财务数据可视化分析精选(九篇)

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第1篇：财务数据可视化分析范文

[关键词]配送中心 可视化 物流实验

一、《配送中心规划与管理》课程实验的特点

《配送中心规划与管理》课程是物流管理专业的核心课程之一，该课程的实验要求学生能够了解物流与配送管理的基本原理，了解配送中心的种类和功能，掌握物流配送方案的设计方法及其操作要点，重点掌握配送中心的规划、业务操作流程、库存量控制、运输途径的选择、车辆的调度、物流成本的控制等。

可见《配送中心规划与管理》课程是一门和物流实践联系相当密切的课程，因此该课程实验教学部分一定要和企业紧密结合起来，最好能和企业共建实习基地，把企业的真实业务反映到实验教学过程中。

为达到此目的，和企业共建，建立可视化物流实验室是一项切实可行的方案。

二、可视化物流实验室的特点

基于GPS/GIS/RFID/PDA等技术为主的物流可视化管理平台，以物流过程，即仓储管理、流通加工、调度配载、装卸搬运、运输配送等为核心，在计算机软硬件的支持下，以移动数据采集技术、数据库技术、网络技术、无线通讯技术为基础，对物流业务过程进行全面的计算机管理，并以基于平台化的方式为用户提供查询、统计、分析、图形显示和输出，实时、准确、动态地管理物流业务过程，从而实现物流业务过程管理的可视化。

可视化物流实验室由仓储设备、运输配送设备、信息化设备、监控设备、物流信息系 统共同搭建而成，实现仓储配送的可视化管理，从而达到提高作业效率，优化物流系统的目的。

可视化物流实验室的特点主要有：

1.该方案应用的前沿技术：基于物联网技术、条码技术、无线通信技术、监控技术、传感技术等，这些都是物流行业领域应用的最新技术;

2.平台系统是基于企业的真实业务流程，能够反映当前物流企业的最新的管理理念;

3.智能仓储软件和条码、RFID、电子标签、自动化立体库等硬件集成，可以实时采集信息、通讯;

4.运输配送软件和信信平台以及其他信息设备无缝对接，可模拟运输配送的在途跟踪和路径优化;

5.组态软件可以把实训室配送中心的储位、分拣线等管理图形化，直观的查看每一步操作;

6.条码或RFID的全程管理、物流信息透明化。

三、建设可视化物流实验室的意义

1.行业的需要

可视化物流是目前物流行业最新的管理技术和管理方法，我们把物流最前沿的技术引入到教学实验中，可以培养出掌握现代核心技术的专业人才，这是整个物流行业的期待。

2.教学手段的创新

可视化物流体验教学强调传统手段与现代手段相结合，手工手段与电子技术手段相结合，模拟仿真手段与实操手段相结合。

可视化物流体验教学从物流企业实际运营管理出发，帮助学生站在企业整体运营的宏观角度上来统筹规划。通过整个课程的学习与训练，学生可以更好的认识企业是如何运作的，了解企业的基本运作机制，认识企业的组织架构、分工合作，认识物流企业各环节的运行与协作。

3.提高学生综合素质，保证高素质人才输出

可视化模拟教学平台除了一些具体的财务数据和分析指标外，平台中的许多决策没有固定的或标准的答案，需要学生充分利用学过的物流相关知识、发挥团队的力量、认真分析经营环境、深入研究竞争对手，考验的是学生的实际动手能力，锻炼的是学生的综合素质。

4.培养了学生统观全局的能力和系统思考的能力

可视化模拟教学将整个训练放在企业运营的大环境下，并涉及多企业、多部门、多岗位，需要多人配合才能共同完成，对训练学生培养站在企业运营的全局上统筹规划能力、系统思考能力都有着更高的要求与训练提升。

四、可视化物流实验室建设的内容

（一）可视化物流平台流程设计

可视化物流平台应用流程如图1所示。

图1：可视化物流平台的应用

（二）完善可视化物流平台的功能

可视化物流平台的功能主要体现在以下几个方面。

1.配送中心管理监控

对配送中心设施使用情况、运作情况、运作人员工作效率进行监控，并对配送中心效益进行分析。

2.仓库管理监控

可视化仓储管理：是对计划存储、流通的有关物品进行相应的可视化监控管理，主要包括对存储的物品进行接收、发放、存储、保管等一系列管理活动。如图2所示。

图2：仓库可视化管理

3.配送运输监控

应用3S技术（GPS、GIS、RS），实现对运输过程中车辆和货物的有效管理与监控。主要包括对运输车辆路线优化和物资的跟踪、管理、查询等一系列活动。如图3所示。

图3：配送运输可视化管理

4.货物追溯监控

通过对货物的图像及与之相对应的订单信息进行采集，并将货物信息以图标或图像的方式在地图上展示，实现对货物的跟踪、查询和监控。

具体要求包括结合GIS查询分析，辅助决策支持，提高系统响应速度。完成对货物流动、车辆的调度、定位与监控、智能锁状态监控、报警管理、轨迹回放、地图的操作管理等功能。如图4所示。

