大数据技术实践报告范文 第1篇
摘要：管理会计是信息支持系统与管理控制系统的集合体。信息化时代来临，企业以信息技术为依托，在管理会计领域积累了丰硕成果。但信息技术在为企业管理会计发展提供助力的同时，也使其面临着前所未有的挑战。借助信息技术，管理会计将在理论层面和技术方法层面发生革命性的变化。文章在阐述信息化时代管理会计的积累探索及面临的挑战基础上，对管理会计的发展趋势进行了分析和预测。
关键词：信息化 管理会计 发展趋势
年来，随着云计算、大数据及移动互联网等新兴技术的飞速发展，以计算机技术和现代网络技术为代表的信息化时代已悄然来临。财政部在2016年颁布的《管理会计基本指引》中提出单位应充分利用信息技术，促进管理会计应用落地。理论界和实务界都在积极探索如何以信息技术为依托，深化管理会计在我国企业的应用。信息技术在为企业管理会计应用助力的同时，也使企业需要面对更高额的投入、更海量的数据、更多的责任及更大的风险等一系列挑战，这将对管理会计的发展产生不容忽视的冲击和影响。
一、信息化时代的管理会计应用现状
管理会计是信息支持系统与管理控制系统的集合体，主要服务于单位（包括企业和行政事业单位）内部管理需要，是通过利用相关信息，有机融合财务与业务活动，在单位规划、决策、控制和评价等方面发挥重要作用的管理活动。《管理会计基本指引》中指出管理会计应主要应用于单位的预算管理、成本管理、绩效管理等领域。信息化时代的到来，无疑为管理会计在上述领域发挥职能提供了新的契机。到目前为止，我国企业依靠信息技术在管理会计应用方面积累了较为丰富的成功实践，但也存在一定的问题。
（一）预算管理：信息化水平参差不齐
预算管理作为管理会计的重要工具之一，在企业管理活动中有着举足轻重的地位。当今社会，经济环境瞬息万变，企业经营呈现出多元化态势，传统的预算管理模式渐渐无法满足企业需求，信息技术在预算管理领域的应用已迫在眉睫。以大数据为依托的财务业务一体化趋势，使得企业各部门协同作战，都参与到预算的编制、控制、分析过程，形成了完整的预算体系，使预算管理更为全面、科学、合理。企业在预算管理领域不断尝试着运用信息技术，如ERP中的预算模块、专业的预算管理软件以及企业自行研发的预算软件等各类预算管理信息化工具，中国黄金、深圳航空、烟台万华、神东煤炭等多家企业已依靠用友、金蝶、东华厚盾、Oracle、浪潮通软等国内外专业软件建立起体系完整、内容全面的全面预算管理系统。我国企业在预算管理信息系统建设的成功案例值得国人欣喜，但总体来看，信息技术在我国企业预算管理领域的应用并不普遍。中国会计学会的《中国会计信息化应用调查（2015）》（以下简称《应用调查（2015）》）显示，仅有的企业在预算管理领域采用了信息技术，而这的企业中信息技术在预算管理领域的作用水平也参差不齐，这说明我国企业要想将信息技术与预算管理完美结合仍是任重而道远。
（二）成本管理：粗放与精益并存
在当今国内外严峻的经济形势下，保持成本领先优势成为众多企业增强自身竞争力的一大法宝。但是，随着生产自动化程度的不断提高以及产品种类的日益复杂，传统的成本管理模式往往难以满足企业实现全方位保持最优成本的需求。而基于计算机技术和现代网络技术的信息系统能够有效协调、计划、监控和管理企业全方位的各类成本，逐渐成为帮助我国企业由传统成本管理转变为精益成本管理的有力武器。例如，太阳纸业通过大数据、云计算等信息技术手段划小核算单元，进行精细核算，监控企业内部细微运作，助力管理效益提升；宝钢集团以信息技术为依托在整个集团范围内实施生产和管理的“流程再造”，建立起包括整体产销管理系统及主要生产线控制系统在内的信息系统体系，有效落实了战略成本管理；深南电路则利用信息技术手段实施了控制流程成本“极限成本控制”、控制采购成本的“网上竞价采购平台”和控制质量成本的“精益六西格玛领航员项目”，有效强化了企业的成本控制。从上述成功案例不难看出，信息技术对成本管理有着重要的推动作用。然而，与这种巨大推动力形成鲜明对比的是，信息技术在我国企业成本管理领域的应用效果并不理想。据中国会计学会的《应用调查（2015）》显示，仅有的企业在成本管理领域采用了信息技术，且信息技术的实施主要集中在作业成本管理领域，在标准成本法、计划成本法等其他领域，信息化实践较少且大多以失败告终。失败的原因除企业自身条件限制外，信息技术手段的不成熟也是不容忽视的重要因素之一。
（三）绩效管理：单维向多维转变
财政部在2017年颁布的《会计改革与发展“十三五”规划纲要》中指出，要以深入实施管理会计指引体系为抓手，进一步发挥会计工作在绩效管理等方面的职能作用。绩效管理是企业经营管理活动的重要组成部分，并随着管理思想的演进不断变革和完善。现如今我国的绩效管理即将迈向全员参与全程监督的新阶段，但若想成功完成这一转变并非易事。企业需面对信息量巨大、考核对象难以沟通以及不同部门考核方法不同等一系列挑战。采用传统的方式，无疑解决不了这些基本的问题，企业亟需一种灵活的、可配置的、可随时适应企业实际需要的考核工具，而各类信息技术手段无疑满足了企业的需求。信息技术的发展使得各种行为和活动信息都将得到精准的记录，管理者可以利用更多的数据信息多角度全方面地对员工进行客观公正的评判。目前，我国已有部分企业成功地在效管理领域采用了信息技术。例如中国储备粮管理总公司依靠大数据技术建立了云中心数据库，并基于数据库构建了领导综合看板、业务运营支持、考评、测算、宏观分析等统一视图，有利于中国储备粮管理总公司更全面地进行绩效管理；中石化集团建设了数字绩效平台，通过信息技术突出对KPI、360度、MBO等考评技术的运用，形成了全方位、标准化、透明化的考核模式，实现了绩效管理信息化及系统化。除上述企业之外，我国还涌现出其他成功建立绩效管理信息化体系的企业，如海尔、华润、神华等大型的企业集团。但总体来说，信息技术在绩效管理领域的应用多集中于大型企业，中小企业因成本等因素的限制，对绩效管理信息化的推行积极性相对较低。
（一）管理会计的服务对象：由大企业向中小企业普及
中小企业是我国数量最大、最具创新活力的企业群体。据工业和信息化部印发的《2016年中小企业发展报告》显示，截至2015年末全国规模以上中小工业企业万家，占规模以上工业企业数量的。这一数据充分说明了中小企业在我国所具有的重要地位，因此管理会计要想真正在我国蓬勃发展，不可忽视其在中小型企业的推广与运用。但从管理会计应用现状来看，管理会计在我国中小型企业的应用状况并不理想，其中很重要的一点原因就是管理会计所需要的数据信息获取难度大、成本高。而信息化时代，随着互联网技术的普及和成本的不断降低，各类信息技术大行其道，可供中小型企业用以推行管理会计的技术手段明显增加。云计算便是其中之一，云计算因其成本低、效率高、可定制性强等优势受到了中小企业的广泛青睐。对于中小企业而言，云计算模式能够满足其灵活的业务需求，在提高管理会计信息化效率的同时，信息化成本也能够控制在企业可接受的范围之内。总体来说，虽然目前在中小企业广泛推行管理会计仍存在观念、技术和资金等一系列限制，但愈发成熟、安全和完备的信息技术使得管理会计的应用范围逐渐由大企业普及至中小企业成为一种必然趋势。
（二）管理会计职能的发挥层面：由战术层向战略层延伸
随着商业环境的日益严峻，越来越多的企业开始将管理会计运用于战略和日常决策之中。目前，我国企业在预算管理、成本管理及绩效管理等管理会计不同领域中均取得了一定进展。但是，上述领域的管理会计实践往往是孤立而单一的，无法从根本上解决企业的管理问题。企业管理的现实需求，促使管理会计不断提升其发挥职能的层面，从日常的战术性决策向长远的战略决策拓展，从战术管理向战略管理延伸。财政部在2016年颁布的《管理会计基本指引》中强调，单位应用管理会计，应做好相关信息支持，参与规划拟定，从支持战略定位、战略目标设定、战略实施方案选择等方面，为单位合理制定战略规划提供支撑。这一要求充分展现了管理会计职能向战略层面延伸的趋势。战略管理的成效在很大程度上取决于其获得的相关管理会计信息，而信息化时代，各类信息技术手段无疑是获取信息的有力武器。与以往任何时候相比，在信息化时代企业可以更迅速更容易地访问和搜索大量数据。而当海量的数据被收集起来之后，企业又可通过信息技术筛选出有价值的数据信息，并确立不同生产经营流程中的数据之间的关联关系。信息技术对数据强大的搜集分析功能，满足了企业战略管理的信息需求，支撑管理会计的职能由战术层面向战略层面的拓展和延伸。信息化时代，管理会计不再仅仅关注成本管理、预算管理等单一领域，而是更加注重从战略的高度渗透于企业的决策、规划与绩效评价等一系列环节。管理会计将在信息技术的支撑下通过对现有管理会计职能的完善和延展，为企业管理者提供有助于战略决策的相关信息，帮助企业实现基业长青的美好愿景。
（三）管理会计的处理技术：由“信息孤岛”向“信息共享”变革
麦肯锡公司2016年的一项调查表明，一般企业财务部门用于业务处理的时间为60%，只有不到10%的时间用于决策支持。而世界级企业的财务部门用于决策支持的时间已超过50%。可以说我国企业若想达到世界级水平，就必须努力缩短业务处理时间，实现信息共享。财政部2014年C布的《关于全面推进管理会计体系建设的指导意见》指出，要实现会计与业务活动的有机融合，从源头上防止出现“信息孤岛”。不难看出，打破信息壁垒是未来管理会计发展的必然趋势。当浩如烟海的数据被收集起来之后，如何将有价值的数据筛选出来并确立它们之间的关联关系是落实管理会计的重要环节。但是，传统的数据处理技术无论从规模和结构上，还是处理速度和加工精度上都渐渐无法满足管理会计的要求。更重要的是，传统的数据处理技术仅能完成成本管理、预算管理等各管理会计领域单独信息系统的建立，无法实现各信息系统彼此间在功能上的关联互通。在信息化时代，这一难题迎刃而解。分布式数据库技术、互联网技术、中间件技术、系统集成技术等现代信息技术，完美实现了会计与业务活动的有机融合，极大地提高了各子系统间信息的共享性，从源头上消除了“信息孤岛”现象。此外，云计算、大数据及移动互联网等新兴技术也逐渐成为企业财务共享服务中心的核心驱动力。据《应用调查（2015）》显示，66%的企业在建设财务共享服务中心的过程中会自主创新或积极地应用成熟新技术，22%的企业正在进行技术升级，53%计划在未来1―2年进行技术升级。总体来说，在信息化时代管理会计已逐渐摒弃传统的数据处理技术，通过对新兴技术的运用，逐步实现业务处理和会计处理的集成、财务信息和非财务信息的集成、会计核算与会计管理的集成。底层数据的壁垒被逐渐打破，各子信息系统之间的互联互通和数据共享将渐渐成为现实。
当今社会，大数据的积极尝试、云计算的落地应用、移动互联网的全面覆盖，各类信息技术以前所未有的强势姿态渗透到生活的方方面面。信息化时代的号角已经吹响，信息技术手段的运用为企业管理会计实践带来了新的发展契机，同时也带来了巨大的挑战。管理会计若想在信息化浪潮中稳步发展，就必须顺势而为、应势而动，依靠新兴技术手段突破自身桎梏，酝酿出一场采用多种技术手段、多维度全方位反映企业经济活动的改革，以消除传统会计片面、狭隘的种种弊端，为新时代会计的发展绘就美好蓝图。Z
参考文献：
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大数据技术实践报告范文 第2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。
大数据技术实践报告范文 第3篇
在这样的故事中，现在比较喧嚣的就是“大数据”。什么是大数据，已经有诸多的论述，总体上来看大同小异。涉及到大数据对不同领域的影响，如何正确认识大数据及其在国际传播中的意义，似需逐步理清如下几个线索。
第一，计算方式革命奠定了大数据的时代意义
大数据的发展，是信息高速公路硬件铺设后，在信息流量的增加、信息积累方式的多元、数据存储和分析技术的突破、用户数量的飞跃等因素推动下，对于数据认识和数据挖掘上的革命性突破。
简而言之，大数据实现了两种计算方式上的革命：
首先是精确计算。一个充分利用信息传播新兴终端的主体，即充分享受了移动、即时、通信的终端服务的主体，其个人信息将被全息记载，精确计算。比如一个普通人，在大数据时代享受的便利包括，使用google等搜索引擎，可以快捷地享受到信息广泛和瞬间的汇总——但个人的IP地址以及搜索关键词、搜索习惯所有痕迹被记录在案；医疗健康信息历史和当下的储存、比照以及血压安全阈值的监测；个人消费数据和投资的检测分析等。
其次，模糊计算。个人在享受大数据提供的信息超值服务的同时，也将自我的信息分享出去，在“个体（individual）”的对面，还有一个利益集团的狼群，在不断搜集“群”、“众”一类的信息，并将他们通过大数据的模糊计算，不断通过对个人精确信息的获取而将这些模糊信息精确化个人被算计而不知。
