大数据时代的数据分析范文

导语：如何才能写好一篇大数据时代的数据分析，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

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关键词：大数据；数据分析；数据挖掘；体系建设

引言

进入21世纪以来，随着高新科技的迅猛发展和经济全球化发展的趋势，我国国民经济迅速增长，各行业、领域的发展也颇为迅猛，人们生活水平与日俱增，在物质生活得到极大满足的前提下，更加追求精神层面以及视觉上的享受，这就涉及到数据信息方面的内容。在经济全球化、科技一体化、文化多元化的时代，数据信息的作用和地位是不可小觑的，处理和归类数据信息是达到信息传递的基础条件，是发展各学科科技交融的前提。

然而，世界上的一切事物都包含着两个方面，这两个方面既相互对立，又相互统一。矛盾即对立统一。矛盾具有斗争性和同一性两种基本属性，我们必须用一分为二的观点、全面的观点看问题。同时要积极创造条件，促进矛盾双方的相互转变。数据信息在带给人们生产生活极大便利的同时，还会被诸多社会数据信息所困扰。为了使广大人民群众的日常生活更加便捷，需要其客观、正确地使用、处理数据信息，完善和健全数据分析技术和数据挖掘手段，通过各种切实可行的数据分析方法科学合理地分析大数据时代下的数据，做好数据挖掘技术工作。

1 实施数据分析的方法

在经济社会快速发展的背景下，我国在科学信息技术领域取得长足进步。科技信息的发展在极大程度上促进了各行各业的繁荣发展和长久进步，使其发展更加全面化、科学化、专业化，切实提升了我国经济的迅猛发展，从而形成了一个最佳的良性循环，我国也由此进入了大数据时代。对于大数据时代而言，数据分析环节是必不可少的组成部分，只有科学准确地对信息量极大的数据进行处理、筛选，才能使其更好地服务于社会，服务于广大人民群众。正确处理数据进行分析过程是大数据时代下数据分析的至关重要的环节。众所周知，大数据具有明显的优势，在信息处理的过程中，需要对大容量数据、分析速率，以及多格式的数据三大问题进行详细的分析和掌握。

1.1 Hadoop HDFS

HDFS，即分布式文件系统，主要由客户端模块、元数据管理模块、数据存储服务模块等模块组成，其优势是储存容量较大的文件，通常情况下被用于商业化硬件的群体中。相比于低端的硬件群体，商业化的硬件群体发生问题的几率较低，在储存大容量数据方面备受欢迎和推崇。Hadoop，即是分布式计算，是一个用于运行应用程序在大型集群的廉价硬件设备上的框架，为应用程序的透明化的提供了一组具有稳定性以及可靠性的接口和数据运动，可以不用在价格较高、可信度较高的硬件上应用。一般情况下，面对出现问题概率较高的群体，分布式文件系统是处理问题的首选，它采用继续运用的手法进行处理，而且还不会使用户产生明显的运用间断问题，这是分布式计算的优势所在，而且还在一定程度上减少了机器设备的维修和维护费用，特别是针对于机器设备量庞大的用户来说，不仅降低了运行成本，而且还有效提高了经济效益。

1.2 Hadoop的优点与不足

随着移动通信系统发展速度的不断加快，信息安全是人们关注的重点问题。因此，为了切实有效地解决信息数据安全问题，就需要对大量的数据进行数据分析，不断优化数据信息，使数据信息更加准确，安全。在进行数据信息的过程中，Hadoop是最常用的解决问题的软件构架之一，它可以对众多数据实行分布型模式解决，在处理的过程中，主要依据一条具有可信性、有效性、可伸缩性的途径进行数据信息处理，这是Hadoop特有的优势。但是世界上一切事物都处在永不停息地变化发展之中，都有其产生、发展和灭亡的历史，发展的实质是事物的前进和上升，是新事物的产生和旧事物的灭亡，因此，要用科学发展的眼光看待问题。Hadoop同其他数据信息处理软件一样，也具有一定的缺点和不足。主要表现在以下几个方面。

首先，就现阶段而言，在企业内部和外部的信息维护以及保护效用方面还存在一定的不足和匮乏，在处理这种数据信息的过程中，需要相关工作人员以手动的方式设置数据，这是Hadoop所具有的明显缺陷。因为在数据设置的过程中，相关数据信息的准确性完全是依靠工作人员而实现的，而这种方式的在无形中会浪费大量的时间，并且在设置的过程中出现失误的几率也会大大增加。一旦在数据信息处理过程中的某一环节出现失误，就会导致整个数据信息处理过程失效，浪费了大量的人力、物力，以及财力。

其次，Hadoop需求社会具备投资构建的且专用的计算集群，在构建的过程中，会出现很多难题，比如形成单个储存、计算数据信息和储存，或者中央处理器应用的难题。不仅如此，即使将这种储存形式应用于其他项目的上，也会出现兼容性难的问题。

2 实施数据挖掘的方法

随着科学技术的不断发展以及我国社会经济体系的不断完善，数据信息处理逐渐成为相关部门和人们重视的内容，并且越来越受到社会各界的广泛关注和重视，并使数据信息分析和挖掘成为热点话题。在现阶段的大数据时代下，实施数据挖掘项目的方法有很多，且不同的方法适用的挖掘方向不同。基于此，在实际进行数据挖掘的过程中，需要根据数据挖掘项目的具体情况选择相应的数据挖掘方法。数据挖掘方法有分类法、回归分析法、Web数据挖掘法，以及关系规则法等等。文章主要介绍了分类法、回归分析法、Web数据挖掘法对数据挖掘过程进行分析。

2.1 分类法

随着通信行业快速发展，基站建设加快，网络覆盖多元化，数据信息对人们的生产生活影响越来越显著。计算机技术等应用与发展在很大程度上促进了经济的进步，提高了人们的生活水平，推动了人类文明的历史进程。在此背景下，数据分析与挖掘成为保障信息安全的基础和前提。为了使得数据挖掘过程更好地进行，需要不断探索科学合理的方法进行分析，以此确保大数据时代的数据挖掘进程更具准确性和可靠性。分类法是数据挖掘中常使用的方法之一，主要用于在数据规模较大的数据库中寻找特质相同的数据，并将大量的数据依照不同的划分形式区分种类。对数据库中的数据进行分类的主要目的是将数据项目放置在特定的、规定的类型中，这样做可以在极大程度上为用户减轻工作量，使其工作内容更加清晰，便于后续时间的内容查找。另外，数据挖掘的分类还可以为用户提高经济效益。

2.2 回归分析法

除了分类法之外，回顾分析法也是数据挖掘经常采用的方法。不同于分类法中对相同特质的数据进行分类，回归分析法主要是对数据库中具有独特性质的数据进行展现，并通过利用函数关系来展现数据之间的联系和区别，进而分析相关数据信息特质的依赖程度。就目前而言，回归分析法通常被用于数据序列的预计和测量，以及探索数据之间存在的联系。特别是在市场营销方面，实施回归分析法可以在营销的每一个环节中都有所体现，能够很好地进行数据信息的挖掘，进而为市场营销的可行性奠定数据基础。

