財務數據可視化分析精選(九篇)

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第1篇：財務數據可視化分析范文

[關鍵詞]配送中心 可視化 物流實驗

一、《配送中心規劃與管理》課程實驗的特點

《配送中心規劃與管理》課程是物流管理專業的核心課程之一，該課程的實驗要求學生能夠了解物流與配送管理的基本原理，了解配送中心的種類和功能，掌握物流配送方案的設計方法及其操作要點，重點掌握配送中心的規劃、業務操作流程、庫存量控制、運輸途徑的選擇、車輛的調度、物流成本的控制等。

可見《配送中心規劃與管理》課程是一門和物流實踐聯系相當密切的課程，因此該課程實驗教學部分一定要和企業緊密結合起來，最好能和企業共建實習基地，把企業的真實業務反映到實驗教學過程中。

為達到此目的，和企業共建，建立可視化物流實驗室是一項切實可行的方案。

二、可視化物流實驗室的特點

基于GPS/GIS/RFID/PDA等技術為主的物流可視化管理平臺，以物流過程，即倉儲管理、流通加工、調度配載、裝卸搬運、運輸配送等為核心，在計算機軟硬件的支持下，以移動數據采集技術、數據庫技術、網絡技術、無線通訊技術為基礎，對物流業務過程進行全面的計算機管理，并以基于平臺化的方式為用戶提供查詢、統計、分析、圖形顯示和輸出，實時、準確、動態地管理物流業務過程，從而實現物流業務過程管理的可視化。

可視化物流實驗室由倉儲設備、運輸配送設備、信息化設備、監控設備、物流信息系 統共同搭建而成，實現倉儲配送的可視化管理，從而達到提高作業效率，優化物流系統的目的。

可視化物流實驗室的特點主要有：

1.該方案應用的前沿技術：基于物聯網技術、條碼技術、無線通信技術、監控技術、傳感技術等，這些都是物流行業領域應用的最新技術;

2.平臺系統是基于企業的真實業務流程，能夠反映當前物流企業的最新的管理理念;

3.智能倉儲軟件和條碼、RFID、電子標簽、自動化立體庫等硬件集成，可以實時采集信息、通訊;

4.運輸配送軟件和信信平臺以及其他信息設備無縫對接，可模擬運輸配送的在途跟蹤和路徑優化;

5.組態軟件可以把實訓室配送中心的儲位、分揀線等管理圖形化，直觀的查看每一步操作;

6.條碼或RFID的全程管理、物流信息透明化。

三、建設可視化物流實驗室的意義

1.行業的需要

可視化物流是目前物流行業最新的管理技術和管理方法，我們把物流最前沿的技術引入到教學實驗中，可以培養出掌握現代核心技術的專業人才，這是整個物流行業的期待。

2.教學手段的創新

可視化物流體驗教學強調傳統手段與現代手段相結合，手工手段與電子技術手段相結合，模擬仿真手段與實操手段相結合。

可視化物流體驗教學從物流企業實際運營管理出發，幫助學生站在企業整體運營的宏觀角度上來統籌規劃。通過整個課程的學習與訓練，學生可以更好的認識企業是如何運作的，了解企業的基本運作機制，認識企業的組織架構、分工合作，認識物流企業各環節的運行與協作。

3.提高學生綜合素質，保證高素質人才輸出

可視化模擬教學平臺除了一些具體的財務數據和分析指標外，平臺中的許多決策沒有固定的或標準的答案，需要學生充分利用學過的物流相關知識、發揮團隊的力量、認真分析經營環境、深入研究競爭對手，考驗的是學生的實際動手能力，鍛煉的是學生的綜合素質。

4.培養了學生統觀全局的能力和系統思考的能力

可視化模擬教學將整個訓練放在企業運營的大環境下，并涉及多企業、多部門、多崗位，需要多人配合才能共同完成，對訓練學生培養站在企業運營的全局上統籌規劃能力、系統思考能力都有著更高的要求與訓練提升。

