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● 基础理论研究。科学的基础是观察和逻辑推理，同样要研究数据自然界中观察方法，要研究数据推理的理论和方法，包括：数据的存在性、数据测度、时间、数据代数、数据相似性与簇论、数据分类与数据百科全书等。● 实验和逻辑推理方法研究。需要建立数据科学的实验方法，需要建立许多科学假说和理论体系，并通过这些实验方法和理论体系开展数据自然界的探索研究，从而认识数据的各种类型、状态、属性及变化形式和变化规律，揭示自然界和人类行为现象和规律。● 领域数据学研究。将数据学的理论和方法应用于许多领域，从而形成专门领域的数据学，例如：脑数据学、行为数据学、生物数据学、气象数据学、金融数据学、地理数据学等等。● 数据资源的开发利用方法和技术研究。数据资源是重要的现代战略资源，其重要程度将越来越凸显，在本世纪有可能超过石油、煤炭、矿产，成为最重要的人类资源之一。这是因为人类的社会、政治和经济都将依赖于数据资源，而石油、煤炭、矿产等资源的勘探、开采、运输、加工、产品销售等等无一不是依赖数据资源的，离开了数据资源，这些工作都将无法开展。
1. 基础理论性论文。这类论文的研究对象是相关领域的概念、理论，而非实践规律。研究方法主要是在已有相关理论、思想的基础上，综合运用归纳、推演等推理方式，过一系列抽象思维获得关于特定主题的认识成。础理论性论文要具有相关学科的雄厚理论基础，乃常不道用于刚刚涉足论文写作的初学者。
2. 应用研究型论文。这类论文关注实践，常是在综合运用相关理论的础上，对实践中热点、焦点、难点、疑点问题(尤其是新问题)进行分析，找出问题产生的原因，并提出具体的操作策略或建议。如果将理论研究型论文比作科学家进行的研究，那么应用研究型论文就更像是大师的作品，它旨在解决现实问题，推进理论白实践转化。
3. 学术争论性论文。这类论文通常针对他人公开发表的文章或见解提出不同的看法，进行基于充分论据的商榷，看重揭示他人研究的不足或错误之处。学术争论性论文可以明确争论的对象，如某某专家的某一篇文章，也可以泛指某类观点，争论的主题可以是理论问题，也可以是实践问题，当然，学术争论不是各说各话的争吵，对科学性、逻辑性、严密性的要求更高。最后，学术争论性论文必须“对事不对人”，不能借论文对作者进行恶意攻击。
4. 调查报告型论文。这类论文以调查为础，常从现实中的某一问题出发，通过深入的调查、访谈获取数据，进而进行整理、加工分析，并将调查结果进行科学的呈现。调查报告型论文必须包含大量的原始数据，“用数据说话”是此类文章的重要特点。
5. 文献综述性论文。这类论文以他人研究成果为研究对象，所谓“综”就是归纳，必须对占有的大量素材进行归纳整理、系统介绍和综合分析，使同领城的研究成果更加层次分明、逻辑清晰。所谓“述”就是评述，要对所写主题进行较为全面、深入、系统的论述或评论，进而发表自己的见解。
《大数据技术对财务管理的影响》
摘 要：大数据可以快速帮助财务部门建立财务分析工具，而不是单纯做账。大数据应该不仅仅局限于本单位的微观数据，更为重要的关注其他单位的宏观数据。大数据技术不仅带来了企事业单位财务数据搜集的便利和挑战，而且也衍生出了诸多关于单位人员个人信息保密等问题的积极探索。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响，以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。
关键词：大数据;财务管理;科学技术;知识进步
