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大数据会计文献综述一、引言在信息技术高速发展的当今社会，"大数据"这一概念已经成为时代的重要标签。
大数据在众多领域，包括会计行业，都有着深远的影响。
对于会计领域，大数据的出现和应用不仅改变了传统的数据处理方式，更推动了会计工作的革新与发展。
本篇文献综述旨在梳理和总结大数据在会计领域的应用现状与发展趋势，以期为进一步的研究与实践提供有益的参考。
二、大数据与会计的结合点1. 数据处理与分析：大数据技术使得会计数据呈现出海量、高速、多样的特点，为数据处理与分析带来了新的可能。
通过大数据技术，可以实现会计数据的快速整合、实时监控与分析，从而提升会计信息的准确性和时效性。
2. 风险管理：风险管理是会计工作的重要组成部分。
大数据技术可以帮助企业更准确地识别和预测财务风险，如市场风险、信用风险等，从而制定更为有效的风险管理策略。
3. 决策支持：大数据技术能够为企业提供更为全面、深入的财务数据支持，帮助企业做出更为科学、合理的决策。
三、大数据在会计中的应用案例随着大数据技术的发展，越来越多的企业开始将大数据技术应用到会计工作中。
例如：有的企业运用大数据技术实时监控企业财务状况，及时发现和解决财务风险；有的企业利用大数据技术进行市场分析，为企业投资决策提供数据支持；还有的企业通过大数据技术优化内部控制流程，提升企业管理效率。
四、大数据在会计中的挑战与问题虽然大数据技术在会计领域的应用前景广阔，但仍存在一些挑战和问题。
如数据安全问题、数据质量问题、数据处理技术与专业人才的缺乏等。
这些问题的解决需要我们在实践中不断探索和创新。
五、未来展望随着大数据技术的不断发展，我们相信其在会计领域的应用将会更加广泛和深入。
未来的会计工作将更加注重数据分析与运用，而大数据技术无疑将为这一趋势提供强大的技术支持。
我们期待在未来的会计工作中，看到更多创新的实践和应用案例。
同时，也希望学术界和企业界能够加强合作，共同推动大数据技术在会计领域的理论研究与实践发展。
一、研究背景随着经济全球化进程的加快、经济转型发展和行业市场竞争的加剧，企业管理者和营销人员面临企业发展战略决策的选择挑战，即如何才能做到在正确的时间将正确的商品或服务传递给正确的客户群体，简而言之就是精准营销，给企业带来利润。
随着信息技术的快速发展，以大数据挖掘为代表的信息处理算法为精准营销创造了可能和实践路径。
当消费者产生浏览记录和购买行为时，其点击商品类目、停留时间、购买价格等一切信息都将被记录并被大数据处理、分析和利用，为下一次系统网络进行精准推荐提供偏好依据。
因此，为了在行业竞争中处于优势地位，企业必须立足自身建立精准的营销决策模型，给企业营销管理决策提供精准的市场定位，以精确满足客户的需求。
随着数字化转型的实施，即大数据精准营销，大量的数字化营销技术可用，旨在为客户提供价值。
大数据的挖掘可以识别和分析人类社会活动的规律和模式，为企业的营销决策提供科学依据。
二、大数据和精准营销的概念美国学者莱斯特伟门在1999年首次提出了精准营销的概念。
许多学者借助五个V 来定义大数据，即容量、速度、价值、多样性和准确性。
大数据精准营销是利用大量数据经过算法处理实现低成本投入、高效获取潜在价值客户和引导消费者产生购买意愿的有效方式，相较于传统的高昂广告投入，大数据精准营销可以实现特定交易场景定向广告投放。
美国数据科学的技术权威维克托·迈尔·舍恩伯格就在其经典著作《大数据时代》中指出，大数据就是对所有数据进行处理、分析和利用，其数据处理过程中面对的数据量是无比巨大、高速和多样的。
相比欧美等发达国家，精准营销的学术研究在我国的发展较晚，但随着以BAT 企业为代表的现代信息网络技术的应用发展和我国经济发展步伐的加快，学者对大数据精准营销的关注和研究逐渐增多。
陆天驰（2016）等学者认为大数据精准营销是对消费者产生的数据进行正确的收集、筛选、整合、处理、分析和利用，最终达到精确满足消费者需求的高效营销方式。
毕业论文文献综述大数据分析在市场营销中的应用随着信息技术的飞速发展，大数据分析在市场营销领域的应用越来越受到重视。
本文将从文献综述的角度，探讨大数据分析在市场营销中的应用，分析其对市场营销决策的重要性和影响。
一、大数据分析在市场营销中的背景和意义随着互联网的普及和移动互联网的快速发展，人们在日常生活中产生了海量的数据。
这些数据包含了用户的行为、偏好、购买习惯等信息，传统的市场调研手段已经无法满足对这些数据进行分析和挖掘的需求。
大数据分析作为一种新型的数据分析方法，可以帮助企业更好地理解消费者，预测市场趋势，优化营销策略，提高营销效果。
二、大数据分析在市场营销中的应用案例1. 用户画像分析通过大数据分析，企业可以对用户进行精细化的画像分析，包括用户的年龄、性别、地域、兴趣爱好等信息。
