大数据实例应用实训报告 第1篇
摘 要： 培养适应“大数据”、“互联网+”时代要求，熟悉掌握新媒体广告策划、创意与制作技术的应用型广告人才，需要建立产
>> 独立学院实习实训暨创新创业基地的运作机制研究 高职学生创新创业实训基地建设研究 实践与合作―开展创新创业实训实践 创新创业教育背景下的高职实训基地建设与管理研究 实训模式在新时期创新创业教育中的作用与思考 创新创业教育导向下高职实训课程的改革与实践 创新创业背景下高校实训中心信息化环境构建之初探 以ERP沙盘实训促进技校创新创业教育的探讨 跨专业校企合作型创新创业实训基地建设实践与思考 坚持实训实战 提高学生的就业能力 以培养应用能力为导向的工商管理创新创业实训课程建构 基于ERP实训平台的经管类大学生创新创业能力培养与提升研究 本科高校实习实训就业模式研究 试析实习实训基地创新性建设路径 从专业实际出发创新实习实训教学 校外实习实训基地建设改革与创新研究 创新实习实训模式，增加学生实践机会 基于实战的高职高专学生创新创业实践能力培养模式研究 创业创新实验实训中心建设方案初探 创新创业教育 常见问题解答 当前所在位置：l。
[4]赵小塘、苏芊芊.论“以赛促教”教学模式对广告学专业创新人才培养的实践价值[J].现代企业教育，2014，（8）：459-460。
[5]熊汉忠.2015年中国大学生就业压力调查报告，[J/OL]（2015-06-15）[2016-06-06].http：///zt/zt_xkzt/gxzt/byjzxl/byjzxlsdfz/byjzxlsdfzljwz/201506/。
大数据实例应用实训报告 第2篇
关键词：大数据；云计算；云审计风险
本文系河北省审计厅2016年重点科研课题：“基于云计算服务平台的大数据审计系统研究”中期研究成果（项目编号：201604）
中图分类号： 文献标识码：A
收录日期：2017年5月16日
一、引言
大数据已经成为当前一个十分流行并热门的话题，大数据时代走进人们的生活，也将成为一个不可抵挡的趋势。但是，伴随着大数据时代的到来，硬件、软件技术突飞猛进，互联网、物联网平台服务迅猛发展，审计的工作方向会发生什么样的变化，审计工作⒚媪傩乱宦值幕遇还是巨大的风险，都非常值得思考。
二、理论分析
（一）云审计的含义和特点
1、云审计的含义。维基百科给云计算下的定义是：云计算将IT相关的能力以服务的方式提供给用户，允许用户在不了解提供服务的技术、没有相关知识以及设备操作能力的情况下，通过Internet获取需要服务。将云计算技术嵌入到审计工作中，便产生了“云审计”的概念。
（二）大数据的含义。大数据，或称巨量资料，指的是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。大数据具有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
（三）大数据、云计算对云审计的影响。随着科学技术的不断发展与完善，审计技术也在不断地得以发展与完善。大数据、云计算等先进技术的出现给审计带来的影响主要体现在以下几个方面：
1、持续审计方式得以不断完善和发展。在大数据背景下，信息技术的不断发展和演进推动了审计方式的变化，持续审计实现了技术上的可行性，在一定程度上解决了审计结果滞后性的问题。同时，网络技术与审计技术能够很好地融合在一起，也将更有利于某些特定行业对审计工作结果的需求实现。
2、总体审计模式的应用与发展。在大数据技术的支持下，审计人员可以利用一系列的先进手段，实现对数据的搜集、整理以及分类汇总，使审计人员可以更好地建立一种总体的审计模式，从而实现审计的革命性变革，做到有效地规避抽样审计带来的审计风险。而且通过大数据的利用，可以更全面地搜集数据，对数据做到更加细微、全面、深层次的分析，帮助审计人员发现以前未发现的问题。
3、审计成果的综合运用得以不断发展与完善。在大数据背景下，审计人员不但可以提供完整的审计报告，而且可以将收集的资料进行整理汇总并加以分析，为被审计单位提供足够的信息，使他们可以更好地对企业进行经营管理。
三、大数据背景下云审计所面临的风险
随着互联网技术的不断发展，大数据以及云计算技术在审计领域的不断应用，对我国的审计技术以及审计方式产生了很大的影响，大大提高了审计的工作效率，但是仍存在一定的风险，需要引起大家的注意。
（一）数据的安全性难以控制。云审计，需要在大数据背景下，利用互联网技术和计算机技术，并结合相应的审计软件才可以得以进行。然而，在大数据的背景下，数据存储在云端，便需要考虑由此带来的存储风险；而网络是一个庞大的环境，可以存储海量的数据，但有利就有弊，仍需要考虑网络在数据存储上带来的巨大风险。面对网络存在的安全漏洞，黑客趁机而入，由此产生各种新型的网络风险。
（二）缺乏综合性的审计人才。随着经济发展的步伐加快，各方对审计工作的质量要求也在提高，审计的工作量也在慢慢加大。但事实表明，当前我国高校中设置审计专业的机构较少，专业人才缺乏，而大多数从事审计工作的人都是从会计专业走出来的，虽然会计、审计两个专业根源上有相通之处，但是毕竟工作的出发点截然不同，会计人员对审计知识的整体认知度较低，再加上如果并没有足够的审计工作积累，审计效果一定存在不足；而在大数据的背景下，审计人员若只是单纯的了解审计知识，已经无法满足审计工作的需要。审计人员需要将计算机知识与审计知识相结合，融合在一起，这样才能满足新时代背景下对审计人员的技能要求，而现在这样两种能力兼具的人才在审计人才中的占比仍然较少。
（三）审计软件的开发和使用存在限制。一个审计软件的开发与使用，前期一定需要投入大量的人力、物力和财力，后期才可以得到正常的运转。而使用审计软件较多的单位，他们在承接一项审计事务时，收取的费用较低，与前期高额的费用形成鲜明的对比，使得一些规模较小的单位无法支撑这些审计软件的合理使用，更无法独立地对审计软件进行后期的维护。 四、大数据背景下审计风险防范措施
（一）重视数据安全。审计人员涉及到众多的数据，而且好多数据属于企业的核心数据，其安全性直接关系到国家的经济安全与社会稳定，其保密性尤其重要。面对当前的局面，应对云审计存在的数据安全问题，需做出以下防范措施：
1、提高数据的加密程度。对于数据的传输与存储，必须做到严格的加密。公司底端的人员较多、较杂，发生数据外泄的情况相对来说较多。对数据的查看与使用，设置不同的权限，使不同的角色对数据的使用与查看具有不同的限制，做到角色分类明确，可以较好地保证数据的安全。
2、提高软件系统的安全系数。大数据背景下，云审计主要利用审计软件进行运作，审计软件的安全系数直接关系到数据的安全存储。而为了有效地避免存储在云端的数据发生外泄以及云端出现病毒入侵的现象，我们应该提高审计软件的安全系数，提前防范此类事件的发生。
3、规范数据的存储。在传统审计中，对于一些数据我们会做专门的分类，在云审计过程中，我们更应该如此，对于审计数据，我们应该分类整理存储，对于一些重要的审计数据，我们更应该做一些隔离操作，由此以来做到信息的高度保密。
（二）培养专业化的审计人才团队。针对当前的审计团队的现状，各大高校应该开设审计专业，培养审计专业的优秀人才。在校期间，各大高校应该增设模拟审计实训室，使大学生在校期间就可以提前体验审计的一些流程与操作。另外，各大高校可以定期举行大学生入企业实习，或者聘请会计师事务所著名的审计人员来校讲解在审计的实际操作中会遇到的各种问题以及应对措施，使大学生在没有走出校门前，就可以积累一定的实践能力。在真正走出校门的那一刻，可以更好更快地投入到工作中去。另外，由于当前大数据、云计算的迅速发展，各大高校和机构也应考虑加大对计算机、大数据、云计算等先进专业技术的培训，尽最大的努力为社会培养出兼具审计知识、计算机知识的综合性人才，这也是时代的要求。
（三）完善审计软件的开发和使用。首先，面对审计软件费用较高与审计单位承接的业务收费不成正比的情况，我们应该降低审计软件在开发与维护阶段所产生的费用。一项新的审计软件，前期的开发肯定会耗费巨大，我们应加大宣传力度，使更多的审计单位都能够使用这款新开发的审计软件，做到开发费用的平摊，以便可以做到有效地降低审计软件的使用费用，降低审计成本；其次，对于国内审计软件开发技术的落后，我们应该加强对国外先进技术的学习和借鉴，合理地运用到自己的审计软件的开发当中去，国家也应该大力支持软件技术的学习，加大扶持力度，给先进的技术人才提供强有力的资金支持，打破现有的软件竞争机制，加大软件的竞争机制，提高我国的软件开发技术水平。
（四）完善审计取证方法。面对当前形势下审计取证困难的困扰，应当对大数据背景下的审计取证方法加以改进和完善。首先，在审计软件开发的过程中，对审计软件的接口进行统一，对相关的单位和部门进行规范，使被审计单位在日常信息的保留过程中，就以规范格式进行存储，便于审计人员提高工作效率，更加有效地进行审计；其次，要实时地对数据进行测试，确保数据可以达到及时有效的保存，确保数据具有时效性，使审计人员可以及时的、随时的对被审计单位进行审计；最后，审计人员应该加强对被审计单位的各项沟通，与被审计单位打好感情牌，这样在进行审计的时候，有利于便捷的得到需要审计的信息，减少信息收集的困难性。
主要参考文献：
[1]秦荣生.大数据、云计算技术对审计的影响研究[J].审计研究，.
[2]魏祥健.云平台架构下的协同审计模式研究[J].审计研究，.
[3]程平，白沂，贺灏璁.云会计环境下基于COBIT标准的大数据审计研究[J].会计之友，.
[4]艳玲.云审计――审计信息化的发展趋势[J].商业会计，2013.
[5]郝丹炀.浅谈金融大数据的机遇与挑战[J].时代金融，.
[6]周迎，曾凡，黄昊.浅谈云计算在医疗卫生信息化建设中的应用前景[J].中国医学教育技术，2010.
[7]陈伟，Wally Smieliauskas.云计算环境下的联网审计实现方法探析[J].审计研究，.
[8]张进宝，黄荣怀，张连刚.智慧教育云服务：教育信息化服务新模式[J].开放教育研究，2012.
