通用大数据采集系统操作流程
数据采集与分析实践操作指南

数据采集与分析实践操作指南第1章数据采集准备 (3)1.1 数据采集需求分析 (3)1.2 数据源选择与评估 (4)1.3 数据采集工具与技术的选择 (4)1.4 数据采集方案设计 (4)第2章数据采集方法 (5)2.1 手动数据采集 (5)2.2 网络爬虫与自动化采集 (5)2.3 数据挖掘与挖掘技术 (6)2.4 数据清洗与预处理 (6)第3章数据存储与管理 (6)3.1 数据存储方案设计 (6)3.1.1 确定数据存储需求 (6)3.1.2 选择合适的数据存储技术 (7)3.1.3 数据存储架构设计 (7)3.2 关系型数据库与SQL (7)3.2.1 关系型数据库概述 (7)3.2.2 SQL操作 (7)3.3 非关系型数据库与NoSQL (8)3.3.1 非关系型数据库概述 (8)3.3.2 常见非关系型数据库 (8)3.4 数据仓库与数据湖 (8)3.4.1 数据仓库 (8)3.4.2 数据湖 (8)第4章数据分析方法 (9)4.1 描述性统计分析 (9)4.1.1 频数分析与频率分布 (9)4.1.2 集中趋势分析 (9)4.1.3 离散程度分析 (9)4.1.4 分布形状分析 (9)4.2 摸索性数据分析 (9)4.2.1 异常值分析 (9)4.2.2 关联分析 (9)4.2.3 数据可视化 (9)4.3 假设检验与统计推断 (9)4.3.1 单样本t检验 (9)4.3.2 双样本t检验 (9)4.3.3 方差分析(ANOVA) (10)4.3.4 非参数检验 (10)4.4 预测分析模型 (10)4.4.1 线性回归模型 (10)4.4.2 逻辑回归模型 (10)4.4.3 时间序列模型 (10)4.4.4 机器学习算法 (10)第5章数据可视化与展示 (10)5.1 数据可视化原则与技巧 (10)5.1.1 保证准确性 (10)5.1.2 简洁明了 (10)5.1.3 一致性 (10)5.1.4 对比与区分 (10)5.1.5 适当的视觉辅助 (10)5.1.6 关注细节 (11)5.2 常用数据可视化工具 (11)5.2.1 Excel (11)5.2.2 Tableau (11)5.2.3 Power BI (11)5.2.4 Python数据可视化库(如matplotlib、seaborn等) (11)5.2.5 JavaScript数据可视化库(如D(3)js、ECharts等) (11)5.3 图表类型与适用场景 (11)5.3.1 条形图 (11)5.3.2 饼图 (11)5.3.3 折线图 (11)5.3.4 散点图 (12)5.3.5 热力图 (12)5.3.6 地图 (12)5.4 数据报告与故事讲述 (12)5.4.1 确定目标 (12)5.4.2 结构清晰 (12)5.4.3 结合图表与文字 (12)5.4.4 适当的故事讲述 (12)5.4.5 突出重点 (12)5.4.6 适时更新 (12)第6章机器学习算法与应用 (12)6.1 机器学习概述与分类 (12)6.2 监督学习算法与应用 (12)6.3 无监督学习算法与应用 (13)6.4 强化学习与推荐系统 (13)第7章深度学习技术 (13)7.1 深度学习基础概念 (13)7.1.1 神经网络的发展历程 (13)7.1.2 深度学习的基本结构 (14)7.1.3 深度学习框架介绍 (14)7.2 卷积神经网络与图像识别 (14)7.2.1 卷积神经网络基础 (14)7.2.2 经典卷积神经网络结构 (14)7.2.3 图像识别任务中的应用 (14)7.3 循环神经网络与自然语言处理 (14)7.3.1 循环神经网络基础 (14)7.3.2 自然语言处理任务中的应用 (15)7.3.3 注意力机制与Transformer (15)7.4 对抗网络与图像 (15)7.4.1 对抗网络基础 (15)7.4.2 对抗网络的变体 (15)7.4.3 图像应用 (15)第8章大数据处理技术 (15)8.1 分布式计算框架 (15)8.1.1 框架概述 (15)8.1.2 Hadoop框架 (15)8.1.3 Spark框架 (16)8.2 分布式存储系统 (16)8.2.1 存储系统概述 (16)8.2.2 HDFS存储系统 (16)8.2.3 Alluxio存储系统 (16)8.3 流式数据处理 (16)8.3.1 流式处理概述 (16)8.3.2 Kafka流式处理 (16)8.3.3 Flink流式处理 (16)8.4 大数据挖掘与优化 (17)8.4.1 挖掘技术概述 (17)8.4.2 优化策略 (17)第9章数据安全与隐私保护 (17)9.1 数据安全策略与法律法规 (17)9.2 数据加密与安全存储 (17)9.3 数据脱敏与隐私保护 (17)9.4 用户行为追踪与数据分析伦理 (18)第10章实践案例与总结 (18)10.1 数据采集与分析实践案例 (18)10.2 数据分析项目实施与管理 (18)10.3 数据分析团队建设与人才培养 (18)10.4 数据采集与分析实践总结与展望 (19)第1章数据采集准备1.1 数据采集需求分析数据采集需求的明确是整个数据采集过程的首要步骤。
大数据采集与预处理

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$sudo apt-get update
Apache Kafka需要Java运行环境,这里使用apt-get命令安装default-jre包,然后安装Java运行环境:
$sudo apt-get install default-jre
通过下面的命令测试一下Java运行环境是否安装成功,并查看Java的版本信息:
接收消息的进程。 Broker(代理):组成K工作流程
2.1大数据采集架构
第二章 数据采集与预处理
1、Topics
Topics是消息的分类名(或Feed的名称)。Kafka集群或Broker为每一个Topic都会维护一 个分区日志。每一个分区日志是有序的消息序列,消息是连续追加到分区日志上,并且这些 消息是不可更改的。
public class MyKafkaConsumer { private final ConsumerConnector consumer; private final String topic; public MyKafkaConsumer(String topic) throws Exception{ InputStream in = Properties.class. getResourceAsStream("KafkaProducer.properties"); Properties props = new Properties(); props.load(in); ConsumerConfig config = new ConsumerConfig(props); consumer = Consumer.createJavaConsumerConnector(config); this.topic = topic; }
第8章 大数据采集-习题答案[4页]
![第8章 大数据采集-习题答案[4页]](https://img.taocdn.com/s3/m/84cd8441f4335a8102d276a20029bd64793e6258.png)
第8章大数据采集习题8.1 选择题1、数据采集的数据对象类型包括( D )。
A. 结构化数据B. 半结构化数据C. 非结构化数据D. 以上都是2、数据采集的主要性能要求不包括以下的( B )。
A. 全面性B. 安全性C. 多维性D. 高效性3、大数据采集相对于传统数据采集的优势不包括( C )。
A. 数据源广泛B. 安全性C. 速度有限D. 数据类型丰富4、大数据采集和传统数据采集的区别可以从下面的( B )看出。
○1数据源○2数据量○3数据类型○4数据产生速度○5数据存储A. ○1○2○3B. ○1○2○3○4○5C. ○2○3○4D. ○2○3○4○55、下面不属于Scrapy的组件的是( A )。
A. 传感器B. 引擎C. 下载器D. Spider6、下面选项属于典型的网络数据采集工具的是( A )。