图4：货物追溯管理

5.数据交换接口

根据客户要求提供报表、图片、视频等货物流转信息，根据客户的网络环境和定制要求提供数据交换接口。

6.计算机辅助决策

通过GPS/GIS/RFID的信息处理、数据库管理等功能，能实现货物在储存、加工、运输、配送过程中的应急处理、实时调度和辅助决策，使得中心可以快速、准确、及时、可靠、系统化地进行指挥和调度。

（三）构建可视化平台的软件系统

1.GPS/GIS系统

主要以GPS和GIS系统的地理数据为主，针对物流运输及在途跟踪情况实时向指挥中心反馈，向其反映出运输车辆所处的地理位置和车辆的即时速度、运行情况等信息。控制指挥中心亦可通过GSM或者GPRS通信网络把指令传输给司机，及时地向车辆传达指令，使其能够准确地按照公司的既定安排行车，提高运营效率。

2.RFID电子标签及组态监控跟踪系统

以RFID电子标签为内核的相关监控设备则是“可视化物流监控平台”的移动数据传输载体。在“可视化物流监控平台”建设上，可采用的RFID技术包括有源RFID标签、RFID电子封条以及基于GPRS的跟踪模式等。

3.智能仓储管理软件

包括商品电子标签入库维护，电子标签出库维护，电子标签盘点维护，电子标签拣货维护，商品分类维护，商品查询统计维护，结算维护等仓储基本功能。包括商品存货的ABC分类、经济订货批量，安全库存量设计，收发货站台数量的设计，货架区域面积的设计，仓储设备布局设计等仓储管理功能。

4.运输配送管理软件

包括GIS配送路径优化系统、短信平台支持系统、RFID中间件、组态监控软件包括订单系统、仓储系统、运输系统、配送系统、客户查询系统等。

5.决策系统

根据可视化物流平台掌握的资讯，进行决策模型设计、选择合理的决策方案。

五、结论

物流可视化管理以物流过程监控为基础，通过监控系统收集物流业务过程状态信息和货运物品信息，为企业物流管理提供更为实时准确的数据来源。可视化管理使物流系统的管理者以直观的可视化方式，方便、简捷、清楚地把握物流业务运作过程，实时调整物流业务的管理。

可视化物流实验以真实的物流业务数据为原型，展开物流运营管理分析。可与学生市场调查、行业分析、配送中心设计等课程内容进行结合，并围绕真实物流企业的业务管理需求或现状进行分析规划。可视化物流教学系统包括多种图形化分析模式，简单直观、主次分明，从而可以帮助学生抓住业务重点、提升业务管理能力。

[参考文献]

[1]杨红岩，陈永泰，徐婷.基于物联网的现代物流建设应用探索[J]信息技术与信息化2012，1

[2]党若凡.物联网技术在卷烟物流管理中的应用研究[J]计算机技术2014，1

[3]王成林.张旭凤，物流实践教学[M]中国物资出版社，2O10，11。

第2篇：财务数据可视化分析范文

关键词：数据共享；数据交换；大数据；数据可视化

中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2016）19-0048-05

一、引言

近年来，随着信息技术产业的蓬勃发展，高校的信息化建设工作也受到了广泛关注。推进高校信息化建设，打造数字化校园已成为各高等院校的普遍共识。2010年，我校完成了数字化校园建设信息门户平台、统一身份认证平台和统一数据库平台“三大平台”建设。由于信息化建设初期缺乏统一规划，数据标准各异，业务系统各自为政，导致数据非集成化并形成了许多的信息孤岛，这使得大量优秀数据无法共享和利用，获得更大价值。我校于2014年又进行了数据共享交换平台的建设。该平台是整个数字化校园建设的重要组成部分，利用此平台对校园内散乱分布的数据进行集成化整合，同时将原来分散、利用率低下的信息资源进行数据挖掘，对于我校的发展战略和决策支持具有重要意义。

