两个方面。
首先，个人需要具备一定的大数据专业知识和技能。
其次，个人需要通过相应的考试和实践项目，以证明其对大数据技术和应用的掌握程度。
总结起来，人力资源部和社会保障部大数据证书的出台，有利于培养和认证专业的大数据人才，推动大数据行业的发展。
它不仅体现了国家对大数据行业的重视和支持，也提供了人才认证和就业指导的标准，有助于促进就业市场的稳定和经济的繁荣。
人力资源和社会保障大数据业务发展思路概述随着信息技术的不断发展和应用，人力资源和社会保障领域也逐渐开始运用大数据技术。
人力资源和社会保障大数据业务是指通过收集、整理和分析海量的人力资源和社会保障数据，为政府和企业提供决策支持和智能化管理服务，旨在提高人力资源和社会保障工作的效率和质量。
本文将从以下几个方面概述人力资源和社会保障大数据业务的发展思路。
一、数据收集与整理人力资源和社会保障大数据业务的首要任务是收集和整理相关的数据。
人力资源方面，可以通过工资数据、人员统计数据、招聘信息等渠道获得大量的数据；社会保障方面，可以利用社会保险、医疗保险、养老金等数据源获取相关的数据。
为了有效管理和应用这些数据，需要建立统一的数据收集系统，并制定相关的数据标准和规范以确保数据的一致性和准确性。
二、数据分析与挖掘人力资源和社会保障大数据业务的核心是数据的分析与挖掘。
通过建立合理的数据模型和算法，可以对收集到的数据进行深入分析，挖掘出其中的潜在价值。
例如，通过分析员工的工龄、学历、绩效等因素与工资的关系，可以优化薪酬体系；通过分析就业市场的需求和供给情况，可以预测劳动力市场的发展趋势；通过分析社会保障数据，可以发现养老金储备的不足等问题。
数据分析与挖掘的目的是为政府和企业提供决策支持和智能化管理服务，促进人力资源和社会保障工作的精细化和科学化。
三、风险评估与预警机制建立人力资源和社会保障大数据业务的另一个重要方向是建立风险评估与预警机制。
通过对人力资源和社会保障数据的分析和挖掘，可以及时识别出潜在的风险和问题，并采取相应的措施进行预防和应对。
例如，通过对就业市场的数据分析，可以及时发现就业岗位的供需矛盾，预测失业风险，提前制定相应的就业政策和措施；通过对社会保障数据的分析，可以发现养老金储备的不足，提前预警并采取措施加强养老保障体系的建设。
建立风险评估与预警机制有助于保障人力资源和社会保障工作的稳定和可持续发展。
人力资源部和社会保障部大数据证书人力资源部和社会保障部大数据证书是一种专业认证，旨在验证个人在大数据领域的专业能力，以提高人力资源部和社会保障部的数据管理和分析水平。
大数据在现代社会中扮演着重要角色，其涉及的数据量庞大且复杂，需要专业人士来进行管理和分析。
人力资源部和社会保障部作为负责管理和保障人力资源和社会保障事务的机构，对大数据的有效利用至关重要。
为此，人力资源部和社会保障部特设立大数据证书，通过考试对个人的专业能力进行评估和认证。
该证书对申请者要求具备扎实的大数据知识和技能，包括数据收集、清洗、存储、处理和分析等方面的能力。
持有该证书的个人将具备高水平的大数据处理能力，能够有效地为人力资源部和社会保障部提供相关的数据支持和决策建议。
获得人力资源部和社会保障部大数据证书对个人发展具有重要意义。
首先，证书可以作为个人专业能力的标志，有助于提高个人在求职市场中的竞争力。
随着大数据技术的不断发展，对于具备相关专业能力的人才的需求也在不断增加，持有该证书的个人将更容易获得优质就业机会。
其次，证书也可以作为个人专业发展的推动器。
持有证书的个人将具备更深入的大数据知识和技能，能够更好地应对工作中的挑战和变化。
此外，该证书还可以为个人提供进一步学习和进修的机会，帮助个人保持在大数据领域的竞争力。
对于人力资源部和社会保障部而言，该证书的设置可以提高整体数据管理和分析水平。
持有证书的员工将具备专业的数据处理能力，可以更好地支持人力资源部和社会保障部的决策和政策制定过程。
这将有助于提高工作效率、优化资源配置，并对人力资源和社会保障事务的发展产生积极而深远的影响。
总之，人力资源部和社会保障部大数据证书对于个人和机构来说都具有重要价值。
