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采購專管員職責(zé)？

時間：2025-02-03 01:44 人氣：0 編輯：招聘街

一、采購專管員職責(zé)？

1.負責(zé)督導(dǎo)和審核本鄉(xiāng)鎮(zhèn)政府采購預(yù)算的編制、調(diào)整及執(zhí)行情況。

2. 負責(zé)政府采購法律、法規(guī)和各項規(guī)章制度的宣傳、貫徹落實，開展監(jiān)督檢查。對本鄉(xiāng)鎮(zhèn)執(zhí)行情況進行調(diào)查研究，提出合理化建議，擬定相應(yīng)的配套措施和管理辦法。

3．負責(zé)與局政府采購管理科的信息溝通，辦理本鄉(xiāng)鎮(zhèn)政府采購事項及相關(guān)資料的報送。

4．指導(dǎo)、協(xié)調(diào)和監(jiān)督管理本鄉(xiāng)鎮(zhèn)政府采購活動。參與縣政府采購中心或有政府采購資質(zhì)的社會代理機構(gòu)組織的涉及本鄉(xiāng)鎮(zhèn)重大項目采購活動的現(xiàn)場監(jiān)督工作。

5．做好本鄉(xiāng)鎮(zhèn)政府采購項目的驗收監(jiān)管工作。依據(jù)《寶應(yīng)縣政府采購貨物合同履約及驗收管理暫行規(guī)定》做好采購項目的驗收監(jiān)管工作。

6．負責(zé)采購資金支付的審核監(jiān)督工作，嚴格執(zhí)行采購資金直接支付制度。

二、專管員怎么考？

專管員一般是公務(wù)員，因為需要執(zhí)法證的。 公務(wù)員凡進必考絕大多數(shù)崗位，滿足本科學(xué)歷即可報考，研究生可報考本科及以上要求的崗位，需要注意有的崗位標(biāo)注最高學(xué)歷與報考崗位一致。

三、稅務(wù)專管員溝通技巧視頻

稅務(wù)專管員溝通技巧視頻：提升溝通能力的實用指南

作為稅務(wù)專管員，掌握良好的溝通技巧是非常重要的。稅務(wù)工作涉及到與客戶、同事以及上級的頻繁溝通，有效的溝通能力可以幫助我們更好地理解和滿足他人的需求，解決問題并建立良好的合作關(guān)系。在這篇文章中，我們將分享一些提升溝通能力的實用技巧，并推薦一些值得觀看的稅務(wù)專管員溝通技巧視頻。

1. 傾聽和理解

溝通的第一步是傾聽和理解。在與客戶或同事進行交流時，要保持專注，注意聽取對方的觀點和需求。傾聽是一種尊重他人的表達方式，也是理解他們真正意圖的關(guān)鍵。通過積極傾聽，我們可以更好地把握對方的需求，提供準確的服務(wù)和建議。

為了提高傾聽和理解的能力，我們可以:

• 用眼神和肢體語言展示出對對方的關(guān)注
• 避免打斷對方，在對方發(fā)言結(jié)束后再進行回應(yīng)
• 重述對方的觀點，以確保自己對其有深入理解

2. 清晰表達

清晰的表達是溝通的關(guān)鍵。作為稅務(wù)專管員，我們需要把復(fù)雜的稅務(wù)概念和法規(guī)以簡潔明了的方式傳達給客戶或同事。以下是一些提高清晰表達能力的技巧:

• 使用簡單明了的語言，避免使用過多的術(shù)語和行業(yè)名詞
• 組織思路，按照清晰的結(jié)構(gòu)進行陳述，避免跑題和冗長的敘述
• 利用合適的圖表或示意圖幫助說明復(fù)雜的概念

3. 善于反饋和解決問題

在工作中，難免會出現(xiàn)問題和挑戰(zhàn)。作為稅務(wù)專管員，我們需要善于反饋，并與他人一起解決問題。以下是一些建立良好反饋和解決問題能力的方法:

• 提供及時和具體的反饋，指明問題所在并給出解決方法
• 與他人合作，共同尋找解決方案
• 建立有效的問題解決流程，以便及時處理和跟蹤問題

4. 積極主動

積極主動是在稅務(wù)工作中非常重要的一種能力。積極主動對我們個人的發(fā)展和團隊的成功都有著積極的影響。以下是一些積極主動的行動步驟:

• 主動了解和學(xué)習(xí)稅務(wù)法規(guī)和最新的政策變化
• 主動參與團隊活動和項目，提供幫助和支持
• 提出建設(shè)性的意見和改進建議

