大数据应用的交通管理论文范文第1篇
2、大数据在旅游行业应用的现状以及发展前景探讨
3、大数据背景下计算机科学与技术的应用现状与发展对策
4、基于大数据的江苏政府决策变革研究
5、发展新经济，要用好大数据和应用场景
6、土地工程大数据平台应用与发展
7、大数据环境下在线学习的发展和应用
8、大数据应用背景下智慧城市的建设与发展
9、加快大数据应用发展 打造“云上湖南”
10、大数据、物联网的应用与发展
11、交通行业的大数据发展与应用
12、大数据时代企业竞争情报研究的创新与发展
13、推进大数据应用 繁荣数字经济发展
14、大数据时代下应用型本科大学语文课程发展研究
15、大数据在交通规划方面的应用与发展
16、六盘水市大数据与实体经济耦合发展态势及其协调机制研究
17、大数据推广应用促进数字经济发展
18、农业农村大数据发展应用需重视的问题
19、探讨5G通信网络的大数据技术应用
20、大数据技术的应用与发展趋势
21、基于文献计量学定律的大数据应用领域发展规律研究
22、关于航空大数据技术的发展与应用分析
23、大数据背景下财务信息化在建筑企业的应用与发展
24、大数据应用发展史：从搜索引擎到人工智能
25、电子商务潮流下大数据的应用及发展
26、联想大数据：加速企业应用落地，推动数据行业发展
27、大数据技术在智能电网发展中的应用研究
28、粤港澳大湾区职业教育产教深度融合研究
29、石油工程大数据应用的挑战与发展
30、企业家精神对我国大数据发展的影响研究
31、浅析大数据发展下在矿山测绘的应用
32、统计学的发展及其在大数据中的应用分析
33、《促进大数据发展行动纲要》解读
34、大数据的应用和发展探讨
35、大数据背景下计算机软件开发技术的应用及发展趋势
36、重庆市大数据应用发展管理局：深化通道创新应用 助推高质量发展
37、呼叫中心与大数据在呼叫中心中的应用发展
38、大数据时代物联网技术的应用与发展
39、济南印发首个健康医疗大数据应用发展行动方案
40、大数据时代下软件技术的发展和应用
41、互联网+大数据应用背景下智慧农业发展的数据挖掘与决策系统的研究与实现
42、基于快速发展下的大数据应用研究
43、李克强：促进新兴产业加快发展 深化大数据AI研发应用等5 则
44、提升大数据建设与应用能力，推进先进国防科技工业发展
45、应用大数据推动经济社会发展创新的思路
46、大数据应用对企业绩效影响的研究
47、浅议我国企业大数据市场营销的应用与发展
48、关于大数据在互联网经济发展中的应用探讨
49、长三角大数据产业发展偏重应用
大数据应用的交通管理论文范文第2篇
一、大数据在金融业中的应用
大数据时代下的金融业的发展核心在于数据,客户在互联网技术的应用下形成大规模数据,通过实现对这些数据的收集整理、挖掘开发在很大程度上有助于提升金融业的市场竞争力。大数据科学技术作为金融业发展的重要技术支撑,其应用的效率与质量直接影响金融业的持续发展。当前大数据在金融业中的精确营销、信用评估、资产定价等方面的广泛应用。同时随着金融业信息化程度的不断加深,大数据在金融领域的应用范围不断拓宽。
与传统金融营销相比,大数据在金融业的应用改变传统营销模式。相关工作人员通过对金融用户的精准分类、细化管理,能够进一步了解客户对金融产品的真实需求,便于制定精准化的营销方案和营销策略。大数据正在金融行业的应用对传统金融客户的信用评估带来变革,更加注重对客户动态化信息的分析与挖掘。对于金融业的个人用户,在对其注册登记的实名制静态信息了解之外,对于用户的网上购物支付、投资生活等信息也进行轨迹分析。在这种基础上建立信用打分模型与算法,进而有针对性地为客户提供服务。除此之外,金融产品的定价作为金融发展的重要内容,对其研究应用势必会用到相关的数学计算模型。大数据技术的应用,能够有效帮助金融定价相关人员在对市场形势进行准确预判的前提下建立科学的数据模型,进而制定出个性化的金融产品与服务。