数据是一个中性概念。人类自古以来几千年的辉煌变迁，无外乎就是数据的搜集和使用过程而已。纵观古今中外的人际交流与合作，充满着尔虞我诈和勾心斗角，那么他们在争什么呢?实际上是在争夺信息资源;历史上品相繁多的战争，实际上不是在维持什么所谓的正义和和平，抑或为了人间的正道，而是在争夺数据的使用权;“熙熙攘攘皆为利往、攘攘熙熙皆为利来”的世俗变迁逻辑已经让位于数据游戏的哲学法则。人类自英国产业革命以来所陆续发明的技术，尽管被人们美其名曰“第四次科技革命的前沿技术”，实际上不过就是“0”和“1”两个数字的嬉戏而已。正如有学者指出的，汽车技术、生命科学技术、基因技术、原子能技术、宇宙航天技术、纳米技术、电子计算机技术，看起来美轮美奂，实则隐含着杀机，那就是由于人们把技术当成了目的后，导致了“技术专制”后的“技术腐败”和“技术灾难”。人类一方面在懒惰基因的诱惑下，发明了诸多所谓的机械装置，中国叫“机巧”;另一方面又在勤奋的文化下，发明了诸多抑制懒惰的制度和机制。本来想寻求节俭，结果却越来越奢侈;本来想节约，结果却越来越浪费;本来想善良，结果却越来越邪恶;本来想美好，结果却越来越丑陋。正如拉美特里所说：“人是什么?一半是天使，一半是野兽。当人拼命想成为天使的时候，其实他会逐渐变成野兽;当人想极力崇拜野兽的时候，结果会逐渐接近天使。”我们不是在宣讲宿命的技术，我们只是在预测技术的宿命。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响，以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。
一、大数据技术加大了财务数据收集的难度
财务数据的收集是一个复杂的系统工程，国际上一般采用相对性原则，即首先利用不完全统计学的知识对数据进行初步的计算，接着对粗糙的数据进行系统的罗列，最后对类型化的数据进行明分梳理。使用者如果想进入该数据库，就必须拥有注册的用户名和密码。由于国际上对于网络数据的监督均采取了实名注册的模式，所以一旦该用户进入到核心数据库之后想窃取数据，一般都会暴露自己的bug地址源，网管可以循着这一唯一性存留，通过云计算迅速找到该网络终端的IP地址，于是根据人机互动原理，再加上各种网吧所安装的监控平台，可以迅速找到数据库的剽窃者。如果按照上述数据变迁逻辑，那么财务数据的收集似乎变得易如反掌，而事实并非如此。因为：①数据的量化指标受制于云计算服务器的安全性。当云服务器受到不可抗力的打击，如地震、水患、瘟疫、鼠疫、火灾、原子能泄露或各种人为破坏的作用，数据会呈现离散型散落。这时的数据丢失会演变成数字灾难;②各种数据版权的拥有者之间很难实现无缝隙对接。比如在经过不同服务器的不同数据流之间，很难实现现实意义上的自由流通。正如专家所指出的，教育服务器的事业单位的人员数据、行政部门人事管理部门的保密性数据、军事单位的军事数据、医疗卫生事业的数据、工商注册数据、外事数据等在无法克服实际权力的分割陷阱之前，很难实现资源的共享，这时对数据的所谓搜集都会演化为“不完全抽样”的数字假象。由此而衍生的数据库充其量只是一部分无用的质料而已。
二、大数据技术影响了财务数据分析的准确性
对于搞财务管理的人来说，财务数据的收集只是有效实现资源配置的先决条件，真正有价值的或者说最为关键的环节是对财务数据的分析。所谓“财务数据分析”是指专业的会计人员或审计人员对纷繁复杂的单位人力资源信息进行“去魅”的过程。所谓“去魅”就是指去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里、内外互联，彼此沟通、跨级交流、跨界合作。在较为严格的学术意义上，分析的难度广泛存在与财务工作人员的日常生活中。大数据技术尽管为数据的搜集提供了方便法门，但同时加大了财务人员的工作量和工作难度。原先只是在算盘或者草稿纸上就可以轻松解决的数据计算，现在只能借助于计算机和云图建模。