推薦稅務(wù)專管員溝通技巧視頻

除了以上的一些實用技巧，還有一些優(yōu)質(zhì)的稅務(wù)專管員溝通技巧視頻可以幫助你更深入地了解和學(xué)習(xí)。以下是我們推薦的幾個視頻：

在這個視頻中，稅務(wù)專家會分享他們在與客戶溝通過程中遇到的挑戰(zhàn)，并提供解決問題的實用技巧。

這個視頻將幫助你了解如何在稅務(wù)團隊中建立積極的溝通氛圍，促進團隊合作和成長。

在這個視頻中，你將學(xué)習(xí)到如何利用身體語言和非語言信號更加有效地與他人進行溝通。

這些稅務(wù)專管員溝通技巧視頻將為你提供寶貴的指導(dǎo)和實踐經(jīng)驗，幫助你成為一名更出色的稅務(wù)專管員。

無論你是剛?cè)胄械男氯?，還是有經(jīng)驗的老手，掌握良好的溝通技巧都是非常重要的。它不僅可以提升你在稅務(wù)職場上的表現(xiàn)，還能夠為你的個人發(fā)展和職業(yè)晉升打下堅實的基礎(chǔ)。希望本篇文章和推薦的稅務(wù)專管員溝通技巧視頻能夠幫助到你，祝你在稅務(wù)工作中取得更多的成功！

四、怎么查稅務(wù)專管員？

　　在網(wǎng)上是查詢不到自己公司專管員的；　　查詢自己公司的稅務(wù)專管員，方法有二種：　　方法1、提供納稅人編碼和納稅人名稱，直接撥打我市地稅咨詢熱線（XXX）12366（XXX代表自己當(dāng)?shù)氐膮^(qū)號），由工作人員為作出相應(yīng)的指引查詢；　　方法2、可以持公司的稅務(wù)登記證副本，到稅務(wù)辦稅柜臺咨詢，稅務(wù)系統(tǒng)可以查詢到所屬區(qū)所及管理員?！?

五、社保專管員變更步驟？

天津社保專員變更可以在網(wǎng)上申請，通過UK客戶端辦理。

六、道路專管員工作職責(zé)？

（1）主持路政稽查大隊日常工作。

（2）宣傳貫徹執(zhí)行公路管理法律、法規(guī)、規(guī)章及有關(guān)政策規(guī)定。

（3）負責(zé)轄區(qū)內(nèi)路政執(zhí)法工作，制定工作計劃、目標(biāo)、措施。

（4）負責(zé)受理制止、查處非法侵占、污染、損壞、破壞公路、公路用地和公路設(shè)施等違法行為。

（5）負責(zé)管轄公路路政許可事項的審報、審查工作。

（6）負責(zé)組織實施轄區(qū)內(nèi)公路兩側(cè)建筑控制區(qū)的管理。

（7）參加新修、改建公路路產(chǎn)驗收交接工作。

（8）負責(zé)組織、指導(dǎo)、監(jiān)督、檢查、

七、稅務(wù)專管員怎么稱呼？

稅務(wù)專管員一般年紀都比較大,可以叫某某老師,既可讓他們覺得受到了尊重,遇到問題請教時也比較方便

八、給專管員送什？

我昨天剛給專管員送過去，是蘇寧電器的代金卡，因為稅務(wù)機關(guān)工作性質(zhì)的原因，大件物品不方便送，東西太大人家不方便收，而且不知道人家喜好送過去也不好，現(xiàn)在送現(xiàn)金有的人是不收的，所以越來越多的企業(yè)都選擇大型超市的購物卡，因附近就有沃爾瑪和家樂福所以好多企業(yè)都是這些超市的購物券，所以最后我們想了下，送超市購物卡的人太多就送的蘇寧的卡。

九、報稅時被問到專管員是誰.其實專管員是指什么？

專管你們企業(yè)的稅管員，通常對你們企業(yè)的情況了解較多，你們也應(yīng)多和專管員溝通，有什么政策法規(guī)什么的他也會及時和你們溝通 專管員，就是在稅務(wù)方面監(jiān)督管理你們單位的稅收管理員，即使你們單位在稅務(wù)方面已經(jīng)走上正軌，平時沒什么大事，也要適當(dāng)花點小錢和專管員處理好關(guān)系，到年底也不止于抽查你，有什么小道消息還可以提前通知你。