2.3 Web数据挖掘法

通讯网络极度发达的现今时代，大大地丰富了人们的日常生活，使人们的生活更具科技性和便捷性，这是通过大规模的数据信息传输和处理而实现的。为了将庞大的数据信息有目的性地进行分析和挖掘，就需要通过合适的数据挖掘方法进行处理。Web数据挖掘法主要是针对网络式数据的综合性科技，到目前为止，在全球范围内较为常用的Web数据挖掘算法的种类主要有三种，且这三种算法涉及的用户都较为笼统，并没有明显的界限可以对用户进行明确、严谨的划分。随着高新科技的迅猛发展，也给Web数据挖掘法带来了一定的挑战和困难，尤其是在用户分类层面、网站公布内容的有效层面，以及用户停留页面时间长短的层面。因此，在大力推广和宣传Web技术的大数据时代，数据分析技术人员要不断完善Web数据挖掘法的内容，不断创新数据挖掘方法，以期更好地利用Web数据挖掘法服务于社会，服务于人们。

3 大数据分析挖掘体系建设的原则

随着改革开放进程的加快，我国社会经济得到明显提升，人们物质生活和精神文化生活大大满足，特别是二十一世纪以来，科学信息技术的发展，更是提升了人们的生活水平，改善了生活质量，计算机、手机等先进的通讯设备比比皆是，传统的生产关系式和生活方式已经落伍，并逐渐被淘汰，新的产业生态和生产方式喷薄而出，人们开始进入了大数据时代。因此，为了更好地收集、分析、利用数据信息，并从庞大的数据信息中精准、合理地选择正确的数据信息，进而更加迅速地为有需要的人们传递信息，就需要建设大数据分析与挖掘体系，并在建设过程中始终遵循以下几个原则。

3.1 平台建设与探索实践相互促进

经济全球化在对全球经济发展产生巨大推力的同时，还使得全球技术竞争更加激烈。为了实现大数据分析挖掘体系良好建设的目的，需要满足平台建设与探索实践相互促进，根据体系建设实际逐渐摸索分析数据挖掘的完整流程，不断积累经验，积极引进人才，打造一支具有专业数据分析与挖掘水准的队伍，在实际的体系建设过程中吸取失败经验，并适当借鉴发达国家的先进数据平台建设经验，取其精华，促进平台建设，以此构建并不断完善数据分析挖掘体系。

3.2 技术创新与价值创造深度结合

从宏观意义上讲，创新是民族进步的灵魂，是国家兴旺发达的不竭动力。而对于数据分析挖掘体系建设而言，创新同样具有重要意义和作用。创新是大数据的灵魂，在建设大数据分析挖掘体系过程中，要将技术创新与价值创造深度结合，并将价值创造作为目标，辅以技术创新手段，只有这样，才能达到大数据分析挖掘体系建设社会效益与经济效益的双重目的。

3.3 人才培养与能力提升良性循环

意识对物质具有反作用，正确反映客观事物及其发展规律的意识，能够指导人们有效地开展实践活动，促进客观事物的发展。歪曲反映客观事物及其发展规律的意识，则会把人的活动引向歧途，阻碍客观事物的发展。由此可以看出意识正确与否对于大数据分析挖掘体系平台建设的重要意义。基于此，要培养具有大数据技术能力和创新能力的数据分析人才，并定期组织教育学习培训，不断提高他们的数据分析能力，不断进行交流和沟通，培养数据分析意识，提高数据挖掘能力，实现科学的数据挖掘流程与高效的数据挖掘执行，从而提升数据分析挖掘体系平台建设的良性循环。

4 结束语

通过文章的综合论述可知，在经济全球化趋势迅速普及的同时，科学技术不断创新与完善，人们的生活水平和品质都有了质的提升，先进的计算机软件等设备迅速得到应用和推广。人们实现信息传递的过程是通过对大规模的数据信息进行处理和计算形成的，而信息传输和处理等过程均离不开数据信息的分析与挖掘。可以说，我国由此进入了大数据时代。然而，就我国目前数据信息处理技术来看，相关数据技术还处于发展阶段，与发达国家的先进数据分析技术还存在一定的差距和不足。所以，相关数据分析人员要根据我国的基本国情和标准需求对数据分析技术进行完善，提高思想意识，不断提出切实可行的方案进行数据分析技术的创新，加大建设大数据分析挖掘体系的建设，搭建可供进行数据信息处理、划分的平台，为大数据时代的数据分析和挖掘提供更加科学、专业的技术，从而为提高我国的科技信息能力提供基本的保障和前提。

参考文献

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关键词：大数据时代；信息处理技术

前言

在“大数据”的背景时代下，信息处理方面不断的创造了奇迹，这也会对未来计算机技术发展提供了有利的条件，在面对新时代的来临，需要不断的发展自身才能够跟上时代的步伐，信息处理技术也应该用于挑战面临的机遇，为大力发展计算机技术做好前期准备。

1.信息处理技术的概念

在企业的管理数据处理中，信息处理技术占据了重要地位。通过信息处理技术，使信息数据的输送、获取和检测、处理等技术有机结合在一起。信息处理技术将计算机技术、通信技术、网络技术、传感技术、微电子技术等科学技术融合在一起，在现代社会中用途很广泛。在现代化办公中，使用信息处理技术之后，不仅能够提高办公效率，还能有效利用高科技的办公设备，实现“人机结合”。信息处理技术的出现改变了传统的办公模式，对于办公模式的影响是极大的。

2.大数据时代的新机遇

2.1云计算受到热捧

在大数据时代中，云计算得以广泛普及，随着云服务的到来，这种趋势是很明显的。云计算整合了传递过来的数据，它拟定云平台，互通电子数据。借助于云平台即可上传信息、下载必要信息。在新的环境之下，云计算拓展了常规的范畴，提升服务性能，助推了更长久的自身进展。依循自主创新，云计算提升了日常流程的性能，增添了创新性。

2.2物联网的诞生

当今社会中的物联网将新路径的信息传递、计算机新技术、通信必备的新颖体系有机结合在一起。这是一项新型的产业，将信息处理应用于成熟的网络体系之中。物联网的外延有很多，比如地铁磁卡、医疗卡、电子钱包等。现在，传统的红包逐渐被电子红包取代了，人与人之间的沟通更加密切，这些都是物联网的优势所在。

2.3新颖的数据挖掘

在数据挖掘的过程中，人们收集大量的数据，分析数据并探寻数据的内在规律。从整体上来看，数据挖掘包括初始预备阶段、探求潜在规律、表达这三个阶段。数据挖掘添加了决策流程内的更多便利。遇有海量数据，同时缺失信息，即可求助于这样的数据挖掘。这是因为，很多企业配有的数据库仅仅可以录入数值、查验并且统计。但是，一般情况下，在搜集得出的数值之中，找到必备的提炼信息的难度是很大的，更不用说发现查找规律。在这种情形之下，就很难明晰深层的某一规律，无法表达规律。如果可以准确地分辨出信息之中的侧重点，那么就可以得到潜藏着的必备信息，这样更有利于企业做出正确的决策。

2.4方便企业拟定正确的决定

通过物联网，大规模的数据分析充分展开。通过解析流程，方便各个阶段的决定的拟定。举例而言，针对企业中的目标群体，分析员工习性、爱好兴趣。通过专门的解析，从而做出准确的决策。

3.大数据时代常见的信息处理技术

3.1信息收集、加工和传播技术

在信息处理的过程中，第一个步骤就是信息的收集。仅仅只有当信息被收集之后，才可进行大量数据进行存储、计算以及传播。在对目标数据源监控之后，把数据采集存放到结构化的数据库之中，以便信息服务系统提供输入，接下来是信息加工。信息加工的目的是对信息进行分类和加工处理。最后，信息进行传播，在信息传播的过程中，信息被收集和处理，并通过社会传播，最后提升了信息的价值。