对于一些借助于政治权力因素或者经济利益因素，抑或是借助于自身的人际关系因素上升到财务管理部门的职工来说，更大的挑战开始了。他们不知道如何进行数据流的图谱分析，不知道基于计算机软件技术的集成线路技术的跌级分类，不知道基于非线性配置的液压传动技术的模板冲压技术，不知道逆向网络模型来解决外部常态财务变量的可篡改问题。由于技术不过硬，导致了领导安排的任务不能在规定的时间内完成，即时仓促做完的案例，也会因为数据分析技术的落后而授人以柄，有的脾气不好的领导可能会大发雷霆;脾气好的领导只是强压着内心的怒火，那种以静制动的魄力和安静更是摄魂夺魄。所以说数据分析难度的增加不是由于财务人员的良心或善根缺失，在很大程度上是由于技术的进步和大数据理念给我们带来的尖锐挑战。对于普通的没有家庭和社会背景的财务管理人员来说，能做的或者说唯一可做的就是尊重历史发展的周期律，敬畏生生不息的科学革命，认真领会行政首长的战略意图，提升自己的数据分析技术，升华在自身的“硬实力”。否则觊觎于领导的良心发现和疏忽大意，期望技术的静止或者倒退，抑或是在违法犯罪之后天真的认为可以相安无事，可能都只会落得“恢恢乎如丧家之犬”的境遇。
三、大数据技术给财务人事管理带来了挑战
一个单位的财务人事管理牵扯到方方面面的问题，其意义不可小视。一般来讲，单位在遴选财务管理部门管理人员的时候，大多从德才绩行四个方面全面权衡。然而这种“四有标准”却隐含着潜在的危机和不可避免的长远威胁，这其中的缘由就在于人性的复杂性和不可猜度性。历史和现实一再告诉人们，单纯看眼前的表现和话语的华丽，不仅不能对人才的素质进行准确的评价，而且还会导致官员的远期腐败和隐性腐败。对于中国的腐败，国人大多重视了制度和道德的缘起，却往往忽视了财务管理的因素。试想如果财务管理人员牢牢践行“焦裕禄精神”，不对任何政治权力开绿灯，国有资产又如何流出国库而了无人知晓呢?事实上，中国的所有腐败，不论是国有资产的国外流失抑或是国内流失，都在很大程度上与财务人员有关，可能有些管理人员会强调那不是自己的责任，出纳签字是领导的授意，会计支出费用那是长官的意思清晰表示。实际上，处于权力非法授予的签字、盖章、取现、流转和变相洗钱都是违法的，甚至是犯罪的。间接故意也是应当追究责任的。值得高兴的是，伴随着数字模拟技术的演进，财务管理中的腐败现象和人事管理科学化问题得到了极大的改善，相关领导伸手向财务要钱的行为，不仅会受到数据进入权限的限制，而且还会受到跟数据存留的监控，只要给予单位科技人员以足够的权限，想查找任何一笔资金的走向就变得非常简单，而且对于每一笔资金的经手者的信息也会了如指掌。这在一定程度上减少了只会指挥、不懂电脑的首长的孵化几率。
四、大数据技术加大了单位信息保密的难度
IMA(美国注册会计师协会)研发副总裁Raef・Lawson博士曾经指出：“客观上讲，大数据技术的正面效用是非常明显的，但一个不容回避的事实是大数据技术为财务信息的安全性提出了越来越严峻的挑战。我们已经注意到，在欧洲大陆、美洲大陆已经存在基于数据泄露而产生的各种抗议活动，这些活动牵扯到美国的数据窃听丑闻、俄罗斯对军事数据的强制性战友举动、以色列数据专家出卖阿拉伯世界经济数据的案件、在东方的中国香港一部分利用数据的窃取而发家致富的顶尖级黑客专家。”在数据集成的拓扑领域，大数据技术的保密性挑战肇始于蚁群算法的先天性缺陷。本来数据流的控制是依靠各种所谓的交易密码，实际上这些安全密码只是数据的另一种分类和组合而已。在数据的非线性组合和线路的真空组装模式下，任何密码都只是阻挡了技术侏儒的暂时性举动，而没有超出技术本身的惰性存在。当一个hacker掌握了源代码的介质性接洽技术之后，所剩下的就是信息和数据的搜集了，只要有足够的数据源，信息的户的几乎是轻而易举的。
