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白羊男夫妻 情侣配对统计
白羊男在恋爱阶段会选择射手女、水瓶女、处女女和天蝎女，而结婚时常会选择天蝎女、金牛女、天*女及摩羯女作为结婚对象。一句话总结：恋爱时找作的，结婚时找踏实的。
金牛男夫妻 情侣配对统计
金牛男在恋爱阶段会选择天蝎女、射手女、狮子女和摩羯女，将射手女、双子女、水瓶巨蟹白羊女作为结婚对象。一句话总结：经历了恋爱时天蝎摩羯的乏味，才知道双子射手活泼的重要。
双子男夫妻 情侣配对统计
由图中我们可以知道，双子男在恋爱时最常选择的也是双子女，其次是白羊处女和狮子女，而在结婚时，通常会被天蝎女、处女女和摩羯拿下。一句话总结：以不变应万变，松松拿下双子男。
巨蟹男夫妻 情侣配对统计
从图中我们可以看出，巨蟹男在恋爱时也是非常倾向天蝎女，其次就是傻白甜的白羊女；而结婚通常会选择双鱼女和金牛女。一句话总结：做个居家的男人，找个居家的女人。
狮子男夫妻 情侣配对统计
从图中，我们不难看出霸气的狮子男在恋爱时同样被心机girl天蝎女折磨的够呛，同样接受了金牛女的洗礼；结婚时则被柔情似水的双鱼拿下，同时也有不少选择了射手摩羯双子和白羊女。一句话总结：霸气狮子终会被柔情抚慰。
处女男夫妻 情侣配对统计
闷骚的处女男在恋爱时最常选择白羊女、双鱼女、双子女和狮子女；会选择天蝎女、狮子女、摩羯女作为结婚对象。一句话总结：婚前虐人，婚后**就是处女男的命运。
天秤男夫妻 情侣配对统计
天秤男恋爱和结婚差别较小，在恋爱时通常会选择狮子女、天秤女、巨蟹及双子女；结婚时常被狮子女、天秤女及水瓶女俘虏。一句话总结：爱上谁，就和谁结婚，这就是水瓶男。
天蝎男夫妻 情侣配对统计
腹黑天蝎男恋爱时容易爱上作妖的双鱼女、巨蟹女；而结婚对象通常是双子女、天秤女、水瓶女和巨蟹女。一句话总结：腹黑遇上水相和风向的女子们，要么被融化，要么被吹散！
射手男夫妻 情侣配对统计
花心的射手男在恋爱期间的确容易被超会做人的天*女和处女女吸引，同时也会很容易爱上双鱼女、金牛女和射手女；而结婚时则常会选择摩羯、金牛、天蝎这三大比较会谋划的星座女。一句话总结：不怕你花心，只怕你又花又没脑子！
摩羯男夫妻 情侣配对统计
务实的摩羯男在恋爱时就表现出了务实的本性，选择通常是金牛和天秤女；结婚则选择务实的摩羯女、傻白甜的白羊、温柔的双鱼女。一句话总结：摩羯男好好负责挣钱！
水瓶男夫妻 情侣配对统计
水瓶男在感情上可不是半瓶子水，恋爱时容易选择水瓶、狮子、白羊女；结婚时则会选择摩羯、水瓶、巨蟹、天秤女。一句话总结：终会选择和自己相当的女子！
双鱼男夫妻 情侣配对统计
多情的双鱼男恋爱会常常爱上双子女、双鱼女、水瓶女；而结婚则会选择巨蟹、处女和摩羯。一句话总结：爱情的幻想抵不过婚姻的现实！
1、视界高越云端，态度脚踏实地。
2、定位新时代，数据共精彩。
3、营销互动数据化，洞察先机赢天下。
4、数据分析新理念，专业服务心体验。
5、数据拆解一小步，商务未来一大步。
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7、数据精准到位，商机精彩加倍。
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9、数据速搜准定位，高效分析大有为。
10、商务数据时代，效率自成一派。
11、洞悉先于人，数据赢天下。
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13、大数据*台万千，零误差定位领先。
14、强大数据库，定位更快速。
15、专业数据把关，商机处处领先。
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18、搜素大数据，定位云武器。
19、搜索分析数据，商机随心所欲。
20、未来市场怎么办，数据分析有答案。
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22、数据，早已看穿了一切。
23、商机魅力无限，数据精彩有约。
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25、云*台，全智能，抢先机，有保障。
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28、知己知彼，百战不殆。
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34、数据云*台，搜索赢未来。
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36、精于数据分析，提前洞察先机。
37、云*台，数据一网打尽。
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39、快搜快算快分析，有根有据有商机。
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41、网聚专业大数据，商机定位高效率。
42、定位高速，闲庭信步。
43、专业的云计算服务商。
44、分析数据，领先一步。
45、商机预言家，数据赢天下。
46、云数据，大分析。
47、搜数据天网恢恢，抢商机疏而不漏。
48、数据*台，分析未来。
49、网罗大数据，搜索云*台。
50、高效精准云算，用大数据说话。
1.雄关漫道真如铁，而今迈步从头越。
一、引言
大数据是一种重要的战略资源，在大数据环境下，世界成为一个统一的数据集合，人们用数据化思维和先进的处理技术探索海量数据之间的关系，从而构筑一个更加透明化、对称化的世界。大数据已经成为经济发展的巨大引擎，在提升产业竞争力、推动商业模式创新方面发挥出越来越重要的作用。国家审计应积极适应，全面服务经济发展需要，认真分析研究大数据对传统审计带来的挑战，创新审计思维、组织方式和技术方法，优化信息系统审计，提升审计数据分析能力，培养大数据人才，以应对大数据时代带来的深刻变革。
