大數據經濟分析精選(九篇)

前言：一篇好文章的誕生，需要你不斷地搜集資料、整理思路，本站小編為你收集了豐富的大數據經濟分析主題范文，僅供參考，歡迎閱讀并收藏。

第1篇：大數據經濟分析范文

發個牢騷，搞大數據的也得建設數據倉庫吧。而且不管是傳統行業還是現在的互聯網公司，都需要對數據倉庫有一定的重視，而不是談一句自己是搞大數據的就很厲害了。數據倉庫更多代表的是一種對數據的管理和使用的方式，它是一整套包括了etl、調度、建模在內的完整的理論體系。現在所謂的大數據更多的是一種數據量級的增大和工具的上的更新。兩者并無沖突，相反，而是一種更好的結合。

話說，單純用用Hadoop、Spark、Flume處理處理數據，其實只是學會幾種新的工具，這是搞工具的，只是在數據倉庫中etl中的一部分。

當然，技術的更新往往能領到一個時代的變革，比如Hadoop的誕生，光是深入研究一個大數據組件就要花很大的時間和精力。但是在熱潮冷卻之后，我們更應該考慮地是如何更好地管理和使用自己的數據。

對于數據的從業者來講，要始終重視緊跟技術的變革，但是切記數據為王，在追求技術的極致的時候，不要忘了我們是搞數據的。

文章主題

吐槽完畢，本文主要講解數據倉庫的一個重要環節：如何設計數據分層！

本文對數據分層的討論適合下面一些場景，超過該范圍場景or數據倉庫經驗豐富的大神就不必浪費時間看了。

數據建設剛起步，大部分的數據經過粗暴的數據接入后就直接對接業務。數據建設發展到一定階段，發現數據的使用雜亂無章，各種業務都是從原始數據直接計算而得。各種重復計算，嚴重浪費了計算資源，需要優化性能。

文章結構

最初在做數據倉庫的時候遇到了很多坑，由于自身資源有限，接觸數據倉庫的時候，感覺在互聯網行業里面的數據倉庫成功經驗很少，網上很難找到比較實踐性強的資料。而那幾本經典書籍里面又過于理論，折騰起來真是生不如死。還好現在過去了那個坎，因此多花一些時間整理自己的思路，幫助其他的小伙伴少踩一些坑。

為什么要分層？這個問題被好幾個同學質疑過。因此分層的價值還是要說清楚的。分享一下經典的數據分層模型，以及每一層的數據的作用和如何加工得來。分享兩個數據分層的設計，通過這兩個實際的例子來說明每一層該怎么存數據。給出一些建議，不是最好的，但是可以做參考。

為什么要分層

我們對數據進行分層的一個主要原因就是希望在管理數據的時候，能對數據有一個更加清晰的掌控，詳細來講，主要有下面幾個原因：

第2篇：大數據經濟分析范文

成本會計的發展可以基于云計算為基礎的企業信息管理系統，把大數據應用于企業會計信息系統，推動企業成本會計信息化的建設。大數據作為一種輔助技術，能節約企業成本，提升會計信息系統的適應性和靈活性，有助于促進企業的長足發展，因此，也越來越受到不同企業的青睞。

一、成本會計存在的問題

我們知道，成本會計系統是指構成成本要素的有機組合，以及由這些要素相互作用所形成的整體。實際上，成本會計在運行的過程中會產生各種各樣的問題。主要有幾下幾點：

首先，成本會計信息喪失了關聯性。因為，傳統的成本會計核算系統并不能完全有效地掌握企業敬業管理者和決策者及有關商品的全部成本信息。這樣會導致在成本會計核算的過程中，經營管理者占有的商品成本數據與實際的經營活動成本數據產生沖突。

其次，傳統的成本會計核算系統很難準確把握和監控商品生產環節的成本形成過程產生的具體相關數據。這樣，就會導致企業生產者因為不能把握商品的成本核算，從而就不能把企業相關的可靠信息運用于生產管理實踐，導致經營效率的低下。

再次，傳統成本會計核算出來的產出成本數據信息是產品貨幣價值的定量信息，而非質量信息。因此，管理者對成本狀況進行判斷時，只能依靠金額的高低來對產品質量的好壞做出評價。這樣，產品成本數據的正確數據便難于計算。

二、大數據成本會計系統的介入

就一般會計工作人員而言，與數據打交道太過于習以為常了，比如核算會計等。然而，實際上，普通的成本會計的數據管理和核算之間并不能等同，而是存在著巨大的差距。眾所周知，每個企業在運行的過程中，都會產生相應的成本。因此，一般都會把成本當作一個整體來進行會計成本的科目核算。所以，在傳統的業界視野下，這些成本的核算似乎只與行政管理成本相關。實際上，這些費用的支出，不全是行政成本的支出費用，還有許多其他項目的經費支出。在種狀況下，會計成本的核算就會失去其本身具有的精確性。所以，統籌規劃大數據基礎設施建設，加快民生服務普惠化，推進商事服務便捷化，推動政府治理精準化，支持宏觀調控科學化，促進安全保障高效化，有助于提升成本會計的健康發展和良性運行。

三、大數據促使成本會計管理的提升

大數據系統的引入，有助于提成成本會計的管理水平和能力，有助于企業更好地控制其財務管理系統。誠然，在財務管理系統中，任何系統或數據的設計、研發、采購、銷售、經營和供給服務等過程都會產生各種各樣的費用，所以，大部分企業并不認為成本管理是一個系統控制過程，而是機械地把它們分割開來進行管理。這樣，一方面使不同的數據之間產生了沖突與浪費，另一方面，也不利于企業整體的戰略規劃和決策，常常會出現顧此失彼的囧態。如，在成本會計核算的過程中，如果發現采購成本過高，企業就急于控制采購成本；如果生產成本過高，企業就急于降低生產成本，這種頭痛醫頭，腳痛醫腳的管理模式，不利于企業整體成本的降低，也阻礙了企業的進一步發展。因此，在大數據背景下，企業的財務管理系統通過大數據的整合，能更好地將不同的數據資源進行整合，有利于對成本會計進行準確的核算，從而達到對企業成本的合理控制，降低耗損，提升企業的綜合競爭力。大數據的整合，使成本會計的控制更加全面、合理。發展大數據在財務管理等行業領域應用，推進財務基礎研究和會計成本核心技術攻關，完善成本會計大數據產業鏈，推動大數據發展與財務成本會計的科研創新有機結合，形成財務管理大數據產品體系。

四、大數據有助于成本會計管理人員的轉變

財務人員是企業管理的重要部門之一。財務是一項工程，管理是一種智慧。現實中，部分企業已經走到了繼續財務會計與發展管理會計的岔路口。而對于財務工作人員來說，這不是一道是對還是錯的選擇題，而是前進還是后退的淘汰賽。財務管理部門一方面將企業的財務運行情況進行整體監控，另一方面，又是企業不同業務，不同系統、不同數據、不同操作流程的協調者和管理者。這些財務管理人員是企業業務部門風險管控的溝通者，是透視財務系統內在問題的把關者，是財務數據轉向管理數據的集大成者，更是企業流程控制、效率提升的參與者。他們的存在，有助于推動企業的價值創造和產出，對企業的發展產生著至關重要的作用。因此，大數據的運用，有助于成本會計管理人員的轉變和業務水平的提升。