通过对用户画像的分析，企业可以更好地了解目标用户群体，精准定位市场，制定个性化营销策略。
2. 营销效果评估传统的营销活动往往难以准确评估效果，而通过大数据分析，企业可以实时监测营销活动的效果，包括广告点击率、转化率、用户参与度等指标。
通过对这些数据的分析，企业可以及时调整营销策略，提高营销效果。
3. 市场趋势预测大数据分析可以帮助企业对市场趋势进行预测，包括产品需求量、价格变动、竞争对手动态等方面。
通过对市场趋势的预测，企业可以提前调整产品策略，抢占市场先机。
4. 用户行为分析通过大数据分析，企业可以深入了解用户的行为轨迹，包括用户在网站上的浏览行为、购买行为、留存行为等。
通过对用户行为的分析，企业可以优化用户体验，提高用户满意度，增加用户忠诚度。
三、大数据分析在市场营销中的挑战和展望1. 数据安全和隐私保护在大数据分析的过程中，企业需要处理大量的用户数据，如何保护用户的隐私和数据安全成为一个重要问题。
企业需要建立完善的数据安全体系，遵守相关法律法规，保护用户数据不被泄露和滥用。
2. 数据质量和准确性大数据分析的结果往往取决于数据的质量和准确性，而海量数据的采集和清洗是一个复杂的过程。
大数据杀熟国外文献综述大数据杀熟是一个在近年来备受关注的话题，涉及到商业行为、消费者权益和数据隐私等多个方面。
在国外，关于大数据杀熟的研究已经取得了一定的成果，下面将对相关文献进行综述。
首先，许多学者对大数据杀熟的定义和表现形式进行了探讨。
大数据杀熟通常指企业利用大数据技术，对消费者进行个性化定价，导致某些消费者支付更高的价格。
这种行为可能出现在不同的行业中，如在线零售、酒店预订和航空旅行等。
例如，一些酒店会向经常预订该酒店的客户收取更高的价格，而一些电商则会根据用户的购买历史或浏览行为来调整商品的价格。
其次，学者们对大数据杀熟的成因进行了深入分析。
一些学者认为，企业采用大数据杀熟的动机在于追求利润最大化。
由于现代技术的发展，企业可以收集到大量关于消费者的个人信息，从而对消费者进行细分和定价。
此外，一些学者还指出，信息不对称也是导致大数据杀熟的一个重要原因。
在信息时代，消费者往往缺乏对自己数据的控制和保护能力，使得企业在数据利用方面占据了优势地位。
第三，关于大数据杀熟的伦理和法律问题也引发了广泛的讨论。
一些学者认为，大数据杀熟侵犯了消费者的公平交易权和隐私权，应当受到法律的制裁。
然而，关于如何制定相应的法律和政策，学者们的意见并不一致。
一些学者主张加强数据保护立法，要求企业透明化定价机制，并允许消费者查阅自己的数据。
另一些学者则认为，政府应该更多地发挥监管作用，对企业的数据利用行为进行规范和监督。
此外，也有学者从经济学和社会学的角度对大数据杀熟进行了研究。
一些经济学家认为，大数据杀熟可能会对市场造成扭曲，降低市场的竞争性和效率。
而一些社会学家则关注大数据杀熟对消费者心理和行为的影响，以及这种现象对社会公平和信任的冲击。
综上所述，国外对大数据杀熟的研究已经取得了一定的成果，但仍有许多问题需要进一步探讨和研究。
在未来的研究中，我们需要更深入地理解大数据杀熟的成因和影响，探索如何保护消费者的权益和促进市场的公平竞争。
数字经济前沿研究综述一、本文概述随着科技的飞速发展，数字经济已逐渐成为全球经济增长的重要引擎。
作为新时代的产物，数字经济以其独特的魅力和强大的生命力，正在深度影响着全球经济的发展模式和竞争格局。
本文旨在全面综述数字经济的前沿研究，深入剖析数字经济的内涵、特征、发展趋势以及面临的挑战，以期为相关领域的学术研究和实践应用提供参考和借鉴。
在文章结构上，我们将首先界定数字经济的概念，明确其内涵和外延。
接着，我们将从技术创新、产业升级、政策环境等多个维度，深入探讨数字经济的发展现状及未来趋势。
在此基础上，我们还将对数字经济面临的主要挑战进行分析，包括数据安全、隐私保护、数字鸿沟等问题。
我们将对数字经济前沿研究进行展望，提出未来研究的方向和重点。
通过本文的综述，我们期望能够全面展现数字经济的全貌，揭示其发展的内在逻辑和规律，为相关领域的学术研究和实践应用提供有益的启示和借鉴。
我们也期待通过本文的探讨，为推动数字经济的健康发展贡献一份力量。
二、数字经济的关键技术在数字经济的大潮中，技术的革新是推动其发展的重要动力。
其中，有几个关键技术在数字经济中占据了至关重要的地位。
首先是大数据技术。
大数据技术使得海量数据的收集、存储、处理和分析成为可能，为企业提供了深入洞察市场、消费者行为以及业务运营的新视角。
大数据技术不仅改变了企业决策的方式，也为政策制定提供了数据支持。
其次是云计算技术。
云计算为企业提供了弹性、可伸缩的计算资源，使得企业可以更加灵活地应对市场变化。
同时，云计算也降低了企业的IT成本，提高了企业的运营效率。
