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楼下说的都很正确，如果你引用了而没有写到参考文献，会被可能认为是抄袭的。再者说，文献综述，你引用文献多，质量高，说明你综述的好。
字体为小五号或六号字体。下面是几中常用参考格式：你可以参考一下。1.专著： [序号]作者.书名[M].版本(第1版不著录).出版地:出版者,出版年.起止页码. 2.期刊: [序号]作者.题名[J].刊名,年,卷(期):起止页码. 3.会议论文集（或汇编）: [序号]作者.题名[A].编者.论文集名[C].出版地:出版者,出版年.起止页码. 4.学位论文: [序号]作者. 题名[D]. 学位授予地址：学位授予单位，年份. 5.专利: [序号]专利申请者. 专利题名[P].专利国别（或地区）:专利号, 出版日期. 6.科技报告: [序号]著者. 报告题名[R].编号，出版地：出版者，出版年.起止页码. 7.标准: [序号] 标准编号，标准名称[S].颁布日期. 8.报纸文章 : [序号] 作者. 题名[N]. 报纸名，年-月-日（版次）. 9.电子文献: [序号] 主要责任者.电子文献题名[电子文献及载体类型标识].电子文献的出处或可获得地址，发表或更新日期/引用日期(任选). 10.各种未定义类型的文献: [序号]主要责任者.文献题名[Z]. 出版地：出版者，出版年.有问题留言。
是的，写论文时文献综述里面的文章一定要写到参考文献里面。
综述中任何与本文相关的重要成果都应当在综述中得到体现，并且在参考文献中列出。参考文献不能省略。有的科研论文可以将参考文献省略，但文献综述绝对不能省略，而且应是文中引用过的，能反映主题全貌的并且是作者直接阅读过的文献资料。
参考文献是综述的重要组成部分。一般参考文献的多少可体现作者阅读文献的广度和深度。对综述类论文参考文献的数量不同杂志有不同的要求，一般以30条以内为宜，以3-5年内的最新文献为主。
论文文献综述撰写注意事项：内容新颖，由浅入深。写综述的目的是向读者介绍某一专题的动态，重点应放在介绍最新知识方面。所引用的文献通常也应以近2～3年者为主，而且要适当选择设计严密、方法可靠、数据可信、科学性强、有新发现、新见解、有实用价值的文献。
一定的，因为要保护著作权，和版权。如果不想因为这个引起纠纷还是写到参考文献去。况且引用的越多也显得你论文含金量高不是吗。还是写一下吧。
下面我为你准备的关于市场营销的论文，欢迎阅读借鉴，希望对大家有帮助。
一、数据分析时代演变历程
(一)数据1.0时代
数据分析出现在新的计算技术实现以后，分析1.0时代又称为商业智能时代。它通过客观分析和深入理解商业现象，取缔在决策中仅凭直觉和过时的市场调研报告，帮助管理者理性化和最大化依据事实作出决策。首次在计算机的帮助下将生产、客户交互、市场等数据录入数据库并且整合分析。但是由于发展的局限性对数据的使用更多的是准备数据，很少时间用在分析数据上。
(二)数据2.0时代
2.0时代开始于2005年，与分析1.0要求的公司能力不同，新时达要求数量分析师具备超强的分析数据能力，数据也不是只来源于公司内部，更多的来自公司外部、互联网、传感器和各种公开发布的数据。比如领英公司，充分运用数据分析抢占先机，开发出令人印象深刻的数据服务。
(三)数据3.0时代
又称为富化数据的产品时代。分析3.0时代来临的标准是各行业大公司纷纷介入。公司可以很好的分析数据，指导合适的商业决策。但是必须承认，随着数据的越来越大，更新速度越来越快，在带来发展机遇的同时，也带来诸多挑战。如何商业化地利用这次变革是亟待面对的课题。
二、大数据营销的本质
随着顾客主导逻辑时代的到来以及互联网电商等多渠道购物方式的出现，顾客角色和需求发生了转变，世界正在被感知化、互联化和智能化。大数据时代的到来，个人的行为不仅能够被量化搜集、预测，而且顾客的个人观点很可能改变商业世界和社会的运行。由此，一个个性化顾客主导商业需求的时代已然到来，大数据冲击下，市场营销引领的企业变革初见端倪。
(一)大数据时代消费者成为市场营销的主宰者