这个用户和“对面”的用户，既是“个体”、“主体”或者个人，也可以是一个公司、集团，在某种程度上也可以是一个国家。
第二，社会控制手段“质”的飞跃凸显了大数据的政治意义
从量的积累到质的飞跃的道理广为人知。从社会控制的角度来看，大数据将这个道理最终落到了实处。大数据提醒我们，“社会控制”在信息时代的价值内涵，已经不再是虚拟的，而是通过采集和分析每个主体的个人信息，实现最优化的、不同层面的利益最大化和社会控制。有这样一则大数据在美国政治传播领域的调查案例结果引人思考。
2012年4月23日到5月6日，美国宾夕法尼亚大学安娜伯格传播学院迈克尔·德利·卡皮尼（Michael X，Delli Carpini）教授和约瑟夫·特罗（Joseph Turow）教授带领两位博士生Nora Draper和Rowan Howard-Williams进行了一项有关大数据政治传播方面的研究。由研究人员设计了20分钟的调查问卷，普林斯顿国际调查研究机构（Princeton Survey Research AssociatesInternational）抽取了有代表性的美国成人网民1503个样本进行电话访谈（包括座机和手机），就大数据时代概念运用于政治选举时，选民对定制性的政治推广的看法进行了调查。
2012年7月24日公布的调查结果显示，占很大比重的美国人绝对反对（dead-set against）针对他们个人量身定制的政治广告（tailored political advertising）尤其是当时在即将到来的2012大选中类似的活动在前所未有地上升的背景下。实际上，很多美国人非常不喜欢量身定制的政治广告，他们表示，如果发现自己打算投票的目标候选人卷入类似行为的话，他们的支持率会大大降低。更详细的数据包括：86%的人说，他们不欢迎“根据个人兴趣量身定制的政治广告”。这个数据远远高于那些拒绝“量身定制型传播”（tailored communication）形式人群的比例（61%）、“量身定制的新闻（news thatis tailored to your interests）”（56%），“量身定制的折扣（discounts that are tailored to your interests）”（46%）。
64%的美国人说，如果他们获悉他们倾向投票的候选人在竞选过程中购买他们（选民）的上网行踪（onlineactivities）以及他们邻居的在线行踪等数据，并依此向他们推送不同类型的政治信息的话（这些行为在2012年的大选中已经很普遍），37%的人说会大大降低他们的支持率，27%的人说无论如何也会降低他们的支持率。
70%的成年美国人说，如果他们获悉他们倾向投票的候选组织在竞选过程中运用脸谱网（Facebook）向他们的链接朋友发送包含朋友的文件照片以及表示支持候选人的“声称”广告的话，50%的人会大大降低他们的支持率，22%的人说无论如何也会降低他们的支持率（而这种类似的行为在201 2年大选中已经发生）。
77%的美国人同意（其中35%的人严重同意）如果一个网站将我浏览该网页的信息分享给那些政治广告人，我将再不会返回这个网站。（实际上，很多网站，或者自主、或者通过第三方都在分享类似的数据。）
85%的人同意（其中47%的人严重同意）如果发现脸谱网（Facebook）用我在帐户中已经设置为私人信息的东西制作并推送给我政治候选人广告的话，我会很愤怒。
主持这项研究的约瑟夫·特罗教授说，2012年的大选标志着在线广告推介的一个分水岭。空前的途径和范围，全美政治大选组织运用几百件细碎的、有关个人在线和离线的生活信息以确保他们认为的“正确的”人被“正确的”信息所命中。“但是我们也发现，与市场营销人员所宣称的迥然不同的是，大多数成年美国人不希望根据他们的个人兴趣来制造和推送政治广告”。
这个案例中似乎是很专业的分析“定向广告”（Targeting advertising），即就个体数据的分析来决定“谁”应该接到劝说性的信息，“如何（how）、何时（when）”以及“出于什么原因”（for what reasons）。“量身定制性广告”（Tailored advertising）意味着给某个独特的个体打造某种劝说性的信息——这个定向的过程基于对这个独特个体兴趣和价值的分析结论。但是，这个所谓专业化的案例直指大数据的政治传播实质，从批评的声音中我们也看到，人们认为这样的行为威胁了隐私权并侵蚀民主价值观。市场营销人士也包括政治竞选活动顾问们则辩护说，这样做可以给美国人他们实际想要的东西：与他们的关注焦点密切相关的政治广告以及其他形式的内容。
从中国现实来看，以往每个个体，无论是从事何种工作，都具有很强的地域性、个体性、阶段性，社会关系也或者类似“山药蛋”——一个圈层一个圈层各自独立，类似先生所总结的乡土社会格局。在自己交往能力、经济能力以及权势所能辐射的范围内活动，顶多再配上一些“烟花”——比如远方亲戚、外地工作亲属、外地同学等弱关系。尤其每个人的社会活动都相对比较封闭。
但是，大数据互联网背景下，每个人都触网、上网，成为社会大网络上的一个物理性节点。在全国乃至全球物理性一张网的概念下，个体的任何活动都具有了可追溯性、可复原性，最重要的是可分析性。大型信息网站通过多维数据源来进行人的跟踪和定位，精确把握用户信息，并进行裸的掠夺式使用。除了GPS进行物理定位外，通过个人消费行为和习惯也可以进行人的性格乃至行为取向定位，比如浏览网页、收发电子邮件、搜索关键词和关心信息、手机号码、网吧频率。
由此激发人们思考的是，每个人的个人信息都有哪些机构在搜集，都有可能被用于何处？比如买手机有不同的公司，上网实名制，银行，学校，单位，超市会员等等，都在进行着大众个人化信息的搜集和汇总。
那么，再进一步思考，又有多少外国机构、利益集团乃至犯罪机构等通过这些渠道进行跨国的、中国国民信息的搜集和分析，已经将这样的信息用向何方呢？第三，政治边界内涵改变和重组揭示大数据的国际传播意义
毋庸置疑，大数据将为人们认识世界和改造世界提供新的强有力工具，使人们能更加容易地把握事物规律，更准确地预测未来。亟需更宽大、长远的顶层设计，以之来调适数据规模以及计算模式的革命给既往思维、管理模式带来的挑战。
美国已经将大数据提升到国家战略层面上实施。美国是最先提出“大数据”概念并开展应用的国家，依靠其先进的信息技术以及数据科学的研究水平逐步建立起了系统的“大数据”基础理论和应用模式，并在实际应用中积累了丰富的经验。2012年12月10日，美国国家情报委员会了名为《2030年全球趋势——不一样的世界》（Global Trends 2030：Alternative Worlds）的报告。这是全美情报界最高层级战略评估性情报分析产品，提交给总统，意在为其提供未来20年内的全球趋势预测，为白宫和情报界远景战略政策提供思考框架。报告反映了美国政府16个情报机构对未来20年世界局势的预判，其中提到的四类技术将影响2030年前全球经济、社会和军事发展：信息技术，制造和自动化技术，资源相关技术，卫生保健技术。在信息技术领域，大数据存储和处理技术、社交网络技术以及智能城市技术等将改变人们的生活和经营方式，社交媒体和网络安全会成为新兴市场。大数据的存储和处理会协助政策制定者有效应对经济和治理的难题。
大数据概念和实践提示我们，在信息化时代，国家和机构的权力半径在一定程度上取决于风险预警和信息获取的半径。大数据技术提供了这样一种可能，那就是物理和行业的边界已经被信息重新划定，包括信息的获取、处理和分析能力重组了国家的实际权力的发挥以及发挥的实质性内涵。举例来说，一个国家的领土规模可能很大，但信息无障碍传播和获取分析处理能力低下的情况，有可能决定了这个国家或地区的权力延伸物理半径很是狭小，以至于权力延伸和发挥影响的心理和生理半径则会呈现一种疑窦重生和肢端萎缩的趋势；相反，一个国家和另外一个国家的距离可能很远，可是通过信息传感器的充分布设以及信息处理能力的提升，另外一个国家可能会沦为信息强国的一个节点和包围，丧失任何的信息主动权而深度为奴。
余论
20世纪著名的三论——信息论、系统论、控制论，在大数据时代充分得以验证。
大数据技术实践报告范文 第4篇
校企合作是提高高等职业教育质量的核心和发展趋势，西方国家高度重视职业教育的发展，逐渐推行并完善现代学徒制人才培养模式，无论是德国的“双元制”、美国的“合作型”、澳大利亚的“技术与继续教育”，还是日本的“企业教育”，均为校企深度合作的人才培养案例。做好校企“双元”现代学徒制人才培养，对于现代高职会计信息管理专业具有重要意义。西方国家现代学徒制人才培养体系较为成熟，多元主体参与其中[1]。我国在探索现代学徒制时以政府、企业、学校一方牵头多方协同及校企“双元”培养模式为主。财会类专业难以找到特定的服务行业，各企业财会类人员岗位占比较少、人员需求量不高，导致专业就业相对分散[2]。在实施现代学徒制时，应积极探索以学校为主导，面向行业和企业的校企“双元”育人模式。
二、构建科学有效的校企“双元”育人机制
校企“双元”育人现代学徒制模式实施中的一大困境是尚未形成互利共赢的合作机制，校企双方应积极探索科学有效的“共合作、共育人、共管理”全面合作机制。1.校企共合作。学校成立领导小组，建立指标体系对企业进行研判，与合作企业签订现代学徒制专项项目。为有效促进深度产教融合，实现企业服务学校人才培养、产出成果促进企业发展，校企双方应整合资源、挖掘共赢点、搭建平台，形成长效合作机制[3]。一是整合资源建设“校中厂”“厂中校”，学校购入所需平台、设备等，建设现代化企业办公区域；企业师资和“师傅”入驻，进行工作制度和企业文化建设，实现员工在学校办公学习、学生在工作中实践学习。二是搭建平台建设产业学院，充分发挥企业重要教育主体作用，将企业需求融入高职财会类人才培养全过程，将人才培养延伸至科学研究、技术创新、产品升级、企业服务、学生创业、员工培训等方面。2.校企共育人。校企“双元”育人应体现教育性和职业性。构建“工学贯通”“课证融通”的课程体系，让学生具备基本的职业能力和素养，有效获取相关职业资格证书；同时，通过高等职业教育，为想要提升学历的学生进行教育保障。结合现代学徒制培养模式，通过实践提升学生的应用型技术技能、岗位适应性和综合能力。聚焦新技术新要求，校企共建双师教师实践基地，培育高水平结构化教师教学创新团队，强化师资技能培训、社会培训、技术应用创新与成果转化，支撑新兴技术技能人才培养。3.校企共管理。在校企“双元”现代学徒制育人模式实践中，通过签订专项协议、三方协议、师徒协议、成立专项工作小组等，在工学结合的教学组织中，以学校为主导单位，企业全力配合各项管理工作。这种管理方式有利于划分校企双方的责权利，彼此分工明确，提升管理效率。学校作为主导的管理方式，在以企业的生产实际引领教学的“双元”育人模式中，有利于保障人才培养的连贯性、统一性和有效性，激发校企双方的积极性，有效促进人才培养质量的提升[4]。
三、以行业企业发展为导向进行专业建设
（一）会计信息管理专业人才培养与行业企业的对应性
数字经济下，会计职能由核算会计向管理会计转型、技术由传统财务向智能财务转型[5]，导致高职院校教学内容与企业需求脱节，不利于现代学徒制的有效运行。学校应以行业企业需求为导向，分析学生就业方向，专业建设对接行业企业需求、课程体系对接职业岗位、教学过程对接业务流程、教学内容对接工作任务，形成“行业企业—岗位—业务—教育”四链闭环衔接，通过教学组织、课程建设与开发、教学管理、教学研究、思政育人、职业资格证书培训等内容，打造会计信息管理专业特色现代学徒制人才培养模式。当下，财会行业企业全面升级转型，企业财务呈现自动化、实时化、数字化和智能化。财务自动化体现为利用设备和机器，预先编制好流程及程序，在人工干预较少的情况下，自动地完成部分或全部财务操作。财务实时化主要体现在企业共享所有信息资源的基础上，财务数据及时、动态、对称同步。财务数字化是财务信息化的进阶，业务转化为数字，利用智能化工具进行数据处理和管理。财务智能化是人工智能在财务领域的延伸应用，包括可视化、机器学习、语言处理等技术。会计信息管理源于会计，专业人才具有很多的岗位选择，专业人才培养规格要呈现“首岗适应，多岗迁移，可持续发展”。专业人才就业首岗面向传统会计核算和大数据业务财务技术人员，向会计信息系统运用、维护、销售岗位迁移。未来向企业高级管理人员发展，其中目标岗位包含会计信息主管、会计主管和ERP工程师，发展岗位包含首席财务官、信息技术总监和财务经理。数字经济下，企业财务业务大致分为数据采集、数据处理、数据分析和数据应用四个环节。第一，基于企业内外部会计业务和经济业务信息，以及其他数据源通道，通过业务分析、会计核算等进行信息采集。第二，通过数据清洗确保数据的有效性，通过数据挖掘等方式发现存在的问题，根据业务发展与数据情况建立业务数据算法和模型。第三，利用大数据技术和智能化工具进行问题分析，并呈现可视化数据分析结果。第四，撰写如企业投资分析报告、财务报告等相关数据分析报告，为企业的风险管控、预算编制、纳税规划等经营决策提供支持。