二、发展现状

我校从2006年开始着手进行信息化校园建设工作，整体建设历程具有阶段性和分布性的特点。按照《信息化校园建设总体规划》的部署，截至2010年，学校信息化基础设施建设已基本完备，并完成了信息门户平台、统一身份认证平台和统一数据库平台三大公共基础平台的建设。

2012年1-6月，我校完成了应用系统一期项目建设，包括本科生管理服务、研究生管理服务、人事管理服务和办公自动化管理四个系统；至2013年12月，我校完成了应用系统二期项目建设，包括招生管理、宿舍管理、毕业离校、就业管理等七个系统，同时集成了教务管理系统和资产管理系统。

2014年至今，通过对基础平台和应用系统的完善推广，我校将管理信息系统建设作为支撑学校管理现代化的基础，现基本完成对学校各机关部处、教学教辅部门的核心管理业务的横向整合。

统一数据库平台负责集中存储和处理各种信息数据，并为全校提供信息共享交换服务。为了实现业务系统的集成和数据共享，进而为学校领导提供有力的决策支持，需要建立基于数据管理和综合性技术方案的数据共享交换平台，在对大量数据进行安全存储的同时，通过建立畅通的数据访问通道，能够有效协同地将数据进行共享、分析及应用，保证数据共享及交换的时效性、完整性和一致性。[1]

数据共享交换平台主要需完成以下任务：

1.数据的采集

负责采集更新各业务系统数据，利用数据抽取或同步工具将数据采集至共享数据中心，同时生成数据更新报告。

2.数据的整理

按照学校制定的信息化标准进行数据整合，报告异常数据，保证数据的一致性和准确性，并保留历史数据。

3.数据的共享

对统一数据库内的部分或全部资源进行共享和交换，可生成数据使用情况报告。

4.数据的挖掘分析

通过数据挖掘工具对共享数据和历史数据进行分析评估，用报表、视图等可视化工具进行展现，为决策提供参考。

目前，我校统一数据平台可以实现数据导入、共享数据查询与维护、灵活报表管理、统一代码管理、通用组合查询显示、设置数据查询和维护权限以及数据同步等功能，但平台功能仅局限于数据的查询展示，尚不能实现校园内各业务部门的信息交换交换功能。我们希望对各业务部门的资源、平台进行更充分的整合，使得应用系统之间虽不具有直接关联，但数据交换可以在业务数据库与数据共享交换平台上完成，建成一个各应用系统耦合度较低、安全性能较强、可以完成数据集中存储与管理的数据共享与交换平台。

三、实际需求

目前，建设以全局数据为基础的数据共享交换平台已成为各高校信息化建设的核心内容。通过其建设可以有效消除信息孤岛，节约人力、物力、财力成本，提高工作效率。各职能部处可以通过该平台获取其他业务部门的数据信息，通过对数据的交换、共享、分析、挖掘，为广大师生提供更加完善的服务，为学校建设以及科学管理提供重要的依据。

另外，数据共享交换平台的建设是高校信息化建设下一阶段――智慧校园建设的工作基础。完成对学校内大数据有机的整合和继承管理，掌握学校各项活动中发生的庞大、海量数据，并利用大数据处理技术对这些信息资源进行挖掘、整理、分析，为学校的发展提供决策支持，是下一步我校信息化发展的重点工作。

经过多年的建设与发展，我校网络的基础设施建设已经基本完成，已经初步建成了支撑学校日常运行的校级统一信息系统，在业务工作中发挥了积极的作用。但现有的这些系统基本上都是各自封闭的，随着信息技术的发展以及教育改革的不断深入，当前信息系统的现状已经远不能满足学校发展的要求，数据整合工作仍然面临着诸多难题和挑战。

1.数据资产意识薄弱

数据作为重要的无形资产，其利用水平的高低可以直接反应一个高校的教学科研水平和管理能力。目前我校对数据建设的意识相对薄弱，没有充分认识到数据也会在学校的教学科研管理中发挥重要作用，导致学校内部业务系统林立，数据没有形成统一的管理制度，数据资产不能发挥有效价值。

2.数据管理缺乏规范性

目前我校内部已形成了多个业务系统，各部门依据各自的业务需求，分别采用了不同的架构及其开发技术，设计了信息系统建设标准和数据标准。但这些系统在应用及数据层面上彼此分离，导致各单位数据标准不一致，在数据共享平台的建设过程中，不能有效分析数据库表结构，在共享过程中时常出现匹配错误等现象。

