首页 > 期刊论文知识库 > 论文数据删数据算学术不端吗

论文数据删数据算学术不端吗

发布时间:

论文数据删数据算学术不端吗

包括抄袭论文,借用他人研究成果,编造实验数据,找人带写论文等

首先学术不端是一种行为,不管你是否申请删除,如果你的文章确实存在抄袭,剽窃等学术问题,发表之后就会存在这个问题,跟你说的是不是水刊,其实关系不大,主要在于文章。

当然会查真实性的毕业论文里面如果出现了实验数据,这些数据必须是真实的,有效的社区是通过科学研究实验得到的,千万不要胡编乱造,这些数据如果捏造的话,很容易被导师或者说被别的老师发现,一旦发现会被认定为学术不端,学术不端就直接取消毕业资格毕业论文核查的是你的论文与数据库中其他论文文字重复的比例,通常不会审查数据的真实性。即使是外审,那么被查出数据造假概率也并不大,因为每个领域的研究论文区别是很大的,就是审稿人也很难挨个核实数据的真实性。不过,最好也不要这么做,会涉嫌学术不端,被发现了后果还是很严重的。

主要有剽窃、伪造、篡改,具体表现如下:

日语论文学术不端数据库

现如今对论文的查重要求越来越严格,不管是学生的毕业论文还是期刊论文都需要经过层层审核,因此现在不端学术论文检测系统的严格程度也在不断的提升,但是很多第一次接触论文撰写的人并不知道什么是不端学术论文检测系统?要怎么选择不端学术论文检测系统呢? 一、什么是不端学术论文检测系统? 不端学术论文检测系统是指对论文进行查重的系统,主要功能是检测论文中是否存在抄袭、是否存在一稿多投、是否违反学术道德、是否违反诚信、不当署名等等学术不端行为。不端学术论文检测系统的主要作用的是为了有效预防打击学术不端行为,净化学术环境,为广大科研学者营造一个良好公正的学术氛围。 二、怎么选择不端学术论文检测系统? 一篇论文从完成初稿到最终定稿可能需要经过数十次的修改定稿,因此选择一个可靠正规的论文检测系统是非常重要的。我们在选择不端学术论文检测系统时尽量选择使用人数多、评价好、在网络上有影响力的系统,这样的系统安全性和准确性都有所保证。再确定其准确性和安全性的前提下就可以考虑系统收费标准、资源优势等其他方面因素,并结合自身情况选择适合自己的论文检测系统。这里给大家推荐Paperfree免费论文检测系统,Paperfree论文检测系统在学生和教师中使用频率很高,不仅拥有海量比对库而且使用自主研发的先进算法进行检测,检测准确率高,报告中还提供了详细的相似来源以及修改意见。

检测范围: 中国学术期刊网络出版总库中国博士学位论文全文数据库/中国优秀硕士学位论文全文数据库中国重要会议论文全文数据库中国重要报纸全文数据库中国专利全文数据库互联网资源英文数据库(涵盖期刊、博硕、会议的英文数据以及德国Springer、英国Taylor&Francis 期刊数据库等)港澳台学术文献库优先出版文献库互联网文档资源个人比对库 这是知网检测的数据库,包含了互联网资源、互联网文档资源。网上的一些文库、文章都有可能被知网收录了,除非是最近一段时间的,知网还未来得及收录。 另外,日语几乎是检测不出来的,这些属于小语种,知网数据库里面不包含,但是换做英语,被检测出来的几率就很大。

学术堂在这里分享一个日语数据库:

日本语研究・日本语教育文献データベース

来自日本网站“国立国语研究所”。

该数据库收录了约22万条有关日语的论文、图书、杂志等文献资料,其中的1万8千条附有可以全文下载的PDF链接。最重要的是完全免费!