（二）会计信息管理专业人才培养定位
新形势下，会计信息管理专业需要培养懂业务、擅分析、能设计、助管理的人才。首先，要熟悉经济业务和会计业务的流程与发展过程，并能厘清业务与数据的关系，搭建数据分析框架。其次，要掌握数据分析技术，根据实际问题运用有效的数据分析方法对数据展开分析，针对分析结论提出指导性意见。然后，要具有信息系统设计和数据可视化设计的思维，使信息的传达明确、有效。最终，要服务管理决策，能够依据相应的数据分析结果，为企业经营决策提供支持。
（三）会计信息管理专业课程设置
基于人才培养目标，专业课程的设置需要如下三个层面的支持[6]。1.会计学课程。会计信息管理不能脱离财务会计，要熟悉企业经济业务和会计业务的流程及处理，能够完成账务处理、财务报表生成和企业纳税申报等业务工作。此类课程的基础课程主要有财务会计基础、财经法规与会计职业道德、经济法基础等，核心课程主要有企业财务会计、智慧化税费申报与管理等，专业拓展课程主要有智能出纳业务操作、云财务会计岗位技能训练等。2.数据管理技术课程。对数据的管理体现在两个层次，一是能够使用工具对数据进行采集、处理、分析和应用，二是掌握信息系统的操作、维护与信息安全管理。此类课程的基础课程主要有统计基础、数据库基础、财务大数据基础等，核心课程主要有财务大数据分析与可视化、业财一体化设计、会计信息系统应用、大数据技术在财务中的应用等，专业拓展课程主要有财务机器人应用与开发、EXCEL在财务中的应用、信息安全与管理等。3.决策管理能力课程。面对核算会计向管理会计的升级转型，会计信息管理人员更多的要向企业的经营决策提供服务，提出建设性意见和建议，要求具备一定的决策能力。此类课程的基础课程主要有管理会计基础等，核心课程主要有管理会计实务、企业内部控制等，专业拓展课程主要有智能化成本核算与管理、ERP管理会计岗位技能训练、企业经营模拟沙盘实训等。
（四）会计信息管理专业教学资源建设
校企“双元”现代学徒制育人模式下，校企双方深化产教融合，共建共享专业教学资源。校企共同开发工学结合的课程及教材，企业挖掘工作岗位任务与技能，有机融入课程体系，教师编写课程讲义、开发相关配套教学资源，满足教学需求。同时，发挥学校和企业在信息、人才、技术与物质资源等方面的优势，建立数智化实践教学基地，打造“校中厂”“厂中校”和产业学院，增强实践教育应用。
（五）会计信息管理专业师资队伍打造
校企共同进行师资团队建设，利用各自优势，增强师资建设的产教契合度，强化“双师型”教师队伍建设。通过协商校企共同制定双师师资管理办法，完善双导师制，明确职责和培养任务，规范选拔、培养、考核、激励办法。有计划引聘校外行业名师、企业兼职教师，优化“双师型”教学团队结构。依托双师教师实践基地等平台，校企教师双向交流培养，综合提升师资队伍的专业知识和教育教学能力。
四、开展“工学结合”的教学模式
校企“双元”现代学徒制育人模式的特点为学校、企业共同对学生进行双重教育和管理，校企共同组建学工团队，建设“工学结合”的课程体系，分阶段实施教学[7]，实现教学现场化和“教、学、做”一体化。第一阶段为第一学年，企业与学校联合招生，签订学生、企业、学校的三方人才培养和招工招生协议，明确学徒的“企业员工”和“学校学生”的“双重身份”。学生主要学习基础理论和技能课程，包括财务会计基础、管理会计基础等职业基本能力课程，高职英语、计算机应用基础等综合素养能力和技能课程，思想道德与法制等思想政治素养课程和职业生涯规划等创新创业能力课程。企业师傅入驻学校，进行学生管理和企业文化建设，通过企业参观、个人发展规划等途径，帮助学生体验核算处理、财务分析等岗位工作要求，推进校园文化与企业文化的融合，帮助学生适应下一阶段的学习。第二阶段为第三学期到第五学期，依托“校中厂”“厂中校”和产业学院，进行工学结合的人才培养。基于典型工作内容和工作任务，把企业生产、管理、经营、服务的实际工作活动作为课程核心，将工作任务与知识学习相结合，校企共同开发、教授工作技能指导课程。以企业师傅入校或学生入企业的形式，积极探索校企轮换弹性学习模式，由学校教师主要承担企业财务会计、财务大数据分析与可视化等专业核心课程教学，由企业师傅主要承担智能出纳业务实操、云财务会计岗位技能训练等技能实训课程教学，学生半工半读，学练结合，为过渡到工作岗位做准备。第三阶段为第六学期，学生进入学徒期，到企业进行顶岗实习，通过轮岗培养掌握岗位所需的技能，由企业考核，双向选择就业。校企共同落实好实训工资、津贴、学费、社保、安保等工作，打通用工、就业渠道，实现“招生即招工、毕业即就业”的良性机制。学徒期结束时，学生应修满毕业规定的最低总学分，并取得如会计专业技术资格证（初级）、大数据财务分析职业技能等级证书等职业资格证书。结语现代学徒制育人模式受到高度关注与认同，校企“双元”育人模式对会计信息管理等财会类专业有着重要意义，学校应探索建立校企产学研合作、协同育人的长效机制，校企双方优势互补、共同发展。“工学结合”的人才培养模式下，学生具备“学生”和“学徒”双重身份，校企双方还应共同制定双元考核与评价方案；制定适用于现代学徒制的学分制管理机制，职业资格证书互通认证，科学合理设置学校修读、校企交替与企业轮岗等课程的学分；利用现代信息化技术，提高学徒管理和教学质量监控水平，全面保障人才培养质量的高水平提升。
参考文献
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[2]于晓平.高职会计专业实施现代学徒制人才培养模式研究[J].现代商贸工业，2019（17）：109–110.
[3]王玉龙，郭福春.高职院校深化产教融合的现实样态与路径选择[J].职教论坛，2021（02）：40–45.
[4]张函.校企合作不合伙——“单主导”模式破解现代学徒制“两冷”难题[J].科技视界，2020（23）：76–78.
[5]区永亮.人工智能背景下财务会计向管理会计的转型[J].纳税，2021（35）：74–76.
[6]赵彩霞，吴杜，雷国琼.大数据时代会计信息管理专业人才培养思考与对策[J].中国管理信息化，2016（05）：34–36.
大数据技术实践报告范文 第5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。
大数据技术实践报告范文 第6篇
一、从精细化管理到互联网+时代，为管理会计发展注入新的生机及含义
在企业界已经认同管理会计是使一个企业做到精细化管理和创造价值的重要手段。既然如此，在企业互联网+时代下，企业的互联网化能否取代传统企业？ 时代变迁，同样的人、财、物以及产、供、销，使得现代企业的管理理念、营销模式、使用的管理手段都发生了本质的变化。互联网+时代对企业精细化管理也提出了深层次的需求，企业整个的内部与内部间、内部和外部之间都在实施着精细化的管理。
二、企业在互联网+时代下，管理会计应用新的发展方向
在云计算、大数据下，在企业整个全面预算的过程中，创造价值的财务共享服务模式，以流动性管理为支撑的营运资本管理的核心，财务绩效评价、会计责任中心，基于大数据和决策分析的内部报告作为现代服务业的人力资源是企业的互联网+应用管理会计发展的新趋势。
（一）在云计算中，企业已经开始由管控型财务向价值创造型转变
互联网+、云计算下大数据等新兴技术使企业催生了新的管理工具和业务发展模式，为管理会计注入了新的内涵，促进了管理会计的发展，企业的财务部门参与经营管理、提供经营决策将更加容易，内部控制制度执行起来更有效率，真正的做到了传统的财务向企业的物流，资金流，信息流的三流整合。例如，财务共享服务中心将推动财务体系的重新设计，促进财务会计与管理会计的分离，提供数据管理和基于组织的财务职能转变；电子采购系统（企业云采购）的分散管理为集中管理，使采购通过采购中心会计岗位设置、财务人员参与采购活动更容易和有效的确定采购价格，供应商的信用卡和账户的控制；电子商务客户资源管理，互联网+基于现实的一部分，使财务真正的参与到业务和管控中，这就是云计算及互联网所要做到的。
（二）互联网+使得管理会计服务范围增大
互联网+时代下管理会计，企业财务人员为领导层提供的财务报告，不再是仅仅关注企业的经营目标、经营预算、绩效评价等财务数据，同时还要分析同业竞争对手的优劣势及企业的供应商及客户的经营状况、资金现状及潜在的用户需求。转变财务人员思维，多角度了解企业产品用户的需求特别是特定用户的个性化的需求，从而才能与相关的业务部门一同改进产品，更好的为用户提供服务。
（三）互联网促进整个价值链条的流动性管理
在互联网+时代下，企业的资金流量决定着一个企业的生命，在当前的经济环境下，企业资金的流动性管理要比经营收入和净利润的增长更重要。传统企业现金流管理上的结算管理，集中于内部现金流管理，云计算，互联网技术的应用，使企业内部开发的上游和下游供应商，经销商对流动性管理的产业链。互联网+金下融的发展，需要对企业的应收账款、应付账款、库存及现金等全部的运营资笨进行实时监控，管理和优化企业资金周转周期，及时准确的对资金进行预测，随时对资金进行预警分析，科学合理地做出财务决策，确保公司总有能力偿还债务和各种临时资金需求。
此外，在管理会计的应用中，目前业界的重点是企业生产和经营活动，企业的追求，是企业的最大利润。在未来的发展中，管理会计将逐步扩展到企业的投资活动、筹资活动，追求企业的净现值最大化和融资的平均成本。管理会计是充分发挥创造价值在企业决策、投资决策和融资决策中的作用。
三、互联网+时代对管理会计人才的新需求
互联网时代，不仅企业要求实现转型，管理会计的发展要求财务人员也需要转型。由于我国企业经济主体及内部管理活动的多元化发展，使得相关专业技术人员管理会计实务操作呈现新的需求：首先，会计专业技术人才的业务水平和技能需求呈现明显的两极分化。其一，对初级会计人员的需求是大的，主要是为了满足企业财务基础工作的需要；其二、对会计人员的要求具有熟练的专业技能和专业知识，具有丰富的实践经验，易于结合企业内部和外部环境因素，为企业管理层提供数据分析和有效利用的会计制度产生的数据信息。其次，管理会计财务工作人员的工作表现形式分为两类：会计和非会计类。原来传统的不参与会计工作的企业开始做基本的会计工作，原来的会计人员转变，开始计划的企业，决策，成本管理的预测。然后，企业管理咨询越发展，管理会计知识越重要。计算机和网络的广泛应用，在很大程度上减少了会计的工作量，使企业财务人员节省时间，工作重心从会计核算到会计信息的分析和财务管理的转变，真正实现了会计向管理的转变。最后，要求财务人员知识结构多元化。因为一个社会有分工的专业，这就决定了专业设置的必要性，必须具备一定的技术专长。同时，对我国经济环境的变化也要求管理会计财务专业技术人员应掌握经济学、管理学、金融学基本理论与基本知识，掌握财务分析方法；具有获取信息和决策分析和实际问题的能力，具有专业的判断和可持续发展能力的敏感性，实现通才和专家的完美结合。
四、管理会计以提高数据的价值，大数据为企业管理和内部报告提供了强有力的支持
全面预算是一年，企业内部的下一场比赛，并没有发挥真正的作用。基于杜邦内部管理理论模型，财务部门成本结构分析和财务比率的计算和指标的设置等，并计算不难，但由于缺乏相关的财务分析，内部和外部缺乏，行业和区域相关的数据，难以评估其合理性。未来，云计算、大数据技术基于数据的话，从“三游戏”到“全过程全多游戏”的整体预算尽可能。
管理会计的一个重要职能就是通过使用相关的数据信息来预测企业的未来，为企业管理者做出及时、准确的管理决策。基于杜邦内部管理理论模型，财务部门成本结构分析和财务比率的计算和指标的设置等，并计算不难，但由于缺乏相关的财务分析，内部和外部缺乏，行业和区域相关的数据，难以评估其合理性。未来，云计算、大数据技术基于数据的话，从“三次博弈”到“多次博弈”的整体预算尽可能。
五、在信息化条件下，管理会计的发展将为企业资源规划的转型升级提供新的动力
企业ERP管理软件为管理会计提供了有效的平台，与此同时，企业管理会计的发展的转型升级，企业ERP管理软件来提供能量。我国企业ERP软件与一些外国先进的管理软件区别，在某种程度上，是由于管理会计系统赋予的基本思想、概念、框架、工具、方法和最佳实践，和模型库， 《财政部关于全面推进管理会计体系建设的指导意见》中，明确的将信息化列入“4+1”的管理会计体系，全面推行管理会计信息化建设，它还提供了企业ERP的转型升级，为国内资源管理软件厂商要赶上国际供应商提供了新的发展机遇。
大数据技术实践报告范文 第7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）.