2003年，北京的一家名为飞塔公司的防火墙安全软件在中关村科技城闪亮上市。该安全控制软件的开发者随机开发了一款名曰MAZE天网的软件，并且采用了“以其之矛攻其之盾”的攻防策略。测试的结果是尽管maze的源代码采用了24进制蝶形加密技术，但 FortiGate防火墙技术仍然能够阻挡住善意木马对电脑终端用户信息的剽窃和非法利用。FortiWeb已经通过全球权威的ICSA认证，可以阻断如跨站脚本、SQL注入、缓冲区溢出、远程文件包含、拒绝服务，同时防止敏感数据库外泄，为企事业单位Web应用提供了专业级的应用安全防护。飞塔公司之所以耗费人力和物力去开发这一新型的换代产品，就在于大数据时代对单位信息保密性的冲击。试想，如果一个单位连职工最起码的个人信息都不能安全存储的话，那么财务管理的科学性和人本性将从何谈起?只能说，即使在人权保护意识相对薄弱的法治环境里，我们也应该尽量提升自己的保密意识，加强对个人信息的保护和合理运用。
作者简介：田惠东(1967- )，女，汉族，河北定兴人，副高级会计师，本科学历，研究方向：财务管理，单位：保定市第一医院
当今时代，电脑已经成为人们生活以及公司发展的必需品。现在和未来一切都是电脑，所以现在电脑技术还是很有前途的，只要你的技术过硬，找到一份好工作，获得高额薪水，一切都不是问题。
物联网是通过信息传感设备，按照约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。下面我给大家带来2021好写的物联网专业论文题目写作参考，希望能帮助到大家!
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填写论文研究方向的原则：一、应与兴趣相合。一个人在日常生活里，没有兴趣的事，不会去做，如勉强去做，也会做不好。写论文的情形跟做事一样，能符合自己的兴趣才有可能写好。
二、应考虑自己的能力现在台湾的大学硕士班修业时限是六年，博士班是八年，但大多数学硕士班是读三四年，博士班是四五年，这中间还包括修学分等，实际上能写论文的时间也仅仅两三年而已。在这段期间内，是否有能力作某个论题的研究，也应好好考虑。论题如涉及太多外文文献，就要考虑自己的能力是否能胜任。
三、范围应大小适中一般讨论论文写作的书，都强调论题不宜太大，或论题要小，笔者以为研究方向的大小应有其伸缩性，譬如：起先做研究时，方向较大，有深一层的认识后，才把研究方向缩小。如果把论题缩得太小，且整天只抱着题目找资料，将使研究者的格局太过狭隘，很难培养出大学者宏观通识的能力。因此，Gocheck论文检测系统认为，研究方向大小的选择，应以研究时间的长短、数据的多寡作为考虑的首要因素。
汉人学习蒙古语言的过程分三个阶段，(A,陈述性阶段，B,内隐学习阶段C,程序性阶段……)
3个阶段蒙古语：古老的民族语言之一，属于阿尔泰语系蒙古语族，分布在中国、蒙古和苏联3个国家。中国境内的蒙古语主要分布在内蒙古、新疆、青海、甘肃、辽宁、吉林、黑龙江等省、自治。蒙古语的主要特征有：在语音方面有严格的元音和谐律，即按照元音舌位前后或圆唇不圆唇进行和谐，如在一个词里，要么都是后元音（阳性元音），要么都是央元音（阴性元音），但是前元音（中性元音）与后元音或央元音均可出现在同一个词里。在形态学方面以词根或词干为基础，后接附加成分派生新词和进行词形变化；名词、代词、形容词、数词、副词、后置词和形动词，都有数或格的语法范畴；动词都有时、体、态、式等语法范畴。在结构学方面，句子中的语序都有一定的规律。通常主语在前，谓语在后，定语在被修饰语之前；各种状语在句中都有一定的语序。蒙古语族：阿尔泰语系的语族语言之一。来自原始蒙古语或原始共同蒙古语。