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数据库技术已成为计算机信息系统和计算机应用系统的重要技术基础。下面是我为大家精心推荐的数据库技术论文，希望能够对您有所帮助。
数据库加密技术分析
摘 要：从信息产业的形成、壮大到信息社会的到来，特别是以微电子革命为代表的个人计算机的迅猛发展和以网络为特征的新一轮信息交流方式的革命，社会的信息化已成为一种社会发展的新趋势。
关键词：数据库;加密;研究
中图分类号：TP31 文献标识码：A
数据库技术的最初应用领域主要是信息管理领域，如政府部门、工商企业、图书情报、交通运输、银行金融、科研教育等各行各业的信息管理和信息处理。事实上，只要有数据需要管理，就可以使用数据库。
1数据库的特点
数据结构化是数据库和文件系统的本质区别。数据结构化是按照一定的数据棋型来组织和存放数据.也就是采用复杂的数据模型表示数据结构。数据模型不仅描述数据本身以特点，还描述数据之间的联系。这种结构化的数据反映了数据之间的自然联系，是实现对另据的集中控制和减少数据冗余的前提和保证。
由于数据库是从一个企事业单位的总体应用来全盘考虑井集成教据结构的.所以数拒库中的数据不再是面向个别应用而是面向系统的。各个不同的应用系统所需的数据只是翅体模型的一个子集。数据库设计的基础是数据模型。在进行教据库设计时，要站在全局需耍的角度抽象和组织数据，要完整地、准确地描述数据自身和数据之间联系的情况，建立话合总体需耍的数据棋型。数据库系统是以数据库为荃础的，各种应用程序应建立在数据阵之上。数据库系统的这种特点决定了它的设计方法，即系统设计时应先设计数据库，再设计功能程序.而不能像文件系统那样，先设计程序，再考虑程序需要的数据。
有较高的数据独立性
数据库中的数据不是孤立的，数据与数据之间是相互关联的。也就是说，在数据库个不仅要能够表水数据本身，还要能够表水数据与数据之间的联系。例如布银行的储蓄数据库中，有储户信息和账户情息，储户信息和账户信息联的。 数据库能够根据石同的需要按不同的方法组织数据，比如顺序组织方法、索引组织方法、倒排索引组织力法等。这样做的目的就是要最大限度地提高用户或应用程序访问数据烽的效率。闭于有数据库技术之前。数据文件都是独立的，所以任何数据文件都必须含有满足某一应用的全部数据。而在数据库中数据是被所有应用共享的。在设计数据库时，从全局应剧小发，可以使数据库中包含为整个应用服务的全部数据，然后通过模式定义可以灵活组合数据满足每一个应用。数据形具有较高的数据独仅件数据独立性是指数据的组织和存储方法与应蝴程序互不依赖、彼此独立的特性。在数据库技术之前，数据文件的织纠方式和应用程序是密切相关的。当改企数据结构时相应的应用程序也必须陨之修改，这样就大大增加了应用程斤的开发代价和维护代价。而数据库技术以使数据的组织和存储方法与应用程序巨不依赖，从而人大降低应用程序的开发代价和维护代价。
数据冗余度小、数据共享度高
数据冗余度小是指存储在数据库中的皿复数据少。在非数据库系统中，每个应用程序有它自己的数据文件，从而造成存储数据的大盆宜复。由于在数据库系统方式下.教据不再是面向某个应用，而是面向整个系统，这就使得数据库中的数据冗余度小.从而避免了由于数据大扭冗余带来的数据冲突问题。
据库系统通过数据模型和数据控制机制提高数据的共享性。数据共享度高会提高数据的利用率，使得数据更有价值，能够更容易、更方使地使用。
2数据库加密方法
从所面临的安全与保密威胁方面来看，数据库系统应该重点对付以下威胁： 非授权访问、假冒合法用广、数据完整性受破坏系统的正常运行、病毒、通信线路被窃听等。而威胁网络安全的因素：计算机系统的脆弱性、协议安全的脆弱性、数据库管理系统安全的脆弱性、人为的因素、各种外部威胁，主要包括以下方面。
数据欺：非法篡改数据或输人假数据;特洛伊木马术：非法装人秘密指令或程序，由计算机执行犯罪活动;意大利香肠术：利用计算机从金融银行信息系统上一点点窃取存款，如窃取账户的利息尾数，积少成多;逻辑炸弹：输人犯罪指令，以便在指定的时间或条件下删除数据文卷，或者破坏系统功能;线路截收：从系统通信线路上截取信息;陷阱术：利用程序中用于调试或修改、增加程序功能而特设的断点，插人犯罪指令或在硬件中相应的地方增设某种供犯罪用的装置，总之是利用软件和硬件的某些断点或接口插入犯罪指令或装置;寄生术：用某种方式紧跟有特权的用户进人系统，或者在系统中装人“寄生虫”;超级冲杀：用共享程序突破系统防护，进行非法存取或破坏数据及系统功能;异步攻击：将犯罪指令混杂在正常作业程序中，以获取数据文件.电脑病毒：将具有破坏系统功能和系统服务与破坏或删除数据文卷的犯罪程序装人系统某个功能程序中，让系统在运行期间将犯罪程序自动拷贝给其他系统，这就好像传染性病毒一样四处蔓延。
数据库加密技术探索
密码学是一门古老而深奥的学科，对一般人来说是陌生的，因为长期以来它只在很小的范围内(如军事、外交、悄报等部门)使用。计算机密码学是研究计算机信息加密、解密及其变换的科学.是数学和计算机的交叉学科，也是一门新兴的学科，随着计算机网络和计算机通信技术的发展，计算机密码学得到前所未有的重视并迅速普及和发展起来。数据加密技术主要分为传输加密和存储加密，而数据传输加密技术是对传输中的数据流进行加密，常用的有链路加密、节点加密和端到端加密三种方式。
(1)链路加密，是传输数据仅在物理层前的数据链路层进行加密，不考虑信源和信宿。它用于保护通信节点间的数据，接收方是传送路径上的各台节点机，信息在每台节点机内都要被解密和再加密，依次进行，直至到达目的地。
(2)节点加密，是在节点处采用一个与节点机相连的密码装置。密文在该装置中被解密并被重新加密，明文不通过节点机，避免了链路加密节点处易受攻击铂缺点。
结语
数据加密技术是最基本的安全技术，被誉为信息安全的核心，最初主要用于保证数据在存储和传输过程中的保密性。它通过变换和置换等各种方法将被保护信息置换成密文，然后再进行信息的存储或传输，即使加密信息在存储或者传输过程为非授权人员所获得，也可以保证这些信息不为其认知.从而达到保护信息的目的。该方法的保密性直接取决于所采用的密码算法和密钥长度。
参考文献
[1]钱雪忠.数据库原理及技术[M].北京：清华大学出版社，2011.
[2]刘升.数据库系统原理与应用[M].北京：清华大学出版社，2012.
