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大数据技术在网络营销中的策略研究论文
从小学、初中、高中到大学乃至工作，说到论文，大家肯定都不陌生吧，论文的类型很多，包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。那要怎么写好论文呢？以下是我帮大家整理的大数据技术在网络营销中的策略研究论文，欢迎阅读与收藏。
摘要：
当今，随着信息技术的飞速发展，互联网用户的数量日益增加，进一步促进了电子商务的快速发展，并使企业能够更准确地获取消费者数据，大数据技术应运而生。该技术已被一些企业用于网络营销，并取得了显着的营销效果。本文基于大数据的网络营销进行分析，分析传统营销存在的问题和挑战，并对大数据技术在网络营销中的作用进行研究，最后针对性地提出一些基于大数据的网络营销策略，以促进相关企业在大数据时代加强网络营销，并取得良好的营销效果。
关键词：
大数据；网络营销；应用策略；营销效果；
一、前言
现代社会已经完全进入了信息时代，在移动互联网和移动智能设备飞速发展与普及之下，消费者的消费数据都不断被收集、汇总并处理，这促进了大数据技术的发展。大数据技术可以精准的分析消费者的习惯，借助大数据技术，商家可以针对顾客进行个性化营销，极大地提高了精准营销的效果，传统的营销方式难以做到这一点。因此，现代企业越来越重视发展网络营销，并期望通过大数据网络营销以增加企业利润。
二、基于大数据的网络营销概述
网络营销是互联网出现之后的概念，初期只是信息爆炸式的轰炸性营销。后来随着移动智能设备的普及、移动互联网的发展以及网络数据信息的海量增长，大数据技术应运而生。大数据技术是基于海量的数据分析，得出的科学性的结果，出现伊始就被首先应用于网络营销之中。基于大数据的网络营销非常精准，是基于海量数据分析基础上的定向营销方式，因此也叫着数据驱动营销。其主要是针对性对顾客进行高效的定向营销，最为常见的就是网络购物App中，每个人得到的物品推荐都有所区别；我们浏览网络时，会不断出现感兴趣的内容，这些都是大数据营销的结果。
应用大数据营销，企业可以精准定位客户，并根据客户的喜好与类型对产品与服务进行优化[1]，然后向目标客户精准推送。具体来说，基于大数据技术的精准网络营销过程涉及三个步骤：首先是数据收集阶段。企业需要通过微博、微信、QQ、企业论坛和网站等网络工具积极收集消费者数据；其次，数据分析阶段，这个阶段企业要将收集到的数据汇总，并进行处理形成大数据模型，并通过数据挖掘技术等高效的网络技术对数据进行处理分析，以得出有用的结论，比如客户的消费习惯、消费能力以及消费喜好等；最后，是营销实施阶段，根据数据分析的结果，企业要针对性地制定个性化的营销策略，并将其积极应用于网络营销以吸引客户进行消费。基于大数据的网络营销其基本的目的就是吸引客户主动参与到营销活动之中，从而提升营销效果和经济收益。
三、传统网络营销存在的一些问题
(一)传统网络营销计划主要由策划人主观决定，科学性不足
信息技术的迅速发展，使得很多企业难以跟上时代的步伐，部分企业思想守旧，没有跟上时代潮流并开展网络营销活动，而是仍然继续使用传统的网络营销模型和方式。即主要由策划人根据自己过去的经验来制定企业的营销策略，存在一定的盲目性和主观性，缺乏良好的信息支持[2]。结果，网络营销计划不现实，难以获得有效的应用，导致网络营销的效果不好。
(二)传统网络营销的互动性不足，无法进行准确的产品营销
传统的网络营销互动性较差，主要是以即时通信软件、邮箱、社交网站以及弹窗等推送营销信息，客户只能被动的接受信息，无法与企业进行良性互动和沟通，无法有效的表达自己的诉求，这导致了企业与客户之间的割裂，极大的影响了网络营销的效果。此外，即使一些企业获得了相关数据，也没有进行科学有效的分析，但却没有得到数据分析的结果，也没有根据客户的需求进行有效的调整，从而降低了营销活动的有效性。
(三)无法有效分析客户需求，导致客户服务质量差
当企业进行网络营销时，缺乏对相关技术的关注以及对客户需求的分析的缺乏会导致企业营销策略无法获得预期的结果。因此，企业只能指望出于营销目的向客户发布大量营销内容。这种营销效果非常糟糕。客户不仅将无法获得有价值的信息，而且此类信息的“轰炸”也会使他们感到烦躁和不耐烦，这将适得其反，并降低客户体验[3]。
四、将基于大数据的网络营销如何促进传统的网络营销
(一)使网络营销决策更科学，更明智
在传统的网络营销中，经理通常根据过去的经验来制定企业的营销策略，盲目性和主观性很多，缺乏可靠的数据。基于大数据的网络营销使用可以有效地收集有关市场交易和客户消费的数据，并利用数据挖掘技术等网络技术对收集到的数据进行全面科学的分析与处理，从中提取有用的相关信息，比如客户的消费习惯、喜好、消费水平以及行为特征等，从而制定针对客户的个性化营销策略，此外，企业还可以通过数据分析获得市场发展变化的趋势以及客户消费行为的趋势，从而对未来的市场形势作出较为客观的判断，进而帮助企业针对未来一段时间内的行为制定科学合理的'网络营销策略，提升企业的效益[4]。
(二)大大提高了网络营销的准确性
如今，大数据驱动的精准网络营销已成为网络营销的新方向。为了有效地实现这一目标，企业需要在启动网络营销之前依靠大数据技术来准确分析大量的客户数据，以便有效地捕获客户的消费需求，并结合起来制定准确的网络营销策略[5]。此外，在实施网络营销策略后，积极收集客户反馈结果并重新分析客户评论，使企业对客户的实际需求有更深刻的了解，然后制定有效的营销策略。如果某些企业无法有效收集客户反馈信息，则可以收集客户消费信息和历史消费信息，然后对这些数据进行准确的分析，从而改善企业的原始网络营销策略并进行促销以获取准确的信息，进而制定有效的网络营销策略。
(三)显着提高对客户网络营销服务水平
通过利用大数据进行准确的网络营销，企业可以大大改善客户服务水平。这主要体现在两个方面：一方面可以使用大数据准确地分析客户的实际需求，以便企业可以进行有针对性的的营销策略，可以大大提高客户服务质量。另一方面，使企业可以有效地吸收各种信息，例如客户兴趣、爱好和行为特征，以便向每个客户发布感兴趣的推送内容，以便客户可以接收他们真正需要的信息，提高客户满意度。
五、基于大数据的网络营销优势
(一)提高网络营销广告的准确性