主要分布在中国、蒙古、苏联和阿富汗等国家，其中分布在中国境内的请种最多，使用人口也占绝对多数。蒙古语族中包括各种民族语言，目前国内外蒙古语学者对于蒙古语族语言的划分持有不同的观点，存在着多划与少划的分歧意见。多数学者认为，蒙古语族语言应该划分为蒙古语、达斡尔语、莫戈勒语、蒙古尔（土族）语、东乡语、保安语和东部裕固语，蒙古语族诸语言中，共同成分较多，特殊成分较少。基本词汇绝大部分是相同的，只是语音形式有差别、但有一定的语音对应规律，其语法形式多数也是共同的，句子结构大同小异。古蒙古语：通常将十六世纪末叶或十七世纪初叶以前的蒙古语，称作古蒙古语。大致可分为两个历史发展阶段：十三世纪以前为第一个阶段；从十三世纪至十六世纪末叶，或十七世纪初叶为第二个阶段。古蒙古语的主要特征是：词首保持着清唇音φ和ph,在第一阶段里为φ,到第二阶段时演变为ph.这两个辅音在现代蒙古语中已经全部消失。古蒙古语词中两个不同的元音之间保持着浊辅音和g,在现代蒙古语中也完全消失，其间相隔的两个不同的元音，逐渐同化为一个长元音。词首音节里的元音i,在现代蒙古语中分别演变为a、o等元音。古蒙古语中有许多古词语、回纥语、粟特语、波斯语、希腊语、梵语、藏语和汉语等借词，与现代蒙古语的词汇差别较大。古蒙古语有某些特殊的语法结构，与现代蒙古语有差别，但比语音和词汇的差别要小得多。蒙古语方言：共同蒙古语在不同的地域上的地方变体。十三世纪初，蒙古汗国建立的时候，蒙古语言基本上是统一的。后来，由于蒙古人分散在横跨欧亚两洲的广大疆土上，随着蒙古汗国的瓦解，各地蒙古人来往日益减少，统一的蒙古语便开始分化，逐渐形成蒙古语的各个地方方言。根据现代蒙古语的历史发展及其语音、词汇和语法特征的差异程度，可以概括地划分为西部（卫拉特）方言（包括准格尔土语群、科布多土语群、伏尔加土语群）、北部（布里亚特）方言（包括东部、西部和南部及色楞格土语群）、中部（内蒙古·喀尔喀）方言（包括察哈尔土语群、鄂尔多斯土语群、科尔沁土语群、巴尔虎土语群、喀尔喀土语群、霍特盖特喀尔喀土语群）。此外，有些蒙古语学者认为，可将中部方言划分为内蒙古方言和喀尔喀方言。蒙古语基础方言：形成与发展现代蒙古民族共同语（或标准语）的方言。在现代蒙古语诸方言中占有最重要的地位，最有影响、最有代表性。一般地说，蒙古民族共同语是以基础方言的词汇和语法为源泉，日趋丰富、完善和精炼，沿着规范化、标准化的方向发展的。因此，基础方言对丰富与发展现代蒙古语起着十分重要的作用。解放以来，内蒙古自治区人民政府非常重视蒙古语言规范化、标准化的工作，为了更好地发展与建立蒙古民族共同语，实现语言规范化，于1980年正式确定中国蒙古语的中部方言为基础方言。蒙古语标准音：规范与发展中国现代蒙古语普通话的标准语音。自治区人民政府于1980年3月31日批准，以察哈尔语音为现代蒙古语的标准音。察哈尔语音作为标准音的客观基础和社会条件是：察哈尔语音与现代蒙古书面语语音基本相同，察哈尔语音在蒙古语各方言中具有普遍性和代表性；察哈尔语音富有充分的表达力；清晰易懂，流畅悦耳、影响大、声望高。自治区蒙古语广播语言、舞台语言、电影语言和教学语言等，都已经以察哈尔语音为标准进行规范。现在察哈尔话已经成为自治区推广的蒙古语普通话，以此为基础实现蒙古语言规范化、标准化，对于促进民族共同语的健康发展、进一步繁荣民族经济和文化教育事业，将会起到非常重要的作用。蒙古书面语;随着蒙古族社会的发展，回纥蒙古文的产生,便逐渐形成蒙古书面语。蒙古书面语的发展，大致经历三个历史时期，从十三世纪初至十六世纪末为第一个历史时期，这个时期，蒙古书面语的字母形式、书写形体、基本上沿用回纥文字母、正字法混乱，词汇和语法形式比较占老，使用范围有限。