大数据实例应用实训报告 第3篇
一、实训背景与目的
随着信息技术的飞速发展，大数据技术已成为各行各业的重要支撑。为了更好地理解和应用大数据技术，提升数据处理与分析能力，我参加了此次大数据技术实训。本次实训的主要目的是掌握大数据处理平台的搭建、数据的采集与清洗、数据分析与挖掘等技能，并通过实践操作，增强对大数据技术的理解与应用能力。
二、实训内容与过程
1. 大数据处理平台的搭建
在实训的初始阶段，我们学习了如何搭建大数据处理平台。通过安装和配置Hadoop、Spark等开源大数据框架，我们深入了解了大数据处理平台的基本原理和运行机制。在搭建过程中，我们遇到了不少挑战，但通过查阅资料和团队合作，最终成功完成了平台的搭建。
2. 数据的采集与清洗
数据的采集与清洗是大数据处理的第一步。在实训中，我们学习了如何使用Flume、Kafka等工具进行数据的采集，并通过MapReduce等技术对数据进行清洗和预处理。在实际操作中，我们遇到了一些数据质量不高的问题，如数据格式不统一、存在重复数据等。针对这些问题，我们制定了相应的数据清洗规则，成功提高了数据的质量和完整性。
3. 数据分析与挖掘
数据分析与挖掘是大数据处理的重要环节。在实训中，我们学习了如何使用Hive、HBase等工具进行数据的分析和挖掘。通过对数据的统计分析、关联分析、聚类分析等内容的学习和实践，我们发现了数据中隐藏的规律和价值。同时，我们也学会了如何构建直观简明的计算表格，将各个表格通过数学公式及模型联系起来，为项目的经济分析提供了有力的支持。
三、实训成果与收获
通过本次实训，我深入了解了大数据技术的原理和应用方法，掌握了大数据处理平台的搭建、数据的采集与清洗、数据分析与挖掘等技能。同时，我也学会了如何运用Excel等软件进行数据的'整理和分析，提高了我的数据处理能力。此外，实训中的团队合作也让我学会了如何与他人协作解决问题，提高了我的沟通能力和团队协作能力。
四、总结与展望
本次大数据技术实训让我受益匪浅。我不仅掌握了大数据技术的基本知识和应用技能，还提高了自己的数据处理能力和团队协作能力。在未来的学习和工作中，我将继续深入学习大数据技术，不断探索新的应用场景和解决方案。同时，我也将积极参与相关实践项目，提高自己的实践能力和解决问题的能力。我相信，在大数据技术的支持下，我将在未来的学习和工作中取得更加优异的成绩。
大数据实例应用实训报告 第4篇
实训时间：
20xx年xx月xx日—20xx年xx月xx日
实训地点：
xx学院财务管理实训室
实训内容：
财务管理模拟设计：利用财务管理教学系统软件进行模拟设计，涵盖销售预测、全面预算编制、财务活动模拟等多个环节。我们学习了如何根据市场需求和企业资源制定销售计划、生产计划和财务预算，以及如何进行财务活动的模拟和分析。
资本结构分析与决策：通过案例研究，我们学习了资本结构决策的方法和技巧。我们掌握了每股收益无差别点法、资本成本计算等方法，并学会了如何根据企业实际情况进行最佳资本结构的确定。
投资项目财务评价：我们学习了如何进行投资项目的财务评价，包括现金流量分析、净现值计算、投资回收期计算等。通过模拟实际投资项目，我们掌握了投资项目财务评价的'方法和流程。
实训收获：
本次实训是一次全面而深入的财务管理综合实训。通过模拟设计、案例研究和实际操作，我们不仅巩固了财务管理理论知识，还提高了我们的实践能力和决策支持能力。同时，我们也发现了自身在知识掌握和技能运用上的不足，为今后的学习和工作提供了明确的方向和目标。这次实训让我们更加坚定了成为一名优秀财务管理人员的信心和决心。
大数据实例应用实训报告 第5篇
关键词：互联网+管理会计问题研究
互联网技术的不断发展推动了管理会计组织体系的建设，为管理会计人才提供了更多的机会。管理会计作为新时代的产物，是能够将大数据转化为商业价值的核心成分，同时也能够推动企事业单位做到更加精细化的管理。目前，我国对管理会计相关工作的研究才刚刚起步，而会计种类的转型需要一定的过渡时期，在我国管理会计相关工作的实施過程当中尚且存在着一定的阻力。新时代下，市场对管理会计的专业标准也提出了更加严格的要求，但是目前我国仍然存在管理会计人才稀缺的现象，而且管理会计的相关法律法规也尚未完善，管理会计人员的道德素质等有待提高。所以，如何培养出一批优秀的管理会计人才是各大企事业单位着重探讨的话题。
一、“互联网+”时代研究管理会计的重要性
随着我国经济实力水平的不断上升以及大数据时代的到来，管理会计所要处理的相关数据的复杂程度越来越大，传统的管理会计模式已经很难满足如今市场发展的必然需求。想要对相关财务数据做到高效率、高质量的管理，就需要在管理会计的相关工作的实行过程中不断引入互联网信息技术。随着“互联网+”潮流的到来，将管理会计与互联网技术有机融合，利用互联网高效的处理能力促进管理会计效率的提升已经取得了显著的成绩。而就未来的发展情形而言，企业或者事业单位所要面临的数据库以及数据系统也越来越复杂，因此在“互联网+”时代加强管理会计人才培养势在必行。
二、互联网时代背景下管理会计行业所存在的问题
（1）互联网时代下相关管理会计工作的法律法规体系不健全，管理会计人员的综合素质有待提高。随着互联网时代的到来，管理会计的组织体系也发生了翻天覆地的变化。但是由于受到新形势的影响，管理会计在进行相关工作的时候部分范围仍然处于一个缺乏保护的状态，这是因为我国有关管理会计的相关法律体系尚不健全，不能够对管理会计的相关工作起到强有力的约束作用，致使企业或者事业单位内部的管理会计人员的综合素质良莠不齐，甚至有的管理会计人员会利用相应软件做出一些违法乱纪的事情，这些问题的产生都是由于管理会计的自我约束意识比较淡薄，缺乏严谨的工作态度和责任意识。所以，新时代背景下，管理会计人员的综合素质水平有待提高。但是由于目前我国关于管理会计的技术水平的管理标准尚未统一，这严重制约了我国管理会计综合实力水平的整体上升。
（2）互联网时代下管理会计人员的培养模式有待优化。由于现代信息化技术不断被引进到企业以及事业单位当中，致使市场经济格局发生了翻天覆地的变化。但是由于管理会计的转型尚处于起步期，市场内部对管理会计的需求也在逐渐增多，所以“互联网+”时代的到来导致市场管理会计人才匮乏。与此同时，管理会计的综合素质水平以及相关培训模式都存在很多不足的地方。多数管理会计由于缺乏竞争压力，忽略了对自身能力的提高。此外，相关部门对管理会计的培养还停留在表面，没能结合如今市场发展方向制订完善的人才培养方案，忽略了对会计人员创新意识的激发。未来管理会计的发展前景将会更大，所以相关部门都应该积极采取措施，推动我国管理会计行业的发展。
三、“互联网+”时代管理会计的发展趋势和变化
（1）大数据和云服务为管理会计注入了新的活力。在目前大数据和云服务的环境影响下，管理会计的发展受到了一定的挑战。大数据时代要求管理会计不仅要对传统财务数据的结果进行分析，还要对相关过程进行把控，从而制定出反映企业真实情况的数据结果。与此同时，大数据时代为管理会计带来了一定的机遇，因为管理会计在处理业务时更具灵活性，能够有效发挥出自身的优势。此外，云计算的快速发展也为管理会计的发展带来了强有力的推动作用。对于一些大的集团和公司，它们可以通过对云计算的辅助作用，进行后台数据模型整合，对相关资金上缴、下拨、投资、积分等做到合理控制，同时还可以建立在线的预算沟通平台，使得企业能够拥有完善的全面预算管理系统，对数据做出实质性的分析，提高管理会计行业整体的服务质量。
（2）“互联网+”时代为管理会计提供了更大的发展空间。管理会计相比于传统的财务会计的优点就是在于它能够根据对数据信息的分析，对企业的未来规划做出合理预测，帮助企业管理者做出正确的选择。而以往的管理会计工作模式由于受到记录、存储以及相关分析工具的限制，企业的预算大部分都局限于内部数据和历史数据，无法与同行业以及一些先进的企业进行对比，无法发挥管理会计的潜在功效。与此同时，由于缺少责任会计的支撑，导致内外行业和区域对比的相关数据难以评估其合理性，而互联网技术的发展以及应用，使得全员参与成为可能。“互联网+”时代的到来推动管理会计对相关理论、工具和方法的应用，能够从根本上提升内部报告的内涵，做到对相关工作的合理分工。此外，它也为管理会计的发展提供了更大的空间，发挥了管理会计的决策作用，推动企业内部的互联互通，实现数据重构企业智慧。
四、“互联网+”时代管理人才的培养模式
在新时代背景下，我国对管理会计人才的培养模式仍处于萌芽期，相关培养模式以及培养流程不规范，不能够满足时展的需求。下文从三个角度，分析培养管理会计人才的具体手段。
（1）夯实管理会计人才的基础能力。想要将管理会计的功效发挥到最大，首要任务就是要打好管理会计人才的基础，做到对基本知识的掌握。虽然管理会计更倾向于功能型会计人才，但是一定需要一些知识基础作为保障，相关专业知识也要有一定的水准，诸如要对会计管理学、经济学、金融学及税收学等相关基本知识要做到熟练掌握。此外，除了要打好管理会计人才的基础，同时也要激发管理会计自主学习热情，相关企事业单位要增加对管理会计的培训力度，启发和引导管理会计梳理完整且正确的价值观念，培养管理会计的道德素质，防止在企事业单位的工作过程中，因个人利益而做出的违法乱纪的事情，提升管理会计行业整体的道德素质。
（2）提升管理会计的专业技能。管理会计除了要掌握基础的学术知识以外，还要求能够在相关财务记录的基础之上，对财务报告做出合理分析。因此，相关企事业单位要加大对管理会计人才的技能训练，熟练掌握并精通“互联网+”时代的一些管理软件，能够对相关信息系统做到合理利用，对相关业务做到统筹规划。除此之外，在“互联网+”时代，相关企事业单位可以通过云数据的培训模式，利用现代化信息技术完成会计实训，不仅可以对实训和模拟数据进行集中存储和计算，同时也能够为企事业单位提供良好的管理会计培训环境，提高管理会计人才培养的效率，推动我国管理会计行业向国际化水平迈进。
（3）激发管理会计人才的创新意识。优秀的管理会计人才需要有较强的语言表达能力，以及在相关财务问题上具有一定的问题处理能力，同时还需要在专业技能的基础之上，不断提高自我创新意识。在“互联网+”时代，最直接且最有效的管理会计人才培养方式就是鼓励管理会计人员参加竞赛以及相关考核，管理会计在通过参加一些国际性权威的管理会计比赛之后，能够丰富自身的阅历，及时发现自身存在的不足，同时也能提高自身的实践能力、学习处理财务问题时的应变能力和团队合作意识。此外，要充分利用“互联网+”时代的相关云技术以及云计算方法的作用创新，全面完善管理会计认知系统，培养出综合素质较高的管理会计人才。
总而言之，“互联网+”时代的到来，推动了传统管理会计学的改革与创新，将传统行业与“互联网+”进行有机融合，有效推动了我国经济实力水平的上升。但是，由于我国在管理会计研究上仍然处于起步阶段，尚且存在着大量的问题需要解决。因此，相关单位在实施管理会计的过程中要及时发现存在的不足，并有针对性地对相关管理方法进行优化，促进“互联网+”时代下管理会计实践应用效果的提升；提出能够提高管理会计人才综合素质的培养模式，通过夯实管理会计人才的基础能力，提升管理会计的专业素质；激发管理会计人才的创新意识，為我国打造一批优秀的管理会计人才，推动我国的现代化管理进程。
参考文献：
[1]王婧.“互联网+”下管理会计的发展与变革[J].哈尔滨师范大学社会科学学报，2016（4）.