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企业财务数据的管理对于企业的生存和发展至关重要。下面是我为大家整理的有关财务数据分析论文，供大家参考。
论文关键词：财务报表 新会计准则 分析 公允价值
论文摘要：我国的财务 报告 体系是经过2006年会计改革以后而建立起来的，我国证券市场在规范中得到长足发展。在资本市场上处于流动状态的投资人成为财务报告的主要使用者。 文章 结合新会计准则的有关内容，分析了财务报表的主要变化，认为在现阶段对财务报表的分析，关键是要正确理解报表项目及其内涵的变化，要正确认识公允价值计量带来的影响，关注职业判断对报表质量的影响，并提出了一些应对 措施 。
一、引言
财务报表是财务报告程序的组成部分。财务报表一般包括资产负债表、利润表、现金流量表、所有者权益变动表及其附注。财务报表不包括董事会报告、董事长陈述和 企业管理 层的评论分析以及可能列入财务报告或年度报告中的类似项目。财务报表的使用者包括投资者、雇员、贷款人、供应商和债权人、政府及公众。他们对财务报表提供的信息要求不同。企业管理层对于编报企业的财务报表负有重要的责任。
(一)研究目的与意义
财务报表分析的目的主要是利用资产负债表、利润表、现金流量表等财务报表对企业的财务状况、经营成果和现金流量进行分析研究。
报表使用者利用财务报表有各自不同的目的，均希望从财务报表中获得对自己经济决策有帮助的信息。
(二)研究 方法
财务报表分析的方法主要有定性分析法。定性分析法主要根据企业财务报表以外有关企业所处环境、企业自身内在素质等方面情况对企业信用状况进行总体把握。定性分析法主要依赖预测人员的丰富实践 经验 以及主观的判断和分析能力，推断出事物的性质和发展趋势的分析方法，属于预测分析的一种基本方法。这类方法主要适用于一些没有或不具备完整的历史资料和数据的事项。
二、新旧会计准则在财务会计报告规范方面的比较
(一)名称
旧的会计准则的名称是财务报告;新的会计准则的名称是财务会计报告。
(二)内容
旧的会计准则财务报告的内容是反映企业财务状况和经营成果的书面文件，包括资产负债表、利润表、损益表、财务状况变动表及会计报表附注和财务情况 说明书 ;新的会计准则财务会计报告的内容是指企业对外提供的反映企业某一特定日期的财务状况和某一会计期间的经营成果、现金流量等会计信息的文件。
(三)目标
旧的会计准则是会计信息应当符合国家宏观经济管理的要求;新的会计准则是满足有关各方了解企业财务状况和经营成果的需要，满足企业加强内部经营管理的需要。
三、新会计准则下会计报表的定义及其分类
(一)会计报表的定义
会计报表，是会计主体对外提供的反映会计主体财务状况和经营成果的会计报表，包括资产负债表、利润表、现金流量表、附表、附注及财务状况变动表。财务报表是财务报告的主要部分，不包括董事报告、管理分析及财务情况说明书等列入财务报告或年度报告的资料。对外报表即指财务报表。对内报表的对称是以会计准则为规范编制的向所有者、债权人、政府和其他各方及社会公众等外部使用者披露的会计报表。
(二)会计报表的分类
财务报表可以按照不同的标准进行分类。
1.按服务对象可以分为对外报表和对内报表
对外报表是企业必须定期编制，定期向投资者、 财税 部门、上级主管部门等报送或按规定向社会公布的财务报表。这是一种定期的、主要的、规范化的财务报表。它要求有统一的报表格式、编制时间和指标体系等，资产负债表、利润表和现金流量表都属于对外报表。
对内报表是企业根据内部经营管理的需要而编制的，供其内部管理人员使用的财务报表。它不要求统一格式，没有统一指标体系，比如成本报表属于对内报表。
2.按报表提供信息的重要性，可以分为主表和附表
主表即主要财务报表，是指所提供的会计信息比较全面、完整，能够基本满足各种信息需要者的不同要求的财务报表，现行的主表主要有三张：资产负债表、利润表、现金流量表。
附表即从属报表，是指对主表中不能或难以详细反映的一些重要信息所做的补充说明的报表。现行的附表主要有：利润分配表和分部报表，是利润表的附表;应交增值税明细表和资产减值准备明细表，是资产负债表的附表。主表和有关附表之间存在着勾稽关系，主表反映企业的主要财务状况、经营成果和现金流量，附表则对主表进一步补充说明。
3.按编制和报送时间分类，可以分为中期财务报表和年度财务报表
广义的中期财务报表包括月份、季度、半年期财务报表。狭义的中期财务报表仅指半年期财务报表。
年度财务报表是全面反映企业整个会计年度的经营成果、现金流量情况及年末财务状况的财务报表。企业每年年底必须编制并报送年度财务报表。
4.按编报单位不同，分为基层财务报表和汇总财务报表
基层财务报表是由独立核算的基层单位编制的财务报表，是用以反映本单位财务状况和经营成果的报表。
汇总财务报表是指上级和管理部门将本身的财务报表与其所属单位报送的基层报表汇总编制而成的财务报表。
5.按编报的主题不同可以分为个别财务报表和合并财务报表
个别财务报表是指在以母公司和子公司组成的具有控股关系的集团中，由母公司和子公司各自为主体分别单独编制的报表，用以分别反映母公司和子公司各自的财务状况和经营成果。
合并财务报表是以母公司和子公司组成的企业集团为会计主体，以母公司和子公司单独编制的个别财务报表为基础，由母公司综合编制的反映企业集团经营成果、财务状况及其资金变动情况的财务报表。
四、新准则下资产负债表的内容与分析
(一)工具
原来的短期投资采用成本法核算且有可靠公允价值的长期投资和长期债权投资的内容分别列示于“短期投资”“长期股权投资”“长期债券投资”项目中，而现在按管理层意图，分别列示于“交易性金融资产”“可供出售金融资产”和“持有至到期投资”项目中。在原来流动负债项目下，新增加了“交易性金融负债”项目。
“交易性金融资产”“可供出售金融资产”是按公允价值计量。其中“交易性金融资产”公允价值的变动计入当期损益;“可供出售金融资产”公允价值变动计入资本公积;而“持有至到期投资”是按摊余成本计量的。除了交易性金融资产的交易费用计入投资收益外，其余都计入其账面价值。
上述的“交易性金融资产”核算时将其公允价值的变动计入当期损益，影响了企业当期的营业利润;而“可供出售金融资产”核算时将其公允价值计入了资本公积，影响了企业当期所有者权益总额。
(二)投资性房地产
投资性房地产：是指为赚取租金或资本增值，或者两者兼有而持有的房地产。对于原来分别在存货，固定资产，无形资产中核算可列报的投资性房地产在资产负债表中单独列示。
在企业首次执行《投资性房地产》准则时，企业通常应当采用成本模式对投资性房地产进行后续计量，只有在满足特定条件的情况下，即有确凿证据表明其所有投资性房地产的公允价值能够持续可靠取得的，才可以采用公允价值模式进行后续计量。成本模式转为公允价值模式的，应当作为会计政策变更处理，并按计量模式变更时公允价值与账面价值的差额调整期初留存收益，已采用公允价值模式计量的投资性房地产，不得从公允价值模式转为成本模式。
上述将原来在存货、固定资产、无形资产中核算可列报的投资性房地产在资产负债表中单独列示将影响企业的资产结构，尤其是有大量投资性房地产在存货中核算的企业，执行新准则后，会减少企业的流动资产，降低流动比率。
(三)固定资产
原来的固定资产是按取得时的成本作为入账价值。新会计准则变化较大：固定资产入账成本应考虑预计弃置费用的因素，超过正常信用条件延期支付的固定资产成本以购买价款的现值为基础确定等。
固定资产购买价款的现值应当按照各期支付的价款选择恰当的折现率进行折现后的金额加以确定，这样会使固定资产价值增大，折旧也会增加，从而导致了利润的减少。
(四)所得税项目
我国所得税会计采用了资产负债表债务法，资产负债表债务法在所得税的会计核算方面贯彻了资产、负债的界限。
从资产负债角度考虑，资产的账面价值代表的是某项资产在持续持有及最终处置的一定期间内为企业带来经济利益的总额，而其计税基础代表的是该期间内按照税法规定就该项资产可以税前扣除的总额，即由于资产的账面价值小于其税前扣除金额之间的差额产生暂时性差异，产生可抵减未来期间应纳税所得额的因素，减少未来期间产生的经济利益流入低于按照税法规定允许税前扣除的金额，产生可抵减未来期间应纳税款的方式流出企业的经济利益，应确认为递延所得税资产。例如：一项资产的账面价值为500万元，计税基础为600万元，则企业在未来期间就该项资产可以在其自身取得经济利益的基础上多扣除150万，未来期间应纳税所得额会减少，应支所得税也会减少，形成可抵扣暂时性差异，应确认为递延所得税资产，负债的账面价值大于其计税基础，意味着未来期间按照税法规定与负债相关的全部或部分支出可以自未来应纳税经济利益中扣除，减少未来期间应纳税所得额和应交所得税资产。反之，一项资产的账面价值大于其计税基础，该项资产未来期间产生的经济利益不能全部税前抵扣，两者之间的差额需要交税。产生应纳税暂时性的差异。例如：一项资产的账面价值为500万元，计税基础为350万元，两者之间的差额会造成未来期间应纳税所得额和应交所得税的增加，应确定相关的递延所得税负债。一项负债的账面价值小于其计税基础，则意味着就该项负债在未来期间可以在税前抵扣的金额为负数，即应在未来期间应纳税所得额的基础上调增，增加未来期间的应纳税所得额和应交所得税金额，产生应纳税暂时性差异，应确定相关的递延所得税负债，按账面价值与计税基础之间的差异确认为递延所得税资产或递延所得税负债，分别在资产负债表中单独列示。