二、金融大数据应用中存在的风险
大数据在金融领域内的应用在推动其创新变革的同时也带来部分风险。当前随着大数据技术的深入发展,其对数据的处理已经基本上形成收集、清洗、整理、关联分析、数据挖掘等在内的产业链。在此情况下,一出现金融科技垄断或者大数据失联等现象,严重影响金融行业的持续发展与创新变革。鉴于大数据金融业的发展对科学技术的依赖相对较强,一旦少数金融业掌握先进的科学技术以及数据信息,势必会对该行业的数据资源带来垄断。与此同时,信息化发展下的大数据公开共享以及信息数据整合发展情况不尽如人意,甚至会出现大量噪声信息、虚假信息泛滥的现象。
大数据在金融行业的应用给该领域的数据资源及用户信息安全保护带来风险。大数据时代的出现在很大程度上借助于互联网科学技术的发展,这使得数据在应用交流过程中出现监管不到位的现象,进而使得用户信息流失、侵犯客户的合法权益。与此同时,大数据发展背景下,金融行业的数据存在多重交易以及采集标准不统一的问题,使得用户的知情权、选择权、隐私权受到侵犯,进一步模糊相关的数据保护接线,严重影响用户数据信息的安全水平与发展质量。在此情况下,加强对金融用户数据产权、数据安全、数据公开的建设势在必得、刻不容缓。
三、金融大数据应用的风险监管措施
通过建立与完善用户信息保护相关法律制度,进一步提升大数据在金融业应用的数据安全质量与发展水平。对此,国家政府相关部分要在现有法律制度建设的基础上,结合当前大数据发展特点及其发展现状,针对可能存在的风险及问题进行法律制度完善,进一步拓宽现有法律的实施范围。同时,针对现有的形式多样的金融监管机构,尤其是大数据相关的机构要进一步明确其权限范围以及机构权利,确保其在实施监管权力的过程中有效保护金融客户信息数据的安全。除此之外,对于金融行业内违反相关规定的机构,要进一步加大其违法违规成本,推动其规范化、合法化发展。
随着大数据时代下金融机构的不断增多,需要进一步发挥行业自律作用,加快金融领域内信息共享体系建设。在金融行业内部可以针对大数据信息采集、相关使用标准、大数据深入挖掘等方面制定相关的管理标准和实施机制,通过这种行业内部的自律能够推动金融领域的规范化发展。与此同时,在大数据时代发展下,要真正发挥其技术优势,势必需要进行数据信息的共享,打破数据资源壁垒,积极推动行业内部机构转型升级。为了更好地实现数据资源共享,需要相关部门对现有的数据进行分级管理,将更多的数据信息作为公共产品予以开发使用,并针对共享情况制定合理的机制体系保障其共享的畅通无阻。
结束语:
综上所述,针对大数据在金融业应用中出现的风险,需要进一步完善相关制度机制及体系建设,为金融大数据领域的健康持续发展提供制度保障,更好地推动金融业的优化转型。
摘要：伴随互联网信息技术的深入发展,大数据时代的到来改变着我国社会各领域的发展形势。在当前全面深化改革的发展浪潮下,要实现金融行业的快速发展,势必要进一步提升金融行业的信息化水平。大数据技术作为金融业健康发展的重要支撑,其在金融业精准营销、信用评估、资产定价等方面的应用推动金融业的信息化发展,但同时也存在一定风险。在此发展现状下,本文在对大数据在金融业发展中的应用进行阐述的基础上,对其存在的风险进行深入分析,进而有针对性地提出监管措施,以提升大数据背景下金融业的健康持续发展。
关键词：金融大数据,风险分析,风险监管,信息化
参考文献
[1] 孙国峰.金融大数据应用的风险与监管[J].清华金融评论.2017,(10).
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[3] 刘钰.大数据在金融风险管理中的应用研究[J].信息系统工程,2018,(04).