二、信息系统审计的基本类型
1.真实性审计
真实性审计主要是对被审计单位的信息系统以及电子数据的真实性、准确性、完整性进行的审核，为财务审计提供基础支持。面对信息系统存储、处理产生的海量数据，传统的审计技术方法已经捉襟见肘，难以实现有效地分析判断。因此，大数据环境下的审计首先必须核实被审计单位的电子数据，只有确保数据的真实和准确，才能确保根据数据进行的审计工作的有效性。审计人员核实信息系统中数据与实际业务流程符合程度，发现信息系统使用过程中的固有弊病，能够避免对假账进行有效审核的现象，提高财务审计的准确性。
2.安全性审计
安全性审计以被审计单位电子信息系统的安全防护为主要目标，确保信息系统的安全、持久、可靠运行。随着现代信息技术的迅猛发展，企业及党政机关事业单位正面临着前所未有的网络安全威胁。为确保财务审计的合理性，审计人员应从信息系统漏洞的防护人手，采取必要的防护措施，使信息系统存储、处理产生的重要数据免于因恶意篡改，或因未授权访导致的泄漏等问题，始终处于安全状态。
3.绩效审计
绩效审计是企业财务审计的核心内容，进行绩效审计主要是确保投人与产出之间的比值小于1绩效考核的对象不仅在于人，还在于对影响企业利润生产的主要因素的分析和审计，使企业获得直接的或间接的利润。基于大数据环境的信息系统审计使企业间接利润获取的主要途径，货币核算并不能作为企业审计的唯一内容。在企业绩效审核过程中，由于信息系统的流程复杂，且对操作人员具有较高的要求，因此如何衡量信息系统审计与成本投人之间的关系，是企业面临的主要问题。为提高信息系统的审计效率，应从系统的开发成本支出人手，降低信息系统的设计和应用管理，以降低审计系统风险。正确、合理地评价企业信息系统投资的绩效，给企业的投资者、债权人、管理者与经营人员提供专业的市场信息，能够确保企业审计的积极作用，促进审计部门的可持续发展。
三、大数据环境对信息系统审计的影响
1.庞大的数据信息影响审计效率
大数据环境除了为审计带来方便之外，繁杂的信息同时也影响了数据信息的审计。对于一些部门来说，审计信息包含了大量的文字信息、音频信息和视频图像等信息，信息处理存在一定的困难。加之一些被审计单位缺乏信息财务管理经验，在处理手段上缺乏先进性，尤其是在无关联信息处理上，更难发现问题。
2.大数据环境下的系统分布特征加大了审计难度
目前，随着分布式网络的快速发展，网络信息呈现出节点。在计算过程中，容易出现延迟，网络传输延时、不同的节点空间坐标都将给企业网络信息造成威胁。目前，企业多采取动态审计码获取的方式增加其安全系数，但与同时，这一方式也增加了审计难度。
3.审计范围增大，审计内容增多
大数据环境下，信息更新速度快，被审计单位的业务量也随之增加。另外，信息系统已经成为处理大量信息的被审计单位不可或缺的设施，为其提供管理效率化及使用便捷化。因此，审计内容不仅包括传统的审计内容，还包括被审计单位信息系统的基础设施控制与硬件控制，网络安全性能控制、系统开发、维护和控制。
4.新技术的发展对网络审计人员提出新的要求
随着网络技术的不断发展，基于云处理新技术、物联网业务大量出现，信息系统也变得更加先进和复杂。传统的审计技术已经不再适用信息系统审计的发展。也就是说，新技术对于信息系统审计人员提出了新的要求，其中包括扎实的财务信息基础、多元化的信息系统管理安全知识。但在更新发展过程中，审计人才的招聘和培养存在滞后性。如何培养专业性、复合型审计人才，提高审计项目质量值得审计机构深人研究。
四、大数据环境下信息系统审计的关键技术分析
1.基于网络基础的信息系统安全审计
安全审计是对被审计单位信息系统的监督管理行为，需要对网络信息进行实时跟踪，并提供数据记录。捕捉系统存在的安全隐患的系统信息并进行调整，并生成管理日志。针对目前情况下的先进的信息技术，开展基于大数据环境的安全审计，需要着重探索基于神经网络的安全审计技术，确保安全审训顷利开展。
2.基于大数据环境的信息系统审计证据生成技术
审计证据生成技术是指在计算机取证过程中使用信息系统整体保护措施。在确保大数据环境整体性的基础上对被审计单位数据进行有效的取证调查。其主要作用在于确保了审计原始数据的完整性，提高其安全系数。总之，审计证据生成技术尝试使用除信息系统以外的第三方公证机构，通过原始数据签名的方式来确保系统数据的完整性。
3.审计技术方案改革与完善
在传统审计基础上，实施网络审计方式，需要对相应的技术进行改进。其中包括：基于程序追踪、专家信息基础与管理控制测试矩阵相结合的审计技术，在被审计单位内部建立专业的审计信息系统，为被审计单位提供庞大的信息处理方式，并随着被审计单位发展对其进行完善。
参考文献：
[1]顾洪菲。大数据环境下审计数据分析技术方法初探[J]*管理信息化，2015,03:45一47.
[2]丁淑芹大。数据环境下审计变革研究[J]财会通讯，2015,22:106-108.
【摘要】随着经济的发展及科技的进步，计算机审计理论得到迅速发展，计算机审计实务在实际工作中得到了充分的应用。文章在阐述计算机审计理论的基础上，分析了计算机审计应用过程中存在的问题并提出相应的改进意见。
【关键词】计算机审计 内部审计 应用
一、研究背景及意义
自20世纪90年代以来，经济全球化及一体化进程加快，信息技术的迅猛发展与之递相演进，与此同时，网络技术和电子商务在社会各界得到了广泛应用。从工业经济向知识经济转换的过程 ，企业所面临的外部环境发生了根本性的变化。为了适应不断变化的外部环境，创新是企业的首选。许多企业引入了企业资源计划的*台：将企业的整个业务流程视为一个紧密的供应链，该供应链上包含了采购、生产、销售等多个系统。不同系统的工作人员拥有其各自的登陆密码及账号。通过资源计划系统，企业不仅可以在一定程度上节省人力资源，而且还能为企业的决策者及时提供决策所需的信息。