在传统的网络营销中，企业倾向于使用大量无法为企业带来相应经济利益的网络广告进行密集推送，效率低下。因此，必须充分利用大数据技术来提高网络营销广告的准确性。首先，根据客户的情况制定策略并推送合适的广告，消费场景在很大程度上影响了消费者的购买情绪，并可以直接确定消费者的购买行为。如果客户在家中购买私人物品，则他们第二天在公司工作时，却同送前一天相关私人物品的各种相关的广告。前一天的搜索行为引起的问题可能会使消费者处于非常尴尬的境地，并影响他们的购买情绪。这表明企业需要有效地识别客户消费场景并根据这些场景发布更准确的广告[6]。一方面，通过IP地址来确定客户端在网络上的位置。客户在公共场所时，广告内容应简洁明了。另一方面，可以通过指定时间段来确定推送通知的内容。在正确的时间宣传正确的内容。其次，提高客户选择广告的自主权。在传统的网络营销中，企业通常采用弹出式广告，插页式广告和浮动广告的形式来强力吸引客户的注意力，从而引起强烈的客户不满。一些客户甚至会毫不犹豫地购买广告拦截软件，以防止企业广告。在这方面，大数据技术可用于改善网络广告的形式和内容并提高其准确性。
(二)提高网络营销市场的定位精度
在诸如电子邮件营销和微信营销之类的网络营销方法中，一个普遍现象是企业拥有大量的粉丝，并向这些粉丝发送了大量的营销信息，但是却没有得到较好的反馈，营销效果较差。造成这种现象的主要原因是企业产品的市场定位不正确。可以通过以下几个方面来提高网络营销市场中的定位精度：
1、分析客户数据并确定产品在市场上的定位：
首先，收集大量基本数据并创建客户数据库。在此过程中，应格外小心，以确保收集到的有关客户的信息是全面的。因此，可以使用各种方法和渠道来收集客户数据。例如，可以通过论坛、企业官方网站、即时通信软件以及购物网站等全面的收集客户的各种信息。收集完成后利用高效的数据分析处理技术对信息进行处理，并得出结果，包括客户的年龄、收入、习惯以及消费行为等结果，然后根据结果对企业的产品进行定位，并与客户的需求相匹配，进而明确市场[7]。
2、通过市场调查对产品市场定位进行验证：
在利用大数据及时对企业产品进行市场定位之后，有必要对进一步进行市场调查，以进一步清晰产品的市场定位，如果市场调查取得较为满意的效果，则表明网络营销策略较为成功，可以加大推广力度以促进产品的销售，如果效果不满意，则要积极分析问题，寻找原因并提出针对性的解决改进措施，以获得较为满意的结果[8]。
3、建立客户反馈机制：
客户反馈机制可以有效的帮助企业改进产品营销策略，主要体现有两个主要功能：一是营销产品在市场初步定为成功后可以通过客户反馈积极征询客户的意见，并进一步改进产品，确保产品更适应市场；二是如果营销产品市场定位不成功，取得的效果不佳，可以通过客户反馈概括定位失败的原因，这将有助于将来的产品准确定位。
(三)增强网络营销服务的个性化
为了增强网络营销服务的个性化，企业不仅必须能够使用大数据识别客户的身份，而且还必须能够智能地设计个性化服务。首先，通过大数据了解客户的身份。一方面，随着网络的日益普及，企业可以在网络上收集客户各个方面的信息。但是，众所周知，由于互联网管理的不规范与复杂性，大多数信息不是高度可靠的，甚至某些信息之间存在着极为明显的矛盾。因此，如果企业想要通过大数据来了解其客户的身份，则必须首先确保所收集的信息是可信且准确的。另一方面，企业必须能够从大量的客户信息中选择最能体现其个性的关键信息，并降低分析企业数据的成本[9]。二是合理设计个性化服务。个性化服务的合理设计要求企业在两个方面进行运营：一方面，由于现实环境的限制，企业无法一一满足所有客户的个性化需求。这就要求企业尽一切努力来满足一部分客户的个性化需求，并根据一般原则开发个性化服务。另一方面，如果完全根据客户的个人需求向他们提供服务，则企业的服务成本将不可避免地急剧上升。因此，企业应该对个性化客户服务进行详细分析，并尝试以适合其个人需求的方式为客户提供服务，而不会给企业造成太大的财务负担。
六、基于大数据网络营销策略
使用大数据的准确网络营销模型基本上包括以下步骤。首先，收集有关客户的大量信息；其次，通过数据分类和分析选择目标客户；第三，根据分析的信息制定准确的网络营销计划；第四，执行营销计划；第五，评估营销结果并计算营销成本；第六，在评估过程的基础上，进一步改善，然后更准确地筛选目标客户。在持续改进的过程中，上述过程可以改善网络营销。因此，在大数据时代，电子商务企业必须突破原始的广泛营销理念，并采用新的营销策略。
(一)客户档案策略
客户档案意味着在收集了有关每个人的基本信息之后，可以大致了解每个人的主要销售特征。客户档案是准确进行电子商务促销的重要基础，也是实现精确营销目标的极其重要的环节。电子商务企业利用客户档案策略可以获得巨大收益。首先，借助其专有的销售平台，电子商务企业可以轻松，及时且可靠地收集客户使用情况数据。其次，在传统模型中收集数据时，由于需要控制成本，因此经常使用抽样来评估数据的一般特征[10]。大数据时代的数据收集模型可以减少错误并提高数据准确性。当分析消费者行为时最好以目标消费者为目标。消费者行为分析是对客户的消费目的和消费能力的分析，可帮助电子商务企业更好地选择合适的目标客户。在操作中，电子商务企业需要在创建数据库后继续优化分析结果，以最大程度地分析消费者的偏好。
(二)满足需求策略
为了满足多数人的需求，传统的营销方法逐渐变得更加同质。结果，难以满足少数客户的特殊需求，并且导致利润损失。基于大数据客户档案技术的电子商务企业可以分析每个客户的需求，并采取差异化人群的不同需求最大化的策略，从而获取较大的利润。为了满足每个客户的需求，最重要的是实现差异化，而不仅仅是满足多数人的需求，因此必须准确地分析客户的需求，还必须根据客户的需求提供更多个性化的产品[11]。比如当前，定制行业非常流行，卖方可以根据买方提供的信息定制独特的产品，该产品的利润率远高于批量生产线。
(三)客户服务策略
随着网络技术的逐步发展，电子商务企业和客户可以随时进行通信，这基本上消除了信息不对称的问题，使客户可以更好地了解他们想要购买的产品以及遇到问题时的情况。当出现问题时，可以第一时间解决，提高交易速度。因此，当电子商务企业制定用于客户服务的营销策略时，一切都以客户为中心。为了更好地实施此策略，必须首先改善数据库并加深对客户需求的了解[12]。二是提高售前、售后服务质量，开展集体客户服务培训，缩短客户咨询等待时间，改善客户服务。最后，我们必须高度重视消费者对产品和服务的评估，及时纠正不良评论，并鼓励消费者进行更多评估，良好的服务态度和高质量的产品可以大大提高目标客户对产品的忠诚度，并且可以吸引消费者进行第二次购买。
(四)多平台组合策略
在信息时代，人们可以在任何地方看到任何信息，这也将分散他们的注意力，并且重新定向他们的注意力已经成为一个大问题。如果希望得到更多关注，则可以组合跨多个平台的营销策略，并在网络平台和传统平台上混合营销。网络平台可以更好地定位自己并吸引更多关注，而传统平台则可以更好地激发人们的购买欲望。平台融合策略可以帮助电子商务企业扩大获取客户的渠道，不同渠道的用户购买趋势不同，可以改善数据库[13]。
七、结语
总体而言，大数据时代不仅给网络营销带来了挑战，而且还带来了新的机遇。大数据分析不仅可以提高准确营销的效果，更好地服务消费者，改变传统的被动营销形式，并提升网络营销效果。
参考文献
[1]刘俭云.大数据精准营销的网络营销策略分析[J].环球市场，2019(16):98.