大数据技术实践报告范文 第8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。
大数据技术实践报告范文 第9篇
P键词：信息化；教育督导；创新意识
为适应教育快速发展的需要，充分发挥教育督导作用，大连市确立了“建立教育督导综合应用平台，推进督导工作方式改革创新”的工作思路，逐步向大数据和技术支持的数据化督导过渡，以信息化带动教育督导现代化，不断创新督导与评价方式，完善监测与分析模型，建设现代化的督政、督学、质量监测三位一体的服务体系。2010年开始研究设计具有大连本地应用特色的“大连教育督导平台”。平台的建设理念：一是依据“发展性督导评价”理论，针对督导评价目的的建设性、内容的个别性、主体的多元性、过程与结果的开放性等特点研发；二是依据ISO9000质量管理体系的管理理念，对必要的督导工作实行过程化督导管理，包括计划、执行、检查、总结等各个环节；三是互联网思维，全样本、相关联、混合数据的个性化反馈、适应性分析、趋势统计等。平台的建设特点是模块化、可插拔、云服务。平台由全市统一的数据库和若干个应用子系统构成，满足教育督导部门及学校开展督政、督学、质量监测的应用需求。
一、教育督导评估应用系统
教育督导评估应用系统是大连教育督导平台的一个子系统。
1.结构与功能
教育督导评估应用系统由档案查询展示功能模块和督导评估功能模块组成。档案展示模块包括：永久有序的单位档案云端存储、查询展示督导评估档案、自定义展示其他档案、独立的个性化单位门户首页等功能。督导评估模块包括：市对区、校进行督导评估、区自评及对学校督导评估、学校自评、社会人员参与辅助评估等功能。系统可根据不同的督导评估内容和要求，选择和组合督导评估类型、定义与督导评价体系；搜集和分析督导评估资料，对评估对象进行查审和量化考核督导，科学统计和分析督导评估结果；为教育行政部门决策提供科学依据，实现督导评估效益最大化。
2.优势与价值
该系统创新了教育督导评估的技术与方法，提高了督导效率与质量，实现了：
（1）网络化档案管理。档案的生成与积累规范、系统、适时，可根据工作需要，快速地对档案进行整理、上传、管理和展示，实现无纸化办公。
（2）多元化督导评估主体。不但发挥了被督导评估单位的主体作用，而且还保证了督导评估主体的权威性，特别是将社会组织、个人的评价纳入评估活动中，为家长、学生、社会参与教育工作的管理与评价提供了有效的渠道，实现了督导评估中多边互动等多主体评价，使评价结果更客观、更准确、更有说服力。
（3）即时化督导评估实施。督导评估更具时效性、可追溯性，不受时空和时间限制，可即时发现过程中的问题、监督工作进展状况，及时进行改进和调整，提高督导评估效能效率。
（4）智能化统计分析。各评价职能部门和个人独立登录打分，可设定多种取分方式，系统自动计算，避免繁重的统计工作及人为的计算错误。运用数学模型对评估结果进行科学的统计、分析，对比分析各项区域发展综合指标，并可以自动生成详细的统计图、表，结果一目了然。
3.适用范围
教育督导评估应用系统可满足基础教育各学段、职业教育及成人教育等各级各类综合督导与专项督导的需求。只需将每项督导的评估指标体系或标准嵌入到系统，系统就可以按照评估标准进行统计分析。并且每项评估在系统中独立运行、互不干扰。
4.应用案例：个性化的综合督导
督导过程分四个阶段：
第一阶段：确定年度责任目标。年初确定责任目标，市政府与县区政府签订责任状。市政府督导室根据不同地区实际情况，有针对性制定个性化的评估方案及评估细则，应用《教育督导评估应用系统》督导评估指标体系，为县区提供具体的、个性化的标准。
第二阶段：全年推动责任目标落实。坚持“监督与指导并重，评估与服务并重”，确定相关职能部门和责任督学的相关人员担任评估人员，利用信息化手段，搜集过程资料，责任督学参与实施全程跟踪，并根据需要对重点项目进行专项督导。
第三阶段：年末完成考核评估。注重评估主体的多元性，在县区自评的基础上，组织评估组现场考核评估，利用《教育督导评估应用系统》收集的过程资料和数据进行网上打分。
第四阶段：督导评估结果应用。通过建立不同的数学模型，科学统计和分析督导评估结果，使督导报告既有定性分析又有定量结果，以市政府教育督导室文件形式，并在每年全市教育工作会议上向社会和媒体通报评估结果，依据督导评估结果发放奖励资金。
二、义务教育均衡发展监测系统
义务教育均衡发展监测系统是大连教育督导平台的另一个子系统。
1.结构与功能
义务教育均衡发展监测系统包括数据上报统计、均衡发展状况分析、均衡发展监测和教育决策支持四个模块。系统支持自主、任意定义与监测体系；对各项基础数据自动进行拆分与统计、计算与分析，对于没有达标的指标项系统自动报警；以多数据、全样本、相关联的形式，及时地对跟踪与监测到的数据进行分析与拓展，并实时、个性化地将义务教育均衡与发展状况、趋势和可能发生的概率及规律揭示出来。
2.优势与价值
大数据技术实践报告范文 第10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。
大数据技术实践报告范文 第11篇
关键词：大数据技术；对公业务营销
中图分类号：F274 文献标识码：A 文章编号：1003-9031（2016）03-0070-04 DOI：
当今时代，以移动互联网、云计算技术、搜索引擎为代表的新一代信息技术全面渗入金融行业，对金融业态产生重要影响。同时，伴随网络技术的发展，数据渗透到了每一个行业，“大数据”应运而生，已成为重要的生产要素。对最早实现数字化交易的银行业来说，大数据能反映银行产品管理的综合信息，也隐藏着产品相关的客户行为模式，有助于实现基于客户行为的产品营销管理。
一、大数据技术概况
大数据尚未有统一的概念，目前采用较多的是麦肯锡咨询公司的定义，大数据是“规模大到传统的数据库软件工具已经无法采集、存储、管理和分析的数据集”，且大数据具有“4V”的特点，即数据量大（Volume）、数据种类繁多（Variety）、数据更新快（Velocity）、数据具有极大的价值（Value）[1]。IDC的报告预测未来5年中国的数据量将以的速度增长[2]。数据作为一种信息，记录了企业所有的产品信息，并能更精确、更客观地展现客户需求，具有重大的商业价值[3]。基于大数据技术的各种商业创新，会使得未来的营销活动以更贴近消费者需求方式以及在更为合理的时间实施，取得更好的效果[4]。
现有的大数据分析挖掘的方法有很多，常用的有如下几种。
1.关联分析法。这是最常见的大数据分析方法之一，指的是从现有的数据库中找出特定序列的数据在特定事件中存在的数据关联性。确定关联规则是关联分析法的重要基础，不同关联规则的设定会产生不同的关联结果。该方法主要用于发现某一事件中不同数据是否存在关联性，如产品间的内在关联性。
2.序列分析法。序列分析法与关联分析法规则类似，但寻找的是某一事件中数据之间在时间上的关联性。加入了时间序列，使得分析结果更具动态性和延续性。这种分析法对于发现潜在用户具有明显作用，能够广泛应用到金融、医疗、工程等领域的企业中。
3.分类和预测分析法。实际上是两个过程，第一步是确定模型描述，针对指定的数据类型和概念集进行分类划分，第二步是使用这种分类基于模型进行预测分析。这一类分析方法主要用于挖掘隐藏在数据背后的消费者特定的消费习惯，并预测其后续的可能行为。
4.聚类分析法。聚类分析法能够将数据库内数据特征未知的信息进行相似性最大化处理，帮助企业了解哪些是较为典型性的用户，哪些是忠实用户，哪些是流失用户等，从而有助于企业根据不同用户的消费特征制定不同的营销策略。
二、大数据技术在商业银行的应用现状
国内的金融行业，尤其是银行业，大数据的应用尚处于起步阶段，远远落后于互联网行业。但金融行业实现数字化交易以来，沉淀了大量的用户数据，是较为适合大数据分析的行业。银行业的数据分析尚处于从数据碎片化到数据整合时代的过渡阶段。现阶段，大数据技术在商业银行的应用主要集中在风险控制和零售业务，主要有三种模式。
首先，基于网上交易流水的数据挖掘。银行与电商合作，直接接触电商平台、支付平台上的大量卖家和买家，并通过交易流、信息流、资金流覆盖其产业链上的生产、物流、消费等多个环节。基于此，银行借助成熟的数据分析技术，实施风险控制和拓展营销。如工商银行“易融通”会自动处理客户信息，选取客户融资需求量、还款资金来源及其可靠性等因素作为贷款额度指标，在线批量审批与发放贷款。招商银行与敦煌网共同推出的“敦煌网生意一卡通”客户信息共享，为小微企业提供融资、结算、理财一体化的金融服务。
其次，基于第三方系统的征信数据挖掘。这一类数据主要包括人行征信、工商、税务、电力、房管局、车管所、社保、海关等政府数据，学历、购物、支付、物流等社会征信数据以及各大金融机构的金融数据等。这些数据使得银行能更加全面判断企业客户的属性和资质，更有针对性地根据其综合情况实施精准营销。如平安银行在接入平安保险、平安租赁等集团子公司数据的同时，辅之以政府公共数据，全面分析客户情况并据此营销。
最后，基于POS流水的数据应用。商业银行依托在线贷款业务平台系统，对客户进行综合信用评价，向符合贷款条件的POS商户，以其一定期限内的POS结算流入量为授信额度的依据，在线发放用于生产经营的信用贷款。已有的POS流水数据应用有招商银行和通联支付合作的流水贷、中信银行和银联商务合作的网络商户贷款业务，浦发银行和通联支付合作的流水贷业务等。
除了基于行内数据进行挖掘分析外，国内许多商业银行还与专业第三方公司合作，争取顺应大数据潮流，进一步加快应用大数据的步伐。如平安银行与SPSS公司合作，进行消费贷产品的大数据营销管理；宁波银行利用客户购买某项产品大数据分析结果挖掘潜在客户。这些探索为商业银行拥抱大数据技术，利用大数据技术转变营销理念和营销方法提供了很好的借鉴。
随着云计算、物联网等新型信息技术的发展和跨渠道跨终端的整合，银行的大数据将日渐完善。产品的客观数据与客户信息也将有效结合，形成完整的“产品――用户”数据库，用于银行各类产品的规模化和定制化综合推介，尤其是对于具有复杂的金融产品综合运用需求的对公客户来说，大数据的应用将是一片蓝海。
三、大数据技术在对公业务营销中的应用方案
对公客户是商业银行的主要利润来源之一，且该类客户沉淀了大量复杂的数据，将大数据技术应用于对公客户服务和对公产品营销具有重要意义。基于大数据技术的营销管理是一项系统性工程，需循序渐进，最终形成一套成熟体系。张湛梅等提出一套针对移动互联网的大数据营销体系“PDMA”，主要包括认知客户（perceive）、挖掘需求（data-mining）、精准营销（marketing）、营销评估（assessment），构成一个闭环体系[5]。基于“PDMA”的框架能很好地建立银行产品和客户两个维度。结合客户属性进行产品大数据分析，才能以更符合客户偏好和需求的方式实施产品营销，并对营销的效果进行事后评估，以持续改进。本文以“PDMA”为框架，系统阐述商业银行借助大数据技术进行对公产品营销管理的应用方案。
（一）P――认知客户行为
对公客户与零售客户有本质的区别，客户的金融需求复杂，且更加个性化多样化。在银行进行大数据分析之前，应当对对公客户有一个全面认识，并结合客户情况认知银行对公产品现状。认知企业客户行为可以从三个方面着手。
1.基于客户属性建立客户特征库。客户特征库包括银行数据库中的所有对公客户相关字段，可以对客户的自身属性、所在地区、财务状况、与银行合作紧密程度等进行初步分析，掌握客户基本情况。
2.结合客户持有产品情况，认知银行的产品结构。以产品管理系统中的产品库为依据，分析持有不同数量产品的客户分布、各门类产品的客户总体分布、下属分行及其经营机构的客户持有产品情况，以及结合多个时点的各门类产品客户数的变化趋势等。
3.在认知产品的基础上，基于产品记录，分析客户行为习惯。包括客户对产品门类的偏好，对产品购买渠道的偏好，对资金流动性的需求，购买产品时段偏好等。
（二）D――挖掘客户需求
在认知产品和客户的基础上，应用大数据技术，挖掘隐藏在产品信息和客户信息背后的客户需求，为后续的精准营销打下基础。