传统的市场营销过程是通过市场调研，采集目前市场的信息帮助企业研发、生产、营销和推广。但是在大数据以及社会化媒体盛行的今天，这种营销模式便黯然失色。今天的消费者已然成为了市场营销的主宰者，他们会主动搜寻商品信息，货比三家，严格筛选。他们由之前的注重使用价值到更加注重消费整个过程中的体验价值和情境价值。甚至企业品牌形象的塑造也不再是企业单一宣传，虚拟社区以及购物网站等的口碑开始影响消费者的购买行为。更有甚者，消费者通过在社交媒体等渠道表达个人的需求已经成为影响企业产品设计、研发、生产和销售的重要因素。
(二)大数据时代企业精准营销成为可能
在大数据时代下，技术的发展大大超过了企业的想象。搜集非结构化的信息已经成为一种可能，大数据不单单仅能了解细分市场的可能，更通过真正个性化洞察精确到每个顾客。通过数据的挖掘和深入分析，企业可以掌握有价值的信息帮助企业发现顾客思维模式、消费行为模式。尤其在今天顾客为了彰显个性，有着独特的消费倾向。相对于忠诚于某个品牌，顾客更忠诚与给自己的定位。如果企业的品牌不能最大化地实现客户价值，那么即使是再惠顾也难以保证顾客的持续性。并且，企业不能奢望对顾客进行归类，因为每个顾客的需求都有差别。正是如此，大数据分析才能更好地把握顾客的消费行为和偏好，为企业精准营销出谋划策。
(三)大数据时代企业营销理念――“充分以顾客为中心创造价值”
传统的营销和战略的观点认为，大规模生产意味着标准化生产方式，无个性化可言。定制化生产意味着个性化生产，但是只是小规模定制。说到底，大规模生产与定制化无法结合。但是在今天，大数据分析的营销和销售解决的是大规模生产和顾客个性化需求之间的矛盾。使大企业拥有传统小便利店的一对一顾客关系管理，以即时工具和个性化推荐使得大企业实现与顾客的实时沟通等。
三、基于数据营销案例研究――京东
京东是最大的自营式电商企业。其中的京东商城，涵盖服装、化妆品、日用品、生鲜、电脑数码等多个品类。在整个手机零售商行业里，京东无论是在销售额还是销售量都占到市场份额一半的规模。之所以占据这样的优势地位，得益于大数据的应用，即京东的JD Phone的计划。
JD Phone计划是依据京东的大数据和综合服务的能力，以用户为中心整合产业链的优质资源并联合厂商打造用户期待的产品和服务体验。京东在销售的过程中，通过对大数据的分析，内部研究出一种称为产品画像的模型。这个模型通过综合在京东网站购物消费者的信息，例如：年龄、性别、喜好等类别的信息，然后进行深入分析。根据分析结果结合不同的消费者便有诸如线上的程序化购买、精准的点击等营销手段，有效的帮助京东实现精准的营销推送。不仅如此，通过对于后续用户购物完成的售后数据分析，精确的分析商品的不足之处或者消费者的直接需求。数据3.0时代的一个特征便是企业不在单纯的在企业内部分析数据，而是共享实现价值共创。所以，京东把这些数据用于与上游供应商进行定期的交流，间接促进生产厂商与消费者沟通，了解市场的需求，指导下一次产品的市场定位。总的来说，这个计划是通过京东销售和售后环节的大数据分析，一方面指导自身精准营销，另一方面，影响供应商产品定位和企业规划，最终为消费者提供满足他们需求的个性化产品。
四、大数据营销的策略分析
(一)数据分析要树立以人为本的思维
“以人为本”体现在两个方面，一方面是数据分析以客户为本，切实分析客户的需求，用数据分析指导下一次的产品设计、生产和市场营销。另一方面，以人为本体现在对用户数据的保密性和合理化应用。切实维护好大数据和互联网背景下隐私保护的问题，使得信息技术良性发展。
(二)正确处理海量数据与核心数据的矛盾
大数据具有数据量大、类型繁多、价值密度低和速度快时效高的特点。所以在众多海量的数据中，只有反映消费者行为和市场需求的信息才是企业所需要的。不必要的数据分析只会影响企业做出正确的决策。鉴于此，首先企业需要明确核心数据的标准;其次企业要及时进行核心数据的归档;最后要有专业的数据分析专业队数据进行分析，得出科学合理的结果以指导实践。
(三)整合价值链以共享数据的方式实现价值创造
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.