A. ScrapyB. FluentdC. LogstashD. Flume7、目前传感器的主要组件不包括( D )。
A. 敏感元件B. 转换元件C. 信号调理转换电路D. 二极管8、下面不属于典型日志系统的是( D )。
A. FluentdB. LogstashC. ScribeD. Nutch9、Nutch的主要特点不包括( C )。
A. 伸缩性强B. 可靠性高C. 安全性强D. 速度快10、定向数据采集特别重视( A )。
A. 页面与主题的相关度B. 链接的安全性C. 系统的运行时间D. 数据量的大小8.2 填空题1、数据采集的对象类型包括结构化数据、半结构化数据、(非结构化数据)。
2、数据采集三个基本的性能要求:全面性、(多维性)、高效性。
3、传感器一般由敏感元件、(转换原件)、信号调理转换电路组成,有时还需外加辅助电源来提供转换能量。
4、分布式采集系统的主要特点包括(伸缩性强)、可靠性高、速度快。
5、分布式数据采集系统常常采用(主从式)和对等式这两种架构。
8.3 简答题1、请简述网络爬虫的基本原理。
大数据采集软件的使用流程

大数据采集软件的使用流程1. 下载和安装1.访问大数据采集软件官方网站,找到软件下载页面。
2.点击下载按钮,选择适合您操作系统的版本。
3.下载完成后,双击安装程序进行安装。
4.根据安装向导的提示,选择安装路径和其他选项,点击“下一步”继续安装。
5.安装完成后,点击“完成”退出安装程序。
2. 启动软件1.在桌面或开始菜单找到大数据采集软件的图标。
2.双击图标启动软件。
3.如果是首次启动软件,可能需要输入许可证信息或进行注册。
3. 创建项目1.在软件主界面,点击“新建项目”按钮。
2.输入项目名称和描述,点击“下一步”。
3.根据需要选择要采集的数据源类型,如网页、数据库、API等。
4.配置数据源参数,如URL、用户名、密码等。
5.点击“完成”按钮创建项目。
4. 配置采集规则1.在项目列表中选择需要配置采集规则的项目。
2.点击“配置采集规则”按钮进入规则配置界面。
3.根据需求,选择相应的采集规则类型,如网页抓取、数据提取、数据清洗等。
4.配置规则参数,如选择要抓取的网页元素、设置提取规则、定义清洗操作等。
5.点击“保存”按钮保存规则配置。
5. 执行采集任务1.在项目列表中选择已配置好采集规则的项目。
2.点击“执行采集任务”按钮。
3.根据需要选择采集任务的执行方式,如单次执行、定时执行等。
4.设置任务执行参数,如采集深度、抓取间隔、并发数等。
5.点击“开始执行”按钮,启动采集任务。
6. 监控和管理任务1.在软件主界面,点击“任务监控”按钮。
2.在任务监控页面,可以查看当前正在执行的采集任务的状态和进度。
3.可以对任务进行管理操作,如暂停、继续、取消等。
7. 导出和保存数据1.采集任务完成后,在软件主界面选择相应的项目。
2.点击“导出数据”按钮,选择导出数据的格式,如CSV、Excel等。
3.选择导出数据的保存路径,点击“导出”按钮。
4.数据导出完成后,可以在保存路径中找到导出的数据文件。
8. 分析和可视化数据1.使用数据分析工具,如Excel、Python等,打开导出的数据文件。
数据采集第一章 数据采集与预处理准备

①数据采样。数据采样技术分为加权采样、随机采样和分层采样三类,其目的 是从数据集中采集部分样本进行处理。
加权采样:其思想是通过对总体中的各个样本设置不同的数值系数(即权重), 使样本呈现希望的相对重要性程度。
随机采样:其是最常用的方法。许多算法在初始化时计算数据的随机样本,随 机样本可以利用事先准备好的己排序的随机数表来得到。但是,有时为了得到更高 的性能,希望能够随时取得随机的样本,通过使用随机函数可以实现这个目的。
②网络数据采集方法:对非结构化数据的采集 网络数据采集是指通过网络爬虫或网站公开API等方式从网站上
获取数据信息,该方法可以将非结构化数据从网页中抽取出来,将其 存储为统一的本地数据文件,并以结构化的方式存储。它支持图片、 音频、视频等文件或附件的采集,附件与正文可以自动关联。