大数据实例应用实训报告 第6篇
实训时间：
20xx年xx月xx日—20xx年xx月xx日
实训地点：
xx大学经管学院实验室
实训目的：
通过模拟企业实际财务环境，使学生掌握大数据在财务管理中的应用，提高财务决策能力，为未来的职业生涯做好准备。
实训内容：
财务管理模拟系统操作：
使用财务管理模拟系统，进行销售预测、生产预算、直接材料预算、直接工资预算、制造费用预算等编制。
通过系统模拟，了解企业全面预算的编制过程和方法。
财务数据分析：
对模拟系统中的财务数据进行深入分析，包括财务报表分析、财务比率分析、现金流量分析等。
运用大数据分析工具，发现数据中的规律和趋势，为财务决策提供支持。
财务预测与决策：
基于数据分析结果，进行财务预测和决策，如制定筹资计划、优化资本结构、评估项目投资等。
学习如何运用大数据来预测市场趋势，为企业赢得更多商机。
实训收获：
系统操作：熟练掌握了财务管理模拟系统的操作方法，了解了企业全面预算的编制流程。
数据分析能力：提高了财务数据分析能力，能够运用大数据分析工具发现数据中的.规律和趋势。
财务决策能力：通过模拟决策过程，提升了财务决策能力，学会了如何根据数据分析结果制定财务计划。
不足与改进：
数据敏感度：对数据变化的敏感度有待提高，需要更加细致地观察和分析数据。
决策效率：在模拟决策过程中，发现自己在决策效率上还有待提升，需要更加迅速地做出决策。
专业知识：在某些专业知识上还存在不足，需要进一步加强学习。
总结：
本次大数据与财务管理实训让我对财务管理有了更深入的了解，掌握了大数据在财务管理中的应用方法。在未来的学习和工作中，我将继续努力提升自己的专业素养和综合能力。
大数据实例应用实训报告 第7篇
实训时间：
20xx年xx月xx日—20xx年xx月xx日
实训内容：
本次实训主要利用先进的计算机技术和多媒体技术，通过《多媒体财务管理教学系统》软件进行财务管理实训。实训内容涵盖财务管理的基本知识和操作技能，包括财务分析、资本成本计算、杠杆效应与最佳资本结构分析、股息政策制定、运营资本管理和投资管理等。
实训过程与收获：
实训过程中，我们首先进行了理论学习，掌握了财务分析的基本方法和资本成本的计算公式。随后，我们通过案例分析和模拟操作，将理论知识应用于实践。例如，在资本结构决策中，我们采用每股收益无差别点法来确定最佳资本结构；在投资项目评价中，我们运用净现值法和投资回收期等指标来评估项目的可行性。
通过实训，我们不仅加深了对财务管理理论知识的'理解，还提高了运用Excel等软件进行数据处理和分析的能力。同时，我们也学会了如何根据企业的实际情况制定合适的财务策略和管理方案。
反思与展望：
本次实训让我认识到财务管理工作的复杂性和重要性。作为一名未来的财务管理人员，我需要不断学习和提升自己的专业素养和实践能力。同时，我也需要注重与同事和上级的沟通与合作，以便更好地完成工作任务。未来，我将继续努力提高自己的综合素质和能力水平，为企业的发展贡献自己的力量。
大数据实例应用实训报告 第8篇
一、实训背景与目的
随着信息技术的飞速发展，大数据技术已成为当今时代的重要驱动力。为了使我们大学生能够更好地适应未来社会的需求，掌握大数据技术显得尤为重要。本次大数据技术实训是为了让我们通过实际操作，深入理解大数据技术的核心原理，掌握数据处理与分析的基本技能，并培养我们解决实际问题的能力。
二、实训内容
1. 大数据基础知识：我们学习了大数据的概念、特点、发展趋势以及大数据技术体系的基本构成，为后续的学习奠定了坚实的理论基础。
2. 数据采集与存储：我们学习了如何使用Flume、Logstash等工具进行数据采集，以及如何使用HDFS、HBase等存储数据。通过实际操作，我们掌握了数据采集与存储的基本流程。
3. 数据处理与分析：我们掌握了MapReduce、Spark等数据处理框架的使用，学习了数据清洗、数据转换和数据分析的技能。在实训过程中，我们完成了多个数据处理与分析的任务，提高了我们的实践能力。
4. 大数据应用开发：我们参与了实践项目，学习了如何设计和开发大数据应用系统。通过需求分析、系统设计、系统开发和测试等环节，我们深入了解了大数据应用开发的整个过程。
三、实训过程与体会
在实训过程中，我们采用了理论授课、案例分析、实践操作和小组讨论等多种教学方法。这些教学方法使我们能够更加深入地理解大数据技术的实际应用，提高我们解决实际问题的能力。
在实践操作中，我们遇到了许多挑战。例如，在数据采集过程中，我们需要处理各种格式的.数据，并确保数据的准确性和完整性。在数据处理与分析过程中，我们需要选择合适的算法和模型，对数据进行有效的分析和挖掘。这些挑战让我们深刻认识到大数据技术的复杂性和挑战性，也让我们更加珍惜实训的机会。
通过本次实训，我深刻体会到了大数据技术的重要性和价值。大数据技术不仅能够帮助我们处理海量数据，提取有价值的信息，还能够为决策提供有力的支持。同时，我也认识到了自己在大数据技术方面的不足和需要改进的地方。例如，我需要加强对大数据技术的理论学习，掌握更多的数据处理和分析技能；我还需要提高自己的编程能力，以便更好地应用大数据技术解决实际问题。
四、总结与展望
本次大数据技术实训为我们提供了一个宝贵的学习机会，让我们深入了解了大数据技术的核心原理和应用方法。通过实践操作和案例分析，我们掌握了数据处理与分析的基本技能，并提高了解决实际问题的能力。同时，我们也认识到了自己在大数据技术方面的不足和需要改进的地方。
展望未来，我将继续加强对大数据技术的学习和实践，不断提高自己的技能和水平。我相信，在未来的工作中，大数据技术将发挥越来越重要的作用，我也将努力成为一名优秀的大数据技术人才，为社会的发展做出自己的贡献。
大数据实例应用实训报告 第9篇
一、实训背景
随着信息技术的飞速发展，大数据技术已经成为当今社会的热门话题，并广泛应用于各行各业。为了让我们更好地了解大数据技术的实际应用，提高我们的数据处理和分析能力，学院组织了本次大数据技术实训。通过本次实训，我们学习了大数据的基础知识、数据采集与存储、数据处理与分析以及大数据应用开发等方面的内容。
二、实训内容
1. 大数据基础知识
我们首先学习了大数据的概念、特点和发展趋势，以及大数据技术体系的基本构成。通过理论学习和案例分析，我们深刻理解了大数据在现代社会中的重要性，以及大数据技术在解决复杂问题方面的独特优势。
2. 数据采集与存储
在数据采集与存储阶段，我们学习了如何利用Flume、Logstash等工具采集数据，以及如何使用HDFS、HBase等存储数据。通过实际操作，我们掌握了数据采集和存储的基本流程和方法，为后续的数据处理和分析打下了坚实的基础。
3. 数据处理与分析
在数据处理与分析阶段，我们掌握了MapReduce、Spark等数据处理框架的使用，学习了数据清洗、数据转换和数据分析的技能。我们通过编写MapReduce和Spark程序，对实际数据进行了处理和分析，提高了我们的编程能力和数据处理能力。
4. 大数据应用开发
在大数据应用开发阶段，我们通过实践项目，学习了如何设计和开发大数据应用系统。我们进行了需求分析、系统设计、系统开发和测试等环节，最终完成了一个基于大数据技术的数据分析系统。通过这个过程，我们深入了解了大数据应用开发的流程和方法，提高了我们的实践能力和团队协作能力。
三、实训体会
通过本次大数据技术实训，我深刻感受到了大数据技术的魅力和挑战。在实训过程中，我不仅掌握了大数据技术的基本知识和技能，还提高了我的编程能力和数据处理能力。同时，我也意识到了团队协作的重要性，学会了如何与他人合作解决问题。
此外，我也认识到了大数据技术在实际应用中的广阔前景。随着大数据技术的不断发展，它将在各行各业中发挥越来越重要的`作用。因此，我们需要不断学习和掌握大数据技术的新知识和新技能，以适应未来的发展需求。
四、总结与展望
本次大数据技术实训让我受益匪浅。我不仅学到了知识，还提高了自己的能力和素质。未来，我将继续深入学习大数据技术，掌握更多的新知识和新技能，为未来的职业发展打下坚实的基础。同时，我也希望学院能够继续组织类似的实训活动，让我们更好地了解大数据技术的实际应用和发展趋势。
大数据实例应用实训报告 第10篇
通过这次的实训周的学习，收获了许多。这周的实训任务是对天气情况进行数据可视化操作，这不乏就用到了python语言。鉴于此前学过Java语言和自学了python语言自然就得心应手，也更能检验自己之前学的如何，以及将所学的运用到项目开发实践中。之后还有个扩展题，是运用到了爬虫技术，先爬取网页上的天气数据，将网页上爬取出来的数据进行可视化分析，这也就增加了一些难度。经过对爬虫的初步学习了解，大致能够了解爬虫的一些原理，并能够爬取部分一些简单的网页。总结一下这次的实训，收获如下:
通过对python的再学习，更发现了python语言的优势。除了简单易读，python最大的特点就是具有丰富强大的库，因此常常被人称为“胶水语言”。比如，读取csv文件用到csv库，对数据可视化需要用到的库就有matplotlib库，对数据处理分析用到numpy库等，对于爬虫，就有用到requests库，也知道了r equests主要是构造网络请求，获取网页内容，后续的解析、存储都要另行解决。scrapy 是框架，可以说是爬虫的打包方案，除了上述构造请求、拿内容、解析、存储外，还可以做分布式爬虫，挂代理，等等一大堆功能。BeautifulSoup是一个解析库，它也可以很好地从URL中获取内容，并且可以毫无麻烦地解析它们中的某些部分。它只会提取您给出的URL的内容，然后停止。它不会抓取，除非您手动将其放入具有特定条件的无限循环中。
这次实训不仅检验了我此前对专业知识学习的能力，也巩固了学的知识并能够学以致用，还找出了学习过程中以及开发中出现的问题。比如说Python基础没有学的深入，对一些函数，字典等基础理解不够透彻，导致在编写程序代码中遇到各种大大小小的问题，即使如此，通过老师的指导，百度及CSDN的查找和自我的思考，最终基本都解决了出现的问题，并加深了印象。
结束了这次的实训周的学习，完成了本次的实训任务，到这里就结束啦，总的来说，比较顺利的完成了这次的实训任务，学习到了很多专业上的新知识，积累了项目开发的经验和提高自身编写代码的能力，通过之前的理论真正的运用到现在的实操上，编写开发出真正有用的程序。这次实训结束之后，我也领悟到了“学以致用”，“学无止境”的含义，在今后的学习中不断加强自我学习能力，提高自己的专业能力，继续努力，不断提升自己！
1）五月份南京最高温最大值、最低温最小值和最大温差及对应的日期。代码如下：
运行结果如下
2）五月份不同天气对应的天数和雨天的百分比。代码如下：
运行结果如下
3）五月份不同风向对应的天数和出现最多的风向。代码如下：
运行结果如下
4）五月份风力超过3级的天数。代码如下：
运行结果：
5）绘制五月份南京高温、低温（柱状）及温差（折线）示意图，并标注温差最大的点。代码如下：
运行结果如下：
6）绘制五月份南京天气情况分布饼图。代码如下：
运行结果如下：
7）作柱状图比较5月、6月、7月三个月的最高温度和最低温度。代码如下：
运行结果如下：
爬取家乡2020年12月一整月的天气预报情况
运行结果如下：
运行结果：
大数据实例应用实训报告 第11篇
实训时间：
20xx年xx月xx日—20xx年xx月xx日
实训内容：
本次大数据与财务管理实训以财务大数据为核心内容，重点围绕数据采集与整合、分析与解读、实战演练与案例研究等方面展开。通过实训，我们深入了解了财务大数据在企业决策中的重要性以及如何运用大数据工具进行数据处理和分析。
实训过程与收获：
实训初期，我们学习了财务大数据的基础知识和采集方法。通过实际操作，我们掌握了如何从企业内部和外部获取财务数据并进行清洗和整合。随后，我们运用数据分析工具对数据进行处理和分析，发现数据中的规律和趋势。在实战演练中，我们模拟了企业实际运营场景，运用大数据工具进行财务预测和决策支持。
通过实训，我们深刻体会到大数据在财务管理中的.巨大作用。它不仅能够帮助企业更好地了解市场动态和客户需求，还能够为企业制定科学的经营策略和管理方案提供有力支持。同时，我们也学会了如何运用数据可视化工具将分析结果以直观的方式呈现出来，以便更好地为决策提供支持。
反思与展望：
