大数据时代数据分析精选(九篇)

第1篇：大数据时代数据分析范文

关键词：大数据时代；大数据；统计学；数据分析

引言：

目前阶段，在计算机处理技术不断发展的背景下，在对规模较大并且较为复杂的数据进行处理过程中，人们已经逐渐掌握了方法与技能，并且能够在大规模的数据中找出具有一定价值的信息，所以，大数据时代已经来临。在数据时代中，在人文社科与人类自然科学技术等方面都会有较大的发展，同时也会一定程度上改变人们的生活与工作方式。除此之外，大数据时代也同样为统计学提供了良好的发展机会，但也存在一定的挑战。

一、大数据时代的概念

大数据时代的提出者是麦肯锡，他认为数据已经逐渐进入到各个行业与各业务职能的领域中，并且逐渐成为了主要的生产因素[1]。因此，人们在对大规模数据进行挖掘与应用的过程，也就意味着新的生产率增长的来临。虽然“大数据”在众多行业被广泛应用，但是，特别是在信息与互联网的领域中应用突出。

二、怎样理解大数据

（一）大数据概念界定与构成

大数据，即由于日常产生的数据量快速增长，使得数据库无法利用相应的管理工具对其进行管理与收集，最终导致在进行搜索、分析、存取、共享数据时具有较大的困难。

大数据的构成包括四部分，并将其总结为4V，即Volume，Variety，Value，Velocity[2]。第一部分是价值密度低，将视频作为具体实例来说，实现连续并且不间断的监控，其中有价值的数据信息只有一两秒。第二部分是数据体量极大，已经从TB实现了PB的跃升。第三部分是数据类型众多，主要包括视频、图片、网络日志以及地理信息等。第四部分是处理的速度超快，可以用一秒定律来解释。

（二）海量数据带来哪些挑战

第一，数据存储。由于大数据的数据规模是PB级别，所以，存储的系统也需要进行等级的拓展，并且可以通过磁盘柜或者是增加模块实现容量的增加。然而，目前阶段，数据的增长速度惊人，所以系统资源的消耗也不断增加，导致系统的运行效率有所下降[3]。因为对海量数据始终停留在分布式的存储阶段，所以，对于爆炸式的数据增长，原有的存储方案已经无法满足现有的数据变化需求。

第二，处理技术。由于海量数据的分布性与数据量与以往存在较大的差异，所以，原有的数据管理技术已经处于落后状态。

第三，数据安全。在互联网规模逐渐扩大的情况下，数据的应用已经出现指数级别的增长，所以，对于数据安全的保护与监控来说具有一定的难度。

（三）大数据相关应用与实践

第一，体育赛事应用。以2014年的世界杯为例，在充分发挥记者与编辑敏锐度的基础上，腾讯也利用对大数据的分析以及云计算等方式来为为其提供移动与社交的数据。与此同时，腾讯与IBM进行合作，并通过文化、赛事与球迷三方面来对世界杯球迷的关注重点进行信息的挖掘，进而实现新栏目的创作，并且在短时间内赢得了广大球迷的认可与关注。

第二，产品推荐应用。产品推荐的应用比较广泛，可以对客户信息、交易历史、购买过程等数据进行全面的分析，并进行有价值信息的挖掘。同时，针对同一产品的不同客户访问信息也可以进行挖掘。最终，通过对客户行为的分析，来确定消费者的共，这样就可以更好的为客户推荐产品。

除此之外，在产品推荐中，可以在对客户社交行为进行信息挖掘与分析的基础上来进行社区的营销。对客户微信微博以及社区活动中的偏好数据进行分析，并为其提供符合客户兴趣爱好的产品。

图一

三、如何分析大数据

（一）如何挖掘数据中价值

以匹配广告为具体事例进行分析，主要有两种数据。第一种是广告库，其中包括广告库以及广告的客户信息[4]。但是这种数据信息比较适合在传统数据库中应用。第二种是用户在观看广告后的行为。可以把以上两种数据进行有效的结合，并通过相应的算法来体现价值。在实践应用过程中，可以充分体会到第二种信息的重要作用。可以为用户提供其所需的信息，并通过群体智能以及群体行为对之前用户使用的效果进行分析，最终通过具体的反馈机制，将最优质的信息提供给用户，还可以进行搜索或者是查询信息。

（二）如何做处理与分析

第一，更新抽样调查的工作理念。由于大数据时代的数据样本是以往资料综合，所以，可以对相关事务的数据信息进行分析，进一步对总体进行了解，还可以更好的了解局部。同时需要解决以下问题：抽样框架不稳定，调查目的设定不合理、样本量受限[5]。第二，积极改变对于数据精确度的标准。在大数据时代的背景下，数据的来源比较广泛，并且对数据进行处理的技术也有所提高，所以，可以允许数据存在不准确的情况。大数据时代需要吸收多种数据，但并需要一味的要求数据精准。第三，合理转变数据关系的分析重点。由于大数据时代的数据规模比较大，而且结构也十分复杂，变量的关系也比较繁杂。所以，在对数据进行分析的过程中，不应该对因果关系进行仔细的分析，而重要的是对事物相关的关系进行分析。需要转换思路，对事物关系的形式与目的进行详细的分析。

四、 大数据对统计学科和统计研究工作的影响

（一） 拓展统计学研究领域

因为大数据时代的到来，所以会对各个领域产生一定的影响，同样给统计学带来影响。在统计学中，其主要的研究对象就是其所要认识的客体，是客观存在事物自身的数量特征与关系。其中，统计学研究对象最主要的特点就是数量性。然而，在传统的统计学当中，数据主要是试验与调查的数值。在大数据时代中，统计研究的对象不仅包括以结构数据度量的数量，此外，还可以包括一些无法用数量关系进行衡量的半结构与非结构数据，其中可以包括动画、图片、声音、文本等等[6]。所以，可以说，在大数据时代背景下，统计学的研究对象领域有所扩大。

（二） 对统计计算规范产生影响

在传统的统计学当中，一般是使用方差、平均数以及相对数等数据计算规范来真实反映事物量特征的，同时还可以反映事物量的关系与界限，能够通过数据计算规范来计算出具体的数值。但是，半结构与非结构的数据是无法通过传统数据计算规范进行计算的[7]。所以，在大数据时代的背景下，传统的数据计算规范也同样遇到了难题。

（三） 对统计研究工作的过程产生影响

1. 数据整理和分析

第一，数据审核。原有的数据审核主要的目的就是对数据准确性和完整性进行严格的检查。但是，在大数据的时代中，对数据的审核就必须要确保数据处理的速度以及预测的准确程度，同时还需要对数处理的规模进行准确的确定，也就是数据量级别的确定。除此之外，因为大数据自身具有不稳定性，并且十分混乱。但是，即使是这样，大数据也能够挖掘出信息内部存在的隐蔽关系以及有价值的知识。所以，大数据所反映的研究对象存在准确与不准确两种，但是，任何一种的数据都具有一定的价值，通常情况下是不需要进行替换或者是删除的[8]。

第二，数据存储。在以往的数据存储中，审核、汇总以及编制的图表等资料是重点资料，并且需要进行保存起来的。然而，大数据保存最主要的目的就是对存储的成本进行有效的控制，同时需要根据相应的法规计划来确定数据存储的规模。

2. 数据积累、开发与应用

第一，数据积累。传统统计工作主要是根据所制定的研究目的来对数据进行汇总与分类，并进行保存，这样可以更好的为后期数据的分析与查询提供有利的条件。但是，在大数据的积累中，具有价值的信息需要对大数据进行处理后才可以发现。不容置疑，大数据具有一定的复杂性，所以，在积累的过程中，不可以进行简单的处理。因为大数据的规模大，结构也比较复杂，无法实现简单的分类，而且，在对大数据进行简单整理时非常容易使其混乱，对其真实性产生影响，可能会丢失具有价值的信息。

第二，数据开发。大数据时代下的数据流动性极强，所以，其自身的价值有再生性。因此，大数据时代的数据不会贬值，反而会增值。为了能够对所研究的对象进行更深入的了解，就需要对其整合。

第三，数据应用。对数据的传统应用主要是为了对现象进行解释与预测。但是，在大数据时代，数据应用的核心就是在相关关系前提下的预测。

结语

综上所述，现阶段我国社会正处于大数据时代，并且对于社会未来的发展具有重要的意义。文章对大数据时代的概念与定义以及构成进行了阐述与分析，同时，对大数据的实际应用与实践进行了探讨。针对大数据价值的挖掘与分析处理进行了研究，最后列举了大数据对统计学科以及统计研究工作的影响，进而对今后大数据的数据分析工作提供了有价值的理论依据，并积极的推动了大数据时代的发展，进一步促进了社会的进步。（作者单位：中国人民大学）

参考文献：

[1]朱建平，章贵军，刘晓葳等.大数据时代下数据分析理念的辨析[J].统计研究，2014，31（2）：10-19.

[2]张学敏.大数据时代的数据分析[J].电子世界，2014（16）：5-5，6.

[3]李祥歌，王奇奇，郭轶博等.基于大数据时代的数据挖掘及分析[J].电子制作，2015（3）：81-81.

[4]刘江娜.大数据时代：为什么数据分析能让你的企业脱颖而出[J].环球市场信息导报，2014（36）：92-93.

[5]郭华庚，向礼花.大数据时代网络信息归档的元数据分析[J].贵州师范学院学报，2015，31（3）：24-28.

