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浅谈基于大数据时代的机遇与挑战论文推荐
在学习和工作中，大家总少不了接触论文吧，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。为了让您在写论文时更加简单方便，以下是我精心整理的浅谈基于大数据时代的机遇与挑战论文，仅供参考，希望能够帮助到大家。
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
3.1 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。
3.2 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。
3.3 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。
3.4 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"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。
1、论文摘要中应排除本学科领域已成为常识的内容；切忌把应在引言中出现的内容写入摘要；一般也不要对论文内容作诠释和评论(尤其是自我评价)。2、不得简单重复题名中已有的信息。3、结构严谨，表达简明，语义确切。摘要先写什么，后写什么，要按逻辑顺序来安排。句子之间要上下连贯，互相呼应。摘要慎用长句，句型应力求简单。每句话要表意明白，无空泛、笼统、含混之词，但摘要毕竟是一篇完整的短文，电报式的写法亦不足取。摘要不分段。4、用第三人称。建议采用“对……进行了研究”、“报告了……现状”、“进行了……调查”等记述方法标明一次文献的性质和文献主题，不必使用“本文”、“作者”等作为主语。5、要使用规范化的名词术语，不用非公知公用的符号和术语。新术语或尚无合适汉文术语的，可用原文或译出后加括号注明原文。6、除了实在无法变通以外，一般不用数学公式和化学结构式，不出现插图、表格。7、不用引文，除非该文献证实或否定了他人已出版的著作。
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2.0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。 2.1 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。 2.2 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： 3.1 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。 3.2 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。 3.3 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。 3.4 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。 3.5 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 1.1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。 1.2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 2.1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。 2.2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。 2.3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"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。
