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大数据分析行业是最近这几年比较火，比较高薪的行业了，很多人都想分一杯羹，经常同学问我什么是大数据分析?什么是python?这些能学到什么技能?以后能学到什么知识?有太多的疑问，小编姐姐今天就简单写出来出来，分享给大家!
很多人还没搞清楚什么是PC互联网，移动互联网来了，我们还没搞清楚移动互联的时候，大数据时代又来了。
大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。大数据分析是什么
大数据分析师有两种岗位定位：
1、大数据科学家，Data Scientist，DS
2、大数据工程师，Data Engineer，DE
从这两个单词里，你就能看出端倪了，后面小编姐姐会详细的讲解，这两者的区别，以及工作内容划分。今天我们先初步认识一下大数据分析是什么?
在不同行业中，那些专门从事行业数据的搜集、对收集的数据进行整理、对整理的数据进行深度分析，并依据数据分析结果做出行业研究、评估和预测的工作被称为数据分析。如果是熟悉行业知识、公司业务及流程，对自己的工作内容有一定的了解，比如熟悉行业认知和公司业务背景，该工作人员分析结果就会有很大的使用价值。
首先我们要列出搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识;另一方面是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。能够掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，对于开展数据分析起着至关重要的作用。大数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
1、大数据分析可以让人们对数据产生更加优质的诠释，而具有预知意义的分析可以让分析员根据可视化分析和大数据分析后的结果做出一些预测性的推断。
2、大数据的分析与存储和数据的管理是一些数据分析层面的最佳实践。通过按部就班的流程和工具对数据进行分析可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
3、不管使用者是数据分析领域中的专家，还是普通的用户，可作为数据分析工具的始终只能是数据可视化。可视化可以直观的展示数据，让数据自己表达，让客户得到理想的结果。
4、大数据分析已经不像前些年给人一种虚无缥缈的感觉，而当下最重要的是对大数据进行分析，只有经过分析的数据，才能对用户产生最重要的价值，越来越多人开始对什么是大数据分析产生联想，所以大数据的分析方式在整个IT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。大数据分析12大就业方向
传统的数据分析就是在数据中寻找有价值的规律，这和现在的大数据在方向上是一致的。大数据具有“高维、海量、实时”的特点，就是说数据量大，数据源和数据的维度高，并且更新迅速的特点。
"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。数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构：云存储、分布式文件存储等。数据处理：自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机"理解"自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。数据挖掘：分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。结果呈现：云计算、标签云、关系图等。要理解大数据这一概念，首先要从"大"入手，"大"是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的"大数据"不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。因此，大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量