网址为:

只需要输入想要查询的关键词就可以了。当然,关键词要是日语哦。

搜索出来的条目有题目、出处、作者、关键词等详细信息。

妥善利用此网站,可以为日语专业论文写作或是日语学习提供参考。

你好,知网上可以找到哦。日语论文的话,还是CiNii JP用的比较多。(1)中国知网中国知网是全球领先的数字出版平台,是一家致力于为海内外各行各业提供知识与情报服务的专业网站。收录了自1994年以来的国内公开出版的6000多种期刊和报纸上发表的文章的全文。外部网络下载论文等需要收费。一般学校都会购买几个数据库,在校园网环境下,通过学校主页的中国知网链接进入是免费的。由于每个学校主页的情况不同,遇到的具体问题请咨询指导老师。(2)CiNii JPCiNii(读作サイニイ)是日本国立情报学研究所经营的包括学术论文、图书、期刊杂志等学术情报的数据库。上面搜罗了各专业领域的日语论文。

学位论文学术不端篡改数据

做错了还是造假?错了的话向论文审核负责人申请改正就可以了。

要是作假的话。2013年1月1日出台了最新《学位论文作假行为处理办法》,数据造假会被判定为论文造假。

《学位论文作假行为处理办法》:在职人员的学位论文出现购买、由他人代写、剽窃或者伪造数据等作假情形的。学位授予单位可以取消其学位申请资格;已经获得学位的,学位授予单位可以依法撤销其学位,并注销学位证书。取消学位申请资格或者撤销学位的处理决定应当向社会公布。从做出处理决定之日起至少3年内,各学位授予单位不得再接受其学位申请。除给予纪律处分外,还应当通报其所在单位。

学术不端行为是指违反学术规范、学术道德的行为,国际上一般用来指捏造数据、窜改数据、剽窃、一稿多投、侵占学术成果、伪造学术履历等行。

扩展资料:

学术不端行为是指违反学术规范、学术道德的行为,国际上一般用来指捏造数据(fabrication)、篡改数据(falsification)和剽窃(plagiarism)三种行为。但是一稿多投、侵占学术成果、伪造学术履历等行为也可包括进去。学术不端行为在世界各国、各个历史时期都曾经发生过,但是像中国当前这样如此泛滥,严重到被称为学术腐败的地步,却是罕见的。这不仅表现在违反者众多、发生频繁,各个科研机构都时有发现,而且表现在涉及了从院士、教授、副教授、讲师到研究生、本科生的各个层面。由于中国高校缺乏学术规范、学术道德方面的教育,学生在学习、研究过程中发生不端行为,经常是由于对学术规范、学术道德缺乏了解,认识不足造成的。因此,对学生——特别是研究生——进行学术规范、学术道德教育,防患于未然,是遏制学术腐败、保证中国学术研究能够健康发展的一个重要措施。

学术不端  百度百科

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。

若是碰到了内行的老师,一眼就能看出来。但若是老师都不懂的话,看出的可能性很小,当时我编了400个数据。当然你要明白每个数据代表的意思,还有数据类型不要搞错。这一般是对数据具有随机性的好应对。其实最最好的方法就是在这最后的日子里多多向带你的老师请教,特别是对于编程类的。即使最后出不来结果,老师知道也不会怎么怪你的。

导语:      近年来,学术造假、论文抄袭的相关事件不断增多,学术不端行为开始在学术界受到越来越多的关注。近日,某当红演员被曝“学位论文抄袭”且重复率竟高达40%,一度将学术界一直存在的学术不端问题推上风口浪尖。      教育部曾在2016年4月5日首次以部门规章的形式出台了第40号教育部令《高等学校预防与处理学术不端行为办法》,该《办法》采用一般性概括与列举式规定相结合的表述方式界定了学术不端行为,已于2016年9月1日起施行。什么是学术不端行为?      学术不端行为是指高等学校及其教学科研人员、管理人员和学生,在科学研究及相关活动中发生的违反公认的学术准则、违背学术诚信的行为。具体包括:      (一) 剽窃、抄袭、侵占他人学术成果;      (二) 篡改他人研究成果;      (三) 伪造科研数据、资料、文献、注释,或者捏造事实、编造虚假研究成果;      (四) 未参加研究或创作而在研究成果、学术论文上署名,未经他人许可而不当使用他人署名,虚构合作者共同署名,或者多人共同完成研究而在成果中未注明他人工作、贡献;      (五) 在申报课题、成果、奖励和职务评审评定、申请学位等过程中提供虚假学术信息;      (六) 买卖论文、由他人代写或者为他人代写论文;      (七) 其他根据高等学校或者有关学术组织、相关科研管理机构制定的规则,属于学术不端的行为。      论文抄袭一般有两种方式,一是以略加改变其形式或内容的方法,将他人作品的全部或部分内容作为自己作品发表;二是用新的文学表达方式,将他人作品的内容加以改编,然后冒名当作自己创作的作品。这两种都是抄袭,也就是法律上说的“剽窃”。学术造假、论文抄袭到底触犯了哪些法律?      《学位论文作假行为处理办法》第3条明确规定,剽窃他人作品和学术成果,由他人代写、为他人代写学位论文或者组织学位论文代写列为学位论文作假的行为,并在第7条规定,“学位申请人员的学位论文出现购买、由他人代写、剽窃或者伪造数据等作假情形的,学位授予单位可以取消其学位申请资格;已经获得学位的,学位授予单位可以依法撤销其学位,并注销学位证书。”      另外,剽窃他人作品的还属于民事侵权行为。按照《中华人民共和国著作权法》第47条之规定,剽窃者应当承担停止侵害、消除影响、赔礼道歉、赔偿损失等民事侵权责任。      如果“以营利为目的,侵犯他人著作权,违法所得数额较大或者有其他严重情节”的,还有可能构成侵犯著作权罪。根据《中华人民共和国刑法》第217条之规定,个人犯侵犯著作权罪,处3年以下有期徒刑或者拘役,并处或者单处罚金;违法所得数额巨大或者有其他特别严重情节的,处3年以上7 年以下有期徒刑,并处罚金。单位犯侵犯著作权罪的,《刑法》第220条规定,将对单位判处罚金,并对其直接负责的主管人员和其他直接责任人员,依照个人犯该罪的规定处罚。结语:      论文抄袭问题由来已久,一直无法根治,归根结底是抄袭的成本太低,各方获取的利益又太高,非法律强行介入不能解决。如果想从根本上遏制论文抄袭,必须从根本上获得法律的支持,设定针对侵权者高额的惩罚性赔偿制度,鼓励被抄袭人勇敢的拿起法律武器依法维护自己的合法权益,以还学术研究一片净土。

