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。
大数据下企业财务管理的问题与解决方式。大数据与财务管理专业主要研究如何通过计划、决策、控制、考核、监督等管理活动对资金远东进行管理，所以可以选题大数据下对企业财务管理的问题与解决方式。当然也可以选题大数据背景下企业财务管理出现的问题及解决策略等，把大数据的效用运用到企事业的财务管理当中，有效提高企事业财务管理工作。
随着时代的发展，网络通信已广泛地应用于政治、军事，经济及科学等各个领域，它改变了传统的事务处理方式，对社会的进步和发展起着很大的推动作用。下面我给大家带来通信工程专业 毕业 论文题目_通信专业论文怎么选题，希望能帮助到大家!
通信工程毕业论文题目
1、 通信工程项目管理系统集成服务浅探[J]
2、 试述我国通信工程发展现状与前景[J]
3、 网络传输技术在通信工程中的应用探析[J]
4、 通信工程中多网融合技术的应用问题探析[J]
5、 探究有线传输技术在通信工程中的应用及发展方向[J]
6、 探讨通信工程项目的网络优化[J]
7、 应用型通信工程专业计算机类课程建设研究[J]
8、 结合3G/4G网络与GPS定位技术实现通信工程现场监理[J]
9、 通信工程的风险管理探讨[J]
10、 如何解决通信工程管理中的问题[J]
11、 通信工程设计单位标准化管理研究[J]
12、 传输技术在通信工程中的应用解析[J]
13、 通信工程施工管理模式的创新研究[J]
14、 通信工程中有线传输技术的应用及改进[J]
15、 通信工程项目中的风险管理与控制策略研究[J]
16、 探析通信工程中传输技术的广泛应用[J]
17、 浅谈通信工程项目的质量管理[J]
18、 项目管理 方法 在移动通信工程管理中的应用研究[J]
19、 通信工程项目管理研究[J]
20、 通信工程光缆施工的质量控制探讨[J]
21、 试论在通信工程施工过程中信息化管理的应用[J]
22、 浅谈传输技术在通信工程中的应用及发展[J]
23、 浅谈通信工程技术传输的有效管理策略[J]
24、 信息通信工程中传输技术的有效应用[J]
25、 铁路通信工程中无线接入技术的应用探究[J]
26、 试论通信工程的特点及发展现状与前景[J]
27、 浅谈通信工程发展前景[J]
28、 以华为公司为例探析通信工程技术的社会经济价值[J]
29、 传输技术在通信工程中的应用与发展趋势[J]
30、 通信工程建设进度控制研究[J]
31、 关于多网融合在通信工程中的应用分析[J]
32、 基于通信工程传输技术的应用研究[J]
33、 强化通信工程安全管理的对策[J]
34、 通信工程存在的经济问题和发展分析[J]
35、 通信工程管理在项目中的应用[J]
36、 探讨通信工程项目的网络优化方式[J]
37、 传输技术对通信工程的作用[J]
38、 浅谈通信工程传输技术的应用[J]
39、 通信工程中有线传输技术的应用及改进[J]
40、 刍议通信工程传输技术的现状与未来发展[J]
41、 浅析我国通信工程发展现状与展望[J]
42、 通信工程项目管理中关键点的标准化研究[J]
43、 软交换技术在通信工程中的应用及发展方向[J]
44、 探究通信工程专业学生就业现状及对策研究[J]
45、 如何提高通信工程监理企业的竞争力[J]
46、 通信工程监理企业竞争力探析[J]
47、 浅谈通信工程信息技术[J]
48、 通信工程中土建工程质量控制探讨[J]
49、 通信工程项目管理中系统化、集成化实现的路径分析[J]
50、 通信工程中有线传输技术的改进研究[J]
移动通信毕业论文题目
1、大数据分析在移动通信网络优化中的应用研究
2、典型移动通信基站电磁环境影响模型化研究
3、高速移动通信场景下基于LTE-A中继系统的资源调度关键技术研究
4、基于专利信息分析的我国4G移动通信技术发展研究
5、移动通信基础设施建设中多方合作研究
6、移动通信基站管理系统的设计与实现
7、“营改增”对内蒙古移动通信公司 财务管理 的影响及对策研究
8、低轨宽带卫星移动通信系统OFDM传输技术研究
9、雷电脉冲对移动通信基站影响的研究
10、平流层CDMA移动通信蜂窝网的性能研究
11、B3G/4G系统中的无线资源分配的研究
12、下一代移动通信系统中跨层资源分配研究
13、基于OFDM的GEO卫星移动通信系统关键技术研究
14、下一代移动通信系统中的关键传输技术研究
15、基于SCP的海峡两岸移动通信产业比较研究
16、多场景下移动通信系统业务承载性能研究
17、未来移动通信系统资源分配与调度策略研究
18、高速铁路移动通信系统性能研究
19、下一代移动通信网络中的无线资源管理与调度策略研究
20、下一代卫星移动通信系统关键技术研究
21、混能供电移动通信网络的节能方法研究
22、移动通信数据挖掘关键应用技术研究
23、移动通信系统中的认证和隐私保护协议研究
24、基于移动通信定位数据的交通信息提取及分析方法研究
25、电信运营商在移动通信标准发展中的产业作用关系研究
26、天津移动通信市场非线性预测及面向3G的发展策略研究
27、移动通信产业链创新系统研究
28、移动通信智能天线关键技术研究
29、移动通信运营商产品品牌 文化 研究
30、宽带移动通信系统资源调度和干扰管理的研究
31、未来移动通信基站体系结构--定性理论、方法与实践
32、移动通信系统中天线的分析与设计
33、基于客户的移动通信品牌资产模型及影响机理研究
34、中国移动通信业价格竞争行为研究
35、具有NFC功能的移动通信终端电路设计
36、具有电子支付功能的移动通信终端软件设计
37、移动通信服务业顾客满意度及忠诚度影响因素比较研究
38、移动通信企业 市场营销 成本管理研究
39、移动通信 无线网络 建设项目的质量管理研究
40、卫星移动通信系统编码协作技术
通信工程专业论文题目
1、基于61单片机的语音识别系统设计
2、红外遥控密码锁的设计
3、简易无线对讲机电路设计
4、基于单片机的数字温度计的设计
5、甲醛气体浓度检测与报警电路的设计
6、基于单片机的水温控制系统设计
7、设施环境中二氧化碳检测电路设计
8、基于单片机的音乐合成器设计
9、设施环境中湿度检测电路设计
10、基于单片机的家用智能总线式开关设计
11、 篮球 赛计时记分器
12、汽车倒车防撞报警器的设计
13、设施环境中温度测量电路设计
14、等脉冲频率调制的原理与应用
15、基于单片机的电加热炉温
16、病房呼叫系统
17、单片机打铃系统设计
18、智能散热器控制器的设计
19、电子体温计的设计
20、基于FPGA音频信号处理系统的设计
21、基于MCS-51数字温度表的设计
22、基于SPCE061A的语音控制小车设计