十、mahout面試題？

之前看了Mahout官方示例 20news 的調(diào)用實現(xiàn)；于是想根據(jù)示例的流程實現(xiàn)其他例子。網(wǎng)上看到了一個關(guān)于天氣適不適合打羽毛球的例子。

訓(xùn)練數(shù)據(jù)：

Day Outlook Temperature Humidity Wind PlayTennis

D1 Sunny Hot High Weak No

D2 Sunny Hot High Strong No

D3 Overcast Hot High Weak Yes

D4 Rain Mild High Weak Yes

D5 Rain Cool Normal Weak Yes

D6 Rain Cool Normal Strong No

D7 Overcast Cool Normal Strong Yes

D8 Sunny Mild High Weak No

D9 Sunny Cool Normal Weak Yes

D10 Rain Mild Normal Weak Yes

D11 Sunny Mild Normal Strong Yes

D12 Overcast Mild High Strong Yes

D13 Overcast Hot Normal Weak Yes

D14 Rain Mild High Strong No

檢測數(shù)據(jù)：

sunny，hot，high，weak

結(jié)果：

Yes=》 0.007039

No=》 0.027418

于是使用Java代碼調(diào)用Mahout的工具類實現(xiàn)分類。

基本思想：

1. 構(gòu)造分類數(shù)據(jù)。

2. 使用Mahout工具類進行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型。

3。將要檢測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。

4. 分類器對vector數(shù)據(jù)進行分類。

接下來貼下我的代碼實現(xiàn)=》

1. 構(gòu)造分類數(shù)據(jù)：

在hdfs主要創(chuàng)建一個文件夾路徑 /zhoujainfeng/playtennis/input 并將分類文件夾 no 和 yes 的數(shù)據(jù)傳到hdfs上面。

數(shù)據(jù)文件格式，如D1文件內(nèi)容： Sunny Hot High Weak

2. 使用Mahout工具類進行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型。

3。將要檢測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。

4. 分類器對vector數(shù)據(jù)進行分類。

這三步，代碼我就一次全貼出來；主要是兩個類 PlayTennis1 和 BayesCheckData = =》

package myTesting.bayes;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.training.TrainNaiveBayesJob;

import org.apache.mahout.text.SequenceFilesFromDirectory;

import org.apache.mahout.vectorizer.SparseVectorsFromSequenceFiles;

public class PlayTennis1 {

private static final String WORK_DIR = "hdfs://192.168.9.72:9000/zhoujianfeng/playtennis";

/*

* 測試代碼

*/

public static void main(String[] args) {

//將訓(xùn)練數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成 vector數(shù)據(jù)

makeTrainVector();

//產(chǎn)生訓(xùn)練模型

makeModel(false);

//測試檢測數(shù)據(jù)

BayesCheckData.printResult();

}

public static void makeCheckVector(){

//將測試數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成序列化文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"testinput";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思

fs.delete(out, true);

}

SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};

ToolRunner.run(sffd, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("文件序列化失?。?#34;);

System.exit(1);

}

//將序列化文件轉(zhuǎn)換成向量文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-vectors";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思

fs.delete(out, true);

}

SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};

ToolRunner.run(svfsf, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("序列化文件轉(zhuǎn)換成向量失?。?#34;);

System.out.println(2);

}

}

public static void makeTrainVector(){

//將測試數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成序列化文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"input";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思

fs.delete(out, true);

}

SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};

ToolRunner.run(sffd, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("文件序列化失??！");

System.exit(1);

}

//將序列化文件轉(zhuǎn)換成向量文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思

fs.delete(out, true);

}

SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};

ToolRunner.run(svfsf, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("序列化文件轉(zhuǎn)換成向量失??！");

System.out.println(2);

}

}

public static void makeModel(boolean completelyNB){

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors"+Path.SEPARATOR+"tfidf-vectors";

String model = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"model";

String labelindex = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"labelindex";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(model);

Path label = new Path(labelindex);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思

fs.delete(out, true);

}

if(fs.exists(label)){

//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思

fs.delete(label, true);

}

TrainNaiveBayesJob tnbj = new TrainNaiveBayesJob();

String[] params =null;

if(completelyNB){

params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow","-c"};

}else{

params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow"};

}

ToolRunner.run(tnbj, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("生成訓(xùn)練模型失敗！");

System.exit(3);