3.存在信息孤岛

由于各业务系统的数据维护及管理工作缺乏统一部署，导致我校各业务系统间缺少统一的数据格式和交换接口，虽然部分数据可以通过直接传输等形式实现数据资源的交换和共享，但这种传统方法并不能及时有效地解决大量数据的交互问题，同时各类数据信息分别存储于不同部门或不同地域（分布性）的不同数据库（异构性）中，客观上形成了许多“信息孤岛”。

4.数据挖掘与决策支持应用较少

目前，我校的数据共享交换平台主要应用于数据的展示、查询、统计等单一层面，对数据进行深度挖掘分析的应用较少。合理整合校内数据，不仅能有效提高数据的利用率，优化管理结构，而且可以通过整合进行数据的挖掘、分析和预测，优化学校管理结构。通过数据整合可以大量减轻学校内部行政、教学、教辅等部门繁杂的事务性管理工作，帮助其更加关注于本部门的业务职能，并为部门及整个学校的发展提供决策支持。

四、有效措施

1.建设统一数据标准

我校于2010年12月由东北财经大学数字化校园基础平台建设组进行统一规划，制定并颁发了《东北财经大学信息标准》（以下简称“标准”）。标准的制订参照教育部《高等学校管理信息标准》（CELTS-33）的制订规范，并根据我校特点做了适当补充和调整。

标准根据高等学校职能划分和业务组成，将我校主要管理领域分为学校、学生、教学、研究生、教职工、科研、财务、办公管理、图书、资产与设备十个域，也就是对应图1的十个管理数据子集。

TB――通用/标准数据子集。作为其他十个业务数据子集的公共数据集，构成高校主要管理业务的完整数据标准集。

标准从结构上分为两部分，即数据标准和代码标准。数据标准包括一系列以管理对象为主体的数据项，其作用是明确管理对象所具有的属性，并使其在命名，类型，长度，取值范围等方面标准化。代码标准从属于数据标准，是对数据标准中数据项的属性或取值范围的描述。数据标准和代码标准的层次结构如图2所示。代码标准按照适用范围不同分为国家标准、教育部标准、行业标准、学校标准四个模块。

数据标准为我校数据平台的设计搭建提供了类似数据字典的参考作用，为信息交换、资源共享提供了基础性条件，有效地增加了各业务部门间的沟通效率。但信息标准在新的形势下也应有新的扩展，在建设过程中应与时俱进，不断加以补充完善。

2.建设数据共享交换平台

数据共享交换平台为校内各业务系统提供了一个集成的数据仓库，它将重要的、通用的数据集中到一个数据库内，数据可以在各部门之间进行有效的共享与利用。数据共享交换中心的建设有效解决了“信息孤岛”问题，可以为各项决策提供强有力的支持，最终为实现大数据综合分析提供一个可靠的、统一的数据支撑平台。[2]

应用系统与共享数据平台之间是松散耦合，数据共享交换平台的架构如图3所示。

在数据共享与交换平台中，利用ETL工具通过简单配置实现异构数据和公共数据库的数据同步、数据的解析和清洗、数据的转换等过程。管理员通过ETL客户端可以创建复杂的同步任务，只需要简单的拖拽就可以完成任务的配置。

通过数据共享交换平台，实现对ETL任务的统一监控与管理。

截止2015年12月31日，我校数据交换共享平台在运任务42个，涉及到十个系统，包括财务数据同步、资产数据同步、教务数据同步、一卡通同步、科研数据同步和多媒体教学信息同步。其中，财务系统同步任务共执行819次，资产设备同步任务共执行748次，教务系统教务成绩同步任务共执行714次，教务上课授课同步任务共执行714次，等等。2015年，所有数据同步任务共运行6182次，交换数据量约15个T。

3.完善数据展现

完成数据整合后，如何对积累的海量数据进行有效利用，充分挖掘其潜在价值是首要问题。按照教育信息化建设移动化、智能化、云化的趋势，从数据的使用方式、新媒体展现形式、数据可视化等多角度来完善数据表现，不断加强信息技术与广大师生教育教学、科研管理、公共服务等业务的深度融合。

（1）多层面多角度的数据使用

采用推送（订购），拉取（查询）等形式，用综合查询、大数据综合分析等形式为各级用户服务。如各级管理者使用的通用查询工具、数据管理服务、数据订购服务、数据分析服务等。