它不仅可以提高个人竞争力和发展机会，还可以提升机构在大数据管理和分析方面的能力。
持有该证书的个人将成为人力资源部和社会保障部重要的人才储备，为推动人力资源和社会保障事务的发展做出贡献。
A1包、山东省人力资源社会保障大数据平台一、供应商资格要求1、符合《中华人民共和国政府采购法》第二十二条的规定。
2、供应商的资质要求：(1)具有人社部颁发的社会保险管理信息系统核心平台（三版）、劳动力市场管理信息系统（劳动99三版）、劳动关系管理信息系统前台技术支持商资质二、技术要求一、项目概述我省人力资源社会保障领域自2014年开始建设省级大集中系统，目前初步建成全省集中的人力资源数据库、社会保险数据库等全省人力资源社会保障数据库系统，逐步实现数据大集中。
同时，人力资源社会保障业务系统、服务系统、外部数据交换系统也产生了大量数据，需要对这些数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析。
二、建设目标本项目要求归集人力资源数据库、社会保险数据库、持卡人数据库、人才库、维权库、核心业务数据、省级服务数据、地市分布的资源数据、外部社会数据，形成物理集中、逻辑一体的人社大数据库，设计高效的人社大数据存储组织结构，提供人社大数据描述性分析、指导性分析、预测性分析、人社业务精准管理支持、人社信息社会开放共享和信息安全管理等功能，增强人力资源社会保障整体数据分析、计算、服务能力。
三、建设内容本次建设以山东省人社厅整体战略为原则，构建全省结构统一、集中部署、统一管理、分层维护的大数据平台，通过对大数据采集管理、大数据存储管理、数据管理、大数据分析以、大数据开放共享以及大数据应用开发等内容的建设实现对山东人社大数据平台的落地，并通过山东人社大数据平台为山东人社提供多维度的数据服务支撑。
3.1大数据采集管理大数据采集子平台作为大数据基础平台的数据入口，通过制定相关的数据标准和接口建设，获取提供给大数据支撑平台的相关数据，为大数据应用提供数据基础。
3.1.1接口管理通过接口管理实现与不同数据源的对接管理，为接入到大数据平台的相关数据源提供接入标准。
通过映射管理使数据集成配置人员实现数据抽取、转换、加载过程。
A1包、山东省人力资源社会保障大数据平台一、供应商资格要求1、符合《中华人民共和国政府采购法》第二十二条的规定。
2、供应商的资质要求：(1)具有人社部颁发的社会保险管理信息系统核心平台（三版）、劳动力市场管理信息系统（劳动99三版）、劳动关系管理信息系统前台技术支持商资质二、技术要求一、项目概述我省人力资源社会保障领域自2014年开始建设省级大集中系统，目前初步建成全省集中的人力资源数据库、社会保险数据库等全省人力资源社会保障数据库系统，逐步实现数据大集中。
同时，人力资源社会保障业务系统、服务系统、外部数据交换系统也产生了大量数据，需要对这些数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析。
二、建设目标本项目要求归集人力资源数据库、社会保险数据库、持卡人数据库、人才库、维权库、核心业务数据、省级服务数据、地市分布的资源数据、外部社会数据，形成物理集中、逻辑一体的人社大数据库，设计高效的人社大数据存储组织结构，提供人社大数据描述性分析、指导性分析、预测性分析、人社业务精准管理支持、人社信息社会开放共享和信息安全管理等功能，增强人力资源社会保障整体数据分析、计算、服务能力。
三、建设内容本次建设以山东省人社厅整体战略为原则，构建全省结构统一、集中部署、统一管理、分层维护的大数据平台，通过对大数据采集管理、大数据存储管理、数据管理、大数据分析以、大数据开放共享以及大数据应用开发等内容的建设实现对山东人社大数据平台的落地，并通过山东人社大数据平台为山东人社提供多维度的数据服务支撑。
3.1大数据采集管理大数据采集子平台作为大数据基础平台的数据入口，通过制定相关的数据标准和接口建设，获取提供给大数据支撑平台的相关数据，为大数据应用提供数据基础。
3.1.1接口管理通过接口管理实现与不同数据源的对接管理，为接入到大数据平台的相关数据源提供接入标准。
