天津市财政局大数据，大数据是什么概念和数联网有什么关系

来源：整理时间：2022-11-26 09:43:51 编辑：天津生活手机版

本文目录一览

1，大数据是什么概念和数联网有什么关系
2，如那边置惩罚两套账大数据企业面临哪些税收风险
3，大数据是什么鬼
4，什么是大数据
5，大数据是指什么如何解释
6，大数据是什么意思有什么用途
7，如何运用大数据助推审计全覆盖

1，大数据是什么概念和数联网有什么关系

大数据指无法在一定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，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。可以被现代先进媒体记录、采集和开发利用的数据集、数据流和数据体。数联网是大数据时代信息技术发展的重要产物，数联网依托大数据，是大数据的应用模型，通过数联网，用户可以通过数联网获得全网数据融合的数据价值。

你好！大数据只的是通过整合个人数据信息，组成一个大的数据信息中心，通过软件进行分析。会有很多平时看不到的现象，也能分析出个人购物意向，爱好倾向等，仅代表个人观点，不喜勿喷，谢谢。

大数据是什么概念和数联网有什么关系

2，如那边置惩罚两套账大数据企业面临哪些税收风险

许多企业都存在内外两套账，凭据《中华人民共和国会计法》的划定，一个企业的账务账只能有一套帐。今天我们说的内帐可不是假账，是凭据收付实现制做的另一种简朴的流水账，就是说我们的内账是按另一种规则做的供自己使用的账，是反映实际情况，例如：业务员请人唱歌泡澡，没有发票，送人一个红包，写一张纸条经过审批就可以入账。内账我们出发点并不是要偷税漏税，是为了让公司领导检察账目时越发明白，钱花哪去了，花了几多，就是一个流水账而已。如果你做两套账是为了偷税漏税，那肯定是有很大风险的。总之：1、会计处置惩罚是会计处置惩罚、税务处置惩罚是税务处置惩罚，桥是桥、路是路；2、同样一家公司，100个会计来盘算公司的利润，可能会泛起101个结果，因为又审计出一个利润来；3、同一笔经济业务，差异的时间、差异的会计、差异的配景，账务处置惩罚自然会差异；4、建议财政人员应本着真实性的原则，来真实的还原业务的原来面目；5、财政人员不管如何会计处置惩罚，税法是不得违背的，这是会计处置惩罚的底线

如那边置惩罚两套账大数据企业面临哪些税收风险

3，大数据是什么鬼

大数据（big data），是指无法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。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。根据维基百科的定义，大数据是指无法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。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

40级 1533%+2657

大数据是什么鬼

4，什么是大数据

大数据包含几个方面的内涵吧1. 数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。2. 要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。3. 数据多样性：不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据。4. 价值密度低，由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。目前大数据分析主要以Hadoop开源圈为主，也有些大数据实时分析工具Yonghong Z-Suite等可以提供大数据分析。

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。(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法[1]）大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

作为一名工作两年多的大数据系统研发师，之前在北京老男孩教育学习了四个多月的大数据，总结我学习和工作两年来对大数据的理解，从具体的应用上，也大概可以分为三类。一是决策支持类的二是风险预警类的第三种是实时优化类的从三个维度，我个人对大数据在各行业应用的可能性做了一个定位，但这个定位还是非常定性和粗略的，具体可能还需要对行业有更多的大数据应用的探讨和探索。我也是看书学的，但是效果很慢。

5，大数据是指什么如何解释

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、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中，大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据的方法)大数据的4V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、veracity(真实性)。大数据需要特殊的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，数据的来源，直接导致分析结果的准确性和真实性。若数据来源是完整的并且真实，最终的分析结果以及决定将更加准确。第四，处理速度快，1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V” 从某种程度上说，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。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。搜索下各种百科，上面都有。说白了，就是数据量非常庞大。这确实是近几年的热点问题。

大数据就是指很多的相对全面的数据。相对原来的统计办法（抽样统计），目前由于计算机网络通信技术的发展，和个人数据终端（如手机）的普及，使得统计可以基于更大范围更完整的数据基础上进行。能从大量数据中找出特定需求，公众偏好等规律，服务于政治、经济、生活。