（2）多种新媒体形式的数据展现

除了传统的PC端数据展示之外，如何在现有移动信息化技术之后出现的多种新媒体形式，包括微信、微博、移动智能终端的进行数据展现，例如与微信平台、移动校园APP的结合，实现信息anyone，anywhere，anytime随时可达，是下一阶段工作的重点。

（3）数据可视化

在Hadoop上将HDFS存储的PB级的海量数据利用MapReduce处理之后，数据容量缩小为GB级，然后利用R语言等类似工具进行分析研究，最终转化为能为决策支持提供支撑的KB级数据，这依赖于Tableau等数据可视化工具。数据的收集、存贮、转换、筛选、分析、归纳，一切都为最终的展示服务，数据可视化工具能够以一种简便易用的方式将复杂的数据呈现出来，使用户更容易理解，并做出决策。

五、应用特点

1.架构合理，数据可控

以数据共享交换平台为核心，依托ETL技术实现数据的共享与交换，采用星形模型是最常用的实现模式，它使整个数字化校园形成了一个松耦合集成系统，实现数据调度任务的运行、监控、维护，整体系统灵活、安全、可控。

如图6所示，首先，星形架构采用不同业务系统与数据交换共享平台直接联接，而不必把多业务系统充分网状互联，建设成本低，投入小，复杂度较小，易于后期的管理维护。其次，整体系统松耦合，因为采取同步模式实现数据统一，独立业务系统故障不影响其他系统，单点故障不会对整体数字化校园系统造成冲击。最后，当某一业务系统升级或者替换，其基础数据格式、内容将发生变化，只需通过ETL调整其与数据共享交换平台的接口，并不影响与其相关的其他业务系统的正常操作，实现成本低、效率高。

2.操作简单，体验良好

目前，高校的传统业务系统并不兼容，彼此之间难以实现数据共享交流。我校使用的开源的ETL工具Kettle具有基于Java的图形化界面，支持拖拽等方式的可视化设计，能方便使用者便捷地对从业务系统抽取到的数据进行传输、清洗和加载等。同时，ETL屏蔽了应用系统中较为复杂的业务逻辑，为基于数据仓库的分析和应用提供了统一的数据接口。利用数据共享与交换平台，ETL在不同的业务系统之间搭建了一座桥梁，实现数据、业务的互联互通。

3.良好的弹性与可扩充性

数据共享交换平台的核心为ETL技术，具有良好的可扩充性。首先，ETL提供了一些可扩展组件以支持某些ETL定制逻辑的实现，同时支持自定义的SQL查询、JavaScript和正则表达式等，可自行定制开发相关组件满足学校业务逻辑的需要。另外，ETL技术支持典型的结构化数据库系统以及非结构化数据，作为应用广泛的开源工具，典型的分布式大数据架构、数据立方体等数据源也都可以处理，整体架构具备良好的可扩充性。

六、下一步计划

随着人工智能与数据库相关技术的发展，在做好数据清洗与整合的基础上，有效地应用数据挖掘手段进一步处理数据、分析数据，近年来，高校大数据挖掘与分析也成为技术研究的热点。在完成数据整合的基础上，不仅能完成传统的数据库的数据查询、统计、录入等功能，利用数据挖掘技术还可以发现数据中的隐含规则和潜在联系，而且可以通过多种有效手段对数据进行分析、对未来的发展进行预判以及对可能出现的问题进行防范。

1.数据挖掘基本概述

数据挖掘（Data Mining）一般是指在数据库或数据仓库中，利用各种分析方法与技术，对过去累积的大量繁杂数据进行分析、归纳与整合等工作，提取出有用的信息，例如趋势、模式及相关性等，并将其中有价值的信息作为决策参考提供给决策者。通俗地说，数据挖掘就是从数据中发掘信息或知识。[3]

目前，数据挖掘技术已被广泛应用于医疗、商业、科研、金融、工程管理等领域。在高校中引入数据挖掘技术，可以加快推进学校管理方式的转变，即以科学管理方式取代传统管理方式，提高高校管理质量和教学水平，提升人才培养效果，有效增强学校竞争力。