一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。现在大数据这么流行，ITjob官网有关于大数据的文章和帖子，其他论坛和博客也有很多大牛独到的见解，不一定要看期刊才能了解大数据的。希望对你有帮助。
大数据经典案例:啤酒与尿布全球零售业巨头沃尔玛在对消费者购物行为分析时发现，男性顾客在购买婴儿尿片时，常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己，于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段。没想到这个举措居然使尿布和啤酒的销量都大幅增加了。如今，“啤酒＋尿布”的数据分析成果早已成了大数据技术应用的经典案例，被人津津乐道。
对这样的问题不能从一个角度去看，从客观的角度去看问题，，是一分为二的，因为每个人的角度不同，立场不同，所以得出的结果就不一样，但是对这个问题，应该去正确的对待和分析及理解。变压器的次级绕组与负载相接，中间串联一个整流二极管，就是半波整流。利用二极管的单向导电性，只有半个周期内有电流流过负载，另半个周期被二极管所阻，没有电流。这种电路，变压器中有直流分量流过，降低了变压器的效率；整流电流的脉动成分太大，对滤波电路的要求高。只适用于小电流整流电路。
针对大数据在企业内部审计的作用的研究论文，要选择目标企业，要满足以下几个条件，企业审计数据量足够大，企业规模大和信息化程度高。举例说，现在的电信运营商或者阿里、腾讯，这样的公司都可以是研究目标企业。千万级以上的数据需要进行企业内部审计，企业规模足够大的上市公司需要根据法律责任每年内部审计，最后就是企业信息化程度高，可以实现基于大数据的审计工作。
《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
中国内部审计》杂志“扶贫资金不是唐僧肉,弄虚作假定被捉。”大数据审计的研究与应用是近年来审计领域的热点问题，为了适应审计事业发展的需要，如何把大数据审计融入到相关课程与培训中，培养审计人员的大数据审计能力越来越重要。文章以扶贫审计为例，设计了大数据审计案例，满足了相关案例应用的需要，并为今后建设更多的大数据审计案例提供了案例基础和实践经验。
现在本科院校大数据专业都增加了，可想而知，前景如何。数据科学与大数据技术专业剖析同样，这个专业也是属于顺应时代发展，抢占市场先机的“投机”行为，作为新兴的、交叉的专业，不可能有成熟的概念、培养方案，各高校都是在黑暗中摸索前行，培养方案也是五花八门，但无论怎样变都是统计学、数学、计算机、软件工程等专业的“大杂烩”，核心是统计学+计算机。看一看相关介绍就知道了：数据科学与大数据技术专业毕业生通过掌握计算机理论和大数据处理技术，从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地培养学生掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，将领域知识与计算机技术和大数据技术融合、创新，从事大数据研究和开发应用。 也是很笼统很空虚，为什么？因为新啊，前无古人啊，没有经验可遵循啊。再看一下主要课程：数学、C程序设计、数据结构、数据库原理与应用、计算机操作系统、计算机网络、Java语言程序设计、Python语言程序设计，大数据算法、人工智能、应用统计（统计学）、大数据机器学习、数据建模、大数据平台核心技术、大数据分析与处理、大数据管理、大数据实践等课程。统计学知识和计算机知识是核心点，加一点数学、数据科学课程。
趋势一：数据的资源化
什么是数据的资源化，它指的是大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并且已经成为大家争夺的焦点。因此，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
趋势二：与云计算的深度结合
大数据离不开云处理，云处理能够为大数据提供弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自从2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。
另外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。