五、大數據背景下的成本會計的發展趨勢

大數據背景下，成本會計的核算會出現三種計算方法：一是，資源性消耗會計。它的成本會計核算的指標不是基于現金，而是基于產品大數據量化產出消耗之間的因果聯系，使財務資源與非財務資源進行有效整合，而不是將成本對象所消耗的資源成本歸于“結集點”，這樣有利于負責經營管理者進行成本會計的監管。二是，驅動作業成本法。即在企業成本會計核算過程中，采用估量的工作時間來計算作業成本，而不是以調查的工作時間來進行鑒定。三是，彈性邊際成本法。即通過會計成本的核算來匹配不同管理部門的責任大小。

因此，大數據背景下成本會計發展策略，一方面，要加強財務成本會計理論知識的研究和學習，掌握大數據、云計算相關的知識，提高從業人員的業務水平；另一方面，要樹立降低成本的觀念，通過大數據，使成本會計資源得以共享、整合和優化，提升企業財務管理系統的總體水平。最后，要盡可能地通過電腦，進行會計電算化操作，提高數據的準確性。

第3篇：大數據經濟分析范文

關鍵詞：大數據時代；統計思維；策略

中圖分類號：F719 文獻標識碼： A 文章編號：1001-828X（2015）010-000-01

統計工作在企業發展中具有不可替代的作用，在大數據時代的背景下，統計工作也需要提高工作效率與質量，與時展的規律相適應，這樣才能夠更好的促進企業經濟增長，實現可持續發展。

一、統計信息化的發展概述

大數據背景下，統計工作改革與創新的第一步就是實現統計信息化，那么所謂的統計信息化就是借助互聯網技術，充分發揮互聯網的優勢，結合信息處理技術，計算機技術等對統計信息資源進行采集、加工、處理、共享儲存以及管理等一系列活動，并最終實現統計信息數據準確性，可靠性的提升。現階段我國大部分企業中，在統計信息化建設的方面都已經初見成效，基本可以概括為三個節階段，分別為：計算機初步應用階段；統計管理信息系統的設計、實驗以及應用階段；互聯網技術階段。從這個三個方面來看，我國企業中統計信息化建設的成就是不可忽視的，但是因為大數據環境下，不管是從外部環境來看，還是企業內部環境來看，不斷提升統計信息化的程度，強化數據搜集，處理以及分享等一系列工作的效率和質量，都是必然的，是企業實現可持續發展的必經之路。

二、大數據時代統計新思維的變化方向

（一）培育復合型統計人才

企業為了能夠更好的應對日益激烈的外部競爭，以及統計系統的電子化的海量數據所帶來的巨大的挑戰，必須要不斷的進行高素質統計人才的培養和吸收，同時還需要鼓勵這些人才能夠在專職于本職位的同時，實現與其他系統部門的溝通與互聯，更好的帶動企業內部發展。

（二）完善科學推算的應用

對于統計工作來說，推算的準確性是決定統計質量的直接因素，在數據時代下，統計信息化工具和數據的處理依賴于數字挖掘技術，所以實現科學推算的前提應該確保原始數據的準確性，要充分研究和分析原始數據，促進統計推算結果的準確。

（三）協調統計新思維和信息發展之間的關系

由于統計工作中大部分都是數據，大數據環境下，這些數據量會極具猛增，為了能夠更好的利用實現統計的正確性，提高工作效率，調整好統計新思維與信息發展之間的關系是非常重要的，而信息技術是促進統計新思維的前提基礎，反過來統計新思維有能夠有效的促進信息技術的進步與完善，因此，統計工作者必須明確認識到這兩點，從而更好的促進統計工作的開展。

（四）提高數據信息共享性

現階段我國大部分的統計工作中，對于各種數據的共享程度不夠，也就是說數據庫的更新速度與新數據實際產生的速度不一致，這樣一來，數據庫中的資源重復性以滯后性很大，資源的利用率不高。大數據環境下，信息的同享性非常關鍵，提高數據信息的共享略，必然能夠促進不同的信息獲得者擁有與自己需求相對應的資源，從而是信息資源實現其擁有的價值。

三、應對大數據時代的基本策略

（一）完善統計數據分類方法

在大數據時代，由于數據具有大量性和多樣性，不僅數據的計量單位從PB到EB再到ZB，種類也由以文本資料為主的結構化數據范圍擴大到音頻、視頻、圖片等半結構或非結構化的數據資料。同時，大數據時代的統計指標，必須要依靠各種大型的軟件來獲取，而這些軟件編程必須要在特定的統計理論模型下才能夠實現，因此政府以及企業需要將大數據的優勢充分利用起來，并時期為自己服務，進而實現理論模式的深化，并研發與其相對應的數據統計模型。

（二）轉變對統計數據不確定性的要求

傳統的統計研究工作由于數據結構單一、數據規模小，數據處理技術落后，因此要求獲得的數據具有精確性，避免不確定性。然而在大數據時代，數據具有大量性和多樣性，其不確定性只來自于數據來源的多樣性與復雜性，以及個體的差異性，因而可以不要求數據的精確性。

（三）轉變統計調查方法

傳統的統計學觀點認為可以通過局部樣本進行分析，從而可以推斷總體的規律。然而傳統的統計學觀點畢竟是建立在有限的數據和較低的處理能力的基礎上，在大數據時代背景下，這兩項限制條件都會消失，樣本即是總體，通過對所有與事物相關的數據進行分析，可以避免傳統的樣本統計分析過程中出現的抽樣框不穩定、目的性過強、樣本量有限、糾偏成本高等問題，快速進行探測性分析的效率。

四、結束語

在我國進入信息化時代之后，不可避免的會迎來大數據時代，高節奏的生活以及工作，必然會產生不顧估算的海量數據，而如何整理，分類以及使用這些數據成為了當今各工作領域人們新的研究課題，對于統計工作領域來說，大數據時代的到來，無疑為其帶了巨大的挑戰，原本就堆積如山的數據，隨之變得更多，并且更加難以計算，那么為了應對這些問題，充分發揮信息技術的優勢，轉變傳統的工作思想，提高統計人員的專業技能，這些都是應對大數據時代的可行策略，本文從幾個方面對其進行了研究，希望能夠相關工作人員提供一些建議和幫助。

參考文獻：

第4篇：大數據經濟分析范文

關鍵詞：大數據；統計學；前景

一、引言

在現如今的社會，無論是干什么都離不開信息。小到穿衣吃飯，大到國防軍事，每一樣都需要信息才能完成。信息是一個名詞，圍繞著它有信息的產生、信息的處理加工、信息的傳遞、信息技術的發展等等的一系列環節。所以在現代社會信息就如同一個核心細胞，其他細胞的工作都是圍繞它展開進行的。我們對信息一定要敏感而精準。

二、何為大數據時代

大數據最初是由麥肯錫公司所提出來的，它在物理、生物、化學、金融、通訊行業出現并存在已經有一段時日，但它真正為人們所熟知認識卻是因為互聯網行業的飛速發展。人們總是用它來表述現時代是一個信息爆炸、海量、共享的時代。現如今一個決策的出臺不再是憑借昔日的經驗和感覺，而是數據的收集、整理、處理、分析所得出的結論。這就表示了一個新的時代，也就是信息數據時代的到來，經濟、商業、金融、貿易等多個領域，信息已經成為主宰。這就是大數據時代，也是信息的年代。