23、基于VHDL的智能交通控制系统
24、基于VHDL语言的数字密码锁控制电路的设计
25、基于单片机的超声波测距系统的设计
26、基于单片机的八路抢答器设计
27、基于单片机的安全报警器
28、基于SPCE061A的易燃易爆气体监测仪设计
29、基于CPLD的LCD显示设计
30、基于单片机的电话远程控制家用电器系统设计
31、基于单片机的交通信号灯控制电路设计
32、单片机的数字温度计设计
33、基于单片机的可编程多功能电子定时器
34、基于单片机的空调温度控制器设计
35、数字人体心率检测仪的设计
36、基于单片机的室内一氧化碳监测及报警系统的研究
37、基于单片机的数控稳压电源的设计
38、原油含水率检测电路设计
39、基于AVR单片机幅度可调的DDS信号发生器
40、四路数字抢答器设计
41、单色显示屏的设计
42、基于CPLD直流电机控制系统的设计
43、基于DDS的频率特性测试仪设计
44、基于EDA的计算器的设计
45、基于EDA技术的数字电子钟设计
46、基于EDA技术的智力竞赛抢答器的设计
47、基于FPGA的18路智力竞赛电子抢答器设计
48、基于USB接口的数据采集系统设计与实现
49、基于单片机的简易智能小车的设计
50、基于单片机的脉象信号采集系统设计
51、一种斩控式交流电子调压器设计
52、通信用开关电源的设计
53、鸡舍灯光控制器
54、三相电机的保护控制系统的分析与研究
55、信号高精度测频方法设计
56、高精度电容电感测量系统设计
57、虚拟信号发生器设计和远程实现
58、脉冲调宽型伺服放大器的设计
59、超声波测距语音提示系统的研究
60、电表智能管理装置的设计
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内容如下：
1、大数据对商业模式影响
2、大数据下地质项目资金内部控制风险
3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进
4、大数据时代下线上餐饮变革
5、基于大数据小微金融
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
时代金融摘 要:关键词:一、 引言一个国家的国民经济有很多因素构成, 省区经济则是我国国民经济的重要组成部分, 很多研究文献都认为中国的省区经济是宏观经济的一个相对独立的研究对象, 因此, 选取省区经济数据进行区域经济的研究, 无疑将是未来几年的研究趋势。而省区经济对我国国民经济的影响, 已从背后走到了台前, 发展较快的省区对我国国民经济的快速增长起到了很大的作用, 而发展相对较慢的省区, 其原因与解决方法也值得我们研究。本文选取华中大省湖北省进行研究, 具有一定的指导和现实意义。湖北省 2006 年 GDP 为 7497 亿元, 人均 GDP13130 元, 达到中等发达国家水平。从省域经济来说, 湖北省是一个较发达的经济实体。另一方面, 湖北省优势的地理位置和众多的人口使之对于我国整体经济的运行起到不可忽视的作用, 对于湖北省 GDP的研究和预测也就从一个侧面反映我国国民经济的走势和未来。尽管湖北省以其重要位置和经济实力在我国国民经济中占据一席之地, 但仍不可避免的面临着建国以来一再的经济波动,从最初的强大势力到如今的挣扎期, 湖北省的经济面临着发展困境。近年来, 湖北省的经济状况一再呈现再次快速发展的趋势, 但是这个趋势能够保持多久却是我们需要考虑的问题。本文选择了时间序列分析的方法进行湖北省区域经济发展的预测。时间序列预测是通过对预测目标自身时间序列的处理来研究其变化趋势的。即通过时间序列的历史数据揭示现象随时间变化的规律, 将这种规律延伸到未来, 从而对该现象的未来作出预测。二、 基本模型、 数据选择以及实证方法( 一) 基本模型ARMA 模型是一种常用的随机时序模型, 由博克斯, 詹金斯创立, 是一种精度较高的时序短期预测方法, 其基本思想是: 某些时间序列是依赖于时间 t 的一组随机变量, 构成该时序的单个序列值虽然具有不确定性, 但整个序列的变化却具有一定的规律性, 可以用相应的数学模型近似描述。通过对该数学模型的分析,能够更本质的认识时间序列的结构与特征, 达到最小方差意义下的最优预测。现实社会中, 我们常常运用 ARMA模型对经济体进行预测和研究, 得到较为满意的效果。但 ARMA模型只适用于平稳的时间序列, 对于如 GDP 等非平稳的时间序列而言, ARMA模型存在一定的缺陷, 因此我们引入一般情况下的 ARMA模型 ( ARIMA模型) 进行实证研究。事实上, ARIMA模型的实质就是差分运算与 ARMA模型的组合。 本文讨论的求和自回归移动平均模型, 简记为 ARIMA ( p, d, q) 模型,是美国统计学家 G.E.P.Box 和 G.M.J enkins 于 1970 年首次提出, 广泛应用于各类时间序列数据分析, 是一种预测精度相当高的短期预测方法。建立 ARIMA ( p, d, q) 模型计算复杂, 须借助计算机完成。本文介绍 ARIMA ( p, d, q) 模型的建立方法, 并利用Eviews 软件建立湖北省 GDP 变化的 ARIMA ( p, d, q) 预测模型。( 二) 数据选择1.本文所有 GDP 数据来自于由中华人民共和国统计局汇编,中国统计出版社出版的 《新中国五十五年统计数据汇编》 。2.本文的所有数据处理均使用 EViews5.0 软件进行。( 三) 实证方法ARMA模型及 ARIMA模型都是在平稳时间序列基础上建立的, 因此时间序列的平稳性是建模的重要前提。任何非平稳时间序列只要通过适当阶数的差分运算或者是对数差分运算就可以实现平稳, 因此可以对差分后或对数差分后的序列进行 ARMA( p, q) 拟合。ARIMA ( p, d, q) 模型的具体建模步骤如下:1.平稳性检验。一般通过时间序列的散点图或折线图对序列进行初步的平稳性判断, 并采用 ADF 单位根检验来精确判断该序列的平稳性。对非平稳的时间序列, 如果存在一定的增长或下降趋势等,则需要对数据取对数或进行差分处理, 然后判断经处理后序列的平稳性。重复以上过程, 直至成为平稳序列。此时差分的次数即为ARIMA ( p, d, q) 模型中的阶数 d。为了保证信息的准确, 应注意避免过度差分。对平稳序列还需要进行纯随机性检验 ( 白噪声检验) 。白噪声序列没有分析的必要, 对于平稳的非白噪声序列则可以进行ARMA ( p, q) 模型的拟合。白噪声检验通常使用 Q 统计量对序列进行卡方检验, 可以以直观的方法直接观测得到结论。2.ARMA拟合。首先计算时间序列样本的自相关系数和偏自相关系的值, 根据自相关系数和偏自相关系数的性质估计自相关阶数 p 和移动平均阶数 q 的值。