[6]高书国.大数据时代的数据困惑――教育研究的数据困境[J].教育科学研究，2015（1）：24-30.

第2篇：大数据时代数据分析范文

关键词：数据分析；大数据；经营管理；生产过程

中图分类号：TP39 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2017）013-0-02

引言

目前人类每年产生的数据量已经从TB（1024GB=1TB）级别跃升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB（1024EB=1ZB）级别，随着数据量的急剧增长，大数据时代已经到来。

随着计算机处理技术和云计算的迅速发展，人们处理大规模复杂数据的能力日益增强，从大规模数据中提取有价值信息的能力日益提高。经营管理、工业生产等数据都可以直接从互联网中提取并存储到服务器中，然后进行数据挖掘和分析，对于提高企业经营管理水平，进行生产过程控制，提高生产效率发挥着巨大的作用。

数据是德国工业4.0五大特色之一。数据是信息化时代重要的生产要素，数据生产信息，信息改善决策，进而提高生产力。可以预测，未来数据积累量、数据分析能力、数据驱动业务的能力将是决定企业价值的最主要因素，是评价企业价值的核心。

一、大数据时代的数据分析

1.大数据

大数据是维克托・迈尔-舍恩伯格在2008年的著作《大数据时代》中提出的概念。维基百科给出的定义是，大数据指所涉及的资料规模巨大，无法通过目前常规软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、整理成为有用信息的数据集合。

大数据的主要特征为大量性（Volume）、多样性（Variety）、高速性（Velocity）、价值性（Value）。

（1）大量性。是指大数据的数据量巨大。在大数据时代，个人电脑、手机、平板电脑等网络工具的使用和高度发达的网络技术的普及，数据资料的来源范围在不断拓展，数据的计量单位从PB到EB到ZB，数据量增长发生了质的飞跃。

（2）多样性。是指数据类型繁多。大数据不仅包括传统的以文本资料为主的结构化数据，还包括信息化时代所有的文本、图片、音频、视频等半结构数据和非结构化数据，且以半结构化和非结构化数据为主。

（3）高速性。指大数据处理时效性高。大数据产生速度快，有价值信息存在时间短，时效性强，在海量的数据面前，处理数据的效率关乎数据是否有使用价值，因此，能迅速有效的提取大量复杂数据中的有价值信息显得非常重要。

（4）价值性。指大数据价值巨大，但价值密度低。大数据中存在反映人们生产、生活、商业等各方面极具价值的信息，但由于大数据规模巨大，数据时时刻刻都在更新变化，这些有价值的信息可能转瞬即逝。因此，如何通过强大的机器算法迅速高效地完成数据的价值“提纯”成为大数据时代亟需解决的难题。

2.大数据时代

大数据时代是指在大量数据信息基础上所形成的新型信息时代，是建立在通过互联网、物联网等现代网络渠道广泛大量数据资源收集基础上的数据存储、价值提炼、智能处理和展示，促进数据发挥价值的信息时代。大数据时代，数据分析过程中数据的管理和应用效率得到提高，人们几乎能够从任何数据中获得可转换为推动人们生活方式变化的有价值的知识。大数据时代的发展会促进众多领域和行业进行变革，会对人们未来生活产生深刻的影响。

3.数据分析

数据分析是指用合适的统计方法及与分析对象有关的知识，定量与定性相结合，对收集到的大量数据进行分析的过程，是为了提取有用信息和形成结论而对大量数据进行详细研究和概括总结的过程。数据分析的目的是把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息挖掘和提炼出来，进而总结出研究对象的内在规律。

数据分析在企业经营管理中具有重要意义。企业通过统计调查、整理获得的统计资料能够对客观对象的数据特征取得一定的认识，但只是停留在表面的初步认识。通过数据分析，挖掘数据背后隐藏的信息，总结隐藏在其中的内在规律，掌握事物的本质及内在的发展规律，将其应用到实际的经营管理中，可以帮助管理者进行合理的决策管理，并且及时调整企业的运营发展策略，使企业的各项管理工作不断改善和提高。

目前常用的数据分析方法有：

老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图；

新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图。

4.大数据时代的数据分析

从大数据中挖掘隐藏的有价值信息的关键在于对数据进行正确的数据分析，数据分析是大数据处理流程的核心。大数据的价值产生于分析过程，从规模巨大的数据中挖掘有价值信息所进行的分析过程就是大数据分析。

大数据分析和传统数据分析最重要的区别在于数据量。数据量的急剧增长及大数据的特征，决定了数据的存储、查询以及分析的难度增加，对数据处理技术的要求迅速提高。大数据分析建立在海量原始数据基础上，不需要预先设定研究目的和方法，而要从大量数据中通过数据挖掘技术找到数据之间的关系并建立模型，寻找导致现实情况的根源因素，甚至形成理论和新的认知，在此基础上对未来进行预测和优化，以实现社会运行中各个领域的持续改善与创新。

传统的数据分析是“向后分析”，分析的是已经发生的情况。而在大数据时代，数据分析是“向前分析”，具有预测性。传统的数据分析主要针对结构化数据，具备一整套行之有效且V泛使用的分析体系：利用数据库存储结构化数据构建数据仓库构建数据立方体进行分析。对于从大数据中提炼更深层次更有价值的信息的需要促使数据挖掘技术的产生，并发明了聚类、关联分析、分类、回归分析、估计、预测、描述和可视化等一系列行之有效的方法。同时大数据的到来使得在线数据分析成为可能，如Web页挖掘、OLAP等。数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识，用于指导以后的行动。

二、大数据分析在企业经营管理中的意义

在企业的经营管理过程中，数据是关键且核心的因素，在关键环节进行科学的数据分析，对于提升企业的经营管理能力具有十分重要的意义与作用。

首先，对企业情况进行完整客观的反映。在收集企业全面数据报表、调查资料的基础上，利用数据分析工具进行严谨的分析，形成科学规范的数据分析报告，能发现数据背后的信息，便于理解、阅读和利用，为企业发展决策提供参考。

其次，对企业运营情况进行有效监督。监督是数据分析在企业经营管理中的一项十分重要的功能。对企业经营管理过程中所产生的数据进行监督具有十分重要的作用。在对企业数据、资料进行收集整理的过程中，能够相对较为全面、如实地知晓行业动态及本企业运行发展状况，能够对企业的相关活动产生的效果进行了解，比如企业方针政策实行与否、经营计划落实情况、经济指标完成情况等，从而进行行业对比和横向、纵向对比分析，以帮助企业良性发展。

第三，参与科学化决策。对收集整理到的数据资料有针对性的进行深层次地研究、分析，挖掘出数据资料潜在的实质涵义，促使企业管理者及相关部门能够更为完整客观地了解企业发展现状及发展方向，从而能够更有针对性地进行企业决策，计划制定，起到数据分析在企业经营管理中的参与科学化决策的作用。数据驱动型决策是大数据时代决策的特点：尽可能全面、完整综合地收集数据，在此基础上使用恰当的统计方法进行建模和分析，挖掘出数据背后的关系，预测事件发生的概率。企业利用大数据和数据分析进行决策时，首先要提高对数据的重视程度，转变思维模式，在遇到重大决策时，先进行数据收集、分析，再进行决策。其次，要重视普通员工日常积累的数据。员工在完成日常工作的同时，积累了大量最基础数据资料，企业将所有日常的数据加以整合分析，可以在决策时起到关键重要的作用。再次是建立数据辅助决策的流程和模板，建立基于决策任务的决策知识的收集、创造、共享、传递和激励机制。

三、大数据分析在工业生产过程中的应用探讨

随着信息化的推进，数据已经成为一种重要的资源。未来大数据和数据分析将在工业生产全过程中进行应用，将大力提升企业内部运营管理效率，提升企业竞争力，同r提升制造过程中的智能化。

信息技术随着信息化与工业化的深度融合，已经渗透到了工业企业产业链的各个环节，ERP、MES等技术在工业企业中得到广泛应用。工业企业中生产线高速运转，工业设备产生大量数据，工业领域所拥有的数据日益丰富。基于大数据分析平台，对这些数据进行分析，总结经验、发现规律、预测趋势、辅助决策，充分释放和利用海量数据资源中蕴藏的巨大价值，优化公司运营结构，精准决策，降低成本，提高效率。

大数据和数据分析的应用将给工业企业带来创新和变革的新时代。信息化和工业化的深入融合，给工业领域带来深刻的变革，通过互联网、物联网等带来的低成本感知、高速移动链接、分布式计算和高级分析，给工业发展带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。大数据分析在工业领域的应用主要包括产品创新、生产流程优化、产品质量管理、生产计划制定、产品定价、产品生命周期管理、库存管理、供应商管理等各个方面。

1.产品创新。客户与工业企业之间的交易产生大量的行为动态数据，同时对产品的使用情况跟踪记录，产生产品使用动态数据，对这些数据进行挖掘和分析，将分析结果使用到产品改进设计、创新等活动中，相当于让客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，对产品创新具有不可估量的贡献。

2.生产流程优化。现代化的工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，在生产的全过程中可以探测温度、压力、振动和噪声等。整个生产流程将产生大量数据，对这些数据从不同角度进行挖掘分析、比如设备诊断、能耗分析、工艺分析等。在此基础上，对生产过程建立虚拟模型，仿真并优化改进生产流程，提高设备使用率、降低能耗、减少质量事故发生几率，优化工艺等，从而提高生产效率。