除了网络中包含的内容之外,对于网络流量的采集可以使用DPI 或DFI等带宽管理技术进行处理。 ③其他数据采集方法
媒体、系统引擎等,主要用于构造虚拟的信息空间,为广大用户提供 信息服务和社交服务。系统的组织结构是开放式的,大部分数据是半 结构化或无结构的。数据的产生者主要是在线用户。 (3)物理信息系统
物理信息系统是指关于各种物理对象和物理过程的信息系统,如 实时监控、实时检测,主要用于生产调度、过程控制、现场指挥、环 境保护等。系统的组织结构上是封闭的,数据由各种嵌入式传感设备 产生,可以是关于物理、化学、生物等性质和状态的基本测量值,也 可以是关于行为和状态的音频、视频等多媒体数据。
数据挖掘的对象是从现实世界采集到的大量的各种各样的数据。 由于现实生产和实际生活以及科学研究的多样性、不确定性、复杂 性等,导致采集到的原始数据比较散乱,它们是不符合挖掘算法进行知 识获取研究所要求的规范和标准的,主要具有以下特征。
大数据教案数据采集与预处理技术讲解

大数据教案数据采集与预处理技术讲解一、引言随着信息时代的到来,大数据技术成为了各行各业中不可忽视的部分。
而在大数据处理过程中,数据采集与预处理技术则是至关重要的一环。
本文将对大数据教案中的数据采集与预处理技术进行讲解。
二、数据采集技术1. 传统数据采集技术传统的数据采集技术主要包括人工方式、采集软件和自动化采集系统。
人工方式则需人工进行数据输入和整理,效率低下且容易出错。
采集软件通过模拟人工操作,自动从目标网站或应用程序中采集数据,但对于复杂网站结构和动态页面的采集还存在困难。
自动化采集系统结合了人工和自动化的方式,能够实现对于复杂网站的采集,但对于非结构化数据的采集效果有限。
2. 增量采集技术增量采集技术是指对于已采集数据的更新部分进行采集,避免了对整个数据源的重复采集,提高了采集效率。
在实际应用中,可以通过一些标志字段或时间戳来确定数据的新旧程度,从而实现增量采集。
这种技术在大数据教案中尤为重要,能够保证教案数据的及时更新与完整性。
三、数据预处理技术1. 数据清洗数据清洗是指对采集得到的原始数据进行去噪、去重、填充缺失值等操作,从而提高数据的质量。
数据清洗过程中需要根据实际需求进行处理,保留有效数据,剔除无效数据,并处理异常值。
数据清洗的好坏直接影响到后续数据分析和挖掘的结果。
2. 数据集成数据集成是将多个不同来源、不同格式的数据进行整合,形成一个一致且符合要求的数据集。
在大数据教案中,数据来源可能包括教师录入数据、学生自主填写数据等,需要将这些数据进行合并,并消除冗余信息。
3. 数据转换数据转换是将数据从一种结构转换为另一种结构,以适应后续分析或挖掘任务的需求。
常见的数据转换操作包括格式转换、归一化、聚合等。
4. 数据规约数据规约是通过对数据进行抽样或者压缩,减少数据的存储空间和计算复杂度,同时保持数据之间的关系。
在大数据教案中,可以通过随机抽样等方法来规约数据,以便更高效地进行后续分析。
数据记录与采集操作保养规程

数据记录与采集操作保养规程本规程适用于所有需要进行数据记录与采集操作的人员,包括但不限于工程师、研究人员、技术人员等。
本规程旨在提高数据记录与采集操作的质量和准确性,确保数据的安全性和可靠性。
所有相关人员必须认真遵守本规程。
环境与安全操作在进行数据记录与采集操作前,应确保工作环境清洁、整洁。
在工作过程中,应保持安全操作,避免任何可能引起伤害和损害的行为。
如有任何意外情况发生,应立即停止操作并向上级报告。
记录与标记1.所有数据记录必须真实、准确。
所有数据应按照统一的格式进行记录,以避免数据混淆和误解。
记录内容应至少包括以下信息:–日期与时间–采集器编号–采集点编号–采集数据值–采集数据单位–操作人员2.为避免数据混淆,所有采集器、采集点应按照统一的编号进行标记,并在记录中标明编号信息。
所有采集器、采集点均应设置明显的标记,以利于辨认。
3.所有记录应进行签名确认,确认人员应为操作人员及其上级。
数据采集1.所有数据采集操作应严格按照操作说明进行。
在进行数据采集前,应仔细阅读操作说明,并按照说明操作。