1.基于客户产品持有行为判断不同产品的相关程度。在客户持有产品的全数据中，同一客户持有多种产品的现象较为普遍。分析客户持有的产品明细清单，找出同一客户持有产品组合的一般规律，可以准确判断各产品之间的相关程度，测算出持有某种产品的客户同时使用该产品相关产品的可能性。产品相关分析的结果可以形成定期的产品相关性监测报告和营销建议。
2.基于产品的监测报告，判断产品持有的平均水平。结合客户产品的平均持有水平分析，将低于产品平均持有水平的对公客户认为是具有产品潜力的客户群，生成这一类客户清单。同时根据客户清单中对公客户所在分行进行分类，将这部分产品需求未充分挖掘的客户清单推送到分行，以帮助分行更好地锁定目标营销客户。同时也可以针对不同门类产品的客户情况进行统计分析，判断持有某类产品的客户使用其它门类产品的情况，也即产品的跟进情况。
3.对非结构化的大数据进行分析，全方位挖掘客户的产品需求。非结构化数据可以分为行内数据和行外数据。行内数据中，银行内部的资金来往记录和银行内部企业授信报告等都可以作为非结构化数据来源。此外，银行还可综合应用外部数据，如电力、税务、工商和人行征信系统数据。通过这类交易数据可以形成企业的社会网络关系图，作为供应链金融大数据营销的重要依据。
总之，需求发现环节应紧密结合产品和客户的数据，挖掘大数据背后客户对产品的需求，是借助大数据实现对公产品营销管理的基础性工作。
（三）M――产品精准营销
充分挖掘客户需求后，根据需求实施精准营销。具体可以有如下应用。
1.结合客户的产品门类偏好推荐同一类别的其它产品。根据客户偏好分析和需求挖掘结果，掌握客户对某类产品的使用记录，为其推荐同门类产品中其它热门产品（依据热门产品排名），提高同一门类产品的渗透率。此外，还可以具体到各分行，分析各分行同类产品使用情况，并将之与全行产品应用情况对比分析。低于全行各门类产品应用水平的分行建议就其薄弱的产品门类进行重点营销。
2.对持有某些产品的客户推荐产品组合中的其它产品。通过产品相关分析梳理出相关度高的产品组合，结合只持有这些产品组合中的部分产品的客户清单，生成各个客户还可进行关联营销的具体产品清单，推送给各分行，指导其根据该客户潜在产品清单对客户进行产品关联推荐。
3.通过客户属性分析开发潜在客户。从产品出发，通过聚类法和分类预测法分析持有某种产品的客户群体的共同属性，然后比对具有这些属性但还未持有该种产品的客户，作为该种产品的潜在客户名单，对名单上的客户推荐该种产品，通过分析现有客户成功开发新客户。
（四）A――营销效果评估
营销评估是贯穿“PDMA”大数据营销体系全流程的最后一环，也是营销管理流程中承上启下的重要步骤，能及时帮助商业银行掌握大数据分析的效果。银行在精准营销评估过程中，应当加入时间序列，结合产品和客户情况进行综合评估，并定期对基于大数据分析的精准营销实施评估，根据评估效果改善大数据分析和精准营销的成果。对有成效的分析结果形成定期营销报告，对于成果不显著的从业务角度总结原因，调整大数据分析模型和参数，改进结果。
四、对公业务营销中的典型案例
总体来说，相比国有银行，股份制银行更加积极拥抱大数据技术。2015年3月，民生银行“金融e管家”平台正式上线，这是民生银行利用大数据技术的一大利器。该平台主要针对国内商业银行客户关系管理系统管理功能、分析功能、应用功能相互脱离的弊端而开发的基于大数据分析的一站式服务平台。“金融e管家”服务于全行对公客户管理，覆盖“PDMA”框架的四个环节，是对公业务应用大数据技术的典范。
首先，认知客户行为（P）。该平台对接民生银行内200多个生产系统和数据中枢，并导入上市公司数据、人行征信数据、工商数据等行外的数据，形成完善的数据结构，通过不同的规则组合数据，如对公客户和产品的交叉组合，或者基于供应链的客户上下游集合等，使用户可从不同角度解读对公客户的特性，同时通过行内资金流和行内外信息流，精确掌握客户的行为习惯。
其次，挖掘客户需求（D）。该平台对客户信息更深层次的挖掘，去除无效信息，将有效信息放大，结合线下业务资源，挑选出最适合营销的企业关系群体，应用多种大数据分析方法，建立关系网络分析模型，识别出群体的特征和相互之间业务重点，并以极具可用性的界面展示客户潜在需求挖掘的结果，帮助客户经理深度挖掘客户的金融需求。
再者，产品精准营销（M）。该平台是一个智能化的融资理财和资源整合平台，主要围绕核心客户，通过后台数据的支撑，建立交易网络模型和上下游客户推荐模型，并据此匹配最适合的金融产品，实现精准营销。该平台上线后，对公产品关联营销的成功率大大提高。
最后，产品营销评估（A）。该平台建立了基于历史记录的客户绩效评价体系，科学全面的评价客户绩效，并根据评价结果改进营销方向。后评价功能涵盖对公业务的不同情况，如对个性化服务方案的综合评价，对集团客户也能建立综合收益的评价，而不仅仅是单独考虑单笔业务的收益，适应了缺资产时代的商业银行经营新思路。
可以预见，在信息技术发展日新月异的当代，随着对公业务背后纷繁复杂的信息流、资金流、物流等多样化数据不断沉淀，大数据技术在商业银行对公业务营销中的应用价值将日益凸显，并将逐渐成为商业银行对公业务的核心竞争力之一。
参考文献：
[1]Manyika， J.， et Data：The Next Frontier for Innovation[R].Competition， and Productivity，2011.
[2]Franks， B.著，黄海，车皓阳，王悦等译.驾驭大数据[M].北京：人民邮电出版社，2013.
[3]杨威.大数据时代下的电子商务企业营销方式变革[J].中国电子商务，2014（14）.
大数据技术实践报告范文 第12篇
一、《基本指引》的必要性
(一)《基本指引》为进一步建成管理会计指引体系指明了方向
《基本指引》提出管理会计概念框架，共分六章节二十九条。第一章和第六章分别为总则和附则，其余章节分别按照管理会计要素分为：应用环境、管理会计活动、工具方法和信息与报告，基本涵盖了涉及管理会计目标、原则、要素等概念框架，为下一步推进应用指引和案例库奠定了坚实基础，对整个管理会计指引体系建设起到理论支撑和统驭全局的作用。在此基础上建立起来的《应用指引》主要帮助各单位明确管理会计的各项工具方法的内容、特点、条件、运用及优化，以便单位内部正确开展管理会计工作，选择适合自己的管理会计工具方法。虽然《应用指引》提供了具体的工具方法，是整个指引体系的主体，但是少了《基本指引》的框架指导，管理会计工作便是无源之水、无本之木，不利于应用指引的建设与长远发展。此外，从我国管理会计实践来看，各单位对管理会计的认知还较薄弱，理论深度不够，急需一套规范度高、系统性强、能够为单位所借鉴的管理会计标准。《基本指引》正是在此之际，阐释了管理会计的理论框架，指明了未来管理会计指引体系建设的方向，有助于“4+1”管理会计体系的建成。
(二)《基本指引》有利于推进管理会计理论的研究
《关于全面推进管理会计体系建设的指导意见》指出力争通过5～10年左右的努力，中国特色的管理会计理论体系基本形成[ 1 ]。《基本指引》秉承这一理念应运而生。会计按照服务对象不同可分为财务会计和管理会计，前者主要服务于单位外部财务信息使用者，后者主要为内部管理层与治理层服务。由于财务会计理论起步较早，其概念框架的设计与具体准则的建立在全球已经成熟，而管理会计则启蒙于20世纪初，随着经济社会宏观环境、企业经营管理方式以及管理科学的发展变迁与进步，管理会计走过了近90年，但仍未建立一套标准化的管理会计准则规范。我国对管理会计理论的引入较晚，对管理会计的认知往往停留在工具方法的学习上，理论上缺乏系统性认识，这在一定程度上阻碍了管理会计工作的开展。《基本指引》提供了管理会计概念框架，是众多业内专家学者智慧的结晶，为进一步推进管理会计理论体系的建设提供了强有力的制度保障。
二、《基本指引》的创新点
通过读《基本指引》不难发现它有许多创新点：
首先，在我国首次提出管理会计的目标、原则和要素并形成管理会计概念框架，搁置理论争议，重在应用。还将战略管理提高到前所未有的高度，这符合现代管理发展趋势，有利于管理会计工作落地。
其次，《基本指引》的正式稿在征求意见稿的基础上进行了完善。(1)特别强调注重管理会计理念、知识培训和人才培养，这说明单位应重视管理会计的应用，走学习经济路线;(2)正式稿特别对管理会计工具方法及其应用领域进行了详细说明，增强了管理会计工具方法的可理解性和应用性，方便管理会计工作的开展;(3)删除了“管理会计工具方法在行政事业单位的主要应用领域”，强调统一管理，具有普遍适用性的特点。
最后，《基本指引》是在借鉴国外优秀经验的基础上，结合我国实际情况综合考量的产物。国外相关文稿尚无管理会计基本指引，也没有统一规范的管理会计概念框架可供参考。例如美国注册会计师协会的《全球管理会计原则》和美国管理注册师协会的《管理会计公告》等，均未综合成理论概念框架。因此，《基本指引》在管理会计概念框架设计方面尚属先例。总之，《基本指引》开创了我国管理会计的历史先河，夯实了管理会计体系建设的根基，推动了国内外管理会计理论与实践的进步。
三、关于应用环境要素
由于管理会计四要素是管理会计概念框架的主体部分，其直接影响管理会计理论的构建与应用指引和案例库体系的建立，因此本文主要就四要素对《基本指引》作简要剖析。《基本指引》指出各单位应用管理会计，应充分了解和分析其应用环境。应用环境是指各单位所面对的内外部环境，它奠定了单位管理活动的基调[ 2 ]。内部环境包括价值创造模式、组织架构、管理模式、资源保障、信息系统等。外部环境包括经济、市场、法律、行业环境等。由于管理会计的目标是服务于单位战略管理，因此从战略的角度分析，内部环境可以进一步分为三类：单位资源与能力、价值链创造和组织管理。组织管理是内部管理活动的起点，组织结构管理混乱会波及企业文化，不利于各部门协调工作。在此基础上要分析单位自身有什么资源优势和核心能力。资源分为有形资源、无形资源和人力资源，后两者经常会成为一个单位的竞争优势。例如：专利技术作为一种无形资源，其稀缺性、不可模仿性使企业获得竞争优势;企业文化往往因其路径依赖性和因果含糊性造就了企业独有的竞争地位;而核心能力是将以上资源进行整合的能力，也是企业最有价值的资源，如身处大数据时代，企业对信息的整合能力要求提升一个档次，高效的数据处理系统，准确的数据分析结果往往会使企业占领行业制高点。因此，《基本指引》第十一条、第十二条明确提出在人力、财力、物力等方面做好保障工作，加强资源整合，重视管理会计信息系统，及时高效提供与管理相关信息，推进管理会计的实施。当然，外部宏观环境也深深影响着每个单位的日常工作。总之，企业在开展管理会计工作时，要充分重视自身所处的内外部环境，为管理会计工具方法应用和管理会计活动开展提供适合的条件。
四、关于管理会计活动要素
管理会计活动是在充分考虑单位内外部环境，将获取的相关信息生成管理会计信息后，运用一定的管理会计工具方法为单位提供管理需要的相关信息的活动[ 3 ]。管理会计活动经常涉及预测、决策、控制、评价等管理活动，它是建立在优良信息的基础上，凭借先进的定量工具分析方法，生成有关财务与非财务信息，支持和引导单位实现高效的战略管理过程。因此，管理会计活动的使命就是提供有价值的管理信息，以供决策层顺利开展战略管理。
管理会计活动是综合性活动，它与财务会计活动不同。财务会计活动只涉及确认、计量、记录和报告，通常不涉及业务活动;而管理会计活动应融合财务和业务等活动，包括利用财务信息与非财务信息进行预测、决策、控制、评价等。因此，管理会计活动是在财务会计活动基础上展开的，后者是前者的充分但非必要条件，前者的活动范围更广。由此可见管理会计活动贯穿于整个管理过程。
五、关于工具方法要素
根据《基本指引》第四章的规定，目前管理会计工具方法包括但不限于这二十多种，并应用于七个领域，基本涵盖了单位财务管理、成本管理和战略管理。因为每种方法适用于不同的管理活动，单位应根据实际情况选择适合自身的工具方法。如果单位是追寻规模经济效益，应重视成本管理活动，优选成本管理方法;如果单位规模较小，且投资风险较高，则应重视预算管理和投融资管理，谨慎选择预算管理方法，进行资本成本分析等。