人工智能技术是数字经济的另一关键技术。
人工智能的发展使得机器可以模拟人类的思维和行为，从而为企业提供更智能的决策支持。
例如，人工智能技术可以用于预测市场趋势、优化供应链管理、提高客户服务质量等。
区块链技术也是数字经济中备受关注的技术之一。
区块链的去中心化、安全性和透明性使得其在金融、供应链、版权保护等领域有着广泛的应用前景。
所选文献（篇）引证文献（篇）发表年份（年）财会48时，应避免过度依赖数据，关注技术风险。
第二类是基于财务共享服务模式的审计研究。
程平和白沂在分析了具体审计流程的基础上，构建了基于财务共享服务模式的IT 审计流程框架。
第三类是与云会计相结合的财务共享中心管理研究。
程平和赵敬兰构建了大数据时代基于云会计的财务共享中心的费用管控框架模型，阐述了报销初审、报销审批等财务共享中心费用报销管控的相关业务环节。
当前，该领域学者提出的财务共享模型及建议，能够帮助组织更好地适应大数据时代的财务管理，具有重要的实践意义。
但当前的研究在理论层面较为缺乏，多数文献缺少理论的支撑。
（二）财务数字化转型对于财务数字化转型，我国学者研究的内容主要包括转型的动因、趋势以及路径。
张庆龙和唐勇等进行了财务数字化转型的动因研究。
张庆龙探讨了大数据、云计算、人工智能、区块链和物联网等数字技术对财务共享服务数字化转型的影响。
唐勇和胡先伟认为财务共享服务驱动了中国大型企业财务工业化革命。
张庆龙又进行了路径研究，提出了制定转型战略、塑造转型文化、实现基于服务的数据采集与连接等财务共享服务数字化转型路径。
我国学者对财务数字化转型的研究较为全面，提出的建议更能帮助进一步促进财务数字化转型。
国家发展改革委员会于2020年5月发布了“数字化转型伙伴行动”倡议。
由此预测，数字化转型这一话题仍将是未来时期的一个热点话题。
（三）财务决策当前，我国大数据背景下财务决策的主要研究内容是大数据对财务决策的影响。
程平和赵子晓建立了一套大数据下的财务决策框架，并阐述了大数据在财务决策中的应用价值以及存在的问题。
目前关于这一问题的研究较少，我国大数据背景下的财务决策研究体系建设尚未完成。
本文认为应建立一套科学的财务决策研究理论框架，用来指导财务决策研究的发展。
（四）财务报表分析李思志、郭春晖、李艳红运用聚类、关联规则、决策树方法进行了联合分析操作，构建了在资产结构年度值表上运用数据挖掘方法的模式。
一、概述随着信息技术的飞速发展和互联网的普及，大数据概念已经成为当今社会经济发展的重要驱动力之一。
在这个背景下，公共管理也面临着前所未有的挑战和机遇。
大数据技术为公共管理提供了新的思路和工具，成为了实现政府治理现代化和提升政府效能的重要手段。
针对大数据背景下公共管理的相关研究，本文将从理论探讨、国内外实践经验和发展趋势等方面进行综述，为进一步深入研究和实践提供参考。
二、大数据背景下公共管理的理论探讨1. 大数据概念的理论解析大数据是指由传统的数据管理软件和处理技术难以捕捉、管理和处理的海量数据。
它不仅仅是数据的规模大，更重要的是数据的种类多、速度快、价值密度低。
大数据技术的出现改变了人们对数据的认识和利用方式，也为公共管理带来了全新的思考。
2. 大数据与公共管理的关系大数据技术不仅可以帮助政府更好地了解社会民生状况、把握经济发展态势，还可以提高政府决策的科学性和精准性。
通过大数据分析，政府可以更好地了解民众需求，优化政策制定，提升政府服务水平和效能。
大数据与公共管理之间存在着密切的通联，可以相互促进和支持。
三、国内外大数据背景下公共管理的实践经验1. 国外公共管理的大数据应用在美国、英国、新加坡等国家，政府部门和公共机构早已将大数据技术应用于公共管理中。
美国政府通过分析大数据改善了医疗卫生、教育、社会保障等领域的服务质量，提高了政府治理水平。
2. 国内公共管理的大数据应用我国也在大力推进大数据技术在公共管理中的应用。
北京市政府通过大数据分析，提升了城市交通管理的智能化水平，加强了城市管理和规划。
在教育、环保、公共安全等领域，也都有一系列成功的大数据应用案例。
四、大数据背景下公共管理的发展趋势1. 大数据与人工智能的融合随着人工智能技术的发展，大数据与人工智能的融合将成为未来的趋势。
政府可以通过大数据技术分析出更多有价值的信息，再由人工智能技术进行智能化处理和应用。
2. 隐私保护和数据安全在大数据背景下，隐私保护和数据安全问题备受关注。
互联网大数据文献综述大数据分析的趋势亮点大数据分析中的当前的最先进技术的概述。
大数据分析的规模和应用前景趋势。
在硬件上的现况和未来的发展趋势，如何帮助我们解决大规模数据集。
讨论目前采用的软件技术和未来趋势，以解决大数据分析应用。
关键词：大数据分析数据中心分布式系统摘要:大数据分析是并行的分布式系统未来的主要应用之一。
数据仓库目前应用的规模已经超过EB级，并且其规模还在不断增长。