一般而言, 由于样本的随机性, 样本的相关系数不会呈现出理论截尾的完美情况, 本应截尾的相关系数仍会呈现出小值振荡的情况。又由于平稳时间序列通常都具有短期相性, 随着延迟阶数的增大, 相关系数都会衰减至零值附近作小值波动。根据 Barlett 和 Quenouille 的证明, 样本相关系数近似服从正态分布。一个正态分布的随机变量在任意方向上超出 2σ 的概率约为 0.05。因此可通过自相关和偏自相关估计值序列的直方图来大致判断在 5%的显著水平下模型的自相关系数和偏自相关系数不为零的个数, 进而大致判断序列应选择的具体模型形式。同时对模型中的 p 和 q 两个参数进行多种组合选择, 从 ARMA ( p,q) 模型中选择一个拟和最好的曲线作为最后的方程结果。一般利用 AIC 准则和 SC 准则评判拟合模型的相对优劣。3.模型检验。模型检验主要是检验模型对原时间序列的拟和效果, 检验整个模型对信息的提取是否充分, 即检验残差序列是否为白噪声序列。如果拟合模型通不过检验, 即残差序列不是为白噪声序列, 那么要重新选择模型进行拟合。如残差序列是白噪声序列, 就认为拟合模型是有效的。模型的有效性检验仍然是使谭诗璟ARIMA 模型在湖北省GDP 预测中的应用—— —时间序列分析在中国区域经济增长中的实证分析本文介绍求和自回归移动平均模型 ARIMA ( p, d, q) 的建模方法及 Eviews 实现。广泛求证和搜集从 1952 年到 2006 年以来湖北省 GDP 的相关数据, 运用统计学和计量经济学原理, 从时间序列的定义出发, 结合统计软件 EVIEWS 运用 ARMA建模方法, 将 ARIMA模型应用于湖北省历年 GDP 数据的分析与预测, 得到较为满意的结果。湖北省 区域经济学 ARIMA 时间序列 GDP 预测理论探讨262008/01 总第 360 期图四 取对数后自相关与偏自相关图图三 二阶差分后自相关与偏自相关图用上述 Q 统计量对残差序列进行卡方检验。4.模型预测。根据检验和比较的结果, 使用 Eviews 软件中的forecas t 功能对模型进行预测, 得到原时间序列的将来走势。 对比预测值与实际值, 同样可以以直观的方式得到模型的准确性。三、 实证结果分析GDP 受经济基础、 人口增长、 资源、 科技、 环境等诸多因素的影响, 这些因素之间又有着错综复杂的关系, 运用结构性的因果模型分析和预测 GDP 往往比较困难。我们将历年的 GDP 作为时间序列, 得出其变化规律, 建立预测模型。本文对 1952 至 2006 年的 55 个年度国内生产总值数据进行了分析, 为了对模型的正确性进行一定程度的检验, 现用前 50 个数据参与建模, 并用后五年的数据检验拟合效果。最后进行 2007年与 2008 年的预测。( 一) 数据的平稳化分析与处理1.差分。利用 EViews 软件对原 GDP 序列进行一阶差分得到图二:对该序列采用包含常数项和趋势项的模型进行 ADF 单位根检验。结果如下:由于该序列依然非平稳性, 因此需要再次进行差分, 得到如图三所式的折线图。根据一阶差分时所得 AIC 最小值, 确定滞后阶数为 1。然后对二阶差分进行 ADF 检验:结果表明二阶差分后的序列具有平稳性, 因此 ARIMA ( p, d,q) 的差分阶数 d=2。二阶差分后的自相关与偏自相关图如下:2.对数。利用 EViews 软件, 对原数据取对数:对已经形成的对数序列进行一阶差分, 然后进行 ADF 检验:由上表可见, 现在的对数一阶差分序列是平稳的, 由 AIC 和SC 的最小值可以确定此时的滞后阶数为 2。 因为是进行了一阶差分, 因此认为 ARIMA ( p, d, q) 中 d=1。( 二) ARMA ( p, q) 模型的建立ARMA ( p, q) 模型的识别与定阶可以通过样本的自相关与偏自相关函数的观察获得。图一 1952- 2001 湖北省 GDP 序列图表 1 一阶差分的 ADF 检验ADF t- Statistic 1% level 5% level 10% level AIC 备注0 - 2.136479 - 4.161144 - 3.506374 - 3.183002 11.20582非平稳1 - 2.764521 - 4.165756 - 3.508508 - 3.184230 11.171892 - 2.101495 - 4.170583 - 3.510740 - 3.185512 11.180023 - 2.418890 - 4.175640 - 3.513075 - 3.186854 11.205434 - 2.230514 - 4.180911 - 3.515523 - 3.188259 11.27059表 2 二阶差分的 ADF 检验Lag Length t- Statistic 1% level 5% level 10% level1 (Fixed) - 5.714836 - 4.170583 - 3.510740 - 3.185512表 3 对数一阶差分的 ADF 检验ADF t- Statistic 1% level 5% level 10% level AIC SC 备注0 - 5.448501 - 3.574446 - 2.923780 - 2.599925 - 1.536478 - 1.458512平稳 1 - 3.832346 - 3.577723 - 2.925169 - 2.600658 - 1.662966 - 1.5448712 - 3.398029 - 3.581152 - 2.926622 - 2.601424 - 1.770517 - 1.6115043 - 3.324520 - 3.584743 - 2.928142 - 2.602225 - 1.747432 - 1.546692图五 对数后一阶差分自相关与偏自相关图理论探讨27时代金融摘 要:关键词:使用 EViews 软件对 AR, MA的取值进行实现, 比较三种情况下方程的 AIC 值和 SC 值:表 4ARMA模型的比较由表 4 可知, 最优情况本应该在 AR ( 1) , MA ( 1) 时取得, 但AR, MA都取 1 时无法实现平稳, 舍去。对于后面两种情况进行比较, 而 P=1 时 AIC 与 SC 值都比较小, 在该种情况下方程如下:综上所述选用 ARIMA ( 1, 1, 0) 模型。( 三) 模型的检验对模型的 Q 统计量进行白噪声检验, 得出残差序列相互独立的概率很大, 故不能拒绝序列相互独立的原假设, 检验通过。模型均值及自相关系数的估计都通过显著性检验, 模型通过残差自相关检验, 可以用来预测。