通过映射管理使数据集成配置人员实现数据抽取、转换、加载过程。
智慧人社大数据平台解决方案
随着大数据时代的到来，社会各个方面都开始注重数据的收集、分析和利用。
尤其是在人力资源领域，人社部门也开始积极推进大数据应用，利用智慧人社大数据平台解决方案，实现数字化管理、智能化服务。
一、数据采集阶段
智慧人社大数据平台解决方案的第一步是数据采集。
在人社部门收集数据时，需要考虑数据的类型和范围。
例如，收集的数据类型主要包括人事管理、招聘、培训、薪酬、福利等方面的数据，数据范围可以涵盖全国各地的公司、组织和个人等方面。
二、数据处理阶段
在数据采集的基础上，需要将原始数据处理成可用的数据。
这个阶段主要包括数据清洗、数据整合、数据存储等过程。
通过数据处理，可以获得高质量、标准化的数据，为后续的数据分析提供基础。
三、数据分析阶段
通过对数据进行分析和挖掘，可以深入了解产业和市场的发展趋势，同时也可以揭示员工群体和公司的人力资源状况。
数据分析可以采用多种工具和技术，例如数据可视化、机器学习等，为人社部门提供决策建议和预测信息。
四、数据应用阶段
最后，人社部门需要将数据应用于人力资源管理和服务方面。
例如，
可以采用智能招聘系统，通过对候选人的数据分析和比对，快速找到
适合公司的人才；同时考虑员工的职业生涯规划，通过智能培训系统，制定个性化的培训计划，提高员工的职业技能；还可以根据数据分析
结果，制定薪酬和福利政策，提高员工的工作积极性和生产力。
总之，智慧人社大数据平台解决方案可以为人社部门提供完整的数据
处理和应用解决方案，进一步推进数字化管理和智能化服务。
A1包、山东省人力资源社会保障大数据平台一、供应商资格要求1、符合《中华人民共和国政府采购法》第二十二条的规定。
2、供应商的资质要求：(1)具有人社部颁发的社会保险管理信息系统核心平台（三版）、劳动力市场管理信息系统（劳动99三版）、劳动关系管理信息系统前台技术支持商资质二、技术要求一、项目概述我省人力资源社会保障领域自2014年开始建设省级大集中系统，目前初步建成全省集中的人力资源数据库、社会保险数据库等全省人力资源社会保障数据库系统，逐步实现数据大集中。
同时，人力资源社会保障业务系统、服务系统、外部数据交换系统也产生了大量数据，需要对这些数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析。
二、建设目标本项目要求归集人力资源数据库、社会保险数据库、持卡人数据库、人才库、维权库、核心业务数据、省级服务数据、地市分布的资源数据、外部社会数据，形成物理集中、逻辑一体的人社大数据库，设计高效的人社大数据存储组织结构，提供人社大数据描述性分析、指导性分析、预测性分析、人社业务精准管理支持、人社信息社会开放共享和信息安全管理等功能，增强人力资源社会保障整体数据分析、计算、服务能力。
三、建设内容本次建设以山东省人社厅整体战略为原则，构建全省结构统一、集中部署、统一管理、分层维护的大数据平台，通过对大数据采集管理、大数据存储管理、数据管理、大数据分析以、大数据开放共享以及大数据应用开发等内容的建设实现对山东人社大数据平台的落地，并通过山东人社大数据平台为山东人社提供多维度的数据服务支撑。
3.1大数据采集管理大数据采集子平台作为大数据基础平台的数据入口，通过制定相关的数据标准和接口建设，获取提供给大数据支撑平台的相关数据，为大数据应用提供数据基础。
3.1.1接口管理通过接口管理实现与不同数据源的对接管理，为接入到大数据平台的相关数据源提供接入标准。
通过映射管理使数据集成配置人员实现数据抽取、转换、加载过程。
3.1.3状态监控提供对数据集成任务的操作，包括任务的运行、状态展现（完成、错误终止、运行中、警告、异常终止）、排队情况、日志查询、执行方式（自动、手动）等信息。
3.1.4历史查询提供对数据集成任务历史日志的查询，包括通过分组、状态、时间段以及根据名称模糊匹配等手段进行细节的过滤。
3.1.5资源管理提供对系统资源的管理功能，包括节点、数据源、元数据、映射、任务、主题、计划调度等资源的管理和配置功能。