3.2信息存储技术

信息存储技术是在需要调用相关数据时，可以直接调出使用的一种技术。该技术借助网络和介质实现数据的收集和存储。在大数据时代，数据的特征是容量大、变化迅速。只有在信息存储技术可以快捷的、长时间的、稳定地对相关数据进行存储的情况下，才可节省大量的人力、物力和财力。

3.3信息安全技g

大数据时代信息系统的特征是互联性较高。大数据时代的信息安全技术不再是对孤立的数据信息的处理，而是在基于信息系统整体进行的。信息安全技术为计算机网络带来了重要的发展机遇。与此同时，他也给计算机网络带来了巨大的威胁。所以，怎样提升信息安全？本人认为，可从下面三个角度出发来考虑。第一：打造更加可靠的信息安全体系。在这个过程中，要提高相关人员的技术水平。第二：增强大数据安全技术的研发力度。在大数据时代，以往的信息安全技术可能不再适应现代信息安全的情况。所以，应当加快大数据安全技术的研发，增加人力和物力、财力的投入。第三：对于重点信息加强监测。在大数据时代的大量的信息中，系统数据泄露随时可能发生。因此，有必要重视数据的安全性，加强重要数据信息的监测。毋庸置疑，大数据时代的信息技术的创造价值极大。在信息技术发展的未来，世界将会迎来越来越多的改变。

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经济社会不断发展，助推了现代信息技术的革新，大数据逐渐成为时展的先声，成为社会进步的见证。大数据是若干数据的集合，汇总了海量数据信息，成为巨大的资源库。为了快速处理数据，提取有效信息，大数据技术应运而生[1]。大数据含括的内容非常广泛，除了传统数据之外，还包括一些视频数据、音频数据等等。大数据的处理方式复杂，对技术提出要求，云计算满足了数据需要，开发了大数据的信息价值，应用范围正在不断扩大。

大数据对社会发展产生重要影响，对企业的辐射作用非常大。以营销为例，大数据汇总了用户的需求信息，企业依靠大数据技术，能够对用户需求进行分类，并根据用户需求提供相应服务，提高内部的营销水平。大数据为企业营销指引了正确的方向，企业可以根据大数据制定营销管理目标，预测市场的发展方向，获得更多的发展机遇。当然，大数据也给企业带来了挑战：在大数据时代，市场处于时时变化之中，企业必须构建现代化的营销体系，加大产品创新力度。同时，企业需要不断更新营销理念，顺应市场的发展变迁，创造更多的经济效益。鉴于大数据有利有弊，企业必须采用高效营销策略，不断提升自身的营销竞争力。

二、大数据时代企业的营销策略

（一）开展数据营销

在大数据时代背景下，企业营销出现了新变化，传统营销方式逐渐落后于时展的潮流，企业需要把握机遇，充分认识大数据特征，并依靠大数据进行营销。与传统营销相比，大数据营销更具挑战性，其可能获得的收益也更多。大数据以互联网作为依托，企业可以调用互联网中的数据信息，把握用户的最新需要，并根据用户需求优化设计产品等。我国推行市场经济，全球化加速了国内市场和国外市场的整合，企业所处的市场环境更加复杂。大数据对国内外市场数据进行了汇总和分类，企业可以根据市场数据制定营销策略，在第一时间了解市场的变化信息。营销部门根据数据设定营销策略，能够创造更多的经济效益，并抢先在竞争对手之前推出新产品。为了提高数据营销效率，企业需要做到以下几点：第一，企业应该获得更多市场数据。部分企业眼光狭隘，仅仅对月份市场数据进行了调研，以偏概全对市场认知不足，难免在市场竞争中陷入不利位置。针对这一情况，需要放长眼光，获得更多数据，并对数据发展趋势进行分析，从中洞察用户的个人需求等，理解消费者的消费情感。同时，企业要对市场发展方向进行预测，以便快速调整营销策略，提高营销质量。第二，企业应该引导客户参与。企业需要秉持消费者优先的原则，让消费者投入营销工作之中，为营销部门提供可行性意见，增进彼此之间的联系，深化消费者对企业的情感体验。第三，企业应该开展精准营销。不同消费者群体有着不同的消费需求，企业需要获取不同消费者群体的消费记录数据，进行一对一的产品信息推送[2]。

（二）构建数据平台

在大数据时代背景下，企业之间的各部门需要建立互通联系，各部门需要共享客户数据库内的信息，并依据客户数据库开展各项工作。在传统营销过程中，客户数据受到了忽视，客户需求并没有得到充分满足，企业与客户并未建立对话关系，其推出的产品营销范围有限。针对这一情况，企业需要改进营销行为，打造专业化的营销数据平台，并将客户数据作为重要资源。一方面，企业应该引入更多的技术资金，引进大数据技术，形成完善的客户数据库，并要求各部门共享信息，根据数据捕捉客户的消费动态，记录客户的消费行为，分析客户的消费习惯等，对客户的消费倾向进行有效预测。另一方面，企业应该制定市场调研表，对竞争对手的产品信息进行获取，关注竞争对手的最新动态，并制定相应的营销方案，在竞争中占据有利位置。为了避免数据泄露，企业应该采用数据加密技术等，对数据平台进行定期更新和维护。

（三）培养新型人才

传统营销人才并未充分认识到大数据技术的重要作用，对大数据内涵不甚了解，针对这一情况，企业应该加快人才培养的步伐，打造专业化的数据营销人才团队。首先，企业应该加大宣传力度，明确大数据的重要作用，并定期开展培训教育工作，对营销部门进行培训。其次，企业应该将培训考核和营销人才的薪资待遇联系在一起，以培训考核结果分配薪资，增强营销人才的警惕意识。再次，企业应该邀请技术人员开展讲座等，为营销人才介绍数据收集、数据管理的方法等，不断增强营销人才的数据分析能力。

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（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。

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关键词：“大数据”时代 计算机信息处理技术 分析

中图分类号：TP274 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2016）06-0237-01

在“大数据”时代的背景下，数以亿计的计算机和移动设备正在持续不断的创造出数量惊人的信息。而未来的世界将是一个信息的世界。面对“大数据”时代的来临，计算机信息技术的更新换代迫在眉睫，如何把握机遇，勇于迎接挑战，是现在摆在信息学家、计算机专家以及企业家面前的一个关键课题。

1 “大数据”时代的机遇

“大数据”时代的来临带动了对于数据的深度挖掘和综合应用，从而为多个产业的发展创造了价值。此外，“大数据”时代弥补了传统数据存储技术的安全系数低的缺憾，开发了云技术和物联网的新形势。由于“大数据”时代对于信息安全的要去较高，因而很大程度上带动了信息安全的发展和进步。

2 “大数据”时代的计算机信息处理技术

2.1 信息采集、加工技术

“大数据”时代下的计算机信息处理技术的首要任务就是收集和整合数据信息。只有完整的收集信息数据，才能开展接下来的计算机信息处理技术。第一步要明确数据信息的目标源，然后针对目标数据采取进一步的跟踪和监督，控制信息数据的流向，将采集的完整数据信息如数录入到计算机数据库中。下一步就是针对采集的信息数据的加工和处理，一切加工处理工作的宗旨就是用户的要求和指令。最后一步就是将按照客户要求处理的信息数据传输到用户的手中，保证信息传送过程中的完整不被泄露，完成整个采集、处理和传送过程。

2.2 存储技术

将收集来的数据信息进行存储，是”大数据”时代下计算机信息处理技术中的关键环节。是否可以更加合理有序的存储大量的数据信息，是”大数据”时代下衡量计算机信息处理技术优劣的关键之处。良好的储存技术可以保证客户第一时间内快速的从庞大的数据库中调取所需的数据信息，无一遗漏。随着技术的不断进步，计算机信息处理技术的长时间存储数据的功能也越来越受到广泛关注。