趋势三：数据科学和数据联盟的成立
未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。
与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。
关于大数据未来的发展趋势的内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
1、数据融合与数据价值挖掘数据融合对于数据价值挖掘来说，具有重要的意义。数据融合利用需要标准规范先行，实现数据可见性、数据易理解性、数据可链接性、数据可信性、数据互操作性、数据安全性。数据挖掘和AI分析需要面对海量处理能力、云边端协同、建模、小数据、人与数据融合、数据自身安全、隐私与商密保护等的挑战，需要从基础理论与工程实践多方面研究数据要素价值挖掘的问题，开发出更多的大数据和AI分析技术。2、知识图谱与决策智能随着大数据的发展，企业和公共机构越来越需要将不同的数据进行有效链接，从而形成新的动态知识，以辅助企业和公共机构的决策。这就需要运用图数据库、图计算引擎和知识图谱，其中知识图谱是图数据库和图计算引擎的重要应用场景。根据DB-Engines排名分析，图数据库关注热度在2013年到2020年间增长了10倍，关注度增长排名第一，远远高于其它数据库或数据引擎。用户画像和信用档案等，是知识图谱的新应用场景。目前，国内的阿里云、华为、腾讯、百度等大型云厂商以及一些初创企业都在布局图数据库、图计算引擎和知识图谱，特别是知识图谱已经开始深入应用到金融、工业、能源等多个行业和领域。知识图谱正在成为企业决策的重要技术平台与工具。3、产业物联网提速物联网是大数据的一个重要来源。传统观念认为消费物联网是物联网大数据的主要来源，但随着产业物联网的飞速发展，产业物联网正在超越消费物联网而成为物联网大数据的主要来源。智慧工业、智慧交通、智慧健康、智慧能源等领域，将最有可能成为产业物联网连接数增长最快的领域。产业物联网的大数据处理涉及到边缘计算。市场调研机构IDC预测，未来超过50%的数据需要在边缘侧进行存储、分析、计算，到2024年全球边缘计算市场将达到2506亿美元。在中国市场，2020新基建中的5G、AI、智慧交通、新能源汽车充电桩、工业互联网等都是与边缘计算相关的技术或场景。4、数据安全热度持续上升大数据、数字经济要通过相应的法律制度以及相关措施来保障健康发展。一是改变计算方式，边计算边保护;二是构建免疫系统，改变安全体系结构;三是网络系统安全要构建“安全办公室”“警卫室”“安全快递”这“三重”防护框架;四是对人的操作访问策略四要素(主体、客体、操作、环境)进行动态可信度量、识别和控制;五是对“风险分析、准确定级”“评审备案、规范建设”“感知预警、应急反制”“严格测评、整顿完善”等环节进行全程管控，技管并重;六是达到非授权者重要信息拿不到、系统和信息改不了、攻击行为赖不掉、攻击者进不去、窃取保密信息看不懂、系统工作瘫不成等“六不”防护效果。总结而言：进入2021年，大数据已经从单纯的技术体系，向着与实体经济结合、真正挖掘和发挥数据价值的方向发展。特别是新冠疫情和新基建，加速了大数据与实体社会基础设施的快速融合，而5G与物联网等的快速发展也进一步加大了大数据与实体经济的深度融合。随着数博会即将进入第6个年头，大数据将真正深入到社会经济的方方面面，推进下一轮经济长周期。
我国大数据产业开始已进入深化阶段
中国大数据产业从萌芽到如今渐成体系，已走过将近10个年头。“十四五”开局之年，大数据产业也进入了集成创新、深度应用的新阶段。大数据在医疗、工业、交通等领域的融合应用技术加快创新突破，大数据融合应用重点从虚拟经济转变为实体经济;大数据底层技术方面，信息安全、模式识别、语言工程、计算机辅助设计、高性能计算等加快突破，大数据技术领域逐渐补齐短板，并进一步强化长板。
2021年市场规模接近900亿元
近年来我国大数据行业取得快速发展，赛迪CCID统计，我国大数据市场规模由2019年的亿元增长至2021年的亿元，复合年增长率达到，大数据市场规模包含了大数据相关硬件、软件、服务市场收入。在全球新冠肺炎疫情之下，我国经济率先复苏并总体保持恢复态势，伴随国家快速推动数字经济、数字中国、智慧城市等发展建设，未来大数据行业对经济社会的数字化创新驱动、融合带动作用将进一步增强，应用范围将得到进一步拓宽，大数据市场也将保持持续快速的增长态势。