四、可視化物流實驗室建設的內容

（一）可視化物流平臺流程設計

可視化物流平臺應用流程如圖1所示。

圖1：可視化物流平臺的應用

（二）完善可視化物流平臺的功能

可視化物流平臺的功能主要體現在以下幾個方面。

1.配送中心管理監控

對配送中心設施使用情況、運作情況、運作人員工作效率進行監控，并對配送中心效益進行分析。

2.倉庫管理監控

可視化倉儲管理：是對計劃存儲、流通的有關物品進行相應的可視化監控管理，主要包括對存儲的物品進行接收、發放、存儲、保管等一系列管理活動。如圖2所示。

圖2：倉庫可視化管理

3.配送運輸監控

應用3S技術（GPS、GIS、RS），實現對運輸過程中車輛和貨物的有效管理與監控。主要包括對運輸車輛路線優化和物資的跟蹤、管理、查詢等一系列活動。如圖3所示。

圖3：配送運輸可視化管理

4.貨物追溯監控

通過對貨物的圖像及與之相對應的訂單信息進行采集，并將貨物信息以圖標或圖像的方式在地圖上展示，實現對貨物的跟蹤、查詢和監控。

具體要求包括結合GIS查詢分析，輔助決策支持，提高系統響應速度。完成對貨物流動、車輛的調度、定位與監控、智能鎖狀態監控、報警管理、軌跡回放、地圖的操作管理等功能。如圖4所示。

圖4：貨物追溯管理

5.數據交換接口

根據客戶要求提供報表、圖片、視頻等貨物流轉信息，根據客戶的網絡環境和定制要求提供數據交換接口。

6.計算機輔助決策

通過GPS/GIS/RFID的信息處理、數據庫管理等功能，能實現貨物在儲存、加工、運輸、配送過程中的應急處理、實時調度和輔助決策，使得中心可以快速、準確、及時、可靠、系統化地進行指揮和調度。

（三）構建可視化平臺的軟件系統

1.GPS/GIS系統

主要以GPS和GIS系統的地理數據為主，針對物流運輸及在途跟蹤情況實時向指揮中心反饋，向其反映出運輸車輛所處的地理位置和車輛的即時速度、運行情況等信息。控制指揮中心亦可通過GSM或者GPRS通信網絡把指令傳輸給司機，及時地向車輛傳達指令，使其能夠準確地按照公司的既定安排行車，提高運營效率。

2.RFID電子標簽及組態監控跟蹤系統

以RFID電子標簽為內核的相關監控設備則是“可視化物流監控平臺”的移動數據傳輸載體。在“可視化物流監控平臺”建設上，可采用的RFID技術包括有源RFID標簽、RFID電子封條以及基于GPRS的跟蹤模式等。

3.智能倉儲管理軟件

包括商品電子標簽入庫維護，電子標簽出庫維護，電子標簽盤點維護，電子標簽揀貨維護，商品分類維護，商品查詢統計維護，結算維護等倉儲基本功能。包括商品存貨的ABC分類、經濟訂貨批量，安全庫存量設計，收發貨站臺數量的設計，貨架區域面積的設計，倉儲設備布局設計等倉儲管理功能。

4.運輸配送管理軟件

包括GIS配送路徑優化系統、短信平臺支持系統、RFID中間件、組態監控軟件包括訂單系統、倉儲系統、運輸系統、配送系統、客戶查詢系統等。

5.決策系統

根據可視化物流平臺掌握的資訊，進行決策模型設計、選擇合理的決策方案。

五、結論

物流可視化管理以物流過程監控為基礎，通過監控系統收集物流業務過程狀態信息和貨運物品信息，為企業物流管理提供更為實時準確的數據來源。可視化管理使物流系統的管理者以直觀的可視化方式，方便、簡捷、清楚地把握物流業務運作過程，實時調整物流業務的管理。

可視化物流實驗以真實的物流業務數據為原型，展開物流運營管理分析。可與學生市場調查、行業分析、配送中心設計等課程內容進行結合，并圍繞真實物流企業的業務管理需求或現狀進行分析規劃。可視化物流教學系統包括多種圖形化分析模式，簡單直觀、主次分明，從而可以幫助學生抓住業務重點、提升業務管理能力。

[參考文獻]

[1]楊紅巖，陳永泰，徐婷.基于物聯網的現代物流建設應用探索[J]信息技術與信息化2012，1

[2]黨若凡.物聯網技術在卷煙物流管理中的應用研究[J]計算機技術2014，1

[3]王成林.張旭鳳，物流實踐教學[M]中國物資出版社，2O10，11。

第2篇：財務數據可視化分析范文

關鍵詞：數據共享；數據交換；大數據；數據可視化

中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1673-8454（2016）19-0048-05

一、引言

近年來，隨著信息技術產業的蓬勃發展，高校的信息化建設工作也受到了廣泛關注。推進高校信息化建設，打造數字化校園已成為各高等院校的普遍共識。2010年，我校完成了數字化校園建設信息門戶平臺、統一身份認證平臺和統一數據庫平臺“三大平臺”建設。由于信息化建設初期缺乏統一規劃，數據標準各異，業務系統各自為政，導致數據非集成化并形成了許多的信息孤島，這使得大量優秀數據無法共享和利用，獲得更大價值。我校于2014年又進行了數據共享交換平臺的建設。該平臺是整個數字化校園建設的重要組成部分，利用此平臺對校園內散亂分布的數據進行集成化整合，同時將原來分散、利用率低下的信息資源進行數據挖掘，對于我校的發展戰略和決策支持具有重要意義。