3.2大数据存储管理★通过大数据存储子平台的建设，实现海量、多源、异构的结构化、半结构化、非结构化数据存储，支持基于分布式海量半结构化、非结构化数据存储；支持分布式内存数据，实现高并发数据访问；支持传统关系型数据库分布式存储。
3.3数据管理3.3.1数据查询管理系统通过数据查询管理（数据名称、归属主题域、数据类型等），提供基本情况（名称、归属主题域、数据类型、存储周期、所在平台、数据量、数据来源、数据粒度、是否分表、存储形式）展现和查询。
3.3.2数据标准管理通过对数据标准的管理增强业务部门、技术部门对数据的定义与使用的一致性，对数据进行统一的业务定义，并通过数据转换来满足统一的技术要求，与数据标准接轨。
3.3.3数据质量管理通过数据质量管理，获取并维护高质量数据，保障高效的数据分析和业务运营。
保证数据质量，具备在整个系统内访问、甄别、清洗、集成、交付可信数据的功能。
3.3.4元数据管理通过元数据管理，完善数据指标体系、建立统一数据视图，确保数据的完整性、准确性、一致性，在各个业务系统内进行数据转换和整理。
3.4大数据分析通过模型管理实现对数据模型的建立、编辑和使用，并通过可视化建模的方式实现对建模流程的引导。
3.4.2关系挖掘通过对大量以关系网络形式存储的数据进行深度的挖掘，对数据的影响因素进行定位，为数据模型的建立提供分析基础。
3.4.3特征分析对原始数据进行不同方式的特征转换方法，通过数据过滤、数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约等过程实现对特征工程的构建，为模型训练提供高质量数据。
3.4.4预测服务通过对构建的智能模型直接进行系统部署应用，从辅助决策进化到自动化决策，并将所构建的机器学习模型通过多种接口与业务应用系统对接。
3.5大数据开放共享以数据服务为目的，通过大数据开放共享的建设，利用大数据技术，依托山东省人社数据资源汇聚、整合与应用，形成人社大数据应用能力；建立开放、安全、可信的大数据应用服务接口。
3.6人社大数据应用开发根据业务需求，开发智能生存认证、社会保险精算等高级应用，辅助人社部门进行精准化、智能化、科学化管理及决策。
基于开放的服务，进行人社大数据能力输出，开发互联网应用和移动应用。
3.6.1基础应用提供智能关键业务指标仪表盘等直观呈现描述性分析、业务指标指数K线及交互式上卷下钻指导性分析、分析报告阅读等预测性分析。
3.6.1.1关键指标可视化利用仪表盘工具把数据进行可视化处理，通过简单交互展现业务指标指数K线等信息，满足决策分析需要。
3.6.1.2分析报告阅读使用表格、柱状图、饼图、折线图、排行榜等多种方式进行结构分析、趋势分析、关联分析、对比分析。
获取深度分析结果，根据采购人订阅情况或个性化需求，为采购人推送周期性分析报告，并记录采购人提交的评价信息。
3.6.1.3统计报表生成基于人社大数据，根据地区、期别等条件对固定报表、定制报表、即席报表进行单表、多表和批量统计，提供查询定制功能，支持固定报表、预定义报表和用户自定义报表功能。
3.6.1.4档案阅读及智能搜索支持用户翻阅辖区内参保人电子档案，提供对参保人基本信息、参保历程、就医历程、就业历程、用卡历程等信息快捷的查阅。
支持用户输入关键词对辖区内参保人电子档案的搜索，支持精确检索和关键词模糊查询。
3.6.2大数据高级应用提供基于模型、机器学习的深度分析服务，以周期性分析报告的方式推送。
提供全民参保精准识别、智能医保监管、智能生存认证、社保基金精算及政策调整测算等报告。
3.6.2.1全民参保精准识别利用大数据技术，定位未参保对象，确定重点扩面人群，提供网上自助参保、续保、缴费等服务，辅助参保人员自助完善个人登记等信息。
3.6.2.2智能生存辅助认证依托人社领域数据资源，通过与社会数据的对接，实现对享受待遇资格人员出行、就医购药等生活轨迹信息的关联性分析，辅助判断参保人员的社会保险待遇享受资格。
支持待遇享受资格远程认证。
3.6.2.3劳动力迁徙分析将人社部门的就业、参保等信息与通信运营商的用户位置信息、国土部门的空间地理信息相结合，实时分析重点区域移动网络内的劳动力转移就业情况，分析不同人群、不同地域、不同行业的迁徙特征，为就业政策制定和服务提供支持。