本次实训让我认识到大数据技术在财务管理中的广泛应用和重要性。未来，我将继续关注大数据技术的发展趋势和应用场景，不断提升自己的大数据处理和分析能力。同时，我也将注重与其他领域的融合和创新，以便更好地应对市场变化和客户需求的变化。我相信通过不断的学习和实践，我能够成为一名具备大数据思维和管理能力的优秀财务管理人员。
大数据实例应用实训报告 第12篇
一、实训背景与目的
随着信息技术的快速发展，大数据技术已成为当今社会的重要驱动力。为了加深对大数据技术的理解，掌握其基本原理和核心技术，本次实训将通过实际操作，使学生了解大数据技术的应用场景、处理流程以及常用工具的使用方法。
二、实训内容与过程
1. 大数据处理平台的搭建
在实训初期，我们首先学习了如何搭建大数据处理平台。我们选择了Hadoop和Spark作为本次实训的开源大数据框架，通过实际操作，掌握了其安装、配置以及基本使用方法。通过搭建平台，我们深入了解了大数据处理平台的基本原理和运行机制。
2. 数据的采集与清洗
在大数据处理过程中，数据的采集与清洗是至关重要的一步。我们学习了如何使用Flume和Kafka等工具进行数据的采集，以及通过MapReduce等技术对数据进行清洗和预处理。在实训过程中，我们模拟了实际场景中的数据采集过程，并对采集到的数据进行了清洗和预处理，确保数据的质量和完整性。
3. 数据分析与挖掘
数据分析与挖掘是大数据处理的核心环节。我们学习了如何使用Hive和HBase等工具进行数据的分析和挖掘。在实训中，我们针对特定的数据集进行了统计分析、关联分析以及聚类分析等操作，深入了解了数据分析与挖掘的方法和技巧。同时，我们也发现了数据中隐藏的规律和价值，为实际应用提供了有力的支持。
三、实训成果与收获
通过本次实训，我们深入了解了大数据技术的应用场景和发展趋势，掌握了大数据处理的.基本流程和常用工具的使用方法。在实际操作中，我们提高了自己的动手能力和解决问题的能力，也深刻体会到了大数据技术在实际应用中的重要性。
同时，我们也发现自己在某些方面还存在不足，如对数据清洗和预处理的理解还不够深入，对数据分析与挖掘的技巧掌握还不够熟练等。针对这些问题，我们将进一步加强学习和实践，提高自己的综合素质和专业技能。
四、实训总结与展望
本次大数据技术实训为我们提供了一个宝贵的学习机会，让我们深入了解了大数据技术的原理和应用。通过实际操作，我们不仅掌握了大数据处理的基本流程和常用工具的使用方法，还提高了自己的动手能力和解决问题的能力。在未来的学习和工作中，我们将继续探索大数据技术的应用和发展趋势，为推动我国大数据产业的发展贡献自己的力量。
大数据实例应用实训报告 第13篇
实训时间：
20xx年xx月xx日—20xx年xx月xx日
实训地点：
xx学院大数据实验室
实训内容：
数据采集与整合：学习如何从各种数据源（如内部财务系统、外部市场数据等）收集并整合财务数据。我们掌握了数据清洗和预处理的方法，确保数据的准确性和完整性。
数据分析与解读：利用大数据分析工具（如Tableau、Power BI等）对财务数据进行分析和解读。我们学习了如何进行数据可视化，通过图表和仪表板直观展示分析结果，为管理层提供决策支持。
实战演练与案例研究：通过模拟实际业务场景，进行大数据在财务管理中的实战演练。我们参与了多个案例研究，如财务风险预警、市场趋势预测等，深入了解了大数据在财务管理中的应用价值。
实训收获：
本次实训让我们深刻认识到大数据在财务管理中的重要性。通过学习和实践，我们掌握了大数据在数据采集、分析和应用中的'关键技术，提高了我们的数据思维能力和决策支持能力。同时，我们也意识到大数据在财务管理中的广阔应用前景，为未来的职业发展奠定了坚实基础。
大数据实例应用实训报告 第14篇
关键词：大数据时代；地方应用型高校；软件工程专业；课程体系
0引言
大数据作为继云计算、物联网之后IT行业又一颠覆性的技术，备受人们的关注，大数据技术正从概念转向实际的应用，涌现出越来越多的大数据技术应用成功案例，大数据的价值也在迅速增长。2015年，中国大数据市场规模达到115．9亿元人民币，增速达38％，预计2016～2018年中国大数据市场规模将维持40％左右的高速增长［1］。大数据时代的到来，使得软件行业对人才的应用能力和综合素质提出了更高的要求。咸阳师范学院作为咸阳市地方应用型高校以服务咸阳地区经济社会发展为己任，肩负着培养满足咸阳地方社会需求软件人才的使命，需要把培养面向大数据时代的软件工程专业人才作为战略任务来抓。而课程体系的建设是软件工程专业人才培养体系最重要的一个方面。本文通过分析我院传统软件工程专业课程体系，以及大数据时代下企业对软件工程专业人才要求，找出大数据时代下软件工程专业应用型人才中课程体系存在的问题，探索出我院面向大数据环境的应用型软件工程人才中课程体系的建设。
1我院软件工程专业传统的课程体系
自我院计算机系成立以来，软件工程专业一直是我院重点建设专业。2013年，“‘3＋1’校企合作软件人才培养模式创新实验区”被确定为省级人才培养模式创新实验区。一直以来，该专业以培养“厚基础、强能力、高素质”应用型人才的为培养目标，以企业、市场需求为导向，重视实践、技能和应用能力的培养，与尚观科技、中软国际、华清远见、蓝鸥科技等西安多家企业联合，采取3＋1嵌入式校企联合教育培养模式，将课程教学、工程实践、行业理念进行无缝结合。课程体系是一个专业所设置的课程相互间的分工与配合［2］，主要反映在基础课与专业课，理论课与实践课，必修课与选修课之间的比例关系上［3］。地方应用型本科院校的课程体系设计既要体现基础知识的传授，也要体现实践能力的培养，同时还要考虑学生的职业能力规划发展问题。我院2013－2015级软件工程专业课程体系结构图如图1所示。图12013－2015级软件工程专业课程体系结构图从图1可以看出通识教育必修课程的教学阶段共3个半学年，主要涉及思想政治基础知识、体育、人文历史、外语应用能力等；相关学科基础类课程主要包括高数、线性代数、数字逻辑等数学类课程；本学科基础类课程主要涉及程序设计语言、计算机网络、操作系统、数据结构、计算机组成原理等；专业技能教学阶段强调对学生工程性、实用性、技术性和复合型能力的培养，主要安排专业必修课程和专业选修课程。专业必修课程包括面向对象程序设计、软件工程、数据库原理与应用、软件设计与体系结构、算法分析与设计等，专业选修课程包括Web软件开发、Linux系统应用程序开发、移动终端开发等。根据教育部专业教学指导委员会软件工程行业规范［4］，本着“轻理论，重实践”的原则，我院在一定程度上压缩理论课课时，增加实践课课时，优化专业课程体系结构。我院2015级软件工程专业的人才培养计划中，各类课程学分设置与所占比例。
2大数据时代企业对软件工程专业人才的要求
3大数据时代我院软件工程专业传统的课程体系存在的问题
地方高校一直以来受传统的“学术型”、“研究型”人才培养模式的影响较大，形成了适合于“精英教育”为培养研究型人才的课程体系，无法适应以工程实践能力、创新创业意识、新技术新方向为目标的人才培养，课程体系中理论教学占主导地位，实践教学往往处于次要地位［6］。而目前处于大数据时代，信息技术的不断创新、企业需求不断变化、综合型人才需求巨大等因素的影响下，传统的培养研究型人才的课程体系，无法适应大数据时代以工程实践能力、创新创业意识、新技术新方向为目标的人才培养。通过了解大数据环境企业对软件工程人才的要求，分析我院2013－2015级软件工程专业人才培养课程体系结构，发现存在以下问题：（1）缺少大数据技术方面的课程。传统的课程体系中主要包括软件工程专业一些传统的课程，如数据结构、软件工程、软件体系结构等，而且课程内容较陈旧，所开设的一些应用软件的学习不能紧密贴合行业和技术发展，软件工程专业教育必须适应互联网时展和大数据技术的需求，关注企业发展及大数据系统的建设问题，以满足企业对应用型人才的需要。（2）实践类课程学时所占比例较少。我院2015级软件工程专业实践类课程占总学时的10．8％，是因为传统的课程体系注重知识传授，而忽略了学生解决问题、动手能力的提高。地方高校在人才培养中重视理论内容、计算机编程能力，而忽略学生探索能力的培养，这些都不利于学生对新技术、新方向发展的把握，学生难以应对各种层出不穷、错综复杂的海量数据，很难挖掘出隐藏的数据价值并有效利用。（3）课程体系结构设置方面，一是存在通识教育类课程教学阶段持续时间长，一直到第7个学期，这就影响了后面专业类课程的学习；二是专业基础类分为专业必修和选修，没有从课程教学阶段不同来划分，不能体现课程先后的衔接关系。
4大数据时代我院软件工程专业课程体系建设改革
在大数据时代，软件工程专业教育必须适应企业发展和大数据行业的需求。教学内容的设置应与行业需求接轨，根据我院学生特点调整2016级软件工程专业课程体系。具体做了以下几点的调整。（1）课程体系结构更合理。一是通识教育类课程的调整。一方面将教学阶段全部调整到第1、2学年完成，这样在第3学年学生就可以重点学习专业类技能课程；另一方面此部分增加了大学生心理健康和创新创业教育课程，主要可以加强学生团队合作精神的培养。二是专业类课程结构的调整。将专业类课程分为专业（学科）基础课程和专业技能课程两大类，专业（学科）基础课程主要包括数学类课程、计算机导论、程序设计语言、数据结构、操作系统、软件工程、运筹学、数据分析与处理。专业技能课程又分为专业核心课程和专业方向课，专业核心课程包括面向对象程序语言类、软件设计模式、算法分析与设计、软件测试等软件工程专业要求的核心课程，而专业方向课分为3个方向：大数据分析、Web技术应用、移动终端开发，鼓励学生在学好专业基础和核心课程的同时，发现自己专业类的兴趣，选择一个自己感兴趣的方向集中学习，大数据分析方向是重点向学生推荐。在教学阶段安排上，一般专业（学科）基础课程要优先于专业技能课程，这样可以让学生在掌握了学科、专业基础上，充分了解软件工程专业技能的训练。（2）增加了大数据技术方面的课程。在新调整的课程体系中，专业（学科）基础课程和专业技能课程都增加了大数据相关内容。基础课设置增添运筹学、数据分析与处理等，使学生了解大数据行业基础知识，激发学生对大数据行业发展及大数据应用前景的兴趣；专业技能课设置了数据仓库与数据挖掘、大数据统计分析与应用、数据挖掘算法与应用等前沿科学技术相关课程以满足大数据系统建设与应用的需要，培养更多企业需要的大数据管理分析软件专业人才。院级选修课鼓励研究大数据方向的教师积极申请大数据案例分析、大数据安全与隐私保护、HadoopMap／Reduce技术原理与应用等实用性强的课程，以补充对大数据方向特别感兴趣学生的学习内容。（3）增加实践类课程所占比例。相比较2015级，以培养地方应用型人才为总目标，实践类课程课时由19课时增加到28课时，所占总课时比例提高了约50％。实践类课程包括校内（课程设计和实训）和校外（见习、实习、实训、毕业论文），种类多样化，使得学生多方面提升自己解决问题和动手操作能力。针对校内实验我院教师结合大数据教学实验平台，根据课程内容设计实验项目，从初级到高级，安排合理的阶梯式学习，实验内容持续更新，加入最新、主流的分析建模工具和挖掘算法，学生在免费、开放的平台环境下进行大数据构建、存储、分析统计等实验内容，使学生熟练掌握Ha－doop、HBase、Spark等关键技术，提高大数据理论分析及技术应用的能力。做好校内实践的同时，校外实践更是尤为重要，首先在实习、实训企业的选择上，尽量选择“口碑好、技术强、理念先进”的单位，目前我院已与邻近城市西安与尚观科技、中软国际、华清远见、蓝鸥科技等西安多家企业联合，第四学年分批组织学生到合作企业的实训基地参加真实的实训项目，体验IT企业真实的工作环境、工作流程和企业文化，了解互联网大数据、零售大数据、金融大数据等领域知识，学习海量数据搜集、分析、存储技术，引导学生按照项目的需求、总体设计、详细设计、编码、测试等流程完成实践内容，规范化文档和代码的编写，培养学生的行业、职业素养。
5应用效果