[2]栗明，曾康有.大数据时代下营业网点的精准营销[J].金融科技时代，2019(05):14-19.
[3]刘莹.大数据背景下网络媒体广告精准营销的创新研究[J].中国商论，2018(19):58-59.
[4]李研，高书波，冯忠伟.基于运营商大数据技术的精准营销应用研究[J].信息技术，2017(05):178-180.
[5]袁征.基于大数据应用的营销策略创新研究[J].中国经贸导刊(理论版),2017(14):59-62.
[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.
[7]张龙辉.基于大数据的客户细分模型及精确营销策略研究[J].河北工程大学学报(社会科学版),2017,34(04):27-28.
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农业经济统计分析论文
古典文学常见论文一词，谓交谈辞章或交流思想。当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。下面是农业经济统计分析论文，请参考！
摘要： 农业经济统计作为掌握农业生产一手数据资料的重要工作，为促进我国农业生产和农业经济的发展起到了重要作用。随着我国标准化数据统计水平的提升，其在农业经济统计方面带来的影响也愈加深远，信息化时代的到来需要提供足够的统计数据，同时也对数据统计的可靠性提出了更高的要求，但由于农业经济统计相比其他行业统计的特殊性，其标准化也存在一定的问题。值得我们进行探究。
关键词： 信息化时代 ；农业经济 ；数据统计 ；标准化
一、引言
农业作为我国重要的产业，是经济发展、社会安定、国家自立的基石。在农业经济发展过程中，农业经济数据统计工作就显得尤为重要。农业经济数据统计通过标准化指标的构建和标准化统计步骤的实施来完成的。在信息化时代，通过大数据的快速处理和信息数据化详细全面探究农业经济数据统计的标准化问题，了解当前农业经济数据统计面临的问题和其未来在标准化道路上的发展趋势，为农业经济发展提供可靠的分析性数据，是非常有必要的。
二、农业经济数据统计标准化现状
（一）农业经济数据统计体系精细化水平不高
对于任何行业的数据统计进行体系把握和控制时，必然涉及到统计标准的选择上来。对于农业经济数据统计而言也不例外，由于农业统计的发展处于从传统型向信息化转变的时代，其精细化水平仍有待提升。首先，在我国统计局公布的行业划分标准方面，农业属于农、林、牧、渔业中的一类，并包含农业服务业及其他农业服务业，但是在统计体系精细化管理过程中，对于复合行业即可能包含农林牧副渔业中一个行业或者多个行业的统计信息划分就不够清晰，可能会导致在农林牧副渔业中的统计信息存在交叉及数量关系方面的不准确，当前有关农业统计并没有对这复合行业进行详细划分和规定，可能会存在复合行业的统计信息缺失及错配的情况。其次，农业经济数据统计体系的建立是通过历史经验的'不断完善和修正而得，这使得农业经济数据统计体系中仍然保留着很多传统过时统计方式的影子，很多方式方法在实际工作中已经可以被先进的设备设施所替代，而传统的一些统计方法可能存在人工成本较高、准确性较低等缺点，不利于提升农业经济统计的准确性。如在实际工作中的农产品成本统计，就是采用的简单平均法统计小麦、玉米等农产品的各项直接和间接生产费用，即县级对各乡村调查户数据汇总，以各户的实际播种面积为权重进行加权平均；省市级采取简单算术平均办法来进行汇总。如果遇到调查户数据记录不准确，就容易造成信息失真，影响统计结果。
（二）农业经济统计数据从收集到传输缺乏专业性