[4] 邢晟,王珊珊.基于大数据的金融风险预测与防范对策研究[J].科技创新与生产力,2018,(03)
大数据应用的交通管理论文范文第3篇
近年来, 我国重点大学继续扩大招生规模, 一些新校区不断涌现, 同时教学资源和管理人员严重短缺, 导致大学生管理混乱迫切需要改进。在当前的社会形势下, 大学生管理面临着诸多新问题。传统的工作方法和理念难以适应当前形势。大多数高校都已经意识到了他们所面临的挑战, 并试图构建一种大学生管理的创新模式。在这个过程中, 应用大数据技术发挥重要作用。本文选择江苏工业学院分析高校大数据管理的实际情况, 总结存在的问题, 进行详细分析, 提出高校大数据学生管理的实践策略。
1 高校学生管理大数据的概念
大学生进入校园进入社区后, 所产生信息的全过程将被纳入大学信息管理系统, 因此大学信息管理系统保留了大量的信息记录, 包括录取记录, 学生管理, 毕业设计, 设备使用情况, 考勤情况, 考试成绩, 就业情况等方面的信息。这些数据可以简化学生的管理, 帮助相关管理人员摆脱艰苦的工作, 促进工作效率的不断提高。在传统的信息管理模式中, 管理者使用传统方法收集各种信息, 这使得难以获得有效的统计数据。大学生进入校园进入社区后, 所产生信息的全过程将被纳入大学信息管理系统, 因此, 大学信息管理系统保留了大量的信息记录, 包括入学记录, 学生管理, 毕业设计, 设备使用情况, 考勤, 考试成绩和就业状况等信息。这些数据可以简化学生的管理, 帮助相关管理人员摆脱艰苦工作, 促进了工作效率的不断提高。在传统的信息管理模式中, 管理者采用传统的方法来收集各种信息, 这使得难以获得有效的统计数据。
2 现状与问题分析
2.1 未形成健全的大数据管理体系
在高校迅速扩张的过程中, 信息数量增加为几何倍数, 数据更新速度比以往任何时候都快。然而, 大多数高校并没有设立大数据管理职能部门, 管理模式是更新缓慢。传统的管理理念和方法很难满足时代发展的需要。此外, 传统管理模式下的信息过于分散, 导致信息更新过程中重复劳动的数量增加, 导致学生信息中极高的错误以及数据的准确性和完整性。
2.2 资源共享困难
在高校信息化建设过程中, 由于各部门自行开展信息化建设, 各部门根据不同的技术基础开发或购买业务管理系统, 导致部门和系统有效对接困难, 导致数据通用性差, 资源共享困难, 导致信息利用率极低。另外, 在数据交换过程中, 由于无法有效控制数据质量, 频繁的数据维护不到位, 丢失, 和其他问题, 导致数据质量和价值不佳。
2.3 受传统思维影响
当前大部分高校在决策过程中通常会借助样本数据分析及调查问卷, 这种方法受相应技术的限制, 导致解决问题时过于局限性。随着大数据应用技术的不断发展, 数据收集及处理方式发生了翻天覆地的变化。在面对一些特殊问题时, 可以运用传统的样本分析法, 但是这种方法并非是数据分析的主流方式。
3. 基于大数据的高校学生管理的研究与实践
3.1 建立决策模型
笔者认为, 构建大数据管理大数据大数据平台主要包括以下几个目标:一是科学运用各种数据来满足学生管理部门的需求;其次, 以广大师生为服务对象, 为高校决策提供科学依据。总之, 大学生大数据平台的管理应具有多元化和智能化的功能, 使各方都可以从中受益, 确保各方的满意度得到满足。只有这样, 决策的科学性才能得到提高。
3.2 建立大数据标准
为了实现各种信息数据的高度整合和共享, 结合教育部颁布的“高等教育管理信息标准”的要求, 从高校实际出发, 高校应建立标准化的大学生技术信息代码和数据子集, 确保大学生的编码可以编码。科学编制各部门的编码, 确保各部门的编码唯一;编译每个业务部门的编码.
3.3 建立大数据管理与使用规范
在构建大学生管理大数据平台过程中, 我校非常重视全员参与工作。在笔者看来, 全体师生既是数据的生产者也是数据的消费者。针对这种情况, 学校有必要构建一支专业化的信息管理与维护队伍, 例如, 二级分院的领导、业务部门工作人员、班主任辅导员等。另外, 还构建完善的信息员管理制度, 明确划分权责, 依据数据类别将责任落实到部门, 设置专门的岗位, 承担起数据录入、更新等工作, 并制定出完善的数据维护制度, 规范各部门信息采集、存储、处理及使用等工作。
结语
在大数据平台的支持下, 学生管理工作的工作效率明显提高, 工作更加透明, 业务部门之间的协作不断加强, 各种信息的共享不断提高, 信息不断完善。大数据平台的实践经验将有力促进高校学生管理工作的发展, 为具体任务提供全面深入的数据分析, 促使有关方面的管理尽快实现现代化尽可能多。由于专业人员数量少, 技术水平有限, 难以打造完美数据模型在现阶段对大学生数据管理平台的改进程度较低, 有些工作还需要进一步完善。另外, 有必要不断加强大学生数据管理的研究工作平台, 不断总结实践过程中的经验。为充分发挥大学生数据管理平台的作用, 高校需加强分析系统建设, 数据分析模型建设等工作, 实现数据可视化从而推动大数据技术更好地服务于现代教育。
摘要：计算机信息技术的快速发展导致了“大数据”技术的发展。基于“大数据”的变革和创新浪潮已经变得压倒一切, 给人们的生活带来了巨大的变化。在本文中, 我们介绍了“大数据”的概念, 并提出了在大学建立“大数据”服务共享平台的方向, 并结合大数据教授信息管理中的“大数据”预先应用。。
关键词：大数据,高校应用,发展方向
参考文献
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[2] 胥文勋.大数据时代高校学生管理工作信息化建设现状对策[J].绵阳师范学院学报, 2016 (1) :53-56.