3.进行质量分析，提高质量管理水平。高度自动化的设备在加工产品的同时记录了庞大的检测结果。利用检测结果进行质量分析，可以提高质量管理水平。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务等的各个过程中适当运用数据分析过程，可以提高质量管理的有效性。例如QC工具在工业企业的应用。QC指质量控制。针对工业生产全过程特定的工作失误或品质不良运用QC工具展开分析讨论，并将结果可视化显示在大家容易看到的地方，提醒大家，防止再次发生同样的问题，同时谁有新的建议可以随时提出，大家一起讨论修订。

六西格玛也是目前企业质量管理中运用比较广泛的工具，它是一种用于改善企业质量流程管理的技术，它以“零缺陷”的完美追求，带动质量成本的大幅度降低。质量分析工具在广泛使用，可以提高产品质量，从而最终实现财务成本的降低，同时实现企业竞争力的突破。

4.产品故障诊断与预测。无处不在的传感器、互联网技术的利用，使得产品故障诊断实时进行，提高了产品故障诊断的及时性。利用数据挖掘与分析技术，对记录的数据进行建模与仿真，可以对产品故障实行动态预测。

5.生产计划的科学制定。生产环节的大数据具有很大的利用价值，对其进行挖掘与分析，对计划制定具有指导意义。通过对计划与完成的对比分析，发现计划与实际完成的偏差，在考虑产能约束、人员技能、物料供应、工装模具等生产资源的基础上，通过智能的优化算法，建立计划制定模型，从而制定更加科学合理的生产计划。

6.进行科学合理的产品定价。产品定价的合理性需要有详细的基础数据和试验数据作为支撑。一方面能够获取更加详细的微观数据信息，使产品成品的分析更加科学精确。另一方面可以研究客户对产品定价的敏感度。通过这些数据分析，为产品定价提供决策参考。

7.实现产品生命周期管理。随着物联网的发展，条形码、二维码、RFID等能够唯一标示产品，传感器、可穿戴设备、智能感知、视频采集、增强现实等技术能将产品生命周期的信息进行实时采集和分析，这些数据能够帮助企业在供应链的各个环节跟踪产品，收集产品使用信息，从而实现产品生命周期的管理。这些数据还可以用于售后服务，提高售后服务质量，从而提高产品竞争力。

8.库存管理。信息化高度发达，可以获取工业企业各方面的信息。库存信息将完全展现在管理者面前，通过数据分析和挖掘，可以准确知道产品原材料和产成品库存量。根据原材料库存量和生产计划确定原材料需求量，在此基础上进行采购，可以保证产品生产需求，有最大限度地减少了资源浪费。

9.完善供应商管理，实现准时化采购。在对原材料大量数据挖掘和分析的基础上，可以选择最合适的供应商，保证原材料质量和准时供应，产品质量得到有效控制，同时降低库存成本，增加了制造的敏捷性与柔性。

四、结语

数据分析在工业企业中的应用远不止此，经营管理和工业生产过程中的每个环节都有必要进行数据分析。随着数据分析和数据挖掘技术的进一步深化，会有越来越多的应用场景，最大程度发挥大数据应用的价值，从而提升企业效率效益和企业核心竞争力。

参考文献：

[1]朱建平，章贵军，刘晓威.大数据时代下数据分析理念的辨析[J].统计研究，2014（2）.

[2]张学敏.大数据时代的数据分析[J].探索与观察，2014（16）.

[3]唐萍.浅谈数据分析在企业经营管理中的意义与作用[J].商，2015，6：13-14.

第3篇：大数据时代数据分析范文

传统方式下，孤立分析数据，单纯依靠经验发现问题，片面反映个别问题的技术方法已经无法适应企业审计发展的要求。企业审计需要全面采集与企业财务活动相关的数据，既包括财务数据，也包括业务数据和管理数据，既包括企业内部的数据，也包括主管部门、研究机构等的外部数据，既有财务数据、业务数据结构化的数据，也有会议纪要、政策法规等非结构化的数据；企业审计需要整体把握一个企业的整体情况，能够更科学、全面地评价一个企业，企业审计需要更准确的确定审计重点，能够在数据分析的基础上科学确定审计重点；企业审计需要更善于把握数据的规律和趋势，在发现企业现阶段存在问题的同时，更要能够揭示企业未来发展存在的风险和隐患。传统审计方式下缺乏采集管理、科学分析海量电子数据的技术，也就无法满足企业审计发展的新要求。

面对大数据时代的来临，面对“大数据”所带来的新技术、新思维的变革，企业内部审计需要应时而变来适应商业模式、思维模式及数据处理模式的变化，从而影响了审计方式、审计抽样方法、审计评价模式、审计重点等。而内部审计人员不仅要能了解数据的变化以及数据处理技术的变革，更要能处理数据、分析数据、驾驭数据，要能够充分、及时地从大量复杂的数据中，辨认出对内部审计的意义与价值，并进而协助内部审计人员做出最佳的决策。“大数据”对企业内部审计的影响主要表现在以下几个方面：

（一）审计方式由传统审计的事后审计、周期审计向连续审计转变。随着大数据技术的快速发展，审计方法和模式也在与时俱进。传统审计中，审计人员只是在完成财务报告或经过特定的周期或离职等情况的时候才进行审计，而且审计中并不是检查所有的信息，只是抽样分析。这种有限的检查对复杂的商业系统来说很难起到监督作用，而且传统审计的测试程序主要采用常规的方法关注被审计单位活动，包括数据、授权和执行等。企业如仍然采用这种审计方式，对于确认迅速发展的商务活动的真实价值或合法性显得过于迟缓；另外，从内部控制的角度来讲，我国目前的内部审计实务多是针对财务、会计事项，对经营活动、内部控制、管理事项的监督、评价极为有限，审计活动理念也多为“监督导向”型，而非“服务导向”型，公司部门间的不同流程缺乏衔接都使审计工作难以为经济活动提供全面的监控和服务。随着企业经济业务日趋复杂，信息技术迅速发展，企业电子商务和信息化建设逐渐成熟，越来越多的人意识到连续审计的重要性，而大数据技术及大数据基础使连续审计成为可能。连续审计可以降低传统审计过程中的浪费和时滞问题，降低审计错误和风险，促进企业发展。连续审计是信息技术与审计学科较好交叉融合的产物，是信息化条件下审计科学发展的必然，尤其对内部风险控制“实时性”要求极高的特定行业，如银行、证券、保险等金融和债务契约等行业中，实施连续审计监督迫在眉睫。某财产保险公司内部审计部门，已经在新开发的审计系统中固化了连续审计模块，该模块可以实现在线的风险预警，并安排专人进行日常数据式连续审计，将发现的风险数据、超预警值指标及问题登记为疑点，并建立审计底稿，按照重要程度进行远程审计、核实或下发给现场审计人员进行现场核实。该模块经过一段时间的使用，收到了很好的效果。

（二）审计抽样开始系统化、模块化、智能化，并开始具有预测功能，而样本最终将扩展至数据全体。目前，常规审计工作已广泛采用随机抽查法，其意义用较小的投入来获得审计结论，提高审计效率；但利用抽查法所得出的审计结论存在着发生重大错误的可能性，其可能性的大小就意味着审计风险的大小。然而，数据量的爆炸式增长使审计人员意识到现行的抽样审计方法只是凭借审计人员的主观判断和实际经验对财务报表中的重大事项进行审查，而忽视了大量的业务活动，无法发现和揭示企业内部发生的、对财务报表真实性有重大影响的舞弊行为和技术性错误，难以对企业财务报表及经营管理做出准确的判断和评价。但是，庞大的企业规模和繁多的业务活动，致使审计工作难以回到详细审计方式，只能在抽样审计方法本身寻求改进。审计抽样开始向以下几个方向发展：一是审计抽样系统化。通过抽样系统增加审计抽样的实用性和效率性，为审计人员从大量的审计数据中抽取有用信息，为审计的预测分析提供依据，这样的抽样采用人工方式在海量数据的情况下是无法进行的；二是审计抽样模块化。通过模块化设计，审计抽样系统将得到最大的灵活性，以便抽样时采用各种模型组合便抽样更有效率；三是审计抽样的智能化。审计抽样系统将积极吸收审计、统计、计算机、人工智能等方面的最新研究成果，抽样模型及时得到更新，抽样经验在知识库中得到积累，审计抽样系统开始“学习”、“推理”，不断朝着智能化方向发展。将海量的数据经分析、预测等“加工”后，以知识的形式呈现给审计人员，为审计人员发现审计问题提供深度支持；四是审计抽样系统开始具有预测功 能。随着大数据技术的发展，计算机的运算能力和处理速度不断提高。审计抽样系统会强大到处理复杂的运算，并利用大数据技术改进后的审计抽样算法来对这些审计数据进行分析并进行数据挖掘，找出特征数据，缩小抽取样本的数量，降低审计成本、提高审计效率；利用关联规则，预测被审计单位经营风险的高低，帮助审计人员确定审计重点，提高审计效率。通过审计信息系统所提供的庞大数据库可以实现对被审计单位的信息进行数据挖掘和综合分析，对被审计单位的财务及经营状况进行预测分析，为被审计单位提供决策依据。目前，某财产保险公司的审计系统，应用了大数据技术进行风险数据的提取，并应用PPS抽样、随机抽样、系统抽样、模型抽样、组合抽样等进一步提高审计效率。而在抽样模型中应用了汽修厂与驾驶员、报案人、定损员、收款人等的关联程度模型，伤者、驾驶员、报案人、联系人、领款人等的出险频繁度模型，人伤重复出险伤者、标的车多次与同一三者车碰撞出险等高风险模型，承保、理赔、财务系统非同一档案中上传相同照片等以“大数据”技术为基础的模型，收到良好的效果。