上述所产生的递延所得税资产和递延所得税负债都将会影响企业资产和负债的增加。
(五)所有者权益项目
所有者权益包括：实收资本、资本公积、盈余公积、未分配利润。其中，盈余公积和未分配利润又叫留存收益。
以公允价值计量且其变动计入当期损益的金融资产以及可供出售金融资产引起股东权益增加;少数股东权益列入所有者权益引起所有者权益增加;因确认职工认股权、辞退补偿形成的负债等导致股东权益的净减少。
五、新会计准则下利润表的内容与分析
(一)新会计准则下利润表的内容
原利润表中的主营业务收入和主营业务成本，其他业务收支项目，在新利润表中将有关内容进行了合并，其中营业收入包括主营业务收入和其他业务收入，营业成本包括主营业务成本和其他业务成本，营业税金及附加则包括了原来主营业务税金及附加和其他业务支出中的税金及附加。原利润表中的主营利润表中的主营业务利润项目在新利润表中被取消，增加了资产减值损失、基本每股收益和稀释每股收益项目。
1.基本每股收益和稀释每股收益
基本每股收益仅考虑当前实际发行在外的普通股份，计算基本每股收益时，分子为归属普通股东的当前净利润即企业当前实现的可供普通股股东分配的净利润或应由普通股股东分担的净亏损金额;分母为当期发行在外普通股的算术加权平均数即期初发行在外普通股股数根据当前新发行或回购的普通股股数与相应时间权数的乘积进行调整后的股数，而稀释每股收益的计算和列报主要是为了避免每股收益虚增可能带来的信息误导。例如：一家公司发行可转换公司债券融资，由于转换选择权的存在，这些可转换债券的利率低于正常同等条件下普通债券的利率，从而降低了融资成本，在经营业绩和其他条件不变的情况下，相对提高了基本每股收益的金额。要求考虑可转换公司债券的影响计算和列报稀释每股收益，就是为了能够提供一个更可比、更有用的财务指标。
2.资产减值损失
按照新会计准则的要求，上市公司不得利用计提资产减值准备人为调节各期利润，或在前期巨额计提后大额转回，随意调节利润，也不得随意变更计提方法和计提比例。计提方法和计提比例的变动属于会计估计变更。除了存货、应收账款、可供出售的权益性工具等有确凿证据证明能够收回的资产减值允许转回外，固定资产、摊销期限明确的无形资产、投资性房地产、长期股权投资等非流动资产减值不允许转回。
(二)利润表的相关分析
上述每股收益和稀释每股收益的计算和列报主要是为了避免每股收益虚增可能带来的信息误导;新准则规定除了存货、应收账款、可供出售的权益性工具等有确凿证据证明能够收回的资产减值允许转回外，固定资产、摊销期限明确的无形资产、投资性房地产、长期股权投资等非流动资产减值不允许转回，使资产减值损失增加，从而减少了企业当期的营业利润;当企业的投资性房地产采用公允价值模式计量时，不对投资性房地产计提折旧或进行摊销，从而减少成本，对利润的影响是积极的。
六、对财务报表不确定性因素的进一步分析
(一)分析公允价值的影响
公允价值的引入使会计核算与复杂的资本市场及宏观环境更为紧密地结合在一起。当市场利率发生变动时，资产或负债的重估价值随之发生变化，进而影响企业的财务状况和盈利能力。
(二)纳税方面的影响
大量公允价值在资产和负债计量中的应用，使按会计准则确定的账面价值与按税法规定的计税基础之间的差异更大，在资产负债表递延法下，这些差异的所得税影响将被确认为递延所得税资产或递延所得税负债，并在此基础上确定所得税费用。如果涉及的是递延所得税资产，还要考虑未来很可能取得的应纳税所得额。
七、应对措施
(一)熟悉和理解新会计准则的内容及其影响
在报表分析时，使用者要根据自己掌握的知识结合上市公司的信息披露，合理准确的评估新准则对财务报表分析的影响。即使是有价值的上市股份公司亦是如此，上市公司的资产质量才是决定股东收益的保证。一方面，企业的价值是变动的，会计政策的变化会对当期利润产生积极影响;另一方面，会计政策的变化影响会计政策利润，但不会影响到企业的现金流量。因此，新会计准则的实施并不会在实质意义上改变企业的内在价值，但用公允价值反映的一些资产的新价值，可能会把投资者误导，从而引来了投资决策方面的风险。另外，在进行会计报表分析时要充分了解会计报表附注的内容，要与报表的数据相结合，才能够比较准确地理解报表反映出的情况。
(二)财务比率的应用
1.财务比率的计算
由于报表的某些项目及其内涵发生了一些变化，原来的一些财务比率要有相关的数据并结合相关的附注才能够计算。比如销售净利率、销售毛利率、现金比率、资产周转率。
2.重视现金流量相关比率的应用
新会计准则施行以后，净利润和净资产对于财务报表分析的重要性将会下降，而现金流量分析的重要性将会上升。在对报表进行分析时，应重视对现金流量的分析，通过现金净流量等数据与利润指标进行比较。
结束语
本文对新旧会计准则的不同做出了比较，又分别从财务会计报表，即资产负债表、利润表和现金流量表等不同角度分析了新会计准则对其产生的影响，并对其影响提出了相应的措施。
在设计过程中，笔者充分体会到了编制财务会计报表工作的难度与重要性。这份工作并不是谁都可以担任的。必须经过相当长时间的积累和 总结 ，结合相关的会计账簿认真仔细地才能做出一份可观的、有参考价值的财务会计报表，以便于参考者做出正确的决策。
参考文献：
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[论文关键词]财务报表分析 关注科目 分析指标
[论文摘要]企业的财务报表分析其目的在于确定并提供会计报表数字中包含的各种趋势和关系,为各有关方面特别是投资者提供企业偿债能力、获利能力、营运能力和发展能力等财务信息,使报表使用者据以判断并做出相关决策,为财务决策、财务计划和财务控制提供依据。笔者结合自己的工作对财务报表分析的要点进行了具体阐述。
一、财务报表分析的解读
所谓财务报表分析,就是以财务报表为主要依据,采用科学的评价标准和适用的分析方法,遵循规范的分析程
序,通过对企业的财务状况、经营成果和现金流量等重要指标的比较分析,从而对企业的财务状况、经营情况及其经营业绩做出判断、评价和预测的一项经济管理活动。企业财务报表分析的目的主要是为信息使用人提供其需要的更为直观的信息,同时对不同的信息使用人,企业财务报表分析的目的也不相同。对于投资人而言,可以以分析企业的资产和盈利能力来决定是否投资;对于债权人而言,从分析贷款的风险、报酬以决定是否向企业贷款,从分析资产流动状况和盈利能力来了解其短期与长期偿债能力;对于经营者而言,为改善财务决策、经营状况、提高经营业绩进行财务分析。由于财务报表分析目的的差别,决定了不同的分析目的可能使用不同的分析方法、侧重不同的考核数据指标。
二、阅读财务报表时我们应着重关注的科目
1.应收账款与其他应收款的增减关系。如果是对同一单位的同一笔金额由应收账款调整到其他应收款,则表明有操纵利润的可能。2.应收账款与长期投资的增减关系。如果对一个单位的应收账款减少而产生了对该单位的长期投资增加,且增减金额接近,则表明存在利润操纵的可能。3.待摊费用与待处理财产损失的数额。如果待摊费用与待处理财产损失数额较大,有可能存在拖延费用列入损益表的问题。4.借款、其他应收款与财务费用的比较。如果公司有对关联单位的大额其他应付款,同时财务费用较低,说明有利用关联单位降低财务费用的可能。
三、财务报表中的重点指标分析
(一)偿债能力指标分析。企业偿债能力是反映企业财务状况和经营能力的重要标志,偿债能力是企业偿还到期债务的承受能力或保证程度,包括偿还短期和中长期债务的能力。一般而言,企业债务偿付的压力主要有如下两个方面:一是一般性债务本息的偿还,如各种长期借款、应付债券、长期应付款和各种短期结算债务等;二是具有刚性的各种应付税款,企业必须偿付。企业偿债能力主要财务指标有流动比率、资产负债率等。流动比率(流动资产/流动负债)是评价企业用流动资产偿还流动负债能力的指标,流动比率过低,企业可能面临清偿到期债务的困难;流动比率过高,表明企业资产利用率低,存货积压,周转缓慢。资产负债率(负债总额/资产总额)反映了企业的资产对债务的保障程度。比率越小,说明企业的偿债能力越强。一般认为资产负债率应小于50%,即负债应小于所有者权益,该比率针对不同的行业标准有所不同。
实例分析:假设上市公司A资产总额中的债权已经占了资产总额的75%,而其债权总额中,应收母公司款项就已经达到了80%以上。2000年7月,A公司的母公司由于严重的资不抵债而面临破产清算的危险。那么此时应如何对A公司存在的债权质量以及对A公司未来的影响做出评价。实例分析:A公司的债权占了资产总额的75%,而其中应收母公司款项达到80%以上,即A公司应收母公司债权超过了其总资产的75%×80%=60%。而目前A公司的母公司面临破产清算,A公司总资产的60%存在坏账风险,故其债权质量极差。
(二)获利能力指标分析。企业必须能够获利才有存在的价值,建立企业的目的是赢利,增加盈利是最具综合能力的目标。作为投资人,主要关注的是企业投资的回报率。而对于一般投资者而言,关心的是企业股息、红利的发放问题,对于拥有企业控制权的投资者,则会更多地考虑如何增强企业竞争力,扩大市场占有率,追求长期利益的持续、稳定增长。衡量企业获利能力的指标主要有销售毛利率和资本金利润率。销售毛利率(销售毛利/销售收入)指标反映每1元销售收入扣除销售成本后,能有多少钱可以用于各项期间费用和形成利润。一般来说,销售毛利率越高,反映主营业务获利能力越强,主营业务的市场竞争力越强。资本金利润率(利润总额/资本金总额)可以衡量资产的使用效益,从总体上反映投资效果。一个企业的资产获利能力如果高于社会的平均资产利润率和行业平均资产利润率,企业就会更容易的吸收投资,企业的发展就会处于更有利的位置。