2.3 信息安全方面的技术

“大数据”时代的来临，在很大程度上提高了用户体验的同时，也给信息数据的安全带来了很大的挑战。现今的世界是一个信息的世界，信息的安全和隐私是世界范围内关注的焦点。计算机安全体系的建立需要大量的资金投入，引入大量专业技术人才，加大对信息安全体系的研究和分析力度，将计算机信息处理技术关注的热点致力于开发信息安全的技术产品，为信息安全体系提供坚实基础。此外，为了满足如今对于信息安全的高标准的要求，要不断研发新的技术和项目，重视对重要数据的跟踪检测，尽量做到在庞杂的数据库面前，可以提高每一个数据的安全系数。

2.4 信息处理技术的发展

“大数据”时代的特征就是庞大数据信息量，这样想要完成对如此大规模数据的研究和分析，就会受到计算进硬件设备的限制，因为在这种情况下，云技术的发展应运而生。云技术可以破除计算机硬件对信息网络技术发展的阻碍，处理比传统计算机数据量提高上百倍的数据信息，这是未来“大数据”时代下计算机信息处理技术的发展趋势，具有无限的发展潜能。云技术可以将传统的计算机硬件与网络分割开来，各自运行，既保证了计算机硬件的正常稳定运作，又能形成庞大的云计算网络，构建起一个“大数据”信息网络系统，来解决数据量巨大的问题。

3 “大数据”时代下计算机信息处理技术的方向

3.1 计算机网络朝着云计算网络发展

传统的数据处理技术已经不能适应现今庞大的数据计算量，因而云技术的发展是必然趋势。云技术网络可以破除计算机硬件系统处理数据有限的弊病，信息构架不再依附于计算机的硬件系统，利用最新的数据中心技术，将云计算技术向更高的层面和更广的领域发展。

3.2 计算机技术朝着开放式网络传输技术发展

这里的开放式是指将计算机网络与计算机硬件分隔开来，让网络计算不再受限于传统的有限的计算机硬件设备，定义我全新的网络构架，避免计算机硬件对于信息数据的数量的限制和阻碍。

3.3 计算机技术与计算机网络相互融合

计算机技术和计算机网络相互融合，成为一体，是未来大数据时代下计算机信息处理技术发展的一大方向。传统的计算机技术需要计算机硬件的配合，才能完成对数据信息的处理工作，未来计算机技术的发展趋势就是摆脱计算机硬件的束缚和牵制，单独依靠计算机网络完成对于庞大的数据信息的甄别和处理工作。也就是说，将来的计算机技术可以通过连接网络完成“大数据“时代下的计算机信息处理的技术工作，基于网络平台的帮助，满足”大数据“时代下的最新数据信息的处理要求。

4 结语

随着科技的进步，经济的发达带来了信息技术的日新月异。科技进步带来数据量的激增，引起新一轮信息技术的变革，诱发了“大数据”时代的来临。综上所述，“大数据“时代的来临给计算机信息处理技术带了机遇和挑战，传统的计算机信息处理技术已经不能满足数据量激增的现状，因而云计算技术应运而生。

参考文献

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篇7

共享服务中心（shared service center，SSC）是一种新的管理模式，是指将企业部分零散、重复性的业务、职能进行合并和整合，并集中到一个新的半自主式的业务中心进行统一处理。业务中心具有专门的管理机构，能够独立为企业集团或多个企业提供相关职能服务。共享服务中心能够将企业从琐碎零散的业务活动中解放出来，专注于企业的核心业务管理与增长，精简成本，整合内部资源，提高企业的战略竞争优势。共享中心的业务是企业内部重复性较高、规范性较强的业务单元，而且越容易标准化和流程化的业务，越容易纳入共享中心。

财务共享即依托信息技术，通过将不同企业（或其内部独立会计单元）、不同地点的财务业务（如人员、技术和流程等）进行有效整合和共享，将企业从纷繁、琐碎、重复的财务业务中剥离出来，以期实现财务业务标准化和流程化的一种管理手段。福特公司在20世纪80年代建立了世界公认最早的财务共享服务中心，整合企业财务资源，实现集中核算与管理，并取得了巨大成效。随后财务共享服务中心模式在欧美等国家开始推广，并于20世纪90年代传入我国。而随着我国企业的快速发展和规模扩张，以及信息化技术的普及，许多国内大型企业集团已经组建了自己的财务共享服务中心，如海尔集团、中国电信等。一项来自英国注册会计师协会的调查显示，超过50%的财富500强企业和超过80%的财富100强企业已经建立了财务共享服务中心。

（英）舍恩伯格在《大数据时代》一书中指出，“数据已经成为一种商业资本，一项重要的经济投入，可以创造新的经济利益。事实上，一旦思维转变过来，数据就能被巧妙地用来激发新产品和新型服务。数据的奥秘只为谦逊、愿意聆听且掌握了聆听手段的人所知。”全球经济正进入一个数据爆炸式增长的新时期，正如美国官员所说，“过去3年里产生的数据量比以往4万年产生的数据量还多”。据一项调查报告显示，当前企业每天的信息存储量高达2.2ZB，而大型企业集团单体产生的数据量已达到10万TB级，并仍呈高速增长态势。据IDC预测，到2020年全球的数据规模将较现在扩大50倍。全球企业已经迈入大数据时代。

财务数据作为企业最重要、最庞大的数据信息来源，在企业财务活动日益复杂、集团规模日益庞大的今天，财务数据处理的效率、安全等问题考验和制约着企业集团的更高一层发展。而伴随着以云计算为标志的新时代的财务共享模式，能够为大数据时代下企业集团再造财务管理流程、提高财务处理效率提供助益。财务共享模式能够为企业带来规模效应、知识集中效应、扩展效应和聚焦效应，实现企业会计核算处理的集中化运作，整合企业内部的知识资源，提高企业财务模式的扩展和复制能力，将企业财务管理人员从琐碎的财务数据处理中解放出来，专注于企业的核心业务。另外，财务共享模式的集约式管理能够提高数据处理的屏蔽性和安全性，控制企业财务风险，降低生产管理成本，提高经营效率，提升企业财务决策支持能力，优化企业的财务管理模式。

二、大数据时代财务共享中心构建

（一）财务共享服务中心的先期评估

首先，应组建相应的管理机构。企业集团在决定建设财务共享服务中心后，应及时组建相应的管理机构。管理机构应将企业决策层领导纳入其中，并下设项目团队，具体建设业务由项目团队负责推进和监督。项目团队应吸纳财务人员、IS专业人员等，也可邀请第三方咨询人员，制定评估计划、范围。其次，做好数据搜集工作。财务共享服务中心涉及企业多个职能部门和业务流程，应做好多方面数据信息的采集和整理，主要有人事数据、财务数据和业务数据等，如当前财务人员的基本信息、企业资产信息、财务业务流程信息、业务量等。最后，准确定位财务共享中心。项目团队将搜集整理的信息进行筛选汇总，并形成分析报告，上报管理机构，由企业决策层依据评估信息及企业发展战略，对财务共享服务中心作出准确合理定位。