2.数据挖掘的方法

（1）关联分析

关联规则的挖掘主要有两个步骤：首先是要从数据集合中找到频繁项集，然后通过找到的频繁项集产生关联规则。

关联规则挖掘的第一阶段，必须从数据集合中，根据某一项目出现的频率来找到隐含的频繁项集，其中某项目组出现的频率称为支持度，只要某项集的支持度超过初始设定的最小支持度时，就算找到了频繁项集，然后再继续寻找下一个集合。

关联规则挖掘的第二阶段，是找到频繁项集中产生的关联规则。系统预先设定一个最小信度，如果某一规则得到的信度超过最小信度，就称这个规则为关联规则。

（2）决策树方法

决策树的输入是一组带有类别标记的样本，最终会生成一棵二叉树或多叉树，节点、叶子和分支是它的基本组成部分。决策树方法主要分为决策树生成和决策树剪枝这两个步骤。

决策树的顶端节点叫做根节点，一切决策的过程是从根节点开始的。然后根据系统的需要和特定算法创建子节点，最末端的节点成为叶子。在决策树的分析过程中，每个节点都会遇到问题，对于问题的不同回答就产生不同的分支，直到最后产生叶子节点。这就是决策树分类的整个过程。

（3）遗传算法

遗传算法是由生物进化的过程演变而来的一种算法，含有三个基本过程（算子）：选择（繁殖），在旧的种群中选出具有较强生命力的个体，产生新的种群；重组（交叉），选择两个不同个体，转换它们之间的部分基因，产生新的个体；突变（变异），通过对个体进行某些基因的基因突变（1变成0，0变成1）产生新的个体。

3.数据挖掘的目标

数据挖掘的目标是从数据库中发现隐含的，有意义的知识，其主要功能有概念（类）描述、预测趋势、关联分析、聚类、偏差检测、演化分析等。下面以概念（类）描述、预测趋势、关联分析这三个主要功能，结合高校实际情况进行分析：

（1）概念（类）描述

是指通过数据区分、数据特征化比较可以得到对数据的概念或类的描述，简单来说就是对某类对象的内涵进行描述，并概括这类对象的有关特征。

例如：通过对学生基本信息数据进行数据挖掘后，我们可以将接受助学贷款、参加勤工助学、有欠缴费记录等信息的学生划分为经济困难的学生这一类别，并授权就业指导中心、各学院院办等部门在数据共享交换平台查看学生名单，以帮助辅导员更有针对性地了解个别学生生活情况，积极帮助这类学生参加勤工助学、社会实习工作等。

（2）预测趋势

是指通过建立区分概念或数据类别的函数、模型，对未知的对象进行类别预测并加以标记。数据挖掘可以自动在数据库中寻找预测性信息，以往需要通过大量手工分析解决的问题如今可以迅速通过数据得出结论。

例如：对历年学生选课时间、选课人数等数据进行数据挖掘后，系统可以自动监测到学生选课高峰期、某热门课程等，可以为学校合理规划选课时间，合理安排教室等做出预测、规划。

（3）关联分析

大量的数据中存在的某些可被发现的有用知识就是数据关联。很多数据库中都存在着数据关联，但并不为人所知，因此关联就是希望找到隐藏在数据库中的规律和有用的知识。

例如：将每位学生视为一个数据对象，将其学习成绩、在校表现、奖惩情况等属性视为该数据对象的不同数据维度，进行多维数据关联后，可以构建学生考核、测评标准，建立评价指标体系，对学生进行科学测评，减少传统测评中的人为干扰，使对学生的评价更为客观、全面和科学，同时也更加便利。

我校的数据共享交换平台存储了非常丰富的教学、科研、管理等各方面的信息，范围宽广，数据复杂，一方面为我们提供了大量可供研究的数据，另一方面在目标的选择、数据的取舍、算法的性能等方面又向我们提出了很大的挑战。

随着数据挖掘技术的不断进步，我们希望未来可以透过数据表面，分析得到其内在本质，获得更有价值的信息，用更加科学系统的方法对学校的信息资源加以利用，优化资源配置、提高教学质量、提高学校综合实力。

参考文献：

[1]戚丽，蒋东兴，武海平.校园数据中心建设与管理方法的探索[J].中国教育信息化（高教职教），2002（7）：54-55.