金融行业是我国大数据产业规模最大的下游行业
大数据分析行业是指借助大数据技术对规模巨大的数据进行处理、分析挖掘、应用等，实现大数据价值，并以产品或服务等形式，赋能客户数字化运营的大数据细分行业。近年来，伴随下游行业对全业务流程数字化运营需求的持续广泛和深入，大数据分析市场取得了良好发展，呈现出高速发展态势。根据赛迪的数据，2021年我国大数据分析市场下游行业中，金融、政府、电信和互联网位居应用领域前四名，市场占比分别为、、和，合计超过60%。
大数据软件与服务的需求不断提升
目前，我国的大数据产业进入高质量发展阶段，大数据软件和大数据服务的需求开始不断提升，大数据硬件占比有所下降但仍占据主导地位，2021年我国大数据市场结构中，大数据硬件、大数据软件和大数据服务的市场占比分别为、和，市场规模分别为亿元、亿元和亿元。近几年大数据硬件的占比在逐渐下降，大数据软件和大数据服务的占比在逐步提高。未来我国大数据软件和服务市场相比硬件市场将呈现更好的发展态势。
不同类型大数据企业竞争程度差异极大
目前，IT产业在发展过程中已经形成了一些层次分布，有做服务器和底层系统的，有做软件的，有做应用的，大数据也需要在原有的架构上加以发展。原来做基础设施的企业，如联想、华为，也要向大数据转型，提供低成本、低能耗的大型存储器，这是大数据产业的基础。中间层是类似Hadoop、MapReduce的数据分析软件，原有的软件产业也要转型，由卖软件转为以数据为中心。再往上就是百度、腾讯、阿里巴巴等大数据应用服务公司，需要增加数据分析的效用。
—— 更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》
如果是以下这些领域，可以考虑汉斯出版社的《数据挖掘》期刊：数据结构、数据安全与计算机安全、数据库、数据处理、知识工程、计算机信息管理系统、计算机决策支持系统、计算机应用其他学科、模式识别、人工智能其他学科。
有大数据信息的新闻杂志有：《数据挖掘》《大数据时代》《大数据》《物联网与云计算》《数据之巅》等等
另外推荐一个与大数据有关的网站——中国大数据，里边有商业动态、技术方案、大数据分析、商业平台等信息可供你参考及学习；另外还有入门和论坛，可以供大家一起交流经验～
大数据时代学术期刊的机遇与挑战_数据分析师考试
在数字化再造并融合传统出版的大背景下，就学术期刊而言，其传播方式已经发生巨大变化，数字化、新媒体融合已成期刊传播新常态。在近日中国社会科学院图书馆(调查与数据信息中心)、国家期刊库(NSSD)举办的“大数据时代的学术期刊数字出版??机遇与挑战”研讨会上，学术期刊如何应对大数据时代的机遇和挑战，成为关注的主题。
主动适应“大数据”时代
据社科院图书馆数据网络部主任杨齐介绍，为适应“大数据时代”的需求，中国社会科学院国家期刊库项目组对643种学术期刊的网站建设进行了详细的调研分析，包含社科基金资助期刊195种，非社科基金资助期刊448种，并公布了调研结果。从调研数据中发现，目前大部分学术期刊在大数据时代的数字出版及开放获取意识有待提升，对于数字化和新媒体融合发展前景及方向还在探索之中。
专家认为，从表面上看，“大数据”的概念及其价值更多的是为IT业和企业营销领域所关注，但从深层次看，传媒业将是受到大数据时代冲击较大的行业。在大数据时代，与学术期刊处于同一环境体系的学术创新模式、学术研究范式、知识形态、知识获取、知识交流及处理机制的改变，将直接影响着学术期刊的生存和发展。
“大数据”深刻地改变着学术期刊的边界，使学术期刊面临新的挑战和机遇， “大数据”将造就新意义上的中国学术期刊。因此，各个学刊必须积极主动探索以学术期刊为纽带的大数据全产业链和新业态发展路径，应用大数据技术，跳出传统学术期刊的编辑出版流程局限，实现以学术期刊为纽带的学术研究全流程传播。
数字化时代的诸多挑战
当前，来自数字化潮流的挑战使得学术期刊正经历着一场革命。这场肇始于传播，继而扩展至整个编辑出版流程的革命，使学术期刊抛掉了纸本载体而实现了更为迅捷的网上编辑和传播，在传播流程中，数字化传播已成为学术期刊的主流渠道。学术期刊以综合性为主的结构和分散的布局导致以原期刊为单位的数字化传播意义不大，而经过汇集和重新编排后更能适应读者的需求，大型期刊数据库网站做的正是这样的工作。