然而，在不久的将来，伴随着以真实性、服务性为基础的各项企业内部审计的深化，随着数据信息化的深入以用大数据技术发展应用的深入，企业内部审计逐渐开始能够从大量的、杂乱无章的海量数据中发现潜在的有用的信息，能够从这些大量的数据中发现被审计单位运作的基本规律及特征；预测出被审计单位发展的趋势，从宏观上把握被审计单位科学地发展。审计也不仅仅局限于抽样审计，而是对企业所有财务、业务等经营数据的数字式连续审计。

（三）促进审计成果的转化与应用。目前，内部审计成果应用主要是针对屡查屡犯的问题重点进行检查、督促整改，部分企业已经将审计成果应用闭环管理的手段对整改过程进行管理以达到良好的审计成果运用效果。大数据技术的出现，促进了审计成果的进一步应用。一是促进对以往审计中获取的大量信息资料和相关情况资料的汇总、归纳，从中找出财务、业务和经营管理等方面的内在规律、共性问题和发展趋向，通过汇总归纳宏观性和综合性较强的审计信息，以及运用审计成果，为各级领导提供数据证明、关联分析和决策建议，从而促进完善制度、机制、决策和执行，促进企业管理水平更上一层楼；二是促进问题的全面发现，即应用大数据技术可以将同一问题归入不同的类型使用，从不同的角度、不同的层面整合提炼以满足不同层次的需求。同时，通过对带有共性、普遍性、倾向性的问题进行挖掘，提炼出问题与数据中的关联性，可以将所有问题通过IT手段检查出来；三是应用大数据技术进行连续式审计有利于问题的整改监督；四是将审计成果进行知识化留存，通过大数据技术，将问题规则化并固化到系统中，以便于计算或判断问题发展趋势、对问题进行预警等；五是将审计人员与审计成果、被审计单位与审计问题进行关联，并进行信息化备案，在进行下次检查时，可以根据审计方案中的重点，有侧重地选取有相应检查经验的审计人员组成审计组，并按审计目标抽取相应被审计单位进行重点审计检查等。

总之，大数据并非被过度渲染的产业题材，大数据对企业内部审计的影响，既是应对企业数据集中模式、数据爆炸式增长趋势而进行的实时处理超量数据的技术升级，又是将方方面面的数据进行电子化、信息化，并将信息规则化、知识化，最终使各种应用网络化、智能化的过程；大数据更是一次从分散到集成、从共享到协同、从封闭到开放、从离线孤立到持久在线云服务、从专享到普适的挑战。

主要参考文献：

[1]维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼思·库克耶.大数据时代中译本.浙江人民出版社，2013.

[2]Bill Franks.驾驭大数据中译本.人民邮电出版社，2013.

[3]陈丹萍.数据挖掘模式下的审计风险决策研究[M].中国社会出版社，2007.

[4]陈福军.计算机辅助审计应用教程[M].清华大学出版社，2011.

[5]《企业审计制度方法和技术建设》课题组.信息化环境下企业审计的技术方法[M].中国时代经济出版社，2011.

[6]中国会计学会.企业内部控制自我评价与审计[M].大连出版社，2010.

[7]陈倩雯.深圳审计研究成果论文选编：2010～2011[M].中国时代经济出版社，2012.

[8]浙江省注册会计师协会.国际高级审计业务文集[M].中国财政经济出版社，2010.

[9]上海国家会计学院.内部控制与内部审计[M].经济科学出版社，2012.

第4篇：大数据时代数据分析范文

随着互联网的不断发展以及云技术的日益成熟，数据的种类和规模呈现出跨越式增长的趋势，大数据时代正式到来。在大数据时代，揭示海量数据背后的关联，为企业财务战略的发展提供前瞻性指导意见，必然成为财务分析领域的发展趋势。本文分析大数据时代财务分析面临的机遇与挑战，并对大数据进行展望。

关键词：

大数据；财务分析；机遇；挑战

随着物联网、互联网和移动应用的不断发展，越来越多的数据得以沉淀。世界著名咨询公司Gartner认为，信息量每年正以至少59%的速度增长；而据IDC统计，至2010年底全球数据量已经达到了120万PB，到2020年，全球以电子形式存储的数据量将暴增44倍，达到35ZB。大数据时代已然来临，给各行各业数据信息的使用与分析带来根本性的变革。对于财务分析这一领域，如何转变传统思维，借助大数据的“洞察力”重新审视财务指标、财务体系以至财务战略的规划与发展，从而促进行业的大发展具有深远意义。本文将立足于大数据的发展现状，深入分析大数据对财务分析领域带来的机遇与挑战。

一、量到质的飞跃———大数据时代

（一）大数据的概念

从单一数据库到大数据是量的变化，却有质的区别。大数据（bigdata，BD）或称巨量资料，是指所涉及的资料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、处理并整理成为有助于企业经营决策的资讯。相对于传统意义上的数据库（database，DB），大数据需要云技术作为支撑，从海量结构数据、半结构数据以及非结构数据中快速经济地提取数字化信息。IBM认为大数据有以下特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）。除此之外，许多研究机构尝试为大数据增添第四个“V”，国际数据公司IDC认为大数据应当还具有Value（价值性），IBM认为应当为Veracity（真实性）。

（二）大数据的三大变革

（1）转变样本思维———样本=总体。随着计算运力的不断提升，计算能力受限的时代已然离去。而通过种种方式选取样本进行数据分析无疑成为一副“挂在身上的镣铐”。无论人为还是随机的选样方式，都难以发现大量数据中的细微之处，而大数据通过全盘分析，既避免了样本总体选取过程中的人为倾向，又使得发现数据中的细微异常成为可能。如利用大数据实时分析，从海量信用卡交易记录中发现信用卡异常。

（2）区别精确性与混杂性。维克托•迈尔•舍尔维恩提出允许不精确———抛弃精确性，接纳混杂性。而笔者认为精确性与混杂性必然共生共存，但需予以区别。大数据的引入和单一类别的累加必然带来数据的绝对精确（数据源的绝对精确，而非使用者期望值的绝对精确），而海量的多元数据类型之间形成混杂的逻辑关系。在混杂的数据中，在提取数据间变化关系时让概率说话，允许不精确。如在美国经济低迷时期，口红的销量与经济指数便是混杂数据中的一对不精确的数据关系。大数据的引入，即单一类别的精确与多元数据的混杂，会使更多类似口红效应的数据关系浮出水面。

（3）寻求相关关系。因果关系是相关关系的一个子集。大数据时代，海量信息涌入，数据之间相互关系错综复杂，多因多果是我们必然面对的现实。数据分析应当从过分纷杂的因果关系中解脱出来，转移到数据的相关性分析中去。如Google通过搜索关键词预警流行病。

（三）大数据的发展现状

2009年，联合国启动“全球脉动计划”，借大数据推动落后地区发展。2012年1月，世界经济论坛年会将“大数据、大影响”作为重要议题。2012年4月，大数据分析公司Splunk高调宣传大数据，引发投资者关注。同年12月初，为企业市场提供Hadoop解决方案的创业公司Cloudera获得6500万美元融资，估值约为7亿美元。大数据之所以受到政府的推动、资本的热捧，其根源在于大数据技术不断纵深、涉及面持续拓宽、产业前景被极度看好。

二、大数据时代财务分析面临的机遇与挑战

（一）财务分析领域面临的机遇

（1）数据混搭。

一是财务数据与非财务数据混搭。财务数据往往源于某种经济行为，而经济行为往往有其必然的社会现象或动因，因此传统的财务数据与某些非财务数据之间必然存在千丝万缕的联系。对于财务分析人员而言，积极寻求非财务数据与财务数据间的联动关系，建立相关模型，有助于合理预测财务发展动向，制定财务发展战略。

二是结构化数据与非结构化数据混搭。目前，结构化数据仅占各类数据总量的15%左右，对非结构化数据分析能力的不断提升，无异于去发现了财务分析的广阔“蓝海”。如在判断新产品的市场反应是否良好时，除统计营业收入、利润增长率等数据外，还可以对社区网络中意见领袖的评论、网友的转发与评语、本产品或相关产品关键词搜索量等非结构化数据进行统计，如此不仅可以更加全面地了解新产品的推广情况，更能及时获得市场反馈讯息，如竞争产品的推广情况、配套服务是否需要跟进、是否加大投产或设计改良。

三是宏观数据与微观数据混搭。大数据的应用以及财务数据的标准化，有助于政府或有关经济组织建立更为全面宏观数据库。借助大数据，微观经济数据形成宏观预判，宏观预判及时指导企业生产，对外贸型企业应尤为关注。如2008年初，经济危机到来前，阿里巴巴交易平台上整个买家询盘数出现下滑迹象，由此商家可提前半年时间从交易平台询盘数上推断出世界贸易发生变化，进而缩减生产规模或寻求产业升级。