从十七世纪初至十九世纪末为第二个历史时期，这个时期，由于蒙古语各种巨著的出现、佛经的大量翻译，使蒙古书面语得到迅速的发展，字母形式和书写体起了重大变化，正字法趋于完善，文字体系基本定型。从二十世纪初到现在为第三个历史时期。这个时期，蒙古书面语得到空前的发展，特别是本世纪八十年代以来，在发展繁荣的同时，正向着规范化、标准化的方向迈进，为弘扬蒙古民族文化，振兴中华发挥着重要的交际作用。蒙古语音标：学对使用现行蒙古文和推广蒙古语标准音的一种辅助工具，是在察哈尔语音基础上制订的。它的用途是给现行蒙古文（蒙古书面语）“正音”，使书面语语音与口语一致起来，实现蒙古语言规范化、标准化，建立起民族共同语。蒙古语音标采用了22个拉丁字母，加上2个双标字母和5个附加符号字母，共有29个音标。其中包括7个元音音标、22个辅音音标，长远远音以aa、ee、ii、oo、uu、00、uu、标音、复合元音以ai、ei、oi、ui、ui标音。汉语借词知、蚩、诗、思、儿等，
内容简介中国是一个多民族多语言的国家。中华人民共和国成立以后，党和政府历来重视少数民族语言调查研究工作，投入了大批人力、物力和财力，对我国的少数民族语言进行调查研究。喀喇沁人曾对蒙古族的文化发展做出杰出的贡献。伟大的文学家尹湛纳希及其家族，哈斯宝、特穆和图、罗布桑悫丹等蒙古族杰出人物都出自喀喇沁-土默特地区。但如今的喀喇沁发生了极大的变化，其语言已经成为蒙古语诸方言土语中的濒危土语。因此，抢救喀喇沁蒙古语，进行描写研究、语言文化变迁研究等具有重要的意义。目录第一部分综述篇第一章蒙古语方言土语和喀喇沁蒙古语第一节国内外蒙古语使用情况第二节蒙古语方言土语的国际划分第三节中国国内蒙古语方言土语一、内蒙古牧业方言的基本特点二、卫拉特方言的基本特点三、巴尔虎一布里亚特方言基本特点四、科尔沁一喀喇沁方言的基本特点第二章喀喇沁蒙古语研究概况第一节蒙古语方言土语划分和喀喇沁蒙古语一、A．卢德涅夫的研究二、符拉基米尔佐夫的研究三、桑席耶夫的研究四、罗布桑旺丹的研究五、喻世长等的五分法研究六、道布、清格尔泰那森柏等的三分法研究七、卜·图力更的整体化研究第二节蒙古语方言土语探讨与喀喇沁蒙古语一、N·鲍培的研究二、X·托达耶娃的研究三、清格尔泰的研究四、孙竹的研究五、斯琴的研究第三节喀喇沁蒙古语研究专著成果一、野村正良的研究二、曹道巴特尔的研究三、额德虎日亚奇的研究第四节喀喇沁蒙古语研究论文成果第三章自然地理和人文社会环境第一节宁城县第二节喀喇沁旗第三节阜新蒙古族自治县第四节喀喇沁和土默特的源流与其他部落的关系以及方言土语联系第二部分语音篇第一章元音系统第一节词首短元音一、词首短元音的一般情况二、词首短元音第二节长元音一、长元音的由来二、长元音和短元音的对立三、长元音的分类……第二章辅音系统第三章语音的结合第四章语音变化规律第三部分词法篇第一章词的形态学分类和词法学特征第二章名词及其词法学特征第三章形容词及其词法学特征第四章数量词及其词法学特征第五章时位词及其词法学特征第六章代词及其词法学特征第七章动词类及其词法学特征第八章不变词类及其词法学特征第四部分句法篇
数据分析有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。
01） 分类分析比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。
02） 矩阵分析比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。
03） 漏斗分析比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。
04） 相关分析比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。