为了保证我国经济的*衡健康发展，我国*在法律方面也做出了一系列的努力，从20世纪70年代末我国计算机审计兴起时起，我国陆续颁布和实施了《会计法》、《企业会计准则》、《注册会计师法》、《审计法》、《企业会计制度》等。为我国的会计和审计提供了日臻完善的法律环境。随着我国法律制度的日益完善和科技的进步，计算机审计得到了迅猛的发展。无论是外部审计还是内部审计，计算机审计理论的应用得到了广泛的应用。
研究计算机审计有积极的理论和实际意义。理论方面，有利于丰富和深化我国的审计理论，推动我国审计理论的发展。实务方面，有利于推动我国企业审计的实质性进展，及时发现我国审计中存在的问题、分析问题解决问题。
二、计算机审计的概述
（一）计算机审计
继手工审计之后，随着计算机的广泛应用，计算机审计应运而生，并迅速发展。计算机审计不仅意味着将计算机在审计领域中的应用和发展，而且更体现了审计实务与审计理论与计算机技术的发展递相演进。
（二）计算机审计产生的必然性与可行性：
必然性：随着信息化进程的发展，电子技术在会计领域得到了广泛的应用，手工化的财务流程被信息化所替代。财务软件的网络化、大型化进程加快，无论是财务处理的模式、财务处理的流程，还是财务部门的机构设置都发生了巨大的变化。而这些变化推动了计算机审计的发展。比如会计资料无纸化、会计信息修改的无痕迹化等为计算机审计发展的必然因素。
可行性：计算机行业的迅猛发展以及计算机向各领域的推进，是计算机审计发展的可行性。
（三）计算机审计的分类
依据不同的标准，计算机审计可以有不同的分类。根据性质不同，可以将审计分成两部分：审计实施和审计办公。审计办公是办公自动化的一种，是计算机应用于审计领域的基础，包括审计文档的编制、审计文档的保存，审计资料的汇总等。审计实施是通过使用计算机审计系统，辅助工作人员实施审计工作，并辅助审计人员得出最终的审计结果。
根据我国的相关法律规定，计算机审计包含两大部分：计算机所管理的数据的审计以及计算机本身的审计。
三、 计算机审计的风险
计算机审计的运行及发展为审计工作带来了方便，于此同时，计算机审计工作也存在诸多风险，这些风险主要表现在：
第一，审计软件自身存在的风险。这主要是审计软件自身所存在的不足，与开发人员的知识结构及创新精神有很大关系。比如审计软件的科研人员不了解会计及审计工作，从而导致其所开发软件无法实现要求。另外，部分审计机构在选择审计软件时过分强调成本，导致在采购软件时不注意产品质量，从而为其审计工作埋下潜在风险。对审计软件管理不善，也是潜在风险之一。
第二，过度依赖造成的风险。这主要是由于系统的操作人员在利用计算机进行审计时，过分依赖计算机审计结果所导致的风险。
第三，财会数据不真实所导致的风险。财务数据不真实主要是财务人员的主观原因。为了达到目的，财务人员可能会虚假、修改财务数据。资料修改的无痕迹化为计算机审计带来了相当大的风险。
四、 计算机审计应用过程中存在的问题及改进建议
（一）计算审计应用过程中存在的问题
计算机审计在应用方面存在的问题主要体现在两个方面：审计人员方面和审计资源方面。审计人员方面：审计工作人员缺乏应有的专业素质，难以满足计算机审计发展的要求。在加上审计人员薪资待遇偏低，高层人士留不住，中低层审计人员又难以熟练掌握计算机审计工作，计算机审计水*依旧停留在初始水*，尚未取得突破性的进展。审计资源方面：1.计算机审计资源匮乏，由于各方面因素的制约，审计资源仍然十分匮乏，不少审计机关尚未配足审计所需的计算机等硬件设施。2.计算机资源的利用度偏低。虽然有些审计机关已经配备了大量的计算机以供审计，但是因为缺乏相应的计算机审计软件以及审计实务的培训，计算机审计资源得不到充分的利用，计算机审计工作开展受到了限制。比如，不少审计部门利用计算机仅仅是运行简单的word和excel，严重浪费了审计资源。
每逢农历新年前夕，离乡的打エ人都会返家过年，全国会出现大规模的高交通运输压力及堵塞的现象，简称为春运，更有地表最大规模人口迁徙之称。受到新冠疫情影响，今年的春运有何变化呢？
根据百度地图的全国总体迁移趋势图，从1月10日起计算，今年人口迁移的态势每日都高于2021年。以1月17日的春运首日为例，全国迁徙规模指数为345.187，与去年同期的279.758相tt有一定上升，但仍然远低于前年；1月29日，全国迁徙规模指数为510.917，与去年同期的276.778相t比升幅较大。
在全国，广东是唯ーー个有着规模双向流动的省份，可见在吸引大量的人口聚集的同时，也是外出务工最多的省份之一。在1月25日至29日期间，广东省位列全国热门迁出地（出发地）及迁入地（目的地）的榜首。
数据显示，广东的迁出人口数量占全国迁出人口总量的17.17%至19.90%，同期排入前三的省份包括江苏、浙江、四川；广东的迁入人口数量亦占全国迁入人口总量的约十分之一，同期排入前三的'省份包括四川、安徽、湖南。
除了地区经济发展因素等，人口在地区间流动的差异还受到疫情等因素影响。今年，北京的迁徙规模不及常年，在最*5天的大数据中，北京在前十名迁出、迁入的城市中仅出现2次，且排名相对靠后。
上周，百度地图联合交通运输部公路科学研究院、综合交通运输六资料及应用技术交通运输行业研究中心（中路高科）等单位发布《2022春节假期出行指南》（下称《指南》），预测节前客运量将保持*稳，2月6日或将迎来返程高速拥堵高峰。
巛指南》显示，去程阶段受错峰出行等疫情防控倡议影响，除夕前每日客运量保持*稳，除タ当日下降明显，2月2日（正月初二）上午10时至中午12时或将出现全国高速拥堵小高峰。返程阶段，2月6日（正月初六）下午3时至5时或将迎来全国高速拥堵最高峰，2月15日（正月十五）后迎来返程复工客运量高峰。
据*联防联控机制春运エ作专班，2022年春运预计全国发送旅客11.8亿人次，日均2950万人次，较2021年同比增长35.6%，较2020年同tt下降20.3%。
大数据，听到这个名字时，你一定想的是：“这一定是关于计算机的吧！”其实，大数据是数学的一类。
但具体什么是大数据呢？我觉得可以这么理解：“大”就是指大的范围，“数据”就是数的信息，合在一起就是大量的数的信息，但这个解释似乎不太对，所以我又加了一句，大数据的意思是把大量的数据进行整理分析最后得到答案。