摘要： 近年来，随着电子 科技 日新月异的进步，人工智能更加普及，促进会计审计行业逐渐改变和成长。本文解释了人工智能审计的相关概念，并且重点回顾了关于人工智能对审计行业发展影响的相关文献，提出可能的改进措施，以期对行业未来发展的可能性和适应性作出理性探讨。
关键词： 人工智能；审计行业
近些年来，智能化的技术越来越普及，在不同领域迅猛发展。大数据的出现使信息可以广泛储存和查询；云计算技术的应用使数据信息的计算更加便捷、安全；移动互联技术则推动信息交换摆脱了时间和空间的限制。这些先进的技术对人工智能的发展应用都起到了巨大的推动作用。人工智能已延伸到人们工作生活的方方面面。2017年5月，普华永道事务所发表了关于引入人工智能的流程自动化方案。很快，四大会计师事务所都引进了会计机器人，这意味着人工智能正式进入审计领域。会计机器人能够快速准确输入存储信息，对会计师们是一个前所未有的挑战，要求他们掌握人工智能的内在本质和前沿动态，从而促进现代审计技术的进步。运用人工智能的审计系统不仅工作高效而且人工费用低，其全面普及是大势所趋，满足行业发展的需要。因此，这对于审计从业人员来说既是巨大的挑战，更是不可多得的机遇。
1、关于人工智能审计的概述
人工智能(ArtificialIntelligence)，从根本上来看是按照人类的思维方式进行编程、设计系统，从而完成各项代替人工的工作。按照人类的思维方式，即模拟人类的思维过程，首先是对人类思维的器官：人脑进行结构观察。根据观察结果设计出结构相似的机器，这是人工智能产生的基础。其次要依据大脑功能的实现过程设计系统的运行方式，这是模拟人类思维过程的重要环节，也是实现人工智能的关键途径。其重点在于找到人类大脑在思考的时候是如何传递信息，从而仿照设计机器的系统。所谓“人工智能”，就是机器操作，代替人工。人工智能审计则是把人工智能系统应用在审计领域，通过智能化的系统和机器操作一定的审计工作。该系统建立在对审计人员思考、实施过程的模拟之下，将基础审计工作分成三个阶段：首先是数据的采集。大量的基础数据将被收集在人工智能系统的数据库里，以方便接下来的数据应用。数据的应用主要体现在对数据的检查核对，人工智能系统可以快速筛选出待审计单位的相关数据信息，并与数据库信息比对，从而检查出错误、过时的信息，避免舞弊、篡改信息等各种不端行为。在数据审核完毕之后，人工智能系统还可以自动生成试算平衡表、利润表等各种财务报表以及工作底稿。基础工作由系统处理完成，在很大程度上减轻了审计人员的工作负担，他们的工作重点可以向更为复杂的分析阶段转变。最重要的是，审计人员能够随时随地检查系统处理数据的任一阶段，实现全方位的监控。人工智能技术的应用给审计行业的发展带来了巨大的改变。通过模拟审计人员的思考和实际操作过程，智能系统几乎可以处理全部的基础审计工作，并且人工智能的处理效率、正确率、以及数据信息的安全程度都要比审计人员要高得多。总之，人工智能的出现倒逼审计行业内部要进行一次彻底的、颠覆式的变革，虽然面对着未知的艰巨挑战，但是如果迎难而上，成功变革，对整个行业而言将会是一个质的飞越。
2、人工智能技术给审计行业带来的变革
2.1.促使审计信息处理更加高效
陈敏洁(2018)的研究从基础审计工作出发，分析了人工智能对审计行业的影响。传统的基础审计工作主要含有海量数据的筛选，因此基础从业人员需要审阅大量的数据资料，除了合同单、审批单等文字信息，还有众多专业图表等晦涩难懂的数据信息。审计人员如果不够熟悉被审计单位所在的领域，处理起来还要花费大量时间了解，而人工智能的出现则极大地改善了这种情况。智能系统存储了很多不同领域的专业知识，因此，面对复杂的专业数据它可以快速调取出相应的信息进行比对，不需要花费大量时间了解专业背景。基础审计工作完成后，系统将相关报表呈献给审计人员，以便对其进行更深层次的分析。人工智能技术解决了审计信息在收集、传递和处理过程中的效率问题，做到了短时间内提供出高质量的报表，使审计人员专注于分析数据等专业的工作。
2.2.推动审计技术和方法改进