由于农业经济作物种类繁多，不同种类的经济作物收集的不同也为农业经济统计带来了一定难度。当前，农业经济统计数据在收集环节到传输环节由于信息量大、种类多，农业经济统计面临着专业性较弱的问题。首先，在收集阶段，由于统计抽样的方式选择需要根据不同情况进行确定，由于种类过多，在统计抽样时，如何选择抽样方式仍是一个重要的问题。抽样方式是否准确直接影响到最终呈现出的数据的准确性和完整性。随机抽样方式在统计工作中是非常普遍、操作也是较为简单的一种方式，但是在农业统计时却并非特别容易进行。这和农业统计的特性有一定的关系，农业经济统计的一般是生鲜制品，对农产品进行定性和定量分类较难，在统计过程中随机的方式虽然可以减少工作量，但也容易使得统计数据的准确性下降，这不符合大数据时代对于大规模数据准确性的要求。其次，在数据传输阶段，过去由于信息化水平较低，统计数据一般由村开始层层上报，下层人员有关统计知识的水平较低，数据的传输多采用报送纸质资料、电话汇报等方式，这容易造成数据传输过程中的二次差错，同时这些差错也很难在后续的复核、处理过程中被发现，最终这些差错就会扩大数据的误差率，造成农业经济统计数据的可用性降低。我们在实际工作中常遇到此类问题，农业部农业综合统计中的农村经济基础资料卡片的统计就是由县级信息员报送，省市级信息员逐级汇总，层层上报，上报过程中，如果每一环节出现差错就会增加下一步的复核难度。
（三）农业经济数据标准化处理水平偏低，缺乏可信度
农业经济数据在经历过收集、传输之后必然面临着数据标准化的处理问题，只有进行有效数据处理和加工，数据才具有较高的可视化，才可以被加以有效利用，从而提升农业经济数据信息的可信度。但是当前，在农业经济数据标准化处理方面，我们仍然面临着处理水平不高的问题，最终导致农业经济数据的信息可信度欠缺。首先，部分农业经济数据的标准化处理仍然较为落后，统计分析手段仍然停留在简单的汇总、平均方面，未对数据的深层次关系进行挖掘和分析。简单的数据统计手段对于简单分析农业问题具有重要意义，但是随着精细化生产的不断发展，如何对现有农业经济统计数据加以利用，指导并促进未来农业生产便成为关键性难题。其次，统计部门也需要找寻不同类型的统计数据之间的关联性和因果原因，通过数量关系分析可以适时实现统计的最终目的预测未来事项发生的可能性和发生规律轨迹。当前有的统计部门的人员构成仍然较为传统，难以负担负责的统计数据分析和处理问题，也难以对未来趋势进行准确预判。这也使得统计数据虽然已经存在，但是能够用好、用对统计数据的人员不多，难以将一手数据转换为具有真正经济价值的统计数据信息。为解决农业经济信息统计标准化，陕西省农业调查总队几年前就建立了覆盖全省农村的统计调查网络，设立了一套科学的农村统计调查方法制度和组织管理制度，培养了一支高素质的农村统计调查队伍，建成了农村统计调查信息网络体系，调查手段日益现代化。实时了解掌握农业和农村经济的运行情况，分析判断形势，及时、准确反映和监控全省农村社会经济指标。
三、信息化时代农业经济数据统计标准化发展趋势
（一）农业经济统计制度与统计标准化要求的不断协调，促进指标体系精细化