三、統計學專業基本概況

統計學，從名稱來看貌似是一個新興專業，其實不然，它是一門非常古老的學科。它最早始于希臘雅典的亞里士多德時代，距今已有兩千多年的歷史。統計學是通過對數據信息的搜索、整理、分析、描述，以達到窺測所測對象的本質的目的，它是預測對象未來性的一門綜合性科學。運用到了大量的數學和其他學科的專業知識，它的使用范圍幾乎涵蓋了社會科學和自然科學的各個領域。統計學家王見定的研究已經說明了數理統計學永遠打不敗社會統計學，所以在以后的發展道路上，將是社會統計學與數理統計學共存與互補共同前行的模式。

目前作為高校所開設的一門學科，統計學專業主要有一般統計、經濟統計兩類專業方向，它所培養的是具有良好的數學、經濟學素養，熟練掌握統計學的基本理論和方法，熟練地運用計算機分析數據，在企業、事業單位、經濟管理部門從事統計調查、統計信息管理、數量分析等開發、應用和管理工作，或在科研、教育部門從事研究和教學工作的專業型精英類人才。

四、如何很好發展大數據時代下的統計學專業

首先從上文的論述中我們可以得出以下結論：統計學的技術手段是，搜索、整理、分析、描述數據，它的目的是預測、推斷檢測對象的本質，它是一門綜合性非常強的科學性學科。從它的使用廣度上來看，它幾乎覆蓋了社會科學和自然科學的各個領域。所以統計學的“勢力”非常大。

而統計學所依賴的基礎則是數據，傳統的統計學中數據的收集主要包括實驗數據、調查數據以及各種途徑收集到的第二次數據。但是在經過一段時期的實踐后人們發現這種方法得到的數據經常會存在一定范圍內的誤差，這對樣本的客觀性是一個根本上的影響，同時樣本選取結果產生影響，因此傳統的數據收集方法很難適應統計學的飛速發展的需要。從這個層面上來說，大數據的出現是科學發展到一定階段的必然結果。因此大數據的產生和統計學的發展有著密不可分的關系。從另一面來看大數據的出現也是統計學中的核心環節實現，也就是數據的采集實現了大幅度的跨越。大數據時代的到來意味著檢測對象的任何數據都能應用到統計過程中，打破了數據采集處理的局限性，再加上精準、合理的統計處理方法，使得統計結果將更具有代表性和說服力。

同時大數據、統計學、云計算技術三者的強強聯合，預計未來的統計學勢必會發生革命性的變革。大數據將對未來產生深刻影響，目前可以預見的統計學未來發展的前景有以下兩個關鍵的點：第一點是在數據中科學性將和數據本身形成聯盟。數據科學獨立門戶成為一門專門的學科勢不可擋，數據的重要性不言而喻。統計學也將乘浪前行迎來新的發展的奇跡。對于數據平臺，也將實現跨領域共享，最終將數據的共享擴展到企業層面，成為未來產業的一員。第二點則是數據的管理處理的競爭力大大增強，數據管理成為企業競爭力中的核心競爭力，直接關乎財務表現。數據資產是一個企業的核心資產，這個理念會逐步深入人心。之后，企業對于數據管理便有了更加精準的定位，企業就會將數據管理作為企業核心競爭力，持續發展，戰略性規劃與運用數據資產。數據資產管理效率與主營業務收入增長率、銷售收入增長率顯著正相關。屆時，統計學的相關知識將會有大作為，每一位統計學專業的學生的就業前景將是不可估量的。統計學的發展前景也是一片大好，大數據、云計算、統計學三者則是珠聯璧合，我國乃至全世界的信息技術又會迎來新的浪潮，并且是一浪高過一浪，讓我們拭目以待。

五、結束語

本文就大數據，統計學二者的定義、概念首先做了介紹。其次是對統計學和大數據包括云計算在內的聯合后的優勢，以及未來的發展前景做了合理的分析與預測。數據時代已經起航，我們每一個人萬萬不可落后，我們要追趕信息技術的時代潮流，乘風破浪，迎難而上。為我國信息技術的發展增磚添瓦，為實現自我的價值奮斗不息。

參考文獻： 

[1] 薛艷.大數據時代統計學專業教學體系的改革[J].教育教學論壇，2015（4）：110-111. 

[2] 周茂袁.大數據時代統計學專業教學改革的初步探索[J].教育教學論壇，2015（35）：105-106. 

[3] 李政，趙彥云.適應大數據時代的美國統計學大學教育（下）[J].中國統計，2015（4）：24-25. 

第5篇：大數據經濟分析范文

【關鍵詞】 大數據； 財務預警； 非財務指標； 系統結構模型

【中圖分類號】 C931 【文獻標識碼】 A 【文章編號】 1004-5937（2017）09-0095-05

一、研究現狀

財務預警是一個世界性難題。國外對財務預警的研究較國內要早，多集中在多變量動態分析模型的基礎之上，國內尚未有人提出適合我國企業實際并得到有效驗證的財務預警模型。國內很多學者對財務預警進行了開創性的嘗試，財務預警管理已經成為企業管理研究的一個熱點話題[1]。

財務預警從選取的指標上劃分，可以分為基于財務指標和非財務指標兩種。基于財務指標的財務預警效果一直受限于會計信息的失真和滯后性。而基于非財務指標的財務預警模型又因為指標獲取的主觀性飽受詬病。以2008年發表在《自然》雜志上論述大數據科學的多篇文章為標志，世界范圍內對數據科學問題的研究正式拉開帷幕。伴隨著社會實踐的推進以及科學技術的發展，國內外對大數據科學問題的研究進一步深入，現階段學者研究的主題主要圍繞以下方面：（1）大數據是什么，即如何對大數據進行科學規范的定義問題。（2）大數據的影響，即大數據技術的發展會對人類社會的發展產生怎樣的變革，其中所蘊含的機遇與挑戰是什么。（3）大數據應用于人類社會發展實踐中所必須得以突破的關鍵技術是什么以及應該如何進行突破。（4）面對大數據時代的到來該如何應對等。在社會經濟領域，Michael et al.[2]指出，大數據時代來臨的趨勢已經不可逆轉，在審計領域，審計師將大數據技術應用到審計工作中已經成為了應對時代變革的重要舉措，其呼聲也越來越高。宋彪等[3]首次把大數據引進財務預警模型，根據上市公司的ST情況進行了實證，結果顯示預警的效果大為提高。目前的相關研究大都提出技術框架，或者關注技術實現，大數據如何引入財經領域的理論論證尚未完善。本文從理論的角度分析了大數據指標引入的可行性和途徑。一般把大數據引入到財經領域的研究中，需要研究企業大數據信息正面情緒指標、中性情緒指標、負面情緒指標、正面與負面情緒交互指標以及大數據信息頻次指標。這里所說的大數據是為了與財務指標區分，嚴格意義上來講，財務指標也是企業大數據的一部分。本文所提及的大數據指標，是通過對互聯網上無數網民這個企業傳感器進行搜集和信號融合而得到的。它的特點是來源廣泛，結構非常復雜，需要從網絡的海量信息中在線篩選才可獲取，能夠從所有利益相關人在線回饋信號流角度反映企業運行的全貌，個別力量難以左右其趨勢，具有群體智慧性，并且呈信息碎片化和無意識狀態，符合大數據的相關定義。這些信號流中已經包含了以往財務預警研究中涉及到的非財務指標信息，而且這種信號傳遞的信息比以往研究中，通過調研或者一些定性方法獲得的個別非財務指標要更加客觀和全面。