康曦月(2017)以大数据发展为背景，分析了人工智能技术对审计方法的影响，她认为人工智能会促进总体审计的发展。当下，受到审计人员数量和能力的限制，被审计单位的数据并不能完全掌握。大数据的使用可以帮助审计人员掌握业务活动全部的信息，从而实现总体、全面的审计。另外，审计的地点也将不再局限于活动现场。通过移动技术，审计人员可以远程提取数据信息，并且进行相应的分析和监督。人工智能将不同单位的审计信息构建成信息网络，使审计人员更方便、高效地处理工作，传统的审计方法得以极大地改善，审计工作的效率也得到了很高的提升。
2.3.促进审计工作数字化的发展
面对日益复杂的审计环境和大量的审计信息，立足于局部信息的传统审计方法已经不能满足时展的需要。在大量研究和调查的基础上，沈潇潇(2018)认为顺应人工智能的发展浪潮，大力推进数字化审计已经成为不可阻挡的趋势。数字化审计是在全面、广泛数据的基础上，通过人工智能自动筛选并调取出被审计单位相应的信息，这就大大减少了审计师关于筛选数据的工作量，并且全面过滤了有效的信息，实现审计信息高效、全面的应用。
3、人工智能在审计行业发展中的问题
3.1.冲击传统审计工作
人工智能的程序可以代替基础审计会计人员完成简单且重复的工作，比如收集核对数据、审阅条款账目、制作财务报表等。根据杨雪梅(2018)等研究人员的预测，不久的将来，人工智能将会完全替代基础审计会计工作人员。传统审计工作该如何操作，审计人员该怎样转变其工作职能，大量失业人员又将何去何从？这些问题对审计从业者乃至整个审计行业的冲击都是巨大的。
3.2.人工智能无法完全替代人工
在审计工作的实务操作中，人工智能是无法完全替代审计人员的。现场的审计环境复杂多变，会产生各种各样的、偏离人工智能设定好方向的问题，这就需要传统的审计人员依靠专业素养进行职业判断，进而作出合理的决策。经研究，朱镜桦(2018)提出，在智能化审计发展仍处于初级阶段的今天，审计人员必须加强实务操作的训练，提高个人职业素养，并且掌握计算机运用的能力，以适应多变的工作环境。会计机器人无法完全代替人类，但其引入却一定会给审计工作带来巨大的改变。
4、审计行业应对人工智能的发展策略
4.1.适应多变的审计环境，培养全面的审计从业者
闫国举(2018)从审计人员的知识结构和职能角度分析，认为在 科技 的迅猛发展下，人工智能在审计行业的普遍应用是大势所趋，也是技术革新、顺应潮流的必然变革。这便要求审计人员具备更高的综合素质，传统的审计人员仅仅掌握审计知识和经验就可以处理审计实务，但是这并不足以应对当下的多变环境。因此，审计行业要明确从业者的职能转换，培养综合审计、经济、统计、计算机等多种科学的全面人才。大数据时代已经来临，面对海量的数据，审计人员不但要收集、核对数据，更要明辨真假是非，数据审计师将成为审计从业者的重点培养方向。
4.2.依托会计信息管理系统，明确审计人员的职能转换
大数据时代，信息资源急剧增长，给事务所和企业决策提供了更加丰富的信息来源。梁日新(2018)指出企业的财务决策方式也发生了变化。依托于云计算，企业财务人员能够把相关信息进行罗列、整合，同时可以收集市场中竞争者的资料，从而辅助领导者作出最佳决策，这充分拓展了企业财务分析的范围。审计人员可以通过监控公司财务信息系统进行高效、便捷的审计，这不仅提高了工作效率，也可以最大化保证信息的安全可靠性。因此，在人工智能广泛应用的时代背景下，审计人员需要不断提高自身能力，做合格的监控者、管理者。最重要的是加强专业素养，熟悉会计知识，并且融会贯通，将其运用到会计信息管理系统的操作中。同时也要掌握相应的计算机科学知识技能，根据审计实务及时调整不适应实际情况的智能系统。除此之外，审计人员还必须加强应对风险的能力，通过大量的实务操作积累经验，提高自身职业判断的准确性，以防止意外风险的产生。总之，审计人员要明确其职能的转换是从单一的基础审计到综合全面的应用，通过自身熟练、专业的判断和处理来弥补人工智能的不足，应对审计行业的变革。
5、人工智能对审计行业的影响研究展望
参考文献
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[2]梁日新.人工智能对会计行业的影响研究[J].现代商业,2018(15).