数据采集操作必须由专业人员进行,严禁未经培训或未获得资格认证的人员进行数据采集操作。
2.所有数据采集设备应按照要求进行校准,并定期进行检验,确保数据的准确性和可靠性。
如发现数据采集设备存在问题,应立即停止采集操作并向上级报告,并进行设备维修或更换。
3.在进行数据采集操作时,应确保数据采集设备处于良好的工作状态,采集数据的过程中,应保持设备的稳定,尽量避免外来干扰。
数据传输1.数据传输的过程中,必须保证数据的完整性和安全性。
传输数据时,应采用加密传输方式,并进行数据完整性校验,防止数据遭到篡改。
2.数据传输方式应按照要求进行设置,确保数据传输的及时性和准确性。
数据传输过程中,应避免网络拥堵等情况,以免影响数据传输的质量和效率。
数据存储1.所有采集到的数据应当及时进行存储,并进行备份,以确保数据的安全性和可靠性。
数据采集系统完成对过程参数巡回检测任务的流程

数据采集系统完成对过程参数巡回检测任务的流程本发明涉及一种巡检机器人数据采集系统及数据采集方法,属于图像识别领域。
背景技术:巡检机器人是实现变电站智能化巡检作业的新技术,既具有人工巡检的灵活性、智能型,也可以弥补人工巡检的时效性差、出错率高等缺陷。
巡检作业内容包括变电设备红外测温、表计识别及设备缺陷识别等,需要多领域联合作业,才能实现检测的多样化、智能化。
巡检机器人在巡检过程中,需要完成目标图像信息的采集、目标对象的识别以及数据信息的上传。
目前主流的卷积神经网络(convolutionneuralnetwork,cnn)是图像识别领域的核心算法之一,并在有大量学习数据时有稳定的表现。
将卷积神经网络通过硬件加速实现可以完成对目标对象的识别,可以用于识别站内设备,采集数据信息。
物联网技术的发展,可实现机器人与云端的实时数据传递。
在云端利用云计算,模糊识别和大数据等智能技术,对海量的数据和信息进行分析和处理,对巡检机器人实施智能化的控制,可对机器人的路线、视角等进行校正。
技术实现要素:针对上述现有技术,本发明要解决的技术问题是提供一种实现复杂环境设备识别、设备部件识别与图像采集、检修监控的巡检机器人数据采集系统及数据采集方法。
为解决上述技术问题,本发明的一种巡检机器人数据采集系统,包括双目摄像头、目标识别匹配模块、无线网传模块和摄像头标定与校准单元,双目摄像头获得图像信息;目标识别匹配模块包括图像处理模块和图像立体匹配模块;对双目摄像头拍摄获得的图像数据进行采集、存储和上传,提供实现多目标识别网络模型的硬件资源,实现基于卷积神经网络的立体匹配;摄像机标定和校准模块根据云端反馈的校正数据,调整摄像头的高度、方向和角度等参数,完成对摄像机的校准;无线网传模块为收发一体,模块自带ipex接口使用外置天线,设置有专业射频屏蔽罩,具有多个通讯频道,进行多点通讯、分组、跳频。
一种基于上述巡检机器人数据采集系统的数据采集方法,包括以下步骤:步骤一:巡检机器人到达指定地点后,通过双目摄像头采集周围图像,传给图像处理模块;该处采集到的图像为分辨率≥800×600的高清图像,供云台处理和识别;步骤二:图像处理模块接收到来自双目摄像头采集的图像后,对图像进行格式转换、分辨率调整以及平滑滤波,完成对图像的预处理;步骤三:基于卷积神经网络的图像立体匹配模块接收到预处理过的图像后,完成对图像中目标的识别以及定位匹配;该模块从图像中采集数据信息,包括仪表数据、设备部件以及线路缺陷信息;步骤四:图像立体匹配模块提取出的图像以及数据信息通过无线网传模块上传至云端,实时存储数据,并提供给站内工作人员实时检测;步骤五:在云端通过局域网实时采集系统的传输信息,利用云计算,模糊识别和大数据技术,对系统的数据和信息进行分析和处理,对物体实施智能化的控制,并传递给机器人反馈校正信息;步骤六:根据由云端反馈回来的校正信息,根据采集图像需求对摄像头的高度、视角进行校正;巡检机器人的数据采集系统在巡检过程中重复上述步骤,完成预设任务。
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通用税务数据采集软件的操作
目录
海关完税凭证发票(进口增值税专用缴款书)的操作流程 (1)