另外，当以综合性、分散性和内向性为特征的学术期刊遭遇来自学术国际化、评价数量化和传播数字化的挑战时，处境更是日益艰难，而自然科学期刊尤甚，每年以10万篇计的优秀稿源的流失，使得国内一些顶尖学术期刊也面临着前所未有的稿源荒，更遑论一般期刊了。优稿的外流必然带来学术前沿的失守和读者的流失，使得学术期刊在数字化时代面临着诸多挑战，急需创新观念，走出一条数字化发展的新路径。
对此，中国社会科学院调查与数据信息中心副主任赵胄豪表示，通过高层次的文化碰撞，刷新旧有理念，加速学术期刊数字化、网络化的建设步伐；变革学术期刊投稿、编审、出版、传播及阅读的方式与途径；积极探索哲学社会科学领域学术期刊数字化转型、新媒体应用、开放获取及网络化建设等方面的问题，这是今后学术期刊适应数字化之路的重要途径。
加快数字化转型步伐
在如何探索学术期刊数字化转型上，中国科学院文献情报中心编辑出版中心主任初景利从数字出版环境与技术、学术期刊建设要素、期刊质量与影响力、传播能力的关系、数字出版平台建设、语义出版、开放获取出版等多方面详细介绍了科技期刊的经验，并提出六方面建议：一是期刊质量是期刊的生命；二是学术期刊编辑须承担社会责任与使命；三是采取综合措施提升期刊的传播力与影响力；四是重视数字出版与数字化刊群建设； 五是善于知识分析工具的开发与利用； 六是加强技术的研发和投入。
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网络营销论文参考文献
参考文献是在学术研究过程中，对某一著作或论文的整体的参考或借鉴。征引过的文献在注释中已注明，不再出现于文后参考文献中。按照字面的意思，参考文献是文章或著作等写作过程中参考过的文献。下面是我整理的网络营销论文参考文献，欢迎大家阅览。
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管理会计在大数据时代的发展论文
摘要 ：互联网为海量的大数据提供媒介，大数据使人们生活和工作方式悄然改变。在经济体制转型期，市场机遇与挑战并存，企业价值管理已是重中之重。本文在梳理归纳管理会计的相关研究基础上，提出了大数据时代管理会计向预测会计、价值创造及多元化战略三个方向的转变，以期对企业的价值创造有所帮助。
关键词 ：大数据；管理会计；发展
自改革开放以来我国管理会计才获得重大发展。国有企业是计划经济体制下企业主要形式，管理会计自然为其成本中心，企业成本核算及绩效考核是该时期的焦点。市场经济的发展使企业注重效率，管理会计开始侧重企业内部的管理核算工作。大数据时代已经来临，而大数据的运用恰好为管理者提供信息决策依据，以此提高企业核心竞争力使企业可持续发展。故本文对大数据时代管理会计发展与变化的阐述也具有重要意义。
1文献回顾
战略成本管理方面
Kennethsimmonds于上世纪80年代最早提出战略成本管理，他从企业在市场中竞争地位的视角出发对战略成本管理进行了研究，认为企业需要对自己和对手进行全面分析来决策提供信息。后来各国的学者不断将其研究深化，并形成了丰富的理论成果。Ingram等（2004）认为全球化的竞争使商业模式对管理会计产生影响，指出传统固定成本法容易导致不良营销和运营决策不精确信息，完全变动法也会因短视思维而影响公司长期发展。韦恩.J.莫尔斯等（2005）认为管理会计是一种管理工具而非一种单纯的会计方法，要实现顾客价值最大化的目标，需要企业从价值链的视角促进企业与供应商和购买者之间的合作关系，把成本管理重点放在流程管理而不是部门预算和成本上。郭晓梅（2005）也提到传统的管理会计只重视生产过程忽视价值链，只重视成本降低而不考虑企业战略目标，只重视成本发生结果而不进行动因分析，从而无法适应战略管理需要。
管理会计运用方面
RRFullerton等（2013）通过案例研究制定了精益制造环境下企业管理会计和控制措施的理论框架。后来他们对美国244个公司调查数据显示，精益生产实施程度和简化战略报告系统正相关，而与库存跟踪则是负相关且依赖于高管支持程度。JJermias等(2013)描述印度尼西亚管理会计的实施程度及管理会计人员未来五年将发生的变化，并通过实证研究发现管理会计的创新和公司规模、存续时间以及绩效等有关，其创新水平可通过层次结构和组织设计预测，其使用面向过程比面向功能更加有效。VenkatNarayanan（2014）通过对东南亚公司案例研究，介绍了环境管理会计及实施方法，并指出环境管理会计不仅要进行企业内部成本核算和信息决策，同时考虑环境因素对环境业绩和财务业绩做出评价。
大数据与管理会计联系方面