05） 逻辑树分析比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。
06） 趋势分析比如人才流失率过去12个月的变化趋势。
07）行为轨迹分析比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。
通过面向企业业务场景提供一站式大数据分析解决方案，能够为企业在增收益、降成本、提效率、控成本等四个角度带来价值贡献。
1、增收益
最直观的应用，即利用数据分析实现数字化精准营销。通过深度分析用户购买行为、消费习惯等，刻画用户画像，将数据分析结果转化为可操作执行的客户管理策略，以最佳的方式触及更多的客户，以实现销售收入的增长。
下图为推广收支测算分析，为广告投放提供决策依据。
下图为渠道销量分析，为渠道支持提供数据支撑。
2、降成本
例如通过数据分析实现对财务和人力的管理，从而控制各项成本、费用的支出，实现降低成本的作用。
下图为生产成本分析，了解成本构成情况。
下图为期间费用预实对比分析，把控费用情况。
3、提效率
每个企业都会出具相关报表，利用数据分析工具，不懂技术的业务人员也能够通过简单的拖拉拽实现敏捷自助分析，无需业务人员提需求、IT人员做报表，大大提高报表的及时性，提高了报表的使用效率。
通过数据分析工具，能够在PC端展示，也支持移动看板，随时随地透视经营，提高决策效率。
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预算是否超支？债务是否逾期？是否缺货了、断货了？客户的回款率怎么样？设备的运行是否正常？哪种产品是否需要加速生产以实现产销平衡？...其实，几乎每个企业都会遇到各种各样的风险问题。通过数据分析，能够帮助企业进行实时监测，对偏离了预算的部分、对偏离了正常范围的数值能够进行主动预警，降低企业风险。
下图为税负率指标，当综合税负率过高，可以实现提示和预警。
下图为重要指标预警，重点监控项目的毛利率。
主要分为三类：基础研究、应用研究、开发研究
就是你挑选自己感兴趣的方向，查询很多的资料，进行广泛地了解，查一些新的文献，了解一下这个研究方向的最新进展。你的方向要结合最新的进展和研究热点，思路要清晰，研究方法要有创新性，凡事都是越新越好，当然，要立足于你们的实际条件。
比如突然发现自己对某个问题感兴趣；或者发现某个问题有更好的解决方法；或者发现某人的论文存在一些缺陷；或者发现某个方向国内几乎没有人研究；等等之类的问题。那么你就可以就这些问题深入地看一两篇比较经典的有权威性的外文文献再看看这个问题上其他人的研究成果如何，自己研究的话能有什么创新之处。
大数据的研究领域可以说很宽泛，也是未来很长一段时间的热点领域。目前大数据的研究方向主要聚焦在下面五个方面。
1、可视化大数据分析。进行分析之前，需要对数据进行探索式地考查。在此过程中，可视化将发挥很大的作用。对大数据进行分析以后，为了方便用户理解结果，也需要把结果展示出来。尤其是可视化移动数据分析工具，能追踪用户行为，让应用开发者得以从用户角度评估自己的产品，通过观察用户与一款应用的互动方式，开发者将能理解用户为何执行某些特定行为，从而为自己完善和改进应用提供依据。
2、AI。包括大数据与神经计算、深度学习、语义计算以及人工智能其他相关技术结合。得益于以云计算、大数据为代表的计算技术的快速发展，使得信息处理速度和质量大为提高，能快速、并行处理海量数据。
3、跨学科领域交叉的数据融合分析与应用。由于现有的大数据平台易用性差，而垂直应用行业的数据分析又涉及领域专家知识和领域建模，目前在大数据行业分析应用与通用的大数据技术之间存在很大的鸿沟，缺少相互的交叉融合。因此，迫切需要进行跨学科和跨领域的大数据技术和应用研究，促进和推动大数据在典型和重大行业中的应用和落地，尤其是与物联网、移动互联、云计算、社会计算等热点技术领域相互交叉融合。