大数据应用的交通管理论文范文第4篇
一、关于大数据的相关内容
(一) 概述
从本质上来说, 大数据所涉及的内容非常广泛, 包含经济、教育、政治、互联网以及医学等等各个方面的内容。因此, 针对大数据的定义, 也有很多不一样的定义方式。现在, 比较通俗的说法是, 大数据就是指无法在一定的时间内利用常规的软件工具来进行处理的数据集合, 是一种需要借助新的处理模式才能够处理的海量、多样化信息资产, 它可以使工作流程更加优化, 为决策者提供决策支持。而且, 随着大数据时代的来临, 信息数据量在不断增多, 规模也在不断扩大, 包含的内容也不断丰富。
(二) 特征
1. 数据类型多样性
在现实情况中的, 大数据时代下的数据类型呈现出一种多样性, 即数据的类型非常多, 不仅包括结构化数据, 而且还包括非结构化的数据以及半结构化的数据。其中, 结构化的数据就是指图片、视频、文本等信息。在现实情况中, 结构化的数据是非常多的, 是大量存在的。所以, 在数据处理的过程中, 人们不仅要分析结构化数据, 还要分析非结构化数据, 只有这样, 才能够满足社会发展的要求。
2. 数据处理快速性
在大数据时代下, 人们处理数据的速度越来越快。在处理数据的过程中, 也具有时效性的要求。在大数据时代下, 由于各种数据和信息的更新速度非常快, 所以这些数据或者是信息价值的存在时间也比较短, 必须要在一定的时间范围内从海量的数据中筛选出有用的、有价值的信息。因此, 从这个角度来看, 在大数据时代背景下, 针对数据和信息的收集和提取, 必须要具备快速性。
3. 数据具有预测性
从本质上来说, 大数据的预测性, 其实就是针对一系列的大数据进行分析, 分析各种不同类型的大数据之间的关系, 以此能够针对事件的走向或者是发展趋势进行合理的预测。另外, 若是能够针对大数据的表面进行有效地分析, 还有可能挖掘出大数据潜在的重要价值, 最后精准地了解到数据背后的现实意义。
二、关于计算机技术在大数据时代下的应用
(一) 关于计算机多媒体技术的应用
在大数据时代背景下, 各种先进技术也得到了很大的发展。如今, 计算机多媒体技术不仅拥有传统媒体所具有的功能与特点, 而且还借助计算机技术的优势实现了由图像到声音、视频的多元化信息传递模式, 从而为现代企业的可持续发展提供更加丰富的宣传拓展方式。而且, 计算机多媒体技术的使用, 还能够为人们提供更加直观的商品信息和服务信息的获取途径, 为现代企业运营管理模式的改变提供巨大的推动力量。如今, 计算机多媒体技术在各行各业中的应用已经越来越广泛, 比方说, 在企业内部召开办公会议时, 原本是采用面对面的座谈方式, 但是在大数据时代, 就可以利用计算机多媒体技术来改变原有的信息传递模式, 借助先进的视图模式, 让企业员工在全国各地通过远程会议的方式都能够直观、清晰地了解到企业的会议内容。
(二) 关于计算机虚拟化技术的应用
从实际情况来看, 计算机硬件技术的发展, 也为计算机软件技术的大力开发和发展提供了很大的契机。近几年来, 随着计算机的硬件设备逐渐朝向科技化的方向发展, 计算机软件技术也得到了非常广泛的应用。其中, 虚拟化技术不仅是计算机软件技术的重要组成部分, 也是大数据技术应用的关键技术, 更是一种资源管理技术。虚拟化技术的应用, 能够将网络中的服务器、网络资源、储存设备等进行资源的转化与优化处理。在实际情况中, 虚拟化技术主要依据相应的虚拟资源来管理相关的网络数据, 根据用户的实际需求来充分地提高系统操作的灵活性。而且, 虚拟化技术的合理应用, 也能够对大数据系统内部的资源进行有效地优化配置和管理, 解决系统因为内存、设备技术等不能满足工作需求的问题, 提高网络信息的处理效率。
(三) 关于计算机云存储技术的应用