(三)营运能力指标分析。营运能力的作用表现为对各项经济资源的价值即资产周转率与周转额的贡献上,然后通过这种作用而对增值目标的实现产生影响。从这种意义上讲,营运能力不仅决定着公司的偿债能力与获利能力,而且是整个财务分析工作的核心所在。通过营运能力的分析,不但可以评价企业的经营管理效率,也可判断其是否具有获利的能力。衡量营运能力的指标主要有流动资产周转速度指标和固定资产周转指标。其中反映企业流动资产周转速度的指标有:流动资产周转率和流动资产周转天数指标。前者是企业一定时期内营业收入净额同平均流动资产余额的比值,即企业本年度内应收账款转为现金的平均次数;后者是用时间表示的周转速度,称为平均流动资产回收期。流动资产周转率指标为正指标。一般情况下,该比率越高,表明收账迅速,账龄较短;资产流动性强,短期偿债能力强。流动资产周转天数为反指标,一般情况下,该指标数值越低越好。反映企业固定资产周转情况的主要指标是固定资产周转率,它是企业一定时期营业收入净额同平均固定资产净值的比值,是用以衡量固定资产利用效率的一项指标。该指标为正指标,一般情况下,该比率越高,表明以相同的固定资产完成的周转额较多,固定资产利用效果较好。
(四)发展能力指标分析。发展能力是指企业未来年度的发展前景及潜力。反映企业发展能力的指标主要有:营业收入增长率和三年利润平均增长率等。营业收入增长率是指企业本期营业收入增长额同上年营业收入总额的比率,它反映企业销售收入的增减变动情况,是评价企业成长情况和发展能力的重要指标。该指标若大于0,表示企业本年营业收入有所增长,指标值越高,表明增长速度越快,企业市场前景越好;该指标若小于0,表示企业产品不适销对路、质次价高、市场份额萎缩。三年利润平均增长率表明企业利润连续三年的增长情况与效益稳定的程度。该指标越高,表明企业积累越多,企业的持续发展能力越强。
财务报表分析还要看报表的附注,关注企业的历史及主营业务,关注会计处理方法变更对利润的影响,分析附属企业和关联方对利润的影响,以便全面了解掌握企业财务状况和经营效果。同时会计报表分析质量也受到分析者经验与业务能力的影响。
参考文献
[1]赵梅。企业财务报表分析方法及其应用之我见[J]时代经贸(中旬刊), 2007, (S3)
[2]张思菊, 陈雯娟。财务报表分析的问题及改进方法探讨[J]现代商贸工业, 2009, (01)
学术堂整理了十五个和大数据有关的毕业论文题目，供大家进行参考：1、大数据对商业模式影响2、大数据下地质项目资金内部控制风险3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进4、大数据时代下线上餐饮变革5、基于大数据小微金融6、大数据时代下对财务管理带来机遇和挑战7、大数据背景下银行外汇业务管理分析8、大数据在互联网金融领域应用9、大数据背景下企业财务管理面临问题解决措施10、大数据公司内部控制构建问题11、大数据征信机构运作模式监管12、基于大数据视角下我国医院财务管理分析13、大数据背景下宏观经济对微观企业行为影响14、大数据时代建筑企业绩效考核和评价体系15、大数据助力普惠金融
在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。下面是我给大家推荐的计算机与大数据的相关论文，希望大家喜欢!计算机与大数据的相关论文篇一 浅谈“大数据”时代的计算机信息处理技术 [摘 要]在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。本文重点分析大数据时代的计算机信息处理技术。 [关键词]大数据时代;计算机;信息处理技术 在科学技术迅速发展的当前，大数据时代已经到来，大数据时代已经占领了整个环境，它对计算机的信息处理技术产生了很大的影响。计算机在短短的几年内，从稀少到普及，使人们的生活有了翻天覆地的变化，计算机的快速发展和应用使人们走进了大数据时代，这就要求对计算机信息处理技术应用时，则也就需要在之前基础上对技术实施创新，优化结构处理，从而让计算机数据更符合当前时代发展。 一、大数据时代信息及其传播特点 自从“大数据”时代的到来，人们的信息接收量有明显加大，在信息传播中也出现传播速度快、数据量大以及多样化等特点。其中数据量大是目前信息最显著的特点，随着时间的不断变化计算机信息处理量也有显著加大，只能够用海量还对当前信息数量之大形容;传播速度快也是当前信息的主要特点，计算机在信息传播中传播途径相当广泛，传播速度也相当惊人，1s内可以完成整个信息传播任务，具有较高传播效率。在传播信息过程中，还需要实施一定的信息处理，在此过程中则需要应用相应的信息处理工具，实现对信息的专门处理，随着目前信息处理任务的不断加强，信息处理工具也有不断的进行创新[1];信息多样化，则也就是目前数据具有多种类型，在庞大的数据库中，信息以不同的类型存在着，其中包括有文字、图片、视频等等。这些信息类型的格式也在不断发生着变化，从而进一步提高了计算机信息处理难度。目前计算机的处理能力、打印能力等各项能力均有显著提升，尤其是当前软件技术的迅速发展，进一步提高了计算机应用便利性。微电子技术的发展促进了微型计算机的应用发展，进一步强化了计算机应用管理条件。 大数据信息不但具有较大容量，同时相对于传统数据来讲进一步增强了信息间关联性，同时关联结构也越来越复杂，导致在进行信息处理中需要面临新的难度。在 网络技术 发展中重点集中在传输结构发展上，在这种情况下计算机必须要首先实现网络传输结构的开放性设定，从而打破之前计算机信息处理中，硬件所具有的限制作用。因为在当前计算机网络发展中还存在一定的不足，在完成云计算机网络构建之后，才能够在信息处理过程中，真正的实现收放自如[2]。 二、大数据时代的计算机信息处理技术 (一)数据收集和传播技术 现在人们通过电脑也就可以接收到不同的信息类型，但是在进行信息发布之前，工作人员必须要根据需要采用信息处理技术实施相应的信息处理。计算机采用信息处理技术实施信息处理，此过程具有一定复杂性，首先需要进行数据收集，在将相关有效信息收集之后首先对这些信息实施初步分析，完成信息的初级操作处理，总体上来说信息处理主要包括：分类、分析以及整理。只有将这三步操作全部都完成之后，才能够把这些信息完整的在计算机网络上进行传播，让用户依照自己的实际需求筛选满足自己需求的信息，借助于计算机传播特点将信息数据的阅读价值有效的实现。 (二)信息存储技术 在目前计算机网络中出现了很多视频和虚拟网页等内容，随着人们信息接收量的不断加大，对信息储存空间也有较大需求，这也就是对计算机信息存储技术提供了一个新的要求。在数据存储过程中，已经出现一系列存储空间无法满足当前存储要求，因此必须要对当前计算机存储技术实施创新发展。一般来讲计算机数据存储空间可以对当前用户关于不同信息的存储需求满足，但是也有一部分用户对于计算机存储具有较高要求，在这种情况下也就必须要提高计算机数据存储性能[3]，从而为计算机存储效率提供有效保障。因此可以在大数据存储特点上完成计算机信息新存储方式，不但可以有效的满足用户信息存储需求，同时还可以有效的保障普通储存空间不会出现被大数据消耗问题。 (三)信息安全技术 大量数据信息在计算机技术发展过程中的出现，导致有一部分信息内容已经出现和之前信息形式的偏移，构建出一些新的计算机信息关联结构，同时具有非常强大的数据关联性，从而也就导致在计算机信息处理中出现了新的问题，一旦在信息处理过程中某个信息出现问题，也就会导致与之关联紧密的数据出现问题。在实施相应的计算机信息管理的时候，也不像之前一样直接在单一数据信息之上建立，必须要实现整个数据库中所有将数据的统一安全管理。从一些角度分析，这种模式可以对计算机信息处理技术水平有显著提升，并且也为计算机信息处理技术发展指明了方向，但是因为在计算机硬件中存在一定的性能不足，也就导致在大数据信息安全管理中具有一定难度。想要为数据安全提供有效保障，就必须要注重数据安全技术管理技术的发展。加强当前信息安全体系建设，另外也必须要对计算机信息管理人员专业水平进行培养，提高管理人员专业素质和专业能力，从而更好的满足当前网络信息管理体系发展需求，同时也要加强关于安全技术的全面深入研究工作[4]。目前在大数据时代下计算机信息安全管理技术发展还不够成熟，对于大量的信息还不能够实施全面的安全性检测，因此在未来计算机信息技术研究中安全管理属于重点方向。但是因为目前还没有构建完善的计算机安全信息管理体系，因此首先应该强化关于计算机重点信息的安全管理，这些信息一旦发生泄漏，就有可能会导致出现非常严重的损失。目前来看，这种 方法 具有一定可行性。 (四)信息加工、传输技术 在实施计算机信息数据处理和传输过程中，首先需要完成数据采集，同时还要实时监控数据信息源，在数据库中将采集来的各种信息数据进行存储，所有数据信息的第一步均是完成采集。其次才能够对这些采集来的信息进行加工处理，通常来说也就是各种分类及加工。最后把已经处理好的信息，通过数据传送系统完整的传输到客户端，为用户阅读提供便利。 结语： 在大数据时代下，计算机信息处理技术也存在一定的发展难度，从目前专业方面来看，还存在一些问题无法解决，但是这些难题均蕴含着信息技术发展的重要机遇。