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[6]邱媛媛.基于大数据的020平台精准营销策略研究[J].齐齐哈尔大学学报(哲学社会科学版),2016(12):60-62.
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[11]张冠凤.基于大数据时代下的网络营销模式分析[J].现代商业，2014(32):59-60.
[12]王克富.论大数据视角下零售业精准营销的应用实现[J].商业经济研究，2015(06):50-51.
[13]陈慧，王明宇.大数据：让网络营销更“精准”[J].电子商务，2014(07):32-33.
大数据时代下高中数学教学探讨论文
摘要: 大数据时代的到来，为人们的生产生活带来了极大的便利，也为教育教学的创新以及发展带来很大的影响。因此，在大数据时代下，要分析大数据的相关概念，然后对大数据时代下的高中数学教学方式的创新以及应用进行研究，以此来提高高中数学教学的有效性。
关键词: 大数据时代;高中数学;教学方式
信息技术的发展促使了大数据时代的到来，不仅增加了知识获取的途径，也改变了传统的学科教学方式，对促进高中数学教学改革的推进具有重要影响。因此，在大数据时代下，高中数学教师要利用大数据的技术优势，对现存的教学模式进行改革，突出数学教学的时代性，使学生在数学学习中既能够获得相应的知识，还能够树立正确的价值观念，促进高中生数学综合素养的形成，从而促进高中数学学科的健康发展。下面本文将对其进行详细论述。
1大数据相关概念
第一，大数据概念。数据是知识的来源，也是信息的一种记载方式。随着社会的发展和科学的进步，数据数量不断增多，对数据进行记录、测量以及分析的范围也就不断扩大，这标志着人类已经获得越来越多的知识和信息。大数据可以从宏观和微观两个角度去理解，多数学者都是从宏观上对大数据概念进行定义的，即用新的处理模式提高数据出来的执行力，洞察能力以及海量信息的优化能力。大数据具有数据信息量大、种类多种多样、真实性以及实效性强等特点。
第二，大数据分析概念。大数据分析简单来说就是要对大规模的数据进行科学分析，而对这些庞大的数据资源进行分析最根本的目的就是要发现和总结出这些数据中存在的规律以及模式，然后再利用数据的动态性特征去预测事物的未来发展趋势。
2大数据时代下高中数学教学方式的应用
利用大数据转变教师的教学角色
第一，应用大数据技术为教师教学模式的创新提供了机会。大数据时代的到来，传统的教学方法弊端逐渐显现，不仅体现出了与现代社会的不适应，也影响了学生学习积极性的提高。因此，在大数据时代，教师要利用大数据技术开展例如合作探究、个性化教学等多样化的教学方式，丰富课堂教学形式和内容，使学生不再死板地接受学习内容，而教师也能够根据学生的不同阶段开展针对性的.教学活动。教师教学角色和教学模式的转变，强调了学生在课堂中的主体地位，对活跃课堂气氛，提升课堂教学的有效性具有重要作用。例如：在学习“集合”这节课时，教师就可以采用合作探究的教学方式。首先，结合学生的差异性，将学生分成不同的小组，然后设计不同的问题组织学生进行探究，如：①用什么对集合进行表示？可以用一个元素表示集合吗？集合与元素之间有什么关系呢？②集合都有哪些特征呢，结合具体题目进行判断。之后，小组之间对研究结果进行互相交流。再后教师设计突出本节课重点的习题，给学生锻炼的机会。通过这样的教学方式，不同的学生组织到一起集思广益，互相帮助，不仅有利于促进学生思维的发散，还转变了教师的教学角色，提升了课堂学习效率。
第二，应用大数据技术对学生的学习情况进行深入了解。在传统的课堂教学形式下，教师过于侧重学生学习成绩的提升，忽视对学生的了解，导致教学针对性不强，影响教学效果。通常情况下，教师对学生了解是通过考试以及随堂测试的形式进行侧面分析，但这种分析得出的结果并不准确。但在大数据时代，利用大数据技术教师能够对学生的真实情况进行挖掘，然后根据学生之间的个性差异，对学生进行充分的了解，同时教师利用网络技术能够对学生的兴趣点和薄弱点进行准确判断，从而使自己的教学活动与学生的学习需求相吻合，突出数学教学的针对性。
利用大数据发挥学生的主体作用
第一，应用大数据提升学生的学习兴趣。在以往的教学方式下，学生是知识的接受者，部分教师为了提高教学效率甚至一味地向学生进行知识传输，殊不知这种填鸭式的教学方式，不仅无法激发学生的学习兴趣，还会造成学生的抵触情绪，对学习产生厌烦心理，进而影响数学学科教学效率的提升。因此，在大数据时代下，要充分发挥大数据的优势，利用大数据技术去激发学生的学习兴趣，丰富数学课堂的内容，使学生产生主动求知的欲望，能够积极主动地参与到教师组织的教学活动中来。大数据技术的具体应用可以从以下几个方面进行。首先，教师可以利用计算机平台设计预习内容，然后学生能够通过计算机平台自己完成教师布置的习题，教师之后可以借助大数据进行数据分析，这样教师在授课之前就能够找到学生学习的弱点以及难懂点。例如，教师可以利用大数据对学生在“函数”知识中存在的问题进行分析，然后了解到学生易错点和薄弱的地方，之后据此设计相应的课程教案。这样在课堂上学生就能够根据教师针对性的教学设计进行学习，以此来提升课堂教学的有效性。
第二，应用大数据提升学生的学习自主性。学科教学最关键的就是要提高学生的学习积极性，所以在高中数学教学中教师要注重学生自主性的提升。在高中数学教学中，课后知识巩固与习题练习是提高学生学习成绩的重要组成部分，但以往学生通常都是靠手抄错题的形式进行习题纠错和解答的，这种方式取得的效果并不显著，一是浪费了较多的学习时间，二是形式枯燥，学生学习自主性不高，在整理之后查漏补缺效果也不好。所以在此环节可以应用大数据技术为学生的课后自主学习提供平台。在大数据技术的支持下，教师可以将学生之前做好的试卷或者解答过程的问题输入到计算机系统当中，之后学生通过网络进行问题的下载和解答，以便于学生对问题进行查漏补缺。这种方式相比于传统的纠错形式，具有实时性的特征，有利于学生对纠错内容进行更好的掌握。
第三，应用大数据开展分层式的教学形式。目前我国多数高中数学课堂教学采取的都是班级统一上课的教学形式，模式单一固定，缺乏创新性，不仅不利于激发学生的学习积极性，还会影响学生的个性发挥，进而影响学生的潜能的挖掘。“因材施教”是孔子提出的教学思想，所以在大数据环境下，教师要利用大数据技术采取分层式教学的方式，结合每个学生的差异性，开展不同类型的教学活动。每个学生都是独立存在的个体，在思想、能力以及身心发展上都具有差异性，所以针对不同学生的不同特性开展分层教学活动，不仅能够满足学生层次化的学习需求，还能够有效地激发学生的学习兴趣。同时，教师在数学教学中尝试不同的教学方法，应用创新型的教学模式，也能够很好地活跃课堂氛围，调动学生的课堂参与度，从而达到提升学生学习效果的目的。
利用大数据拓宽学生获取知识的途径