[3]沈潇潇.人工智能背景下注册会计师的信息化转型[J].财会学习,2018(21).
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[5]闫国举.探讨人工智能技术对会计模式变革的影响研究[J].财会学习,2018(10).
[6]朱镜桦,陈晶.人工智能对于会计行业的影响及应对策略[J].财会学习,2018(17).
[7]陈敏洁.人工智能冲击对基础会计从业人员的影响[J].现代企业,2018(4).
作者：贾柚 单位：南京审计大学
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。
只能给你提供个题目 论乐透型彩票的概率
对，用概率分析。下面是2002年获数学建模全国二等奖的研究文章，关于数学与彩票的联系。彩票方案的数学模型摘要：本文建立了关于彩票方案的数学模型，分析29种彩票发行方案的合理性并以设定的评价函数为标准设计了一种更好的方案。本文给出 “传统型”和“乐透型”彩票各奖项中奖概率计算通式并计算了各方案每种奖项奖额的期望。考虑一、二、三等奖的金额、中一等奖的概率、中二、三等奖的总概率、中四至七等奖的总概率六个方面，根据线性加权和法构造评价函数，分析各方案对彩民的吸引力，得出第23、5、6三种方案对彩民的吸引力较大。综合分析了各方案的合理性，得出结论：“乐透型”彩票优于“传统型”彩票；以方案5为基础，限定取值范围搜索最优值，改进其各奖项奖额，给出了一种更好的方案。最后，分别给彩票管理部门和彩民提出建议。附件 小议彩票近年来，各种彩票在全国各地发售，高额大奖的诱惑使越来越多的人购买彩票，加入到彩民的队伍中，整个彩票市场异常火爆。作为一个理性的彩民，我们应该对彩票有正确的认识。彩票的种类很多，现在常见的是传统数字型和乐透型。这两种彩票中奖号码的产生是完全随机的，买任何号码中奖的概率都是相等的，这是设计彩票发行方案必须遵循的最基本的原则。如果中奖号码真如时下一些所谓的“专家”或软件所说的可以预测，那么他们也没必要靠出书、卖软件来赚几个小钱，直接买彩票中大奖得了。当然，理论与现实会有一定的差距，但是通过种种规范措施，我们可以使现实的开奖尽可能保证在机会面前人人平等。买彩票中大奖的概率虽然很小，但又确实存在，这就带给彩民无限的憧憬。未来的不确定性对彩民是一种期待，一种刺激。如果成为那个幸运儿，自然惊喜万分；与大奖错过，生出小小的遗憾，留待以后弥补。买彩带给彩民的悲喜在一定程度上丰富人们的业余生活，这和它的游戏性质是吻合的。目前彩票发行部门推出了多种彩票方案。传统数字型规则简单，乐透型变化丰富。彩民不能选择能否中奖，但却可以选择不同的彩票玩法。有人对大奖金额高的玩法情有独钟，传统数字型和大盘乐透型（如35选7）对他们的口味。有人对奖项设置多，中奖机会大的玩法乐此不疲，这些彩民可以投资小盘的乐透型（如23选5）。这充分体现了买彩票是一种自愿的活动，是彩民的个人喜好。理智的彩民不该抱着赌博的心态，孤注一掷投入极大的资金，而应量力而出，以平常、健康、重在参与的心态买彩。
深圳风采（35选7）电脑福利彩票游戏规则第一章 总 则 第一条 为保证深圳风采电脑福利彩票（以下简称深圳风采）的正常发行，维护投注者的合法权益，依据中国福利彩票发行中心颁发的《风采系列电脑中国福利彩票试行规则》，制定本承销细则。第二条 深圳风采电脑福利彩票采用电脑网络系统发行、销售。经中国福利彩票发行中心授权，深圳市福利彩票发行中心在所辖区域内承销。第三条 深圳市福利彩票发行中心按中国福利彩票发行中心的统一要求建立销售系统，运行中国福利彩票发行中心批准的软件，接受中国福利彩票发行中心的统一监管，按照中国福利彩票发行中心制定的标准进行管理和销售。第四条 凡投注者均被视为认同并遵守本细则。第二章 投 注第五条 深圳风采采用组合式玩法，即从35种深圳风采图案（每种图案有一个数字号码代表）中选择7种进行投注，一组7个图案号码的组合称为一注。第六条 深圳风采每注金额人民币2元，按期销售，每周一期。销售期号以开奖日界定，按日历年度编排。第七条 深圳市福利彩票发行中心在深圳市区域内设置投注站，并核发销售许可证。