（2）提高财务决策效率。

传统财务分析理念是对几个简单财务指标进行分析或建模，简单的分析或建模已不足以应对企业日益变化的经营环境。大数据的核心理念之一是“样本=总体”，它要求企业将总体作为样本，对企业财务发展战略作出规划。海量数据的利用，使财务分析思路进入多车道模式，在数据起跑阶段便可依照多项数据的轨迹作出科学合理的决策。目前，大数据时代刚刚到来，数据混杂性程度高，绝大多数财务人员缺乏对“新数据”分析的先验知识，分析周期的缩短需要一定时间的沉淀与积累。

（3）建立“反馈经济”意识。

大数据中包含真许多未曾发现的数据关系，也就蕴藏着巨大的经济价值。率先从海量数据获取有价值的数据信息并合理运用，将带来巨大的经济效益。值得注意的是，对于大数据将总体作为样本，其理想状态是世界全部总体数据，旨在发现人们不曾发现的数据关系，但这需要数十年甚至上百年的科技进步。目前，对于Google、IBM、阿里巴巴这样具有计算运力的巨头公司而言，可将“总体”视为“可获得的全部数据”，即摈弃人为判断、尽可能获取“能力所及”范围内的所有数据；对于大部分中小型互联网公司以及传统企业，可将“总体”视为“应该需要的全部数据”，即需多人决策、宜多不宜少。此外，财务人员应当注意自身“因果思维”向“相关思维”的转换，任何与财务状况相关的数据或组合数据都值得关注。

（4）阶段性报告向实时报告转变。

多数传统财务报表像期刊一样，按月、按季、按年出已成惯例，此类报告对于目前市场的反应敏捷度是极差的。而决策讲究时效性，静态阶段性报告已经无法满足股东及财务分析人员的根本需要，其中对初创公司“报纸式”财报的需求更加迫切。在大数据的背景下，相关交易或行为产生可以直接生成数据，反映在报表，呈现出变化，直接公布于公开的网络或APP终端，如此一来既保证了财务的公开透明，又能及时获取市场反馈、调整财务战略。

（二）财务分析领域面临的挑战

（1）信息的安全性。

大数据时代，最大的挑战便是信息安全问题。目前，企业的复杂化程度越来越高，企业与企业之前的相互依存关系也越来越紧密，大量信息处于企业内部、外部的薄弱环节上，从简单的财务数据到商业机密再到知识产权，各类数据都极为重要，不慎泄露、被恶意窃取甚至篡改都能导致商业上的风险。如何从技术上、观念上保证数据的安全，是大数据时代的重要课题。例如，2014年3月携程“泄密门”，携程的信息系统因存在技术漏洞，导致用户个人信息泄露，包括用户姓名、身份证号、银行卡号、银行卡CVV码等，这些数据都存在被黑客窃取的可能，进而使携程面临着极大的经营风险。

（2）信息的成本。

无论是企业内生信息还是外购信息，都将产生一定成本，盲目获取大量信息，而忽视信息产生的回报，对企业是不利的。因此在信息的获取与存储过程中，考虑到成本效益原则，应加强对“潜在价值信息”的甄别。值得注意的是，在财务大数据竞赛中，尽可能挖掘数据与控制信息成本呈负相关关系。一方面，大数据中蕴藏的大量价值并非先验知识能够识别，放弃对相应数据的分析等于放弃占得商业先机的可能，丧失企业跨越发展的时机；另一方面，当下的大数据处理中心具有相对较高的维修和更换成本，对于大部分中小型企业，若期望能够尽可能获得各类海量数据短期内也难以承担。因此，不同企业对大数据的获取与应用程度是不同的，其取决于企业的财务战略、财务状况、财务人员胜任能力等多种因素。

（3）信息的处理与人才的竞争。

大数据时代的竞争，是信息处理技术的竞争，更是人才的竞争。在财务分析领域，拥有大量数据但人才配备不足，亦是无济于事的，因此，信息处理是发现大数据价值的最为关键的一环。然而，现阶段精通财务并善于数据挖掘的人才供给严重不足。如何培养人才，让信息得以恰当处理，使得企业大数据的价值能够充分体现，是各企业亟待解决的重要课题。

三、对大数据的展望

大数据的到来将对整个人类发展的进程产生重大影响，大到国家政策方针、小到企业发展规划会因大数据发展而改变。政府对于大数据的开发挖掘，应当做到统筹兼顾，一方面加快立法，协调数据隐私性与数据开源共享之间的关系，另一方面加强政策引导，鼓励社会团体和个人对于大数据的开发运用，进而创造社会财富。对于企业而言，首先应当从公司的战略层面重视“大数据”带来的巨大价值，主动迎接此次社会化的革命性变革；再次，尽快将大数据的运用落实至具体业务之上，从具体应用的过程中发掘大数据的潜力，在竞争中获得先机；最后便是人才的竞争，企业应当鼓励企业内部精通财务的员工，积极学习数据发掘与分析的理论知识和实践技巧。

参考文献：

［1］李心合：《公司财务分析：框架与超越》，《财经问题研究》2006年第10期。

第5篇：大数据时代数据分析范文

【关键词】大数据时代；企业管理模式；信息化技术；企业发展运营

大数据时代的发展使得企业在发展运营中开始从过去传统的运营模式过渡转变到新型的运营模式，这在很大程度上给予了企业很大的挑战，要求企业需要不断探索与大数据时代相匹配的管理模式，促进和推动企业在市场经济中的可持续健康发展。本文将重点探讨的是在这种大数据时代的影响下，企业该如何在管理模式上抓住这种机遇与挑战并存的契机来进行创新性的探索和改变。

一、大数据在企业管理中的应用分析

（一）对产品进行创新，迎合并满足消费者的需求

在这种大数据时代的发展形势下，企业可实现对客户在产品需求上的信息内容的确切把握。其主要方式是通过当前发达的社交媒体平台来知悉了解客户在对产品使用之后所反馈到平台上的评价和感受，这种方式在真实性和便捷性方面更优越于传统问卷调查的形式。当企业通过平台获得这些消息反馈之后可立即对存在的问题进行改善和解决。另外，随着大数据时代在企业中的应用，企业中领导决策的作用和强度开始受到这种信息化时代的弱化，逐渐让传统的企业管理中决策者的绝对权利开始出现分化，而转变为公众作为决策主体，通过社会媒体平台获取公众意见，并形成大数据分析，从而使得企业的管理决策权更加公平和科学准确。而且在大数据时代下，企业能够第一时间对客户群体的数据和信息进行知悉，对客户的基因信息等进行快捷的接收了解，为企业提供针对客户的个性化建议，从而形成企业与客户之间密切的关联性，让客户买到满意产品的同时，也促进了企业经济效益的不断创收。

（二）对企业内部数据的挖掘并把握行业数据信息

企业信息化的发展应用实现了对扩大数据的有效利用。通过企业信息化系统的建立，让各类数据准确而可靠，同时能在最短时间内获得有效的信息数据资料。所以在大数据时代的应用下，企业可通过这种信息化的建立来对企业中的各类数据进行分析和共享，不断对企业的产品和服务进行跟踪关注，从而提升企业在产品和服务上的竞争水平，提高企业的整体发展水平。另外，企业可以通过大数据对客户的需求进行及时的知悉，而且即使在客户使用产品中还没有切实体现到产品价值的同时就能通过大数据来对其潜在的应用进行预测，从而实现对企业产品销售的市场动态的跟踪和应用，让企业产品能够更加具有市场竞争优势地在市场中立足。企业还能利用大数据来对同行业的产品价格进行曲线变化的分析和监测，从而优化自己产品的价格优势。

二、大数据时代给企业带来的风险和挑战

（一）对数据的实时分析

在经济全球化的发展趋势下，企业都在市场经济的发展中取得快速发展的机会，但在这个过程中，同时由于大数据时代的印象，要求以快速高效的方式来对数据进行实时有效的分析，从而实现对企业整体运营效益的把握，并随时根据市场的变化发展来调整企业运营管理的模式。企业的数据无限量在快速增长，这些数据的不断变化有待企业进行更加深入、全面地分析与挖掘。

（二）海量数据的安全保障

企业利用大数据的支持，实现了对企业大量运营发展的公司内部信息以及客户信息的信息化管理，这就需要在大数据的不断发展中，确保企业这些信息能够保证个人隐私、恢复、商业秘密和数据备份等的安全问题，这是当前大数据时代对企业的一种挑战和风险问题。

（三）数据驱动的决策制定

在大数据时代的影响下，其在很大程度上决定着企业决策的把握，通过对数据进行分析、决策，减少了过去通过传统的经验和领导主观上的直觉的决策风险，使得企业决策更加科学合理。很多企业在自身的运营发展过程中，对内部运营的结构和形势主要停留在大框架的信息汇总的掌握，并没有从整体上纵观整个行业与自身企业之间的深层次分析。如果有心的企业领导能够利用大数据来更加科学、全面、客观地对企业的整体运营进行分析和决策，那么就能从很大程度上来对企业运营风险进行有效的把控和降低。但当前通过大数据来对企业进行相关决策还存在一定的难度，因此，如何利用大数据来进行决策是企业面临的重大难题。

（四）整合多种类型的数据

在大数据时代，企业所收集的数据一方面包括了传统渠道所具有的基本结构框架信息；另一方面还包括信息化的社交媒体、电商业务以及互联网应用下的各种非固定结构的数据内容。在当前大部分企业的大数据应用下，企业的数据处理办法还仅仅用于结构化的数据处理，但随着数据化的时代来临，却不能对一些非结构化的数据进行处理。大量的半结构化数据、非结构化数据的处理对企业来说仍是巨大的挑战。