}

}

}

package myTesting.bayes;

import java.io.IOException;

import java.util.HashMap;

import java.util.Map;

import org.apache.commons.lang.StringUtils;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.fs.PathFilter;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.BayesUtils;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.NaiveBayesModel;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.StandardNaiveBayesClassifier;

import org.apache.mahout.common.Pair;

import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.PathType;

import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.SequenceFileDirIterable;

import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector;

import org.apache.mahout.math.Vector;

import org.apache.mahout.math.Vector.Element;

import org.apache.mahout.vectorizer.TFIDF;

import com.google.common.collect.ConcurrentHashMultiset;

import com.google.common.collect.Multiset;

public class BayesCheckData {

private static StandardNaiveBayesClassifier classifier;

private static Map<String, Integer> dictionary;

private static Map<Integer, Long> documentFrequency;

private static Map<Integer, String> labelIndex;

public void init(Configuration conf){

try {

String modelPath = "/zhoujianfeng/playtennis/model";

String dictionaryPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/dictionary.file-0";

String documentFrequencyPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/df-count";

String labelIndexPath = "/zhoujianfeng/playtennis/labelindex";

dictionary = readDictionnary(conf, new Path(dictionaryPath));

documentFrequency = readDocumentFrequency(conf, new Path(documentFrequencyPath));

labelIndex = BayesUtils.readLabelIndex(conf, new Path(labelIndexPath));

NaiveBayesModel model = NaiveBayesModel.materialize(new Path(modelPath), conf);

classifier = new StandardNaiveBayesClassifier(model);

} catch (IOException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("檢測數(shù)據(jù)構(gòu)造成vectors初始化時報錯。。。。");

System.exit(4);

}

}

/**

* 加載字典文件，Key: TermValue； Value：TermID

* @param conf

* @param dictionnaryDir

* @return

*/

private static Map<String, Integer> readDictionnary(Configuration conf, Path dictionnaryDir) {

Map<String, Integer> dictionnary = new HashMap<String, Integer>();

PathFilter filter = new PathFilter() {

@Override

public boolean accept(Path path) {

String name = path.getName();

return name.startsWith("dictionary.file");

}

};

for (Pair<Text, IntWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<Text, IntWritable>(dictionnaryDir, PathType.LIST, filter, conf)) {

dictionnary.put(pair.getFirst().toString(), pair.getSecond().get());

}

return dictionnary;

}

/**

* 加載df-count目錄下TermDoc頻率文件，Key: TermID； Value：DocFreq

* @param conf

* @param dictionnaryDir

* @return

*/

private static Map<Integer, Long> readDocumentFrequency(Configuration conf, Path documentFrequencyDir) {

Map<Integer, Long> documentFrequency = new HashMap<Integer, Long>();

PathFilter filter = new PathFilter() {

@Override

public boolean accept(Path path) {

return path.getName().startsWith("part-r");

}

};

for (Pair<IntWritable, LongWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<IntWritable, LongWritable>(documentFrequencyDir, PathType.LIST, filter, conf)) {

documentFrequency.put(pair.getFirst().get(), pair.getSecond().get());

}

return documentFrequency;

}

public static String getCheckResult(){

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String classify = "NaN";

BayesCheckData cdv = new BayesCheckData();

cdv.init(conf);

System.out.println("init done...............");

Vector vector = new RandomAccessSparseVector(10000);

TFIDF tfidf = new TFIDF();

//sunny，hot，high，weak

Multiset<String> words = ConcurrentHashMultiset.create();

words.add("sunny",1);

words.add("hot",1);

words.add("high",1);

words.add("weak",1);

int documentCount = documentFrequency.get(-1).intValue(); // key=-1時表示總文檔數(shù)

for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {

String word = entry.getElement();

int count = entry.getCount();

Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要從dictionary.file-0文件（tf-vector）下得到wordID，

if (StringUtils.isEmpty(wordId.toString())){

continue;

}

if (documentFrequency.get(wordId) == null){

continue;

}

Long freq = documentFrequency.get(wordId);

double tfIdfValue = tfidf.calculate(count, freq.intValue(), 1, documentCount);

vector.setQuick(wordId, tfIdfValue);

}

// 利用貝葉斯算法開始分類,并提取得分最好的分類label

Vector resultVector = classifier.classifyFull(vector);

double bestScore = -Double.MAX_VALUE;

int bestCategoryId = -1;

for(Element element: resultVector.all()) {

int categoryId = element.index();

double score = element.get();

System.out.println("categoryId:"+categoryId+" score:"+score);

if (score > bestScore) {

bestScore = score;

bestCategoryId = categoryId;

}

}

classify = labelIndex.get(bestCategoryId)+"(categoryId="+bestCategoryId+")";

return classify;

}

public static void printResult(){

System.out.println("檢測所屬類別是："+getCheckResult());

}

}

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