二、基于系統結構模型的分析

確定大數據指標和非財務指標的關系，是一項極其龐大而復雜的任務。ISM即解釋結構模型，作為一種成熟的系統結構模型化技術，為研究大數據指標和非財務指標的系統關系提供了強有力的工具。

目前，非財務指標的既有研究所提出的各種指標缺乏系統性，研究非財務指標的系統性影響所使用的方法主要以規范為主，還沒有一個公認的非財務指標對財務危機的整體影響評價模型。非財務指標有必要進行系統分析，才能考慮引入財務危機預警模型，否則非財務指標之間結論不會穩定，甚至會出現自相矛盾的情況。

ISM模型構建主要有以下步驟：系統構成要素確定、鄰接矩陣確定、可達矩陣計算、層次化處理、繪制有向圖和形成遞階結構模型。研究大數據指標與非財務指標對財務危機預警的系統性關系，首先要確定相關指標。指標獲取方法主要是搜集文獻，搜集使用非財務指標進行財務危機預警的相關文獻，最終形成備擇文獻。其次，從備擇文獻中檢索出所有出現的非財務指標，整理形成備擇指標。最后，提請專家小組對備擇指標進行評價，對指標進行增減，以及對指標內涵進行新的擴展，從而得到完備指標要素，即構成ISM構成要素。系統由17個要素組成，如表1。

系統中的17要素是一個有機整體。為直觀顯示各要素之間的關系，本文利用鄰接矩陣進行描述，將要素間的直接影響表述為aij=1，即若要素之間沒有直接影響表述為aij=0，要素Ai對Aj沒有直接影響。根據專家組及相關人員分析之后，建立鄰接矩陣如表2。

根據鄰接矩陣可以構建要素關系圖，如圖1。

各個要素之間的直接關系是靠鄰接矩陣來表示的，然而事實上，間接關系也是這些要素之間要研究的重要內容。例如要素Ai會對Aj造成影響，同時Aj又對Ak產生影響，便將Ai視為基于Aj要素對Ak構成間接影響的要素，Ai對Ak產生了間接影響。這種間接影響則可以通過一個或者多個要素來進行傳遞。一般情況下研究的樣本中這些直接或者非直接的各個要素之間所形成的各種影響關系，可以使用可達矩陣M來進行描述。其中矩陣中的元素aij=1是用來描述要素Ai直接或非直接地影響到Aj，相反，aij=0。具體結果如表3。

接下來的研究需要進行級位劃分，主要是針對可達矩陣區域內元素進行地位確定，在整個過程中進行所有元素的層次地位劃分。將區域中基于影響關系構成的要素集合進行逐個排查，觀察找出系統中對其他任何要素都不產生影響的要素，將其定義為系統最高要素，并將其排除，之后重復上述過程逐級搜索一直到最低級的要素為止。

借助Matlab數據分析工具，可以快速將要素進行分級，結果見表4。

根據分級提取骨架矩陣，并構建遞階結構模型如圖2。

由圖2可以清楚地看到，大數據指標及非財務指標與財務危機關系系統是一個有8級的遞階結構模型。在線信號N1以及財務危機N2的直接原因就是股票價格N4的變化。而影響股票價格的直接原因有或有事項N5、審計意見N6、發展能力N14以及市場份額N17。或有事項和審計意見是一種外在因素，發展能力與市場份額的直接原因是公司治理N3和顧客滿意N11，公司治理的直接影響因素是股份結構N9和獨董人數N10，顧客滿意的直接影響因素是產品質量N12。股份結構與獨董人數的直接影響因素是戰略目標N13，而產品質量直接影響因素是技術目標N16。戰略目標的直接影響因素是市場變化N8，質量目標的直接影響因素是市場變化N8和創新能力N15。最低級行業背景N7是市場變化的原因。創新能力是一種系統客觀存在的狀態，在本系統中沒有直接影響因素。

根據要素全關系圖優化遞階結構模型，進而得到解釋結構模型，如圖3。

由于企業經營活動的復雜性，非財務指標的數量極其龐大，性質也特別復雜。對所有的非財務指標進行確定、跟蹤和分析是不可能的一項任務。系統中的各個非財務指標都是目前文獻中常用的，因此將未知的一些因素都放在或有事項里。這些指標在具體應用中的計算都比較困難，沒有統一的標準。往往靠定性分析，或者簡單地找到幾個財務指標來反映復雜的非財務指標內涵。在解釋結構模型中發現，在線信號可以預測股票價格的變化趨勢，這在國外的文獻中已有證明。同時，財務危機也是股票價格變化的一種結果，而且在線信號與財務危機具有相互作用的關系。因此以股票價格為流體，在線信號和財務危機形成一種連通器的構造，即在線信號的變化可以對財務危機進行同步的觀察和預測。由于在線信號量化的容易性，考慮用在線信號替代不易量化的非財務指標是一個有效的處理手段。

三、實證

為了對前面分析的結論進行驗證，本文采用網絡爬蟲技術對60家企業的所有相關全網網絡數據，包括博客、論壇、新聞等信息進行了采集，時間跨度為2009年1月1日到2013年12月31日。通過數據收集及數據清洗，共得到了7 000萬余條，其中大部分數據為文本信息。而文本信息本身具有非結構化和大量重復的特點。這些大數據反映的相關情緒引入到財務預警模型，能否起到改善預警效果的作用呢？首先對數據進行過濾，將文本信息中的o效信息篩選出去，并對剩余信息進行數值化處理。利用財經領域詞典對信息進行語義分析。同時為驗證大數據有效信息頻次對財務預警模型的影響，要對上市公司的相關有效信息進行頻次統計。考慮到制造業企業數量占全部上市企業總數量的比重最高，同時所在行業不同其表征的財務特點并不一致，具有風險的企業要遠遠小于正常企業的數量。為使模型在實際應用中具有更好的代表性，研究中把制造業作為模型研究的樣本企業。

在滬深A股中，制造業企業中的危機企業（以ST為準）要遠遠小于正常企業的數量。若按照資產規模進行1■1配對抽樣，則會認為破壞樣本的隨機性，致使模型效果虛高，模型預測精度夸大[4]。目前，基于資產規模原則進行配對，雖為通行做法但缺乏有力的理論根據，而本文也利用此種配對方式進行了檢驗，結果顯示對危機判斷中的表現并不顯著。因而，本文并未采用上述原則，而是將危機企業和正常企業采用1■2的方式進行隨機抽樣配比。收集的企業信息共有60家，其中包括20家危機企業和40家正常企業，危機企業的樣本主要來源于2012年、2013年的工業制造企業（被滬深兩市特別處理的），11家危機企業和22家正常企業來自2012年，另有9家危機企業和18家正常企業來自于2013年。危機企業選擇的是上市以來首次被處理，超過5年的上市時間，被特別處理是因為連續兩年虧損。采取隨機抽取的原則對正常企業（上市時間超過5年，且未被處理過的工業上市企業）的樣本進行選取，其財務指標源于RESST數據庫。