( 四) 模型的预测我们使用时间序列分析的方法对湖北省地方生产总值的年度数据序列建立自回归预测模型, 并利用模型对 2002 到 2006 年的数值进行预测和对照:表 5 ARIMA ( 1, 1, 0) 预测值与实际值的比较由上表可见, 该模型在短期内预测比较准确, 平均绝对误差为 6.876% , 但随着预测期的延长, 预测误差可能会出现逐渐增大的情况。下面, 我们对湖北省 2007 年与 2008 年的地方总产值进行预测:在 ARIMA模型的预测中, 湖北省的地方生产将保持增长的势头, 但 2008 年的增长率不如 2007 年, 这一点值得注意。GDP毕竟与很多因素有关, 虽然我们一致认为, 作为我国首次主办奥运的一年, 2008 将是中国经济的高涨期, 但是是否所有的地方产值都将受到奥运的好的影响呢? 也许在 2008 年全国的 GDP 也许确实将有大幅度的提高, 但这有很大一部分是奥运赛场所在地带来的经济效应, 而不是所有地方都能够享有的。正如 GDP 数据显示, 1998 年尽管全国经济依然保持了一个比较好的态势, 但湖北省的经济却因洪水遭受不小的损失。作为一个大省, 湖北省理应对自身的发展承担起更多的责任。总的来说, ARIMA模型从定量的角度反映了一定的问题, 做出了较为精确的预测, 尽管不能完全代表现实, 我们仍能以ARIMA模型为基础, 对将来的发展作出预先解决方案, 进一步提高经济发展, 减少不必要的损失。四、结语时间序列预测法是一种重要的预测方法, 其模型比较简单,对资料的要求比较单一, 在实际中有着广泛的适用性。在应用中,应根据所要解决的问题及问题的特点等方面来综合考虑并选择相对最优的模型。在实际运用中, 由于 GDP 的特殊性, ARIMA模型以自身的特点成为了 GDP 预测上佳选择, 但是预测只是估计量, 真正精确的还是真实值, 当然, ARIMA 模型作为一般情况下的 ARMA 模型, 运用了差分、取对数等等计算方法, 最终得到进行预测的时间序列, 无论是在预测上, 还是在数量经济上, 都是不小的进步, 也为将来的发展做出了很大的贡献。我们通过对湖北省地方总产值的实证分析, 拟合 ARIMA( 1, 1, 0) 模型, 并运用该模型对湖北省的经济进行了小规模的预测,得到了较为满意的拟和结果, 但湖北省 2007 年与 2008 年经济预测中出现的增长率下降的问题值得思考, 究竟是什么原因造成了这样的结果, 同时我们也需要到 2008 年再次进行比较, 以此来再次确定 ARIMA ( 1, 1, 0) 模型在湖北省地方总产值预测中所起到的作用。参考文献:【1】易丹辉 数据分析与 EViews应用 中国统计出版社【2】 Philip Hans Frances 商业和经济预测中的时间序列模型 中国人民大学出版社【3】新中国五十五年统计资料汇编 中国统计出版社【4】赵蕾 陈美英 ARIMA 模型在福建省 GDP 预测中的应用 科技和产业( 2007) 01- 0045- 04【5】 张卫国 以 ARIMA 模型估计 2003 年山东 GDP 增长速度 东岳论丛( 2004) 01- 0079- 03【6】刘盛佳 湖北省区域经济发展分析 华中师范大学学报 ( 2003) 03-0405- 06【7】王丽娜 肖冬荣 基于 ARMA 模型的经济非平稳时间序列的预测分析武汉理工大学学报 2004 年 2 月【8】陈昀 贺远琼 外商直接投资对武汉区域经济的影响分析 科技进步与对策 ( 2006) 03- 0092- 02( 作者单位: 武汉大学经济与管理学院金融工程)AR(1)MA(1) AR(1) MA(1) 备注AIC - 1.536412 - 1.321820 - 1.135728最优为 AR(1)MA(1)SC - 1.458445 - 1.282837 - 1.097119Variable Coefficient Std. Error t- Statistic Prob.AR(1) 0.586643 0.115236 5.090781 0.0000R- squared - 0.226023 Mean dependent var 0.104967Adjusted R- squared - 0.226023 S.D. dependent var 0.111688S.E. of regression 0.123668 Akaike info criterion - 1.321820Sumsquared resid 0.718807 Schwarz criterion - 1.282837Log likelihood 32.72369 Durbin-Watson stat 2.132697Inverted AR Roots .59年份 实际值 预测值 相对误差(%) 平均误差(%)2002 4975.63 4904.72 - 1.436.8762003 5401.71 5125.82 - 5.122004 6309.92 5496.78 - 12.892005 6687.78 6374.83 - 4.682006 7497.00 6728.05 - 10.26年度 GDP 值 7497.00 8026.08 8359.59增长率(%) — 7.06 4.16表 6 ARIMA ( 1, 1, 0) 对湖北省经济的预测一、模糊数学分析方法对企业经营 ( 偿债) 能力评价的适用性影响企业经营 ( 偿债) 和盈利能力的因素或指标很多; 在分析判断时, 对事物的评价 ( 或评估) 常常会涉及多个因素或多个指标。这时就要求根据多丛因素对事物作出综合评价, 而不能只从朱晓琳 曹 娜用应用模糊数学中的隶属度评价企业经营(偿债)能力问题影响企业经营能力的许多因素都具有模糊性, 难以对其确定一个精确量值; 为了使企业经营 ( 偿债) 能力评价能够得到客观合理的结果, 有必要根据一些模糊因素来改进其评价方法, 本文根据模糊数学中隶属度的方法尝试对企业经营 ( 偿债) 能力做出一种有效的评价。隶属度及函数 选取指标构建模型 经营能力评价应用理论探讨28
这个建议你 查十篇左右的文献 看看以前发表的毕业论文都是怎么写的 然后还可以跟上一级打听下 或者跟指导你毕业的老师咨询下 找到一个研究样本之后 再想怎么做 论文题目不急