第3篇：财务数据可视化分析范文

一、大数据时代下CPA审计的特征

（一）传统CPA审计与大数据CPA审计的对比

传统审计主要以手动操作，纸质环境为主，来进行审计。大数据审计则利用了更多新技术，两者的异同点可分析如下。

1.相同点

传统CPA审计与大数据CPA审计都必须以《注册会计师法》以及相关准则作为业务标准和职业规范，以相关的法律法规和会计准则作为判断被审计单位的财政收支是否合法的标准。并且无论是传统还是大数据审计，其审计过程都必须经过筹备、实施与报告这三个阶段，通过调查了解、签订业务约定书、评估内控、确认重要性水平、分析审计风险、编制计划、对被审计单位内控进行测试、对报表实行实质性测试、整理在审计业务中收集到的审计证据、稽核工作底稿、形成审计意见、编制报告等基本审计程序来发表审计意见。

2.不同点

从审计证据上来说，传统CPA审计主要存在于纸质上，通过查找被审计单位的账本和相关资料来获取审计证据，而大数据CPA审计则减少了繁杂的纸质任务，经远程技术在对被审计单位进行收集审计证据；从审计程序上来说，传统CPA审计主要依赖于传统审计程序，而大数据CPA审计则加入了更多技术上的支持，使其更加便利；从审计方法上来说，传统CPA审计方法是抽样审计，大数据CPA审计则可以进行总体审计；从审计时间上来说，传统CPA审计是定期进行审计，大数据CPA审计更多采用了实时审计；从内部控制上来说，传统CPA审计要求被审计单位人工操作，大数据CPA审计要求被审计单位采用自动化控制；从工作职员来说，传统CPA审计人员需要专业技能，而大数据CPA审计要求审计人员掌握操作这些信息技术的能力；从审计思维上来说，传统CPA审计先需要分析审计对象的每个部分，再对其整合，总结，大数据CPA审计打破了传统审计思维，掌握审计对象，分析数据然后进行总体评价；从审计风险上来说，传统CPA审计因为主要是抽样审计所以存在的风险较多，大数据CPA审计实现了总体审计，在一方面减少了抽样审计风险；从审计质量上来说，传统CPA审计不能保障审计数据的全面而大数据CPA审计使审计人员能运用计算机技术避免人工误差，使审计对象更加全面完整，审计质量也变得更高。

（二）大数据CPA审计的基本特征

因为有大数据的支持，总体审计得以实现，即使面对大量样本，也不再使用抽样的方法，使审计风险降低，审计结果的准确性提高。大数据使得被审计单位可以利用外部数据，这样解决了传统审计难以获得及运用外部数据的弊端，并且可以从许多的方面察觉可能会存在的问题，提高审计的精确性。大数据下环境，审计人员直接利用原始数据就可完成相应的审计工作，减少了被审计单位舞弊的可能性，并且极大的节约时间、人力和物力。因为大数据下的审计工作在互联网上运行，使得审计人员不需要去被审计单位进行调查，也不用在固定时间进行工作，仅一网计算机，便可进行工作，使审计工作更加灵活，在很大程度上提高审计效率。大数据审计使预算定额指标的分类更加细化，使得指标值之间的可比性提高。大数据审计能降低审计成本，比如，审计工作底稿要存储大约10年，运用大数据的信息技术可以将数据保存在云平台上，减少纸张使用量。审计人员还可以运用云平台进行工作，则不受时间空间的局限，降低了相应的管理费用。大数据审计使内容从财务审计转变为综合绩效审计，以往审计主要关注的是被审计单位的收支情况，这使得审计监督仅仅分析了财务数据，不能深入分析被审单位的业务指标，导致审计结果不能全面的反映被审计的单位的绩效状况，而大数据审计使分析业务的数据变得信息化，因此使综合绩效审计得以实现。

二、大数据时代下CPA审计面临的机遇和挑战

（一）大数据时代下对CPA审计面临的机遇

1.审计质量提高

传统审计采用抽样审计的主要原因是因为企业需要审计的数据信息很多而且数据的采集需要一个很长的过程和时间，这在很大程度上限制了工作效率，因此只能运用抽样审计，大数据审计则实现了全面审计，极大提高了审计质量，由于可以运用大数据，审计证据也变得更多，更准确，更全面，并且在大数据审计下所有的数据都是公开透明的，所以不存在其他因素的干扰。正因为这些原因，审计质量将大幅提高。

2.审计风险降低

大数据技术拥有强大的处理信息的能力，这个能力使得审计工作的压力大大降低而且通过大数据技术还能够得出一个更为精确的答案，使得审计工作更加全面，进而减少了审计风险。大数据的应用还会使得舞弊现象减少，因为技术的应用使审计数据更加透明化，所有的信息都可以公之于众，在此情况下，通过修改会计信息来获利变得不可行，因此大大降低了审计风险。