（二）财务共享服务中心的规划设计

首先，共享中心的科学选址。财务共享服务中心选址应综合考虑诸如成本收益、基建设施、地方政策、人力资源等多种因素。项目团队应制定多维评判指标体系，对候选城市进行综合评估分析。其次，确定共享中心服务规模和共享范围。在规划设计阶段，共享中心组建团队应依据企业集团规模和结构，集团所处行业，集团运营模式及业务流程共享范围等，从建筑配置和IS配置等方面合理框定共享服务中心的建设规模，满足基础设施保障需求。最后，就项目建设进行投资收益分析，制定财务共享中心建设规划。在规划设计阶段，项目团队应就共享服务中心建设的资源需求和经济效益进行投资收益分析，科学反映财务共享服务中心能够为企业集团发展带来的效益产出，用资料和数据打动企业决策层和股东，推动项目顺利进行。投资收益分析应全面罗列财务服务中心的各种直接、间接效益产出及所需资源，权衡比较确立最终建设规划。

（三）财务共享服务中心的建设实施

首先，规划财务共享服务中心流程及架构。项目团队应在前期基础数据的整理和分析的基础上，按照科学方法合理规划财务共享服务中心的流程及架构，详细制定KPI考核指标。企业集团应对原有的财务框架进行优化重组，依据会计政策和规范将财务流程标准化、规范化，集中串联可重复性的财务职能。其次，实施建设财务共享服务中心。财务共享服务中心的建设实施可采取多种途径，如内部自行组建、“交钥匙”工程外包、联合组建等。在采取工程外包模式过程中，项目团队应承担起建立职责，协调内部资源配合建设。最后，做好过渡期的相关工作及人员转移。过渡期工作转移包含原财务人员、服务、业务、场地及设备等的转移，以及依据实际运行情况对前期流程及KPI的再修订，并据此确定最终SLA协议。工作转移应充分考虑人员的稳定性和业务的对口性，对于因上马财务共享服务中心而出现的冗员，应予以合理安置，难以安置的应协商解除劳动合同，协商过程中注重遵守法律法规政策，以人为本。同时，对留用的业务人员和新招募的财务人员进行上岗培训，加强系统操作演练和实践。

（四）财务共享服务中心的运营管理

财务共享服务 中心建设工作完成以后，开始进入正式运营阶段。此时，前期的项目团队应逐渐淡出管理，让位于中心自身的管理团队。企业集团可以在吸纳前期项目团队的基础上，组建中心正式的管理团队，缩短磨合期。管理团队应认真执行之前的业务设计流程及SLA协议，确保中心运营稳定。财务共享服务中心在集团正式上线运营后，企业集团内部的财务资源将迅速向中心靠拢，实现同原各部门、子（分）公司的快速剥离，提高集团经营效率，降低集团运营成本。首先，运营管理期间，企业集团及中心管理团队应从保障共享中心正常运转的角度，从人力资源、风险控制、绩效考核、内部稽查等多个角度加强对共享中心的管理和控制。共享中心运营团队应及时搜集服务中心运营中的问题，并及时上报研究解决。其次，对财务服务共享中心进行后期完善。后期的完善主要包括对运行期间问题的集中搜集与解决，硬件设施的维护、管理与更新，新技术的应用与推广以及人员的招募与培训等。运营团队应定期就共享中心运营情况进行评估和稽查，依据企业战略调整和经营变动等情况及时作出流程优化和调整。

三、大数据时代财务共享中心面临的风险

（一）系统自身风险

首先，财务共享服务中心建设投资成本较高，存在一定的财务风险。财务共享服务中心前期需要巨大的人力、财力等资源投入，包括人员差旅费用、工程建设费用、人员设备转移费用等，同时伴随有因财务服务中心选址而衍生的地区差异费用及场地建设费用等。即使到了后期也仍然面临设备维护、信息系统更新等费用，成本投入较大，却不一定能带来预期效益甚至将企业集团拖入债务危机。其次，实行财务共享集中管理后，财务人员由业务前端转为后端，业务敏感性和紧迫性下降，容易滋生官僚作风，中心与子公司等交互模式客观上造成了业务迟滞，而信息高度集成化也存在管理漏洞。最后，共享服务中心运营后，信息处理的高度集成化加大了责任认定和追究的难度。一旦出现问题，企业需要通过来回查阅资料，调阅影像，ERP问询等才能确定责任人。

（二）人员管理风险

首先，由于财务共享服务中心实行财务集中化管理，财务人员离开一线前端，将逐渐与子（分）公司、其他部门之间的具体业务脱离联系，难以掌握具体的业务情况，仅能从数字上去研究和判别，一线业务能力逐渐萎缩。其次，财务共享中心实行的是标准化管理，其业务流程犹如车间生产的流水线，财务人员每天将疲于应付各种索然无味的财务数据、凭证、报表等，业务量大，机械化程度较高，工作内容枯燥，财务人员容易失去耐心和激情，产生厌烦心理。最后，财务共享中心的人员流动比率较大，财务人员跳槽另谋出路的比比皆是。这样容易导致业务处理中断或产生新的磨合期，如发票不能及时入账或新人需要重新熟悉业务等，影响企业集团财务稳定。

（三）法律政策风险

企业集团规模扩张到一定阶段，其子（分）公司必然分布于全国各地，而各地政策在实际规则和操作过程中却千差万别，存在地区政策差异。而共享中心的财务人员很可能因为对财务活动发生所在地的财务政策认识不够，导致在财务处理过程中加剧了信息流通和处理的难度。财务人员由于长期居于共享服务中心所在地，缺乏前线业务经验，同时也与各地地税部门稽核人员缺乏沟通和联系，在处理税务问题上产生偏差，易引发法律风险。

（四）信息安全风险

大数据时代企业的数据信息量激增，信息访问、交换、处理、分析的业务吞吐量较以往呈几何级数增长。企业集团建成财务服务共享中心，将集团财务业务集中处理，更是加剧了企业信息的传输与处理流量，这容易导致信息量过大引发信息通路的拥堵。同时，也会由于信息量过大引发传输、处理的延迟。由于财务共享服务中心面临10万TB级别数据的处理量，其数据过滤、筛选和分析功能将显得更为重要。而目前信息数据过滤、筛选和分析仍处于半智能化状态，仅能适应简单的信息过滤、筛选与分析需求，无法应对复杂信息处理与交换需求。信息时代由于信息网络的开放性与不稳定性，容易发生信息泄露和病毒入侵事件，一旦造成信息泄露或病毒入侵使得系统瘫痪，将对企业集团的运营管理造成不可估量的损失。

四、大数据时代财务共享中心建设与管理

（一）建立风险评估制度，完善管理机制

首先，企业集团应建立风险评估和绩效评价制度。财务共享服务中心的投入、建设和运营是一项复杂巨大的系统工程，需要企业集团全体上下的通力配合和不菲的资源消耗，企业集团应谨慎对共享服务中心进行风险和效益评估，科学决策。共享中心建成运营后，应及时开展绩效评价，明确投资收益。其次，科学制定共享中心的管理制度，建立稳定运营的保障机制。共享中心建成运营后，由于涉及中心人员与前端业务人员之间的权责及业务往来，往往存在利益纠葛及推诿现象。企业集团应统一协调各方关系，科学制定管理制度，明确业务前端与中心之间的业务处理流程、权责关系，如会计凭证影像处理的要求、责任人等。最后，应加强部门之间的联系沟通。畅通沟通渠道，加强业务前端与中心人员之间的联系，减少沟通不畅引起的业务故障。

（二）推进使命文化建设，加强人员管理

首先，企业应定期组织中心人员进行培训，培训内容包括中心流程规范及前端业务介绍，在提高中心人员规范操作意识的同时，加强其对前端业务的熟悉和认识。其次，企业集团应积极推进企业文化建设，加强中心人员的使命感和光荣感。中心管理人员应及时关注工作人员的思想动态，定期组织开展文化教育和活动，在流程化管理之中融入人性化的思想，减少员工的挫折感和迷茫感。最后，应完善中心人员的绩效考核制度，健全目标激励机制。企业集团应根据岗位特点设置合理的目标任务，并制定详细的奖励措施，通过物质刺激和精神奖励多途径提高中心人员的积极性。