寿险行业数据挖掘应用分析寿险是保险行业的一个重要分支，具有巨大的市场发展空间，因此，随着寿险市场的开放、外资公司的介入，竞争逐步升级，群雄逐鹿已成定局。如何保持自身的核心竞争力，使自己始终立于不败之地，是每个企业必须面对的问题。信息技术的应用无疑是提高企业竞争力的有效手段之一。寿险信息系统经过了多年的发展，已逐步成熟完善，并积累了相当数量的数据资源，为数据挖掘提供了坚实的基础，而通过数据挖掘发现知识，并用于科学决策越来越普遍受到寿险公司的重视。数据挖掘数据挖掘（Data Mining，DM）是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。目前业内已有很多成熟的数据挖掘方法论，为实际应用提供了理想的指导模型。CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）就是公认的、较有影响的方法论之一。CRISP-DM强调，DM不单是数据的组织或者呈现，也不仅是数据分析和统计建模，而是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。CRISP-DM将整个挖掘过程分为以下六个阶段：商业理解（Business Understanding），数据理解(Data Understanding)，数据准备(Data Preparation)，建模(Modeling)，评估(Evaluation)和发布(Deployment)。商业理解就是对企业运作、业务流程和行业背景的了解；数据理解是对现有企业应用系统的了解；数据准备就是从企业大量数据中取出一个与要探索问题相关的样板数据子集。建模是根据对业务问题的理解，在数据准备的基础上，选择一种更为实用的挖掘模型，形成挖掘的结论。评估就是在实际中检验挖掘的结论，如果达到了预期的效果，就可将结论发布。在实际项目中，CRISP-DM模型中的数据理解、数据准备、建模、评估并不是单向运作的，而是一个多次反复、多次调整、不断修订完善的过程。行业数据挖掘经过多年的系统运营，寿险公司已积累了相当可观的保单信息、客户信息、交易信息、财务信息等，也出现了超大规模的数据库系统。同时，数据集中为原有业务水平的提升以及新业务的拓展提供了条件，也为数据挖掘提供了丰厚的土壤。根据CRISP-DM模型，数据挖掘首先应该做的是对业务的理解、寻找数据挖掘的目标和问题。这些问题包括：代理人的甄选、欺诈识别以及市场细分等，其中市场细分对企业制定经营战略具有极高的指导意义，它是关系到企业能否生存与发展、企业市场营销战略制定与实现的首要问题。针对寿险经营的特点，我们可以从不同的角度对客户群体进行分类归纳，从而形成各种客户分布统计，作为管理人员决策的依据。从寿险产品入手，分析客户对不同险种的偏好程度，指导代理人进行重点推广，是比较容易实现的挖掘思路。由于国内经济发展状况不同，各省差异较大，因此必须限定在一个经济水平相当的区域进行分析数据的采样。同时，市场波动也是必须要考虑的问题，一个模型从建立到废弃有一个生命周期，周期根据模型的适应性和命中率确定，因此模型需要不断修订。挖掘系统架构挖掘系统包括规则生成子系统和应用评估子系统两个部分。规则生成子系统主要完成根据数据仓库提供的保单历史数据，统计并产生相关规律，并输出相关结果。具体包括数据抽取转换、挖掘数据库建立、建模（其中包括了参数设置）、模型评估、结果发布。发布的对象是高层决策者，同时将模型提交给应用评估子系统.根据效果每月动态生成新的模型。应用评估子系统可以理解为生产系统中的挖掘代理程序，根据生成子系统产生的规则按照一定的策略对保单数据进行非类预测。通过系统的任务计划对生产数据产生评估指标。具体包括核心业务系统数据自动转入数据平台、规则实时评估、评估结果动态显示、实际效果评估。规则评估子系统根据规则进行检测。经过一段时间的检测，可利用规则生成子系统重新学习，获得新的规则，不断地更新规则库，直到规则库稳定。目前比较常用的分析指标有: 险种、交费年期、被保人职业、被保人年收入、被保人年龄段、被保人性别、被保人婚姻状况等。实践中，可结合实际数据状况，对各要素进行适当的取舍，并做不同程度的概括，以形成较为满意的判定树，产生可解释的结论成果。
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浅谈基于大数据时代的机遇与挑战论文推荐
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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
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。
首先介绍大数据带来的好处，然后介绍大数据带来的弊端。
大数据带来的好处
1、大数据便利我们的生活：
自助缴水、电、燃气、电视费，汽车摇号、手机充值、违章查询、公积金查询、手机代开发票、查询法院案子进展，这是运用大数据促进保证和改善民生的典型事例。此外，大数据还运用到智能家居中，智能照明体系等。
2、大数据便利看病：
大数据最强大的应用就是电子医疗记录的收集。每一个病人都有自己的电子记录，包括个人病史、家族病史、过敏症以及所有医疗检测结果等。大数据收集病人信息，可以尽早发现疾病，对于患者来说，不但降低了身体健康受损的风险，同时也能够减少医疗支出。
另一个创新是可穿戴设备的应用，这些设备能够实时汇报病人的健康状况。这些新的分析设备具备同样的功能，但能在医疗机构之外的场所使用，降低了医疗成本，病人在家就能获知自己的健康状况，同时还获得智能设备所提供的治疗建议。
3、大数据便利我出行：
人们的出行越来越离不开大数据的协助，运用电子地图，初来乍到的游客可以在生疏的城市自由行走；繁忙一天的上班族可以查询最快回家的交通方法；出租车司机经过语音导航，知晓前方路程状况，防止堵车或超速违章。
大数据仍是缓解交通压力的利器，它可以猜测未来交通状况，为改善交通状况供给优化方案，这有助于交通部门进步对路程交通的把控才干，防止缓和解交通拥堵。
4、利用大数据提升自己：
大数据技能不只能够提高人们使用数据的效率，并且能够实现数据的再使用和重复使用，进而大大降低交易成本，提升人们开发自我潜能的空间。
大数据的弊端
1、个人数据隐私与安全
大数据会记录浏览习惯，购买习惯，常用淘宝支付宝这些软件的人，消费能力、购物习惯、活动产所、收入情况、生活质量、年龄、身高、体重、鞋码、三围、口味等，都是可以分析出来的，这些基本囊括了我们的生活。
个人数据安全就成了一个大问题，一旦数据泄露（或被买卖），可能会对用户人身财产、国家和公司的安全造成威胁。
2、大数据杀熟
杀熟，即同样的商品或服务，老客户看到的价格反而比新客户要贵出许多。
包括滴滴出行、携程、飞猪、京东、美团、淘票票等多家互联网平台均被曝疑似存在“杀熟”情况，涵盖在线差旅、在线票务、网络购物、交通出行等多个领域，特别是OTA（Online Travel Agent）在线差旅平台较为突出。
大数据的价值体现
1、对许多顾客供给产品或服务的企业可以运用大数据进行精准营销。