当前，农业经济统计制度与统计标准化水平仍然不高，为了促进信息化时代农业经济数据统计标准化，需要加强农业经济统计制度与统计标准化要求的协调，促进指标体系的精细化和完善化。首先，农业经济统计制度不单指一项制度，而是指一套全面的从指标制定到指标实施、数据收集传输处理等全面的数据统计指导规范。统计标准化需要符合基本的统计制度规范要求，并利用现代化分析手段和方式对统计标准化指标进行确定以协调其与农业经济统计制度之间的关系。其次，过去的农业经济统计存在指标过于粗放化的问题，不利于统计数据的精细化收集和处理工作，因此对于农业经济统计过程中所涉及的指标应当进行细化和详细解释定义，确保指标体系精细化也为后期收集数据、处理数据扫除一定的障碍。除此之外，对于复合领域的经济统计问题要把握复合行业的经济实质，根据有关规定进行指标和实际的对应。对于不确定统计指标项目的内容，可以向有关统计单位进行咨询汇报以确定统计指标运用的合理性和有效性。
（二）加强农业经济统计数据收集的专业化，强化统计信息传输的数字化管理
想要改变当前农业经济统计数据收集专业化水平不高、数据收集缺乏专业性的问题，要不断加强农业经济统计数据收益的专业化能力，强化统计数据信息在传输过程中的数字化管理进程，提升信息化时代农业经济数据统计标准化发展质量。首先，在数据收集方面，需要确定准确的总体、样本等基本概念信息，在选择抽样方式时需要结合现实情况并进行误差可能性分析。通过选择合理的抽样方式既可以保证统计抽样的准确性和有效性，也可以节约成本、减少统计工作的成本。其次，在进行数据收集过程中，也需要加强对于基层统计人员的统计基础知识培训工作，提升统计专业水平确保统计数据的准确性和专业性。除此之外，农业经济统计数据的传输也需要逐步改变传统模式，利用新技术新手段新方法，提高数据传输的准确性和时效性。传统的纸质材料报送方法虽然仍具有一定意义，但是面对大规模大批量的统计数据，传统纸质材料报送方式既不利于数据的快速传输和处理，也不利于数据的保存和留档。在信息化时代，互联网和云内存的兴起使得电子信息化数据传输和存储成为趋势，在这种情况下，农业统计部门也应当与时俱进，通过不断完善数据传输系统，来保障数据传输和存储的安全性和准确性。
（三）提升农业经济统计数据标准化处理水平，全面提高统计信息可用性
提升农业经济统计数据的标准化处理水平，对于全面提高统计信息可用性起到了极其关键的作用。而农业经济统计数据标准化处理水平的提高，也是信息化时代农业经济数据统计标准化道路上的重要发展趋势。首先，在农业经济统计部门可以通过招聘一些具有较强经济学和农业复合学历背景的人才来从事农业经济统计工作，人才引进政策也会在短时间内提升从事农业经济统计数据标准化处理人员的知识水平和专业能力。而内部培训机制的完善也有利于提升现有职工的统计业务水平。内外部员工水平的整体提升会促进信息化时代农业经济数据统计的标准化处理水平。其次，通过完善农业经济统计数据标准化处理系统也可以通过不断磨合、系统升级来提升计算机时代的信息处理准确性。在未来，农业经济数据的处理不单单局限于简单的数理统计方面，还可以利用现有统计数据来对未来情势进行预测。通过多种模式来提升数据处理水平，可以全面提高统计信息的可用性。除此之外，在进行标准化数据处理过程中，也需要考虑前期统计数据收集、传输、存储过程中产生的误差，确保统计结果在可行的置信区间。通过以上的举措可以逐步提升信息化时代的农业经济统计数据的处理水平，最终实现统计结果的可用性和有效性，促进农业经济的精细化发展。
四、结语
随着我国科学经济水平的全方面发展，数据统计工作的作用也愈加凸显。对于信息化时代农业经济数据统计而言，标准化的统计体系、专业化的数据收集手段和方式、非传统的信息传输模式和标准化处理方法都对提升统计信息的可用性起到了重要作用。只有通过不断试错和吸取世界先进经验，才能最终总结出一套符合我国发展需求，适合我国基本现状的农业经济数据统计标准化体系和方法，为我国农业经济发展做出重要贡献。
参考文献：
[1]陈茹.我国乡镇(街道)图书馆统计标准化建设研究[J].图书馆工作与研究,2015(02).