二、發展現狀

我校從2006年開始著手進行信息化校園建設工作，整體建設歷程具有階段性和分布性的特點。按照《信息化校園建設總體規劃》的部署，截至2010年，學校信息化基礎設施建設已基本完備，并完成了信息門戶平臺、統一身份認證平臺和統一數據庫平臺三大公共基礎平臺的建設。

2012年1-6月，我校完成了應用系統一期項目建設，包括本科生管理服務、研究生管理服務、人事管理服務和辦公自動化管理四個系統；至2013年12月，我校完成了應用系統二期項目建設，包括招生管理、宿舍管理、畢業離校、就業管理等七個系統，同時集成了教務管理系統和資產管理系統。

2014年至今，通過對基礎平臺和應用系統的完善推廣，我校將管理信息系統建設作為支撐學校管理現代化的基礎，現基本完成對學校各機關部處、教學教輔部門的核心管理業務的橫向整合。

統一數據庫平臺負責集中存儲和處理各種信息數據，并為全校提供信息共享交換服務。為了實現業務系統的集成和數據共享，進而為學校領導提供有力的決策支持，需要建立基于數據管理和綜合性技術方案的數據共享交換平臺，在對大量數據進行安全存儲的同時，通過建立暢通的數據訪問通道，能夠有效協同地將數據進行共享、分析及應用，保證數據共享及交換的時效性、完整性和一致性。[1]

數據共享交換平臺主要需完成以下任務：

1.數據的采集

負責采集更新各業務系統數據，利用數據抽取或同步工具將數據采集至共享數據中心，同時生成數據更新報告。

2.數據的整理

按照學校制定的信息化標準進行數據整合，報告異常數據，保證數據的一致性和準確性，并保留歷史數據。

3.數據的共享

對統一數據庫內的部分或全部資源進行共享和交換，可生成數據使用情況報告。

4.數據的挖掘分析

通過數據挖掘工具對共享數據和歷史數據進行分析評估，用報表、視圖等可視化工具進行展現，為決策提供參考。

目前，我校統一數據平臺可以實現數據導入、共享數據查詢與維護、靈活報表管理、統一代碼管理、通用組合查詢顯示、設置數據查詢和維護權限以及數據同步等功能，但平臺功能僅局限于數據的查詢展示，尚不能實現校園內各業務部門的信息交換交換功能。我們希望對各業務部門的資源、平臺進行更充分的整合，使得應用系統之間雖不具有直接關聯，但數據交換可以在業務數據庫與數據共享交換平臺上完成，建成一個各應用系統耦合度較低、安全性能較強、可以完成數據集中存儲與管理的數據共享與交換平臺。

三、實際需求

目前，建設以全局數據為基礎的數據共享交換平臺已成為各高校信息化建設的核心內容。通過其建設可以有效消除信息孤島，節約人力、物力、財力成本，提高工作效率。各職能部處可以通過該平臺獲取其他業務部門的數據信息，通過對數據的交換、共享、分析、挖掘，為廣大師生提供更加完善的服務，為學校建設以及科學管理提供重要的依據。

另外，數據共享交換平臺的建設是高校信息化建設下一階段――智慧校園建設的工作基礎。完成對學校內大數據有機的整合和繼承管理，掌握學校各項活動中發生的龐大、海量數據，并利用大數據處理技術對這些信息資源進行挖掘、整理、分析，為學校的發展提供決策支持，是下一步我校信息化發展的重點工作。

經過多年的建設與發展，我校網絡的基礎設施建設已經基本完成，已經初步建成了支撐學校日常運行的校級統一信息系統，在業務工作中發揮了積極的作用。但現有的這些系統基本上都是各自封閉的，隨著信息技術的發展以及教育改革的不斷深入，當前信息系統的現狀已經遠不能滿足學校發展的要求，數據整合工作仍然面臨著諸多難題和挑戰。

1.數據資產意識薄弱

數據作為重要的無形資產，其利用水平的高低可以直接反應一個高校的教學科研水平和管理能力。目前我校對數據建設的意識相對薄弱，沒有充分認識到數據也會在學校的教學科研管理中發揮重要作用，導致學校內部業務系統林立，數據沒有形成統一的管理制度，數據資產不能發揮有效價值。