選擇了32個財務指標和4個大數據指標（文本積極、消極、頻次和交互情緒），利用T-2和T-3年度的數據，對T年通過支持向量機模型進行預測、驗證和比較（模型制定以及訓練過程等限于篇幅不再給出，可查詢參考文獻[3]）。結果如表5。

從比較結果可以看出，在財務預警模型中引入大數據指標，可以顯著改善預測的性能，而且在距離被預測年度的期間越大，大數據指標表現得越好。本文認為其原因是一些非正式來源的準確消息對滯后的財務信息起到了修正作用。

四、結論

大數據引入是各領域如何選取指標的一個難題。本文通過系統結構模型，理論上分析出在線大數據信號可以影響財務預警效果，進而指出可以通過大數據指標對企業財務預警模型進行優化。采集了60家上市企業，對結論進行了驗證，研究結果為財經領域如何引入大數據提供了新的思路。后續研究將對大數據指標進行細分，并引入深度學習算法，實現無人監督算法的財經預測模型，進一步規避人為主觀性帶來的影響。

【參考文獻】

[1] 馬忠華.財務預警方法評析[J].會計之友，2012（3）：100-101.

[2] MICHAEL A，MIKLOS A V. Thick data： adding context to big data to enhance auditability[J].International Journal of Auditing Technology，2014，2（2）：95-108.

第6篇：大數據經濟分析范文

Abstract： "Internet +"， which is characterized by transboundary and symphyses， brings traditional industry a new trend which presents horizontal integration and longitudinal reshaping. Under the background of "Internet +"， E-commerce is booming， and traditional accounting profession will face to new challenges. Only by fitting into the demand from social economy， accounting can serve the development of social economy better. Based on the analysis of the requirement specification of E-commerce accounting talent， the article expounds the transformation of accounting function， which would draw inspirations about the training of modern accounting talent， and the views about the transformation and promotion of higher vocational accounting major.

關鍵詞： 大數據；電子商務；會計崗位；職業分析

Key words： big data；E-commerce；accounting position；profession analysis

中圖分類號：F23 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2017）11-0004-04

0 引言

會計行業產生于社會經濟而又服務于社會經濟，會計活動只有適應社會經濟的需求才能更好地服務社會經濟的發展。隨著電子商務的飛速發展，企業的經營環境和管理模式等都發生了很大變化，傳統的會計模式無論在質量上還是在效率上都已無法滿足互聯網時代的需求。應用大數據對企業會計崗位與職業能力進行分析，有利于推動互聯網環境下現代會計人才的培養和高職會計專業轉型與提升。

1 電子商務會計人才需求規格調查與分析

1.1 調查樣本選取 隨著各類電子商務企業迅速成立和成長，許多傳統企業紛紛轉型或涉足電子商務。通過人才招聘網站搜索招聘信息是了解電子商務會計需求狀況的有效途徑，不過根據關鍵詞“電子商務”搜索相應公司招聘信息時，是按照招聘公司名稱或招聘職位等關鍵字進行篩選的，這樣就有可能將部分符合電子商務范疇的招聘信息過濾掉，但考慮到公司名稱及招聘職位都沒提及“電子商務”而又確屬電子商務會計招聘信息的應屬少數，因此在樣本選取時暫忽略這方面的影響。

基于此，按照“電子商務”和會計相關職位為搜索條件，還是可以查出大多數有代表性的電子商務會計招聘信息的，因此，本文按照以下假設搜集調查樣本：①查詢網站，全國最大職位信息庫的招聘網站前程無憂網（http：//）；②搜索時點：2017年1月2日22時；③搜索條件：關鍵詞為“電子商務”、職位按照會計相關崗位 “財務/審計/稅務”。

1.2 需求規格分析 利用程無憂網平臺（http：//），按照 “電子商務”+職位“財務/審計/稅務”進行搜索，2017年1月2日22時電子商務企業會計類招聘信息共31777條職位，以下分別從：招聘職位、核心能力、公司性質、工作年限、學歷要求、公司規模及任職資格等維度分別對這些招聘信息進行分析。

前程無憂網站（http：//）將會計類工作崗位劃分22個類別，為便于分析，本文按照職位重要程度、招聘數量大小進行了適當整理，分別選擇重要或招聘數量大的8個類別合分別并成：財務總監/ CFO、財務主管/經理、會計、出納員等4個職位方向，其余14個類別統一并入“其他”之中。其中：“財務總監/ CFO”由網站原“首席財務官CFO”和“財務總監”組成；“財務主管/經理”由“財務經理”、“財務顧問”、“財務主管/總賬主管”和“會計經理/會計主管”組成。見表1、表2、圖1、表3、圖2、表4、圖3、表5、圖4、表6、圖5。

1.2.1 招聘職位需求分析 從總體看，財務總監/ CFO、財務主管/經理、會計、出納員和其他崗位，按照職位數量和占比，從表1中可以看出，企業對會計招聘職位的需求仍然是會計、出納員為主，可以認為會計和出納員是企業的基本崗位，應當在人才培養中給予關注。

在程無憂網平臺（http：//）上，針對會計不同的基本位，如資金管理、資產管理、成本管理、財務分析、審計、稅務、出納員等，經進一步檢索，可得出相應典型崗位的核心能力和職業發展，職業發展體現了企業對會計人員的職業期待。

通過圖1、表2分析，可以看出，企業招聘的基礎職位是會計和出納員，而企業需要的崗位核心能力除包括基本會計能力外，更期待應聘人員具有資金、管理、信息技術應用、溝通和協調等方面的能力，這種需求狀況充分體現了電子商務會計的需求現狀及趨勢，是傳統會計向互聯網環境下電子商務會計轉型的客觀現實。

1.2.2 學歷要求分析 從學歷要求看，企業對應聘人員要求以大專學歷為主，占比超過50%，而本科及以上學歷占比總計為42.56%，從而說明企業對會計人員學歷要求并非追求高學歷，而更加注重的是應聘人員在具有基礎學歷（大專）的同時，具有更強的應用和持續發展能力。

1.2.3 工作年限要求分析 通過表4可以看出，高達18，288個職位（57.55%）并沒有對工作年限有特別的要求，說明招聘公司看重的不是應聘者的工作經歷，而是出于崗位較為基礎、應聘者可培養等方面的考慮。再結合表1（招聘職位分析表），可以分析出：表4中工作年限3年以上的職位共5，874個，與表1中財務主管/經理以上（含總監）的職位6，716個接近，說明這18，288個主要為基層的會計、出納職位，應聘人員的工作年限大多數應在3年以下（包括無經驗）。

圖3是剔除對工作年限無特別要求后的職位需求分析，從圖中可以看出，工作年限在1-3年的電子商務會計最受歡迎，說明會計人員在1-3年中經積累了相當的工作技能和經驗，能夠較為熟練地處理相關會計業務，一部分優秀人員將會從此階段走向更高的管理崗位。