4、大数据安全和隐私。大数据时代，各网站均不同程度地开放其用户所产生的实时数据，一些监测数据的市场分析机构可通过人们在社交网站中写入的信息、智能手机显示的位置信息等多种数据组合进行分析挖掘。然而，大数据时代的数据分析不能保证个人信息不被其他组织非法使用，用户隐私安全问题的解决迫在眉睫。安全智能更加强调将过去分散的安全信息进行集成与关联，独立的分析方法和工具进行整合形成交互，最终实现智能化的安全分析与决策。
5、大数据治理。大数据将打开各行各业的数据“潘多拉魔盒”。社交网站、电商巨头、电信运营商乃至金融、医疗、教育等行业，都将加入大数据的“淘金”热潮，政府部门同样会从大数据中获益匪浅。如何将海量数据应用于决策、营销和产品创新？如何利用大数据平台优化产品、流程和服务？如何利用大数据更科学地制定公共政策、实现社会治理？所有这一切，都离不开大数据治理。可以说，在大数据战略从顶层设计到底层实现的“落地”过程中，治理是基础，技术是承载，分析是手段，应用是目的。
论文常用数据分析方法
论文常用数据分析方法，对好的论文分析研究方法应该从哪些方面展开，如何表达才能显得自己对该论文真的有所理解，应该看哪些书呢？下面我整理了论文常用数据分析方法，一起了解看看吧!
论文常用数据分析方法分类总结
1、 基本描述统计
频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。
描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等，可使用描述分析。
分类汇总用于交叉研究，展示两个或更多变量的交叉信息，可将不同组别下的`数据进行汇总统计。
2、 信度分析
信度分析的方法主要有以下三种：Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。
Cronbach α信度系数法为最常使用的方法，即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。
折半信度是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。
重测信度是指同一批样本，在不同时间点做了两次相同的问题，然后计算两次回答的相关系数，通过相关系数去研究信度水平。
3、 效度分析
效度有很多种，可分为四种类型：内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示：
4、 差异关系研究
T检验可分析X为定类数据，Y为定量数据之间的关系情况，针对T检验，X只能为2个类别。
当组别多于2组，且数据类型为X为定类数据，Y为定量数据，可使用方差分析。
如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况，可使用交叉卡方分析。
如果研究定类数据与定量数据关系情况，且数据不正态或者方差不齐时，可使用非参数检验。
5、 影响关系研究
相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY，但分析数据均要为定量数据。
回归分析通常指的是线性回归分析，一般可在相关分析后进行，用于研究影响关系情况，其中X通常为定量数据（也可以是定类数据，需要设置成哑变量），Y一定为定量数据。
回归分析通常分析Y只有一个，如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况，可选择路径分析。