2.數據管理缺乏規范性

目前我校內部已形成了多個業務系統，各部門依據各自的業務需求，分別采用了不同的架構及其開發技術，設計了信息系統建設標準和數據標準。但這些系統在應用及數據層面上彼此分離，導致各單位數據標準不一致，在數據共享平臺的建設過程中，不能有效分析數據庫表結構，在共享過程中時常出現匹配錯誤等現象。

3.存在信息孤島

由于各業務系統的數據維護及管理工作缺乏統一部署，導致我校各業務系統間缺少統一的數據格式和交換接口，雖然部分數據可以通過直接傳輸等形式實現數據資源的交換和共享，但這種傳統方法并不能及時有效地解決大量數據的交互問題，同時各類數據信息分別存儲于不同部門或不同地域（分布性）的不同數據庫（異構性）中，客觀上形成了許多“信息孤島”。

4.數據挖掘與決策支持應用較少

目前，我校的數據共享交換平臺主要應用于數據的展示、查詢、統計等單一層面，對數據進行深度挖掘分析的應用較少。合理整合校內數據，不僅能有效提高數據的利用率，優化管理結構，而且可以通過整合進行數據的挖掘、分析和預測，優化學校管理結構。通過數據整合可以大量減輕學校內部行政、教學、教輔等部門繁雜的事務性管理工作，幫助其更加關注于本部門的業務職能，并為部門及整個學校的發展提供決策支持。

四、有效措施

1.建設統一數據標準

我校于2010年12月由東北財經大學數字化校園基礎平臺建設組進行統一規劃，制定并頒發了《東北財經大學信息標準》（以下簡稱“標準”）。標準的制訂參照教育部《高等學校管理信息標準》（CELTS-33）的制訂規范，并根據我校特點做了適當補充和調整。

標準根據高等學校職能劃分和業務組成，將我校主要管理領域分為學校、學生、教學、研究生、教職工、科研、財務、辦公管理、圖書、資產與設備十個域，也就是對應圖1的十個管理數據子集。

TB――通用/標準數據子集。作為其他十個業務數據子集的公共數據集，構成高校主要管理業務的完整數據標準集。

標準從結構上分為兩部分，即數據標準和代碼標準。數據標準包括一系列以管理對象為主體的數據項，其作用是明確管理對象所具有的屬性，并使其在命名，類型，長度，取值范圍等方面標準化。代碼標準從屬于數據標準，是對數據標準中數據項的屬性或取值范圍的描述。數據標準和代碼標準的層次結構如圖2所示。代碼標準按照適用范圍不同分為國家標準、教育部標準、行業標準、學校標準四個模塊。

數據標準為我校數據平臺的設計搭建提供了類似數據字典的參考作用，為信息交換、資源共享提供了基礎性條件，有效地增加了各業務部門間的溝通效率。但信息標準在新的形勢下也應有新的擴展，在建設過程中應與時俱進，不斷加以補充完善。

2.建設數據共享交換平臺

數據共享交換平臺為校內各業務系統提供了一個集成的數據倉庫，它將重要的、通用的數據集中到一個數據庫內，數據可以在各部門之間進行有效的共享與利用。數據共享交換中心的建設有效解決了“信息孤島”問題，可以為各項決策提供強有力的支持，最終為實現大數據綜合分析提供一個可靠的、統一的數據支撐平臺。[2]

應用系統與共享數據平臺之間是松散耦合，數據共享交換平臺的架構如圖3所示。

在數據共享與交換平臺中，利用ETL工具通過簡單配置實現異構數據和公共數據庫的數據同步、數據的解析和清洗、數據的轉換等過程。管理員通過ETL客戶端可以創建復雜的同步任務，只需要簡單的拖拽就可以完成任務的配置。

通過數據共享交換平臺，實現對ETL任務的統一監控與管理。

截止2015年12月31日，我校數據交換共享平臺在運任務42個，涉及到十個系統，包括財務數據同步、資產數據同步、教務數據同步、一卡通同步、科研數據同步和多媒體教學信息同步。其中，財務系統同步任務共執行819次，資產設備同步任務共執行748次，教務系統教務成績同步任務共執行714次，教務上課授課同步任務共執行714次，等等。2015年，所有數據同步任務共運行6182次，交換數據量約15個T。

3.完善數據展現

完成數據整合后，如何對積累的海量數據進行有效利用，充分挖掘其潛在價值是首要問題。按照教育信息化建設移動化、智能化、云化的趨勢，從數據的使用方式、新媒體展現形式、數據可視化等多角度來完善數據表現，不斷加強信息技術與廣大師生教育教學、科研管理、公共服務等業務的深度融合。