在大数据时代, 计算机网络用户的数量不断增加, 数据存储量也在不断增加。如今, 网络数据的存储已经开始呈现出几何级数的增加形式。在这样的背景下, 对于网络存储系统而言, 只有不断地扩充能量, 才能够充分地满足数据存储的需要。而计算机云存储技术, 其实是一种由多个存储单元共同组成、融入了很多技术和功能的技术整体, 其在实际情况中能够充分地利用数据存储技术、挖掘技术等一些先进的技术来处理相关数据。而且, 其还能够主动与各个运行服务器进行协调, 在满足用户需求的基础上, 去存储和处理大量的数据。从某个角度来看, 在大数据时代, 计算机云存储技术的存在, 也在一定程度上解决了海量信息存储的问题, 同时还为用户提供了更加便捷的信息服务, 加快了网络数据的处理速度。
总而言之, 在大数据时代背景下, 计算机技术凭借着自身独特的优势, 在未来必然会有更大、更广阔的发展空间。在当前背景下, 对于社会中的各个企业而言, 也应该充分地认识到计算机技术的优势, 认识到计算机技术所发挥的重要作用, 并在实际的工作中合理有效地应用各种计算机技术来开展工作, 提高工作效率。
摘要：随着经济和科学技术的飞速发展, 当今社会已经进入大数据时代。在这个时代下, 计算机技术也得到了很大的发展。正是因为计算技术具有很大的优势, 所以其在社会中的应用范围也变得越来越广泛。对社会中的各个企业来说, 为了能够更好地实现信息传输、储存以及功能共享, 那么就必须要充分地掌握计算机技术的应用技巧。本文从大数据的角度出发, 探讨了计算机技术在实际情况中的应用, 以期为相关人员提供技术应用和研究参考。
关键词：大数据时代,计算机技术,应用范围
参考文献
[1] 陈丹.计算机软件技术在大数据时代的应用[J].电子技术与软件工程, 2018 (21) :59.
[2] 查黄英.基于大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用研究[J].电子测试, 2018 (19) :130.
大数据应用的交通管理论文范文第5篇
一、大数据分析的必要性
（一）决策信息质量的基本要求
企业管理层以盈利为目的进行经营决策，单纯的财务数据已无法满足决策要求，决策依据应建立在对企业运营过程中形成的海量数据综合分析的基础上，去伪存真获取大数据下隐藏的真实信息价值，这对信息质量的准确性、及时性、完整性提出了更高的要求。
（二）数据采集的基本要求
企业经营过程中形成的数据量呈现爆炸式增长，由于产生的数据涉及面广、数量庞杂、专业性强，为提高工作效率，企业各部门会依据实际工作需要建立部门数据台账，但数据采集因缺乏统一的口径、标准，容易造成数据的失真，导致很多数据无法直接使用;同时由于专业限制、工作量及利益出发点的不同，单独部门所采集的数据范围受限，从而可能形成单一或不完善的数据点，从企业整体决策角度考虑，无法形成有价值的数据链，不能作为企业决策的依据，从根本上无法满足企业管理决策的要求。
（三）财务管理信息系统功能不完善，无法及时实现数据分析、查询、共享
财务管理信息系统实现了财务核算数据书面化到电子化的转变，降低了财务风险，提高了财务工作效率，改变了过去财务工作单纯的核算职能，有助于促进财务职能的转变，提升了财务管理工作在企业管理中的现实价值。但随着大数据时代的到来，财务管理信息系统已无法满足数据采集、分析、共享的深层次要求，自身功能存在的缺陷也日益暴露出来，如无法实现作为综合信息共享平台的职能，各部门数据信息无法实现共享;无法实现数据的纵向、横向的采集、分析;数据的分析、应用更多的时候需要人为因素的参与，智能化水平低;缺少实时进行信息反馈的功能，无法实现数据的自动预警提示，造成信息滞后，严重影响企业管理层决策;人机交互界面沟通不畅，实际上很多系统功能存在缺陷或无法实现。
（四）全面预算管理的基本要求
全面预算管理日益受到企业管理层的重视，但实际操作中预算职能并未完全发挥，如预算执行中的关键环节、重点岗位、风险点无法实时管控，不能及时发现问题并纠正差错、预算指标是历史数据、行业数据对比分析的结果，对偶发性事项影响不具有实际意义、企业内部的信息管理系统与预算管理系统无法及时实现数据共享，无法实现对预算执行情况的实时跟踪管理、预算编制流程过于烦琐，与实际业务执行相脱节等等，其根本原因在于企业预算管理部门无法及时获悉企业经营过程中形成的真实数据;无法为预算的执行、调整、考核提供科学、客观的决策依据，做到精确管理、实时管控。