数据科学与大数据技术论文

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。

1.[期刊论文]数据科学与大数据技术专业的教材建设探索期刊:《新闻文化建设》 | 2021 年第 002 期摘要:随着大数据时代的到来,信息技术蓬勃发展,国家大力推进大数据产业的发展,鼓励高校设立数据科学和数据工程相关专业。在趋势的推动下,许多高校成立了数据科学与大数据技术专业。本文通过研究数据科学与大数据技术专业的发展现状,探索新专业下人才培养的课程设置及教材建设等问题,同时介绍高等教育出版社在数据科学与大数据技术专业教材建设方面的研发成果。关键词:数据科学与大数据技术专业;课程设置;教材建设链接:.[期刊论文]数据科学与大数据技术专业课程体系探索期刊:《科教文汇》 | 2021 年第 002 期摘要:该文阐述了数据科学与大数据专业的设置必要性、专业的培养目标和知识能力结构,最后探索了数据科学与大数据专业的技术性课程体系设置方法.希望该文内容对数据科学与大数据技术专业的培养方案制订和课程体系构造具有一定的指导意义和参考价值.关键词:数据科学;大数据技术;课程体系链接:.[期刊论文]数据科学与大数据技术专业实验实践教学探析期刊:《长春大学学报(自然科学版)》 | 2021 年第 001 期摘要:近些年各种信息数据呈爆炸式增长,在这种背景下,国家在2015年印发了关于大数据技术人才培养的相关文件,每年多个高校的大数据相关专业获批.数据量的增长对数据处理的要求越来越高,各行业涉及信息数据的范围越来越广,对大数据专业人才的需求越来越多.为了应对社会需求,如何科学地规划数据科学与大数据专业的本科教育,尤其在当前注重实践操作的背景下,如何制定适合的实验实践教学方案,更好满足社会需求.关键词:数据科学;大数据;实践教学链接:

世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学,从政府到艺术,这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词:“大数据”。大数据时代什么意思?大数据概念什么意思?大数据分析什么意思?所谓大数据,那到底什么是大数据,他的来源在哪里,定义究竟是什么呢?