目前应用此方案有2016和2017级两级学生，虽然这两级学生都还没有就业，但在创新应用能力方面都较2015级之前学生有显著提升。近两年有10余组学生团队获得国家级、省级、校级“大学生科研训练项目”立项资助，有8名同学获得“蓝桥杯”程序设计大赛国家级二等奖、三等奖，省级一等奖2项，二等奖、三等奖多项。2016年有两队学生获得陕西省高校“互联网＋”创新创业大赛三等奖，一队学生获得咸阳市青年创业大赛二等奖。数十名学生在核心期刊上公开发表学术论文。从目前取得的成绩来看，课程体系结构的调整，使得学生不仅获得扎实的理论知识，而且具备了过硬的实践和创新能力，我院软件工程专业毕业生一定会深受用人单位喜欢。
6总结
针对大数据时代下地方本科院校软件专业人才培养中课程体系存在的一些问题，笔者分析了大数据环境对软件工程专业人才的要求，以地方本科院校咸阳师范学院为例，改革调整了课程体系，主要在在理论教学和实践教学中增加大数据相关理论及技术内容，通过近年来的探索与实践，此课程体系结构有效提高了学生的创新应用能力，为大数据时代企业发展培养了高水平、高素质的大数据分析人才，新的课程体系适应了大数据环境下软件工程人才的培养。
参考文献
［1］孙琳．大数据应用的创新路径［N］．人民政协报，2016－05－17．
［2］潘正高．地方应用型高校软件工程专业课程体系的研究［J］．西昌学院学报，2017，31（3）：94－97．
［3］潘怡．应用型本科院校软件工程专业课程体系设置探讨［J］．长沙大学学报，2008，22（5）：98－100．
［4］教育部专业教学指导委员会．高等学校软件工程专业规范［M］．北京：高等教育出版社，2011．
大数据实例应用实训报告 第15篇
关键词：计算机网络专业；毕业综合实践；教学改革
1 高职信息化教学改革概述
随着云计算技术的深入应用，大数据产品已深入我国高职院校的信息化教学改革中。如开展精品在线课程、提升微课的教学质量、在线教学培训与学习，一定程度上提升了高职院校教学管理与教学设计能力。作为计算机网络技术专业，如何通过大数据时代背景为课程提升有益价值，在高职院校信息专业的就业质量、专业对口率方面起到优化和辅助作用，是当前浙江省各高校的毕业综合实践的教学改革重点之一[1]。
信息专业的毕业综合实践课程主要包括：校外实习阶段和校内毕业论文答辩阶段，其中校外实习阶段的教学工作主要包括学生实习基地走访调研、实习周记批复。这一课程的主要特点包括：开课周期长，课程规模较课堂教学大，教学管理系统工作负担重，课程考核复杂度高。同时，学生学习和实习压力较大。
大数据作为一种覆盖广、规模宏大、能够实现实时获取、存储、管理、分析等方面功能的数据集合，其主要意义在于专业化处理教学实践相关的数据[2]。以互联网+为背景，根据大数据相关结果，可以较快地获取多届毕业生的毕业实习情况、存储应届毕业生实习相关数据、管理应届毕业生的毕业论文（设计）和实习周记等、通过多届毕业生的毕业跟踪调查报告分析人才培养方案的可行性并加以丰富和调整。以嘉兴职业技术学院为例，从浙江省2012―2014年的高院校的毕业就业率相关数据结果看，就业率和专业对口率呈现递增趋势，但是专业对口率数据连续在40%以下；在就业率方面，截至2014年计算机网络技术专业出现了下滑趋势，图像处理专业和电子商务专业呈现略微上调趋势，软件技术专业呈现持平；在专业对口率方面，4个子专业表现不甚明显；在实践教学满意度方面，截至2014年实践教学满意度普遍呈现出先下降后上升的趋势，这主要源于在2014年信息专业通过改革毕业综合实践教学模式后的首轮效果。
2 毕业综合实践课程现状
高就业率低专业对口率
随着信息技术的在我国各高校的深入应用，各高职院校均开设了信息相关专业。信息专业毕业生的就业情况良好，但是专业对口的却很少。结果如表1所示。
从有关部门的调查结果可知，信息专业人才的需求量非常大，包括网络招聘、社会招聘、校园招聘，虽然信息专业毕业生的就业情况较其他传统行业有明显的优势，但是专业对口率增长仍然不明显[4]。通过为期3年的实习调研走访和多处室研讨，分析学生高就业率和低专业对口率的主要原因大致上源于：
（1）学生择业观的改变，当代高职毕业学生大多为独生子女，异地求学的学生大多数选择毕业后返城求职，一定程度冲击了专业对口率[5]。
（2）随着信息化在各行各业的参与度的提升，跨学科、多学科交叉职位也随之增加，跨学科职位让毕业生萌生“跳槽式”求职岗位[6]。
（3）学生热衷于短期利益，热门职业的高薪、好待遇、门槛低和对口专业的低薪、门槛高都是影响因素。如当前房产销售行业月薪较其他行业员工为2～5倍，这对于毕业生而言，更具吸引力。
校企合作基地偏少
由于学院属于市属高职院校，学生毕业综合实践实习基地以浙江省为主，其中校企合作基地大多为嘉兴市本级企业。当前信息专业的校企合作基地数量约为200家，但实际上在学生毕业综合实践课程中承担联合项目的数量不足一半。通过连续3年的走访和调研，从合作基地反馈的信息中主要有3种情况：
（1）实习生较独立求职者来说，工作态度仍然保留在校学习的被动状态；且学生实际技能操作经验和工作能力往往难以胜任当前项目需求。
（2）实习生在前期的顶岗实习中表现不佳，工作进度方面存在散漫状态，且学习热情不高。
（3）信息专业学生对于出差性强的工作有抵触情绪，本土企业大多数情况无法给予实习生期待的实习经费，外地企业（如上海、苏州等地）在校企合作范围之外，但往往这些沿海地区的信息技术产业发展较本土更适合学生就业与职业规划发展。
然而，在实习基地也存在实习生源不足或者生源过剩，学生在实习基地无事可做或者实习基地给予的学生实习比例远远低于学院指标等现象。
专业核心课程内容滞后
不难看出，不管在网络招聘还是校园招聘中，对于信息专业的人才需求总是供不应求。但是往往毕业生求职时，难以与对口专业签约，主要原因是企业需要的人才专业里无法满足，这一现象在当前各高职院校普遍存在。随着大数据时代的来临，信息化技术不断地革新，也需要信息专业核心课程的不断革新。学生在校学习期间，一方面不仅要学习专业课程也要完成各类创新性实践类的课外活动，一方面校内核心课程、专业课程学习的内容与职业需求存在一定的滞后性。文献[2]指出，部分高职院校针对此类问题，改革人才培养方案已系统地完成专业核心课程的教学，却导致了学生基础知识不牢，基础的技能操作太生疏，这在一定程度上会导致学生难以胜任专业对口的职位。
3 大数据背景下毕业综合实践课程改革的必要性
毕业综合实践课程作为衔接学生在校学习和社会就业的主要课程，在毕业生就业质量方面具有关键性作用[7]。为了科学而稳定地提升信息专业中各子专业的就业质量、专业对口率以及实践课程的满意度，教师上好毕业综合实践课程、学生利用好毕业综合实践课程是高职院校毕业综合实践的必要条件。
以往的岗前综合实训效果不明显情况，增加岗前综合实训的完整度、严谨性，提升岗前综合实训的有效性，做好学生毕业综合实践中毕业生的技能知识基础，以增强学生实习时的专业对口率，一定程度上提升就业质量，决定了信息专业的毕业综合实践课程的执行性。
4 毕业综合实践课程教学改革
针对当前信息专业学生高就业率低专业对口率的情况，信息专业的毕业综合实践课程教学改革从以下几个方面展开：从教师的教学模式出发，驱动教师队伍建设，推进毕业综合实践课程的改革和发展；从课程考核方式改革切入，缓解学生实习期间的压力和教师以及管理系统的工作负担，“以学生为主，从学生出发”。
教学模式改革
为了更好地开展毕业综合实践课程以缓解现状，提升信息专业毕业生的就业率和专业对口率以及保证实践教学的满意度，改革主要从以下几点展开：
（1）在教学期初，通过案例教学、MOOC、翻转课堂等教学方法展开毕业综合实践的前期指导教学，使学生在开始实习之前就对实习流程有一个深入的认识、对毕业流程有一个清晰的了解过程。
（2）专人专带：由传统的一个老师辅导教学几个学生分散式或者分组式完成实习过程，改革为特派一个专任教师深入实习基地走访和监督学生实习状况，并通过实习基地的走访和调研获取当前企业所需人才的标准和要求。通过总结和分析，给予专任教师一定启迪和启发，推动下一轮专业核心课程的改革和创新。
（3）学生集中半集中式实习：以校企合作基地为主要实习基地，便于集中式管理，确保学生实习安全和校企合作的顺利开展；对于有特殊情况或者特别要求的学生采取半集中式管理和实习方针，尊重学生的自主选择和就业态度。以上所有实习基地都要以学生能够在专业对口的岗位为主要依据。
（4）指导教师深入企业和实习基地，走访和调研学生实习现状。一方面更加清晰地了解企业对实习生的实习评价，一方面提升专业教师团队对社会用功的需求的了解程度，同时，教师也能切身了解学生在实习期间的实习状况和毕业论文的完成状态。
课程考核方式改革
（1）以一定考核标准为课程合格指标，强制性管理实习阶段学生的实习工作，防止学生频繁调换工作岗位、，一定程度上提升学院就业声誉、学生就业质量。
（2）对校企合作基地的要求和考核制定明确的考核指标，如：每年学院的订单班、联合培养班、校企短期合作和长期合作、高校联盟、职教集团等成员单位，每年的学生实习的比例标准是否能够满足，校企合作基地是否能够按照学院的标准完成人才培养和企业项目的实际交接。
（3）分层次教学，针对专业技能知识较差的一批学生展开合作企业的集中式教学、专业技能培训课程；针对专升本学生提供专业理论知识的教学辅导，待考试结束后，督促其继续完成毕业综合实践课程。
综合而言，不仅从16次周记中检查学生实习状况，更要从实际的走访调研中企业指导老师处、专任教师处了解学生实习的实际情况，通过学生毕业论文综合质量等评价学生实习效果。
重视科研工作和师资队伍建设
专业教师的职业技能培训和专业技能培训以及实验设备的更新，都是提升R悼纬探萄能力所具备的条件。专业核心课程的教学是毕业综合实践顺利展开的基石，学生学好了，才能在实习中有信心，继而展现专业技能，为校争光。
然而，教师队伍的建设决定了专业核心课程的进展效果。针对专业核心课程的滞后性，从师资培养和科研工作的视角展开。高职院校的信息专业教师要参与到信息专业的科学研究以及相关教学研究活动总，积极参与到信息技术的科学研究和深入探索，同时研究工作要能接轨计算机网络、软件技术和计算机应用等方面的发展步伐。在科研中提升知识学习能力和更新知识库和资源库，利用新的科研知识和技能改革教学方法和教学手段，让学生在学习过程中由浅入深，技能操作方面实时掌握社会职位的操作要点，为毕业实习工作打下扎实基础。
校企合作基地配置
根据社会用工需求，在师资力量充足的情况下，增加校企合作基地数量，为学生实习寻找更多的社会实践机会。深入开展“现代学徒制”和“厂中校”的合作模式，让学生在前期校外实训和顶岗实习期间，就有机会深入企业了解和学习技能操作知识，为踏上社会工作岗位做好准备，减少在对口专业上就业的压迫感和迷茫感，一定程度上提升专业对口率。
大数据实例应用实训报告 第16篇
实训时间：
20xx年xx月xx日—20xx年xx月xx日
实训地点：
xx学院仿真实验室
实训目的：
深入理解大数据与财务管理的融合应用。
掌握财务大数据的实战应用技巧。
通过模拟企业环境，提升财务管理决策能力。
实训内容：
企业环境模拟：通过仿真实验室，模拟真实企业的财务管理环境，包括预算编制、成本控制、资金管理等。
大数据应用实践：运用大数据技术进行市场趋势预测、客户行为分析、风险评估等，为财务决策提供支持。
财务决策模拟：在模拟环境中，进行筹资决策、投资决策、利润分配决策等，掌握决策分析方法和技巧。
团队协作与沟通：分组进行实训，培养团队协作能力和沟通技巧，共同解决财务管理中的难题。
实训收获：
决策能力提升：通过模拟企业环境的实训，提升了财务管理决策能力，学会了如何运用大数据技术进行科学决策。
实战经验积累：积累了丰富的实战经验，对财务管理流程有了更深入的`理解。
团队协作：增强了团队协作能力，学会了如何与团队成员有效沟通，共同完成任务。
职业素养提升：培养了严谨的工作态度、吃苦耐劳的精神和平和的心态。
大数据实例应用实训报告 第17篇
一、实训背景
随着信息技术的迅猛发展，大数据已经渗透到各个行业领域，成为推动社会进步的重要力量。为了增强大学生对大数据技术的理解与应用能力，学校组织了大数据技术实训课程。本报告旨在总结本次实训过程中的学习成果与心得体会。
二、实训目标
本次实训的主要目标是：
1. 了解和掌握大数据的基本概念、原理与技术框架；
2. 学会使用大数据处理工具进行数据采集、存储、处理与分析；
3. 通过实际项目操作，提升大数据技术的应用能力。
三、实训内容
1. 大数据基础知识学习
在实训初期，我们系统学习了大数据的基本概念、发展历程、技术体系及应用场景。通过学习，我深刻认识到大数据在现代社会中的重要性和价值。