（三）强化流程标准管理，优化ERP系统

首先，建立集团内部统一的会计标准，实现会计数据接口的标准化。企业集团应在对内部会计数据、财务工作认真调研的基础上，按照方便、快捷、准确、全面的原则设计会计数据标准接口，规范会计数据信息传递。其次，共享中心联合其他业务部门加强对流程标准化的改进和完善。共享中心是需要不断优化和更新的系统，尤其是业务标准化流程，需要 集团内部各部门尤其是前端业务部门的配合。共享中心应统筹协调各部门依据实际拟定标准化流程，再依据实际完善部署实施。最后，加强对业务覆盖地法律法规的遵守。共享中心必须认真研究业务覆盖地的法律法规，在进行业务处理时应注意各地法律的差异，及时与前端业务部门及地方税务部门沟通联系，业务凭证保存备查。

（四）提高信息处理能力，防范信息风险

首先，加强平台建设，提高系统的应用可靠能力。企业集团应加大对财务共享中心平台的投入和建设力度，加强巡检和维护，定期进行更新和完善。合理配置科技资源，构建适应大数据环境的信息系统。其次，创新数据挖掘方式，构建智能化共享中心。大数据时代的共享中心，数据挖掘处理能力是关键。企业集团应积极引入先进的数据过滤、挖掘分析技术，建设数据仓库，按照业务需求应用数据分析技术，实现共享中心的智能化管理。最后，加强信息安全管理，建立风险防范体系。按照数据传递原则进行归口负责管理，明确安全责任人。同时，积极构建网络防御体系，应用数字签名认证等安全技术。同时积极建立备用系统和应急预案，定期做好数据备份和管理，防范网络灾害。

五、结论

大数据时代，财务共享对于企业集团的长远发展显得更为迫切和必要。然而财务共享的实施过程并非一帆风顺，企业集团应持客观心态，内外并举、上下齐心，审慎缓步推进共享中心建设，确保共享中心运营稳定有效，达到提高企业集团管理水平目的。

参考文献：

[1] 陈刚.对中石化构建财务共享服务中心的分析[J].财务与会计（理财版），2013（4）.

篇8

[关键词]孤立点分析；审计抽样；大数据

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2017.12.022

[中图分类号]F239.2；TP311.13 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2017）12-00-02

在当前时代背景下，有效开展审计工作成为各行业发展的关键。通过实践，相关技术研究人员发现应用数据挖掘技术的孤立点分析，可以极大提升数据分析能力，辅助审计工作中的专业判断，并发现隐含问题，为审计工作提供必要的支持。

1 孤立点概述

所谓孤立点，指的是在运用计算机处理数据的过程中，出现的处于离散状态的小规模数据对象，这一小部分数据对象与数据中的一般规律和趋势具有显著差异。在海量数据中，往往会出现一些与众不同的数据，这些数据并不是由随机偏差产生的，可能产生于完全不同的机制，所以在聚类分析中表现为不属于任何的簇或者类，这些数据对象一般被叫做噪声，在相应的孤立点分析中叫做孤立点。在审计领域，因为具体的模型和审查背景存在一定差异，所以对于孤立点的分析也会得出不同的结论。此外，蓄意操作、操作错误、整体数据偏差、系统和测量错误等都会导致孤立点的出现。因此，相关审计人员需要关注这些因素，并对深入分析相关情况产生的原因，从中筛选出价值较高的信息内容。

2 孤立点分析

孤立点分析，指的是利用数据分析方法和挖掘理论模型，发现数据在集中态势下出现的异常值。在审计分析过程中，异常的频率、事件和数据往往具有特殊的含义，且包含着重要信息，可以从中发现违规、违法行为的线索。

2.1 孤立点分析的步骤

孤立点分析方法大致包括两个步骤。第一步：确定数据集合中变量的属性，而后根据非财务数据和财务数据进行分类。接下来进行因子分析，从多个变量指标中选出具有一定代表性的综合变量指标，而后达到数据降维的目的，是重要的多元统计方法。在分析过程中，使用解释总方差可得到累计方差贡献率，该指标的高低直接影响原始数据代表程度的高低，若影响程度较高，则相应的公共因子可信度就较高。计算输出因子的荷载矩阵，能获得原始数据的系数矩阵，相应的元素数据如果较高，那实际原始数据的解释程度就比较理想，有利于对相应公共因子命名，并能获得预期的数据指标。第二步：挖掘和检测数据，如果数据中呈现出离散状态的小规模数据，那么能发现孤立点。传统方法主要应用密度、偏差、距离的特定方法来寻找相应的孤立点。此外，使用云计算技术，能应用比较复杂的运算方式来计算相应的计算资源。

2.2 孤立点分析的方法

第一，基于人工神经网络模型的方法。在这种方法中，可以使用比较小的统计数据集，同时也可以采用比较大的专业数据集，所以检测大小数据孤立点都能获得良好的效果。但是，这种方式在检测具有放射状孤立点数据集时，实际效果不佳。

第二，基于偏离的分析方法。这种方式是根据数据对象的突出特征来进行分析和检查，并找出其中的孤立点。在这种分析模式下，一般采用OLAP数据立方体技术及序列异常技术。前者需要把审计中的异常单元进行正确标注并且下钻，这样可以发现更深层次的问题。后者需要预先定义样本集中的一般特征，并且把相应的偏离和具备这些特征的样本区别开来，可以通过相关审计数据集的总方差来发现相异度函数。

第三，基于距离的分析方法。这种方法主要对相关数据域的数据内容进行相异度分析，并且清洗相应的审计数据，检验数据的有效性后，再根据相关审计内容特征，通过公式计算出符合大部分对象之间距离的相应阈值，同时把相应数据定义为孤立点。通过这种方法，可以解决基于统计方法的数据分布特征相关问题。

第四，基于密度的方式。这种方法主要使用数据对象的局部密度来检测相应孤立点。如果相关数据对象的区域密度和临近相关数据的密度的实际局部孤立点因子值较大，那么就可能属于孤立点。这种方法在发现局部孤立点时具有良好的效果。

在实际审计中，在异常检测及处理审计数据的过程中，需要进行孤立点分析。审计人员需要有效处理原始数据，并完成相应验证、清洗及采集，确保数据满足相应的建模要求，并且根据相关数据的特点来选择合适的孤立点分析方法。

3 在大数据环境下应用孤立点分析的审计抽象方法

3.1 提出需求

在审计过程中，审计人员需要根据自己的洞察能力来分析相应的异常情况，并发现海量数据中的孤立点，而后和相关人员进行深度沟通，以全面了解审计需求。在明确审计需求时，涉及数据理解及业务理解的内容。所谓数据理解包括对业务流程及审计部门的理解，对原始数据的分析和收集，对数据的初步探索和检测。业务理解包括稻萃诰蚰勘辍⑾钅考苹，评估审计目标资料等，根据相关需求来进行假设。

3.2 演示相应的审计抽样模型建构原理

第一步，明确需要审计数据的集合的变量属性，实施因子分析。相应的背景是学校基建工程结算审计，需要全面调查学校在公寓建设方面的资金进出是否有效且合理，是否存在贪污公款、违规挪用的严重问题。第二步，发现相应的孤立点。笔者需要应用基于距离的孤立点分成方法，并应用K-means算法来寻找孤立点，这样做的目的是发现与相应宿舍楼建设综合情况差别较大的项目和影响因素，使用因子散点图来探讨实际原因。