大数据技术实践报告范文 第13篇
随着现代科技的不断进步，信息技术呈现出跨越式大发展的特点，以移动互联网、物联网、大数据和云计算等为代表的新技术应用大幅提高了社会的生产生活效率。而近年来，传统商业银行和互联网金融之间的博弈也已被各界炒至白热化。互联网金融生态的蓬勃发展、信息技术的快速变革与商业模式的不断创新，给传统银行业带来机遇的同时，也对银行自身的经营理念和模式、信息处理能力提出了前所未有的挑战。对于传统商业银行而言，如何有效利用既存的大数据，在互联网金融时代突破重围，以促进自身的转型与发展成为其需首要思考的问题。
另一方面，随着利率市场化的不断推进，利差缩小，市场竞争激烈，业绩增长乏力将成为商业银行发展所面临的主要问题。除此之外，产能过剩行业贷款是2015年面临的最主要信用风险事件，钢铁、水泥、建材、船舶、光伏等行业遭遇经济周期下行和结构调整的双重压力，经营环境更趋艰难，整体行业信用风险持续攀升，导致不良贷款率逐步攀升。严峻的经营态势促使银行通过开展大数据分析等方式内部挖潜，以实现“盘活存量、用好增量”，有效提升业绩、管控风险，以实现自身的可持续性发展。
二、大数据应用于信贷管理的原因及意义
（一）银行大数据特点
从大数据特点角度来看，银行业是一个数据驱动的产业，在互联网金融时代或者大数据金融时代，银行信息化进入了一个新的发展阶段，即大数据应用阶段。大数据应用作为创新的催化剂，正改变着金融业态，并将引起银行业务模式深刻的变革。由于银行业大数据应用同时具备体量大、种类多、访问速度快和准确性要求高等特点，大数据应用将拓宽商业银行业务发展空间，加速产品创新，通过数据的不断积累与整合，具体分析客户需求以推出银行差异化产品，改变当下银行产品同质化趋势。其次，大数据应用将提升银行的核心竞争力，通过大数据能够更加有效地评价银行的经营业绩，评估其存在的经营风险，尤其是信贷风险。再者，大数据应用将开拓银行的经营渠道，使得网络银行，电子银行得以不断推广和完善。最后，大数据应用将提高商业银行的经营管理水平。随着商业银行数据分析能力提升，通过对数据进行统计、分析、评估，为银行业务发展、市场营销、资产负债管理、客户关系管理等方面提供有效的决策支持。
（二）银行不良贷款率现状
中国银监会2月15日的2015年第四季度主要监管指标数据显示，商业银行不良贷款余额12744亿元，较上季末增加881亿元；商业银行不良贷款率，较上季末上升个百分点。我国商业银行不良贷款率已连续10个季度上升，由于关注类贷款和逾期类贷款增长较快，不良贷款后续仍面临较大压力，信用风险管控压力加大。此外，受不良贷款侵蚀、净息差收窄等多因素影响，我国商业银行利润增长持续放缓，商业银行2015年当年累计实现净利润15926亿元，同比增长。①
近日，中国银行业协会、普华永道会计师事务所联合的《中国银行家调查报告（2015）》显示，的银行负责人认为产能过剩行业贷款是2015年面临的最主要信用风险事件，钢铁、水泥、建材、船舶、光伏等行业遭遇经济周期下行和结构调整的双重压力，经营环境更趋艰难，整体行业信用风险持续攀升。[1]短期内，利率市场化仍将挤压银行的存贷利差空间，这对于长期以存贷利差为主要利润来源的盈利模式，以及依赖基于此种盈利模式而形成的风险管理模式将产生一定冲击。在此形势下，银行需要不断寻求安全高效的信贷资产，优化调整信贷结构，利用大数据进行商业银行信贷资产的管理应运而生。
（三）大数据信贷管理作用
首先，大数据将会改变信贷管理的分析方法，由于个人诚信数据库的建立，避免了以往到第三方处开具证明，利用抵押，质押等担保手段的繁琐与复杂。银行可以通过大量搜取客户的诚信信息，并运用特定的运算程序进行信用评级，综合分析判断最后决定是否放款。
其次，大数据将影响信贷管理的效率，随着大数据的普及与广泛运用，银行可以采用云计算等先进的技术手段进行分析，效率得以极大提高。
最后，大数据对于商业银行的信贷管理有利于优化其信贷结构，大数据的计算方法将改变固有的仅依靠企业财务报表及信用报告的信用评级方法，实现评级的多元化趋势。打破信贷结构中由大中型企业信贷垄断的局面，解决中小企业融资难的问题。
三、大数据在银行业务应用现状
目前，已有多家银行利用大数据的技术来增强自己的竞争力。中信银行信用卡中心通过大数据完成了实时营销；交通银行通过大数据实现了数据营销；建设银行通过此项技术实现了电子商务平台和信贷业务的结合；光大银行则以此建立了社交网络信息数据库；招商银行通过大数据来发展小微贷市场。由此，我们可以看出，从大数据概念的引入到在银行业的广泛实践，大数据实际上为中国银行业的发展带来了很大的帮助。
在客户营销方面，银行通过大数据的营销模式可分为交叉销售模式和个性化推荐营销模式。中信银行的信用卡中心实现了实时、历史数据进行全局分析，风险管理部门现在可以每天评估客户的行为，并决定对客户信用额度在同一天进行调整；原有的内部系统、模型整体性能显著提高。Greenplum数据仓库提供了统一的客户视图，更有针对地进行营销。2011年，中信银行信用卡中心通过其数据库营销平台进行了1286个宣传活动，每个营销活动配置平均时间从2周缩短到2～3天。再以阿里信贷为例，其主要面向阿里巴巴的普通会员全面开放，无须提交担保和抵押，仅凭企业的信用资源就可以“微贷”。“微贷”通过网络低成本广泛采集客户的各类数据信息，分析挖掘的数据，判断客户资质，用户可以24小时随用随借，商务平台上的每一笔交易，建行都有记录并且能够鉴别真伪，可作为客户授信评级的重要依据。
在授信审批阶段，随着银行数据采集范围的扩大和建模技术方法的更新，银行已经开始探索采用大数据方式，完善传统的客户评级评分模型，优化自动审批策略。其特点在于变量丰富，模型稳定，可将稀疏的数据逐步加工为密集信息。在信用额度及利率制定上，根据大数据产生的客户风险参数，各项成本参数，市场敏感性参数来设定授信的额度。在交行信用卡中心，最丰富的数据是与客户电话沟通过程中的录音数据。录音数据是典型的非结构化数据，也是典型的“大数据”。一方面，数据不断累积，而且随着业务的繁忙，还在不断加速增长，存储和管理都较为麻烦，除了存储备用和少量的人工的质检调听外，几乎没有其他用途，海量数据大都成了“沉没数据”；另一方面，语音数据里蕴含了丰富的客户信息，如客户身份信息、客户偏好信息、服务质量信息、市场动态信息、竞争对手信息等，但由于技术的限制，一直没有有效的分析处理手段，数据的价值无法体现，具有丰富价值的数据却成了“死数据”。交通银行信用卡中心的破局之道，是采用智能语音云（Smart Voice Cloud）产品对海量语音数据进行分析处理。智能语音云是新型数据服务平台，它采用了大规模异构数据的高效存管和流式数据处理机制，实现了海量语音数据的归集、处理、存储、调用和分析。
四、大数据在信贷管理中对策建议
（一）大数据自身构建
为加强大数据在信贷管理中的作用，必须首先确保大数据自身构建的完善。大数据具有数据量巨大的特点，这一特点通常会造成与数据分析处理能力的不匹配，这需要加快技术创新，尤其是对基础设施的创新。大数据的基础设施通常包括硬件设施和软件设施，硬件设施主要提高云计算的灵活、动态的IT能力，以实现简化IT结构、降低管理成本、减少能耗的目的。而软件设施则主要通过培养一部分能够熟练掌握大数据应用技术的金融人才，其可以对数据进行实时深度分析，并对未来的走势进行准确的预测，为决策提供智力支持。
搭建开发式数据平台，客户信息和数据是银行的共有资源，在开发和分享的同时，要注意防范操作风险，保证合规政策的执行与落实。在建立企业级数据仓库的同时，要建立营销、风险等数据仓库，包括分析提供有力的信息与分析支持。为此，银行与电商平台可形成战略合作，银行业共享小微企业在电商平台上的经营数据和经营者的个人信息，由电商平台向银行推荐有贷款意向的优质企业，银行通过交易流水、买卖双方评价等信息，确定企业资信水平，给予授信额度。银行也可自建电商平台，获得数据资源的独立话语权。在为客户提供增值服务的同时，获得客户的动态商业信息，为发展小微信贷奠定基础，是银行搭建电商平台的驱动力。此外，银行通过建立第三方数据分析中介专门挖掘金融数据，在银行与电商之间，加入第三方公司来负责数据的对接，为银行及其子公司提供数据分析挖掘的增值服务。其核心是对客户的交易数据进行分析，准确预测客户短时间内的消费和交易需求，从而精准掌握客户的信贷需求和其他金融服务需求。
（二）客户准入定价应用
在此环节中，应重点开发智能人脸识别技术在商业银行的应用。由于人脸信息有着不可复制、不可盗取、简便直观的特点，是大数据时代下商业银行重要的战略资源。在技术变革，人脸数据库识别系统成本降低，识别精度不断提高的情况下，此项技术在商业银行领域的潜在价值不断被挖掘提升，保障安全，节约时间，整合并挖掘数据资源方面具有广泛的应用前景。在贷款过程中，为避免欺诈现象的发生，可以利用已有的人脸信息进行身份验证，实现贷款客户身份认证信息化、智能化、网络化管理。由于银行数据是核心的金融数据，应充分考虑在监管要求下的用户数据安全，在具体应用的功能设计方面，应遵循相关监管政策与行业的规范。
此外，征信是现代金融体系的基础设施，是传统行业转型的内在要求，其本质在于对金融主体的数据刻画。现行征信体系以央行征信系统为主，具有非营利性，收费仅用于日常运营，是银行等金融机构主要征信信息来源。通过创新征信模式，如专门针对P2P行业而建的网络金融征信系统（NFCS）和小额信贷征信服务平台（MSP）可以更好地发挥征信作用。完善的法律体系是征信市场良性发展的前提，庞大而优质的数据库则是征信机构的核心竞争力。互联网征信机构有望凭借海量的互联网数据、强大的IT技术以及开放创新的思维，建立互联网平台征信模式；而非互联网征信机构则可能依靠多年的风险评估经验、特色征信数据，深耕区域性、专业性等细分领域市场。
（三）贷后监控环节应用
尽职的贷后管理可以发挥三个方面的作用：一是风险预警。通过有效的贷后管理及时发现风险隐患并快速化解，可以起到降低风险化解成本、减少经营损失的作用；二是存量客户深度挖潜。应该认识到贷后管理的过程是巩固客户关系和业务需求挖掘的契机；三是以管理创造价值。通过抓好贷后管理中的基础管理工作，可以有效杜绝客户信用评级中断、贷款临时性逾期等增加经济资本占用的事项发生，直接创造价值。
在“互联网+”、大数据不断深化发展的背景下，银行业需要在激发内生资源的同时，积极借助外力，提升贷后精细化管理水平，补足这块风险管理的短板。大数据在银行客户贷后风险预警体系中可包括单客户风险预警、客户群风险预警、风险传染预警等领域。依托运营商、互联网等外部数据资源，利用大数据位置定位、情绪分析、实时分析等技术，从偿付能力异动和偿付意愿异动两大维度出发，对个人客户、企业客户进行多维信息的深度洞察、行为精确跟踪，实现信用风险多维监控与实时评估。严格监控资金流向，把握资金流动规律，对于偿付出现的异常情况进行预警。建立适当的大数据贷后风险评估模型，将外部信息与银行内部信息如资金往来异常信息相结合，建立完整的企业预警信息系统。结合各个风险因素影响等级的不同对风险划分等级，实行分级管理。
五、总结
信息时代下，数据深刻影响着银行的未来发展。在中国庞大的人群和应用市场下，探索以大数据为基础的解决方案，深入洞察复杂且充满变化的市场成了银行提高自身竞争力的重要手段。在大数据时代下，传统银行需不断适应其自身的新角色，促进自身的转型。银行需要不断扩大触角，全面收集、分析、辨别复杂的信息，改变运营思路，审视市场和自身。
在经历过刺激政策下的信贷大投放、增速换挡中的信贷需求起落、结构调整阵痛期的信贷质量下降之后，细化对银行的信贷管理成为当下银行工作中的重中之重。而加快银行的信息化建设，完善银行数据结构，顺应数据化时代的浪潮，是推动银行经营转型的必由之路。
大数据技术实践报告范文 第14篇