李思志等（2006）认为建立基于数据挖掘方法的财务报表分析模型有助于广大投资者决策。涂锟斌（2009）指出银行在实施客户为中心的战略目标时要对客户全面分析，管理会计系统对大量数据的处理分析可为银行发展和转型提供支持。邓国清（2013）认为大数据对传统决策分析、风险管理、信用管理和作业成本管理强烈冲击，同时阐述基于结果分析向过程分析的转变、单类型结构化数据向多类型转变以及阶段性月度报告向实时报告转变等方面的管理会计变革。汤炀（2013）针对医院传统财务管理信息系统偏重业务操作的局限性及积累的海量数据现状，提出基于大数据思想的财务管理和决策系统。其他学者也表明大数据不仅改变了我们的生活和思维方式，而且对企业供应链和会计工作带来革新（AMcAfee，EBrynjolfsson，2012；MAWaller，SEFawcett，2013）。
2大数据时代管理会计的变化
从成本核算会计向预测会计转变
多数企业生产活动一般按照产品耗费形式划分为生产成本和期间费用。该分配方法是以产品数量为基础的，机械化和信息化加速易导致制造费用增加和直接人工费用减少，最终使分配率不准确而产品成本模糊化。目前企业逐步推进的作业成本法通过对成本对象进行成本追踪来明晰成本动因，从而提高成本核算的准确性。管理会计从单纯的成本核算开始向战略管理会计发展，已经不再是追求成本结果而不知成本动因的情况，更适合企业管理者的决策。随着经济体制深化改革及经济进入新常态，市场机遇和挑战并存，企业发现机会和识别风险非常重要。计算机系统已能够进行会计核算，管理者需要的是会计人员通过数据分析并发现背后价值。管理会计也就需要利用趋势分析、时间序列分析等方法来分析数据间的相关性，建立对销售、成本和投融资预测，从而为决策提供科学的依据。会计从核算功能向预测方向转变将成为管理会计的发展方向。
从增值作业向价值链价值创造转变
决策者在业务分析中往往考虑资源取得成本及产品或劳务销售价格，使增值分析时聚焦内部价值链和产品成本。在经济全球化竞争时代，波特战略已不能完全适应社会发展需要，企业要开辟出竞争边界外的“蓝海”并进行价值链分析，充分考虑与供应商和顾客的关系，从而实现企业的价值创造。以前，大多运营商没有发现已经积累的大量数据的潜在价值，只有部分企业利用这些数据发送垃圾短信使顾客感到个人隐私泄露的愤慨。而苹果公司与运营商签订的合约中要求提供大量有用数据，并对其处理分析得到了用户体验的相关数据。苹果公司应用程序AppStore在2013年的销售额就超过100亿美元，可想而知首创用户体验模式销售带来的.高额利益，且大多数价值凝聚于苹果的品牌形象而非固定资产等。从苹果的成功可以看出，价值链中注重与供应商和顾客的合作关系非常重要，可以帮助企业真正发现创造价值的秘密。所以，企业要从传统会计的增值作业分析向价值链创造价值转变，充分利用数据资源使企业价值最大化。
从单一战略向多元化战略转变
存货是企业重要的流动资产，存货的同时必然发生的采购成本、储存成本和短缺成本等会降低利润。传统管理会计要求企业根据自身条件假设并综合考虑存货成本，计算出企业存货经济订货量来实现最佳存货量和其他费用的降低。在信息化的大数据时代，按照经济批量订货对某些企业来说仍然不合理，因为那样没有减少企业费用支出且会增加存货成本，例如存货仓库费用、保管费、损失费等。沃尔玛作为零售业巨头，它的成功不仅与强大的市场势力有关，还和网络带来的巨大数据库是分不开的。沃尔玛注重信息化建设，拥有专门的卫星和遍布全球的大型服务器，通过把零售环节的商品记录为数据而彻底改变了零售行业。沃尔玛让供应商监控产品销售速率、数量以及存货情况，迫使供应商照顾自己的物流系统及供货事项，沃尔玛也因此避免存货风险并降低成本费用。此外，沃尔玛实验室也曾试用Facebook好友喜好来实现销售。在大数据时代，企业应该从传统的成本降低及差异化战略向利用信息数据分析发现事物间的相关关系转变，从企业单一战略向多元化战略的转变，从而使有效有利信息资源促进销售增长。
3结论
互联网信息化把人类带入大数据时代，这些大数据以云计算为基础的信息经过存储、整理、分类、挖掘正在悄无声息的实现这背后隐藏的巨大价值。大数据正改变着人类生活、工作和思维方式，企业作为社会活动重要参与者，其商业模式等也发生改变，现代会计也因此再次走上改革之路。
参考文献：
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