投注站按统一制式标准建设，展示销售许可证，接受社会监督。第八条 投注者可在深圳市福利彩票发行中心设置的任何一个投注站投注。投注号码可由投注机随机产生，也可通过投注单将投注者选定的风采组合号码输入投注机确定。第九条 投注号码经投注机确认打印出对奖凭证，交投注者保存。此对奖凭证，即为深圳风采。第十条 深圳风采投注单正面印有投注机可识别的数字阵列，作为待选的投注号码，背面印投注说明。投注单由中国福利彩票发行中心统一设计、统一监制。第十一条 投注者可以通过电话进行投注。电话投注时，按照电话投注程序操作，语音所报对奖号经购票者确认后，构成有效投注（无票的计算机记录）。投注者可通过电话或传真查询所购对奖号的记录。第十二条 深圳风采投注方式分为当期投注或多期投注，单式投注、复式投注或基数组合投注。第十三条 深圳风采的复式投注，即在35种风采号码中选取至少8个号码最多15个号码进行复式投注。第十四条 深圳风采的基数组合投注，即在35种风采号码中选取至少1个最多6个号码作为每注都具有的基数号码，再选取其它不同的号码，组合成投注号码进行基数组合投注。一次投注金额最多不得超过复式投注的最高金额。第十五条 未成年人不得参与投注。第三章 资 金第十六条 深圳风采的彩票销售总额称为彩票资金，由奖金、福利基金和发行成本费用三部分组成。其分配原则为：奖金占彩票资金的55%（其中：当期奖金占彩票资金的52%；预留奖金占彩票资金的3%），福利基金占彩票资金的30%，发行成本费用占彩票资金的15%。第十七条 深圳风采每期开奖后3天内，向中国福利彩票发行中心上交规定的各项应缴资金。第四章 设 奖第十八条 奖金分为预留奖金和当期奖金两部分。其中预留奖金进入奖池基金，当期奖金用于当期设奖。第十九条 深圳风采设置奖池基金。奖池基金用于：累积高奖等奖金，设置特别奖，调整奖金结构，支付因不可抗力等意外原因造成的奖金损失。第二十条 奖池基金由预留奖金、弃奖奖金、未中出奖金和单注奖额封顶后的余额构成。第二十一条 奖池基金余额每半年向社会公布一次，接受社会监督。第二十二条 深圳风采当期奖金设为8个奖等，一、二、三等奖为高奖等，四、五、六、七、八为低奖等。低奖等采用固定设奖。当期奖金减去当期低奖等总奖金后的余额为当期高奖等总奖金，各奖等奖额规定如下：一等奖：奖金额是高奖等总奖金的70%；二等奖：奖金额是高奖等总奖金的15%；三等奖：奖金额是高奖等总奖金的15%；四等奖：单注奖额固定为300元；五等奖：单注奖额固定为50元；六等奖：单注奖额固定为20元；七等奖：单注奖额固定为10元。八等奖：单注奖额固定为2元。第二十三条 各高奖等总奖金不封顶，单注奖金最高限额为500万元，超过部分进入奖池基金计入下期一等奖。第二十四条 当期高奖等未中出时，其奖金全部进入奖池基金计入下期一等奖。第二十五条 当期高奖等的单注奖额在未达封顶限额时，至少应高于下一奖等单注奖额一倍，不足者由奖池基金补足。第二十六条 当期一等奖的奖额累积达2000万元以上仍未中出时，其累积奖额的50%进入奖池基金计入下期一等奖，另50%用于增加当期其余高奖等奖金。具体设置如下：若二等奖中出时，当期一等奖累积奖额的50%加入二等奖分配，其单注奖额不得超过500万元，按实际中奖注数分配后的奖金若有余额，转入奖池基金计入下期一等奖。若只有三等奖中出时，当期一等奖累积奖额的50%，以及二等奖奖金额均加入三等奖分配，其单注奖额不得超过500万元，按实际中奖注数分配后的奖金若有余额，转入奖池基金计入下期一等奖。第二十七条 根据彩票市场情况设立特别奖，特别奖单注奖额不得超过500万元。特别奖的设置，由深圳市福利彩票发行中心规定并在当期销售前提前公布。第五章 开 奖第二十八条 深圳风采每周开奖一次,逢周三开奖，摇奖过程在公证人员监督下进行，通过电视台现场直播。第二十九条 深圳风采通过摇奖确定中奖号码。中奖号码由基本号码和特别号码组成,使用中国福利彩票发行中心指定的专用摇奖器摇出。专用摇奖器内置标有数字（01-35）的35个号码球，代表35种风采图案。摇奖时先后摇出8个号码球,前7个号码球上的数字为基本号码，最后1个号码球上的数字为特别号码。摇奖程序详见《深圳风采电脑福利彩票摇奖办法》。