作为一名传统产业的从业者，你可以不理会云计算的发展趋势，但每一位企业的领导者，尤其当你置身于商业和服务领域时，如果像对“云计算”那样，把“大数据”当成信息产业的事，那么在未来发展路径的选择上，你很可能错过重大的机会，甚至因此在竞争中落败。
大数据的功力
有关“大数据”，有这样一个通俗易懂、广为流传的故事：在美国，有一位父亲怒气冲冲地跑到沃尔玛卖场，质问为何将带有婴儿用品优惠券的广告邮件，寄送给他正在念高中的女儿？然而后来证实，他的女儿果真怀孕了。这名女孩搜寻商品的关键词，以及在社交网站所显露的行为轨迹，使沃尔玛捕捉到了她的怀孕信息。在大数据时代，商家可以比父亲更了解自己的女儿。
“大数据”对商业的改变，这仅仅是个露出水面的端倪。
比起前一个故事，后一个商业故事更能激发人们对“大数据”应用范围、应用方式的遐想。所谓“大数据”并不是一种新技术潮流，而是在信息技术高度发展之后，人们如何开发利用数据为新的商业模式发展奠定基础的过程，是一种基于新工具的新的解决问题思路。
挖掘数据的宝藏
不久前，我应邀考察光大银行。坐落在北京西单十字路口西南方的光大银行北京分行营业厅，是国内银行营业场所信息化、网络化的前沿之地。无论是在ATM机上安装的iPad和手机操作界面，还是在ATM机上实现的与银行顾问实时远程视频通话的功能，都让人耳目一新。而大堂经理的iPad不离手――顾客一旦进门刷卡领取排队号码，其相关信息，包括姓名、性别、资产状况等就会实时显现在这部iPad上。这样，大堂经理就可以用最快的速度向客户提供办理业务的建议。
这是银行利用客户数据对服务进行细化的应用，这种应用已经进入“大数据”的思维方式，沿着这个思路，其实可以进行更多服务项目的开发。
比如：银行可以统计每位客户办理相同业务的时间，甄别那些总是很耗时的客户，交给更有经验的柜员，这将有利于提高营业部的效率；如果统计发现某位客户总是频繁进行简单的转账业务，那完全可以主动教他使用网银或手机、电话银行；而倘若通过数据甄别出理财者交易的风险倾向，那么就可以更有针对性地设计理财信息，而不是像现在这样向用户频繁提供对方不需要的信息……
大数据时代，“影响了企业评估其拥有的数据及访问者的方式，促使甚至迫使公司改变其商业模式，同时也改变了组织看待和使用数据的方式”。《大数据时代》的这段话重新定义了数据的价值。
当我们建立了对“大数据”更广义的定义后，就会发现，大数据并不是谷歌、百度、Facebook、推特、门户、微博、微信们的专利。大数据隐藏在所有的信息化工具后面。生产、销售、管理的信息化产生大量副产品，过去这通常被浪费，就像富含稀土的铁矿石用来炼钢之后，矿渣总被毫不犹豫地扔掉。而今，每个企业都可以在这些“稀土矿渣”中发现财富。“数据的全部价值远远大于其最初的使用价值，在初次使用之后的每次使用中都会发现其新的价值”。每个企业在经营中产生的原始数据都可以通过重新统计和重组产生新的价值。
举个例子，每个超市都有用于防盗的监控设备，之前它只用来监控卖场的治安和员工的工作状态，而现在已经有企业用它来总结客户在商品前的停留时间和行走方式，据此调整商品的摆放方式。而各大商场，无一不掌握着各个经销商每天的所有交易明细。过去这些数据只充当结算的凭据。但如果将其进行深度开发，就能对顾客的消费行为有更清晰的了解，从而对卖场的布置、摊位的租金、经销商的返利数额等得出更精准的判断。有效应用大数据，还能让卖方在最短的时间内精准找到潜在买家并提供最周到的服务，就像本文开头提到的沃尔玛那样。
冲击大卖场
大数据技术实践报告范文 第15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。
大数据技术实践报告范文 第16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：
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[2]魏祥健.云平台架构下的协同审计模式研究[J].审计研究，.
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[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.
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[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.
大数据技术实践报告范文 第17篇
随着互联网的飞速发展，特别是随着社交网络、云计算以及多种传感器的广泛应用，以数量庞大，种类众多，时效性强为特征的非结构化数据不断涌现，数据的重要性愈发凸显， 2011 年，麦肯锡在题为《海量数据，创新、竞争和提高生成率的下一个新领域》的研究报告中指出，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素；而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。据IDC 预测，至2020 年全球将拥有35ZB 的数据量，大量数据实时地影响我们的工作、学习和生活，乃至国家经济、社会发展，毫无疑问，大数据对教育领域也带来巨大的影响和冲击。作为一线教师，结合自己的工作岗位，探讨一下大数据背景下市场营销教学受到的影响和冲击，以便及时做好调整与应对，保证和提高教学质量。
一、大数据的内涵与特征
大数据是一个较为抽象的概念，至今尚无确切、统一的定义。维基百科对于“数据”一词的定义是：“数据（Data）是载荷或记录信息的按一定规则排列组合的物理符号，可以是数字、文字、图像，也可以是计算机代码。对信息的接收始于对数据的接收，对信息的获取只能通过对数据背景的解读。”维基百科对于大数据的定义：“大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通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目的的资讯。”麦肯锡的定义：大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行采集、存储、管理和分析的数据集合。
“大数据”本身并不是一种新的技术，也不是一种新的产品，而是我们这个时代出现的一种现象。美国IBM认为大数据具有“3V”特点，即种类（Variety）多、速度（Velocity）快、容量（Volume）大；国际数据咨询公司IDC则认为满足“4V”即：Variety（种类多）、Velocity（流量快）、Volume（容量大）、Value（价值高）指标的数据才可称为大数据。这些特性使得大数据区别于传统的数据概念。大数据的概念与“海量数据”不同，它不仅仅是用来描述大量的数据，还更进一步指出数据的复杂形式、数据的快速时间特性以及对数据的分析、处理等专业化处理，最终获得有价值信息的能力。
涂子沛先生在《大数据》一书中指出：“‘大数据’之大，不仅仅意味着数据之多，还意味着每个数据都能在互联网上获得生命，产生智能，散发活力和光彩。”社会学教授加里?金称“这是一场革命，庞大的数据资源使各个领域开始了量化进程，无论学界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程”。
二、大数据背景下市场营销学教学面临的挑战
（一）市场营销学的教学内容发生巨大变化
市场营销学研究的是企业的营销行为，而当前市场环境瞬息万变，云计算、大数据、社会化媒体、移动互联网等新趋势不断涌现、层出不穷，也使得传统企业面临大转型，不管在哪个行业，传统营销的优势没有了。如果企业的商业模式还是老一套，生产、加工、产品、招商、广告，这一套路早晚会使企业走进穷途末路。因为商业模式变了，有很多营销思想、策略和手段就不奏效了，有的甚至发生了颠覆性的革命，所以相应的教学内容也必须做出调整。
1.企业的战略规划时间将缩短
市场营销学认为，企业要制定一个战略规划，它是一个社会管理过程，是具有长期性、全局性、根本性和方向性的谋划。大数据时代企业做3-5年战略规划是没有任何实际意义的，我们看到，今天的阿里巴巴很火，明年后年就不一定，说不准就被微信替代了。企业在互联网大数据日新月异的变化下，只能制定有效的一年战略，策略战术变化以周为单位，这样才能保证企业的与时俱进。
2.传统的促销策略将被改写
促销的实质即沟通，而沟通的方式之一――广告的力量将被大大削弱。新社交网络下的广告技术亟待革新。现在没有多少企业还会把大把的钱投向电视广告，还在以为分众的电梯广告占据了终端？那就错了，要知道，未来谁的WIFI覆盖率越高，谁就越可以占据终端用户的心。租个足够的数据流量，使人们习惯从你这里进入免费的WIFI，其广告价值将无可限量。现在的企业也越来越多地使用二维码营销的沟通手段。二维码的使用也使广告变得亲切宜人。
3.品类竞争将凸显
任何行业的发展，都是不断发展出新品类；而任何一个新品牌的崛起，也正是因为代表了一个品类。以互联网为例，QQ代表了即时通信，微博代表了简短共享自媒体，微信代表了免费移动社交，这些新品牌的崛起，正因为开创了主导新品类。事实上，战略上主导品类，战术上根据品类发展阶段来配置运营企业的资源（互联网是配置资源之一），才是可持续增长的根本性、系统性思维，被称之为“品类增长战略”。今天微信已经主导了移动社交这个品类，相比之下，来往因为没有分化出新品类，无法改变顾客的选择路径，导致其所谓的创新不足，从而缺乏竞争力。
4.市场调查与分析的内容将重整
大数据的出现，使营销决策的过程更多地从“经验”转变为“科学”。传统营销体系的市场调查基于抽样，并以抽样数据进行分析和推断，然而，当社会环境处在急剧变动，出现了前所未有的传播平台之后，既往的抽样方法面对复杂的环境往往显得力不从心，不能进行精准的推断和预测。于是，在大数据背景下的整个营销流程中，各种相关的数据调查和数据库纷纷出现。例如索福瑞的电视收视率和广播收听率，CTR 的广告投放监测数据、消费行为调研，AC 尼尔森零售研究、新生代消费行为研究，电通和奥美的消费者深度洞察等等。这些数据库的建立以及数据分析的工作帮助传统的广告与营销体系实现了最高程度的科学化。
（二）市场营销传统教学方式面临的挑战
1.大数据提供新的教育平台。2012年5月，哈佛大学与麻省理工学院就宣布，将投入6000万美元开发一个类似的平台，并向全世界免费开放。同年，我国教育部向全国高校征集了系列视频公开课程，面向全社会开放和共享。可以预见，这种智能学习平台将会给高等教育带来深刻的影响。学生可以通过线上学习，在网上免费获取国际、国内最好的课程资源，那么市场营销专业教师的课堂教学将面临极大的挑战。
2.传统的教学方式缺乏吸引力。目前的课堂教学，即在固定的场所，利用简单的工具对学生进行单向灌输式教学，师生之间的交流，受到空间、时间及心理因素的限制。处于大数据时代，大学生获取信息的渠道和范围已经大大增加。学生获取知识的途径不再仅是课堂，他们已不满足于听任教师传统的灌输，而是追求更加个性化的教学内容和新颖的教学方式，他们会随时利用手中的笔记本电脑、平板电脑和智能手机收集相关信息，并根据自己搜集来的信息做出判断，随时分享，并将个人体验的影响扩大到更大范围的群体之中。因此，市场营销专业的教师也往往面临更大的教学压力。
三、大数据背景下市场营销学的教学改进策略
（一）及时更新市场营销教学内容
大数据背景下，企业的商业模式不断变化，营销策略、营销手段推陈出新，瞬息万变，而国内通用的市场营销内容体系基本上是采用美国西北大学教授菲利普?科特勒的市场营销学课程体系，具有相对固化性，而市面现有的各种市场营销学教材，即使是最新版的，在内容设置上也相对滞后，难以跟上实践发展的需要。因此，作为市场营销专业的一线教师，尤其不能墨守成规。大数据提供了扩展思维的空间，从多角度、多层面思考问题，也要求教师不能把原有的知识绝对化、凝固化，而是应保持大数据时代的敏锐性，敞开头脑，不断吸收新的信息。一方面，时刻跟踪国际国内市场营销理论的最新发展趋势，积极关注市场营销理论研究的前沿；另一方面，了解国外近期成功的营销案例，关注国外市场营销的最新动态，多关注实践中企业商业模式变化和市场发展动态，多参与教学研讨会，多与同行交流，与时俱进，不断创新，结合不断变化的营销环境，及时梳理与总结现有教学内容体系中不和谐的部分，保证将最新的教学内容提供给学生。