大数据时代下，数据量和知识信息不断扩大，学生能够接触和学习到的内容也不断增多，所以教师要利用网络信息技术，在网络上搜集和整理更多的学习资料和信息，然后结合具体的教学目标和学习内容进行这些信息的分析和处理，以此来提高教师的教学效果。而在大数据环境下，学生也能够利用网络技术自行进行数学资源的获取，不断丰富自身的学习的内容，对抽象的数学知识进行简化。另外，在大数据环境下，教师要为学生提供真实、可靠的数据教学服务，引导学生养成善于开发和应用数据的意识和能力，能够根据自身的需要进行数据的获取，这也能够为教师教学互动的开展提供针对性，促进师生间的共同进步。例如：在学习“数列”这节课时，教师可以在课前引导学生利用网络自己进行课前的预习，对数列这节课的知识有个简单的认识，并能够对基本的知识点以及概念进行理解。之后，在课堂上教师可以利用多媒体技术开展具体的教学活动，将教学知识点直观、形象地展现在学生的面前，在课程结束之后，教师组织学生对自己设计的随堂测试问题进行解答，然后对错题进行整理。这种一系列的教学活动，能够提高学生大数据技术的利用与开发能力，对拓宽学生的知识获取途径，提高学生的学习效率具有关键作用。
利用大数据为家长提供教育平台
家庭在学生教育中具有非常重要的作用，家庭是学生的第一所学校，但以往的高中数学教学对家庭教育并不重视，家长没有广泛地参与到学校教育中去，而学校也没有为家长提供更多学习教育的机会，除了每次家长会之外，教师其他时间很少能见到家长，也就很少能参与学生的学习。但大数据时代，网络技术的应用为家长与学校教育的沟通提供了很宽广的平台，家长可以通过固定的软件进行账号的绑定，然后随时对自己家孩子的上课以及课后情况进行了解，进而更好地了解学生近期的表现情况。同时，家长也可以利用这些软件与教师进行交流，对学生的学习和生活情况进行了解，与教师进行充分的沟通和互动。使家长能够更好地配合学校的教育活动，在提高学生数学学习效果的同时，促进学生的健康成长。
3结语
综上所述，大数据时代下数据数量不断增多，网络技术的应用越发广泛，在此种环境下开展高中数学教学活动，不仅有利于创新教师的教学思想和教学方式，也有利于激发学生的学习兴趣，提高学生对数学学科的学习热情，从而达到大数据促进学科教学效果提升的目的。高中数学是一门综合性学科，能够培养学生的逻辑思维和推理能力，同时数学也是一门与人们日常生活密切相关的一门学科。所以在大数据时代，教师要利用好大数据信息，发挥好信息技术在教学中的优势，不断改善自身的教学角色，突出学生的主体地位，拓宽学生获取知识的途径，加强家长与学校的沟通等，使学生在大数据环境下能够养成乐于学习的好习惯和科学的学习方法，推动高中数学教学效果的有效提升，促进学生身心健康成长。
参考文献
[1]孟越飞.大数据背景下的高中数学教学[J].中小学电教(下半月),2018(1):22.
"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。
近几天你是否被世界杯刷屏，话说他，荷兰人，45岁，因喝醉酒买了德国7-1巴西，200欧元，6500赔率，创世界杯单场最高金额1300000 欧元，折合1100W人民币。 理工男的直觉告诉明明同学是这样的，他肯定学过数据分析，对德国和巴西历史进球和比赛结果加上每个球队球员的表现进行建模，得出一个预测模型，然后把本届每个国家球员素质，心里以及他们的社交什么的因素带入模型，然后就预测出本届的比分7-1（好了，我编不下去了）。由此可见数据分析的重要性。 在研究生博士生阶段，你的数据分析做的好，那么你的paper发的是杠杠的 。今天明明同学就给大家分享研究生阶段你必须了解的一些数据分析方法。 方差分析是最常用的一种分析方法，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。 1、各样本是相互独立的随机样本 2、各样本均来自正态分布总体 3、各样本的总体方差相等，即具有方差齐性 方差分析分为 单因素 和 多因素 方差分析，多因素方差分析又有 含交互作用 和 无交互作用 的两种。 单因素方差分析是检验同一因数下不同水平之间的显著性。例如光照时间对苗木生长是否有影响，那么因素就是光照时间，水平可以有光照2h、4h、6h、8h等。检验目的是4种不同的光照时间对苗木的生长是否有差异。 双因素方差分析是检验多因素多水平下的显著性。其中不含交互作用是指某一因素对其他因素没有影响，即其他因素固定，某一因素不同水平之间均数的差别。交互作用是指某因素的单独效应，随另一因素水平而变化，且不能用随机误差解释。 1、样本是否正态分布检验 2、样本方差齐性检验 3、提出原假设：H0——无差异；H1——有显著差异，（交互作用的假设H03和H13） 4、选择检验统计量：方差分析采用的检验统计量是F统计量，即F值检验 5、计算检验统计量的观测值和概率P值 6、给定显著性水平，并作出决策 7、如果有显著差异，需要进行多重比较 关于方差分析的方法在微信公共号"毕业零距离"里种介绍了三种方法即： 《如何用EXCEL做方差分析》、《如何用SPSS做方差分析》、《如何用R语言做方差分析》。有不懂的随时私信明明同学。 回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系，例如不同的施肥量对苗木高生长的关系、中国人的消费习惯对美国经济的影响等。其又分为线性回归分析和非线性回归分析。 和方差分析一样，数据必须满足独立、正态、方差齐性。 （1）确定Y与X间的定量关系表达式，这种表达式称为回归方程； （2）对求得的回归方程的可信度进行检验； （3）判断自变量X对因变量Y有无影响； （4）利用所求得的回归方程进行预测和控制。 1、Linear Regression线性回归，2、Logistic Regression逻辑回归，3、Polynomial Regression多项式回归，4、Stepwise Regression逐步回归等常见回归模型。 1、制作散点图，判断变量关系（简单线性、非线性等）； 2、求相关系数及线性验证； 3、求回归系数，建立回归方程； 4、回归方程检验； 5、参数的区间估计； 6、预测； 关于回归分析的做法，我们以后会推出相应的教程，加大家如何使用EXCEL、SPSS、和R语言做回归分析。 判别分析又称“分辨法”，是在分类确定的条件下，根据某一研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的一种多变量统计分析方法。 解决的问题是在一些已知研究对象已经用某种方法分成若干类的情况下，确定新的样品属于已知类别中的哪一类。他用途广泛，如动植物分类、医学疾病诊断、社区种类划分等。 1、每一个判别变量都不能是其他判别变量的线性组合 2、各个判别变量之间具有多元正态分布，即控制N-1个变量为固定值时，第N个变量满足正态分布 3、满足②条件时，使用参数法计算判别函数，否则使用非参数法计算判别函数。 Fisher判别（属于确定性判别）包括距离判别、线性判别、非线性判别和典型判别。 Bayes判别（属于概率性判别）关于判别分析的做法，我们以后会推出相应的教程。 是把分类对象按照一定规则分成若干类，这些类不是事先设定的，而是根据数据的特征确定的。在同一类中这些对象在某种意义上趋向于彼此相似，而在不同类中对象趋向于彼此不相似。 系统聚类法、快速聚类法、模糊聚类法。 