一:大数据的定义。

1、大数据,又称巨量资料,指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具,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。

互联网是个神奇的大网,大数据开发也是一种模式,你如果真想了解大数据,可以来这里,这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零,按照顺序组合起来就可以找到,我想说的是,除非你想做或者了解这方面的内容,如果只是凑热闹的话,就不要来了。

2、大数据技术,是指从各种各样类型的大数据中,快速获得有价值信息的技术的能力,包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统。

3、大数据应用,是 指对特定的大数据集合,集成应用大数据技术,获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务,甚至同一领域不同企业的相同业务来说,由于其业务需求、数据集合和分析挖掘目标存在差异,所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展,才能充分实现大数据的价值。当你的技术达到极限时,也就是数据的极限”。大数据不是关于如何定义,最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比,开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起,这些非结构化的数据服务的价值在哪里。

二:大数据的类型和价值挖掘方法

1、大数据的类型大致可分为三类:1)传统企业数据(Traditionalenterprisedata):包括 CRM systems的消费者数据,传统的ERP数据,库存数据以及账目数据等。2)机器和传感器数据(Machine-generated/sensor data):包括呼叫记(CallDetailRecords),智能仪表,工业设备传感器,设备日志(通常是Digital exhaust),交易数据等。3)社交数据(Socialdata):包括用户行为记录,反馈数据等。如Twitter,Facebook这样的社交媒体平台。2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种:1)客户群体细分,然后为每个群体量定制特别的服务。2)模拟现实环境,发掘新的需求同时提高投资的回报率。3)加强部门联系,提高整条管理链条和产业链条的效率。4)降低服务成本,发现隐藏线索进行产品和服务的创新。

三:大数据的特点

业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。具体来说,大数据具有4个基本特征:1、是数据体量巨大数据体量(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;百度资料表明,其新首页导航每天需要提供的数据超过(1PB=1024TB),这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实,到目前为止,人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。2、是数据类别大和类型多样数据类别(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。现在的数据类型不仅是文本形式,更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据,个性化数据占绝对多数。3、是处理速度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。数据处理遵循“1秒定律”,可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。4、是价值真实性高和密度低数据真实性(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。以视频为例,一小时的视频,在不间断的监控过程中,可能有用的数据仅仅只有一两秒。

四:大数据的作用

1、对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态,这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化,将结果反馈到上述应用中,将创造出巨大的经济和社会价值。大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量,需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。2、大数据是信息产业持续高速增长的新引擎面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域,大数据将对芯片、存储产业产生重要影响,还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域,大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。3、大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对;可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务;在医疗领域,可提高诊断准确性和药物有效性;在公共事业领域,大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。4、大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变

例如,抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代,可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据,进行挖掘分析,揭示出规律性的东西,提出研究结论和对策。

五:大数据的商业价值

1、对顾客群体细分“大数据”可以对顾客群体细分,然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。2、模拟实境运用“大数据”模拟实境,发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器,汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下,实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类行为都可以数据化。“大数据”技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘,从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案投入回报最高。3、提高投入回报率提高“大数据”成果在各相关部门的分享程度,提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。“大数据”能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享,帮助他们利用“大数据”创造商业价值。4、数据存储空间出租企业和个人有着海量信息存储的需求,只有将数据妥善存储,才有可能进一步挖掘其潜在价值。具体而言,这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用户两大类。主要是通过易于使用的API,用户可以方便地将各种数据对象放在云端,然后再像使用水、电一样按用量收费。目前已有多个公司推出相应服务,如亚马逊、网易、诺基亚等。运营商也推出了相应的服务,如中国移动的彩云业务。5、管理客户关系客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性),从不同角度深层次分析客户、了解客户,以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失率、提高客户消费等。对中小客户来说,专门的CRM显然大而贵。不少中小商家将飞信作为初级CRM来使用。比如把老客户加到飞信群里,在群朋友圈里发布新产品预告、特价销售通知,完成售前售后服务等。6、个性化精准推荐在运营商内部,根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的,比如应用商店软件推荐、IPTV视频节目推荐等,而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析算法后,可以将之延伸到商用化服务,利用数据挖掘技术帮助客户进行精准营销,今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。以日常的“垃圾短信”为例,信息并不都是“垃圾”,因为收到的人并不需要而被视为垃圾。通过用户行为数据进行分析后,可以给需要的人发送需要的信息,这样“垃圾短信”就成了有价值的信息。在日本的麦当劳,用户在手机上下载优惠券,再去餐厅用运营商DoCoMo的手机钱包优惠支付。运营商和麦当劳搜集相关消费信息,例如经常买什么汉堡,去哪个店消费,消费频次多少,然后精准推送优惠券给用户。7、数据搜索数据搜索是一个并不新鲜的应用,随着“大数据”时代的到来,实时性、全范围搜索的需求也就变得越来越强烈。我们需要能搜索各种社交网络、用户行为等数据。其商业应用价值是将实时的数据处理与分析和广告联系起来,即实时广告业务和应用内移动广告的社交服务。运营商掌握的用户网上行为信息,使得所获取的数据“具备更全面维度”,更具商业价值。典