3.3 实际案例分析

随着高等院校招生规模不断扩大，为确保学生的正常生活和学习，各高校都加强了自身的基础设施建设。为了能够有效、安全地使用相应资金，各高校需要联合监察、纪委等部门进行结算审计，审计相应的学生公寓楼工程。因为时间安排及人员方面的限制，不能全面审计全部公寓楼工程，需要通过孤立点分析的方式来选取相应审计样本。

第一步，需要掌握全部公寓楼的相关数据，包括电线电缆、排水管道、采暖管道、门窗工程、保温隔热屋面、屋面卷材防水、钢筋工程量、整体混凝土体积、辅助面积、使用面积、相应的工程结算总价款及工程合同总价款，需要整合这些数据信息。由于篇幅的限制，本研究只分析工期时间、辅助面积、使用面积及建筑面积这四个变量，并根据相应数据分析相关因素对工程结算总价款及工程合同总价款的影响。在明确相应变量的属性后，全面分析六个指标，并且得出解释总方差，这样可以得出累计方差贡献率为90.975%。工程合同总价、工程结算总价款和建筑面积三个因子具有较强的可信度，所以需要使用这三个因子作为特定的公共因子。

第二步，使用K-means算法来进行聚类分析，这是为了寻找孤立点。在实际聚类分析中，全部的观测数据可以分成四个种类，这四个种类中没有缺失值，而且具有一定的有效性。分析结果表明，大部分数据间是互相有关联的，主要分布区间在1、2、4簇中，只能看到第三簇的数据与其他数据严重偏离。第三簇中的三个观测点占观测点数量的4.5%，低于10%，所以这三个观测点属于孤立点。通过聚类分析的方式，能够找到3个孤立点，但以3个孤立点作为审计范围的标准并不科学，应经过多次数的迭代过程，这样能确保数据集中相应的孤立点。与此同时，还需要聚类分析1、2、4簇中的观测点。相应的步骤和文中相同，所以不再具体的描述。最后的步骤，需要总结分析四次的聚类分析，并且发现其中的全部19个孤立点，并且进行审计抽样，而后根据散点图进行全方位的审计。

3.4 判断

检测依据相关模型得出的最终数据挖掘结果，若检测结果的异常情况在合理范围内，那么审计人员可以根据自己的经验判断该结果是否达到标准；如果没有到达相应水平，则可以不予处理。在建立基于孤立点分析的审计数据模型时，需要深入了解相关数据内容，并且合理把握孤立点算法和审计需求的融合程度，而后构建统一标准。在这个过程中，只有持续地进行反馈和论证，才能确保方案和挖掘模型的实用性及针对性。通过建立准确的模型，发掘数据，假设相应的孤立点，而后发现反常及特殊的孤立点，通过查阅资料或者进一步追踪，就能发现问题所在，并且发现不规范和舞弊行为，提升审计的实效性。

4 结 语

大数据为审计带来了新的机遇和挑战，利用相应的非财务数据能快速得出需要的信息，并且有利于提升审计的有效性。本文利用孤立点分析对策构建了相应的模型，并且通过针对性分析，达到降低审计成本、提升审计效率、降低审计风险的目的，具有较强的应用价值。

主要参考文献

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[2]丽娜.孤立点挖掘研究[J].内江科技，2009（3）.

[3]王越，刘亚辉，徐传运.孤立点用户意义分析在质量管理中的应用[J].计算机应用，2009（11）.

篇9

一、大数据时代对于档案管理工作的影响

在大数据时代下，信息技术的发展对于数据和资料的处理有几个方面的优势：第一，由于现代社会发展的越来越快，在档案管理中数据的规模和管理的内容也越来越多，传统的工作方式很容易在繁忙中发生失误，从而造成一系列的影响。而现阶段利用信息技术进行档案管理工作，则会帮助工作人员节省很多精力与时间，减少工作中所产生的错误，提高档案管理的工作效率。第二，传统的档案管理工作在保管上都是由纸质、胶片等工具来进行储存，并将其保管在档案库房中，这种保管方式在安全系数上有着一定的欠缺，同时在寻找档案时也显得极为不方便[3]。而在大数据时代丰富了档案的保管方式，在以往储存方式的基础上增加了光盘、网络、移动硬盘等多种储存方式，这些储存方式不但占地面积小、携带方便，在安全系数以及找寻工作上也比传统的方式更加优秀。第三，在档案管理工作中，没有被收集归档的就不属于档案，因此，在档案的数据收集工作，是档案管理中一个非常重要的工作。传统的数据收集主要是通过纸质资料的主动移交，而在这一过程中很容易产生资料丢失的情况。在大数据时代下，档案数据的收集工作不但能够通过信息技术直接从网上传输到工作人员的计算机中，同时档案管理人也不再需要等着资料送过来，而是可以通过互联网自己进行资料的收集，丰富了档案管理工作中的资料收集方式。

二、大数据时代下档案管理在现阶段存在的问题

虽然信息化技术已经融到了档案管理工作当中，并在实践中得到了应用，但由于信息化技术起步的较晚，发展的不够成熟，在现阶段仍旧存在着一些问题。首先，工作人员的信息化素质不强。档案管理工作人员的信息化技术水平是当前档案管理工作的基础，而现阶段由于档案管理的工作人员年龄较大，对于信息化技术的操作还不够熟练，甚至出现排斥的显现，这也使得信息化技术无法发出发挥出全部效益，没有能够有效的提高工作的效率。其次，档案管理存在着一定的安全隐患[1]。网络在为档案管理工作带来便利的同时，也使得档案管理工作存在着一定的安全隐患，档案中的资料信息应当具有严格私密性，而网络中存在着一些黑客以及病毒，这也导致在没有做好相关的安全防护措施的情况下，很容易被不法分子通过一些非正常手段窃取到?n案中的资料，档案管理中也缺乏了信息安全的规章制度。

三、大数据时代下提高档案管理工作的具体策略

（一）提高档案管理工作人员的综合素质

档案管理工作人员的综合素质，是其能否有效利用信息化技术来提升工作效率的重要因素。因此，为迎合时代的发展，企业需要对档案管理人员进行相关的培训，培训的内容应当包含软件的应用、信息化技术下的工作流程以及相关资料的收集方法，并向员工普及信息化技术的重要性，通过这些培训帮助老员工熟练的掌握信息化技术操作，提高老员工的信息化技术能力[2]。在招聘新员工时，企业不但需要对他们的专业水平做出评估，更加需要注重新员工的信息化技术水平，在工作中让老员工帮助新员工掌握工作的具体事项，让新员工教会老员工信息技术的使用，以此来建设出一支综合素质高的档案管理队伍。

（二）完善档案管理中的信息安全监管制度

信息安全是大数据时代下，档案管理工作中最为重要的一个因素，在利用网络提高自身工作效率的同时，更加需要注重档案的私密性与安全性。因此，企业需要对档案管理中的信息安全监管制度进行完善，更加实际的情况实施相应的档案数据保护措施，提高员工的防范意识，严格控制员工因为工作时的操作不当而出现档案泄露的现象，并且还需要加大对档案管理的资金投入，聘请专业技术人员对档案管理的网络与计算机进行定期的维护和安全系统的更新，实时监测网络中可能会出现的安全隐患，防止被不法分子的侵入。同时，政府部门还需要加强对档案管理工作的重视程度，严厉打击黑客以及不法分子，维护网络中的信息安全，优化网络环境，使档案管理工作能够安全、有效的展开。