那怎么进行数据分析？通过我的学*，我有了大概的了解，我认为首先要把信息集中起来，不能太分散，一样的东西要放在一起；其次要找出每一类中的相同点，再进行归纳；最后进行分析，比如什么东西买的人多，什么东西买的人少等等。
说到分析数据，我的老师还特意讲了讲数据分析的方法，比如算两班的*均分差距可以将所有值加起来再除以总人数，但这个方法很麻烦；还可以用最高分减去最低分算出差距，但这种方法往往不准确；如果用最高分加上最低分再除以二，这种方法也不准确。从上面可以看出来，每一种方法都有利弊，要看具体情况选择适当的方法。
光有方法可不行，还要实战演练。老师在课上给了我们一张表，上面是超市五名顾客购买东西的记录，进行分析后我发现尿布跟葡萄酒被同一个人买的几率很大，我很疑惑：这两样毫无关系的物品怎么会被同一个人购买呢？后来老师说，这是外国人做的一个调查：在国外，当他们有孩子后，年轻的爸爸们会去超市买孩子的尿布，往往也会买一些自己喝的'啤酒，所以记录单上酒和尿布才会出现在一起。真是个有趣的调查！
大数据还体现在很多方面，比如当你打开手机淘宝，里面的推荐物品都是你想要的，那是计算机检测到你最*搜索一个东西很频繁，根据你的喜好设定的：再比如你看短视频时，给你推荐的视频也是系统根据你*时的爱好设定的……总之，大数据在我们的生活中随处可见，此时你看的手机里也有大数据存在，那你知道是什么吗？
大数据是一门非常有趣的课程，或许这个名字让你提不起兴趣，但当你真正走进去研究它时，你就会发现：“哦，原来分析数据是一件多么快乐的事！”你说“快乐”不对？那是因为你没有体验过分析出来一个数据的成就感。具体的感觉是什么呢？你试试吧！
大数据俨然是当下热门的概念。和前些年“云计算”把人搞得云里雾里一样，围绕大数据也产生了无数迷惑人心的说法。归纳起来，各种说法都在强调大数据的“大”——规模庞大，计算复杂，等等。可惜说来说去，大数据到底是干嘛的，对工作有什么实际作用，能举出来的就只有干巴巴的几个例子而已。
怀着对各种“大数据”书籍的失望，我翻开了车品觉的《决战大数据》。让我意外的是，书名里虽然包含“大数据”，通篇讲的却是“数据”，而没有多少篇幅来强调“大”的神奇。我相信，这样一本基于经验而没有太多神奇理论的书，反而能帮很多人真正树立对“大数据”的准确认识。
《决战大数据》提到，大数据不只是规模大，更要求大家能驾驭数据。传统方式能应对数据的规模不大，可以挖掘出数据中的价值，很多时候靠的是基础直观的经验，比如经典的点击率、转化率等等数据，理解起来毫无门槛。这背后所掩盖的，是数据思维的断层：收集数据的人不知道数据会运用在什么地方，会怎么运用；运用数据的人不知道从哪里收集数据，收集什么数据。所以即便大家都在喊着“大数据时代”，思维方式却还停留在小数据的时代。怎样填充收集数据和运用数据的鸿沟，这是每家公司都需要思考的问题。
先看收集数据的方面。传统的思维模式下，因为数据收集和应用之间的关系简单直观，很多时候可以直接从结果倒退过程。要算转化率，很容易想到去收集点击率和购买率。相应的，点击率和购买率的数据收集，也有直接的目的，就是计算转化率。但是在大数据时代，背靠海量的存储和分析能力，再简单收集这两个数据，就显得非常原始了。
拿点击—购买来说，客户到底是用的什么浏览器，在什么网络进行的购买？在商品详情页是否执行了滚屏操作？如果执行了滚屏操作，是滚动到什么位置才下的订单？这样的数据如果不收集，事后也就无法复原。如果收集了，则可以相当精确地分析客户的购买行为，对商品详情页的排版起到非常好的指导作用，有效提高购买量。所以《决战大数据》提出，企业的数据部门应当从“根据需求被动收集数据”转向“主动养数据催生需求”，持续思考可以收集的数据，创造业务价值。
“养数据”的观点我是非常认可的，虽然我之前没有专门做过数据部门的工作，但经验已经无数次证明，在没有现实业务需求的情况下，有意识地收集运行和业务数据，未来需要分析和决策时就可以起到非常重要的作用。
数据养起来之后，无可避免地发现很多有意思的现象，甚至和简单直觉相违背，由此加深大家对数据的思考和理解。
很多网站都喜欢在用户注册时让用户填一些基本信息，比如性别、年龄等等。通常，大家会觉得性别是一成不变的固定属性。但是分析用户的购买行为，却可以发现用户的性别经常会变化。比如用户性别分明是男性，收货地址也不变，但只有晚上购买男性用品，早上和深夜的购买行为都体现出女性的特点。原因很简单，是全家人共用一个帐号（这种情况也很普遍）。掌握了这一点，在规划业务时就能更加细致，也找到更多的机会。车品觉说，淘宝的用户有8个性别，原因就在这里——2个性别很可能是常识的结果，但忽略了用户的实际使用情况；8个性别看起来违背常理，却是符合实际的。
车品觉进一步提出，大数据时代提供了海量数据的收集、存储、处理能力，其中要价值之一就是让数据符合实际，或者说，能最大限度地还原现实。
举个例子：某人早上上班，他在地铁里看到了某件商品在淘宝上的广告。到公司之后，因为时间还早，他打开电脑登录淘宝，找到了这件商品，经过比较选定了商铺准备下单。不凑巧，单还没下，他被领导叫去开会了。因为会议很无聊，他掏出手机上淘宝，直接购买了之前已经确定的产品。
在传统业务里，这个过程产生的数据会分配到三个领域：广告投放到购买，淘宝网站搜索购买行为，手机淘宝搜索购买行为。而且这三个领域是彼此孤立的：从广告端来看，投放广告的`人不知道具体哪些购买是广告直接带来的，所以业务非常粗疏；从网站端来看，这个用户搜索比价之后却没有下单，所以打算去分析到底页面应该如何优化；从手机端来看，用户没有任何比较，直接购买了某件产品，毫无征兆可言。
不得不承认，这种数据割裂的情形虽然怪异，却是普遍存在的，很多怪异的结果也正是来自于此。比如在很多公司，销售和售后的数据是分开的，所以冲销量的时候当然可以冲得很猛，超额完成任务，却看不到背后是退货率的急剧上升。
针对这种情况，《决战大数据》指出，大数据的发展方向之一，就是增强对现实的还原能力。在上面的第一个例子中，如果我们能还原出用户的购买行为与之前广告展示的直接联系，以及手机端“延续”了电脑端购买过程的信息，就可以从整体上把握整个购买过程，不必为各种怪异的结论大费脑筋。在上面第二个例子中，如果我们可以把“冲销量”所产生的结果全面集中展现出来，当然就可以避免退货率急剧上升的尴尬。