当数据集和相关应用程序超出了他们的规模,给这些的构成要求和软件开发方法的考虑带来了重大挑战。
数据集通常是分布式，它们的大小和安全考虑到分布式技术来得到保证。
数据经常驻留在不同的平台上计算，对网络能力，容错性，安全性和访问控制的考虑是在许多应用中的关键。
在其他应用程序中，分析任务的截止时间主要与数据质量有关。
对于大多数新兴应用程序,数据驱动的模型和方法,能够大规模操作的方法,到目前还未找到。
即使知道可以缩放的方法,验证结果又是一个重大的问题。
硬件平台的特性和软件堆栈从根本上影响数据分析。
在这篇文章中，我们提供了一个概述的最先进的硬件和软件的趋势在大数据分析应用程序前景的应用。
引言随着互联网关键的技术的发展，计算作为一个实用程序的设想在上世纪90年代中期开始形成。
在网格计算时代的早期人们通常认为硬件作为主要资源。
网格计算技术专注于分享、选择和聚合各种各样的地理上分布的资源。
这些资源包括超级计算机、存储和其他设备，用来解决在科学、工程和商业的大规模计算密集型问题。
这些框架的一个关键特性是他们的支持透明跨域管理和资源管理能力。
“数据即资源”的概念被普及在p2p系统。
Napster、Gnutella，和Bit Torrent 允许节点共享多媒体数据内容通常直接彼此以分散的方式。
这这些框架强调互操作性和动态性，降低成本，资源共享特定的沟通和协作，聚集。
然而，在这些平台上，匿名，隐私问题和扩展性问题的考虑是次要的。
最近,云计算环境的可靠性、服务的健壮性被(通常的访问来自客户机的浏览器)来自于客户端，大规模生产的移动设备和通用计算机的访问检验。
大数据综述可以写哪些方面的问题大数据（big data），是指在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
大数据的特点：1、容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值的和潜在的信息；2、种类（Variety）：数据类型的多样性；3、速度（Velocity）：指获得数据的速度；4、可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
5、真实性（Veracity）：数据的质量大数据的意义：现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。
煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。
与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。
价值含量、挖掘成本比数量更为重要。
对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。
大数据的缺陷：文献综述范文怎么写英语毕业论文文献综述好写的，根据题目写相关学者的总结，开始我也不会，还是师姐介绍的莫文网，专业的就是不一样，很快就帮忙完成了对大学英语翻译教学若干问题的思考应用英语翻译呼唤理论指导大学英语翻译教学：现状与对策国内商务英语翻译研究综述商务英语翻译中存在的问题与对策顺应理论视角下科技英语翻译切雅实证分析经济一体化环境下的商务英语翻译教学新世纪十年来商务英语翻译研究：回顾与前瞻语用观视角下的中医英语翻译教学实证研究翻译——找到源语的所指——对规划教材《商务英语翻译》误译译例的批判研究从功能对等角度看商务英语翻译高校科技英语翻译课程设置探讨科技英语汉译的英语翻译技巧研究——以船舶英语文本中的汉译为例功能对等视角下的科技英语翻译论商务英语翻译的4Es标准大学英语翻译教学存在的问题与对策关联理论在科技英语翻译中的应用——以Climate Change and Peak Oil文本的翻译为例功能对等理论指导下的商务英语翻译大学英语翻译教学：问题与对策英语翻译专业本科生的笔译能力调查分析——以某师范大学英语翻译专业为例中国职业篮球俱乐部体育英语翻译人员现状及发展对策研究从目的论的角度下看商务英语翻译论高职商务英语翻译教学中学生跨文化交际意识的培养试论近代国人英语翻译任务型教学法在《商务英语翻译》教学中的运用商务英语翻译与文化信息等值研究大学英语翻译教学教材编写探讨——以《新时代交互英语（读写译1-4册）》为例东西方文化差异对商务英语翻译的影响顺序分析在科技英语翻译中的应用——以翻译项目《大气污染排放系数手册》为案例从关联理论分析法律英语翻译中的文化差异及其翻译补偿商务英语翻译原则探讨跨文化因素对商务英语翻译的影响及调整策略###世界经济一体化、文化多元化的快速发展，英语作为世界通用语地位的确立，为我国大学英语教学提出培养具有跨文化交际能力的高素质人才的新要求。