2、做小而美形式的中小微企业可以运用大数据做服务转型。
3、面对互联网压力之下，有必要转型的传统企业需求与时俱进充沛运用大数据的价值。
在当前的“大数据”时代，人们可能会受到大数据带来的损失。大数据分析包括使用来自多个来源的大量数据进行链接和分析，以发现预测人类行为的模式。即使在完全合法的情况下，这样的分析也会伤害到人们的利益。
大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
"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。
不可以，毕业论文没有调查数据，则会导致论文内容的不严谨。毕业论文的撰写及答辩考核是顺利毕业的重要环节之一，也是衡量毕业生是否达到要求重要依据之一毕业论文是应考者的总结性独立作业，目的在于总结学习专业的成果，培养综合运用所学知识解决实际问题的能力。从文体而言，它也是对某一专业领域的现实问题或理论问题进行科学研究探索的具有一定意义的论说文。完成毕业论文的撰写可以分两个步骤，即选择课题和研究课题。调查法调查是科学研究中最常用的方法之一。它是一种有目的、有计划、有系统的收集研究课题的实际或历史情况的资料的方法。综合运用历史、观察、对话、问卷、案例研究、测试等科学方法，有计划、深入、系统地了解教育现象。对调查中收集的大量数据进行分析、综合、比较和总结，为人们提供常规知识。调查方法中最常用的方法是问卷调查法，这是一种以书面方式收集数据的研究方法，即调查人员为调查项目编制表格，分发或邮寄给有关人员，要求指示填写答案，然后回收、统计和研究。2、观察法观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究大纲或观察表，用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象，以获取数据的方法。3、实验法实验方法是通过改革主体，控制研究对象，发现和确认事物之间因果关系的一种科学研究方法。回答于 2021-11-12毕业 论文_先审稿后收费_合格通过后付款毕业 论文，专职老师24小时在线为您服务，不成功不收费，合格通过后付款专业论文咨询，录用后付费，免费检测，免费咨询，应届生毕业好帮手西宁市城北区锦尚网络技术服务部广告理财原来这么简单！每月投入500，1年收入竟然有这么多01:2912天小白理财课广告更多专家毕业论文中的数据必须真实吗？专家1对1在线解答问题5分钟内响应 | 万名专业答主马上提问最美的花火 咨询一个教育问题，并发表了好评lanqiuwangzi 咨询一个教育问题，并发表了好评garlic 咨询一个教育问题，并发表了好评188****8493 咨询一个教育问题，并发表了好评篮球大图 咨询一个教育问题，并发表了好评动物乐园 咨询一个教育问题，并发表了好评AKA 咨询一个教育问题，并发表了好评无观点，不青春暂时还没有评论— 你看完啦，以下内容更有趣 —本科毕业论文伪造数据会很严重吗近年来，教育部对于学术不良风起严厉打击，从2021年1月1日起，本科毕业论文每年抽检一次，不少毕业生表示毕业太难了，那么，抽检的内容到底是有多严格？下面八宝网小编就来说说。本科毕业论文每年抽检一次是真的吗近日，教育部公布《本科毕业论文(设计)抽检办法(试行)》。2021年1月1日起，本科毕业论文每年抽检一次，抽检对象为上一学年度授予学士学位的论文，抽检比例原则上应不低于2%。如查实毕业论文存在抄袭、剽窃、伪造、篡改、买卖、代写等学术不端行为，将撤销已授予学位，并注销学位证书。本科毕业论文水分有多重？一方面是存在着造假;另一方面就是“胡编乱造，不知所云”，甚至有很多的本科毕业生对毕业论文答辩完之后还不知道自己的论文课题的意义到底在哪?又或者说毕业论文(设计)只不过是应付毕业的手段罢了!2020年12月24日，教育部最新发文强调：将会试行本科毕业论文抽检，每年都会进行。很多的学生看完详细内容，都不自觉得慌了起来，不乏有人说道：真的难毕业了!抽检的内容到底是有多严格根据办法内容得知：试行本科论文抽检工作，其重要意义就是为了保障本科人才培养的基本质量。该项工作是由教育部直接负责，进行统一的组织和监督，任何单位及个人都无法对该抽检工作造成影响，违者必究!此次划分的抽检比例也做出了明确性的要求：不低于2%，抽检的对象就是上一学年度毕业的学生，如果论文存在较大的问题，其本科学历也将被追回，不被承认。查重并不是重点，而重点就在于论文课题的选题意义、相关的写作安排、以及论文内容的逻辑构建、专业能力和学术规范等等。被送往抽检的论文是需要经过多位专家的评审，一次评审不合格，还会进行二次复审，若均不合格，则该论文就被认定为“问题论文”。问题论文的发现后果将会如何?其所在的高校将会被进行质量约谈，要求整改，并且招生计划将会减少，相关人员的责任依法必究。如果说某个学校有连续三年出现抽检不合格的情况，学校的招生资格都会被暂停!可以看得出来，当前教育部门对于高校的要求就是“宽进严出”，如果学生还是只知道上课就睡大觉，毕业论文水分过多，拿不到学位证书就等于说是大学白上。该通告一出，更让人感觉颇有趣味的就是，有不少的学生抱着侥幸心理说：“千万别抽到我”，目前阶段初步制定的计划是2%，试行阶段，根据具体情况再做安排，后续应该是高于这个比例。相关的内容要求如此严格，这就给学校释放了信号：各院级指导老师应当从严分析学生论文，保证抽检工作的合格率。以上就是有关全部内容介绍，想了解更多信息请继续关注。猥琐De星星猪 回答于 2021-04-0715点赞1.9万浏览本科毕业论文数据假造会不会被老师发现？一般不会，但是最好还是自己做数据。没必要为了证明你的命题而造假数据，如果真实数据证明不了你的命题就大大方方把结论和下一步猜想写出来，科学本来就是探究性的，没人能保证自己的设想一定是对的。有的硕士导师就会告诉学生，自然科学不是人文科学，像政治、法律之类的都是先设定命题，然后搜集证据去支持命题，只要自身前后逻辑和上了就行，不管对错；然而自然科学是提出假设，然后用真实数据去验证假设，对就是对错就是错，错了也算有收获，至少说明这条路走不通。假造数据说明自己的思维模式就不在自然科学这一挂。毕业论文的基本教学要求是：1、培养学生综合运用、巩固与扩展所学的基础理论和专业知识，培养学生独立分析、解决实际问题能力、培养学生处理数据和信息的能力。2、培养学生正确的理论联系实际的工作作风，严肃认真的科学态度。3、培养学生进行社会调查研究；文献资料收集、阅读和整理、使用；提出论点、综合论证、总结写作等基本技能。以上内容参考：百度百科-毕业论文阿藏聊教育 回答于 2021-08-099点赞1.2万浏览毕业论文一定要有数据分析吗我们在场在写毕业论文的时候都是需要有数据分析的，毕竟是毕业论文是需要达到要求的，所以需要用数据来进行支撑自己