第三十条 所有投注数据必须在摇奖前经电脑福利彩票数据中心汇总,并录入不可改写的光盘,封存备查,当期有效投注数据即以该光盘所记录的数据为准。第三十一条 中奖号码摇出后,电脑福利彩票数据中心立即对投注数据进行开奖处理,检索当期各奖等中奖注数，计算各奖等奖额，确认参加开奖处理的数据与光盘中记录的有效投注数据完全一致后才可公布开奖结果。第三十二条 当期销售总额、中奖号码和各奖等中奖注数及奖额,通过新闻媒体及时向社会公布,并在各投注站张贴开奖公告。第六章 中 奖第三十三条 根据投注者所持深圳风采上的投注号码与中奖号码相符个数的多少（顺序不限），确定相应中奖资格：一等奖：单注投注号码与中奖号码中7个基本号码全部相符（顺序不限，下同）；二等奖：单注投注号码与中奖号码中任6个基本号码及特别号码相符；三等奖：单注投注号码与中奖号码中任6个基本号码相符；四等奖：单注投注号码与中奖号码中任5个基本号码及特别号码相符；五等奖：单注投注号码与中奖号码中任5个基本号码相符；六等奖：单注投注号码与中奖号码中任4个基本号码及特别号码相符；七等奖：单注投注号码与中奖号码中任4个基本号码相符；八等奖：单注投注号码与中奖号码中任3个基本号码及特别号码相符。第三十四条 高奖等中奖者按各奖等的中奖注数均分该奖等的奖金；低奖等中奖者按各奖等的单注固定奖额获得奖金。第三十五条 当期每个投注号码只有一次中奖机会，不能兼中兼得。第七章 兑 奖第三十六条 深圳风采兑奖当期有效。中奖彩票是兑奖凭证，以投注系统记录的原始数据核准。中奖彩票因玷污、损坏等原因而不能正确识别的，不能兑奖。第三十七条 每期开奖次日起35天为兑奖期，逾期未领奖者视为弃奖，其弃奖奖金进入奖池基金。第三十八条 中一、二等奖者，须在开奖后48小时内用电话、电报、传真或当面向发行中心申报中奖等级、持票人姓名、住址和身份证号码（电话投注者须申报电话投注卡号码）。第三十九条 高奖等中奖者，须持中奖彩票和本人有效身份证件，在兑奖期限内到承销机构指定地点登记兑奖。200万元以上的高奖等奖金分期兑付，奖金在三个月内兑付完毕。第四十条 低等奖中奖者，持中奖彩票到原购票的投注站兑奖。第四十一条 一万元以上中奖者须依法缴纳个人所得税，由深圳市福利彩票发行中心依法代扣代缴。第四十二条 发行中心有权查验中奖者的中奖凭证及有效身份证件，兑奖者应予配合。凡伪造、变造中奖彩票冒领奖金者，送交司法机关追究法律责任。第四十三条 中奖者若在兑奖有效期内死亡，奖金由其法定继承人兑取。第八章 监 督第四十四条 深圳风采的发行、销售活动，遵守公开、公平、公正的原则，接受社会监督。第四十五条 深圳风采销售中的财务和纳税管理，接受国家财政、税务、审计部门监督。第九章 附 则第四十六条 本细则由深圳市福利彩票发行中心解释。第四十七条 本细则从发布之日起实施。
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你这个问题要回答好恐怕要写一万字以上的论文，概括的说，一是大大提高审计效率；二是提高审计结果的准确率；三是还可以发现数据系统本身存在的弊端和漏洞；四是帮助选择科学的抽样样本；五是发现制度制定和执行层面的问题。
随着大数据时代的到来，企业更注重数据的挖掘与深入分析。对于财务而言，大数据时代与小数据时代的区别在于：1 是数据的突然增多， 且多为非结构性的业务数据;2 是面对这些海量数据，要求会计从业人员的反应 时间短，反应速度快。因此如何收集数据、整理数据、分析数据、利用数据，并 将这些有效数据进行整合、资源配置，是企业目前所需要面对的难题之一。 诚然，数据本身并不能提供任何信息，在大数据时代，如若企业不能将数据 充分收集、分析、利用，也不能对数据进行整合，会导致企业处于不利局面，不 能有效的防范和化解风险。
摘要： 近年来，随着电子 科技 日新月异的进步，人工智能更加普及，促进会计审计行业逐渐改变和成长。本文解释了人工智能审计的相关概念，并且重点回顾了关于人工智能对审计行业发展影响的相关文献，提出可能的改进措施，以期对行业未来发展的可能性和适应性作出理性探讨。
关键词： 人工智能；审计行业