大数据文献综述编辑整理：尊敬的读者朋友们：这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（大数据文献综述）的内容能够给您的工作和学习带来便利。
同时也真诚的希望收到您的建议和反馈，这将是我们进步的源泉，前进的动力。
本文可编辑可修改，如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅，最后祝您生活愉快业绩进步，以下为大数据文献综述的全部内容。
信息资源管理文献综述题目：大数据背景下的信息资源管理系别:信息与工程学院班级：2015级信本1班姓名：学号:1506101015任课教师:2017年6月大数据背景下的信息资源管理摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代,在我们的各个方面都产生了深远的影响。
大数据是数据分析的前沿技术.简言之，从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，这也是一个企业所需要必备的技术。
“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。
就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点,我们的家庭住址,甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代,都将是透明性的存在。
各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。
关键词:大数据信息资源管理与利用目录大数据概念 (1)大数据定义 (1)大数据来源 (2)传统数据库和大数据的比较 (2)大数据技术 (2)大数据的存储与管理 (3)大数据隐私与安全 (3)大数据在信息管理层面的应用 (4)大数据在宏观信息管理层面的应用 (4)大数据在中观信息管理层面的应用 (4)大数据在微观信息管理层面的应用 (5)大数据背景下我国信息资源管理现状分析 (5)前言:大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理。
大数据背景下国内课堂学习评价研究与发展综述随着大数据技术的快速发展和应用，教育领域逐渐走向数字化、智能化及个性化。
在这样的背景下，课堂学习评价成为教育领域中备受关注的话题。
本文就国内课堂学习评价研究与发展进行了综述。
一、国内课堂学习评价研究现状目前，国内课堂学习评价研究已经取得了一定的进展，但还存在一些问题。
首先，传统的课堂学习评价方法主要依靠老师的主观判断和经验。
这种方法容易受到主观因素的影响，评价结果相对不够客观准确、公正合理。
其次，虽然现在有许多评价工具和模型被应用在课堂学习评价中，但其中大部分都是基于定量数据的分析，过于注重考试分数、作业完成情况等简单指标的量化，缺乏对学生认知、情感、态度等方面的综合评价，对个性化评价和反馈也不够充分。
最后，课堂学习评价中还缺乏有效的数据统计、分析和呈现方法，需要更加智能化、动态化。
二、前沿技术在课堂学习评价中的应用面对上述困境，近年来，新技术逐渐被应用到课堂学习评价中，包括机器学习、人工智能、物联网等技术。
1. 机器学习机器学习是指利用计算机处理大量数据，并根据数据对应的模型进行学习和自我适应改进的技术。
在课堂学习评价中，机器学习可以帮助老师快速分析学生的学习状态和表现，并给出针对性的建议。
2. 人工智能人工智能是一种复杂的技术，可以模拟人类的思维方式，解决大数据下复杂的问题。
在课堂学习评价中，人工智能可以发挥学生学习过程中的个性化辅导、智能问答等功能，着重关注每个学生的差异性和特殊需求。
3. 物联网物联网是指通过无线连接，将各种物理设备、传感器等联网形成的一个庞大的数据网络。
在课堂学习评价中，物联网技术可以实时采集学生在课堂上的各种数据，并分析与处理这些数据，用来评价学生的学习状态和表现。
三、课堂学习评价的未来发展趋势在大数据背景下，课堂学习评价正向着数字化、智能化、个性化方向发展。
未来，应注重以下三个方面的发展：1. 数据采集和处理应用新技术，实现对课堂学习过程中所涉及的数据、行为、心理等信息的采集、处理和存储，以便进行深入的分析和反馈。
大数据时代文献综述概述随着信息技术的快速发展，大数据时代已经到来。
大数据指的是规模庞大、类型多样的数据集合，以及从这些数据中提取有意义信息的技术和方法。
大数据时代的到来，给各个领域带来了巨大的机遇和挑战。
本文将综述大数据时代的相关文献，探讨大数据的概念、特点、应用以及相关技术和方法。
一、大数据的概念和特点1. 大数据的概念大数据是指数据量巨大、种类繁多且增长速度快的数据集合。
这些数据可以来自各个领域，包括社交媒体、传感器、互联网、移动设备等。