药学毕业论文比较好写的题材：
1、薜荔果总黄酮提取工艺及抗氧化性研究
2、超声波辅助酶法提取百香果果皮中果胶的工艺研究
3、甘草及其提取物的药理作用、提取工艺及在家禽养殖中的应用
4、花椒叶挥发油的提取工艺优化及抗氧化活性
5、生姜中活性物质糖蛋白的提取工艺及抗菌活性
6、海西黑枸杞多糖酶法提取工艺研究及其体外抗氧化性分析
7、超声波辅助法提取核桃青皮总黄酮工艺及抗氧化活性研究
药学学子的课程主要以研究药剂学、药理学、药物化学、药物合成等方面的知识和技能为主。药学毕业论文分类：
一、药学专业毕业论文分综述类、调研类和实验类。
二、药学专科毕业论文可以写综述类或者实习报告。
三、药学本科毕业论文要求有数据分析，只能写调研类和实验类，且大部分学校会要求写实验类。调研类毕业论文，可通过调查问卷收集数据进行分析，也可对已有的数据进行回顾性分析(例如医院某一段时间处方用药的分析)。
四、实验类毕业论文，分药剂、药分、药化、药理等实验，选题也各不相同。一般制备工艺和质量研究类较容易。
1.想写论文第一步要去看别人写什么，例如中国期刊检索之类的文献网站，看了之后你要找到自己感兴趣的东西，再去进一步挖掘你喜欢的内容，之后就是反复推敲，选择一个小的题目，题目越小越好切记！2.第2步拿着你选择的题目去询问你的导师，向他表述你的想法，征求导师的意见，如此反复，直到你的思路符合导师的想法就可以定题了。这个时候还要注意你选择的题目又没有跟他人一样的，一样的题目你就要修改你的题目了，技巧是在题目上加：新研究、近期、最近之类定语！！！3.选择好题目之后就是选择题目的扩展方向，这个时候就是把你检索的文献进行对比，挖掘你的思路需要的文献，以及哪些文献的使用性强，组织好自己的论文，一定要多引用。大量的文献纳入到你的论文你写的东西就会很丰富！各大高校研究生都将面临着硕士期间毕业论文的选题，而读研期间最愁的问题之一就是选题，这是每个研究生学业期间所必经之路，一般导师也不会手把手地教你如何定下论文题目，一般都是给你个大方向，然后剩下的基本都自能靠自己了。下面将给出一些论文选题的大致思路。一、首先确定毕业论文的大方向（1）主要取决于你导师手里的科研项目，导师做什么领域的研究你就跟着做那个领域，这样会对你的硕士论文有很大帮助。 （2）选题确定大方向时注意要靠近导师做过领域的大方向，最好不要找一个导师没接触过的领域，不然你要自己做很多事，走更多的弯路，还得不到导师指导。二、找创新性、确定选题研究意义创新性和研究意义是第二个考虑点，别人想到过的创新点，做过的事情你再做就没有太大意义了，如果你对前人所做的有异议，觉得能有很大改进或与此观点不同的也可进行研究，所以要以你这项工作为你所在的研究领域带来什么样的价值为标准进行选题。所以，在开始选题时，你必须考虑的是研究意义。研究意义可以从两方面来进行考虑：（1）学术意义学术意义是对本学科领域，本专业现有的科学理论的创造、深化和发展。主要表现在研究者经过周密的研究、逻辑推理和论证，对学科建设发展提出了建设性的建议。对领域研究流程进行优化，通过缩减制作工艺的流程或者优化一些参数，变量等使得其成本、产量、生产环节有很大提升。多学科交叉研究，开创新的思路，国外的课题研究很多是多学科交叉的方式，这种研究思路比较新颖，容易有成果，也非常有学术价值。交叉研究很容易有新的研究思路，做的好就是开创性的新方向，这也是国内外研究的热潮。（2）应用意义应用价值也是非常重要的，绝大部分学术研究目的就是实现其应用价值。所以我们从事课题研究时，一开始便要试着去了解问题的本质，然后去解决它。所以选题时尽量选择一些对国民经济建设有较大实用价值的课题。通过对市场的分析，了解市场，了解其研究领域背后的价值，就可以筛选出那些市场规模前景好的领域，技术成熟（取决于你是做理论还是做应用），细分领域，研究现状等。三、进行可行性分析可行性的分析是指你的想法和创新实现的可能性，这个既能帮你判断课题值不值得做，大概地了解你这个选题在之后过程中的困难程度，也决定你是否能顺利业。确定可行性时，可以多借鉴前一辈已有的成果进行分析。通过上述几步，接下来便是大量地阅读文献，根据你的选题，带着目的去阅读文献，而不是晕头转向地在文献里云游；细读题目，快速读取摘要，从而确定是不是对你选题相关、有用，符合的话便快速读其引言、研究思路和结论部分，看完后可以用Word或Excel进行思考总结，方便之后的回看及研究。对选题进行相关评估：（1）清楚地了解开展这项研究的资源是否具有，比如试验材料、设备、仪器等；（2）导师对该领域是否熟悉、是否有相关研究；（3）开展此项课题所需经费是否满足。四、实验设计初步确定你的研究方向、选题后，便是实验方案的设计，这时你可以查找与你研究方向密切相关的文献进行阅读，重点搞清楚其文献的研究方法，通常一个方向的研究方法有很多种，那就要对不同的研究方法进行对比找出交叉或者优化的方法，这也是实验设计的核心部分。在确定实验方案时，可以考虑以下几个问题：（1）明确你想解决的问题是什么？（2）通过阅读文献，了解目前解决相关、相似问题，主要有哪些方法？（3）我可以提出什么样的假设？（4）我可以如何验证我的假设？五、总结以上便是选题时需要注意的事情，按照这个流程来，选题时大方向肯定不会错。选题时，还要注意以下几点：（1）选题时最好准备1~3个选题，只选择1个很可能被导师否掉；（2）选题时遇到问题，多和导师进行交流，也可以与同门师兄进行探讨；（3）选题时不要选择太难的，量力而行，否则可能不能按时毕业；（4）学会运用知网的关系网络对研究领域进行可视化分析选题。
如果你想写一篇好论文，最基本、最重要的一点就是选题。如果选定的题目是创新的，有特色的；如果你能写作和创作自己。对于硕士毕业生来说，这可能还是一个麻烦的问题，那么如何选择硕士论文的选题呢？paperfree论文查重网站小编给大家讲解。 一、如何选择硕士毕业论文选题？ 1.毕业论文是对过去学习和实践经验的总结，因此论文的主题选择也应该有实际内容，可以让我们发挥和进一步扩展。 2.每年都有很多毕业论文。过于重复的内容往往会使人感到疲劳。因此，在选择主题时，我们应该具有一定的独特性。所选主题不应重复太多，否则也不利于我们的表现。 3.除了创新，还要注意选题的可操作性，即选题是否有能力和写作空间。对于很多人来说，很难在不熟悉的领域发挥自己的优势，所以在选题的时候要尽量选择自己擅长的方向。 二、硕士毕业设计论文选题有哪些方面要求？ 1.毕业论文的选题一直注重前沿性、应用性和可行性，要求学生的选题具有实际的应用价值。 2.硕士的培养侧重于培养，需要培养他们的系统研究能力。因此，他们写的论文应该具备数据分析能力。创新应该与应该达到的水平相结合。 3.硕士论文要在学术上分析别人的命题，尽量填补前人研究领域的空白，起到实际作用，要求学生根据自身条件和研究资源调整论文选题难度。