系统聚类 常用的有如下六种： 1、最短距离法；2、最长距离法；3、类平均法；4、重心法；5、中间距离法；6、离差平方和法 快速聚类常见的有K-means聚类。 所有聚类的基本原则都是： 希望族（类）内的相似度尽可能高，族（类）间的相似度尽可能低（相异度尽可能高）。 主成分分析，是考察多个变量间相关性一种多元统计方法，研究如何通过少数几个主成分来揭示多个变量间的内部结构，即从原始变量中导出少数几个主成分，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此间互不相关。 1、将原始数据标准化，以消除变量之间在数量级和量纲上的不同。 2、求标准化的相关矩阵。 3、求相关矩阵的特征值和特征向量。 4、计算方差贡献率和累计方差贡献率，每个主成分的贡献率代表了原始数据总信息量的百分比。 5、确定主成分。 6、用原指标的线性组合来计算各个主成分的得分。 7、综合得分，然后进行得分排序。 在R语言和SPSS中很容易实现主成分分析。 有任何问题可以随时私信明明同学，帮助你解决数据分析的难处。
毕业设计可不能马虎，网上下的那种当然是不可以用的，但是要人帮忙写，那很费时间的，为什么不去专门做论文的网站看看呢，不要买成品，不要买网上有的，不知道多少人买过，这样老师很容易发现,那样又要重新写的，建议你还是自己写，确实写不到，找人代写，我之前就是找人代写的，因为自己写的，导师一直不让过，后来朋友介绍去一家品学论文网，让他们代写，一次就过了，很是感激，你也去咨询一下 品学论文吧
请在此输入您的回答，每一次专业解答都将打造您的权威形象数据源：（是什么）研究区域描述：（如果你研究的是区域的话，要写出研究区域你要研究的那一方面的发展概况）数据处理方法：你用了什么方法，仔细描绘，比如怎么选取变量，有无修正参数或部分数据啦等等，怎么检验你处理的方法是否恰当啦
如何利用数据分析工具，对自己的文章进行诊断
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。
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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)
数据分析可以分成两部分，一部分是对分析过程及分析结果的描述，另一部分是结合专业知识对结果进一步分析，为什么会出现这样的结果。如果完全没有思路推荐使用spssau，里面的结果包括智能文字分析可以提供一些思路。
数据分析主要就是通过数据去解决企业实际遇到的问题，包括根据数据分析的原因和结果推理以及预测未来进行制定方案、对调研搜集到的各种产品数据的整理、对资料进行分类和汇总等等。主要就是学习Python、R、SAS等编程工具，数据仓库，分布式存储HDOOP，云计算，数据可视化，大数据技术，还可以到九道门数据分析实训官网上去看一些案例，自己做做训练，总之要学习很多东西。
问题一：怎样进行论文数据分析 请在此输入您的回答，每一次专业解答都将打造您的权威形象数据源：（是什么） 研究区域描述：（如果你研究的是区域的话，要写出研究区域你要研究的那一方面的发展概况） 数据处理方法：你用了什么方法，仔细描绘，比如怎么选取变量，有 *** 参数或部分数据啦等等，怎么检验你处理的方法是否恰当啦 问题二：论文结果分析怎么写 结果是你实验过程中记录的各项变化和数据。列出图、表更直观一些。并且要做一下适当的说明。 分析是将这些结果说明了什么写出，即结论，同时是否与你的预期一致，还有你的实验结果有什么意义。 如果结果与预期不符，说明一下原因或可能的原因。 问题三：有数据了怎么写数据分析的论文 20分 数据了，写数据，分析的 问题四：论文的数据分析怎么写 你可以把数据发给我看看，我帮你看下 问题五：关于毕业论文的数据分析 我觉得你先要明白想用这些数据得出怎么样的结果 然后我就知道怎么样进行数据分析 数据分析只是方式，前提是你要明白自己的目的 问题六：论文中数据显著分析，怎么做是啊a，b，c 论文不难写的，不要抄袭，有自己的观点就行，不会写可以问我的。论文常指用来进行科学研究和描述科研成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行科学研究的一种手段，又是描述科研成果进行学术交流的一种工具。 问题七：急！！毕业论文实证分析中的样本选取和数据来源怎么写啊 20分 数据可以去公司里面，年鉴等地方找 不要相信其他人说的给你，什么没问题，都你的 我经常帮别人做数据分析的 问题八：毕业论文的假设检验进行数据分析后 有些没通过 影响大吗 最后的结论怎么写 要写哪些内容 25分 做的是什么假设检验：方差分析、卡方检验、秩和检验还是直线相关与回归 问题九：这个论文数据分析该找哪些数据，该怎么分析，求大神指导。 这个框架 没有办法判断 你需要把模型的设定 先做出来 才可能确定数据选择和收集 问题十：工程力学论文怎么写，其中的数据分析如何 1，定义：应用于工程实际的各门力学学科的总称。常指以可变形固体为研究对象的固体力学。广义的工程力学还包括水力学、岩石力学、土力学等。工程力学是研究有关物质宏观运动规律，及其应用的科学。 2，一般工程力学包括结构力学，理论力学，材料力学即三大力学。它们的关系是包括与被包括的关系。包括实验力学，结构检验，结构试验分析。模型试验分部分模型和整体模型试验。结构的现场测试包括结构构件的试验及整体结构的试验。实验研究是验证和发展理论分析和计算方法的主要手段。
通过数据进行分析的论文用数据是数学方法。
数据分析方法：将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚，简单明了，有利于发现相关量之间的相关关系。
此外还要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等：根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。
数据分析目的：
数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。
这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。
例如设计人员在开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查，分析所得数据以判定设计方向，因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。
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。
数据分析法论文研究方法怎么写
数据分析法论文研究方法怎么写，毕业论文对大学生是很重要的一项内容，如果毕业论文不通过就可能毕不了业了，论文的数据是很重要的，如果你的论文数据不准确，就没研究意义了， 下面我和大家分享数据分析法论文研究方法怎么写。
确定数据分析方法