（五）资金管理成本效益、风险控制的要求
企业持续经营的过程中，资金的重要性不言而喻，如何统筹安排资金的运用，合理降低资金使用成本，加强资金安全管理，有效规避资金风险，这就要求企业管理者必须对企业筹资、运营、投资等方面资金管理运用的方式、优先次序有着清醒的认知;必须对企业所处的金融环境、债务方的信用等级等大量数据进行采集、科学分析，及时形成有价值数据，准确地做出决策。
二、大数据分析的具体应用
（一）加强基础数据的分析，为全面预算管理提供决策依据
全面预算管理是企业分项目、分核算科目的管理过程，是一个完整的系统工程，贯穿于企业发展的整个生命周期，需要企业不同部门间的通力协作，树立全面预算管理意识，积极地参与到企业预算管理中。
运用大数据分析可以从海量数据中形成一系列有价值的数据链，及时反馈企业运营数据，有助于企业预算职能发挥。为预算的编制、执行、调整、考核等提供决策依据;在预算执行过程中实现对经济业务的实时跟踪，及时纠正存在的偏差;加强对企业各项经济活动的事前、事中和事后管理，实现对企业整体生产流程的全方位管控，及时发现、纠正预算执行中存在的缺陷，提高预算决策的科学性，减少决策失误可能造成的损失;不断优化企业生产流程，实现企业的规范化、标准化管理，有助于规范、完善预算管理，充分发挥预算管理职能，促进企业深挖潜能，降低企业运营、管理成本，实现预算目标，以期促进企业健康发展。
（二）实现资金活动控制，降低资金运用风险，提高资金成本效益
资金在企业的整个运营过程中起着至关重要的作用，是企业内部控制的重要环节，对企业的可持续发展起到重要的作用[1]，但资金使用必须严格控制成本，充分考虑效益原则，大数据分析通过对融资方式、资金成本、使用效率、信用等级等方面的综合对比分析，可以科学反映资金的使用成本、可能存在的资金风险、企业现金流状况等信息，有助于资金管理预警系统、防范与控制系统、反馈系统的建立与完善，针对性的采取措施，不断优化资金管理的内控制度，加强资金风险的预防与控制，合理规避财务风险，实现资金的动态管理、提高资金使用效率，降低资金使用成本。
（三）建立完善的基础数据，推动信息系统功能的完善
现在企业管理者更为注重财务工作的管理职能，这一职能的转变需要大数据分析提供决策的依据。企业管理者对财务人员提出业财融合的要求，实质上是出于企业经营管理和财务职能转变的综合考量，财务人员在建立基础数据的过程中，加强与业务部门的有效沟通，做到统一标准、信息互补、资源共享，制定数据采集、处理的标准化流程，促进信息的交流和共享，确保基础数据的完整性、准确性，同时熟悉业务处理流程、明确生产经营的各个环节，不断地拓宽数据归集范围，提升基础数据信息质量;基础数据库建立过程中，应该要求业务经办人员对工作中涉及的财务基础知识有一定的了解，彼此间的基础专业知识学习，有助于双方的有效沟通、信息共享，相互理解，确保双方行动一致，有助于对经济业务的真实反映，及时发现业务处理过程中存在问题，纠正经营管理中存在的偏差。
术业有专攻，财务人员在建立核算科目时，除满足规范化要求，应充分征求业务部门的意见，对一些因科目核算级次限制，无法直接反馈的信息，在财务核算系统中应以辅助核算或建立数据台账的形式加以归集反映，这些数据的采集应制定更为明确的标准，防止核算时将一些不明确或难以区分的业务笼统的归集在此，以提高大数据分析的准确性、科学性、完整性。
现阶段大数据分析以财务管理信息系统为基础，针对企业经营管理过程中发现的问题，以财务管理各项需求为出发点，兼顾业务部门的实际需求，不断完善拓展子系统功能，纠正现有系统中存在的缺陷，实现与合同管理、物资采购、材料核算、资产管理系统等信息系统间的数据共享;为实现集团公司内部各部门、外部行业之间及宏观环境的数据分析，必须按规范化、电子化的数据采集流程进行数据归集，规范不同系统、部门间数据采集标准，实现各层次、环节数据信息的归集、分析，形成统一、标准的数据信息，充分运用大数据分析技术，加强数据信息分析效率，减少中间环节和人为因素的干预，做到去伪存真、源头可查，实现数据的及时共享、反馈，充分实现数据价值，为企业管理提供决策依据，提高企业经营管理水平。