1.2.4 招聘公司性質分析 前程無憂網站（http：//）將公司性質劃分11個類別，為便于分析，本文按照公司性質、招聘數量大小進行了適當整理，將“外資（歐美）”、“外資（非歐美）”、“合資”、“外企代表處”等4個類別合并成“外企”，分別選取：民企、外企、國企進行分析，其余5個類別統一并入“其他”之中。

通過圖4、表5分析，可以看出，招聘職位集中于民企和外企，而民企招聘職位高達24，341，占總職位數量的76.60%，2類企業職位合計29，013個，占總職位數量的91.30%。這說明，電子商務活動絕大多數集中于民企和外企，正是由于這些電子商務企業的飛速發展才推動了電子商務會計的變革。需要說明的是，由于前程無憂網站將境外融資的境內企業，如：阿里巴巴、京東商城、百度、網易、攜程、糯米等公司歸為外企，因此圖、表中的“外企”大多數還是出自國內原“民企”之列，也正是這些境外融資的電子商務企業引領中國乃至世界電子商務的發展方向。

1.2.5 招聘公司規模分析

通過圖5、表6分析，可以看出，電子商務會計人才需求集中于規模在50-1000人的企業，其中規模總50-150人、150-500人的企業人才需求量更大，分別為11，765（37.02%）、7，145（37.02%）個職位，二者合計18，910（59.51 %）個職位。這說明，隨著電子商務的發展，企業之間競爭也日趨激烈，品牌化、規模化、集約化的趨勢要求企業要有一定市場地位和規模，而瞬息萬變的市場環境又要求企業有靈活的機制，因此電子商務企業既要擁有“船大擋風浪”的優勢，又要保持“船小好掉頭”的靈活，這樣，市場地位牢固的中小型電子商務企業更能夠在市場中獲得更大的發展空間。

主要結論：通過大數據分析，可以認為，未來對會計人才需求多數集中在中小微企業，學歷要求以大專為主，工作年限以1-3年為主，企業需求的初始會計崗位能力仍然為會計、出納員和財務主管，但隨著互聯網的發展，多數企業已經意識到傳統會計的基本業務將被信息手段所替代，面對該趨勢，企業更需要會計人員具備資金、管理、信息計算及溝通、協調能力。

2 電子商務對會計職能的改變

在云計算、移動支付、大數據等互聯網背景下，電子商務會計與傳統會計相比發生了很大變化，比傳統會計將承擔更多職責，如要求會計信息系統要有更便捷和安全的財務數據傳遞方式、以更強大的財務信息搜集和處理能力提高時效性。

2.1 傳統會計基本假設和職能的改變 一方面，傳統會計強調會計主體、持續經營、會計分期和貨幣計量四項會計基本假設，而電子商務會計使該“假設”受到沖擊。首先，在電子商務環境下會計主體具有模糊性、多元性、虛擬性的特點，會計主體往往以項目為導向，根據經營環境和經營目標可以自行組合并經常變化，原有主體不斷被新主體所替代，表現為 “聚”、“散”頻繁且靈活多變，會計主體隨項目成立而存在，隨項目完成而解散，加之，新老項目互不相干，從而使會計主體的假設不確定性增加；其次，傳統會計的持續經營假設是建立在會計主體可預見的未來能夠持續經營下去的基礎之上，而項目的“聚”、“散”不但使會計主體呈現多變性，從而影響企業經營要素變化、經營者經營理念及財務會計報告使用者對信息的判斷，而且將對主體的持續經營帶來影響；再次，傳統會計已習慣于按年、季、月來分期，而電子商務會計則要求提供實時動態的經營數據和分析，這將使傳統會計相對固化的數據缺少了時效性并對經營分析和決策產生影響；最后，在電子商務環境下，大量的非貨幣計量因素已納入其經營決策之中，將使傳統的貨幣計量已不能滿足企業經營的需求，如：用戶、流量、人力資源等資源面對電子商務環境則顯得因不可“貨幣化”而不能在會計賬務中得到體現。

另一方面，電子商務會計的基本職能也發生了很大變化，傳統會計的核算和監督兩大基本職能已不能滿足電子商務活動的發展。在傳統會計領域，會計核算占據會計工作的大部分時間，會計人員核算質量和效率決定了企業會計核算水平；而互聯網時代的會計核算已呈現非專業化的趨勢，會計核算軟件已取代手工核算，企業ERP系統的協調分工已實現跨部門的非財務人員做賬，未來的會計信息系統的智能化有望實現會計核算的自動化和智能化，盡管會計核算仍將是會計的一項職能，但它在整個會計職能中的比重應將會降低。傳統會計的監督職能將融入企業內外部大量的非會計要素，從而使監督職能的內涵和外延均得到拓展并強化。因此，電子商務企業會計已不再是單純體現在會計業務活動中的監督活動，而需要融入大量的規劃、管控、分析、風險防范等內容以及與企業外諸多部門的溝通和協調，從而使會計職能從以會計核算為主，以監督為輔轉型為以核算為基礎，以內部管理、外部協調為重心的變化。

2.2 會計服務范圍得以擴展 隨著電子商務的發展，電子商務會計的服務范圍也得以擴大。互聯網平臺和現代信息技術使得會計業務從線下推至線上， 打破了會計服務原有模式和限制，特別是手機App記賬軟件的誕生，擴大了會計工作的空間范圍，使實時記賬和實時賬務查詢成為現實， 用戶可以借助互聯網獲取高效、便捷的動態會計服務。

2.3 會計信息智能化、高速化 隨著人工智能和信息技術的發展，大數據、云計算和商務智能的應用將會促進會計信息系統的智能化發展，互聯網環境下的電子商務會計信息系統應是一個智能化的人機交互平臺，信息傳遞與會計處理的全過程有望實現完全自動化，會計信息的傳遞速度也將大大提升。

2.4 對會計管理職能要求更高 在互聯網環境下，快速的會計信息處理技術使會計人員能夠從繁瑣的傳統核算中解脫出來，從而使會計人員能夠發揮其在財務管理的特殊地位和優勢與其他經營部門聯手發揮協同效應，會計人員將有更多的時間和精力投入到財務戰略規劃、資源配置、管理控制、分析與風險防范等重要工作之中，由此會計部門和人員在具備基本會計職業技能基礎上，得到更加寬泛和具有復合性的管理方面的知識和技能。

3 互聯網環境下對電子商務會計人才培養的幾點啟示

3.1 在注重基本技能培養的同時，更加注重具有跨界性復合能力的培養 在互聯網與云計算技術的推動下，電子商務企業會計需要融入大量的規劃、管控、分析、風險防范等內容以及與企業外諸多部門的溝通和協調，從而使會計職能轉型為以會計核算為基礎，以財務管理為重心的新變化，會計重心從核算到管理的轉換不是會計崗位的簡單變換，而是從傳統核算崗位到現代復合型管理崗位的轉型并體現出會計向管理及其他領域的跨界。一方面，面對企業內部，電子商務會計不僅要利用信息系統實現會計與業務經營的一體化核算和信息共享及協同，還要對從投資、采購、生產、銷售到售后服務等整個價值鏈進行財務管理，這就要求會人員既要熟悉運營業務又要具備良好的溝通、協調能力；另一方面，面對企業外部，電子商務會計要處理股東、債權人、客戶、供應商、銀行、稅務等諸多外部業務與關系，這就要求會計人員既要熟悉相關法規和操作流程又要具備良好的溝通、協調能力。因此，在對電子商務會計進行培養時，不僅僅要注重基本技能的培養，更應注重具有跨界性復合能力的培養。