六:大数据对经济社会的重要影响

1、能够推动实现巨大经济效益比如对中国零售业净利润增长的贡献,降低制造业产品开发、组装成本等。预计2013年全球大数据直接和间接拉动信息技术支出将达1200亿美元。2、能够推动增强社会管理水平大数据在公共服务领域的应用,可有效推动相关工作开展,提高相关部门的决策水平、服务效率和社会管理水平,产生巨大社会价值。欧洲多个城市通过分析实时采集的交通流量数据,指导驾车出行者选择最佳路径,从而改善城市交通状况。3、如果没有高性能的分析工具,大数据的价值就得不到释放对大数据应用必须保持清醒认识,既不能迷信其分析结果,也不能因为其不完全准确而否定其重要作用。1)由于各种原因,所分析处理的数据对象中不可避免地会包括各种错误数据、无用数据,加之作为大数据技术核心的数据分析、人工智能等技术尚未完全成熟,所以对计算机完成的大数据分析处理的结果,无法要求其完全准确。例如,谷歌通过分析亿万用户搜索内容能够比专业机构更快地预测流感暴发,但由于微博上无用信息的干扰,这种预测也曾多次出现不准确的情况。2)必须清楚定位的是,大数据作用与价值的重点在于能够引导和启发大数据应用者的创新思维,辅助决策。简单而言,若是处理一个问题,通常人能够想到一种方法,而大数据能够提供十种参考方法,哪怕其中只有三种可行,也将解决问题的思路拓展了三倍。所以,客观认识和发挥大数据的作用,不夸大、不缩小,是准确认知和应用大数据的前提。

七:最后北京开运联合给您总结一下

不管大数据的核心价值是不是预测,但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。1、从大数据的价值链条来分析,存在三种模式:1)手握大数据,但是没有利用好;比较典型的是金融机构,电信行业,政府机构等。2)没有数据,但是知道如何帮助有数据的人利用它;比较典型的是IT咨询和服务企业,比如,埃森哲,IBM,开运联合等。3)既有数据,又有大数据思维;比较典型的是Google,Amazon,Mastercard等。2、未来在大数据领域最具有价值的是两种事物:

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:

[1]冯巧根.

管理会计的理论基础与研究范式[J].

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].

会计之友,2014(21).

[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。

毕业论文数据不好改数据

对于实验来说,没有修正实验数据这一项内容。实验数据显示的都是正确的。但是实验出现错误,会导致得到的数据不正确。此时要从新做实验。这是正确的做法。如何判断实验数据是否正确呢?或者说实验的步骤出错如何尽早发现?预习实验时,要把实验里每步的理论值算出来。做实验时得到的数据与理论值对比,如果差很多,那就是实验出现了错误,须重新做实验。直接将实验数据改成理论值附近的数据的做法是不负责任的。

改动论文的数据是绝对不可以的。首先,从学术诚信上而言。改动数据已经是一种违背学术道德的行为,一旦被发现,不仅会受到公众谴责,而且也会被取消学位。

检查与实验相关的过程

与实验有关的过程直接影响实验结果,相对来说具体形象,容易分析。分析的目的是确保你设计的实验是可以用来检验假设的,并且获得的实验结果是可靠的。

需要检查的与实验相关的过程包括三方面:实验设计的合理性、实验数据的可靠性、数据分析的合理性。

丢失重要数据

也许由于实验室出现问题或存储数据的硬盘出现技术问题等,你丢失了大量对项目至关重要的数据。

首先,你应该请教导师,询问解决方法。在你有时间、有资源的情况下,可以考虑重新进行数据收集或实地考察,再次获取这些数据。

如果无法重新收集数据,那么可以与导师讨论如何把数据丢失纳入项目,成为研究的一部分。例如,如果是由于你所使用的某种研究方法导致数据丢失(比如,一个实验出现重大错误,导致部分数据被破坏),那就会引发非常耐人寻味、同时也十分重要的讨论。你可以研究并讨论数据丢失和错误的研究方法所带来的影响,这样也能够向该领域贡献有价值的原创知识。

  • 索引序列
  • 论文数据删数据算学术不端吗
  • 日语论文学术不端数据库
  • 学位论文学术不端篡改数据
  • 数据科学与大数据技术论文
  • 毕业论文数据不好改数据
  • 返回顶部