6，大数据是什么意思有什么用途

大数据是统计学中的，用于指导人们的商业行为、战略觉策、未来预期的一种分析处理方法。主要有以下三点作用：第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。

大数据（big data），指无法在一定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，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据是统计学中的，用于指导人们的商业行为、战略觉策、未来预期的一种分析处理方法。主要有以下三点作用：第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。

7，如何运用大数据助推审计全覆盖

一、创新大数据审计思路。在大数据环境的审计工作要牢固树立起三种思想：一是数据先行思想。随着信息技术的日益发展与广泛应用，被审计单位的经营、管理和核算模式正在由传统的会计核算、经营管理系统的构成要素转向高效、复杂的信息系统。审计人员所面临的原始资料，不再只是手工凭证、账簿和报表，而是具有高度概括性、模糊性、关联性的海量电子数据。这就需要审计人员牢固树立以数据为核心，数据分析先行、数据分行与现场核查相结合相融合的思想方法，才能在新形势下有效推动实现审计监督全覆盖。二是紧跟信息流向思想。在大数据背景下，要充分利用信息化的手段，关注资金的走向、物资的走向、业务的走向，从中发现疑点，深挖严查。三是多维度数据关联分析思想。强化政府财政预算数据和预算执行单位数据的关联分析、财政数据与宏观经济数据的关联分析、财务数据与部门业务数据的关联分析、不同领域和专业间的横向关联分析、财政金融企业社保等相互间的关联分析。只有通过多方数据的关联分析、整合各种信息资源，才能真正实现审计模式的创新；只有通过数据的关联分析, 才能实现数据的立体化、多维度挖掘，提升数据分析的质量、实现数据的有效利用。二、开拓大数据审计视野。目前的政府审计，主要是对政府各部门及其他公共机构财务报告的真实性、公允性，运用公共资源的经济性、效益性、效果性，以及提供公共服务的质量进行审计；对公共性、财政性资金的收支结果及其直接支配者的监督。随着全覆盖审计要求“全面审计，突出重点”向纵深推进，以及建构审计“免疫系统”已成客观需要。因此，对于海量数据不仅需要审计的“平面扫瞄”，更要“立体透视”，不仅对所有的财政财务收支情况执行进行检查，还要对形成其行为的各个环节、或所涉及的过程进行检查，对制定、执行的相关公共政策的运行机制进行评估，对制定、执行公共政策的主要负责人的履职绩效进行监督等。通过多维度数据分析，从体制、机制、制度性的层面揭示问题，预警经济社会发展中的突出矛盾和风险，推动深化改革和制度创新，维护国家经济安全和服务可持续发展。三、改进大数据审计模式。利用大数据审计信息平台系统，开展多维度数据分析，通过大数据提升审计效益效率。一是完善数字化审计制度机制。从数据的报送、归集、分类、分析、应用、保密、存储与读取等全链条各方面进行建章立制，既确保大数据的开发利用有序有效，也保证大数据运用的健康安全，确保大数据环境下的数字化审计顺利推进。二是组建专业数据攻关组。在大数据环境下，审计组织管理方式要注重整合审计力量，在全局、甚至审计系统范围内抽调业务骨干成立审前调研组、数据攻关组、审计核查组，探索“集中分析、发现疑点、分散核查、系统研究”的审计模式，提高审计的质量和效率。三是充分挖掘利用大数据。从关联数据中发现所蕴含的规律和特点，挖掘出审计线索，使审计资源效能最大化；通过对海量数据进行多维度、多层次分析，尝试建立各类数据分析模型和方法体系，为全覆盖、常态化的延续审计打下坚实基础；通过建立被审计单位违规行为库，为构建审计数据分析模型和审计方法体系提供审计实务的支撑。四是推动大数据分析的更广泛应用。一方面，鼓励、督促审计人员直接利用平台数据分析功能开展分析，改变以往直接使用数据库工具分析数据的惯性思维，逐步建立起规范的数据权限控制、数据安全管理、审计行为控制等“大数据”环境下的审计工作机制和行为习惯；另一方面，培养审计人员平台应用的兴趣和信心，将审计人员平台应用中发现的问题进行分类，评估其紧急程度，按轻重缓急及时解决，避免对审计时间产生不良影响，使审计人员产生不满情绪和畏难情绪。

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