3.2 在注重手工操作能力培養的同時，更加注重互聯網時代現代信息技術應用能力的培養 3G、4G網絡技術應用以來，以跨界融合為特征的互聯網浪潮推動了電子商務飛速發展，而新型5G網絡技術又將加速推動大數據、云計算、區塊鏈、移動支付、虛擬現實（VR）、萬物智能等大批現代信息技術的應用和發展，經濟社會將會受到更為廣泛、更為深遠的影響。電子商務會計已不再以手工操作為主，在現代信息技術環境下，企業大量會計核算和財務管理業務更多的要基于信息技術平臺，信息技術和工具將成為現代會計的主要應用手段，如企業ERP系統、企業CRM系統、企業與供應商及客戶之間的“供應鏈云”信息平臺、企業集團內部的財務共享服務中心信息平臺、外部財務外包的“財務云”信息平臺等。因此，會計人才培養必須要求樹立牢固的信息和網絡意識，熟練掌握相應的信息技術工具，這將是互聯網環境下電子商務會計人才培養必須注重的。

3.3 在注重單純會計技能培養的同時，更加注重良好職業素質和職業人格的培養 在互聯網環境下，企業對會計人才培養在學生職業精神方面的要求越來越高，通常，現代企業將一名合格會計的職業精神訴求高于專業知識和職業技能，即職業精神愈強，職業能力發揮程度愈高，在強調 “會做事”的同時更強調了“會做人”。電子商務會計的跨界性將對會計人員的職業素質和職業人格提出更高的要求，其一，企業會計人員通常不僅要對企業經營者負責，還要對投資者、債權人、政府等多個相關利益主體負責，因此，客觀、正直、公允的會計職業素質和職業人格可以提高相關利益主體對會計信息和企業經營業績的信任度，增強對資金運行的安全感；其二，在互聯網背景下，電子商務會計面臨會計職能的轉變和管理職能增加，會計人員在企業的管理責任提升，企業會計對企業資源的分配權限加大，從而對會計良好的職業素養和職業人格提出了更高的要求；其三，互聯網的開放性增大了會計信息的安全性和保密性的難度，會計信息運行在復雜的信息平臺上，會計信息的刻意隱瞞或欺詐都可能為企業帶來致命的打擊，因此，現代會計的職業素質和職業人格將對會計信息安全提供強有力的保證。

3.4 在注重應用和操作能力培養的同時，更加注重再學習和可持續能力的培養 以跨界融合為特征的現代會計知識和技能體系將是會計+管理+金融+信息技術+行業文化+溝通與協調。加之，在經濟新常態下，新理念、新方法、新工具不斷涌現，會計人員的知識與技能應在不斷提升中才能適應崗位要求，因此，會計人員的再學習能力則顯得尤為重要，不斷掌握具有跨界性的會計新知識、方法和技能將是具有可持續發展能力的基礎。

3.5 在注重培養符合國內會計行業標準的同時，更加注重國際型會計人才的培養 目前，國內會計行業標準已經較為成熟，許多方面已經與國際接軌。但電子商務的發展加速了全球經濟的一體化趨勢，我國 “一帶一路”的經濟發展戰略使更多的中國企業紛紛走出國門尋求新的發展機會，企業對外貿易也會越來越頻繁，在此背景下中國跨境電子商務下會計人員的知識與技能必須國際化，因此，培養熟悉國際會計準則和國際市場規則，能夠應用外語和現代信息手段進行國際會計業務往來的國際型會計人才則顯得尤為重要。

參考文獻：

[1]黃靜.“互聯網+”時代對傳統會計的挑戰及思考[J].商業會計，2016（11）.

[2]劉浩博，梅祥娣.“互聯網+”時代會計機構和人員變化趨勢研究[J].中國總會計師，2016（7）.

第7篇：大數據經濟分析范文

一、大數據環境與企業文書檔案管理

（一）大數據概述。大數據是基于人類高頻的網絡行為衍生出來的一種用來記錄與存儲數據的重要手段。人們的網絡行為越頻繁，大數據的記載容量就越大，便逐漸發展成數據豐富、結構復雜的一種數據類型[1]。在信息呈爆炸態勢發展的今天，哪家企業掌握了信息的主動權，就意味著哪家企業掌握了行業致勝權。并且，現如今人們越來越重視對數字資產的保護工作，大數據的掌握不僅僅是占有數量龐大的資源，同時還用在此基礎之上進行加工整理，才能充分發揮大數據的利用價值，幫助企業實現進一步的發展提升。

（二）企業文書檔案及其信息化管理概述。企業文書檔案涵蓋文字、圖案、視頻、代碼等多種形式的內容，是詳細記錄企業經營發展動態特征的重要保障。信息化的企業文書檔案管理工作可以實時的將企業的相關信息傳輸進網絡媒介當中，并通過網絡技術進行分類處理，方便用戶突破時間與地域的局限查詢指定文件[2]。并且，通過網絡技術將信息轉化為電子模式，大大延長了文書檔案的存儲時間，并且可以實時的進行傳輸與修改，提高了企業文書檔案的利用率，為企業在經濟的市場競爭中提供了高速制定挑戰部署的重要手段。

二、大數據環境中企業文書檔案管理的具體內容

（一）企業文書檔案數字化管理。企業文書檔案傳統的記載方式為紙質，通過紙質文件進行信息的記錄、歸整與存檔工作。但是由于企業一般都具有復雜的經濟結構，所以會產生種類眾多、數量冗雜的各類資料，通過紙質資料進行文書檔案存儲工作，一方面增加了工作人員的勞動強度，一方面由于任務繁重，在文檔資料得記錄歸整工作中，極易發生錯誤與疏漏，不能保證資料的客觀完整。并且，紙質資料不方便調取，在查閱過程中，會耗費較多的人力物力。相比之下，信息化的檔案文書管理技術通過智能化操作，將文書資料已電子的形式存在海量的儲存空間中，方便資料的實時傳輸，當有錯誤發生時，可以及時的進行調取并做出修改。以?稻菪畔⒌男問醬媧⑽氖櫚蛋福?是企業文書檔案管路中的重要內容。

（二）企業文書網路化管理。企業的文書檔案通過電子形式進行記載，還需要計算機網絡技術的輔助實現資料的實時存儲。通過網絡技術的介入，可以將不同層次、不同類型、不同地域、不同范圍內的數據進行統籌分析。當用戶查閱經過網路技術分類處理過的數據時，可以高效的檢索目標文件。經過網絡技術分類處理過的文書檔案也具有資源高度共享、信息查詢便捷化的特征。網絡對于文書檔案的意義在于可以實現網絡借閱、網絡隔離、網絡檢索、網絡復制、網絡分類等多種功能。