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[3]毛燕.四分位法和迭代法对数据分散的能力验证检测数据统计分析结果的比较[J].冶金分析,2016(05).
[4]肖应旺,杨军,张承忠,姚美银,杜瑛.统计监控建模数据预处理离群点检测算法[J].控制工程,2013(04).
互联网+时代对农业经济的推动作用探讨论文
摘 要 随着我国信息技术的发展，互联网时代正式来临，在这种局势下，“互联网+农业”逐渐兴起，并且发展效果显著。本文分析探讨“互联网+”时代对农业经济的推动作用，为我国农业发展提供正确的发展方向。
关键词 “互联网+” 农业经济 影响
我国经济快速发展，农业经济也得到了有效发展，农民对土地的利用率要求发生改变，既要满足温饱供给，还要提升农业产品质量及产量，增加农民经济收入。笔者分别从“互联网+”时代研究、“互联网+”时代对农业经济的影响两个方面来阐述。
一、“互联网+”时代研究
所谓“互联网+”是指依托互联网技术实现技术升级、信息挖掘、信息与技术应用，通过“互联网+”可提升传统产业的生产力，使国家财富逐渐增加。而“互联网+农业”则是建立在“互联网+”的基础上，将信息技术贯穿到农产品的生产与销售等环节中，“+”并非指农业与互联网的相互融合，而是通过与互联网通信技术的结合来实现互联网与农业的全面融合，促进农产品要素的合理优化，为农业生产及运营提供有效支撑，使农产品迅速更新换代。总之，“互联网+农业”是传统农业朝互联网方式发展的有效管理方式，促进农业的可持续发展。现阶段，“互联网+农业”主要有三种管理模式。
（一）基于生产领域
在农产品生产领域，将物联网技术应用其中，拓展智慧农业模式覆盖范围，提升农产品生产的精确化，减少劳动力浪费，为农民争取更多经济效益。
（二）基于流通领域
在农产品流通领域，利用信息技术构建农业电商模式，拓宽农产品流通渠道，从线下单一渠道向线上线下共同流通渠道转变，提高农产品生产效率。
（三）在产业链方面
基于产业链方面，通过农业与互联网的有效融合，将互联网技术应用到农业产业链中，可获取更多农产品信息，如农产品市场销售信息、农产品生产技术信息等，并不断完善融资服务和法律服务，促进“互联网+农业”竞争力的全面提升。
二、“互联网+”时代对农业经济的影响
“互联网+”时代，农业生产逐渐朝规模化发展，促进我国农业更好地发展，这主要体现在以下方面：
（一）农业生产逐渐规模化
随着我国城市化进程的不断推进，土地流转机制的完善，集约化生产局面逐渐形成。在土地流转机制规范后，我国农业生产逐渐向规模化趋势发展。就现阶段来看，我国在农业发展中还存在诸多问题，农业规模化程度不高，粗放管理现象极为严重。尤其在资金周转、农资产品采购方面，信息化管理程度不高，严重影响了农业生产。基于这种情况，应将互联网技术运用到农业生产当中，但因其缺乏完善的经营模式，导致互联网实施力度严重不足。
（二）实现农村网络普及化
随着我国网络技术的逐渐普及，许多居民家中均配备了完善的信息设备，如宽带进村等。此外，我国农业经济产业将各种互联网技术贯穿其中，使原本技术荒漠朝新兴技术发展，我国农业经济水平极速提升，互联网技术的发展加剧了网络工具的创新速度，提升了我国农业实体经济与虚拟经济融合的速度，通过线上线下的互通，促进我国农业经济有效发展。据相关报告显示，农村地区逐渐成为网民数量最大的地带，随着未来互联网在农村地区进一步普及，“互联网+农业”将拥有更坚实的实践基础。
三、“互联网+”时代下农业经济创新发展的主要实践路径