数据获取：公开数据、Python爬虫外部数据的获取方式主要有以下两种。（推荐学习：Python视频教程）第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。另一种获取外部数据的方式就是爬虫。比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析。在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数………以及，如何用 Python 库（urlpb、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。掌握基础的爬虫之后，你还需要一些高级技巧，比如正则表达式、使用cookie信息、模拟用户登录、抓包分析、搭建代理池等等，来应对不同网站的反爬虫限制。数据存取：SQL语言在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据。SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：提取特定情况下的数据数据库的增、删、查、改数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系数据预处理：Python（pandas）很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。对于数据预处理，学会 pandas （Python包）的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下：选择：数据访问缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充重复值处理：重复值的判断与删除异常值处理：清除不必要的空格和极端、异常数据相关操作：描述性统计、Apply、直方图等合并：符合各种逻辑关系的合并操作分组：数据划分、分别执行函数、数据重组Reshaping：快速生成数据透视表概率论及统计学知识需要掌握的知识点如下：基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显著性等其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等有了统计学的基本知识，你就可以用这些统计量做基本的分析了。你可以使用 Seaborn、matplotpb 等（python包）做一些可视化的分析，通过各种可视化统计图，并得出具有指导意义的结果。Python 数据分析掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。这部分需要掌握的知识点如下：回归分析：线性回归、逻辑回归基本的分类算法：决策树、随机森林……基本的聚类算法：k-means……特征工程基础：如何用特征选择优化模型调参方法：如何调节参数优化模型Python 数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等在数据分析的这个阶段，重点了解回归分析的方法，大多数的问题可以得以解决，利用描述性的统计分析和回归分析，你完全可以得到一个不错的分析结论。当然，随着你实践量的增多，可能会遇到一些复杂的问题，你就可能需要去了解一些更高级的算法：分类、聚类。然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型，对于模型的优化，你需要去了解如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。你可以通过 Python 中的 scikit-learn 库来实现数据分析、数据挖掘建模和分析的全过程。更多Python相关技术文章，请访问Python教程栏目进行学习！以上就是小编分享的关于python怎么做大数据分析的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！
做爬虫,特别是python写说容易挺容易,说难也挺难的,举个栗子 简单的:将上面的所有代码爬下来写个for循环,调用urllib2的几个函数就成了,基本10行到20行以内的代码难度0情景:1.网站服务器很卡,有些页面打不开,urlopen直接就无限卡死在了某些页面上(2.6以后urlopen有了timeout)2.爬下来的网站出现乱码,你得分析网页的编码3.网页用了gzip压缩,你是要在header里面约定好默认不压缩还是页面下载完毕后自己解压4.你的爬虫太快了,被服务器要求停下来喝口茶5.服务器不喜欢被爬虫爬,会对对header头部浏览器信息进行分析,如何伪造6.爬虫整体的设计,用bfs爬还是dfs爬7.如何用有效的数据结构储存url使得爬过的页面不被重复爬到8.比如1024之类的网站(逃，你得登录后才能爬到它的内容,如何获取cookies以上问题都是写爬虫很常见的,由于python强大的库,略微加了一些代码而已难度1情景:1.还是cookies问题,网站肯定会有一个地方是log out，爬虫爬的过程中怎样避免爬到各种Log out导致session失效2.如果有验证码才能爬到的地方,如何绕开或者识别验证码3.嫌速度太慢,开50个线程一起爬网站数据难度2情景:1.对于复杂的页面,如何有效的提取它的链接,需要对正则表达式非常熟练2.有些标签是用Js动态生成的，js本身可以是加密的,甚至奇葩一点是jsfuck,如何爬到这些难度3总之爬虫最重要的还是模拟浏览器的行为,具体程序有多复杂,由你想实现的功能和被爬的网站本身所决定爬虫写得不多,暂时能想到的就这么多，欢迎补充
大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
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).
[2]张继德,刘向芸.
我国管理会计信息化发展存在的问题与对策[J].
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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].
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。