三、大数据时代的企业管理模式的创新策略

（一）企业首席数据官的培养

在大数据时代，信息时代最具核心利用价值的是数据技术人员。而且这个时代要求技术人员具备多种综合信息化数据处理的能力，包括具有市场营销知识、信息技术知识、运营管理知识等综合素质。在这种技术需求下，就产生了首席数据官，并将其岗位定在IT部门，并随着大数据时代的不断发展，这个技术岗位也开始被社会和企业接受。通过发挥这个部门职位的作用，来推进企业与社会的对话，实现对信息系统化的建立和挖掘。首席数据官主要是把企业的运营数据作为核心资产进行负责管理，根据来自网络流量、传感器、社会网络评论等多方面的数据来为公司的产品发展和企业决策做出分析和参考，并从数据的角度分析企业所面临的挑战从而帮助管理者。另外，随着未来信息化建设的不断构建和推广应用，企业要重视丢首席数据官的培养，并从多方渠道吸纳技术人才，为企业未来的发展奠定坚实的数据管理者。

（二）加强基于大数据时代的企业运营与决策管理工作

大数据时代，企业除了具备传统的数据平台之外，还需要建立信息化的非结构数据平台，包括社交媒体、文本、微博、影像等所建立起来的数据平台，从而更加全面地对企业运营和发展决策做出更加客观而科学的探索和挖掘，尤其是在企业产品营销、产品价值应用评价、声誉度分析等方面的数据化构建。企业应通过监控、数据监测来对产品与服务做好跟踪和分析，以此来引导企业不断创新改革和适应市场的发展需求。企业可融合不同类型数据，互相配合进行分析，改变传统企业管理模式的不足，将企业业务拓展出更加创新新颖的阶段。企业应善于通过大数据时代的应用便捷来做好对公司非结构化的数据分析以及关系实体的识别，通过这些内容不断提高企业在产品服务上的质量反馈和评价、品牌打造以及行业市场发展趋势等。另外，可把在社交网络、交互数据以及互联网媒体上的客户数据集中汇总起来，并结合传统数据，给客户提供更加全面的观点和评价，对客户的需求有着更加立体的了解，从而实现企业更加现代化的数据管理。

（三）建立生态化的企业网络系统

企业可以把生态产业链进行资源化、产业化、创新化的转变，并对企业生产运营中的供应商、客户和合作商进行重新整合，同时对企业内部的员工与领导层的关系也在管理模式上进行重新构建，然后协同创新价值链，将产品通过创新革新，提供更加新型的产品和服务，用大数据的功能革新企业管理模式，对整个企业运营管理模式进行了更加深度和现代化的改革创新。这种改革创新是在大数据时代不断在市场经济中的活跃应用所推动形成的一种必然发展趋势，要求企业必须为了适应社会发展所呈现出的信息化格局，来将目光从产品本身开始过渡转变到产品服务上，并上升到产品所创造的价值和企业发展在整个行业中的竞争力水平的层面，不断发展与产业链合作和其他元素。构建这种新型的管理模式必须善于对社交媒体和互联网进行综合有效的利用，才能适应大数据时代所发挥的作用，并对竞争协同进化的企业集团进行有限公司生产的研究，不断形成一种企业网络生态系统的可持续发展状态。

（四）树立以社会公众为决策主体的发展观

传统管理模式中，企业的整体运营把控主要是在中高层管理者的手中，他们决定着公司运营发展的一切事物的方向和发展目标。但大数据时代的来临，让社交网络和社会化媒体逐渐取代了这种传统管理者决策权的绝对性，让决策更加科学而正确。因此企业应逐步建立通过社会公众作为企业决策主体的观念，并不断将企业领导高层的视野拓展到广泛的社会公众，通过社交网络、移动互联网等平台的收集社会公众的建议和意见。

四、结语

综上所述，大数据时代的来临给企业管理模式也带来了全新的改变。企业可以通过大数据更加准确地掌握市场动态，还能够通过大数据来对其内部进行调整和优化，通过内外结合来稳定市场地位与价值。

参考文献

[1]王媛.大数据时代下的企业管理与人力资源管理[J].人力资源管理，2015，（5）.

第6篇：大数据时代数据分析范文

关键词：大数据；信息安全；挑战

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）35-7937-02

随着信息技术的飞速发展，物联网、云计算、移动互联网等新兴技术使得种类繁多的计算机、传感器、移动设备等源源不断的创造出呈指数增长的信息，这些信息既包含人的，也包含各种物的，并且这种增长速度还在不断加快。让我们的世界悄然进入了“大数据时代”，如此巨大的变化让我们之前使用的常规计算工具已经无法应对各种新的挑战，这也引起了产业界、科技界和各国政府的高度关注。大数据（Big data）是指所涉及的数据量的规模大到无法通过目前的主流软件工具在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成对各种决策具有更积极目的的信息。一般认为它具有4大特征：数据量大、数据类别多、生成和处理速度快、价值密度低。大数据被美国政府认为是“未来的新石油”，对它的运用能力也将成为未来国家综合国力的体现之一，也将是国家的核心资产之一。但随着数据的进一步集中和信息量的增大，处理方式的改变，在信息安全方面也给我们带来了一些新的问题。

1 大数据时代带来的机遇

大数据技术的核心从传统的对信息的存储和传输，转变为对信息的挖掘和应用，随之带来整个世界商业模式的巨大变革，其潜在的应用价值将会带来新的巨大市场。面对无处不在的数据，对信息安全提出了新的要求，随着技术的进步，必然带来信息安全产业的快速发展。和大数据技术相关的产业链也将迎来新的发展期。2012年美国奥巴马政府了“大数据研究和发展倡议”，涉及到美国联邦政府的六个部门，旨在提高从海量和复杂的数据中分析萃取信息的能力，是美国继1993年“信息高速公路”计划之后的又一次重大科技发展布局，此外，日本、英国、澳大利亚等国都相继出台过和大数据技术相应的战略举措。可见大数据技术在今后科技发展进程中的重要性和它将带来的众多机遇已经引起了全世界广泛关注。

2 大数据时代信息安全技术面临的挑战

世界各地各行各业大量数据的产生，对数据的处理分析的实时性、有效性有了更高的要求，它推动了大数据技术的快速发展。大数据是一个较新的概念，在某种意义上来说它是多种新技术的集合，包括一些新的分析技术、存储数据库、分布式计算等等，和传统技术相比，其结构、信息类型、工作方式都发生了质的变化。众多新技术集成在一起，系统的进行工作，必然带来很多新的问题，面对大数据技术要处理的海量数据，在信息安全领域给我们带来了以下新的挑战。

1）大数据会成为网络恶意攻击的目标。由于大数据涉及的信息飞速增长并且更加复杂和敏感，蕴含的价值也更高，它自然会吸引更多的攻击者。一些通过定期逐一对数据进行扫描的安全软件也难以适应如此大量的数据。因为数据更多更集中，黑客一次成功的攻击从中可以获取的有用信息也更多，会给用户带来更多未知的损失。由于终端用户更加复杂，传统的防护方式对终端用户的合法性判断更加困难。

2）个人隐私信息的泄露风险更大。由于更多的使用网上购物、社交网络和网上信息注册等需要使用个人敏感信息的频率越来越高，不可避免增加了个人隐私信息泄露的风险，如果用户对个人敏感信息使用不当，可能会造成与之关联的多方面信息的泄露，造成难以估计的损失。如何对某些数据的所有权和使用权进行界定，是保护用户个人信息的主要问题之一。

3）信息的存储和安全防护面临新的挑战。由于需要处理的数据呈几何倍数增长，多种复杂的信息集中存储在一起，如果管理不当，极有可能造成数据的泄露，也会直接影响对信息处理的效率。如此大量的数据，常规的存储和安全防护手段已经无法满足安全需求，开发相应的安全策略和方法如果不能跟上信息的增长速度，就会直接造成存储安全防护方面的漏洞。

4）大数据技术可能被用于网络攻击中。由于大数据是对大量原始信息的分析处理然后再利用，不法分子可以通过社交网络、微博、邮件等多种途径获取有用信息，为网络攻击做准备，也让网络攻击目的性更强、影响面更大。随着新型大数据技术不断的发展和应用，与之相关的新的攻击方式必然出现。

5）大数据成为实施高级可持续攻击（APT）的载体。大数据的特点为攻击者实施可持续的数据分析和攻击提供了很好的隐蔽条件，将攻击隐藏在大数据中，让传统的实时匹配分析检测很难分辨，因为高级可持续攻击是不确定的实时过程，很难被实时检测。攻击者轻易设置误导安全监测的攻击，即可导致安全服务提供商的安全监测偏离目标。

3 大数据时代信息安全应对策略

大数据时代既给我们带来新的挑战，也带来了更多机遇，面对全球信息量的爆炸式增长，各个国家和机构都在不断完善和发展相关技术，应对大数据时代面临的新挑战，同时也推动了整个世界的科技进步。大数据时代在信息安全领域的应对措施主要从以下几点进行考虑。

1）出台相关政策。我国已将物联网发展列入“十二五”规划，但大数据方面的相应规划和政策目前还没有。对于个人生活、企业决策甚至是国家治理，大数据技术将会起到越来越重要的作用。各个国家都在争夺这一新的科技竞争战略制高点，国家出台相应的政策法规对其进行引导和支持很有必要。