“互联网+”时代下，为实现农业经济创新发展，还应采取有效的管理途径，如扩大产品生产经营产业链经济、加大农业信息化管理投入力度、创建并完善农业电子商务、培养农业信息化管理人才。详情如下：
（一）扩大产品生产经营产业链经济
在传统农业产品的销售模式上，多以出售原农产品为主，在这样的销售环境中，农户的收入低，加上受到自然环境与农贸交易市场价格波动等因素的影响，农民的经济收益更是得不到保障。有关部门应结合地区农业发展特点，扩大农产品生产经营产业链，完善集生产、经营、加工于一体的农产品经营产业链。有关部门还应为扩大农产品产业链对农户的'收益影响，推进农业现代化发展进程，增加对农产品的加工和经营环节。
一方面，在农副产品加工环节中，集合农业生产与工业加工，并经再次加工和生产后，将原始农产品加工成为现代市场需要的产品。经加工后的原始农产品提升了自身附加值，并且产品质量有了保证。所以在现代农业经济发展进程中，农产品的再加工被普遍使用。
另一方面，在农产品的经营环节上，有关部门应结合目前正飞速发展的互联网经济和交通运输服务的优点，突破地域条件限制，扩大农产品销售区域，增加农产品经营收益。
（二）加大农业信息化管理投入力度
在农业经济管理当中，对信息技术的使用非常普遍。首先，在农业经济管理的市场调研方面，需要运用信息技术收集与整理市场信息，然后根据收集的数据分析市场动向。其次，在经济管理中的农业资金分配上，需要掌握并分析每一个生产环节的生产信息，然后确定农业生产资金的分配方向与具体的分配方式。最后，对于农业生产技术如种植技术、饲养技术等，都可以利用信息技术查询和学习相关的技术资料，并且运用到实践中。所以对于农业经济管理的信息化发展而言，需要设备的支撑、人员的驾驭以及技术的基础。
（三）创建并完善农业电子商务
为促进我国农业创新发展，应进一步完善农业电子商务，这也是农业电商最直接的表现。实际上，农业电商的完善并非只是帮助农民买卖农产品，而是通过明确农民消费导向，使其了解市场实际需求。从中也不难发现，农业电商的创建及完善的目的在于促进农业传统经营观念的转变，形成互联网思维。就目前来看，我国部分农村已着手构建农村电商生态体系，试图通过网购来促进农业经济水平的提升，规避农产品买卖信息的不对称风险，提高农产品网络信息的利用率。
（四）培养农业信息化管理人才
人才培养是每一个行业重要的组成部分之一。要培养农业信息化管理人才，不仅要提高农业经济管理人才的专业素质，同时还要为当地的农业经济发展储备好人才，力求将农业经济管理信息化技术熟练地运用到农业生产、销售等各个环节中，积极引进和培养农业信息化技术，以及经济和管理类型人才，打造一支技术过硬、素质够高的农业经济管理团队。同时，还可以鼓励农民群众多学习科学文化知识，并参与到基础信息化技术的学习中，努力提高其文化水平，要以能力为主、学历为辅，保证高素质、高修养的管理人才投入农业经济信息化管理当中，这样才有利于农业经济管理信息化建设的长远发展。
四、结语
农业经济在我国经济结构中一直占有重要地位，是国民经济发展的基础。近年，由于我国社会主义现代化经济建设步伐的加快，对外开放的进一步放宽，我国的农业经济也随之得到发展，信息技术的应用加快了我国农业经济水平的发展。“互联网+”时代下，为促进农业经济的创新发展，笔者分别从扩大产品生产经营产业链经济、创建并完善农业电子商务两个方面进行了研究，旨在促进我国农业事业的全面发展。
（作者单位为宾阳县宾州镇农业技术推广站）
参考文献
[1]徐瑛楠.“互联网+”时代下推动农业经济发展的探索[J].通讯世界，2017（19）：30-31.