2. 数据采集与存储
在数据采集与存储阶段，我们学习了Flume、Logstash等数据采集工具的使用，以及HDFS、HBase等数据存储技术的原理与操作。通过实践，我掌握了如何根据数据源的特点选择合适的采集工具，并将数据高效、安全地存储到分布式系统中。
3. 数据处理与分析
在数据处理与分析阶段，我们学习了MapReduce、Spark等大数据处理框架的使用，以及数据清洗、转换和分析的方法。通过实践项目，我深入了解了大数据处理流程，并掌握了如何使用大数据工具进行复杂的数据分析和挖掘。
4. 大数据应用开发
在大数据应用开发阶段，我们学习了如何设计和开发大数据应用系统。通过需求分析、系统设计、系统开发和测试等环节，我了解了大数据应用开发的整个流程，并尝试开发了一个简单的数据分析系统。
四、实训体会
1.理论联系实际
在实训过程中，我深刻体会到理论学习与实际操作相结合的重要性。只有将理论知识应用到实际项目中，才能更好地理解和掌握大数据技术的核心原理和应用方法。
2. 团队协作与沟通
大数据项目的开发需要团队成员之间的密切协作与沟通。在实训过程中，我学会了如何与团队成员有效沟通、分工合作，共同解决问题。这种团队协作能力对我未来的职业发展具有重要意义。
3. 不断学习与进步
大数据技术日新月异，需要不断学习和更新知识。在实训过程中，我深刻认识到自己的不足和需要改进的.地方。我将继续努力学习大数据相关知识，提升自己的技术能力和应用水平。
五、总结与展望
本次大数据技术实训让我收获颇丰。我不仅掌握了大数据技术的核心原理和应用方法，还提高了自己的团队协作能力和解决实际问题的能力。未来，我将继续深入学习大数据相关知识，关注大数据技术的发展趋势和应用场景，努力成为一名优秀的大数据专业人才。
大数据实例应用实训报告 第18篇
一、实训背景与目标
随着信息技术的迅猛发展，大数据已成为当今社会的重要资源。为了加深对大数据技术的理解，提高大数据处理能力，本次实训目的是通过实践操作，掌握大数据处理的基本流程，包括数据的采集、存储、处理、分析和挖掘。通过本次实训，期望能够掌握Hadoop、Spark等大数据处理框架的使用，了解Flume、Kafka等数据采集工具的原理与操作，以及Hive、HBase等数据分析工具的应用。
二、实训内容与方法
1. 大数据处理平台的搭建
实训首先涉及大数据处理平台的搭建。我们选择了Hadoop和Spark这两个开源大数据处理框架进行安装和配置。通过实际操作，我们深入了解了Hadoop和Spark的基本原理和运行机制，掌握了它们的核心组件如HDFS、MapReduce、YARN以及Spark的RDD、DataFrame等基本概念。
2. 数据的采集与清洗
数据的采集与清洗是大数据处理的第一步。我们学习了Flume和Kafka这两个数据采集工具的使用。Flume可以实时地采集、聚合和传输数据，而Kafka则是一个分布式的高吞吐量消息队列系统。通过实际操作，我们掌握了如何使用这些工具进行数据的采集，并通过MapReduce等技术对数据进行清洗和预处理，以确保数据的质量和完整性。
3. 数据分析与挖掘
数据分析与挖掘是大数据处理的核心环节。我们学习了Hive和HBase这两个数据分析工具的使用。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它可以将结构化的'数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能。HBase则是一个面向列的分布式数据库，它可以在普通的机器集群中处理巨大的数据表。通过实际操作，我们掌握了如何使用这些工具进行数据的统计分析、关联分析、聚类分析等内容，以发现数据中隐藏的规律和价值。
三、实训成果与体会
通过本次实训，我们深入了解了大数据处理的基本流程和关键技术，掌握了Hadoop、Spark等大数据处理框架的使用以及Flume、Kafka等数据采集工具和Hive、HBase等数据分析工具的应用。在实训过程中，我们遇到了很多问题和挑战，但通过不断学习和实践，我们逐渐掌握了解决问题的方法，提高了自己的大数据处理能力。
同时，我们也深刻体会到了大数据技术的重要性和应用价值。大数据技术可以帮助我们更好地处理和分析海量数据，发现数据中的规律和价值，为决策提供支持。在未来的工作中，我们将继续深入学习大数据技术，掌握更多的数据处理和分析方法，为企业的发展贡献自己的力量。
四、总结与展望
本次大数据技术实训为我们提供了一个宝贵的学习机会，让我们深入了解了大数据处理的基本流程和关键技术。通过实践操作，我们提高了自己的大数据处理能力，为未来的工作打下了坚实的基础。在未来的学习和工作中，我们将继续关注大数据技术的发展趋势和应用场景，不断学习和探索新的数据处理和分析方法，为企业的发展贡献自己的力量。
大数据实例应用实训报告 第19篇
一、实训背景与目的
随着信息技术的飞速发展，大数据技术已经成为现代社会的重要支柱。为了更好地适应这一趋势，提升个人的数据处理和分析能力，我参加了本次大数据技术实训。通过实训，我期望能够深入理解大数据的基本概念、技术原理以及应用场景，掌握大数据采集、存储、处理和分析的基本技能，为未来的学习和工作奠定坚实的基础。
二、实训内容
1. 大数据基础知识
在实训的初期，我们学习了大数据的基本概念、特点、发展历程以及大数据技术体系的基本构成。通过这一环节的学习，我对大数据有了更为清晰的认识，为后续的学习打下了坚实的基础。
2. 数据采集与存储
在这一环节中，我们学习了如何利用Flume、Logstash等工具进行数据采集，以及如何使用HDFS、HBase等存储数据。通过实践操作，我掌握了数据采集和存储的基本流程和技术要点，为后续的数据处理和分析打下了基础。
3. 数据处理与分析
在数据处理与分析环节，我们学习了MapReduce、Spark等数据处理框架的使用，以及数据清洗、数据转换和数据分析的技能。通过实际操作，我深刻体会到了大数据处理和分析的复杂性和挑战性，也感受到了掌握这些技能的重要性。
4. 大数据应用开发
最后，我们进行了大数据应用开发的实践项目。通过需求分析、系统设计、系统开发和测试等环节，我们学习了如何设计和开发大数据应用系统。这一环节让我更加深入地理解了大数据技术的实际应用，也提高了我的实践能力。
三、实训收获与体会
通过本次大数据技术实训，我深刻体会到了大数据技术的魅力和挑战。我不仅掌握了大数据的基本概念和技术原理，还学会了如何使用大数据工具进行数据采集、存储、处理和分析。同时，我也意识到了自己在大数据领域的不足和需要进一步提高的地方。
在实训过程中，我深刻感受到了团队合作的重要性。我们小组成员之间互相学习、互相帮助，共同完成了实训任务。这种团队合作的精神让我更加深入地理解了大数据技术在实际应用中的重要性，也让我更加珍惜团队合作的机会。
此外，我也认识到了大数据技术在实际应用中的.广泛性和重要性。大数据技术不仅可以帮助我们处理和分析海量数据，还可以帮助我们解决各种复杂问题。因此，我将继续深入学习大数据技术，不断提高自己的技能和能力，为未来的学习和工作做好充分的准备。
四、总结与展望
本次大数据技术实训让我受益匪浅。我不仅掌握了大数据的基本知识和技能，还学会了如何在实际应用中运用这些技能。未来，我将继续深入学习大数据技术，关注大数据领域的发展动态，不断提高自己的技能和能力。同时，我也希望能够将所学知识应用到实际工作和生活中，为社会的发展和进步做出自己的贡献。
大数据实例应用实训报告 第20篇
关键词：大数据；数据挖掘；人才培养；统计实践教学
一、引言
大数据背景下，在互联网+的新经济模式下，我国要大力发展网络金融、创新创意高端服务业，这一过程中如何更好的发挥数据挖掘以及统计分析的引领作用，自然也就成为现代统计学不可回避的课题。因此，如何致力于统计学高等教育教学模式改革，迫在眉睫。
二、实践教学在统计专业教学中的重要性
大数据背景下实践教学应当成为统计专业人才培养的定位要求：
从历年就业情况及用人单位反馈信息中可见，对统计人才的需求呈现多层次、多类型、多规格的态势，成都信息工程大学统计学院从其教育质量及其办学基础出发，努力培养和造就高素质、重实践的高级应用型统计人才。事实证明，实践教学环节的加入确实能充分提高学生综合素质，在加强学生创新能力培养方面起到非常积极的作用。
1.实践证明统计专业实践教学是将统计理论知识运用到解决实际问题的最佳途径
统计学比其他社会学科对社会实践性的要求更高，故教育教学过程中要求统计专业的学生应具备较强的统计实践技能。实践教学主要通过在教学过程中充分利用校内统计数据挖掘实验室这个平台，使学生在进入校外实习阶段之前对统计分析能力有一个提前预热过程。
2.统计专业实践教学在大数据背景下为培养信息化综合性统计人才打下了坚实的基础
大数据背景下，数据挖掘与信息技术紧密结合的发展趋势已经成为高校统计专业教育的新方向。成都信息工程大学统计学院统计数据挖掘实验室的建立，为统计专业的教育教学实践奠定了坚实的硬件基础。实验室硬件设施和软件系统相配套，使网络及多媒体技术最大限度的实现了资源共享，为培养信息化的综合型统计人才发挥了巨大的推动作用。
三、实践教学在统计专业教学过程中的实施以及取得的相关成效
1.实践教学在统计专业教学过程中的实施现状
（1）努力建构与统计专业人才培养目标相符的课程体系。培养应用型、综合型创新统计人才，是现阶段我们培养统计应用型人才的目标。将统计实践环节作为一个整体看待，并制定单独的教学计划和相应的考评体系，使得实践教学体系能够与理论教学体系更加紧密联系在一起，从而达到对学生整体培养的目标。根据这一实践教学的要求，成都信息工程大学统计学院做了以下工作：
在设计实践教学方面，努力尝试建立多样化的实践教学体系。在实践教学体系设计过程中，将理论和实践课程有机的结合起来，具体模式分为以下两种：一种是在理论课程完成以后，尝试单独开设相应的实践课程；第二种是在理论课程过程中适当增加相应课时的实践教学环节。事实证明，理论课程之后增加实践环节，提高了学生的学习兴趣的同时也增强了学生对相关理论知识更深层次的理解，从而达到提高教学效果的目的。
教学过程中，对实践教学的考核、评估实现多元化管理。针对统计专业实践教学的特点，考虑对实践教学的考核、评估进行多元化管理。对于课内实践，按照考查方式进行考核，而对于在学期末单独进行的实践环节，可以采取撰写实验报告、研究报告等方式来进行考核。
（2）进行校外统计实训基地的建设。本着产、学、研相结合的一贯宗旨，我院积极加强校外实习基地建设。通过学校与地方_调查队的合作，安排时间让学生深入到地方_、调查队实习。另外，我们还邀请统计类的专家、从业人员来学校为学生做讲座，指导学生做统计分析，开阔了学生的眼界。
2.统计专业教学过程中实践教学的运用成效
在统计专业教学过程中，我院在这种多元化实践教学方式实施下，取得了巨大的成效，具体体现在以下方面：
（1）通过一些类统计实践教学，不仅培养了统计专业学生主观能动性更加提高了学生的统计实操能力。成都信息工程大学统计学院设立的统计数据挖掘实验室为统计专业学生提供一个理论结合实际的学习平台。各种形式的专题讨论以及案例分析，特别是结合统计软件如spss等在实际市场调查中的数据分析的运用这类案例教学，达到了使学生深刻感受市场、应用理论、培养创新思维的目的。
（2）通过统计实训，使学生能将统计专业理论更好的与实际问题相结合，从而大幅提高了统计专业学生的就业率。据统计，几年来我院统计专业的就业率名列学校前列，除了政府统计部门外，其他多数都在银行、证券保险行业就业。
四、进一步完善统计实践教学的几点建议
为了进一步完善统计实践教学的教学实效，提出以下几个建议：
（1）合理引导学生自主创业，在校期间能多参加校内外合作项目，通过参与项目的契机拓展学生思路，开拓眼界，走自主创新之路。
（2）进一步拓宽与校外联合办学的渠道，增加更多课外实习基地和实践机会。学校应进一步加强与地方统计机构、金融部门的联系与合作。学校除了与传统_、调查队合作外，还应与一些经济管理部门如银行、保险等相关部门建立相应教学实践的合作关系，以期使学生能从不同的机构得到更多的实践锻炼机会，拓宽眼界。
参考文献：
[1]葛开明.培养应用型金融人才的探索[J].黑龙江教育，2009（1-2）.