近些年来，智能化的技术越来越普及，在不同领域迅猛发展。大数据的出现使信息可以广泛储存和查询；云计算技术的应用使数据信息的计算更加便捷、安全；移动互联技术则推动信息交换摆脱了时间和空间的限制。这些先进的技术对人工智能的发展应用都起到了巨大的推动作用。人工智能已延伸到人们工作生活的方方面面。2017年5月，普华永道事务所发表了关于引入人工智能的流程自动化方案。很快，四大会计师事务所都引进了会计机器人，这意味着人工智能正式进入审计领域。会计机器人能够快速准确输入存储信息，对会计师们是一个前所未有的挑战，要求他们掌握人工智能的内在本质和前沿动态，从而促进现代审计技术的进步。运用人工智能的审计系统不仅工作高效而且人工费用低，其全面普及是大势所趋，满足行业发展的需要。因此，这对于审计从业人员来说既是巨大的挑战，更是不可多得的机遇。
1、关于人工智能审计的概述
人工智能(ArtificialIntelligence)，从根本上来看是按照人类的思维方式进行编程、设计系统，从而完成各项代替人工的工作。按照人类的思维方式，即模拟人类的思维过程，首先是对人类思维的器官：人脑进行结构观察。根据观察结果设计出结构相似的机器，这是人工智能产生的基础。其次要依据大脑功能的实现过程设计系统的运行方式，这是模拟人类思维过程的重要环节，也是实现人工智能的关键途径。其重点在于找到人类大脑在思考的时候是如何传递信息，从而仿照设计机器的系统。所谓“人工智能”，就是机器操作，代替人工。人工智能审计则是把人工智能系统应用在审计领域，通过智能化的系统和机器操作一定的审计工作。该系统建立在对审计人员思考、实施过程的模拟之下，将基础审计工作分成三个阶段：首先是数据的采集。大量的基础数据将被收集在人工智能系统的数据库里，以方便接下来的数据应用。数据的应用主要体现在对数据的检查核对，人工智能系统可以快速筛选出待审计单位的相关数据信息，并与数据库信息比对，从而检查出错误、过时的信息，避免舞弊、篡改信息等各种不端行为。在数据审核完毕之后，人工智能系统还可以自动生成试算平衡表、利润表等各种财务报表以及工作底稿。基础工作由系统处理完成，在很大程度上减轻了审计人员的工作负担，他们的工作重点可以向更为复杂的分析阶段转变。最重要的是，审计人员能够随时随地检查系统处理数据的任一阶段，实现全方位的监控。人工智能技术的应用给审计行业的发展带来了巨大的改变。通过模拟审计人员的思考和实际操作过程，智能系统几乎可以处理全部的基础审计工作，并且人工智能的处理效率、正确率、以及数据信息的安全程度都要比审计人员要高得多。总之，人工智能的出现倒逼审计行业内部要进行一次彻底的、颠覆式的变革，虽然面对着未知的艰巨挑战，但是如果迎难而上，成功变革，对整个行业而言将会是一个质的飞越。
2、人工智能技术给审计行业带来的变革
2.1.促使审计信息处理更加高效
陈敏洁(2018)的研究从基础审计工作出发，分析了人工智能对审计行业的影响。传统的基础审计工作主要含有海量数据的筛选，因此基础从业人员需要审阅大量的数据资料，除了合同单、审批单等文字信息，还有众多专业图表等晦涩难懂的数据信息。审计人员如果不够熟悉被审计单位所在的领域，处理起来还要花费大量时间了解，而人工智能的出现则极大地改善了这种情况。智能系统存储了很多不同领域的专业知识，因此，面对复杂的专业数据它可以快速调取出相应的信息进行比对，不需要花费大量时间了解专业背景。基础审计工作完成后，系统将相关报表呈献给审计人员，以便对其进行更深层次的分析。人工智能技术解决了审计信息在收集、传递和处理过程中的效率问题，做到了短时间内提供出高质量的报表，使审计人员专注于分析数据等专业的工作。
2.2.推动审计技术和方法改进
康曦月(2017)以大数据发展为背景，分析了人工智能技术对审计方法的影响，她认为人工智能会促进总体审计的发展。当下，受到审计人员数量和能力的限制，被审计单位的数据并不能完全掌握。大数据的使用可以帮助审计人员掌握业务活动全部的信息，从而实现总体、全面的审计。另外，审计的地点也将不再局限于活动现场。通过移动技术，审计人员可以远程提取数据信息，并且进行相应的分析和监督。人工智能将不同单位的审计信息构建成信息网络，使审计人员更方便、高效地处理工作，传统的审计方法得以极大地改善，审计工作的效率也得到了很高的提升。
2.3.促进审计工作数字化的发展