2）加强个人隐私信息的保护。由于个人信息在网络上使用频率的上升，一些敏感信息极易造成泄漏，又因为大数据技术可通过多种渠道信息对目标进行收集整合，从中分析出相应数据，进行某方面的利用。如可精确分析出某人的消费取向、兴趣爱好等，对个体进行精确定位，都是敏感信息，对这些信息的所有权和使用权都应该在法律层面进行明确的规定和约束，并且应该有相应的监管部门对个人隐私信息进行严格的保护。

3）加强网络安全保障。随着信息采集范围的扩大、种类的不断增多，网络数据的传输量越来越大，大数据分析出的有用信息价值极高，对网络攻击者犯罪动机的诱惑也越发强烈，致使他们利用各种手段获取这些信息，一旦攻击成功，将会造成难以估计的物质和心理上的影响。所以保障网络安全在大数据时代具有非常重要的作用。

4）着力发展安全防护技术。对于个体和组织而言，现有的一些信息安全防护策略和措施已无法满足大数据技术发展的要求，面对海量数据如何进行有效的安全保护是大数据时代面临的重要课题之一，研究和发展新型信息防护技术，满足新的安全需求已经是摆在我们面前亟待解决的重要问题。

5）使用新技术应对高级可持续攻击。在大数据发展过程中，与之相关的核心技术包括：人工智能、机器学习、自然语言处理、情感分析、网络分析、空间分析、回归分析、聚类分析、时间序列分析、数据挖掘、遗传算法、神经网络、数据融合等新技术的创新应用，已初显成效。针对高级可持续攻击的攻击路径和渠道不确定性、攻击时间长、隐蔽性强的特性，全流量审计方案可将计算机的存储运算和人的分析能力结合在一起，具备强大实时监测能力，是应对APT的较好方法。

4 结束语

大数据时代已经悄然来临，它颠覆了传统的信息体系架构，将数据仓库转变为流动的、连接和信息共享的数据池，让人们利用之前不能有效利用的多种数据类型，给我们的世界带来新的机遇，也带来新的挑战。大数据时代的信息安全既要充分考虑到这些机遇，又要考虑到面临的挑战，从多角度、多方面、多层次、多方位地保证信息的安全。

参考文献：

[1] 维克托·迈尔-舍恩伯格.大数据时代[M].杭州：浙江人民出版社，2012.

[2] 邬贺铨.大数据时代的机遇与挑战[J].求是，2013（4）.

[3] 严霄凤.大数据研究[J].计算机技术与发展，2013（4）.

第7篇：大数据时代数据分析范文

政府的责任是为大数据的应用提供良好的外部环境，而政府最重要的应对态度是重视和宽容

人民论坛：

大数据时代正在急剧改变话语权版图，那么政府应怎样做政治传播工作?

沈阳：

这是个比较宏观的问题。首先，舆情分析是政治传播的基础，大数据时代的到来为我们分析政治舆情提供了便利条件。过去数据的不足，制约了我们对相关舆情的准确分析。而微博上数据提供者的多样性，数据的海量、及时、动态、开放，有利于我们完善分析的效度和深度。

其次，在互联网时代的初期，我们的舆情研究都是比较简单粗放的。现在数据的海量爆发，可以使我们对特定的政治焦点人物、议题和追随者，展开更为精确的分析。另外，政府也可以更好地分析挖掘海量数据中的有效信息，为公众提供更好的公共服务。比如现在有的地方的公安部门已经把110报警平台与微博上该地范围内警情联系起来，通过及时发现微博中的相关信息，为公民提供更好的治安服务。

当然，以上我们讲的都是政府在应对海量数据爆发时的一些技巧性的东西。更为根本的是，政府平时只要做好了基本功，就能以不变应万变，毕竟政府并不是推动大数据应用的主力，在这样一个新兴的领域，富有创新精神的企业才是大数据应用的主力军。政府的责任是为大数据的应用提供良好的外部环境，而政府最重要的应对态度是重视和宽容，并不是直接上赛场要去做什么。

应当说大数据的应用刚刚兴起，真正的新兴事物，很难预料其准确的发展方向，能够准确预测的事物往往是已经逐渐成熟的应用。但是“万变不离其宗”，政府的一些基本应对之策还是我们一直强调的那些原则，要顺应技术发展潮流，提供宽松的产业发展环境。还是以微博为例，在前不久发生的芦山地震中，众人拾柴火焰高，微博上提供的海量数据极大地便利了救援信息的传播。通过微博进行定位，获取救援也成为灾难事件中新媒体良性运用的方式。此外，本次救援中媒体微博和企业微博的积极影响不可磨灭，救助提示信息不断转发，爱心接力一棒接一棒。而且从技术上看，用微博信息，这对拨打电话困难的灾区尤为关键。微博中的专业人士在本次事件中着力针对地方政府和媒体进行了监督。微博成为沟通国内外信息的主要渠道，地震当前，海外人士主要通过微博了解中国灾情，同时外国媒体和网友也通过微博传递正能量。上述事实都说明，正是微博为社会方方面面的力量提供了发声渠道，这些声音最终汇聚成很多有用的数据，而这些微博提供的大量数据，是政府花费多少精力也难以做到的。

在政府应对海量信息爆发方面，我们还要避免两个倾向。首先是，政治传播绝不仅仅是应对紧急舆情，许多重大的恶性网络舆情事件，并不是政府在应对技巧上的失误导致的，而是由于平时我们很多工作没有做好，很多应该引起重视的舆情被忽视，最终小事不断积累，演变成恶性舆情事件。所以我们不仅仅要掌握更多的所谓政治传播技巧，而是要充分认识到常识的作用，这个常识就是“功夫在平时”。对于官员来说，不能仅仅把微博当做一个作秀宣传的舞台，而应该把微博看作是一个开展工作、官民沟通的极佳平台，不能有网友骂就避之不及。

政府必须意识到，微博是坚持群众路线的新天地。这里汇聚了中国最广泛的民意，融入微博已经成为政府及政务人员了解民众，让民众了解自己的必要方式。微博问政，重在“问”字，这才凸显政府的态度。无论什么形式和载体的问政，暴露出来的仍然是官民关系的老问题。官民互信是双方互动的基础。微博平台是一个草根聚集的平台，“说官话、打官腔”的官样文章已经不适应于这一平台的交流。官员微博发言必须摈弃陈旧的话语体系，学会个性化、人性化表达。政府在网络中的劣势来自现实中的强势，所以政府应该在线下更多地和网友互动，对话而不是对决才是解决问题的方法。

当然，对于网友，我们还是要强调自律性，多提建设性意见，少渲染负面情绪。唯恐天下不乱，这种心态也值得批判。多样化获取不同来源的信息，也是更加接近真相的有效途径。此外确实还要意识到，网络信息披露的速度是远高于线下的调查速度的，我们需要监督政府使用正确的方法推进自身的改革，每一点进步都是值得鼓励的。

另外一个需要避免的倾向是，认为政治传播仅仅是宣传部门应该做的事情。这个认识在目前的互联网时代是极其片面的，更不可能成功应对未来的大数据时代。甚至应当说，应对大数据时代，宣传部门只是其中的很小一部分，更多的工作需要很多政府部门协同来做。仅仅要求由宣传部门来应对处理大数据时代爆发的海量信息是不可想象的。

目前已经出现很多专业数据挖掘和分析机构，利用微博平台收集海量数据

人民论坛：

普通读者对微博很熟悉，但不是很了解社交媒体与大数据的关系，您能为读者简单介绍一下微博等社交媒体与大数据的关系吗?

沈阳：

大数据时代来临的一个重要条件，是数据的海量增长，而微博等社交性媒体上的大量信息，是大数据的重要来源。微博的内容很简单、字数不长，因此微博使用者可以很简单地信息。而且随着智能终端的普及，人们可以随时随地发微博，这就为数据的大量爆发创造了条件。与大量公众的海量信息相比，专业媒体的信息量反倒成沧海一粟了。

目前微博需要用户注册才可以使用，而这一注册名称可以同样用于数以千万计的网站和第三方应用之中，这就为研究不同人群的行为提供了条件。另外，不同用户之间的互动形成了特定的社会网络，这使得我们可以对复杂的社交数据进行梳理，并从中发现一些规律性的东西。这样看起来很凌乱的用户网络行为，经过分析，反而会提炼出很有价值的数据。目前已经出现很多专业数据挖掘和分析机构，利用微博平台收集海量数据，对微博用户的言论和兴趣爱好进行分析，从微博“大数据”中挖掘价值。

人民论坛：

社交媒体中的大量数据是如何影响我们这个社会的?