[2]刘波，曲春青.高等院校金融学科实验教学建设与改革思考[J].教育与职业，2009（18）.
[3]杨彩林、曹冰玉.课程践教学内容与模式设计――基于地方院校金融学专业的研究[J].当代教育论坛，2009（8）.
[4]陈遇春，李厚.高校教学改革中教师组织问题的研究与探索[J].中国大学教学，2011（11）.
大数据实例应用实训报告 第21篇
实训时间：
20xx年xx月xx日—20xx年xx月xx日
实训地点：
xx学院计算机机房
实训内容：
财务管理的价值观念Excel练习：通过Excel工具，我们学习了如何计算并理解财务管理中的基本价值观念，如终值、现值、利率等。这些练习不仅巩固了理论知识，还提升了我们的实际操作能力。
证券及其股价Excel练习：利用Excel进行证券价格的模拟和预测，包括股票价格的计算、市盈率分析等。这些练习让我们对证券市场有了更直观的理解。
财务分析Excel练习：通过Excel进行财务报表分析，包括利润表、资产负债表和现金流量表的分析。我们学习了如何运用比率分析、趋势分析等方法，评估企业的财务状况和经营成果。
财务预测与计划Excel练习：基于历史数据和市场趋势，进行财务预测和计划。我们学习了如何编制销售预算、生产预算、直接材料预算等，以及如何进行财务预算和资金筹措计划的`制定。
实训收获：
本次实训虽然时间短暂，但收获颇丰。我们不仅掌握了Excel在财务管理中的应用技巧，还加深了对财务管理理论知识的理解。通过实际操作，我们发现了自身在知识掌握和技能运用上的不足，为今后的学习和工作指明了方向。
大数据实例应用实训报告 第22篇
实训时间：
20xx年xx月xx日—20xx年xx月xx日
实训地点：
xx大学计算机机房
实训目的：
本次实训旨在通过大数据与财务管理的结合，使学生深入理解大数据在财务管理中的应用，掌握相关数据分析工具的使用，提升解决实际问题的能力，为未来的职业生涯打下坚实基础。
实训内容：
数据采集与整合：
学习如何从不同的.数据源（如ERP系统、CRM系统、供应链数据等）中收集财务数据。
使用SQL等查询语言对数据进行清洗和整合，确保数据的准确性和一致性。
数据分析与解读：
利用Excel、Python等数据分析工具对数据进行处理和分析，掌握终值、现值、利率、年金、净现值等财务计算。
学习如何运用统计学、预测模型和机器学习等方法识别数据中的规律和趋势，如时间序列分析预测销售额、关联规则挖掘找出产品之间的购买关联性。
财务大数据可视化：
使用Tableau、Power BI等数据可视化工具创建图表和仪表板，直观展示财务数据，帮助管理层快速理解业务状况。
财务预测与决策：
基于大数据分析结果，进行财务预测和决策支持，如制定筹资计划、优化资本结构、评估项目投资等。
实训收获：
知识巩固：通过实训，我对财务管理的理论知识有了更深刻的理解，特别是大数据在财务管理中的应用。
技能提升：掌握了SQL查询、Excel高级功能、Python数据分析等技能，提高了数据处理和分析能力。
团队协作：在实训过程中，与同学们共同讨论、解决问题，增强了团队协作能力。
问题解决能力：面对复杂的数据和实际问题，我学会了如何运用所学知识进行分析和决策。
不足与改进：
专业知识不足：在实训过程中，发现自己在某些专业知识上还存在不足，需要进一步加强学习。
数据敏感度：对数据变化的敏感度有待提高，需要更加细致地观察和分析数据。
沟通能力：在团队协作中，发现自己的沟通能力还有待提升，需要更加主动地与团队成员交流。
总结：
本次大数据与财务管理实训让我受益匪浅，不仅巩固了理论知识，还提升了实践技能。在未来的学习和工作中，我将继续努力，不断提升自己的专业素养和综合能力。
大数据实例应用实训报告 第23篇
一、实训背景与目的
随着信息技术的飞速发展，大数据技术已成为当今社会的热门话题。为了让我们大学生更好地掌握大数据技术，提高数据处理和分析能力，学校组织了大数据技术实训课程。本次实训通过实践项目，使我们深入了解大数据技术的基本原理和应用场景，提高解决实际问题的能力。
二、实训内容与过程
1. 大数据基础知识
在实训初期，我们首先学习了大数据的概念、特点和发展趋势，以及大数据技术体系的基本构成。通过理论学习和案例分析，我们对大数据有了初步的`认识。
2. 数据采集与存储
接着，我们学习了如何利用Flume、Logstash等工具进行数据采集，以及如何使用HDFS、HBase等存储数据。在实践操作中，我们亲手搭建了数据采集和存储环境，并进行了数据导入和导出操作。
3. 数据处理与分析
在掌握了数据采集与存储的基础上，我们进一步学习了MapReduce、Spark等数据处理框架的使用，并学习了数据清洗、数据转换和数据分析的技能。通过实践项目，我们深入了解了数据处理和分析的流程和技巧。
4. 大数据应用开发
最后，我们学习了如何设计和开发大数据应用系统。通过需求分析、系统设计、系统开发和测试等环节，我们完成了一个基于大数据技术的实际应用项目。在这个过程中，我们充分运用了所学知识，提高了解决实际问题的能力。
三、实训成果与体会
通过本次实训，我们深入了解了大数据技术的原理和应用场景，掌握了大数据技术的核心技能。在实践项目中，我们成功地将理论知识应用于实际，提高了解决实际问题的能力。同时，我们也体会到了团队协作的重要性，学会了与他人合作、沟通和协调。
在实训过程中，我们也遇到了一些困难和挑战。例如，在数据处理和分析过程中，我们需要处理大量的数据，并对其进行清洗和转换。这需要我们具备扎实的编程基础和数据处理能力。此外，在系统设计和开发过程中，我们也需要考虑系统的稳定性和可扩展性，这对我们的综合素质提出了更高的要求。
四、总结与展望
本次大数据技术实训课程让我们收获颇丰。我们不仅掌握了大数据技术的基本原理和应用技能，还提高了解决实际问题的能力和团队协作的能力。在未来的学习和工作中，我们将继续深入学习大数据技术，并探索更多的应用场景和解决方案。同时，我们也将不断提高自己的综合素质和创新能力，为大数据技术的发展和应用做出更大的贡献。
大数据实例应用实训报告 第24篇
关键词：智能财务；课程体系；财务共享；大数据财务分析
人工智能时代的来临，推动了会计行业结构的重大变革，财务机器人取代了大量会计从业人员，大大提升了财会工作效率，却也使行业人才竞争变得更加激烈，并对会计人员提出了更高的业务与能力要求。构建科学合理的专业课程体系是促进人才培养质量的重要保障，“智能财务”时代的会计课程体系突出的特征就是跨界、融合。因此，要打破传统的学科型课程体系，使知识不再禁锢于财务会计、成本会计、管理会计、财务管理等传统课程内，而是借助新技术，积极推进会计专业的“1+X证书”制度试点项目，实现会计与相关专业知识的融合，迫切需要重新构建全新的课程体系，以培养学生应用多学科知识解决“智能财务”时代复杂问题的能力。
1“智能财务”模式下重构课程体系的必要性
随着“财务机器人”进入会计行业，人工智能对会计专业的冲击掀起了巨大风浪，会计专业也重新定位为“大数据与会计”，彻底改变了传统的会计专业的人才培养理念、人才培养模式、课程体系设置、考核评价方式、实习实训内容、师资队伍培养等诸多方面。其中，课程体系是人才培养的直接载体，重构课程体系迫在眉睫。
“智能财务”需要全新的人才培养模式
“智能财务”时代，不是单纯的使用财务软件来完成会计的部分工作，而是要彻底改变传统的会计专业培养的人才规格，是一种更前瞻、更优化的全新的人才培养模式变革。面对人工智能的挑战，传统的会计专业也迎来了发展的瓶颈。业财一体化、财务数字化、大数据财务分析等和智能会计相关的字眼扑面而来，让人应接不暇。重新定位会计专业的人才培养模式、重新梳理会计专业课程、重新构建会计课程体系，是培养现代会计人才的重要前提。
“智能财务”有更广阔的课程选择空间
传统的会计专业课程往往只重视知识体系的完整性，旨在培养单一的技能型人才，而忽略了人工智能时代对专业知识的拓展；“智能财务”模式下，要培养复合型技术技能人才，人的能力培养是全方位的、立体的，不仅要跨越行业职业，而且还要跨越职业的不同层次。面对智能时代的人才需求，专业课程的内容选择更加广阔，既可以选择关联专业的课程，也可以对专业课程内容进行不同程度的深化、融合[1]。此外，“智能财务”时代还可以引入企业行业参与课程建设，共同开发财务平台，并将其运用到人才培养中。
2现有专业课程体系存在的问题
目前会计专业的课程体系实质上依然是传统的学科知识体系，具体包括：1）公共基础课程；2）专业技能课程：专业核心课程、专业方向课程；3）选修课程：限选课程、任选课程。设置的课程依然是传统会计的核心课程、必修课程。
学科体系设置的专业课程，没有体现“智能财务”的岗位能力培养
目前，会计专业的课程设置，仍然是支撑传统会计教学的课程体系，如会计基础、财务会计、成本会计等课程，通过这些课程的学习，学生完成了课程的学习任务，也只能从事编制凭证、登记账簿、编制报表等传统意义上的会计工作，而目前这些工作已经被财务机器人所替代，“智能财务”时代需要的是具有业财一体化处理、大数据财务分析等管理型财务人员。目前所设置的课程，既没有结合“智能财务”的发展现状，也没有深入研究“智能财务”时代企业岗位需求的变化、需要具备的岗位能力，更没有体现会计岗位能力的培养方向。课程设置没有深入探究目前会计岗位的工作任务是什么，内容设计没有深入分析研究相关会计岗位的技能需要，没有融合“智能财务”的内容，致使教学与实际脱节，与工作岗位脱离。
教学内容传统单一，缺乏特色培养
当前，大多数学校对业财一体化、财务数字化、大数据财务分析、会计沙盘模拟经营、财务共享等现代企业所需要的会计相关课程重视程度不够，缺乏前瞻性，从而使会计专业学生所具备的专业能力与企业实际所需要的业务能力相互脱节。在数字财务时代，财务基础信息和会计报告已经可以由计算机进行处理了，越来越多的会计从业人员更多地是从事管理会计、资本运营管理分析、财务管理、财务报表分析等工作。目前很多学校会计专业并没有设置相关对应课程，所以大多数学生没有扎实的智能财务相关的基础知识，与智能财务对会计人才的要求差距很大。
会计实践教学注重形式，不能与企业“智能财务”对接
“智能财务”时代，更需要培养学生分析能力和判断能力，而这些能力的培养更要借助于实践教学。从目前来看，学校的实践教学各个项目是割裂开来的，依然侧重于单个项目的操作实训，这是最基础的实训。校内实训没有形成递进式实训体系，更没有深入研究要通过哪些实训来培养学生的分析能力和判断能力。“智能财务”时代，实践教学如果只停留在增加几个基础实训的层面，是满足不了企业对新型会计人才的需求的，如果实践教学没有放在真实的公司情境中，就无法达到培养学生职业判断能力的目的。
3重构“智能财务”课程体系的建议