3.6.2.4人才需求状况分析预测通过对企业招聘的活跃度、职位的要求、职位的趋势、招聘的速度等方面进行挖掘分析，提供本地区人力资源市场的特征和发展趋势、产业结构变化情况、人才需求状况等，支持就业扶持政策和人力资源市场调节政策的制定。
3.6.2.5政策调整测算基于社保大数据，进行分析挖掘，构建测算模型，为社保收支政策制定提供模拟测算功能，辅助人社部门进行精准化、智能化、科学化管理及决策。
3.6.2.6参保趋势分析通过对参保信息的收集和分析，对参保趋势（如：参保人群结构变化趋势、参保资金结构变化趋势、参保人群总量变化趋势、参保资金总量变化趋势）进行输出，并结合城市人口流动情况，对参保趋势进行准确的分析，为风险识别和政策制定提供数据依据。
3.6.2.7就业趋势分析通过对就业人群的相关信息以及企业相关信息进行收集和分析，提供就业趋势以及行业趋势的情况，为制定相关补贴待遇、产业结构调整以及相关就业培训等服务提供数据支持。
3.6.2.8社保基金支出评估通过对社保基金支出进行模型预测，在相关基金支出的过程中，进行智能化的评估，确保基金支出的合理性和可控性。
3.6.2.9违规企业申报识别根据企业参保单位具体情况，个人缴费分析等业务场景，分析影响企业参保情况的因素，识别疑似违规申报缴费基数的行为。
3.6.2.10就业补贴支出评估就业补贴等支出进行模型预测，在相关补贴资金支出的过程中，进行智能化评估，提高补贴资金支出的合理性和可控性。
3.6.2.11生存认证差异化管理基于大数据的获取和分析，通过对生存认证人员的就医记录、业务办理记录等信息，提供不同年龄、不同类别、不同行为、不同频次的差异化认证管理。
3.6.3个人权益信息可视化以人的一生为主线，直观展示个人基本信息、参保历程、待遇历程、就业历程等。
显示统计分析信息、具体明细信息。
3.6.4主题场景应用3.6.4.1大数据促进大学生就业3.6.4.1.1场景说明以“互联网+”为基础，结合时代发展背景，统计分析大学生就业趋势和职场新生力量的行为、观念变化，为大学生就业、高校就业指导工作及企业校园招聘提供参考和依据。
通过已有的参保人、参保单位的参保信息、健康信息、就业信息等，通过大数据分析，建立参保人、参保单位人社画像，提供差异化、个性化服务的促进大学生就业。
3.6.4.1.2应用目标对见习基地、见习岗位数量和见习单位资质的审核，基于大数据分析进行特征的提取，并进行预判，为审核人员提供判定标准。
3.6.4.1.3基础数据包括见习人员的基础信息（如年龄、性别、学历）、专业、培训情况、见习单位、见习岗位、薪资待遇、见习后是否就职于当前企业，见习后持续工作年限等属性。
分析见习人群的见习就业率的影响因素，如性别、学历、专业等，通过历史见习人数，选择合适的预测算法。
3.6.4.2大数据促就业3.6.4.2.1应用目标整合就业信息资源，利用大数据分析，分析劳动者就业创业需求，结合劳动者的就业意向、技能水平、文化程度等个人特征，为劳动者提供精准的就业创业信息服务，开展在线职业评测与就业创业指导，主动推送各项就业扶持政策信息。
3.6.4.2.2基础数据参保人信息包含个人的基础信息（如出生日期、年龄、性别）、教育背景（如学历、专业、参加的培训、技术证书）、就职单位、参保缴费情况、待遇享受情况、医疗支出、工资收入、表彰奖励等数据；同时要求对个人特征计入所在社群的标签，如高收入人群、高忠诚度员工、亚健康人群等等。
基于个人画像可对个人的某些行为趋势、行为轨迹等特征进行预测，如个人收入预测、个人医疗支出预测。
参保企业信息包括该企业的基础信息（如创建时间、企业性质，所属行业，企业规模）、在职人数、各岗位职工数及占比，工资分布情况，见习人数、见习留用比等。
进而可对在职员工，分析年龄构成、性别构成、岗位构成；对离职员工，分析历史离职人数及趋势、预测未来离职人数的趋势、企业失业风险等级等。
对已是见习基地的企业，可分析见习人数、见习留用人数、见习人数占比等，分析企业见习留用能力和人才吸纳能力。