大数据具有高速性、多样性、价值密度低等特点。
2. 大数据的特点大数据具有以下几个特点：（1）数据量大：大数据的数据量通常以TB、PB、EB等计量单位来衡量，远远超过传统数据库管理系统的处理能力。
（2）数据类型多样：大数据包含结构化数据（如关系数据库中的表格数据）、半结构化数据（如XML、JSON等格式）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
（3）数据增长快速：随着互联网的普及和各种传感器设备的广泛应用，大数据的增长速度非常快。
（4）价值密度低：大数据中包含了大量的噪音和无用信息，需要通过数据分析和挖掘来提取有意义的信息。
二、大数据的应用领域大数据的应用涵盖了各个领域，包括商业、医疗、金融、交通、能源等。
以下是几个典型的应用领域：1. 商业领域大数据在商业领域的应用非常广泛，包括市场营销、客户关系管理、供应链管理等。
通过对大数据的分析，企业可以更好地了解市场需求、优化产品和服务、提高销售效率。
2. 医疗领域大数据在医疗领域的应用可以帮助医生进行疾病诊断、药物研发、医疗资源管理等。
通过对大量的医疗数据进行分析，可以发现潜在的疾病模式、提高医疗效率，为患者提供更好的医疗服务。
3. 金融领域大数据在金融领域的应用可以帮助银行和金融机构进行风险管理、欺诈检测、投资决策等。
通过对大量的金融数据进行分析，可以发现异常模式、预测市场变化，提高金融机构的竞争力。
4. 交通领域大数据在交通领域的应用可以帮助交通管理部门进行交通流量预测、交通拥堵监测、交通规划等。
大数据对财务管理的影响文献综述摘要本文利用文献综述的方法，探讨了大数据对财务管理的影响及其相关研究成果。
首先介绍了大数据在财务管理领域的应用，包括风险管理、成本控制和决策支持等方面；然后分析了大数据对财务管理带来的挑战与机遇，并提出了可能的解决方案；最后总结了目前研究中的不足，并展望了未来可能的研究方向。
1.简介随着信息技术的飞速发展，大数据成为了各个领域的热门话题。
财务管理作为企业运营的核心功能之一，其决策的确切性和准确性对企业的发展至关重要。
本节将介绍大数据在财务管理领域的应用现状。
2.大数据在风险管理中的应用风险管理是企业财务管理中的重要组成部分。
本节将介绍大数据在风险管理方面的应用，并对其影响进行分析。
2.1基于大数据的风险预测模型大数据技术的兴起为风险管理提供了更加庞大和多样化的数据源。
企业可以通过对海量数据的分析，构建更加准确的风险预测模型，从而更好地应对风险挑战。
2.2大数据在欺诈检测中的应用欺诈行为对企业财务造成了严重的威胁。
利用大数据的技术手段，企业可以实时监控和分析交易数据，快速识别潜在的欺诈行为，有效防范风险。
3.大数据在成本控制中的应用成本控制是财务管理的重要任务之一。
本节将介绍大数据在成本控制方面的应用，并对其影响进行分析。
3.1基于大数据的成本分析传统的成本分析方法通常依赖于有限的样本数据，导致分析结果的准确性有限。
利用大数据技术，企业可以收集更大规模的成本数据，从而更好地分析成本结构，优化成本控制策略。
3.2大数据在供应链管理中的应用供应链管理对企业的成本控制至关重要。
利用大数据技术，企业可以有效跟踪供应链的各个环节，实时获取供应链中的数据，并进行分析，从而优化供应链的管理效率，降低成本。
4.大数据在决策支持中的应用决策支持是财务管理的核心功能之一。
本节将介绍大数据在决策支持方面的应用，并对其影响进行分析。
4.1大数据在财务预测中的应用财务预测是企业决策的重要依据。
大数据研究综述摘要：从大数据基本理论，大数据存储与分析处理技术和大数据应用研究三个角度说明当前研究热点，重点比较当前大数据处理工具的优缺点，并深入归纳总结了基于数据存储大数据处理技术，对未来研究进行展望。
关键词：大数据，综述，数据处理，数据挖掘引言现代社会提到大数据大家都知道这是近几年才形成的对于数据相关的新名词，在1980年，，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。
在 20 世纪 80 年代我国已经有一些专家学者谈到了海量数据的加工和管理，但是由于计算机技术和网络技术的限制大数据未能引起足够的重视，它蕴藏的巨大信息资源也暂时隐藏了起来。
随着云计算技术的发展，互联网的应用越来越广泛，以微博和博客为代表的新型社交网络的出现和快速发展，以及以智能手机、平板电脑为代表的新型移动设备的出现，计算机应用产生的数据量呈现了爆炸性增长的趋势。
2012年末出版的《大数据时代》的作者英国牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授维克托·尔耶·舍恩伯格在书的引言中说，大数据正在改变人们的生活以及理解世界的方式，而更多的改变正蓄势待发。