当然，要实现准确的还原能力，还有很长的路要走，但这个方向是没有错的。业界普遍认为，淘宝的广告投放效果比较好。但真的如此吗？就我所见，不光互联网媒体，甚至许多*媒的广告效果都不输于淘宝。不幸的是，其它媒体的广告投放，没有完整的数据追踪链条，也就无法准确还原广告产生影响的真实情况。结果就是，在淘宝投广告或许真实效果不一定最好，但能够完整追踪、有的放矢，自然更受广告主的青睐。
增强数据对真实场景的还原能力，这是《决战大数据》反复提到的“大数据”的价值。仔细想想，它强调更多的其实是“数据”，而不是“大”。这个观点我非常认可，在我看来，让大数据回归数据，是打破“大数据”的魔咒，让大数据真正发挥价值的有效途径——要知道，企业的经营行为，很多时候无非是基于过去和现在的情况，对未来做出判断和决策而已。
读车老师的作品《决战大数据》收货非常大。前前后后翻了两遍。醉心于后面的养数据。
数据分析可以分为两大块运营数据和数据化运营。这两者有较大区别。前者是要制造数据，养数据，企业要先有数据。我们如何养数据呢？用车老师的话说就是“先开枪，后瞄准”。这是一个很有意思的方法，先把各种数据存储起来，再针对我们的目标来定向的收集我们所需要的数据。车老师也说了，数据分析师必须要先体会数据是脏的，需要清洗。用阿里巴巴的例子“混，同，晒”，这是阿里巴巴数据分析师的内三板斧。“混”要求我们作为一个数据分析所做的分析报告一定要跟业务部门紧密结合，也就是要混入到业务部当中，跟业务部门的人多沟通，了解业务，使得数据分析结论落地！“通”即是把你所“混”的数据打通，前期后后逻辑要严密，数据与数据要跟业务联系得上。“晒”即是要学会如何数据可视化，把数据以最适当的方式晒出来！
除了内三板斧，还有外三板斧“存，管，用”。这里开始就是数据化运营了。我们从运营数据到数据化运营，是质的飞越。在我们曾经存储下来的数据中寻找价值，寻找我们业务所需要的答案，解决业务上遇到的问题。这是数据真正发挥价值和力量的时候。在这里书上的具体例子，我就不举出了。
运营数据到数据运营是一个数据积累到发挥作用的过程，我喜欢把这称作投资和收益。在运营数据的过程中，我们需要对数据做很多的标签，方便我们管理和调用，在数据收集的过程中，有些数据是负能量的，车老师教我们要用“小偷思维”，这很有意思。正能量帮助我们如何成功，负能量则帮助我们如何不失败，“小偷思维”帮助我们如何避免失败，避免在数据收集的时候被表象误导。数据运用得好帮助我们企业产生收益，运用得不好则产生坏处。
真正让我痴迷的是车老师通过企业数据的管理和运用升华到人的自我成长和管理。这与其说是一部企业大数据的管理案例书籍，倒不如说这是个人“大”数据与成长完美结合的管理书籍。车老师主张人人都是数据分析师，这是非常具有科学性的，因为我们对自己的能力和精力的评估，其实要依赖于自我的积累，很多人对自我认识不清，但是我们每天记录自己的时间花销或者知识吸收，当积累了数个月后（车老师说两个月）就可以看到自己跟以前有了很大的进步与改观！车老师以自己亲身的实践为例子，通过管理自己的知识让自己进步，四点起床，运用大数据来管理自己的时间和精力。这就是个人数据运营到运营数据的过程！在还不知道车老师的时候，我是看了《奇特的一生》柳比歇夫每天记录自己的时间花销整整55年，震撼于他的科学方法和伟大成就，我也就开始记录自己的时间花销，断断续续记录已有十个月之久，其中收益非常之大：帮助我判断自己学*某一个技能是方法不对还是时间未到，帮助我判断一天中我的学*时间少了还是多了，帮助我决定什么时候该要去体育锻炼了等等。这样的好处就好比如过去你学*某个技能看到一座大山在你前方，让你不知道何时才能跨过这座高山，而当你记录了你的时间花销后，你就知道当你练*到多少个小时之时就是你成功之日，这是不是有点像一万小时定律？
最后，感动于车老师的桑珠行动——帮助贫困地区的儿童健康成长。人格的伟大正是体现在为社会贡献价值之中，向车老师学*。
几乎是一口气读完此书的，读完后让我很激动。
之前看不过大数据方面的著作，但大多流于理论，而等到自己想要实践一些观念时却不知如何下手，这本书解决了这一问题，很多观点很实在，多为实践总结。我想这也许与作者本身有关系吧，现在市场上大数据作品的作者理论家或 “作家” 太多，而实干家太少，而本书作者车品觉为大数据的实践者，他本身是阿里巴巴商业智能部的副总裁、数据委员会会长，还拥有多元化与国际化的教育背景，这让其在理论层次和视野水*远远高于不少同行，加上作者服务电讯盈科、微软、 eBay、敦煌网等国内外知名企业的的行业经历，让他积累了非常丰富的实践经验，这也是本书如此鲜活的原因吧。
下面说说这本书的内容及我的感受，这本书有三个部分特别吸引我：
第一是“从数据运营到运营数据 ”的部分，
在这个部分中的 “数据化思考” ，作者提供给我们一个看待世界的不一样的角度，例如：别再做 “零和游戏” 、样本的偏见、用傻瓜的视角去观察、为什么数据会骗人等等，还有避免数据盲点的 “负能量思考” ，让我感受特别深。尤其是作为一个数据分析师一定要敢于 “破” ，要开放自己的思想，要从多角度寻找和分析数据，我想其实岂止数据分析师，其他人更要有这种思维和意识，用数据的思维来武装自己的思想，让自己看待世界的方式不一样。
第二部分是实操部分——数据化运营的内外三板斧： “混、通、晒” 和”存、管、用 ”
这一部分是实操，如果说 “从数据化运营和运营数据 ”这一部分讲的是武功心法的话，这一部分讲的就是制敌招数，能落地的招数，实战的招数，这也是本书与其它大数据书籍最大的区别——不空谈，拉出来练！在这里作者介绍了阿里巴巴在大数据运营方面的一些“招数 ”。
首先是“混、通、晒 “的” 内三板斧“，这是讲的更重要的是人的因素。
混：就是要经常跟一线人员在一起，让数据能支持一线人员的工作，而一线人员的反馈又能优化数据的运用，让大数据能落地、接地气；