（1）多層面多角度的數據使用

采用推送（訂購），拉取（查詢）等形式，用綜合查詢、大數據綜合分析等形式為各級用戶服務。如各級管理者使用的通用查詢工具、數據管理服務、數據訂購服務、數據分析服務等。

（2）多種新媒體形式的數據展現

除了傳統的PC端數據展示之外，如何在現有移動信息化技術之后出現的多種新媒體形式，包括微信、微博、移動智能終端的進行數據展現，例如與微信平臺、移動校園APP的結合，實現信息anyone，anywhere，anytime隨時可達，是下一階段工作的重點。

（3）數據可視化

在Hadoop上將HDFS存儲的PB級的海量數據利用MapReduce處理之后，數據容量縮小為GB級，然后利用R語言等類似工具進行分析研究，最終轉化為能為決策支持提供支撐的KB級數據，這依賴于Tableau等數據可視化工具。數據的收集、存貯、轉換、篩選、分析、歸納，一切都為最終的展示服務，數據可視化工具能夠以一種簡便易用的方式將復雜的數據呈現出來，使用戶更容易理解，并做出決策。

五、應用特點

1.架構合理，數據可控

以數據共享交換平臺為核心，依托ETL技術實現數據的共享與交換，采用星形模型是最常用的實現模式，它使整個數字化校園形成了一個松耦合集成系統，實現數據調度任務的運行、監控、維護，整體系統靈活、安全、可控。

如圖6所示，首先，星形架構采用不同業務系統與數據交換共享平臺直接聯接，而不必把多業務系統充分網狀互聯，建設成本低，投入小，復雜度較小，易于后期的管理維護。其次，整體系統松耦合，因為采取同步模式實現數據統一，獨立業務系統故障不影響其他系統，單點故障不會對整體數字化校園系統造成沖擊。最后，當某一業務系統升級或者替換，其基礎數據格式、內容將發生變化，只需通過ETL調整其與數據共享交換平臺的接口，并不影響與其相關的其他業務系統的正常操作，實現成本低、效率高。

2.操作簡單，體驗良好

目前，高校的傳統業務系統并不兼容，彼此之間難以實現數據共享交流。我校使用的開源的ETL工具Kettle具有基于Java的圖形化界面，支持拖拽等方式的可視化設計，能方便使用者便捷地對從業務系統抽取到的數據進行傳輸、清洗和加載等。同時，ETL屏蔽了應用系統中較為復雜的業務邏輯，為基于數據倉庫的分析和應用提供了統一的數據接口。利用數據共享與交換平臺，ETL在不同的業務系統之間搭建了一座橋梁，實現數據、業務的互聯互通。

3.良好的彈性與可擴充性

數據共享交換平臺的核心為ETL技術，具有良好的可擴充性。首先，ETL提供了一些可擴展組件以支持某些ETL定制邏輯的實現，同時支持自定義的SQL查詢、JavaScript和正則表達式等，可自行定制開發相關組件滿足學校業務邏輯的需要。另外，ETL技術支持典型的結構化數據庫系統以及非結構化數據，作為應用廣泛的開源工具，典型的分布式大數據架構、數據立方體等數據源也都可以處理，整體架構具備良好的可擴充性。

六、下一步計劃

隨著人工智能與數據庫相關技術的發展，在做好數據清洗與整合的基礎上，有效地應用數據挖掘手段進一步處理數據、分析數據，近年來，高校大數據挖掘與分析也成為技術研究的熱點。在完成數據整合的基礎上，不僅能完成傳統的數據庫的數據查詢、統計、錄入等功能，利用數據挖掘技術還可以發現數據中的隱含規則和潛在聯系，而且可以通過多種有效手段對數據進行分析、對未來的發展進行預判以及對可能出現的問題進行防范。

1.數據挖掘基本概述

數據挖掘（Data Mining）一般是指在數據庫或數據倉庫中，利用各種分析方法與技術，對過去累積的大量繁雜數據進行分析、歸納與整合等工作，提取出有用的信息，例如趨勢、模式及相關性等，并將其中有價值的信息作為決策參考提供給決策者。通俗地說，數據挖掘就是從數據中發掘信息或知識。[3]

目前，數據挖掘技術已被廣泛應用于醫療、商業、科研、金融、工程管理等領域。在高校中引入數據挖掘技術，可以加快推進學校管理方式的轉變，即以科學管理方式取代傳統管理方式，提高高校管理質量和教學水平，提升人才培養效果，有效增強學校競爭力。