在当前计算机硬件中，想要完成计算机更新也存在一定的难度，但是目前计算机未来的发展方向依旧是云计算网络，把网络数据和计算机硬件数据两者分开，也就有助于实现云计算机网络的有效转化。随着科学技术的不断发展相信在未来的某一天定能够进入到计算机信息处理的高速发展阶段。 参考文献 [1] 冯潇婧.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].计算机光盘软件与应用，2014，(05)：105+107. [2] 詹少强.基于“大数据”时代剖析计算机信息处理技术[J].网络安全技术与应用，2014，(08)：49-50. [3] 曹婷.在信息网络下计算机信息处理技术的安全性[J].民营科技，2014， (12)：89CNKI [4] 申鹏.“大数据”时代的计算机信息处理技术初探[J].计算机光盘软件与应用，2014，(21)：109-110 计算机与大数据的相关论文篇二 试谈计算机软件技术在大数据时代的应用 摘要：大数据的爆炸式增长在大容量、多样性和高增速方面，全面考验着现代企业的数据处理和分析能力;同时，也为企业带来了获取更丰富、更深入和更准确地洞察市场行为的大量机会。对企业而言，能够从大数据中获得全新价值的消息是令人振奋的。然而，如何从大数据中发掘出“真金白银”则是一个现实的挑战。这就要求采用一套全新的、对企业决策具有深远影响的解决方案。 关键词：计算机 大数据时代 容量 准确 价值 影响 方案 1 概述 自从计算机出现以后，传统的计算工作已经逐步被淘汰出去，为了在新的竞争与挑战中取得胜利，许多网络公司开始致力于数据存储与数据库的研究，为互联网用户提供各种服务。随着云时代的来临，大数据已经开始被人们广泛关注。一般来讲，大数据指的是这样的一种现象：互联网在不断运营过程中逐步壮大，产生的数据越来越多，甚至已经达到了10亿T。大数据时代的到来给计算机信息处理技术带来了更多的机遇和挑战，随着科技的发展，计算机信息处理技术一定会越来越完善，为我们提供更大的方便。 大数据是IT行业在云计算和物联网之后的又一次技术变革，在企业的管理、国家的治理和人们的生活方式等领域都造成了巨大的影响。大数据将网民与消费的界限和企业之间的界限变得模糊，在这里，数据才是最核心的资产，对于企业的运营模式、组织结构以及 文化 塑造中起着很大的作用。所有的企业在大数据时代都将面对战略、组织、文化、公共关系和人才培养等许多方面的挑战，但是也会迎来很大的机遇，因为只是作为一种共享的公共网络资源，其层次化和商业化不但会为其自身发展带来新的契机，而且良好的服务品质更会让其充分具有独创性和专用性的鲜明特点。所以，知识层次化和商业化势必会开启知识创造的崭新时代。可见，这是一个竞争与机遇并存的时代。 2 大数据时代的数据整合应用 自从2013年，大数据应用带来令人瞩目的成绩，不仅国内外的产业界与科技界，还有各国政府部门都在积极布局、制定战略规划。更多的机构和企业都准备好了迎接大数据时代的到来，大数据的内涵应是数据的资产化和服务化，而挖掘数据的内在价值是研究大数据技术的最终目标。在应用数据快速增长的背景下，为了降低成本获得更好的能效，越来越趋向专用化的系统架构和数据处理技术逐渐摆脱传统的通用技术体系。如何解决“通用”和“专用”体系和技术的取舍，以及如何解决数据资产化和价值挖掘问题。 企业数据的应用内容涵盖数据获取与清理、传输、存储、计算、挖掘、展现、开发平台与应用市场等方面，覆盖了数据生产的全生命周期。除了Hadoop版本系统YARN，以及Spark等新型系统架构介绍外，还将探讨研究流式计算(Storm，Samza，Puma，S4等)、实时计算(Dremel，Impala，Drill)、图计算(Pregel，Hama，Graphlab)、NoSQL、NewSQL和BigSQL等的最新进展。在大数据时代，借力计算机智能(MI)技术，通过更透明、更可用的数据，企业可以释放更多蕴含在数据中的价值。实时、有效的一线质量数据可以更好地帮助企业提高产品品质、降低生产成本。企业领导者也可根据真实可靠的数据制订正确战略经营决策，让企业真正实现高度的计算机智能决策办公，下面我们从通信和商业运营两个方面进行阐述。 通信行业：XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取 措施 ，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。中国移动通过大数据分析，对 企业运营 的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。 商业运营：辛辛那提动物园使用了Cognos，为iPad提供了单一视图查看管理即时访问的游客和商务信息的服务。借此，动物园可以获得新的收入来源和提高营收，并根据这些信息及时调整营销政策。数据收集和分析工具能够帮助银行设立最佳网点，确定最好的网点位置，帮助这个银行更好地运作业务，推动业务的成长。 3 企业信息解决方案在大数据时代的应用 企业信息管理软件广泛应用于解决欺诈侦测、雇员流动、客户获取与维持、网络销售、市场细分、风险分析、亲和性分析、客户满意度、破产预测和投资组合分析等多样化问题。根据大数据时代的企业挖掘的特征，提出了数据挖掘的SEMMA方法论――在SAS/EM环境中，数据挖掘过程被划分为Sample、Explore、Modify、Model、Assess这五个阶段，简记为SEMMA： Sample 抽取一些代表性的样本数据集(通常为训练集、验证集和测试集)。样本容量的选择标准为：包含足够的重要信息，同时也要便于分析操作。该步骤涉及的处理工具为：数据导入、合并、粘贴、过滤以及统计抽样方法。 Explore 通过考察关联性、趋势性以及异常值的方式来探索数据，增进对于数据的认识。该步骤涉及的工具为：统计 报告 、视图探索、变量选择以及变量聚类等方法。 Modify 以模型选择为目标，通过创建、选择以及转换变量的方式来修改数据集。该步骤涉及工具为：变量转换、缺失处理、重新编码以及数据分箱等。 Model 为了获得可靠的预测结果，我们需要借助于分析工具来训练统计模型或者机器学习模型。该步骤涉及技术为：线性及逻辑回归、决策树、神经网络、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近邻法以及其他用户(包括非SAS用户)的模型算法。 Assess 评估数据挖掘结果的有效性和可靠性。涉及技术为：比较模型及计算新的拟合统计量、临界分析、决策支持、报告生成、评分代码管理等。数据挖掘者可能不会使用全部SEMMA分析步骤。然而，在获得满意结果之前，可能需要多次重复其中部分或者全部步骤。 在完成SEMMA步骤后，可将从优选模型中获取的评分公式应用于(可能不含目标变量的)新数据。将优选公式应用于新数据，这是大多数数据挖掘问题的目标。此外，先进的可视化工具使得用户能在多维直方图中快速、轻松地查阅大量数据并以图形化方式比较模拟结果。SAS/EM包括了一些非同寻常的工具，比如：能用来产生数据挖掘流程图的完整评分代码(SAS、C以及Java代码)的工具，以及交换式进行新数据评分计算和考察执行结果的工具。 如果您将优选模型注册进入SAS元数据服务器，便可以让SAS/EG和SAS/DI Studio的用户分享您的模型，从而将优选模型的评分代码整合进入 工作报告 和生产流程之中。SAS模型管理系统，通过提供了开发、测试和生产系列环境的项目管理结构，进一步补充了数据挖掘过程，实现了与SAS/EM的无缝联接。 在SAS/EM环境中，您可以从SEMMA工具栏上拖放节点进入工作区的工艺流程图中，这种流程图驱动着整个数据挖掘过程。SAS/EM的图形用户界面(GUI)是按照这样的思路来设计的：一方面，掌握少量统计知识的商务分析者可以浏览数据挖掘过程的技术方法;另一方面，具备数量分析技术的专家可以用微调方式深入探索每一个分析节点。 4 结束语 在近十年时间里，数据采集、存储和数据分析技术飞速发展，大大降低了数据储存和处理的成本，一个大数据时代逐渐展现在我们的面前。大数据革新性地将海量数据处理变为可能，并且大幅降低了成本，使得越来越多跨专业学科的人投入到大数据的开发应用中来。 参考文献： [1]薛志文.浅析计算机网络技术及其发展趋势[J].信息与电脑，2009. [2]张帆，朱国仲.计算机网络技术发展综述[J].光盘技术，2007. [3]孙雅珍.计算机网络技术及其应用[J].东北水利水电，1994. [4]史萍.计算机网络技术的发展及展望[J].五邑大学学报，1999. [5]桑新民.步入信息时代的学习理论与实践[M].中央广播大学出版社，2000. [6]张浩，郭灿.数据可视化技术应用趋势与分类研究[J].软件导刊. [7]王丹.数字城市与城市地理信息产业化――机遇与挑战[J].遥感信息，2000(02). [8]杨凤霞.浅析 Excel 2000对数据的安全管理[J].湖北商业高等专科学校学报，2001(01). 计算机与大数据的相关论文篇三 浅谈利用大数据推进计算机审计的策略 [摘要]社会发展以及时代更新，在该种环境背景下大数据风潮席卷全球，尤其是在进入新时期之后数据方面处理技术更加成熟，各领域行业对此也给予了较高的关注，针对当前计算机审计(英文简称CAT)而言要想加速其发展脚步并将其质量拔高就需要结合大数据，依托于大数据实现长足发展，本文基于此就大数据于CAT影响进行着手分析，之后探讨依托于大数据良好推进CAT，以期为后续关于CAT方面研究提供理论上参考依据。 [关键词]大数据 计算机审计 影响 前言：相较于网络时代而言大数据风潮一方面提供了共享化以及开放化、深层次性资源，另一方面也促使信息管理具备精准性以及高效性，走进新时期CAT应该融合于大数据风潮中，相应CAT人员也需要积极应对大数据带了的机遇和挑战，正面CAT工作，进而促使CAT紧跟时代脚步。 一、初探大数据于CAT影响 影响之机遇 大数据于CAT影响体现在为CAT带来了较大发展机遇，具体来讲，信息技术的更新以及其质量的提升促使数据方面处理技术受到了众多领域行业的喜爱，当前在数据技术推广普及阶段中呈现三大变化趋势：其一是大众工作生活中涉及的数据开始由以往的样本数据实际转化为全数据。其二是全数据产生促使不同数据间具备复杂内部关系，而该种复杂关系从很大程度上也推动工作效率以及数据精准性日渐提升，尤其是数据间转化关系等更为清晰明了。其三是大众在当前处理数据环节中更加关注数据之间关系研究，相较于以往仅仅关注数据因果有了较大进步。基于上述三大变化趋势，也深刻的代表着大众对于数据处理的态度改变，尤其是在当下海量数据生成背景下，人工审计具备较强滞后性，只有依托于大数据并发挥其优势才能真正满足大众需求，而这也是大数据对CAT带来的重要发展机遇，更是促进CAT在新时期得以稳定发展重要手段。 影响之挑战 大数据于CAT影响还体现在为CAT带来一定挑战，具体来讲，审计评估实际工作质量优劣依托于其中数据质量，数据具备的高质量则集中在可靠真实以及内容详细和相应信息准确三方面，而在CAT实际工作环节中常常由于外界环境以及人为因素导致数据质量较低，如数据方面人为随意修改删除等等，而这些均是大数据环境背景下需要严格把控的重点工作内容。 二、探析依托于大数据良好推进CAT措施 数据质量的有效保障 依托于大数据良好推进CAT措施集中在数据质量有效保障上，对数据质量予以有效保障需要从两方面入手，其一是把控电子数据有效存储，简单来讲就是信息存储，对电子信息进行定期检查，监督数据实际传输，对信息系统予以有效确认以及评估和相应的测试等等，进而将不合理数据及时发现并找出信息系统不可靠不准确地方;其二是把控电子数据采集，通常电子数据具备多样化采集方式，如将审计单位相应数据库直接连接采集库进而实现数据采集，该种直接采集需要备份初始传输数据，避免数据采集之后相关人员随意修改，更加可以与审计单位进行数据采集真实性 承诺书 签订等等，最终通过电子数据方面采集以及存储两大内容把控促使数据质量更高，从而推动CAT发展。 公共数据平台的建立 依托于大数据良好推进CAT措施还集中在公共数据平台的建立，建立公共化分析平台一方面能够将所有采集的相关数据予以集中化管理存储，更能够予以多角度全方面有效分析;另一方面也能够推动CAT作业相关标准予以良好执行。如果将分析模型看作是CAT作业标准以及相应的核心技术，则公共分析平台则是标准执行和相应技术实现关键载体。依托于公共数据平台不仅能够将基础的CAT工作实现便捷化以及统一化，而且深层次的实质研究有利于CAT数据处理的高速性以及高效性，最终为推动CAT发展起到重要影响作用。 审计人员的强化培训 依托于大数据良好推进CAT措施除了集中在上述两方面之外，还集中在审计人员的强化培训上，具体来讲，培训重点关注审计工作于计算机上的具 体操 作以及操作重点难点，可以构建统一培训平台，在该培训平台中予以多元化资料的分享，聘请高技能丰富 经验 人士予以平台授课，提供专业技能知识沟通互动等等机会，最终通过强化培训提升审计人员综合素质，更加推动CAT未来发展。 三、结论 综上分析可知，当前大数据环境背景下CAT需要将日常工作予以不断调整，依托于大数据促使审计人员得以素质提升，并利用公共数据平台建立和相应的数据质量保障促使CAT工作更加高效，而本文对依托于大数据良好推进CAT进行研究旨在为未来CAT优化发展献出自己的一份研究力量。 猜你喜欢： 1. 人工智能与大数据论文 2. 大数据和人工智能论文 3. 计算机大数据论文参考 4. 计算机有关大数据的应用论文 5. 有关大数据应用的论文
大数据只是一个时代背景，具体内容可以班忙做
大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
可以参考下面的1、保险消费群体分析研究—以上海地区为例/以某险种为例2、美元走势与某大宗商品价格走势相关性分析3、基于多元统计的上海市各区县经济综合实力评价研究4、上海市人口规模与结构变动趋势分析5、GDP增速与居民收入增长变化相关性分析-以上海市为例6、上海市居民幸福感现状的调查研究7、上海市经济增长与环境污染的实证研究8、上海金融学院《统计学》课程考核满意度的调查研究9、上海市统计学本科毕业生就业的调查研究10、上海市城乡收入差距变动及其对经济的影响研究11、上海市经济增长、能源消费与环境污染间互动性研究12、上海市主导产业的选择研究--基于聚类分析和因子分析13、医药行业上市公司绩效评价--基于因子分析和聚类分析14、创业板上市公司经营绩效评价研究--基于因子分析和聚类分析15、电力行业上市经营绩效的实证研究--基于主成分分析、因子分析与聚类分析16、航运中心建设背景下上海市物流需求预测分析——基于XX预测技术17、上海市小微型科技企业融资能力的评估分析——基于XX分析方法18、大学生网络购物影响因素的实证研究——以上海金融学院为例19、大学生专业课自主学习的实证研究——以上海金融学院为例20、自贸区建设背景下大学生职业能力的现实考量与培养策略——以上海金融学院为例21、上海自由贸易区建设金融资源配置的统计数据分析及对策
计算机应用专业毕业论文题目1、局域网的组建方法2、图书管理系统的设计3、计算机网络安全及防火墙技术4、校园网站设计4、数据库语言编写学生学籍管理5、个人电脑安全意识如何提高6、浅析计算机病毒及防范的措施7、浅谈计算机网络安全漏洞及防范措施8、二十一世纪的计算机硬件技术9、计算机最新技术发展趋势10、计算机病毒的研究与防治11、论述磁盘工作原理以及相关调度算法12、高校计算机机房管理的维护和探索13、C语言教学系统设计14、浅谈子网掩码与子网划分15、微机黑屏故障与防治研究16、虚拟局域网的组建与应用17、学校图书管理系统的设计18、计算机网络安全管理19、浅谈搜索软件对网络安全的影响20、浅谈办公自动化网络安全21、防火墙技术的研究22、计算机科学与技术学习网站23、单片机的应用24、磁盘阵列的安装、设置、技巧25、多媒体课件或网络课件制作26、嵌入式Internet互联网技术的应用及研究27、Web服务应用研究与设计28、数字逻辑课程多媒体课件设计与实现29、因特网的出现及发展对教育技术的影响30、C++课程设计报告31、局域网的安全攻防测试与分析32、无线局域网的组建与应用33、windows 2003 server操作系统探讨34、网页的设计与应用35、office各组件的相互数据交换36、多媒体课件与传统教学方法比较分析37、linux操作系统的安装调试38、个人网站的设计与实现39、计算机网络故障的一般识别与解决方法40、计算机辅助设计现状及展望41、浅谈auto cad绘制二维图形的方法及技巧42、音频功率放大器43、安全网络环境构建（网络安全）44、图书馆信息管理系统的设计与实现45、数据库应用46、当前企业信息系统安全的现状及前景分析47、企业信息化与数据环境的重建48、基于VFP的小型超市管理系统49、网站建设中故障分类和排除方法50、计算机工具软件使用实战技巧51、组建小型局域网络52、电子小产品设计与制作53、80C51单片机控制LED点阵显示屏设计54、单片微型计算机与接口技术55、嵌入式系统56、linux注：你们可以在这些给定的里面选择也可以自己选其他的。（这个就是给你们参考参考。）你们选好题目后就把所选题目发给我(5月20号之前)。
寿险行业数据挖掘应用分析寿险是保险行业的一个重要分支，具有巨大的市场发展空间，因此，随着寿险市场的开放、外资公司的介入，竞争逐步升级，群雄逐鹿已成定局。如何保持自身的核心竞争力，使自己始终立于不败之地，是每个企业必须面对的问题。信息技术的应用无疑是提高企业竞争力的有效手段之一。寿险信息系统经过了多年的发展，已逐步成熟完善，并积累了相当数量的数据资源，为数据挖掘提供了坚实的基础，而通过数据挖掘发现知识，并用于科学决策越来越普遍受到寿险公司的重视。数据挖掘数据挖掘（Data Mining，DM）是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。目前业内已有很多成熟的数据挖掘方法论，为实际应用提供了理想的指导模型。CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）就是公认的、较有影响的方法论之一。CRISP-DM强调，DM不单是数据的组织或者呈现，也不仅是数据分析和统计建模，而是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。CRISP-DM将整个挖掘过程分为以下六个阶段：商业理解（Business Understanding），数据理解(Data Understanding)，数据准备(Data Preparation)，建模(Modeling)，评估(Evaluation)和发布(Deployment)。