通：我理解是要形成一个体系，不要把数据孤立的使用，能通过数据把公司的方方面面连接起来，用以指导公司的运营， “通则不痛、痛则不通”；
晒：是在“混 ”和“ 通”的基础上产生出来的最终数据表现，是基于人、商业和数据结合后的一种看数据和用数据的方法论，让数据有框架可依、有方法可用。
其次是“存、管、用 “的“ 外三板斧‘，这部分侧重的是数据。
存：指的是数据的收集，不仅仅是数据的收集方式，更重要的是这些数据是如何用 ？怎么用？让数据产生价值；
管：指的是如何管理和存储数据，学会用数据产品来解决获取及使用数据的问题；
用：即如何使用的问题，如数据的分裂与重组、建立用户标签等方式。
第三是个人大数据线的管理，这部分是让我最兴奋的部分。对于个人的大数据使用自己目前也做了一些尝试，如对自己时间和阅读行为的统计分析，对网络信息的搜集整理及对个人目标生活的管理等，虽然积累了一些经验，但毕竟对大数据是门外汉，很多东西还在探索阶段，在本书中看到作者分享的一些经验，获益匪浅。尤其是作者提到知识量的改变会影响思维方式的改变，这点我深有体会，因为正是阅读（知识的累积）改变了我，让我这个学机械专业、大学一般的一个普通人速度在某高手如云的互联网公司中快速成长。
在本书结尾，作者提出要像李小龙的格斗一样去思考，“以无法为有法，以去无限为有限”，用“迂回”的方式去实现目的、衡量每一个变化，寻找爆发点，无招胜有招，我想这就是作者关于大数据使用的终极心法吧！
最后，强烈推荐这么书，若企业想落地大数据，这本书会给你极具价值的参考；个人想快速成长，最后关于个人大数据的管理肯定给你一个不一样的自我管理的法。
决战大数据，从阅读本书开始！
据贵阳大数据统计来看，*大数据产业市场在未来五年内，仍将保持着高速增长。预计2016年末，市场规模将达到2485亿元，而随着各项政策的配套落实及推进，到2020年，*大数据产业规模或达13626亿元的高点。
(1)大数据基础架构硬件市场预测
2014年，我国大数据相关硬件市场在451亿元，到2015年已经达到795亿元的规模。随着大数据相关产业的快速发展及应用场景的扩大，我国大数据硬件层市场将迎来一个崭新的快速发展的局面。预计2016年市场规模将达到1093亿元，2020年将突破至2385亿元。
(2)大数据技术市场发展前景预测
就*大数据市场而言，大数据软件市场占比较小。2012年，大数据软件市场规模约为0.54亿元，2014年市场规模约为2.48亿元，我们 预测，2016-2021年，*大数据软件市场规模年均复合增长率约为65%。预计到2021年，其市场规模达到80亿元。
(3)大数据服务市场发展前景预测
2012年，大数据服务市场规模约为1.16亿元，2014年，其市场规模约为6.13亿元;我们预测，2016-2021年，*大数据服务市场年均复合增长率将超过软件市场和硬件市场，年均复合增速将达到75%，到2021年，*大数据服务市场规模有望达到300亿元。
大数据正处在快速发展期，市场上呈现出各类企业竞相参与共同发展的态势。随着大数据的不断成熟，市场格局也将随之变化，呈现出截然不同的态势。
在数据采集领域，互联网企业根据自身的优势展开激烈的竞争。大数据数据源主要来源于三个方向：互联网数据、*数据和企业数据，由于后两类数据的采集主体一般不变，市场相对稳定，而对于互联网数据，全球各大互联网企业已经认识到数据的价值，将在数据获取入口等方面展开激烈的'竞争，小型企业在该领域很难有所作为。如我国百度、腾讯、阿里分别重点掌握着搜索、社交和电商数据。
在数据存储和交易领域，市场将呈现*台化发展趋势，大型企业将占据一定的优势。未来，随着云端数据中心的不断推进和企业存储能力的开放，数据存储将会更趋于集中，大型数据*台将应运而生。在该领域，传统大型IT企业和大型互联网企业将依靠其技术能力和数据资源，占据绝大多数的市场份额。
在数据分析和可视化等领域，市场将呈现多样化、定制化发展趋势，各类企业特别是中小企业将成为市场的主力。一方面，大数据技术的开源特征和企业级计算能力的开放使得大数据分析的技术门槛逐步降低;另一方面，应用需求的多样化使得定制化服务成为主流，小型企业能够获得更多的市场发展空间。当前，很多大数据创业企业均是针对该领域企业，为其提供各类多样化、定制化的服务方案。
1、2016年大连市场-政策
缩减库存，基调宽松
大连政策诉求依然以去库存为首要目标，政策环境宽松，但信贷层面受制于全国风向标，2017年信贷杠杆力度的逐步衰弱，是对需求层面最大的威胁。
2、2016年大连市场-整体情况
市场回暖，量价齐升;存量走低，去化周期为*年最低水*
2016年整体市场供小于求，销量大幅增长，伴随热销区域的结构性缺货，导致销售价格小幅上扬。全市商品住宅存量和去化周期双双走低，去库存效果明显。
3、2016年大连市场-产品结构
投资类产品持续下降，改善类产品市场份额增大
以普通住宅成交为主，量微涨，价微跌;除公寓成交回落外，其他产品均稳中有升;公寓和商业价格起伏较大;从各面积段来看：60-90㎡面积段呈现逐年下降趋势;2015年开始，120㎡以上的改善需求比例逐年增加。
4、2016年大连市场-区域情况
甘井子区、金州新区领跑全市，高新园区为第三极
2016年全市七区中，甘井子区、金州新区和高新园区为主力销售区域;随着高新园区配套等日益成熟，区域的需求不断上升，成为继甘、金两区后的第三大力量;其他各区同比均增长，而西岗区和中山区增幅较大。
5、2016年大连市场-板块情况
销售板块十强，主、新城区*开
2016年全市七区板块销冠花落华南，作为主城区刚需集中地，货量充足、价格较低，拔得头筹理所应当;东港板块随着在售项目增多，差别化定位，使得区域销售量不断走高。除东港板块外，上榜板块基本以刚需刚改产品为主，价格相对较低。
6、2017年大连市场走向-格局篇
品牌房企高溢价拿地，甘区*郊板块为主角
2016年七区经营性用地成交31宗，成交总建面为345万*，是2015年的3倍。其中80%土地由品牌开发商摘得。甘井子区板块以辛寨子、科技创新城、华南、体育新城为主。中山区集中在中心**路板块。