三、大数据分析应用的建议
（一）提高企业人员综合业务素质，提升大数据应用价值
大数据分析涉及企业的各个层面，数据的采集尤其是数据分析要求企业相关人员必须具备综合的业务知识和计算机运用能力。
财务人员必须加强专业知识学习，拓宽业务面知识，熟悉企业管理的各项业务流程，具备较高的财务管理水平，具有良好的综合素质;加强大数据分析技术专业培训，提高数据的综合分析、运用能力;各部门数据采集人员应加强自身业务能力，对所归集的数据进行初步判断，尽可能确保基础数据的准确，以期实现大数据分析的最终目的和数据价值。
（二）加强数据保密意识，确保数据信息安全
大数据是企业各项工作中形成的最基础的数据点，单个数据或许没有太大的价值，但经过综合信息分析后则具有较大的价值，企业管理者必须充分认识大数据分析必要性和基础数据的重要性，为大数据分析的应用提供良好的企业环境，规范数据存储、传递、运用的标准流程，确保数据安全、完整。
（三）重视数据分析能力的提升、推动数据分析、共享平台的建设
大数据是企业经营过程中形成的最基础的信息源，是企业最基本的数据源点，其价值建立在数据分析、数据共享、数据应用的基础上，必须推动数据分析和共享技术的发展，实现数据的及时传递、有效使用，充分挖掘大数据价值，推动数据价值与经济利益的有效转换。
各部门对自身数据的采集有着较大的优势，可以实现数据采集的及时性、完整性，确保基础数据的准确性，但各自数据的信息质量只是夯实了基础，数据分析则要充分利用现有的信息系统，并在此基础上不断完善系统功能，合理配置使用企业资源，实现企业内部各信息系统之间的信息共享。鉴于大数据分析技术和存储模式不同，应逐步建立大数据应用的独立信息采集、分析系统，优化人机交互操作，提升信息分析的自动化能力。
四、结束语
大数据分析的应用进一步提升了企业管理水平，有助于企业经营管理决策的科学制定、有效执行，增强了企业的市场竞争力，随着数据分析技术的不断进步，必然在企业发展过程发挥更为重要的作用。
摘要：大数据分析为企业管理提供了决策依据, 提高了财务管理效率, 有助于企业管理水平的提高, 本文就大数据分析的必要性、应用方式、改进建议进行了具体阐述。
关键词：大数据,全面预算管理,成本效益,信息共享
参考文献
大数据应用的交通管理论文范文第6篇
在人们的日常生产生活当中, 各种各样的海量信息被总称为大数据, 这种技术对人们的生活以及各种行为都有着一定的影响作用。也由于大数据所呈现出来的各种特点, 对人们的生产生活以及整个社会的发展都其中至关重要的影响。而大数据技术则是在大数据问题当中的一项最为核心的处理技术, 其主要目的就是在所有的信息当中, 可以快速准确地将人们所需要的部分信息进行获取和挖掘, 这种技术可以将其分为以下几种:分别是对数据的采集、处理、存储、对有效信息的挖掘以及模型的预测等多个部分, 对大数据技术进行合理的应用可以不断提升对信息的处理效率, 充分体现了云计算的高效性。
大数据在实际应用过程当中, 其具有很多的特点, 主要体现在以下几个方面:第一个特点是及时性, 这种技术可以对所有的信息进行快速有效的采集、分析与处理, 快速将其中有用的信息进行挖掘和提取, 大大减轻了人工劳动的强度;第二个特点是具有一定的预测性, 这种技术可以对所有收集的数据实时有效的运算, 并进一步作出一定的预测, 而且还可以对动态形式进行监控;第三个是高效性, 该技术在对相关数据信息进行挖掘的时候, 除了以上所说的各种作用之外, 还可以对各个数据之间的相互关系实施有效的总结与分析, 很好地提升了对数据的处理效果。
2 智能交通中大数据技术的广泛应用
2.1 大数据技术在智能交通中的应用优势