（三）大數據環境中企業文書檔案的信息化利用。企業文書檔案的保管意義在于為用戶提供有效的利用價值。企業文化檔案管理設計公司的科研成果、人事管理、財務管理等多種內容，具有非常珍貴的價值。所以，在文書檔案的管理工作中，需要結合用戶的具體需求豐富文書檔案的資源與服務形態。并通過電子郵件等現代化的信息查詢方式，為用戶提供便捷的檢索渠道。并利用各個地區的網絡為用戶提供資料下載機會，并對下載過資料的用戶進行服務追蹤，在全國范圍內對企業文書進行推廣。

（四）企業文書檔案安全化管理。保障企業文書檔案的管理安全是信息時代下檔案管理工作的重要任務之一。基于數據大環境下的網絡環境較為復雜，會有不法分子利用企業網絡建設漏洞盜取企業針對的信息。所以，為了安全維護文書檔案管理工作的安全性，在實際的管理工作中，需要不斷對文書檔案管理工作進行改革，不斷對系統進行升級維護，保證企業文書檔案的安全性。為了有效規避網絡風險，工作人員在操作過程中需要養成良好的操作習慣，為計算機系統建立防火墻，強化保護措施，同時。配備專業的殺毒軟件，保證在發現病毒苗條時，及時進行扼殺。

第8篇：大數據經濟分析范文

[關鍵詞] 腹腔鏡；全子宮切除術；巨大子宮肌瘤；臨床療效

[中圖分類號] R71 [文獻標識碼] A [文章編號] 1674-0742（2016）08（a）-0070-03

[Abstract] Objective To analyze the clinical effects of laparoscopic assisted transvaginal hysterectomy in the treatment of large uterine fibroids. Methods Convenient selection 200 patients with large uterine fibroids were diagnosed and who accepted treatments in the clinical in our Department from October 2013 to October 2015 were collected，and all patients were randomly divided into two groups： which the control group including 100 cases of patients， they were underwent the traditional open hysterectomy resection while the study group including 100 cases of patients， they were underwent the laparoscopic assisted transvaginal hysterectomy.Then，the operation time， bleeding volume and postoperative exhaust time， hospitalization days and the incidence of complications after operation of two groups of patients were observed and compared. Results Compared with the control group， the amount of bleeding of （84.17±20.63） mL in the study group was relatively less than in the study group，and the postoperative exhaust time （22.93±9.52）h and the hospitalization days of （5.21±0.78）d were significantly shorter， and the incidence rate of postoperative complications of 3% was relatively lower （P < 0.05），The difference was startistically signrficant. Conclusion The treatment of laparoscopic assisted transvaginal hysterectomy for the patients with large uterine fibroids which has the advantage of minimally invasive， fast recovery and less complications，thus it is worth to be promoted in the further.

[Key words] Xlaparoscopy； Total hysterectomy； Huge uterine myoma； Clinical effect

子宮肌瘤是女性生殖器中發病率最高的一種良性腫瘤，大多數子宮肌瘤患者均為良性，但隨著患者病情的進展，可能引發癌變，嚴重影響患者的生活質量及生命健康，因此對子宮肌瘤患者進行及時有效的治療具有非常重要的臨床意義[1]。隨著腹腔鏡技術的逐漸進步和完善，其在子宮肌瘤患者的臨床治療中獲得了一定的進展。該次研究方便收集該院2013年10月―2015年10月間接診的經臨床確診的200例巨大子宮肌瘤患者進行臨床研究，對其中的100例患者采用腹腔鏡輔助陰式全子宮切除術進行治療，并與采用傳統開腹手術治療患者進行對比分析，現報道如下。

1 資料與方法

第9篇：大數據經濟分析范文

關鍵詞：腹腔鏡輔助陰式全子宮切除術；巨大子宮肌瘤；療效

子宮肌瘤是十分常見的婦科疾病，屬于良性腫瘤，部分腫瘤物體積較大的，稱為巨大子宮肌瘤。該病對患者產生較多不良影響，如不孕、排尿障礙、流產、早產等[1]。傳統采用開腹手術切除子宮進行治療，目前，在腹腔鏡下，對巨大子宮肌瘤患者實施陰式全子宮切除術（LAVH）可取得較滿意的療效。

1資料與方法

1.1一般資料 本組68例研究對象，均經臨床確診為巨大子宮肌瘤。年齡27～49歲，中位年齡（31.8±5.1）歲。子宮的體積相當于12～20孕周大小，排除惡性腫瘤的可能性。全部患者均為經產婦，進行綜合評價后，可采用子宮全切術治療，無任何手術禁忌癥。根據隨機抽簽法將68例患者均分作治療組和對照組，各34例。兩組患者一般資料比較差異無顯著性（P>0.05）。

1.2方法 對照組實施常規的開腹子宮全切術，令患者平臥，實施硬膜外麻醉，然后在骼骨聯合上端作橫向切口，詳細探查子宮及其附件之后，實施常規的子宮全切術。

治療組實施腹腔鏡輔助LAVH。均實施氣管插管全麻，手術取膀朧截石位，建立氣壓為13mmHg的人工氣腹，將腹腔鏡置入盆腔，探查子宮位置，剪斷子宮的附屬韌帶，結扎周圍組織的血管。游離子宮后，轉為陰道手術，切開子宮分為小體積，從陰道取出，然后用生理鹽水沖洗盆腔，再縫合腹膜與切口。

1.3手術效果評價指標 本組手術觀察指標有術中出血量、手術時間、排氣時間、住院天數、并發癥率等。

1.4統計學分析 組研究數據均用SPSS 17.0統計軟件進行分析，計量資料用均數（x±s）表示，組間對照用t 檢驗，計數資料用χ2檢驗，以P

2結果

治療組的手術時間與對照組比較差異無顯著性（P>0.05），但術中出血量、住院天數、排氣時間、并發癥率方面，則顯著優于對照組（P

3討論

子宮肌瘤是一種發病率相對較高的良性腫瘤，常見于中老年婦女群體，體積較大的子宮肌瘤會對患者產生諸多不良影響，嚴重威脅到婦女的健康。目前，臨床對于子宮肌瘤的發病機制尚無統一的觀點，初發病者，往往無顯著的癥狀、征兆，因此延誤了治療[2]。傳統多采用開腹手術治療巨大子宮肌瘤癥，此種方式對患者身體造成較大創傷。當前，隨著腹腔鏡技術的成熟應用，采用腹腔鏡輔助LAVH治療巨大子宮肌瘤的人數已逐漸超過傳統開腹手術[3]。總的來說，在腹腔鏡下實施LAVH，可令腹壁結構保持完整，創口較小，疼痛較輕，有利于縮短術后首次排氣時間、下床活動時間等，促進康復。基于上述的優勢，本組34例治療組患者除了手術時間，其他各項指標，如術中出血量、排氣時間、下床活動時間、住院天數、并發癥率等，均顯著優于對照組（P

總的來說，傳統開腹術治療巨大子宮肌瘤癥已不適應患者的需求，臨床可積極應用腹腔鏡輔助LAVH，同時，要求臨床操作醫生不斷加強自身手術技能的精細化，提高手術成功率，減小患者創傷，為患者帶來福音。

參考文獻：

[1]譚郁蔥，周永來.腹腔鏡巨大子宮全切術對超重患者近期并發癥的影響[J].中國婦幼保健 ，2012，27（8）：1260-1262.