7、2017年大连市场走向-格局篇
夯实“西进北拓”，向西、向北两条腿走路
“西进北拓”脚步更加夯实。2017年土地市场供应主力集中在甘西的科技创新城、革镇堡、体育新城、机场，甘北的体育新城。促进路、泛星海、东南居住区板块有零星分布。
8、2017年大连市场走向-项目篇
万科、龙湖、华润打枪2017年第一枪
2017年各大品牌开发商项目在第二季度将陆续上市，第三季度将出现入市高峰。
书中虽只是阐述了大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，并未提及会对我们教育教学产生什么影响，但在这样的大环境之中，我们同样可以获得启示，寻求大数据在教育工作中可实现的价值。
1、教师角度：从基于经验到基于数据的教学转型
“经验主义”是指形而上学的思想方法和工作作风，其特点是在观察和处理问题的时候，从狭隘的个人经验出发，不是采用联系、发展、全面的观点，而是采取鼓励、精致、片面的观点。在教学中，我们有时会凭借以往经验认定本节课学生的起点，从而制定教学目标、重难点以及教学过程。这往往忽略了上届学生和这届学生是有差异的，这班学生和另一班学生也是存在差异的，那如何准确把握学生的起点呢？我想可以借助前测数据，它可以为有效教学指明了方向。
如教学“复式统计表”时，前期查找资料的时候就发现早在一年级上册P96的时候学生就见过复式统计表，意让学生初步认识统计表，渗透统计思想。而二三年级的书中练*也多有涉及，就是这种复式统计表没有“表头”，生活中的复式统计表也很多。既然在以前练*时碰到这么多次复式统计表，学生对复式统计表到底认识多少呢？我们对157名学生进行这样的调查：
第1题：像上表这样的统计表以前见过吗？见过约占65%，没见过约占35%，学生在练*中碰到过、生活中也经常看见，但还是约35%的学生回答自己没见过，说明学生*时在看这个复式统计表的时候就浮于表面，所以这节课我们重点应该让学生经历复式统计表的产生过程，加深学生对复式统计表的印象。
第2题：上表中的16表示什么意思？能完整表达出二班身高在130~139厘米的学生有16人，约占41%；表达一半，如二班16人，或130~139厘米16人，约占22%，其他约占37%，真正能正确读懂复式统计表的学生一半不到，需要在课中进行读图方法的指导。而知道这个表叫做复式统计表的学生不到20%。
基于这样的前测数据，我们将原先的教学设计进行修改，制定出符合这样学情的教学目标、教学重难点和教学流程，以实现“以生为本”的课堂。同样练*课和复*课，也可以借助本班学生的错题数据，准备适合这个班学生情况的教学设计。
2、学生角度：建立数据分析观念
未来肯定是“大数据时代”，那我们的学生作为未来的主人，在小学时应该掌握什么样能力呢？我想数据分析观念必不可少，《义务教育数学课程标准》（以下简称《课标》）把过去核心词里的“统计观念”，改成“数据分析观念”，就是希望身为老师的我们知道，数据分析是很重要的，并且希望教学能够构建适当的背景，让学生感受到数据分析是很重要的。那到底要让学生掌握数据分析观念的什么知识呢？
史宁中教授的《大数据与小学数学教育》这篇文章就阐述很清楚，他在文章中提到，结合大数据的主题，回想在“数据分析观念”中提到的三件事情是非常重要的。
第一件事情，感悟数据中蕴含的信息。要让孩子们知道，所有的道理不一定都是老师教的，不一定都是父母说的，也不一定是书本上说的，有一些信息，有一些道理是通过数据知道的。这个叫做数学的“实事求是”。有些东西是要经过思考的，根据什么来思考呢？根据事实思考，然后得出自己的结论。这样，孩子就可能会想问题，就可能会发现问题，提出问题，分析问题，解决问题。
第二件事情，知道数据中的信息可以用不同的办法获取。数据中的信息不像纯数学那样，只能靠一个办法得到。世界上绝对真理是不存在的，很多事情是相对的，相对的意思就是同样的数据，用不同的方法分析会得到不同的结论。因此它取决于这个人的判断准则，取决于他的价值观。什么样的`办法好呢？大家讨论叫做民主，或者是最符合背景的方法就是一个好办法。这个是判断准则，也可以自己定。这个事情得从小开始重视，应该让孩子们知道，有些标准是老师定的，但是有些标准你也可以定。
第三件事情，感悟数据是随机的。可能这次取得的数据是这样的，下一次取得的数据是那样的。虽然是随机的，但是只要你取得相当多的数据之后，就能发现其中的规律性。
以上是读了这本书之后又找了一些相关文章阅读后，一些凌乱、零碎的想法，有些想法还得细细思考如何落实到自己的实际教学中，*期也一直在整理《基于作业中错题数据改进数学练*课的教学研究》的课题成果，通过对班级学生作业中错题数据的统计分析，从而发现其中典型错误、易错题等等，帮助教师确定练*课的重难点，就不会像书里的练*板块那样流水账式地复*，以此更有效地针对班级学情设计练*课教学，提高了练*课的效率；另一方面，也可以利用这些数据，知道各层次学生的错误点，分析原因，从而设计出针对不同层次学生的作业练*，让不同的学生能在作业中得到不同的发展，避免学生一直重复做已经掌握的题。（黄少锋）
舍恩伯格的《大数据时代》，让我重新审视了"大数据"这个在信息时代异军突起的热点词汇，作为信息安全专业的我，对大数据这个词本身有着更多的热忱。
在百度上搜索到的解释是："大数据"，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。特点：数量、速度、品种、真实性。
而舍恩伯格认为，大数据并不能定义一个确切的概念。他提到"大数据是人们获得新的认知，创造新的价值的源泉；大数据还是改变市场、组织机构，以及*和公民关系的方法。"这是一种更具有人文色彩和社会意义的诠释。
本书中，主要从三个方面论述，即思维变革、商业变革和管理变革。而舍恩伯格更是着重阐明三大观点：
一、更多：不是随机样本，而是全体数据。
二、更杂：不是精确性，而是混杂性。
三、更好：不是因果关系，而是相关关系。