2.數據挖掘的方法

（1）關聯分析

關聯規則的挖掘主要有兩個步驟：首先是要從數據集合中找到頻繁項集，然后通過找到的頻繁項集產生關聯規則。

關聯規則挖掘的第一階段，必須從數據集合中，根據某一項目出現的頻率來找到隱含的頻繁項集，其中某項目組出現的頻率稱為支持度，只要某項集的支持度超過初始設定的最小支持度時，就算找到了頻繁項集，然后再繼續尋找下一個集合。

關聯規則挖掘的第二階段，是找到頻繁項集中產生的關聯規則。系統預先設定一個最小信度，如果某一規則得到的信度超過最小信度，就稱這個規則為關聯規則。

（2）決策樹方法

決策樹的輸入是一組帶有類別標記的樣本，最終會生成一棵二叉樹或多叉樹，節點、葉子和分支是它的基本組成部分。決策樹方法主要分為決策樹生成和決策樹剪枝這兩個步驟。

決策樹的頂端節點叫做根節點，一切決策的過程是從根節點開始的。然后根據系統的需要和特定算法創建子節點，最末端的節點成為葉子。在決策樹的分析過程中，每個節點都會遇到問題，對于問題的不同回答就產生不同的分支，直到最后產生葉子節點。這就是決策樹分類的整個過程。

（3）遺傳算法

遺傳算法是由生物進化的過程演變而來的一種算法，含有三個基本過程（算子）：選擇（繁殖），在舊的種群中選出具有較強生命力的個體，產生新的種群；重組（交叉），選擇兩個不同個體，轉換它們之間的部分基因，產生新的個體；突變（變異），通過對個體進行某些基因的基因突變（1變成0，0變成1）產生新的個體。

3.數據挖掘的目標

數據挖掘的目標是從數據庫中發現隱含的，有意義的知識，其主要功能有概念（類）描述、預測趨勢、關聯分析、聚類、偏差檢測、演化分析等。下面以概念（類）描述、預測趨勢、關聯分析這三個主要功能，結合高校實際情況進行分析：

（1）概念（類）描述

是指通過數據區分、數據特征化比較可以得到對數據的概念或類的描述，簡單來說就是對某類對象的內涵進行描述，并概括這類對象的有關特征。

例如：通過對學生基本信息數據進行數據挖掘后，我們可以將接受助學貸款、參加勤工助學、有欠繳費記錄等信息的學生劃分為經濟困難的學生這一類別，并授權就業指導中心、各學院院辦等部門在數據共享交換平臺查看學生名單，以幫助輔導員更有針對性地了解個別學生生活情況，積極幫助這類學生參加勤工助學、社會實習工作等。

（2）預測趨勢

是指通過建立區分概念或數據類別的函數、模型，對未知的對象進行類別預測并加以標記。數據挖掘可以自動在數據庫中尋找預測性信息，以往需要通過大量手工分析解決的問題如今可以迅速通過數據得出結論。

例如：對歷年學生選課時間、選課人數等數據進行數據挖掘后，系統可以自動監測到學生選課高峰期、某熱門課程等，可以為學校合理規劃選課時間，合理安排教室等做出預測、規劃。

（3）關聯分析

大量的數據中存在的某些可被發現的有用知識就是數據關聯。很多數據庫中都存在著數據關聯，但并不為人所知，因此關聯就是希望找到隱藏在數據庫中的規律和有用的知識。

例如：將每位學生視為一個數據對象，將其學習成績、在校表現、獎懲情況等屬性視為該數據對象的不同數據維度，進行多維數據關聯后，可以構建學生考核、測評標準，建立評價指標體系，對學生進行科學測評，減少傳統測評中的人為干擾，使對學生的評價更為客觀、全面和科學，同時也更加便利。

我校的數據共享交換平臺存儲了非常豐富的教學、科研、管理等各方面的信息，范圍寬廣，數據復雜，一方面為我們提供了大量可供研究的數據，另一方面在目標的選擇、數據的取舍、算法的性能等方面又向我們提出了很大的挑戰。

隨著數據挖掘技術的不斷進步，我們希望未來可以透過數據表面，分析得到其內在本質，獲得更有價值的信息，用更加科學系統的方法對學校的信息資源加以利用，優化資源配置、提高教學質量、提高學校綜合實力。

參考文獻：

[1]戚麗，蔣東興，武海平.校園數據中心建設與管理方法的探索[J].中國教育信息化（高教職教），2002（7）：54-55.