大数据技术实践报告范文 第18篇
【关键词】大智移云；人文社科；信息素养
1人文社科类学生信息素养提升的必要性
信息技术快速更迭，人文社科专业学生的信息素养和技术能力面临严峻挑战。人文社科专业学生掌握最全面、最前沿的本专业知识，并且深刻理解社会治理、企业经营、组织发展面临的实际问题，由于缺乏相应的计算机科学和数据分析基础，以往的学生难以完成技术认知和数据实现，欠缺从“问题数据工具方案”利用技术解决实际问题的能力。因此，创新信息技术教育模式，提升社科专业学生信息素养，强化学生综合分析能力，是实现智慧教育、培养高素质人才的必经途径。
信息技术通识类教育不足
目前大部分高校人文社科专业信息技术类课程偏少，特别是核心专业是财经、政法类的院校，本科的社会学、经济学、管理学和法学等专业，与计算机科学、数据科学相关的信息技术类课程寥寥无几。而信息技术的高速发展，计算和数据科学渗透到社会生活的方方面面，高校目前开设的信息技术通识类课程明显不足。因此，增加类似《智能技术》、《信息资源管理》、《知识管理》等课程能够最高效地覆盖大部分学生，改变相关通识课程偏少的现状。
亟待提升学生适应技术发展的能力
技术工具的日新月异，对高校人文社科专业学生的信息技术采纳能力有了更高的要求。实际的工作过程中，无论是社会组织还是盈利性机构，都对新入职员工的技术预见和学习能力有更高的期望。实现社科领域的问题发现和技术对接，要求学生在学校教育中就能有基础性的技术知识和前沿性信息工具。以往社科类专业学生仅仅掌握office等办公软件已经难以胜任今天的工作要求，增设包括SQL技术、Python技术、机器学习与数据挖掘技术等教学内容，帮助学生掌握这些知识和工具无论对于提高毕业生的就业能力还是满足用人单位的人才诉求，都具有必要性。
领导力的培养需要信息素养提升
尽管在以往一些互联网企业中，有的创业者完全不懂技术，仍然获得了成功。比如人们经常谈起的马云创办阿里巴巴，以此推论不懂计算机、不懂数据科学，单纯外语专业的学生也能成功创办互联网公司。然而，经济发展、技术迅速更迭的今天，对信息技术一窍不通，仅有人文社科知识，不懂社会现象的数据表现，难以理解程序员的工作内容，想要领导和管理信息化过程中高速发展的企业，或者是解决当前各种社会问题，已经变得非常困难。高校人文社科专业需要培养的是具有高信息素养、多专业知识、强领导能力的新一代文科人才。因此，提升人文社科专业学生的信息素养具有极强的现实意义。
2人文社科类学生信息素养提升机制构建
人文社科专业信息素养教育的创新与优化是保障学生具有适应高度信息化社会发展的竞争能力和创新能力的必然要求。有学者认为，网络平台、搜索引擎以及社会化媒体推动的慕课、微课、云课堂等深刻改变了知识的扩散和共享方式，传统的教学方式将逐渐被微型化、模块化、平台化的学习机制所代替[4]。信息技术的多样性和大容量导致师生互动“偏离化”、“断层化”和“失衡化”，培养学生的信息素养需要思维方式转变、学习方式变革和教学模式革新[5]。万小娟总结了国外高校提供信息素养教育的主要3种方式：独立课教学、课外教学、课内教学[6]。仁俊霞和曹君[7]将高校信息素养教育内容分为课堂式教育、讲座式教育、嵌入式教育、继续教育以及数据库辅助教育5种教育形式。邹娟娟[8]则提出了将XMOOC与翻转课堂教学融合的新模式，认为在学生信息素养培养中，充分利用大智移云提供的手段，将知识传授和知识内化结合起来，达到令人满意的教学效果。现有研究普遍认为大数据时代，教育的理念、目标、方法都已发生根本性变化，研究结论为构建学生信息素养提升机制提供了一些思路。然而，存在的主要问题在于仍然没有充分认识到人文社科专业学生在面临技术快速更迭环境下，信息素养教育的欠缺。教学目标单一化、教学内容固定化、培养方式缺乏创新，使得人文社科类学生难以在工作岗位中发挥应有的水平。基于现有教育模式的不足，本文提出从以下三个方面来构建人文社科专业学生信息素养提升机制。
以信息素养提升为导向的课程体系改进
目前各个大学人文社科专业信息技术类课程开设情况各有不同，理工科为主的大学相对多一些，而主要学科为文科的则偏少。过于单薄的信息技术相关课程使得学生难以提升信息素养。另一方面，已开设的信息技术类课程，由于授课内容相对陈旧，授课方式较为单一，难以引入最新的信息技术知识，也对学生信息素养提升形成了障碍。因此，课程体系改进过程中，首先应针对不同专业背景，探索哪些课程可以纳入信息技术类课程建设，能够形成在人文社会学科中开展通识教育的信息技术知识框架。其次，改革现有课程的授课内容，以技术所要解决的问题为导向，在讲授信息技术基本知识的同时，帮助学生提高问题分析能力，掌握一些重要的数据分析工具。在面对社会、管理问题时，能够找到解决问题的技术工具，并且清楚社会问题的数据表达。信息素养提升类课程体系设计至少能取得以下成果：第一，信息素养课程体系结构设计（课程筛选与增设、开课阶段安排）；第二，信息技术应用工具探索与引进（应用软件、数据库选择与运用）；第三，现有信息技术类课程授课内容调整探析（信息技术前沿讲授、教学效果反馈）。
大数据驱动的已有课程内容升级
人文社科专业在通识基础课程中，大多会开设《计算机应用基础》、《电子商务》、《电子政务》这类传统信息技术类课程，但是伴随大数据与云计算的发展，原有的课程内容已显得陈旧，所授课程中很多知识学生通过多年对互联网的运用已经掌握。升级现有课程的内容，结合最新信息技术在相关人文社科领域的运用，将计算科学、数据分析纳入原有授课内容中，将极大提升信息技术素养教育的效果。以工商管理专业为例，现有授课内容的调整首先可以筛选出1-2门正在开设的课程，比如《管理信息系统》、《电子商务》、《计算机应用基础》或者其他信息技术相关课程，在课程教学大纲中增加计算科学和数据分析的有关内容，依据信息素养培养目标，变革课程授课方式和内容，开展探索性教改。再比如，随着数据分析技术的进步，会计学中传统的资产负债表、现金流量表、所有者权益表，三大报告已经不能完全反应企业的运营能力和企业价值，对于新创的互联网企业、拥有高数据资产的IT企业，尽管有些负债很高，但是同时又拥有很高的市值，如何通过“第四张报表”反应其价值，会计学的信息素养课程内容改革有必要将新的大数据分析技术纳入授课范畴。
以技术预见能力培养为目标的教育教学环节创新
人文社科专业人才要想成为企业领导者、社会活动家、公共管理专家等本领域的佼佼者，必然需要具备技术预见能力，能够洞察未来社会需求和问题所在，结合本专业知识和技术前沿，解决现实问题、指出未来方向。因此，除了开设相关信息技术基础课程外，在信息素养培养过程中还应设计一些教学环节与教育项目，提升学生能力。其方式包括开展基于互联网、大数据和智能化的创业创新计划大赛，指导学生撰写商业计划书和调研报告；进行校校联系或者院系联合，构建文科专业与计算机专业、数理专业、软件工程专业学生创业团队，开展创业项目，力争获得各类风投基金或者天使投资基金；与大数据咨询类公司建立校企联系，通过学生实习，参与咨询项目，培养复合型人才。改变传统单向知识传授的教学思路，在信息素养培养中给予学生信息技术实践的机会。教师通过指导学生采取探索、调查和发现等学习方式，帮助学生在发现的过程中获取知识、发展技能，培养数据分析、技术运用能力。教育环节创新能够实现：第一，提出学生信息技术能力培训项目实施建议，并制定学生信息技术能力标准，通过项目推动信息素养创新教学实践；第二，开发基于计算机、多媒体及Web的辅助教学系统，形成辅助教学课件、资源库等；第三，形成基于网络的互动学习模式，以解决社会、企业问题为导向，开发信息素养能力培养的MOOCs和翻转课堂。
3结束语
大数据技术实践报告范文 第19篇
一、医院统计管理工作介绍
（一）医院统计概述。医院统计是医疗服务系统的组成部分，以为医院科学管理服务为宗旨，依据收集的原有数据，真实地将医院的工作状况反映出来，描述医院服务系统的内在规律，找出服务中的不足并加以改正。（二）医院统计的指标。目前医院统计的指标大多是按照用途划分为以下三类：1、数量指标：用以反映医疗机构的数量、水平和规模，为绝对数。主要包括医疗单位的床位、患者手术的次数、门诊收治患者的数量、患者住院及出院的数量等。2、质量指标：将医疗机构的各种数据，用平均数的方式表达，如患者的治愈率、好转率、病床的使用情况、平均住院日等。3、效率指标：对医疗机构工作效率的说明，以平均数或相对率表示，由医院不同管理系统的项目指标比组成。比如门诊人次、急诊人次、好转率、入院人次、治愈率、出院人次等病人的动态统计；还应对医院病床的利用率予以统计，分别和相关数据结合，能够得到不同的管理指标，促进医院管理。（三）医院统计工作的重要性。1、检验管理效果。医院统计的重要作用之一是对医院的管理，保证医院管理的有效性。医院的统计工作数据能够直接显示出医院的就诊人数、痊愈率和收入，通过这些数据的变化能够直接的显示出医院管理效果的好坏，对医院的管理工作进行及时、全面的反馈，为医院的管理部门进行决策提供依据，促进医院工作的改进。2、评定管理效率。医院通过对医疗人员、医疗器械的调配情况进行统计可以发现医院相关资源分配的合理性、有效性。一份统计数据能够充分说明一个医生、护士或者一个床位在它目前所处的位置是否能够发挥出它的最大作用，这样就能够对医院的人力、物力和财力进行合理的分配，保证医院资源效率最大化的使用。3、评定工作效益。不同的医院或者同一医院的不同部门之间，能够通过统计信息最直白的进行比较检验各自的工作效益，从而对其进行奖惩，以激励员工。通过统计信息的对比还可以了解到医院各项工作的展开情况，对日后医院工作的展开、改善都有着重要的作用。
二、医院管理存在的问题
（一）医院管理层对统计不够重视。虽然医院统计对管理有很大作用，但是目前大部分医院的管理层并不是很重视医院统计工作，并没有意识到医院统计对在医院管理中的重要性。长此以往会造成医院的统计部门职权的虚设，统计部门在平常的工作中也多是应付了事，统计部门地位低下，严重影响部门运转以及医院统计工作的进行。（二）统计标准不统一。目前，医院统计管理体系刚开始运行，很多的制度、规定还没有指定或者还不规范，因此医院的统计管理往往不能在考虑全局的前提下进行统一管理，不能在医院内部和医院之间形成统一标准。在这种情况下经常会出现很多问题，如统计信息的失实、偏差，院内各个科室之间的统计标准不一，数据的应用性、可靠性不强，无法对医院的正常统计工作发挥应有的作用，失去统计部门的应有职责。（三）信息化程度不高。随着互联网技术的发展，依赖互联网技术的医院统计工作也应随之发展，但是当前的统计工作却无法跟上互联网技术的发展，很多医院的统计部门依然停留在对数据的收集、整理这一最基本的工作上，并没有使用最新的软件系统对数据进行进一步的分析、评价。这就使得各部门难以对信息进行直观的对比，难以直观的感受到各自的工作效益。（四）工作人员素质不高。由于医院统计的兴起时间较短，所以在医院担任统计工作的人员往往是非统计专业的非专业人员，甚至有的统计人员还是退休安置的闲散人员，都没有经过专业的统计知识学习，无法完全的把握统计相关知识以及工作软件，这对于医院的统计工作来说无疑是极为不利的。这些非专业人员不会使用专业的统计方法。统计软件，在入场的工作中只能完成数据的汇总，而无法对数据进行进一步的分析，从而无法发挥医院统计应有的职能。
三、加强医院统计管理的相关措施
综上，医院统计工作在当今激烈、复杂的社会发展环境下能够为医院的发展指明方向，也是提高医院管理水平，实现社会效益的有效方式。
参考文献：
[1]秦舒能.医院统计管理工作的构想与措施[J].中医药管理杂志,2016（03）.
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