对于观点一，我不敢苟同，毕竟大数据的实现需要一定的技术支持，而显然，现在这种技术还不够成熟，同时一些简单的事情运用大数据反倒是问题更加复杂化，因此这种大叔据的繁杂处理方式更适用于一些特定的情况，比如商业预测，人类dna的研究等。
而对第二种观点，我是十分赞同舍恩伯格所说的"大数据的简单算法比小数据的简单算法有效"。在计算机行业迅速发展中，一种新的简单可行的算法的出现，远没有计算机在运算速度和存储容量的发展快，而大数据算法似乎更能迎合这种大趋势。
观点三中提到的相关关系在大数据中可是重量级的，它能较快找到事物规律和对应的解决措施，当然，也不能完全忽视因果关系，毕竟人们在思维上更能够接受因果关系分析出的结果，而大数据预测的需要人们慢慢的适应才能接受。当我们完成相关关系的分析而又不满足于只知道"是什么"的时候，我们就可以转而研究"为什么"了，毕竟问题的根本在于因果。而舍恩伯格的全体数据和相关关系是大数据时代下的一种捷径。
但是在信息时代，信息安全问题的日趋凸显，数据独裁与隐私保护之间的矛盾更是立于风口浪尖，成为众矢之的，舍恩伯格在本书的最后章节曾试图寻找一种解决方式来摆脱这一种困境，但最终没能做到，但是他提出"大数据并不是一个充斥着算法的和机器的冰冷世界，人类的作用仍无法被完全代替。"这里表明人在数据时代同样的重要，数据是为人类服务的，也就该人类驱使下完成相应的目的。
在这样的大环境下，常引起我更多的思考和担忧。
大数据时代对于我们同是机遇与挑战，一些国家已开始步入大数据时代的行列，并在各个领域开始研究和使用。而对于我国庞大的人口，以及较大的领土面积，都可以在大数据时代为我们提供数据的保障，而能否面临挑战，在大国之间的新一轮角色角逐间崭露头角，我们更需要解决技术等方面的问题，更应在政策上逐步开放各领域的数据，保证数据来源、权限等问题得到解决，不断学*先进的计算机技术，缩小与其他国家的差距。
工业化、信息化，我们都向世界交出了一份让世界不能小觑的答案；大数据时代的数据化我们又将怎样在新的风暴中所向披靡，如果大数据时代是一种必然趋势，那这就是我们这一代人的责任，是我们新的战场！
精益管理促进业财融合
不同的企业有不同的财务管理模式，财务管理最重要的就是财务战略和企业战略的高度融合。比如进行成本动因分析，进行战略成本的管理，利用大数据实现精益管理，对业务流程和财务数据的工作无缝衔接以及业绩评价考核，最后把工作落到实处。
精益管理其实是基于对数据的归纳总结并找出规律，然后有针对性地实施财务管理，从而实现稳健的财务管理。要善于利用管理会计工具，大数据技术对财务是一个很好的应用工具。在数据的搜集过程中，如何利用和分析数据才是最为关键的一点。
大数据财务落地
第一，观念上要创新。为了实现内生长企业的财务创造价值，企业需打通了整个链条———从研发、生产、市场、供应链到财务，提出业财一体的价值创造体系。对于不做资本运作的企业来说，企业价值创造一定是跟业务紧密联系在一起的，财务跟业务的关系类似0和1的关系，没有业务的1财务就是0，但是有了业务这个1，后面就可以加很多0，财务是大有作为的，这就是全链条价值体系的理念创新。
第二，管理工具的应用创新。应用管理会计的工具，并使用全程变动成本法引导资源配置。把影响产品成本构成的所有因素都进行归纳，把影响整个企业成本变动部分做细致筛选和区分，同时对影响客户的敏感因素，也进行详细分析，从而引导资源配置，保证有限资源能够在企业的经营过程中实现价值的最大化。
第三，具体实施手段创新。在业务第一、财务第二的研发型单位，财务想发挥更大的作用就需要有抓手和突破口，即运用全面预算管理工具。通过全面预算管理这个抓手，聚焦在战略成本管理和盈利质量上。虽然企业*5年都是以20%的的速度在增长，但是如何使增长与战略匹配，以及要培养哪些核心业务的可持续能力盈利能力，财务把现金流确定为重点的抓手，然后通过现金流调控培养核心业务。
第四，战略想落地还需要跟考核相结合。只有将业绩跟考核结合起来，整个企业的业绩提升才会顺理成章。财务服务的对象是业务，实施所有方法的依据也是为了让企业实现可持续发展，考核的落脚点是操作业务的人。
数据分析至关重要
大数据嵌入到管理会计中的举措，对财务人员会有很多新的挑战。而有广阔思维和数据分析，才能使得数据成为企业真正的财富：一是财务管理要有“无边界管理”思维和“精益化管理”思维。在大数据时代，财务已经不仅仅是做标准性的工作，发挥主动能动性显得更为重要。财务在整个公司业务流程中要起到一个无缝衔接的作用，无论朝前走一步或者向后迈一步，都可以在整个业务流程中起到一定主导作用。这种作用就是使得财务的效率提升。
二是单纯的数字是毫无疑义的，只有把这些数字进行搜集、分类、归纳、筛选，做不同的组合、不同的分析才能够称为数据。想运用数据，分析至关重要。从不同的维度，如应收账款、回款等维度分析，就可以对不同客户制定不同的营销策略，对不同的产品进行差异化的竞价策略，对不同投入进行合理的资源配置。这时，数据才可以称为企业真正的财富。
大数据实际上是管理会计最实用的工具之一。就企业转型来说，管理会计已经把事后的总结提前到生产过程，甚至前端的应用中。“通过科研项目管理软件，可以按照周、天给人员进行费用配置，与该项目的进展结合起来，数据全面预算管理也在此时发挥了作用。”苗广萍说，通过数据进行成本动因的分析，挖掘数据背后隐藏的业务原因，从而指导业务工作。
同时，这也培养了财务人员的洞察力和前瞻性，财务向有利于价值增值的分析工作来配置，本身就是大数据时代非常重要的特点。
大数据系统硬件方案
大数据方案
政务大数据方案
大数据*台方案
大数据备份方案
大数据技术方案
大数据应用方案
大数据优化方案
大数据*台技术方案
大数据设计方案
大数据管理*台方案
大数据项目技术方案
大数据*台总体建设方案
大数据应用实施方案
医疗大数据解决方案
大数据解决方案集成
大数据*台项目规划方案
大数据高并发解决方案
大数据*台建设工作方案
大数据应用及其解决方案
大数据实*报告
大数据工作计划
大数据心得体会
大数据时代数据化读后感
《大数据时代》读后感
审计大数据工作总结
大数据心得体会800
大数据时代读后感范文
大数据培训心得体会
大数据时代的读后感