首先，针对实证性论文而言，在开始撰写论文之前，必须要提前确定好数据研究方法。而数据研究方法的确定与选择需要根据大家毕业论文的研究课题来确定。
另外，大家也可以跟自己的的论文指导老师多多交流，尽可能多的了解更多关于研究方法的知识，以供自己选择。除此之外，大家还需要大量查找文献资料，见多识广有大量输入之后才能有所输出，本环节需要大家跟导师沟通商议后决定。
搜集整理实验数据
接下来一个比较重要的步骤是搜集和整理实验数据。在这一部分，很多同学朋友都会遇到各种各样的问题，比如，不知道去哪里找数据，找到的数据可靠性无法保障，需要的数据总是无法搜集全面等等各种问题。
那么在这里需要跟大家强调一下，推荐大家使用国家统计局、中国统计年鉴、国泰安、万方等等这些比较权威的网站去搜集数据资料。
在此需要注意的是，国泰安和万方等这些网站是需要收费的，上去看了一下，价格不是很亲民。
给大家分享一下，如果有些数据在国家官方网站确实找不到或者毕业论文所需的最新数据还没及时发布，推荐大家可以上某宝，因为某宝上电子版数据往往都很全面，而且价格大都可以接受。
在此提醒大家搜集到数据之后，一定要按照自己的习惯整理保存好，避免后期使用数据时出现差错。
使用软件进行分析
接下来第三部分就是使用软件进行数据分析，本部分是非常重要的一个部分。因而可能会出现各种各样的问题。
在本部分大家可以通过软件对所得数据按照前面选定的研究方法进行分析。实践是检验一切的'唯一标准。有很多问题往往都是在进行了数据分析以后才暴露出来的。
根据自身经历，通过软件分析了实验数据以后，才发现结果非常不理想，此时就需要及时跟论文指导老师沟通去进行数据分析方法的调整。
在使用软件进行数据分析之前，一切都是未知的，只有分析之后才能对症下药。所以本环节大家一定要高度重视，根据分析结果及时对研究方法或者样板数据进行微调。
梳理归纳实验结果
最后一个部分就是梳理和归纳实验数据分析结果，此时，大家要讲结果进行合理化解释。同时也需要大量参考先前学者的优秀文献，寻找类似的结果或者解释，从而为自己的实验结果的合理解释提供参考。
有的实证性论文的课题研究可能还不止一个阶段，因为很多研究方法会分阶段进行，比如考虑外部因素的影响或者投出产入效率等等，所以大多研究方法都是两阶段或者三阶段。此时就需要大家根据论文整体性原则，及时对实验结果进行分阶段阐述，所以大家一定要自己思维清晰，层次分明。
这一部分也是将来在毕业论文答辩需要大家重点向答辩老师介绍和阐述的，一定要熟稔于心。
1、调查法
它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法。调查方法是科学研究中常用的基本研究方法，它综合运用历史法、观察法等方法以及谈话、问卷、个案研究、测验等科学方式，对教育现象进行有计划的、周密的和系统的了解。
2、观察法
观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。
3、实验法
实验法是通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果联系的一种科研方法。其主要特点是：第一、主动变革性和控制性。
4、文献研究法
文献研究法是根据一定的研究目的或课题，通过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。
5、实证研究法
在科学研究中，通过定量分析法可以使人们对研究对象的认识进一步精确化，以便更加科学地揭示规律，把握本质，理清关系，预测事物的发展趋势。
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
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浅谈基于大数据时代的机遇与挑战论文
1、大数据的基本概况
大数据(Big Data)是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据，其具有以下四个基本特性，即海量性、多样性、易变性、高速性。同时数据类型繁多、数据价值密度相对较低、处理速度快、时效性要求高等也是其主要特征。
2、大数据的时代影响
大数据，对经济、政治、文化等方面都具有较为深远的影响，其可帮助人们进行量化管理，更具科学性和针对性，得数据者得天下。大数据对于时代的影响主要包括以下几个方面：
(1)“大数据决策”更加科学有效。如果人们以大数据分析作为基础进行决策，可全面获取相关决策信息，让数据主导决策，这种方法必将促进决策方式的创新和改变，彻底改变传统的决策方式，提高决策的科学性，并推动信息管理准则的重新定位。2009 年爆发的甲型H1N1 流感就是利用大数据的一个成功范例，谷歌公司通过分析网上搜索的大量记录，判断流感的传播源地，公共卫生机构官员通过这些有价值的数据信息采取了有针对性的行动决策。
(2)“大数据应用”促进行业融合。虽然大数据源于通信产业，但其影响绝不局限于通信产业，势必也将对其他产生较为深远的影响。目前，大数据正逐渐广泛应用于各个行业和领域，越来越多的企业开始以数据分析为辅助手段加强公司的日常管理和运营管理，如麦当劳、肯德基、苹果公司等旗舰专卖店的位置都是基于大数据分析完成选址的，另外数据分析技术在零售业也应用越来越广泛。
(3)“大数据开发”推动技术变革。大数据的应用需求，是大数据新技术开发的源泉。相信随着时代的不断发展，计算机系统的数据分析和数据挖掘功能将逐渐取代以往单纯依靠人们自身判断力的领域应用。借助这些创新型的大数据应用，数据的能量将会层层被放大。
另外，需要注意的是，大数据在个人隐私的方面，容易造成一些隐私泄漏。我们需要认真严肃的对待这个问题，综合运用法律、宣传、道德等手段，为保护个人隐私，做出更积极的努力。
3、大数据的应对策略
布局关键技术研发创新。
目前而言，大数据的技术门槛较高，在这一领域有竞争力的多为一些在数据存储和分析等方面有优势的信息技术企业。为促进产业升级，我们必须加强研究，重视研发和应用数据分析关键技术和新兴技术，具体可从以下几个方面入手：第一，夯实发展基础，以大数据核心技术为着手点，加强人工智能、机器学习、商业智能等领域的理论研究和技术研发，为大数据的应用奠定理论基础。二是加快基础技术(非结构化数据处理技术、可视化技术、非关系型数据库管理技术等)的研发，并使其与物联网、移动互联网、云计算等技术有机融合，为解决方案的制定打下坚实基础。三是基于大数据应用，着重对知识计算( 搜索) 技术、知识库技术、网页搜索技术等核心技术进行研发，加强单项技术产品研发，并保证质量的提升，同时促使其与数据处理技术的有机结合，建立科学技术体系。
提高软件产品发展水平。
一是促进以企业为主导的产学研合作，提高软件发展水平。二是运用云计算技术促进信息技术服务业的转型和发展，促进中文知识库、数据库与规则库的建设。三是采取鼓励政策引导软硬件企业和服务企业应用新型技术开展数据信息服务，提供具有行业特色的系统集成解决方案。四是以大型互联网公司牵头，并聚集中小互联网信息服务提供商，对优势资源进行系统整合，开拓与整合本土化信息服务。五是以数据处理软件商牵头，这些软件商必须具备一定的基础优势，其可充分发挥各自的数据优势和技术优势，优势互补，提高数据软件开发水平，提高服务内容的精确性和科学性。同时提高大数据解决方案提供商的市场能力和集成水平，以保障其大数据为各行业领域提供较为成熟的解决方案。