美国总统奥巴马的成功竞选及连任的背后都有大数据挖掘的支撑，美国政府认为，大数据是“未来的新石油”，并将对大数据的研究上升为国家意志，这对未来的科技与经济发展必将带来深远影响［1］。
如今，大数据已成为一项业务上优先考虑的工作任务，因为它能够对全球整合经济时代的商务产生深远的影响。
大数据的应用范围如此广泛，与大数据相关的很多问题都引起了专家和学者的重视。
大数据最基本的问题-大数据的定义目前还没有一个统一的定论，但大数据作为一种基础性资源需要被处理才能显现其潜在的价值，那么如何更好地处理大数据这种基础性资源就显得特别重要，因为这些问题都关系到大数据核心价值的体现。
为此，本文从大数据若干个版本的概念出发，调查分析了大数据的研究和应用现状，重点分析了当前主流的大数据处理工具和技术，最后预测了大数据未来的几个研究和发展方向。
大数据的概念从学术上来讲，大数据一次最贴切的概念最早出现在2008《Nature》杂志所设立的“Big Data”专刊中，该专刊所发表的文章分别从互联网，数据管理及生物医药信息等角度介绍大数据所带来的机遇与挑战。
2008 年《Science》杂志出版的专刊中，大数据被定义为“代表着人类认知过程的进步，数据集的规模是无法在可容忍的时间内用目前的技术、方法和理论去获取、管理、处理的数据”［2］。
比较有影响力的 Gartner 公司也给出了大数据的定义［3］，大数据是高容量、高生成速率、种类繁多的信息价值，同时需要新的处理形式去确保判断的作出、洞察力的发现和处理的优化。
这种定义不仅是数据规模大，更重要的是如何从这些动态快速生成的数据流或数据块中获取有用的具有时效性价值的信息，但是这些数据类型众多，结构化、半结构化、非结构化的数据对已有的数据处理模式带来了巨大的挑战，其中也体现了大数据在 3V 基础上发展的4V定义。
4V定义即 volume，variety，velocity，value，关于第 4个V 的说法并不统一，国际数据公司( International Data Corporation， IDC) 认为大数据还应当具有价值性( value) ［4］，大数据的价值往往呈现出稀疏性的特点; 而 IBM 认为大数据必然具有真实性( veracity) ［5］，这样有利于建立一种信任机制，有利于领导者的决策。
百度百科对大数据的定义是: 大数据( big data) ，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透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更积极目的的资讯。
大数据的科学家Ｒauser 提到一个简单的定义: 大数据就是超过了任何一个计算机处理能力的庞大数据量。
大数据的研究与应用现状虽然大数据的概念没有一个统一的定论，但这对于大数据的研究而言并不是最重要的，如何使用大数据才是关键。
研究大数据其实也就是为了更好地应用大数据，所以国内外对大数据的研究与应用都相当重视。
事实上，大数据的研究与应用已经在互联网、商业智能、咨询与服务以及医疗服务、零售业、金融业、通信等行业显现，并产生了巨大的社会价值和产业空间。
来自麦肯锡 2012 年大数据报告中的一组数据显示，大数据产业为美国医疗系统带来每年 3000亿美元的收益; 为欧洲公共管理部门带来 2500 亿欧元的收益; 为零售业增加60% 的净利润; 为制造业减少 50% 的产品研发等成本。
而 Canner 认为， 2015 年超过 85% 的财富 500强企业将在大数据竞争中失去优势。
据市场调研机构IDC 预测，大数据技术与服务市场将从 2010 年的 32 亿美元攀升到 2015 年的 169 亿美元，实现 40% 的年增长率( IT 与通信产业增长率的 7 倍) ［7］。
从上面的统计数据很容易看出大数据的应用之广，价值之大。
国外的大数据研究工作主要集中在如何进行大数据存储、处理、分析以及管理的技术及软件应用上。
在学术界，《Nature》早在 2008 年就推出了“big data”专刊，从互联网技术、超级计算、生物医学等方面来专门探讨对大数据的研究。
2012 年 3 月，美国公布了旨在提高和改进人们从海量信息数据中获取信息能力的“大数据研发计划”［1］。
2012 年 4 月欧洲信息学与数学研究协会会刊《EＲCIM News》出版专刊“big data”，讨论了大数据时代的数据管理、数据密集型研究的创新技术等问题。
2012 年 7 月，日本推出“新 ICT 战略研究计划”，其中重点关注大数据应用，将大数据定位为战略领域之一。
在具体的实际应用方面，大数据也显现出了它的价值所在。
谷歌公司通过对人们在网上检索的词条与疾病中心的数据进行分析处理，有效及时地判断出了流感的传播来源，为公共卫生机构提供了有价值的信息，这是来自 2009 年《Science》杂志上发表的一篇论文。