在智能交通中应用大数据技术的过程当中, 一定要对其做好修补和控制操作, 还需要注意的是, 大数据技术在智能交通中的应用还具有一个非常明显的特点, 那就是其可以对资源的价值实现进一步的充分发挥, 从而为决策判断活动提供更好的理论依据, 其实该技术在交通流量和数据收集方面体现地更为明显:首先应该对交通数据的整体监测引起重点关注, 而不只是随机少量的监测;其次, 在采集出行数据方面, 大数据技术更加趋向于微观化, 同时其也更加注重以人为采集对象, 也可以通过手机定位或者是公交卡中的数据来实施;再次, 利用大数据技术对相关数据进行处理的过程当中, 有效冲破了数据形式的单一化, 而是采用了静态和动态相结合的模式, 这种模式的应用还有效节约了存储成本;除此之外, 在对相关数据进行收集的过程当中, 往往都和一些非结构化的数据具有非常密切的关联性, 其中就包含了对人们日常网络通信的的关联, 比如对大家微博、微信或者是博客等各种现代化通信的联系。其可以通过对人们所发出动态的分析与研究来获得当前交通流量的实施情况, 并对当时的具体交通状况做出一定的评估, 进一步对未来短期内的实际交通状况做出一次那个的估算和预测, 对于交通当中所存在的一些问题及时做出相应的调整以更好地确保城市交通的安全稳定运行。
2.2 城市交通运输安全管理中对于大数据技术的优化分析
随着我国现代化城市的不断发展, 对交通安全环境造成威胁的因素越来越多, 主要包括车辆自身的安全状况、驾驶员的综合素质、道路状况以及外界环境因素等等, 其中某一方面发生异常都会引起交通事故的发生, 而大数据技术在交通运输安全当中的运用可以提供有效的预警, 减少交通事故的发生。
2.3 在交通流采集系统中的应用
随着社会经济的快速发展, 人们生活质量的不断提升, 私家车越来越多, 这便给交通安全带来了更大的挑战。在此背景之下, 如果将交通流采集系统充分应用到对城市交通的管理工作当中, 便可以很好地环节我国目前很多大城市总是发生交通拥堵的状况。另外, 如果可以将接口技术应用到对交通流量的采集工作当中, 再加上物联网技术的运用便可以实现对数据很好的分享, 使更多的人可以充分了解当下的交通实况, 并根据其选择最为合理的出门时间以及出门的交通方式, 尽量避开交通拥堵高峰期, 为人们的出行提供了很大的便利。
2.4 在公共交通建设过程中对于大数据技术的应用
在我国智能交通工程建设过程中, 公共交通的建设是一项非常重要的组成部分, 这些公共交通通常情况下都是严格按照所规定的时间来进行发车, 如果没有对其进行合理的配置便很容易造成交通拥堵或者是挤不上公共设施现象的发生, 严重影响人们的出行。
而大数据技术的应用就可以很好地避免这些问题的发生, 具体操作可以从以下几个方面来进行着手:首先, 大数据可以对相关资源进行更加合理的配置, 对各个站点的客流量进行实施监测;其次, 乘客可以利用移动终端等媒介对公共设施行驶情况进行查询, 提供车辆乘客数据的预测, 让乘车人员对乘坐计划进行合理制定, 尽量避免盲目乘车。
3 结束语
总而言之, 将大数据技术充分应用到智能交通管理过程当中, 可以有效缓解城市的交通压力, 在一定程度上提升了人们的生活质量, 使得人们出行当中避免了很多的麻烦, 对自己的出行时间进行更加合理的安排, 尽量避开拥堵高峰期, 实现了社会经济的高效发展。
摘要：自智能化交通技术应用到我国交通工程建设当中之后, 我国交通工程的建设质量就更好了。大数据技术在智能交通中的有效应用不仅使得整个交通行业取得了更高层次的发展, 而且还为人们的出行提供了更加舒适的行车环境, 更好地服务于人们的日常生活。这就要求相关的管理部门应该对智能交通在具体建设过程中的相关问题引起足够的关注, 使其在交通工程的建设过程中发挥出更大的作用。就我国目前的情况来看, 将大数据技术充分应用到智能交通工作当中, 充分发挥了云平台的相关技术优势, 从而使得智能交通发挥出更好的效果。鉴于此, 本文先分析了大数据技术的概念和技术特点, 然后阐述了智能交通中对于大数据技术的具体应用。
关键词：大数据技术,智能交通,应用分析
参考文献
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