加速推进大数据示范应用。
大数据时代，我们应积极推进大数据的示范应用，可从以下几个方面进行实践：第一，对于一些数据量大的领域(如金融、能源、流通、电信、医疗等领域)，应引导行业厂商积极参与，大力发展数据监测和分析、横向扩展存储、商业决策等软硬件一体化的行业应用解决方案。第二，将大数据逐渐应用于智慧城市建设及个人生活和服务领域，促进数字内容加工处理软件等服务发展水平的提高。第三，促进行业数据库(特别是高科技领域)的深度开发，建议针对不同的行业领域建立不同的专题数据库，以提供相应的内容增值服务，形成有特色化的服务。第四，以重点领域或重点企业为突破口，对企业数据进行相应分析、整理和清洗，逐渐减少和去除重复数据和噪音数据。
优化完善大数据发展环境。
信息安全问题是大数据应用面临的主要问题，因此，我们应加强对基于大数据的情报收集分析工作信息保密问题的研究，制定有效的防范对策，加强信息安全管理。同时，为优化完善大数据发展环境，应采取各种鼓励政策(如将具备一定能力企业的数据加工处理业务列入营业税优惠政策享受范围)支持数据加工处理企业的发展，促使其提高数据分析处理服务的水平和质量。三是夯实大数据的应用基础，完善相关体制机制，以政府为切入点，推动信息资源的集中共享。
做到上面的几点，当大数据时代来临的时候，面临大量数据将不是束手无策，而是成竹在胸，而从数据中得到的好处也将促进国家和企业的快速发展。
大数据为经营的横向跨界、产业的越界混融、生产与消费的合一提供了有利条件，大数据必将在社会经济、政治、文化等方面对人们生活产生巨大的影响，同时大数据时代对人类的数据驾驭能力也提出了新的挑战与机遇。面对新的挑战与发展机遇，我们应积极应对，以掌握未来大数据发展主动权。
结构
论文一般由名称、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成，其中部分组成（例如附录）可有可无。
1、论文题目
要求准确、简练、醒目、新颖。
2、目录
目录是论文中主要段落的'简表。（短篇论文不必列目录）
3、内容提要
是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。
4、关键词定义
关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作计算机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。
主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题分析，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。（参见《汉语主题词表》和《世界汉语主题词表》）。
5、论文正文
（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。
（2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、论证过程和结论。主体部分包括以下内容：
a.提出问题-论点；
b.分析问题-论据和论证；
c.解决问题-论证方法与步骤；
d.结论。
6、参考文献
一篇论文的参考文献是将论文在研究和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按进行。
7、论文装订
论文的有关部分全部抄清完了，经过检查，再没有什么问题，把它装成册，再加上封面。论文的封面要朴素大方，要写出论文的题目、学校、科系、指导教师姓名、作者姓名、完成年月日。论文的题目的作者姓名一定要写在表皮上，不要写里面的补页上。
大数据论文【1】大数据管理会计信息化解析
摘要：
在大数据时代下，信息化不断发展，信息化手段已经在我国众多领域已经得到较为广泛的应用和发展，在此发展过程，我国的管理会计信息化的应用和发展也得到了非常多的关注。
同时也面临着一些问题。
本文通过分析管理会计信息化的优势和应用现状以及所面临的的问题，以供企业在实际工作中对这些问题的控制和改善进行参考和借鉴。
关键词：
大数据;管理会计信息化;优势;应用现状;问题
在这个高速发展的信息时代，管理会计的功能已经由提供合规的信息不断转向进行价值创造的资本管理职能了。
而管理会计的创新作为企业管理创新的重要引擎之一，在大数据的时代下，管理会计的功能是否能够有效的发挥，与大数据的信息化，高效性、低廉性以及灵活性等特点是密不可分的。
一、大数据时代下管理会计信息化的优势及应用现状
在大数据时代下，管理者要做到有效地事前预测、事后控制等管理工作，在海量类型复杂的数据中及时高效的寻找和挖掘出价值密度低但是商业价值高的信息。
而管理会计信息化就能够被看做是大数据信息系统与管理会计的一个相互结合，可以认为是通过一系列系统有效的现代方法，
不断挖掘出有价值的财务会计方面的信息和其他非财务会计方面的综合信息，随之对这些有价值的信息进行整理汇总、分类、计算、对比等有效的分析和处理，
以此能够做到满足企业各级管理者对各个环节的一切经济业务活动进行计划、决策、实施、控制和反馈等的需求。
需要掌控企业未来的规划与发展方向就能够通过预算管理信息化来实现;需要帮助管理者优化企业生产活动就能够通过成本管理信息化对
供产销一系列流程进行监控来实现;需要对客观环境的变化进行了解以此帮助管理者为企业制定战略性目标能够通过业绩评价信息化来实现。
(一)预算管理信息化
在这个高速发展的信息时代下，预算管理对于企业管理而言是必不可少的，同时对企业的影响仍在不断加强。
正是因为企业所处的环境是瞬息万变，与此同此，越来越多的企业选择多元化发展方式，选择跨行业经营的模式，经营范围的跨度不断增大。
这就需要企业有较强的市场反应能力和综合实力，对企业的预算管理提出了新的发展挑战要求。
虽然不同企业的经营目标各不相同，但对通过环境的有效分析和企业战略的充分把握，从而进行研究和预测市场的需求是如出一辙的。
企业对需求的考量进而反应到企业的开发研发、成本控制以及资金流安排等各个方面，最终形成预算报表的形式来体现企业对未来经营活动和成果的规划与预测，
从而完成对企业经营活动事后核算向对企业经营活动全过程监管控制的转变。
然而从2013国务院国资委研究中心和元年诺亚舟一起做的一项针对大型国有企业的调研结果中得出，仅仅有4成的企业完成了预算管理的信息化应用，
大型的国有企业在预算管理信息化应用这方面的普及率都不高，足以说明我国整体企业的应用情况也不容乐观。
所以从整体上来讲,预算管理信息化的应用并未在我国企业中获得广泛的普及。
(二)成本管理信息化
企业由传统成本管理企业向精益成本管理企业转换是企业发展壮大的必然选择。
而基于大数据信息系统能够为企业提供对计划、协调、监控管理以及反馈等过程中各类相关成本进行全面集成化管理。