一、海关凭证抵扣,在通用数据采集软件里,分6步操作 (1)
二、以上6个步骤的具体说明 (1)
三、常见问题 (4)
铁路运输发票的操作流程 (6)
一、运输发票抵扣,在通用数据采集软件里,分6步操作 (6)
二、以上6个步骤的具体说明 (6)
三、常见问题 (9)
海关完税凭证发票(进口增值税专用缴款书)的操作流程
一、海关凭证抵扣,在通用数据采集软件里,分6步操作:
1、下载安装软件到桌面
2、打开软件第一步‘新增企业’(录入公司的税号和全称)
3、软件里第二步‘新增报表’(设置申报所属期)
4、软件里第三步‘纵向编辑’(录入发票内容)
5、软件里第四步‘数据申报’(把录入的内容生成文件,便于上传国税申报网)
6、国税申报网上传录入的发票数据(第5点‘数据申报’生成的文件上传)
二、以上6个步骤的具体说明
1、下载安装软件到桌面
进入申报网页htt://100.0.0.1:8001—服务专区“软件下载”—通用税务数据采集软件2.4(一般纳税人版)右键目标另存为—ty24双击安装—安装完成桌面上出现图标
2、打开软件第一步‘新增企业’(录入公司的税号和全称)
进入通用税务数据采集软件后,点击‘新增企业’,输入本企业的税号与公司名称,输完后点击确定。
3、软件里第二步‘新增报表’(设置申报所属期)
鼠标左键点左边”目录”-“海关完税凭证抵扣清单”,点中后,右键点“新增报表”或点击上方的新增报表,所属区间就是选企业要抵扣的月份,选好后点击确定
4、软件里第三步‘纵向编辑’(录入发票内容)
点新增企业下方的“纵向编辑”,弹出“记录编辑”窗口,同一条记录要录入两次发票信息,第一次录入发票信息,全部填好后,点保存并新增,弹出”
数据项目确认”的窗口,第二次录入发票信息。
●第一次发票录入信息详细说明如下:
专用缴款书号码就是发票上方的号码,格式为XXXXXXXXXXXXXXXXXX-LXX(共22位,X代表数字,-后的英文字母必须是L,L必须要大写,如果是A的话网上是导入不进去的。
)
进口口岸代码填的是专用缴款书号码22位的前4位
进口口岸名称就是发票上海关章上的名称
填发日期就是发票上的填发日期
税款金额就是能够抵扣的税额
●第二次发票录入信息详细说明如下:
专用缴款书号码、填发日期、进口口岸代码、税款金额再录入一遍,录入的内容必须跟第一次录的一致,录入完后,点击确定。
第一张发票信息录入完成,如需录入第二张发票,重复操作‘纵向编辑’即可。
5、软件里第四步‘数据申报’(把录入的内容生成文件,便于上传国税申报网)
●所有发票录入完成后,最后一步才是点击‘数据申报’,点指定路径(请
记好指定路径,便于到国税申报网上传时找这个文件时用),点“开始导
出”
●导出后,会生成两个文件,HGWSPZ201105_330100AAAAAAAAA_JK与
HGWSPZ201105_330100AAAAAAAAA_CRC(这两个文件名就是到国税申报网
上需要导入的两个文件)
6、国税申报网上传录入的发票数据(第5点‘数据申报’生成的文件上传)
进入国税申报http://100.0.0.1:8001,点“海关凭证抵扣”—“数据报送”,第一个浏览选的文件是HGWSPZ201105_330100AAAAAAAAA_JK,第二个浏览选的文件是HGWSPZ201105_330100AAAAAAAAA_CRC,两个文件选好后,再点“导入数据”
三、常见问题
1、导入提示:数据明细有误
处理方法:A、缴款书录入是否正确,一般情况是是22位,并且英文字母必须是L
B、进口口岸代码录入是否正确,正确的应该是缴款书号码的前4
位
C、填发日期格式必须是YYYY-MM-DD,可以在控制面板中设置
2、导入提示:文件名不符
处理方法:A、两个文件顺序错误,第一个浏览选的文件是HGWSPZ201105_330100AAAAAAAAA_JK,第二个浏览选的文件是HGWSPZ201105_330100AAAAAAAAA_CRC,顺序不能颠倒
B、文件中的税号不对,跟自己企业的税号不符
C、文件中的所属区间不对(控制面板-区域和语言选项-自定
义-日期-短日期格式选为YYYY-MM-DD)