第3篇：財務數據可視化分析范文

一、大數據時代下CPA審計的特征

（一）傳統CPA審計與大數據CPA審計的對比

傳統審計主要以手動操作，紙質環境為主，來進行審計。大數據審計則利用了更多新技術，兩者的異同點可分析如下。

1.相同點

傳統CPA審計與大數據CPA審計都必須以《注冊會計師法》以及相關準則作為業務標準和職業規范，以相關的法律法規和會計準則作為判斷被審計單位的財政收支是否合法的標準。并且無論是傳統還是大數據審計，其審計過程都必須經過籌備、實施與報告這三個階段，通過調查了解、簽訂業務約定書、評估內控、確認重要性水平、分析審計風險、編制計劃、對被審計單位內控進行測試、對報表實行實質性測試、整理在審計業務中收集到的審計證據、稽核工作底稿、形成審計意見、編制報告等基本審計程序來發表審計意見。

2.不同點

從審計證據上來說，傳統CPA審計主要存在于紙質上，通過查找被審計單位的賬本和相關資料來獲取審計證據，而大數據CPA審計則減少了繁雜的紙質任務，經遠程技術在對被審計單位進行收集審計證據；從審計程序上來說，傳統CPA審計主要依賴于傳統審計程序，而大數據CPA審計則加入了更多技術上的支持，使其更加便利；從審計方法上來說，傳統CPA審計方法是抽樣審計，大數據CPA審計則可以進行總體審計；從審計時間上來說，傳統CPA審計是定期進行審計，大數據CPA審計更多采用了實時審計；從內部控制上來說，傳統CPA審計要求被審計單位人工操作，大數據CPA審計要求被審計單位采用自動化控制；從工作職員來說，傳統CPA審計人員需要專業技能，而大數據CPA審計要求審計人員掌握操作這些信息技術的能力；從審計思維上來說，傳統CPA審計先需要分析審計對象的每個部分，再對其整合，總結，大數據CPA審計打破了傳統審計思維，掌握審計對象，分析數據然后進行總體評價；從審計風險上來說，傳統CPA審計因為主要是抽樣審計所以存在的風險較多，大數據CPA審計實現了總體審計，在一方面減少了抽樣審計風險；從審計質量上來說，傳統CPA審計不能保障審計數據的全面而大數據CPA審計使審計人員能運用計算機技術避免人工誤差，使審計對象更加全面完整，審計質量也變得更高。

（二）大數據CPA審計的基本特征

因為有大數據的支持，總體審計得以實現，即使面對大量樣本，也不再使用抽樣的方法，使審計風險降低，審計結果的準確性提高。大數據使得被審計單位可以利用外部數據，這樣解決了傳統審計難以獲得及運用外部數據的弊端，并且可以從許多的方面察覺可能會存在的問題，提高審計的精確性。大數據下環境，審計人員直接利用原始數據就可完成相應的審計工作，減少了被審計單位舞弊的可能性，并且極大的節約時間、人力和物力。因為大數據下的審計工作在互聯網上運行，使得審計人員不需要去被審計單位進行調查，也不用在固定時間進行工作，僅一網計算機，便可進行工作，使審計工作更加靈活，在很大程度上提高審計效率。大數據審計使預算定額指標的分類更加細化，使得指標值之間的可比性提高。大數據審計能降低審計成本，比如，審計工作底稿要存儲大約10年，運用大數據的信息技術可以將數據保存在云平臺上，減少紙張使用量。審計人員還可以運用云平臺進行工作，則不受時間空間的局限，降低了相應的管理費用。大數據審計使內容從財務審計轉變為綜合績效審計，以往審計主要關注的是被審計單位的收支情況，這使得審計監督僅僅分析了財務數據，不能深入分析被審單位的業務指標，導致審計結果不能全面的反映被審計的單位的績效狀況，而大數據審計使分析業務的數據變得信息化，因此使綜合績效審計得以實現。

二、大數據時代下CPA審計面臨的機遇和挑戰

（一）大數據時代下對CPA審計面臨的機遇

1.審計質量提高

傳統審計采用抽樣審計的主要原因是因為企業需要審計的數據信息很多而且數據的采集需要一個很長的過程和時間，這在很大程度上限制了工作效率，因此只能運用抽樣審計，大數據審計則實現了全面審計，極大提高了審計質量，由于可以運用大數據，審計證據也變得更多，更準確，更全面，并且在大數據審計下所有的數據都是公開透明的，所以不存在其他因素的干擾。正因為這些原因，審計質量將大幅提高。

2.審計風險降低

大數據技術擁有強大的處理信息的能力，這個能力使得審計工作的壓力大大降低而且通過大數據技術還能夠得出一個更為精確的答案，使得審計工作更加全面，進而減少了審計風險。大數據的應用還會使得舞弊現象減少，因為技術的應用使審計數據更加透明化，所有的信息都可以公之于眾，在此情況下，通過修改會計信息來獲利變得不可行，因此大大降低了審計風險。