（三）引入新技术到档案管理中

在大数据时代下，新技术的产生都是针对老技术在实践中有所不足的地方进行更新与改正，使其能够更加有效的帮助人们提高工作效率。档案管理需要勇于接受这些新技术，并将这些新技术引入到实际的工作当中，同时，无论是政府部门、事业单位或是企业单位，还需要主动与大数据公司进行合作，并根据实际情况研发出适合自身档案管理工作的相关软件[3]。由于大数据时代下的档案管理工作不是一个人或一台计算机就能够完成的，而是需要各个单位之间的相互配合，并利用虚拟技术、云存储等新颖的技术手段，才能够使档案管理得到更好的发展。

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关键词：大数据；会计；审计；发展趋势

一、前言

随着大数据时代的来临，导致传统会计行业和审计行业的会计信息化和会计职能发生变化，对传统的会计和审计行业造成冲击，改变了会计的核算和审计方式，促进了会计和审计行业改革。因而，深入探究大数据时代下会计、审计工作的发展趋势非常重要。

二、大数据的定义及特点

1.大数据概念

目前，社会各界对大数据缺乏一个明确、统一的定义，维基百科笼统的定义成，主要由巨型的数据整合构成，这些巨型的数据已超出人们可在接受的时间内，来收集、储存及处理数据的能力，且数据的增长速度非常快，因此，将其称为大数据。

2.大数据特点

（1）数字或是数据量飞速增长

相关研究结果表明，2007年，全球网络系统的储存数据超过350EB，如果将其换算为GB，则高达3200亿。在所存储的数据当中，只有少量数据保存在以往的网络媒介上，如报纸、杂志以及书籍等，其他的都是数字数据。导致2013年，全球网络系统储存数据超过1.2ZB，大约为12300亿GB，只有少于3%的数据记录在以往使用的媒介上。

（2）工作、思维方式发生转变

以往的计算机水平非常低，人们只能通过随机选择的方式，来研究大量数据，以利用较少的数据，得到更多有用的信息。但该种采集信息的方式所获取的信息，具有很大的局限性，只能从采集的数据中得到事先所设计好的答案，得到的答案并不是适合在任何情况下使用，很难了解到更多深层次问题。若把计算机网络当做随机抽样对象，则很难找出一个最佳数据抽样标准；若抽样网络比较小，则利用抽样数据研究得出的结果，就很难较好地体现出整个网络系统的结构特性。

三、基于大数据时代的会计、审计发展趋势分析

1.由会计反映过去朝着预测未来方向发展

大部分企业在进行管理时，会计职能重点是反映之前的财务管理信息，而对预测之后的企业发展趋势则优势有所减弱。而在大数据时代的推动之下，会计人员必须要寻找且充分应用大数据来对整个企业之后的发展做相应的预测，进一步明确业绩的增长以及价值提升空间等。会计人员经收集、存储及传递较多数据信息，很有可能会将会计工作重点慢慢转移，而是从数据的分析、整理、挖掘过程中，为企业未来的发展提供更多有效的信息，有助于企业管理人员做好决策。

具体预测措施包括以下方面：首先，企业内部的会计、审计人员需制定一个可预测未来数据有关的制度及方法，以较好地评估各项财务数据，把企业生产经营活动中产生的各项资产做相应的记录、存储及保护，以将数据资产在预测企业未来发展中起到的作用充分发挥出来；其次，因大数据更新的速度较快，在企业的日常运行过程中，能够为其提供大量数据信息，以确保决策结果的准确性，同时在会计人员在编制相应的财务预算报表或是制定相应的风险预警机制时，可将数据信息提供给决策者；最后，企业充分利用大数据预测，以便提升风险会计人员的风险识别及控制能力。

2.由单一财务管理朝着综合财务管理方向发展

在社会经济发展的推动下，企业内部的财务管理模式、管理理念均发生较大变革，且不再局限在单一的发展领域，逐渐延伸到计划、生产、供应、销售、战略制定等相关领域，即财务管理最核心的任务是收集、分析、整理及管理和企业任务相关的数据信息。由于综合的财务管理是在大数据的支撑下开展，可经收集、挖掘各个企业内部、外部不同数据信息，方面会计、审计人员全面了解企业发展，充分利用以上数据信息来分析企业发展趋势，以了解企业所面临的风险。除此之外，大数据还能使更多会计人员、审计人员在分析数据信息时，较早地观察到企业生产经营过程中发生异常的状况，以提醒会计人员制定相应的防范对策，尽可能地将损失降到最低。

3.由事后财务报告朝实时财务报告趋势发展

一直以来，任何单位内部的会计人员在编制财务报表时，均于企业进行生产经营业务完成之后才会进行编制，由于财务报告在编制时需花费较长的时间，且年度财务报表通常需要3-4个月方可完成，这对于会计信息利用率、及时性会产生较大影响。如果会计人员应用该种事后编报财务报告的方法，则针对部分复杂企业的经营活动所要反映出的财务信息相对迟缓。正是在此种发展过程中，很多会计人员越来越关注实时财务报告的关键性，这就使大数据的实时财务报告成功性逐渐提升。而实时财务报告属于大数据技术和信息技术进行相互融合之后形成，尤其针对一些风险控制相对较好的行业，如保险、银行等，在其中开展实施财务报告非常关键。

大数据时代之下，各行业想要创建实时的财务报告系统，需根据以下流程进行：第一，有效整合企业、单位内部的局域网内所存储的会计数据信息系统、管理系统，并构建一个中心数据库，主要作用是把企业在进行生产经营活动过程中，所产生的数据放入其中，定时进行更新与添加；第二，构建一个企业实时财务报告系统网站，以使企业内部数据库与外部的互联网相互连通，从而快速收集和日常生产、经营活动有关的数据，使数据快速更新及共享；第三，会计人员、审计人员、技术人员合理处理好数据库内的数据信息，之后将其传到企业的实时财务报告系统网站内，以供管理人员分析、整理等，最后为企业的财务报告应用人员提供实时会计数据信息。

4.由抽样审计模式朝着总体审计模式方向发展

在目前企业的发展中，大数据技术的应用范围越来越广，正是在此种环境下，使很多审计人员的思维方式发生了较大改变。在难以收集与分析被审计的单位所有数据信息的状况之下，以往的审计模式大部分是依靠抽样审计，直接由所抽取到的样本着手完成相应的审计工作，之后在按照该种推断方法推断出审计对象实际状况。此种抽样审计方式，因受到抽取样本局限，常常会忽视很多业务活动，难以准确地发现并揭示一些被审计单位出现的重大舞弊行为，隐藏的审计风险十分严重。而在大数据时代下，各个数据之间的跨行业及跨企业的搜集、整理、分析，不需要使用随机抽样，直接应用收集被审计单位全部数据的审计模式。总体审计模式重点分析和审计对象有关的全部数据信息，以便审计人员构建一个总体的审计思维方式，此种模式能够改变以往的审计方式的同时，还能较好地规避企业在生产经营过程中所隐含的审计风险。

四、结束语

综上所述，本文从大数据的定义及特点展开分析，深入探究基于大数据时代的会计、审计发展趋势，主要包括：由抽样审计模式朝着总体审计模式、由单一财务管理朝着综合财务管理、由会计反映过去朝着预测未来、由事后财务报告朝实时财务报告等方向发展。经对本文进行阐述，重点凸显大数据技术在各企业会计、审计工作中所表现出的优势，这对于之后进一步推动企业会计、审计工作的有序开展具有重要的参考意义。

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