铁路运输发票的操作流程
一、运输发票抵扣,在通用数据采集软件里,分6步操作:
1.下载安装到桌面
2.打开软件口令123456,第一步‘新增企业’(录入公司的税号和全称)
3.软件里第二步‘新增报表’(设置申报所属期)
4.软件里第三步‘纵向编辑’(录入发票内容)
5.软件里第四步‘数据申报’(把录入的内容生成文件,便于上传国税申报网)
6.国税申报网上传录入的发票数据(第5点‘数据申报’生成的文件上传)
二、以上6个步骤的具体说明
1、下载安装软件到桌面
进入申报网页htt://100.0.0.1:8001—服务专区“软件下载”—通用税务数据采集软件2.4(一般纳税人版)右键目标另存为—ty24双击安装—安装完成桌面上出现图标
2、打开软件第一步‘新增企业’(录入公司的税号和全称)
进入通用税务数据采集软件后,点击‘新增企业’,输入本企业的税号与公司名称,输完后点击确定。
3、软件里第二步‘新增报表’(设置申报所属期)
鼠标左键点左边”目录”-“增值税运输发票抵扣清单”,点中后,右键点“新增报表”或点击上方的新增报表,所属区间就是选企业要抵扣的月份,选好后点击确定
4、软件里第三步‘纵向编辑’(录入发票内容)
点新增企业下方的“纵向编辑”,弹出“记录编辑”窗口,同一条记录要录入
两次发票信息,第一次录入发票信息,全部填好后,点“保存并新增”,弹出”
数据项目确认”的窗口,再第二次录入发票信息。
●第一次发票录入信息详细说明如下:
运输发票填的是汇总,不管有多少张发票,都只要填一条记录,把所有发票的金额加在一起,内容包括发票种类、开票日期、开票金额与允许计算抵扣的运费金额
发票种类:填“铁路运输“
开票日期:可以填所有发票日期最早的那一张的开票日期
开票金额:所有发票的总金额
允许计算抵扣的运费金额:所有发票能按7%抵扣的总金额
计算抵扣的进项税额:数据会自动计算
内容填完后,点保存并新增,弹出“”数据项目确认“”的窗口
●第二次发票录入信息详细说明如下:
把开票日期、计算抵扣的进项税额再录入一遍,录入的内容必须跟第一次录的一致,录入完后,点击确定,确定后,又回到“记录编辑”窗口,再点取消
5、软件里第四步‘数据申报’(把录入的内容生成文件,便于上传国税申报网)最后点数据申报,选指定路径,路径可自行更改,选好后,点“开始导出”
导出后,会生成两个文件,YSFPDKL201105_330100AAAAAAAAA_JK与YSFPDKL 201105_330100AAAAAAAAA_CRC
6、国税申报网上传录入的发票数据(第5点‘数据申报’生成的文件上传)
等到报税时,进入国税网,点“运输发票抵扣”按钮,第一个浏览选的文件是YSFPDKL 201105_330100AAAAAAAAA_JK,第二个浏览选的文件是YSFPDKL 201105_330100AAAAAAAAA_CRC,两个文件选好后,再点导入数据
导入成功后,一般纳税人数据会体现在附表二的第8栏,当月就可以抵扣,辅导期一般纳税人数据会体现在附表二的第31栏(辅导期一般纳税人当月导入当月不能抵扣)
实用文案
铁路运输发票是通过通用税务数据采集软件来操作的,而公路运输发票是直接去国税认证的,认证后数据会自动体现在附表二中,一般纳税人数据会体现在附表二的第8栏,当月就可以抵扣,辅导期一般纳税人数据会体现在附表二的第31栏(辅导期一般纳税人当月导入当月不能抵扣)
三、常见问题
1、铁路运输录入完一张发票信息后,录入第二张提示“您录入了重复数据,请检查!(数据
项重复)”
处理方法:运输发票填的是汇总,不管有多少张发票,都只要填一条记录,把所有发票的金额加在一起录入,日期可以选择其中的一张
2、导入提示:文件名不符
处理方法:A、两个文件顺序错误,第一个浏览选的文件是HGWSPZ201105_330100AAAAAAAAA_JK,第二个浏览选的文件是HGWSPZ201105_330100AAAAAAAAA_CRC,顺序不能颠倒
B、文件中的税号不对,跟自己企业的税号不符
C、文件中的所属区间不对(控制面板-区域和语言选项-自定义-日期-短日期格式选为YYYY-MM-DD)
文案大全。