3.審計成本降低

大數據技術下，審計人員的工作時間和空間變得靈活，一些資料的上傳錄入可以保存到互聯網系統中或者云數據平臺，這樣可以節約了空間而且還能夠永久性保存，在需要查找相關資料的時候，可以直接在互聯網上查找，提升了工作效率；節約了時間和空間，使審計成本在很大程度上降低。

（二）大數據時代下對CPA審計面臨的挑戰

1.相關審計人員需要具有數據分析能力

從傳統審計轉換到大數據審計，審計方式等都發生了轉變，僅僅靠之前的技能是遠遠不夠的，在使用大數據審計時，要有對數據的敏感度還要有對數據的分析能力，并且要熟練得使用有關軟件，對數據能進行分析處理，進而得出真實可靠的結論。除以上能力外，審計工作還要求具備法律、經濟、管理等知識和人際交往溝通的能力、信息系統運用的技術、評價內部控制能力等，審計工作是知識全面復合型人才，在現階段審計部門里面大多都是審計業務員工，缺少專業性技術分析人員，一些大齡的工作人員可能接受新技術的速度比較慢。這嚴重影響了審計工作在大數據環境下的發展，所以需要提高審計人員專業技術的能力，培養審計人員的工作能力，使其了解大數據技術以及在審計工作中的應用。

2.審計應用技術落后

大數據審計不同于傳統審計，它是一種全新的審計方式，大數據審計不再依靠以往通過人工收集、整理和分析來的數據，這些工作將通過計算機來實現。但是計算機并不是直接的向審計工作人員提供精準的數據，而是提供圖片信息和視頻等傳統的顯示方式這些難以將信息精確的傳達，所以就需要審計人員對這些數據進行處理使其再次可視化分析但是應用信息技術時，水平不高使數據精確分析能力降低。

3.數據保密問題

大數據審計結果都是通過網絡上傳，因此難以保證數據的保密性，審計工作涉及的活動由于具有很高的商業價值，一些審計師可能會披露違反職業道德的數據內容以獲取利益。但是在目前這種云計算方式下，把對審計工作的監督、管理的工作做好的話是十分困難，由于審計結果由第三方管理，審計相關人員可以輕松逃避責任。另一個方面是網絡系統的風險問題，這要求企業需要完善自己審計系統的防御能力，能夠應對各種網絡風險的能力，否則系統出現漏洞就會使信息泄露并且形成不可彌補的損失。

三、大數據時代下CPA審計的發展策略

（一）加強相關專業人才的培養

大數據審計的運用需要大量的具備專業技能的人才，而現在審計人員大多都不具備此能力，所以要對審計工作人員進行專業能力技能培訓，并且要使審計人員的思想觀念和思維意識轉變，除了培養會運用大數據審計的工作人員還要培養審計隊伍中的審計人員具備對審計大數據分析和評估的技能，這是為了更好地保證大數據的準確度及可靠度。在培養過程中，要因材施教，使每位參與審計的人員都具有個性化。

（二）建立自己的數據平臺

在運用大數據平臺時，收集數據和收集信息時容易受到阻攔，當被審計單位要求出具審計報告且無保留意見時，在被審單位要求以及審計準則要求時會相互矛盾，這時候，如果事務所擁有了自己的數據庫和自身的數據平臺時，事務所可以將客戶數據進行錄入，然后對其進行研究，運用這些數據能更加認識企業的過去現在，預測和分析企業將來的發展情況，進而可以擴大會計師事務所的業務范圍，這樣會計師事務所可以開展預測、稅收、咨詢和企業戰略等業務，能擴展經營范圍，為其帶來更多收益。

（三）提高安全意識，加強風險防范

因為計算機審計結果都是通過網絡上傳，因此難以確保數據是否完全保密，首先要對大數據云平臺進行加密處理，控制用戶的訪問，管控大數據來保護敏感隱私信息。其次在大數據采集分析過程中實施保護，在執行過程中需要使用不同管理者。最后，要建立一個通過網狀的客戶端進行檢測的一個異構數據中心的安全平臺，以便及時發現異常，這樣可以從最基礎的地方對數據進行保護。

（四）完善審計組織模式

傳統的審計組織模式采用的是分散的方式，大多都是小組分析，對工作人員進行小組分工，然后通過小組來進行分析數據。而大數據審計模式是統一的一個整體數據體，是以數據的分析為基礎的審計工作，并且以數據為核心展開工作，可以有效得整合資源，變得更加科學和精確。