商业理解就是对企业运作、业务流程和行业背景的了解；数据理解是对现有企业应用系统的了解；数据准备就是从企业大量数据中取出一个与要探索问题相关的样板数据子集。建模是根据对业务问题的理解，在数据准备的基础上，选择一种更为实用的挖掘模型，形成挖掘的结论。评估就是在实际中检验挖掘的结论，如果达到了预期的效果，就可将结论发布。在实际项目中，CRISP-DM模型中的数据理解、数据准备、建模、评估并不是单向运作的，而是一个多次反复、多次调整、不断修订完善的过程。行业数据挖掘经过多年的系统运营，寿险公司已积累了相当可观的保单信息、客户信息、交易信息、财务信息等，也出现了超大规模的数据库系统。同时，数据集中为原有业务水平的提升以及新业务的拓展提供了条件，也为数据挖掘提供了丰厚的土壤。根据CRISP-DM模型，数据挖掘首先应该做的是对业务的理解、寻找数据挖掘的目标和问题。这些问题包括：代理人的甄选、欺诈识别以及市场细分等，其中市场细分对企业制定经营战略具有极高的指导意义，它是关系到企业能否生存与发展、企业市场营销战略制定与实现的首要问题。针对寿险经营的特点，我们可以从不同的角度对客户群体进行分类归纳，从而形成各种客户分布统计，作为管理人员决策的依据。从寿险产品入手，分析客户对不同险种的偏好程度，指导代理人进行重点推广，是比较容易实现的挖掘思路。由于国内经济发展状况不同，各省差异较大，因此必须限定在一个经济水平相当的区域进行分析数据的采样。同时，市场波动也是必须要考虑的问题，一个模型从建立到废弃有一个生命周期，周期根据模型的适应性和命中率确定，因此模型需要不断修订。挖掘系统架构挖掘系统包括规则生成子系统和应用评估子系统两个部分。规则生成子系统主要完成根据数据仓库提供的保单历史数据，统计并产生相关规律，并输出相关结果。具体包括数据抽取转换、挖掘数据库建立、建模（其中包括了参数设置）、模型评估、结果发布。发布的对象是高层决策者，同时将模型提交给应用评估子系统.根据效果每月动态生成新的模型。应用评估子系统可以理解为生产系统中的挖掘代理程序，根据生成子系统产生的规则按照一定的策略对保单数据进行非类预测。通过系统的任务计划对生产数据产生评估指标。具体包括核心业务系统数据自动转入数据平台、规则实时评估、评估结果动态显示、实际效果评估。规则评估子系统根据规则进行检测。经过一段时间的检测，可利用规则生成子系统重新学习，获得新的规则，不断地更新规则库，直到规则库稳定。目前比较常用的分析指标有: 险种、交费年期、被保人职业、被保人年收入、被保人年龄段、被保人性别、被保人婚姻状况等。实践中，可结合实际数据状况，对各要素进行适当的取舍，并做不同程度的概括，以形成较为满意的判定树，产生可解释的结论成果。
1、高技术产业产值影响因素的研究2、关于和谐社会统计指标的初步研究3、CCA研究我国产业结构的区域差异对经济的影响4、基于单因素序列相关面板数据的实证分析5、基于空间面板数据的中国FDI统计分析6、基于排队论在杭州公交站点停车位的优化及实证分析7、基于统计方法的股票投资价值分析8、某某市2019年工业发展状况的统计分析9、近30年31省市城镇居民恩格尔系数的统计分析10、近30年31省市农村居民恩格尔系数的统计分析11、近三十年中国经济发展趋势的实证分析12、林业科技对经济的贡献率美联储量化13、MMC排队模型在收费站排队系统中的应用14、财政收入影响因素的研究15、城市发展对二氧化碳排放的影响学术堂提供更多论文知识
首先介绍大数据带来的好处，然后介绍大数据带来的弊端。
大数据带来的好处
1、大数据便利我们的生活：
自助缴水、电、燃气、电视费，汽车摇号、手机充值、违章查询、公积金查询、手机代开发票、查询法院案子进展，这是运用大数据促进保证和改善民生的典型事例。此外，大数据还运用到智能家居中，智能照明体系等。
2、大数据便利看病：
大数据最强大的应用就是电子医疗记录的收集。每一个病人都有自己的电子记录，包括个人病史、家族病史、过敏症以及所有医疗检测结果等。大数据收集病人信息，可以尽早发现疾病，对于患者来说，不但降低了身体健康受损的风险，同时也能够减少医疗支出。
另一个创新是可穿戴设备的应用，这些设备能够实时汇报病人的健康状况。这些新的分析设备具备同样的功能，但能在医疗机构之外的场所使用，降低了医疗成本，病人在家就能获知自己的健康状况，同时还获得智能设备所提供的治疗建议。
3、大数据便利我出行：
人们的出行越来越离不开大数据的协助，运用电子地图，初来乍到的游客可以在生疏的城市自由行走；繁忙一天的上班族可以查询最快回家的交通方法；出租车司机经过语音导航，知晓前方路程状况，防止堵车或超速违章。
大数据仍是缓解交通压力的利器，它可以猜测未来交通状况，为改善交通状况供给优化方案，这有助于交通部门进步对路程交通的把控才干，防止缓和解交通拥堵。
4、利用大数据提升自己：
大数据技能不只能够提高人们使用数据的效率，并且能够实现数据的再使用和重复使用，进而大大降低交易成本，提升人们开发自我潜能的空间。
大数据的弊端
1、个人数据隐私与安全
大数据会记录浏览习惯，购买习惯，常用淘宝支付宝这些软件的人，消费能力、购物习惯、活动产所、收入情况、生活质量、年龄、身高、体重、鞋码、三围、口味等，都是可以分析出来的，这些基本囊括了我们的生活。
个人数据安全就成了一个大问题，一旦数据泄露（或被买卖），可能会对用户人身财产、国家和公司的安全造成威胁。
2、大数据杀熟
杀熟，即同样的商品或服务，老客户看到的价格反而比新客户要贵出许多。
包括滴滴出行、携程、飞猪、京东、美团、淘票票等多家互联网平台均被曝疑似存在“杀熟”情况，涵盖在线差旅、在线票务、网络购物、交通出行等多个领域，特别是OTA（Online Travel Agent）在线差旅平台较为突出。
大数据的价值体现
1、对许多顾客供给产品或服务的企业可以运用大数据进行精准营销。
2、做小而美形式的中小微企业可以运用大数据做服务转型。
3、面对互联网压力之下，有必要转型的传统企业需求与时俱进充沛运用大数据的价值。
在当前的“大数据”时代，人们可能会受到大数据带来的损失。大数据分析包括使用来自多个来源的大量数据进行链接和分析，以发现预测人类行为的模式。即使在完全合法的情况下，这样的分析也会伤害到人们的利益。
世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学，从政府到艺术，这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词：“大数据”。大数据时代什么意思？大数据概念什么意思？大数据分析什么意思？所谓大数据，那到底什么是大数据，他的来源在哪里，定义究竟是什么呢？
一：大数据的定义。
1、大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。
2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
3、大数据应用，是 指对特定的大数据集合，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务需求、数据集合和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展，才能充分实现大数据的价值。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限”。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。
二：大数据的类型和价值挖掘方法
1、大数据的类型大致可分为三类：1)传统企业数据(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。2)机器和传感器数据(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫记(CallDetailRecords)，智能仪表，工业设备传感器，设备日志(通常是Digital exhaust)，交易数据等。3)社交数据(Socialdata)：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。
三：大数据的特点
业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。具体来说，大数据具有4个基本特征：1、是数据体量巨大数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量;百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过(1PB=1024TB)，这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。2、是数据类别大和类型多样数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化 数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。3、是处理速度快在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。4、是价值真实性高和密度低数据真实性(Veracity)高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。