沈阳：

第8篇：大数据时代数据分析范文

1 大数据时代为现阶段档案管理工作带来的影响

随着大数据时代的到来，档案管理工作面对的是多样化的信息，这也为以往档案管理工作带来了一定的影响，其中主要分为以下几点：第一，大数据时代对以往档案管理理念产生了一定的影响。传统意义上的档案管理工作主要是对各项档案实施有效的划分和明确，依据多样化的档案管理理念实施档案信息的有效管理和整合，但是在大数据时代下各项档案管理工作都结合在一起，这就需要档案管理工作者具备强大的决策能力和信息发掘能力，因此大数据时代的到来影响着以往档案管理理念。第二，大数据时代为以往档案管理工作自身带来了影响。在大数据时代下，多样化的档案管理形式已经从传统意义上的纸质档案和电子档案为基础形式转变为档案的大数据时代，促使档案信息数量得到了有效的提升，在这种背景下现阶段的档案信息化管理形式已经无法满足大数据时代背景下档案信息管理工作的需求，在大数据时代的影响下档案管理工作的重点并不是掌控和储存大量的信息资源，而是要依据对档案信息的有效管理明确其中存在的价值。由此，在大数据环境的影响下最重要的是要达到档案管理工作的合理化和优质化，这也是现阶段每一位档案工作者需要注重的发展方向。第三，大数据时代为档案管理工作者提出了更多的要求。大数据时代的档案管理工作向着更为专业化、多样化的方向发展，并且大数据与云计算的联系较广。如，在大数据时代中需要结合分化的形式进行信息工作的管理，这都为档案管理工作者和专业操作提出了更高的要求。因此，在大数据时代的影响下，档案管理工作者从档案的整合、应用和管理工作中都出现了一定的变化，这些都为现代化档案管理工作产生了一定的影响[1]。

2 大数据时代给现代档案管理工作带来的机会

大数据时代不但为现阶段档案管理工作带来了一定的影响，也为其带来了机会，其中主要分为以下几点：第一，其为目前档案储存工作带来了发展的方向。在现阶段的社会环境中，各个阶层的政府部门和企业单位的档案管理不嫩都面临着大量的信息资源管理任务，目前很多档案部门已经构建了自己的档案信息资源库，以此满足实际发展的需求，但是随着时代的变迁，档案信息资源库储存数量的问题逐渐凸显出来，因为新档案信息需要不断融入和整合到档案信息资源库中，那以往较为古老的信息资源就需要被销毁，这样会促使更多有意义的档案信息逐渐消亡，这是档案管理工作发展最大的一个影响。因为大数据时代的到来为信息技术和大数据技术的发展打来了一定的推动作用，其有助于解决现阶段档案管理工作中信息资源的储存问题，以此确保档案信息资源的全面性[2]。第二，为多样化档案的引用提供了便捷和依据。因为以往发展中档案管理工作主要是依据纸质和电子储存形式，多样化档案的应用大部分都是被动状态，搜索和应用这一形式档案会浪费更多的时间和金钱，难以激发人们对于这一档案的信心和兴趣。而大数据时代技术的重点内容就是对大量信息资源的有效储存和研究，并且其与云计算技术有一定的关联，应用者可以在大量的信息资源中及时获取自己需求的信息，以此便于人们更好的深入分析和发掘这些具备丰富意义的信息资源，从而有助于提升多?踊?档案信息的应用意义[3]。

3 大数据时代下优化档案管理工作的方案

大数据时代的到来，促使各行各业都出现了一定的变化，在档案管理工作中，面对大数据时代为现阶段档案管理工作带来的影响和机会，需要结合实际需求，不断优化档案管理工作方案，其中主要分为以下几点：第一，完善档案管理工作者的构成，提升档案管理工作者的基本素质。大数据时代的来临为现阶段档案管理工作者的工作理念和自身素养提出了更高的要求，由此，一定要对现阶段档案管理工作者实施全面化的培训，以此转变和突破传统意义上的工作理念，提升在大数据时代下进行档案管理工作的专业能力，以此深入分析和理解档案管理工作内容，注重将档案管理工作者从传统意义上的人工操作理念转变为智能化管理理念，提出大数据时展下的档案管理方向和目标，并且引导新式的档案管理培育出现代化的人才，依据提升工作人员的整体素质，面对目前多样化的档案管理工作内容。第二，加大与相关大数据企业或者机构的合作，将大数据相应技术引入到档案管理工作当中。要想在大数据时代下不断优化和创新档案管理工作，一定要将大数据相关技术和档案管理工作有效结合到一起，由此一定要突破传统意义上的理念，展现现代化发展形式，寻找与大数据企业或者机构实施合作创新，设计和推广满足档案管理工作实施的大数据技术和依据，在大数据时代下不能应用单一计算机实施管理工作，而是要结合分布式架构技术，其也一定与云计算、云储存等理念有着一定的关联，因此在实际发展的过程档案管理工作一定要与多方面进行合作，更多的引进大数据相关技术，从而提升档案管理工作质量和效率。第三，提升大数据背景下档案管理工作的准确度，设定全面的监管制度规定。在大数据时代背景下，虽然为档案管理平时工作带来了一定的机会，但是也面临着一定的挑战，因为大数据时代下多样化档案信息向着多样化方向发展，以此各式各样的信息资源面临着一定的安全问题，并且风险在不断的提升，由此在实际发展的过程中一定要加强大数据时代背景下档案管理工作的规章制度建设工作，提升对各种形式档案信息管理工作的保护，不断减少档案信息资源的遗失概率，从而保障档案信息资源储存和传递的安全性，政府相关部门也需要提升对档案管理工作的投资和注重，以此有效提升大数据下档案管理的现代化能力[4]。

第9篇：大数据时代数据分析范文

经济社会不断发展，助推了现代信息技术的革新，大数据逐渐成为时展的先声，成为社会进步的见证。大数据是若干数据的集合，汇总了海量数据信息，成为巨大的资源库。为了快速处理数据，提取有效信息，大数据技术应运而生[1]。大数据含括的内容非常广泛，除了传统数据之外，还包括一些视频数据、音频数据等等。大数据的处理方式复杂，对技术提出要求，云计算满足了数据需要，开发了大数据的信息价值，应用范围正在不断扩大。

大数据对社会发展产生重要影响，对企业的辐射作用非常大。以营销为例，大数据汇总了用户的需求信息，企业依靠大数据技术，能够对用户需求进行分类，并根据用户需求提供相应服务，提高内部的营销水平。大数据为企业营销指引了正确的方向，企业可以根据大数据制定营销管理目标，预测市场的发展方向，获得更多的发展机遇。当然，大数据也给企业带来了挑战：在大数据时代，市场处于时时变化之中，企业必须构建现代化的营销体系，加大产品创新力度。同时，企业需要不断更新营销理念，顺应市场的发展变迁，创造更多的经济效益。鉴于大数据有利有弊，企业必须采用高效营销策略，不断提升自身的营销竞争力。

二、大数据时代企业的营销策略

（一）开展数据营销

在大数据时代背景下，企业营销出现了新变化，传统营销方式逐渐落后于时展的潮流，企业需要把握机遇，充分认识大数据特征，并依靠大数据进行营销。与传统营销相比，大数据营销更具挑战性，其可能获得的收益也更多。大数据以互联网作为依托，企业可以调用互联网中的数据信息，把握用户的最新需要，并根据用户需求优化设计产品等。我国推行市场经济，全球化加速了国内市场和国外市场的整合，企业所处的市场环境更加复杂。大数据对国内外市场数据进行了汇总和分类，企业可以根据市场数据制定营销策略，在第一时间了解市场的变化信息。营销部门根据数据设定营销策略，能够创造更多的经济效益，并抢先在竞争对手之前推出新产品。为了提高数据营销效率，企业需要做到以下几点：第一，企业应该获得更多市场数据。部分企业眼光狭隘，仅仅对月份市场数据进行了调研，以偏概全对市场认知不足，难免在市场竞争中陷入不利位置。针对这一情况，需要放长眼光，获得更多数据，并对数据发展趋势进行分析，从中洞察用户的个人需求等，理解消费者的消费情感。同时，企业要对市场发展方向进行预测，以便快速调整营销策略，提高营销质量。第二，企业应该引导客户参与。企业需要秉持消费者优先的原则，让消费者投入营销工作之中，为营销部门提供可行性意见，增进彼此之间的联系，深化消费者对企业的情感体验。第三，企业应该开展精准营销。不同消费者群体有着不同的消费需求，企业需要获取不同消费者群体的消费记录数据，进行一对一的产品信息推送[2]。

（二）构建数据平台

在大数据时代背景下，企业之间的各部门需要建立互通联系，各部门需要共享客户数据库内的信息，并依据客户数据库开展各项工作。在传统营销过程中，客户数据受到了忽视，客户需求并没有得到充分满足，企业与客户并未建立对话关系，其推出的产品营销范围有限。针对这一情况，企业需要改进营销行为，打造专业化的营销数据平台，并将客户数据作为重要资源。一方面，企业应该引入更多的技术资金，引进大数据技术，形成完善的客户数据库，并要求各部门共享信息，根据数据捕捉客户的消费动态，记录客户的消费行为，分析客户的消费习惯等，对客户的消费倾向进行有效预测。另一方面，企业应该制定市场调研表，对竞争对手的产品信息进行获取，关注竞争对手的最新动态，并制定相应的营销方案，在竞争中占据有利位置。为了避免数据泄露，企业应该采用数据加密技术等，对数据平台进行定期更新和维护。

（三）培养新型人才

传统营销人才并未充分认识到大数据技术的重要作用，对大数据内涵不甚了解，针对这一情况，企业应该加快人才培养的步伐，打造专业化的数据营销人才团队。首先，企业应该加大宣传力度，明确大数据的重要作用，并定期开展培训教育工作，对营销部门进行培训。其次，企业应该将培训考核和营销人才的薪资待遇联系在一起，以培训考核结果分配薪资，增强营销人才的警惕意识。再次，企业应该邀请技术人员开展讲座等，为营销人才介绍数据收集、数据管理的方法等，不断增强营销人才的数据分析能力。