乔布斯通过大数据辅助癌症治疗，丹麦癌症协会通过大数据研究手机是否致癌等。
美国最大的西奈山医疗中心( Mount Sinai Meddical Center) 使用来自大数据创业公司 Ayasdi 的技术分析大肠杆菌的全部基因序列，包括超过100 万个 DNA 变体，来了解为什么菌株会对抗生素产生抗药性。
Ayasdi 的技术使用了一种全新的数学研究方法———拓扑数据分析( topological data analysis) 来了解数据的特征。
医疗行业的大数据不仅量大，而且繁杂，其中蕴涵的信息价值也是丰富且多样。
英特尔全球医疗解决方案架构师吴闻新等人也预测了医疗行业数据的增长之快，特别是影像数据和 EMＲ电子病历数据。
英特尔协助用友医疗进行了合理的架构分析和指导，对于基于大数据分析的解决方案进行了深入的探索和研究，并且制定了基于英特尔大数据解决方案的区域卫生数据中心建设目标: 文档快速检索，存储模式满足数据模式的更新，透明化扩展容量和性能。
美国俄亥俄州运输部( ODOT) 利用 INＲIX 的云计算分析处理大数据来了解和处理恶劣天气的道路状况，减少了冬季连环撞车发生的概率，方便了人们的出行。
在能源行业，SaaS 型软件公司 Opower 使用数据分析提供消费用电的能效。
2012 年 11 月 6 日，美国总统奥巴马成功击败对手罗姆尼再次赢得美国总统，奥巴马总统获胜的秘密———通过大数据系统进行数据挖掘，用科学的方法指定策略，它帮助奥巴马在获取有效选民、投放广告、募集资金等方面起到了很大的作用。
与国外相比，国内大数据的研究和应用还处在起步阶段。
2012 年 5 月，香山科学会议组织了以“大数据科学与工程———一门新兴的交叉学科”为主题的会议，深入讨论了大数据的理论与工程数据研究、应用方向，指出目前最重视的都是大数据分析算法和大数据系统效率，通过研究大数据的关系网络整体而全面地研究大数据。
同年 6 月，中国计算机学会青年计算机科技论坛( CCF YOCSEF) 举办了“大数据时代，智谋未来”学术报告会，就大数据时代的数据挖掘、体系架构理论、大数据安全、大数据平台开发与大数据现实案例进行了全面的讨论。
随着大数据时代的到来，油田勘探开发过程中也产生了规模巨大、类型多样的数据。
计算机集群上构建油田勘探开发一体化数据管理模型和数据访问基础架构，从而解决油田实际应用中所面临的大数据问题，即交叉复用、信息可见、信息传承中构建的数据模型及其接口，专业分析软件可以很容易地获得本研究区域齐、全、准的勘探开发信息，从而进行分析，部署勘探开发生产任务。
以部署探井为例，分析软件可以利用“大数据”接口非常方便地获得探井区域的地震剖面、测井曲线、层位、断层等信息。
商务管理、大城市亟待解决的交通问题进行相关的研究和实验，应用实例表明，在营销策略的制定、智能化的交通管理方面都得益于大数据的分析。
如果在国内能够搭建一个大数据共享平台，经过预处理，抽取和集成的数据可通过相关的平台交换和共享，让大数据处理更便捷、更快速、更贴近用户、更容易去实现或者去操作，那么也就实现了数据的流通，数据才会更加有生命力，使用价值也会增值。
对大数据的处理和应用，其核心还是需要从业务层面进行科学规划。
大数据的处理工具与技术从大数据比较有影响力的概念和大数据的研究现状来看，推动大数据发展的核心力量之一就是大数据的分析处理工具和技术。
因为传统的数据分析处理技术已经无法满足大数据的需求，大数据的出现也必然伴随着新的处理工具和新技术的出现。
大数据的处理工具大数据处理技术的不断更新也促使了大数据处理工具的出现。
在大数据的处理平台中，大家最熟悉的莫过于 Apache 的Hadoop 的块处理平台，Hadoop 主要是基于 MapＲeduce编程框架和 HDFS。
HPCC ( high perform-ance computing cluster)系统也是一种开源的分布式密集数据处理平台，主要有以下组件: Thor( HPCC data refinery cluster) 主要是作为一个能够并行处理跨节点的分布式文件系统进行工作，主要负责大量数据的接收、传输、连接和检索工作，对数据进行整合; b) Ｒoxie( HPCC data delivery engine) 提供了大量的高性能的多用户在线查询功能; ECL( enterprise control language ) 是一种适合处理大数据的功能强大的编程语言; d) ECL IDE 主要是与 ECL 配合工作的，用来编码、调试、监控 ECL 的程序; e) ESP ( enterprise services platform) 提供了一个易用的访问 ECL 查询接口，一般支持 SOAP、XML、HTTP 和ＲEST 等。