四：大数据的作用
1、对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。2、大数据是信息产业持续高速增长的新引擎面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。3、大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对;可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务;在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性;在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。4、大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变
例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。
五：大数据的商业价值
1、对顾客群体细分“大数据”可以对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。2、模拟实境运用“大数据”模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类行为都可以数据化。“大数据”技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案投入回报最高。3、提高投入回报率提高“大数据”成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。“大数据”能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用“大数据”创造商业价值。4、数据存储空间出租企业和个人有着海量信息存储的需求，只有将数据妥善存储，才有可能进一步挖掘其潜在价值。具体而言，这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用户两大类。主要是通过易于使用的API，用户可以方便地将各种数据对象放在云端，然后再像使用水、电一样按用量收费。目前已有多个公司推出相应服务，如亚马逊、网易、诺基亚等。运营商也推出了相应的服务，如中国移动的彩云业务。5、管理客户关系客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性)，从不同角度深层次分析客户、了解客户，以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失率、提高客户消费等。对中小客户来说，专门的CRM显然大而贵。不少中小商家将飞信作为初级CRM来使用。比如把老客户加到飞信群里，在群朋友圈里发布新产品预告、特价销售通知，完成售前售后服务等。6、个性化精准推荐在运营商内部，根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的，比如应用商店软件推荐、IPTV视频节目推荐等，而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析算法后，可以将之延伸到商用化服务，利用数据挖掘技术帮助客户进行精准营销，今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。以日常的“垃圾短信”为例，信息并不都是“垃圾”，因为收到的人并不需要而被视为垃圾。通过用户行为数据进行分析后，可以给需要的人发送需要的信息，这样“垃圾短信”就成了有价值的信息。在日本的麦当劳，用户在手机上下载优惠券，再去餐厅用运营商DoCoMo的手机钱包优惠支付。运营商和麦当劳搜集相关消费信息，例如经常买什么汉堡，去哪个店消费，消费频次多少，然后精准推送优惠券给用户。7、数据搜索数据搜索是一个并不新鲜的应用，随着“大数据”时代的到来，实时性、全范围搜索的需求也就变得越来越强烈。我们需要能搜索各种社交网络、用户行为等数据。其商业应用价值是将实时的数据处理与分析和广告联系起来，即实时广告业务和应用内移动广告的社交服务。运营商掌握的用户网上行为信息，使得所获取的数据“具备更全面维度”，更具商业价值。典
六：大数据对经济社会的重要影响
1、能够推动实现巨大经济效益比如对中国零售业净利润增长的贡献，降低制造业产品开发、组装成本等。预计2013年全球大数据直接和间接拉动信息技术支出将达1200亿美元。2、能够推动增强社会管理水平大数据在公共服务领域的应用，可有效推动相关工作开展，提高相关部门的决策水平、服务效率和社会管理水平，产生巨大社会价值。欧洲多个城市通过分析实时采集的交通流量数据，指导驾车出行者选择最佳路径，从而改善城市交通状况。3、如果没有高性能的分析工具，大数据的价值就得不到释放对大数据应用必须保持清醒认识，既不能迷信其分析结果，也不能因为其不完全准确而否定其重要作用。1)由于各种原因，所分析处理的数据对象中不可避免地会包括各种错误数据、无用数据，加之作为大数据技术核心的数据分析、人工智能等技术尚未完全成熟，所以对计算机完成的大数据分析处理的结果，无法要求其完全准确。例如，谷歌通过分析亿万用户搜索内容能够比专业机构更快地预测流感暴发，但由于微博上无用信息的干扰，这种预测也曾多次出现不准确的情况。2)必须清楚定位的是，大数据作用与价值的重点在于能够引导和启发大数据应用者的创新思维，辅助决策。简单而言，若是处理一个问题，通常人能够想到一种方法，而大数据能够提供十种参考方法，哪怕其中只有三种可行，也将解决问题的思路拓展了三倍。所以，客观认识和发挥大数据的作用，不夸大、不缩小，是准确认知和应用大数据的前提。
七：最后北京开运联合给您总结一下
不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。1、从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：1)手握大数据，但是没有利用好;比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。2)没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它;比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，开运联合等。3)既有数据，又有大数据思维;比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。2、未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：
事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。（如能帮到你，望您采纳！！谢谢！！）
"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？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。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。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。大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。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。当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。
第一章：数据库复制简介及应用第二章：常见数据库复制的实现原理或方法第三章：通过程序实现数据复制 第一节：创建数据源数据库（excel） 第二节：数据转换程序 第三节：数据转换实现第四章：数据复制安全策略（注意事项，数据备份等内容）第五章：附录（常见数据转换应用案例，介绍几个应用案例，突出“应用”这个主题）
核心查询这样写应该就可以了吧:Select Cast(姓名 As varchar(20)) + '同学一共选了' + Cast(Count(*) As varchar(12)) + '门课程，其中有' + Cast(Sum(Case When 成绩<60 Then 1 Else 0 End) As varchar(12)) + '门不及格 ，其平均成绩为' + Case(Avg(成绩) As varchar(12)) + '分'From
要最新的实例你用sql？ 我们学习都是总结别人的经验，你还想创新啊创新就不要用asp 最起码.net 吧
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