[2]郭浩.“互联网+”时代下推动农业经济发展的探索[J].农民致富之友，2017（10）：9-10.
[3]郭佳妮.“互联网+”时代下推动农业经济发展的探索[J].中国集体经济，2017（05）：7-8.
硕士生的毕业论文文献综述不少于3000字。
一、硕士毕业论文文献综述规定
1、为了使选题报告有较充分的依据，要求硕士研究生在论文开题之前作文献综述。
2、在文献综述时，研究生应系统地查阅与自己的研究方向有关的国内外文献。通常阅读文献不少于30篇，且文献搜集要客观全面。
3、在文献综述中，研究生应说明自己研究方向的发展历史，前人的主要研究成果，存在的问题及发展趋势等。
4、文献综述要条理清晰，文字通顺简练。
5、资料运用恰当、合理。文献引用用方括号[ ]括起来置于引用词的右上角。
6、文献综述中要有自己的观点和见解。不能混淆作者与文献的观点。鼓励研究生多发现问题、多提出问题、并指出分析、解决问题的可能途径，针对性强。
二、文献综述的写作要求
1、开门见山，不绕圈子。避免大篇幅地讲述历史渊源和立题研究过程。
2、言简意赅，突出重点。不应过多叙述同行熟知的及教科书中的常识性内容，确有必要提及他人的研究成果和基本原理时，只需以参考引文的形式标出即可。在引言中提示本文的工作和观点时，意思应明确，语言应简练。
3、回顾历史要有重点，内容要紧扣文章标题，围绕标题介绍背景，用几句话概括即可；在提示所用的方法时，不要求写出方法、结果，不要展开讨论；虽可适当引用过去的文献内容，但不要长篇罗列，不能把前言写成该研究的历史发展。
不要把前言写成文献小综述，更不要去重复说明那些教科书上已有或本领域研究人员所共知的常识性内容。
4、尊重科学，实事求是。在前言中，评价论文的价值要恰如其分、实事求是，用词要科学，对本文的创新性最好不要使用“本研究国内首创、首次报道”、“填补了国内空白”、“有很高的学术价值”、“本研究内容国内未见报道”或“本研究处于国内外领先水平”等不适当的自我评语。
字数要求：3000字左右。
1）纸张：A4纸，单面打印。
2）标题：三号黑体字加粗。
3）正文各标题用小四号宋体字加粗，内容则用小四号宋体字。
4）参考文献四个字用小四号宋体字加粗，参考文献内容用五号宋体字，其格式按毕业论文参考文献的格式书写。
1、题目。应能概括整个论文最重要的内容，言简意赅，引人注目，一般不宜超过20个字。
2、论文摘要和关键词。
论文摘要应阐述学位论文的主要观点。说明本论文的目的、研究方法、成果和结论。尽可能保留原论文的基本信息，突出论文的创造性成果和新见解。而不应是各章节标题的简单罗列。摘要以300字左右为宜。
关键词是能反映论文主旨最关键的词句，一般3-5个。
3、目录。既是论文的提纲，也是论文组成部分的小标题，应标注相应页码。
4、引言（或序言）。内容应包括本研究领域的国内外现状，本论文所要解决的问题及这项研究工作在经济建设、科技进步和社会发展等方面的理论意义与实用价值。
5、正文。是毕业论文的主体。
6、结论。论文结论要求明确、精炼、完整，应阐明自己的创造性成果或新见解，以及在本领域的意义。
7、参考文献和注释。按论文中所引用文献或注释编号的顺序列在论文正文之后，参考文献之前。图表或数据必须注明来源和出处。
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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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[3]韩向东.
管理会计信息化的应用现状和成功实践[J].
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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。
事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。（如能帮到你，望您采纳！！谢谢！！）
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
事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。