从会计专业名称的改变也可以看出智能时代对传统会计提出了更高要求，现有的课程体系对于“智能财务”的实施带来两个方面的阻碍：1）专业课程自成体系，无法加入更多的“智能财务”的相关内容；2）现有的课程设置对于培养学生多方位职业能力的作用有限，不能实现传统课程与“智能财务”需求的有机融合。重构课程体系势在必行，一方面要系统化地对现有的课程体系进行全方位梳理，优化科目，将人工智能在会计中应用的内容整合到课程体系之中，另一方面要重新定位专业人才培养目标，对课程体系进行重新构建，优先选择满足企业对会计人才需求的课程。智能财务背景下，需要的是具有专业融合、学科交叉的学生。因此，在构建课程体系时，要考虑多学科课程的交叉融合[2]。财务知识是一个知识体系，未来所需要的复合型财务人员，要有宽广的知识面、跨专业的能力，进行大数据处理的能力。
对接“智能财务”下企业人才需求，增设相关课程
增设“人工智能类”专业课程面对人工智能的影响，学校应当面向企业的需求，对传统会计专业的课程体系加以完善，创新会计课程设置，将人工智能与大数据纳入学习范围，引导学生逐渐形成互联网思维，将先进的技术融合到学习任务中。会计理论内容应当结合人工智能时代的新要求，保持理论内容与实践工作的紧密结合。会计专业课程体系中应增加业财一体信息化、大数据财务分析、财务共享等方面的课程，适当学习计算机相关技术，以配合计算机专业人员设计、开发财务核算及管理软件，培养学生大数据分析与财务管理的能力，具体的可以在专业平台课中增设大数据基础课程；在专业核心课中增设python在财税中的应用、财务共享与智能服务、RPA财务机器人应用与开发、智能财税等课程；在任意选修课中增设区块链技术基础、互联网金融、物联网技术概论等课程。增设智能管理类综合实践课程校内实践课程是引导学生充分体验岗位技能要求的载体，职业学校要特别重视理实一体教学和专业实践课程实施，充分激发学生的学习兴趣，培养学生从实践中发现问题、进而解决问题的能力，培养学生善于思考、勤于思考的能力。在专业课体系中要构建完整的递进式实践课程模块，培养学生的分析能力、判断能力，结合智能财务时代企业对人才的能力需求，形成完善的实践课程体系。会计专业实践课程模块可以保留一些基础性实训课程，如：企业与会计环境认知、会计基本技能实训、会计应用技术实训等课程；另外可以增设更高层次的综合实训课程，如：企业经营与流程实训、智能财税综合实训、大数据财务综合实训、智能管理会计综合实训、企业经营管理决策实训等课程[2]。增设“1+X”证书模块课程会计专业的“1+X”证书试点工作充分体现了“智能财务”时代，企业对会计岗位技能的更高要求。由企业遴选的“X”个最具代表性的职业技能等级证书，也充分体现了目前区域经济发展以及会计行业对人才需求的规格要求，因此学校应根据自身的特点，重点选择部分职业技能等级证书进行课证融合，将职业技能等级证书融入专业基础课程和专业核心课程之中，其余的职业技能等级证书可以有选择地在专业拓展课程（选修课）中进行设置。对于会计专业的学生来说，财务分析能力是现阶段会计专业的核心能力，因此专业系部可以选择“大数据财务分析职业技能等级证书”作为核心证书融入专业核心课程模块；信息技术的进步，促使业财深度融合；财务机器人的应用，让业务流程的节点更加自动化；财务共享服务的普及，让业务流程更加标准化。因此，结合专业人才培养的目标，将“业财一体信息化应用职业技能等级证书”和“财务数字化应用职业技能等级证书”作为主要证书融入专业基础课程模块；财务共享服务、大数据财务管理、大数据财务分析等证书可以融入拓展课程模块。增设跨专业模块课程“智能财务”时代需要跨行业、跨专业的复合型人才，在校期间，学校要鼓励学生多专业发展，这样有利于提升学生未来职业迁移能力，课程设置时可以适当考虑增加跨专业模块课程，如：网络信息安全、证券投资分析、计算机审计、人力资源会计等课程。学校开发跨专业课程，有机融合会计专业和其他智能财务相关专业的课程，解析典型工作任务，归纳关键技术应用能力，开发技能训练模块，学生可以根据学习需要选择不同模块进行专项强化学习。比如在动态财务管理课程中，设置初级、中级两个模块，初级模块中包含业财一体信息化平台的基础设置与维护、期初数据录入、业财协同基础业务处理、增值税业务处理及电子档案管理等单元[4]；中级模块包含了财务基础业务智能处理、税务基础业务智能处理、资金基础业务智能处理及电子档案管理等单元，形成跨专业的拓展课程模块。重构财务会计课程内容财务会计和管理会计是现代会计的两大分支，企业不断深入推进管理会计体系在企业管理中的运用，而学校却一直将传统的财务会计内容作为主要课程进行日常教学。为了适应“智能财务”的时展，专业负责人要带领课程团队成员仔细分析管理会计的七大领域内容，找准切入点，将管理会计的重点内容融入财务会计，重构财务会计的课程内容。比如，教师可以在成本会计课程中融入目标成本法、变动成本法、作业成本法等管理会计的内容；在财务管理课程中加大投融资管理、预算与绩效管理、营运管理等管理会计的内容[3]。学校应充分融合财务会计和管理会计的人才培养目标，提升学生对财务数据的评估能力、预测能力以及财务决策能力，培养出兼有业务处理和财务决策能力的复合型财会人才。
依托现有课程体系，完善会计信息系统类课程
随着会计信息化发展、财务软件的应用，在会计专业的课程体系中已经设置了会计信息系统类课程。在“智能财务”的新时代，更有必要对会计信息类课程进行完善。在现有的课程体系中，优化传统的计算机应用技术类课程、会计电算化课程，形成信息技术（人工智能）、大数据基础等全新的会计信息系统类课程，为今后的人机协同工作打下基础。
适应“以人为本”理念，拓展管理沟通类课程
教育要树立“以人为本”的理念，学校应根据重新定位的人才培养方案，确立人才培养目标，专业系部应构建与人才培养目标相适应的课程体系。课程设置可以分为三大模块，即会计职业素养模块、专业综合能力模块、专业职业技能模块。为了培养学生的组织协调能力、沟通能力和不断创新的精神，会计职业素养模块可考虑开设会计情商类课程，拓展职业素养、管理咨询、社交礼仪、商业伦理等课程，从课程思政角度结合地区文化特色设置文学欣赏类课程，培养学生爱国家、爱家乡、爱职业、爱岗位、终身学习等方面的素质。
对接职业标准，制订“智能财务”产教融合的课程标准
习专业发展对接职业标准、职业素养，在职业标准框架下，对接职业岗位，制定“智能财务”产教融合的课程标准。课程内容有机渗透技能大赛标准、智能财务需求，与行业企业联合完成专业核心课程标准的开发和修订，以适应“智能财务”模式下产业结构调整、跨越式发展。教学模式以企业大数据财务分析为主要任务，实现任务驱动、项目导向、案例教学、情境教学等教学模式的改革[3]。在课堂教学中，教师把“学习能力、思考能力、分析能力”的培养融入到“教、学、做”一体化教学中，广泛运用讨论式、启发式等教学方法，积极开展信息化教学改革，基于财务终身学习平台，组织线上线下教学，制订出完善的“智能财务”产教融合的课程标准。
整合“智能财务”相关课程，确定递进式课程内容
整合相关课程，融入人工智能、财务共享、大数据、云计算等内容，实现由低到高的阶梯化培养。在课程体系运行过程中，学校将相关课程的考核要点整合为一个个实践项目，实现理论知识学习与实操技能训练同步化、一致化，真正促进教学内容与实践项目之间的融合，从而提高学生获取知识的效率，提升岗位工作能力。“智能财务”是信息化、自动化、智能化、数字化的财务。“智能财务”模式下会计专业的课程体系，应以企业岗位技能要求为依据，依托人工智能，融合“1+X”证书课程，对接技能大赛标准，以人才培养目标为指导，结合行业企业要求与专业教学内容，重新构建与之相适应的模块化、递进式课程体系，实现多学科交叉融合，多门课程与多种技术相融合。学校对接职业标准，开发融合“智能财务”的项目课程，以产教融合的方式，补充、改造、升级相关实验、实训课程；建立财务智能实训室，将数字技术应用到财会专业教学中去，实现课程融合的教学与应用，真正实现学历与能力、学习与素养的有效融合，为“智能财务”模式下会计专业人才培养打下坚实基础，为毕业生的就业竞争力提供有力保障。
参考文献
[1]曾惠芬.“互联网+”时代财务共享服务趋势下财会人才培养模式思考[J].黑河学院学报，2018(1)：101-102.
[2]郭晓玲.财务机器人背景下财会专业应用型人才培养模式探究[J].统计经纬，2019(7)：71-73.
[3]刘孟飞,刘曾连,奉洁.产教融合—智能财务时代财会专业人才培养改革[J].成都师范学院学报，2020(10)：35-40.
大数据实例应用实训报告 第25篇
一、实训背景与目的
为了培养我们大学生的数据分析和处理能力，学院组织了我们参加大数据技术实训。本次实训目的是让我们更深入地了解大数据的基本概念、技术和应用，掌握大数据采集、存储、处理和分析的基本技能，为未来的学习和工作打下坚实的基础。
二、实训内容
1. 大数据基础知识
在实训初期，我们学习了大数据的基本概念、特点和发展趋势，以及大数据技术体系的基本构成。通过理论学习和案例分析，我们对大数据有了更深刻的认识。
2. 数据采集与存储
在数据采集与存储环节，我们学习了如何使用Flume、Logstash等工具进行数据采集，以及如何使用HDFS、HBase等进行数据存储。通过实践操作，我们掌握了数据采集和存储的基本技能。
3. 数据处理与分析
在数据处理与分析环节，我们学习了MapReduce、Spark等数据处理框架的使用，并进行了数据清洗、数据转换和数据分析的实践操作。通过这一环节的学习，我们学会了如何从海量数据中提取有价值的信息。
4. 大数据应用开发
在大数据应用开发环节，我们学习了如何设计和开发大数据应用系统。通过实践项目，我们进行了需求分析、系统设计、系统开发和测试等环节的训练。这一环节的学习让我们了解了大数据应用的开发流程，提高了我们的实践能力。
三、实训过程
在实训过程中，我们采用了理论授课、案例分析、实践操作和小组讨论等多种教学方法。通过这些方法，我们更深入地理解了大数据技术的实际应用，提高了解决实际问题的能力。同时，我们也积极参与了小组讨论和交流，分享了彼此的学习心得和经验。
四、实训收获
通过本次实训，我深刻认识到了大数据在现代社会中的重要性。我不仅掌握了大数据技术的核心技能，还学会了如何运用这些技能解决实际问题。此外，实训还让我了解了大数据应用的开发流程，为我未来的学习和工作提供了有力的.支持。
五、总结与展望
本次大数据技术实训让我收获颇丰。我不仅学到了丰富的知识和技能，还提高了自己的实践能力和解决问题的能力。在未来的学习和工作中，我将继续深入学习大数据技术，不断提高自己的专业素养和实践能力。同时，我也希望能够将所学知识应用到实际工作中去，为社会发展做出自己的贡献。