3.审计成本降低

大数据技术下，审计人员的工作时间和空间变得灵活，一些资料的上传录入可以保存到互联网系统中或者云数据平台，这样可以节约了空间而且还能够永久性保存，在需要查找相关资料的时候，可以直接在互联网上查找，提升了工作效率；节约了时间和空间，使审计成本在很大程度上降低。

（二）大数据时代下对CPA审计面临的挑战

1.相关审计人员需要具有数据分析能力

从传统审计转换到大数据审计，审计方式等都发生了转变，仅仅靠之前的技能是远远不够的，在使用大数据审计时，要有对数据的敏感度还要有对数据的分析能力，并且要熟练得使用有关软件，对数据能进行分析处理，进而得出真实可靠的结论。除以上能力外，审计工作还要求具备法律、经济、管理等知识和人际交往沟通的能力、信息系统运用的技术、评价内部控制能力等，审计工作是知识全面复合型人才，在现阶段审计部门里面大多都是审计业务员工，缺少专业性技术分析人员，一些大龄的工作人员可能接受新技术的速度比较慢。这严重影响了审计工作在大数据环境下的发展，所以需要提高审计人员专业技术的能力，培养审计人员的工作能力，使其了解大数据技术以及在审计工作中的应用。

2.审计应用技术落后

大数据审计不同于传统审计，它是一种全新的审计方式，大数据审计不再依靠以往通过人工收集、整理和分析来的数据，这些工作将通过计算机来实现。但是计算机并不是直接的向审计工作人员提供精准的数据，而是提供图片信息和视频等传统的显示方式这些难以将信息精确的传达，所以就需要审计人员对这些数据进行处理使其再次可视化分析但是应用信息技术时，水平不高使数据精确分析能力降低。

3.数据保密问题

大数据审计结果都是通过网络上传，因此难以保证数据的保密性，审计工作涉及的活动由于具有很高的商业价值，一些审计师可能会披露违反职业道德的数据内容以获取利益。但是在目前这种云计算方式下，把对审计工作的监督、管理的工作做好的话是十分困难，由于审计结果由第三方管理，审计相关人员可以轻松逃避责任。另一个方面是网络系统的风险问题，这要求企业需要完善自己审计系统的防御能力，能够应对各种网络风险的能力，否则系统出现漏洞就会使信息泄露并且形成不可弥补的损失。

三、大数据时代下CPA审计的发展策略

（一）加强相关专业人才的培养

大数据审计的运用需要大量的具备专业技能的人才，而现在审计人员大多都不具备此能力，所以要对审计工作人员进行专业能力技能培训，并且要使审计人员的思想观念和思维意识转变，除了培养会运用大数据审计的工作人员还要培养审计队伍中的审计人员具备对审计大数据分析和评估的技能，这是为了更好地保证大数据的准确度及可靠度。在培养过程中，要因材施教，使每位参与审计的人员都具有个性化。

（二）建立自己的数据平台

在运用大数据平台时，收集数据和收集信息时容易受到阻拦，当被审计单位要求出具审计报告且无保留意见时，在被审单位要求以及审计准则要求时会相互矛盾，这时候，如果事务所拥有了自己的数据库和自身的数据平台时，事务所可以将客户数据进行录入，然后对其进行研究，运用这些数据能更加认识企业的过去现在，预测和分析企业将来的发展情况，进而可以扩大会计师事务所的业务范围，这样会计师事务所可以开展预测、税收、咨询和企业战略等业务，能扩展经营范围，为其带来更多收益。

（三）提高安全意识，加强风险防范

因为计算机审计结果都是通过网络上传，因此难以确保数据是否完全保密，首先要对大数据云平台进行加密处理，控制用户的访问，管控大数据来保护敏感隐私信息。其次在大数据采集分析过程中实施保护，在执行过程中需要使用不同管理者。最后，要建立一个通过网状的客户端进行检测的一个异构数据中心的安全平台，以便及时发现异常，这样可以从最基础的地方对数据进行保护。

（四）完善审计组织模式

传统的审计组织模式采用的是分散的方式，大多都是小组分析，对工作人员进行小组分工，然后通过小组来进行分析数据。而大数据审计模式是统一的一个整体数据体，是以数据的分析为基础的审计工作，并且以数据为核心展开工作，可以有效得整合资源，变得更加科学和精确。