而进行成本管理的重中之重就是对企业价值链进行分析以及对企业价值流进行管理。
企业能够通过成本管理信息化对有关生产经营过程中的原材料等进行有效地信息记录及进行标示，并结合在财务信息系统中产生的单独标签，
使与企业有关的供应商、生产经营过程和销售等的过程全都处于企业的监控。
以此企业可以做到掌握生产经营的全过程，即能够通过财务信息系统实时了解到原材料的消耗，产品的入库及出库等一切企业生产经营活动。
同时，结合价值链的分析和价值流管理，企业通过将生产过程进行有效地分解，形成多条相互连接的价值链，运用信息化手段对企业的
每条价值链的成本数进行有效的追踪监管和综合分析，以此为基础为企业提出改进方案，并使用历史成本进行预测，达到减少企业的不需要的损失及浪费，最终达到优化生产经营过程。
虽然成本管理信息化是企业发展的一个重要趋势，以大数据信息技术为基础的信息系统可以使得企业完成全面的成本管理，给企业的成本管理带来了巨大的推动力。
然而信息化在成本控制方面的实施效果并不是很理想。
(三)业绩评价信息化
业绩评价是对企业财务状况以及企业的经营成果的一种反馈信息，当企业的绩效处于良好状态，代表企业的发展状况良好，
也反映了企业现阶段人才储备充足，发展处于上升期，由此企业定制扩张战略计划。
而当企业的绩效不断减少，代表企业的发展状况在恶化，也反映了企业的人才处在流失状态，企业在不断衰退，此时企业应该制定收缩战略计划。
企业进行业绩评价信息化的建设，通过对信息系统中的各类相关数据进行综合分析，有效地将对员工的业绩评价与企业的财务信息、顾客反馈、学习培训等各方面联系在一起。
对于企业而言，具备一套完善且与企业自身相适应的业绩评级和激励体系是企业财务信息系统的一个重要标志，也是企业组织内部关系成熟的一种重要表现。
然而，如今对于具备专业的业绩评价信息化工具平衡分卡等在企业的发展过程中并未得到广泛的应用。
其中最大的原因应该是对业绩评价的先进办法对于数据信息的要求比较简单，通常可以由传统方式获得。
所以，现如今能够完全将业绩评价纳入企业信息系统，并能够利用业绩评价信息化来提高企业管理效率的企业数量并不多。
二、大数据时代下管理会计信息化存在的主要问题
(一)企业管理层对管理会计信息化不重视
我国企业管理层对企业管理会计信息化建设存在着不重视的问题。
首先，对管理会计信息化概念和建设意义没有正确的认识，有甚至由于对于企业自身的认识不够充分，会对管理会计信息化的趋势产生了质疑和抵触心理。
再者，只有在一些发展较好的企业中进行了管理会计信息化的建设工作及应用，但是，企业应用所产生的效果并不是很理想，进而促使管理会计信息化在企业的发展速度缓慢。
(二)管理会计信息化程度较低
大数据时代下，信息化手段已经在我国众多领域已经得到较为广泛的应用和发展，在此发展过程，我国的管理会计信息化的应用和发展也得到了非常多的关注。
但是，由于管理会计在我国受重视程度不够，企业在进行管理会计信息化建设的过程中对与软件的设计和应用也要求较高，所以与管理会计信息化建设相关的基础建设还相对较落后。
(三)管理会计信息化理论与企业经管机制不协调
虽然随着国家政策鼓励和扶持，很多行业的不断涌现出新的企业，企业数量不断增多，但是由于这些企业在规模以及效益等方面都存在着较大的差距，同时在管理决策方面也产生了显著地差别。
很多企业在发展的过程中并没有实现真正的权责统一，产生了管理层短视行为，没有充分考虑企业的长远利益等管理水平低下的问题。
三、管理会计信息化建设的措施
(一)适应企业管理会计信息化发展的外部环境
企业在进行管理会计信息化建设时，要结合企业所处的外部环境进行全方面的规划和建设。
在企业进行规划和建设时，国家的法律法规等相关政策占据着十分重要的位置，需要对市场经济发展的相关法律法规进行充分理解和考虑，为企业管理会计信息化建设提供好的法律环境。
管理会计信息化系统的正常运转要求企业处于相对较好的环境之中，以此充分发挥出其应有的作用。
(二)管造合适的管理会计信息化发展内部环境
企业管理会计信息化的良好发展要求企业能够提供良好的内部环境。
树立有效推进企业管理会计信息化建设的企业文化，企业文化作为企业股东、懂事、管理层以及每个员工的价值观念体现，
有利于各级员工都能够正确认识到管理会计信息化建设的重要性，接受管理会计信息化的价值取向。
再者，企业要储备足够的管理会计人才,为管理会计信息化的建设提供源源不断的血液。
同时，为企业管理会计信息化建设提供强大的资金保障。
最后，对企业内部控制体系不断完善，为企业创造长足的生命力，为管理会计信息化赖以生存的环境。
(三)开发统一的企业信息化管理平台
在大数据时代下，信息化不断发展，对于企业而言，会同时使用多种不同的信息系统进行组合使用，并且这种情况在未来也可能将持续下去，企业需要建立综合统一的企业信息化管理平台。
四、结束语
管理会计信息化已经成为企业发展的重要趋势。
同时也面对着一些问题。
因此，相应的措施和不断地完善和改进是必不可少的，以此才能够促进管理会计信息化的不断发展。
作者：李瑞君 单位：河南大学
参考文献：
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会计之友,2014(32).
大数据论文【2】大数据会计信息化风险及防范
摘要：
随着科学技术的不断进步和社会经济的不断发展，大数据时代的发展速度加快，同时也推动着会计信息化的发展进程，提高了企业会计信息化工作的效率和质量，资源平台的共享也大大降低了会计信息化的成本。
但大数据时代下会计信息化的发展也存在一定的风险。
本文将会对大数据时代下会计信息化中所存在的风险给予介绍，并制定相应的防范对策，从而使大数据时代在避免给会计
信息化造成不良影响的同时发挥其巨大优势来促进会计信息化的发展进程。
关键词：
大数据时代;会计信息化;风险;防范
前言
近年来经济全球化进程不断加快，经济与科技的迅猛发展，我国在经历了农业、工业和信息时代以后终于踏入了大数据时代。
大数据是指由大量类型繁多、结构复杂的数据信息所组成的`数据集合，运用云计算的数据处理模式对数据信息进行集成共享、
交叉重复使用而形成的智力能力资源和信息知识服务能力。
大数据时代下的会计信息化具有极速化、规模性、智能性、多元化、和即时高效等特点，这使得会计从业人员可以更方便快捷的使用数
据信息，并在降低经济成本的同时有效实现资源共享，信息化效率逐渐增强。
但同时大数据时代下的会计信息化也面临着风险，应及时有效地提出防范对策，以确保会计信息化的长久发展。
一、大数据时代对会计信息化发展的影响
(一)提供了会计信息化的资源共享平台
进入大数据时代以来，我国的科学技术愈加发达，会计信息化也在持续地走发展和创新之路，网络信息资源平台的建立使数据与信息资源可以共同分享，平台使用者之间可以相互借鉴学习。
而最为突出的成就便是会计电算化系统的出现，它改变了传统会计手工做账的方式，实现了记账、算账和报账的自动化模式，
提高了会计数据处理的正确性和规范性，为信息化管理打下基础，推进了会计技术的创新和进一步发展。
但是“信息孤岛”的出现证明了会计电算化并没有给会计信息化的发展带来实质性的变化。