面对日益复杂的审计环境和大量的审计信息，立足于局部信息的传统审计方法已经不能满足时展的需要。在大量研究和调查的基础上，沈潇潇(2018)认为顺应人工智能的发展浪潮，大力推进数字化审计已经成为不可阻挡的趋势。数字化审计是在全面、广泛数据的基础上，通过人工智能自动筛选并调取出被审计单位相应的信息，这就大大减少了审计师关于筛选数据的工作量，并且全面过滤了有效的信息，实现审计信息高效、全面的应用。
3、人工智能在审计行业发展中的问题
3.1.冲击传统审计工作
人工智能的程序可以代替基础审计会计人员完成简单且重复的工作，比如收集核对数据、审阅条款账目、制作财务报表等。根据杨雪梅(2018)等研究人员的预测，不久的将来，人工智能将会完全替代基础审计会计工作人员。传统审计工作该如何操作，审计人员该怎样转变其工作职能，大量失业人员又将何去何从？这些问题对审计从业者乃至整个审计行业的冲击都是巨大的。
3.2.人工智能无法完全替代人工
在审计工作的实务操作中，人工智能是无法完全替代审计人员的。现场的审计环境复杂多变，会产生各种各样的、偏离人工智能设定好方向的问题，这就需要传统的审计人员依靠专业素养进行职业判断，进而作出合理的决策。经研究，朱镜桦(2018)提出，在智能化审计发展仍处于初级阶段的今天，审计人员必须加强实务操作的训练，提高个人职业素养，并且掌握计算机运用的能力，以适应多变的工作环境。会计机器人无法完全代替人类，但其引入却一定会给审计工作带来巨大的改变。
4、审计行业应对人工智能的发展策略
4.1.适应多变的审计环境，培养全面的审计从业者
闫国举(2018)从审计人员的知识结构和职能角度分析，认为在 科技 的迅猛发展下，人工智能在审计行业的普遍应用是大势所趋，也是技术革新、顺应潮流的必然变革。这便要求审计人员具备更高的综合素质，传统的审计人员仅仅掌握审计知识和经验就可以处理审计实务，但是这并不足以应对当下的多变环境。因此，审计行业要明确从业者的职能转换，培养综合审计、经济、统计、计算机等多种科学的全面人才。大数据时代已经来临，面对海量的数据，审计人员不但要收集、核对数据，更要明辨真假是非，数据审计师将成为审计从业者的重点培养方向。
4.2.依托会计信息管理系统，明确审计人员的职能转换
大数据时代，信息资源急剧增长，给事务所和企业决策提供了更加丰富的信息来源。梁日新(2018)指出企业的财务决策方式也发生了变化。依托于云计算，企业财务人员能够把相关信息进行罗列、整合，同时可以收集市场中竞争者的资料，从而辅助领导者作出最佳决策，这充分拓展了企业财务分析的范围。审计人员可以通过监控公司财务信息系统进行高效、便捷的审计，这不仅提高了工作效率，也可以最大化保证信息的安全可靠性。因此，在人工智能广泛应用的时代背景下，审计人员需要不断提高自身能力，做合格的监控者、管理者。最重要的是加强专业素养，熟悉会计知识，并且融会贯通，将其运用到会计信息管理系统的操作中。同时也要掌握相应的计算机科学知识技能，根据审计实务及时调整不适应实际情况的智能系统。除此之外，审计人员还必须加强应对风险的能力，通过大量的实务操作积累经验，提高自身职业判断的准确性，以防止意外风险的产生。总之，审计人员要明确其职能的转换是从单一的基础审计到综合全面的应用，通过自身熟练、专业的判断和处理来弥补人工智能的不足，应对审计行业的变革。
5、人工智能对审计行业的影响研究展望
参考文献
[1]康曦月.上市企业年报审计模式创新与改革——人工智能背景下[J].现代商贸工业,2017(1).
[2]梁日新.人工智能对会计行业的影响研究[J].现代商业,2018(15).
[3]沈潇潇.人工智能背景下注册会计师的信息化转型[J].财会学习,2018(21).
[4]杨雪梅,丁治伊,张涵.AI时代的到来对会计审计行业产生的利弊影响[J].环渤海经济瞭望,2018(6).
[5]闫国举.探讨人工智能技术对会计模式变革的影响研究[J].财会学习,2018(10).
[6]朱镜桦,陈晶.人工智能对于会计行业的影响及应对策略[J].财会学习,2018(17).
[7]陈敏洁.人工智能冲击对基础会计从业人员的影响[J].现代企业,2018(4).
作者：贾柚 单位：南京审计大学