数据采集与分析
审计数据采集与分析技术
计算机审计的含义
?计算机审计有3层含义：
–面向数据的审计
–面向现行信息系统的审计
–对信息系统生命周期的审计
面向数据的计算机审计流程
?审前调查：电子数据的组织、处理和存储
?数据采集：审计接口、数据库访问技术、数据采集技术
?数据清理、转换、验证、建立中间表
?数据分析：数据分析技术、SQL、审计软件
?审计取证
一、审前调查及电子数据的组织、处理和存储
1.审前调查的内容和方法
?对组织结构调查
?对计算机信息系统的调查
?提出数据需求
2.电子数据的组织、处理和存储
电子数据处理的特点
?存储介质改变
?基于一定的数据处理平台，有一定的数据模型
?数据表示编码化（各种编码）
?带来系统控制和数据安全性的新问题
?审计线索改变
如何表示数据
?数据类型与数据取值
–数据类型决定了取值范围与运算范围
?数据模型
–数据模型是对现实世界数据特征的抽象
–它提供模型化数据和信息的工具
数据模型的2个层次
?
?概念模型
–E-R模型的要素
?实体：客观存在并可以相互区分的事物，用方框表示
?属性：实体的特征或性质，用椭圆表示
?联系：实体之间的联系，用菱形表示
?数据模型
–关系模型
–层次模型
–网状模型
数据模型的3个要素
?数据结构
–描述模型的静态特征
–是刻画数据模型最重要的方面
?数据操作
–描述模型的动态特性
?数据检索
?数据更新（增加、删除、修改）
?约束条件
–一组完整性规则的集合
?实体完整性
?引用（参照）完整性
?用户定义的完整性
关系模型
?关系模型是目前最常用的一种数据模型
?关系数据库采用关系模型作为数据的组织方式
?关系模型建立在严格的关系代数基础之上
?关系模型概念单一，用关系表示实体以及实体之间的联系?关系数据库的标准语言SQL是一种非过程化语言，使用方便关系模型的数据结构
?关系
–一张二维表，每一列都不可再分
–表中的行、列次序并不重要
?元组
–二维表中的每一行，相当于一条记录
?属性
–二维表中的每一列，属性有名称与类型。
–属性不可再分，不允许重复
?主键
–由表中的属性或属性组组成，用于唯一确定一条记录?域
–属性的取值范围
?关系模式
–记录结构的描述，对应关系表的表头
关系模型的数据运算
?传统的集合运算
–并（UNION）
–交（INTERSECTION）
–差（MINUS）
–笛卡儿积
?专门的关系运算
–选择（SELECTION）
–投影（PROJECT）
–连接（JOIN）
?连接的含义：相容属性之间的关系
?连接的类型（内连接、外连接、自然连接）
―数据文件‖的含义
?―数据文件‖泛指各种用来存储数据的文件。
–在数据库技术诞生之前，它指的是存放数据的文件本身。
–数据库技术诞生后，数据由DBMS管理，数据文件是存放物理数据库的载体。
?不同的DBMS存储数据的方式是不同的。
–FoxPro－一个逻辑上的表对应一个―库文件‖（.dbf）
–Access－所有的数据库对象放在一个数据库文件中（.mdb）
–IBM DB2－一张表的数据可能分别放在不同的数据文件中
?除了DBMS产生和维护的数据文件之外，还有很多应用程序管理的数据文件，如各种临时文件、数据交换文件等。
关系模型的完整性约束条件
?实体完整性（Entity Integrity）
——关键字属性的组成部分不能为空值
?参照完整性（Referential Integrity）
——参照表中的外关键字要么取空值，要么取被参照表中的某一主关键字的值
?用户定义完整性（User-Defined Integrity ）
——具体应用环境的完整性约束，反映了某一具体应用所涉及的数据应满足的语义要求关系模型的特点
?关系模型的概念单一
–实体以及实体之间的联系都用关系来表示。
–关系之间的联系则是通过相容（来自同一个域）的属性来表示。
?关系必须是规范化的关系
–最基本的要求是每一个分量是一个不可分的数据项，亦即不允许表中还有表（满足第一范式，1NF）
?在关系模型中，用户对数据的检索操作不过是从原来的表中得到一张新的表
生命周期法的6个阶段
?需求分析
?概念结构设计
?逻辑结构设计
?物理数据库设计
?数据库实施
?运行维护
数据库设计方法
（1）面向数据的方法,以信息需求为主,兼顾处理需求;
（2）面向过程的方法,以处理需求为主, 兼顾信息需求
需求分析
需求分析的重点是获得两方面的需求：
（1）信息需求
定义未来信息系统使用的全部信息，了解各项数据间的本质联系，描述数据的内容和结构以及它们之间的联系等。
（2）处理需求
定义未来信息系统数据处理的功能及功能与数据之间的联系。同时考虑性能、安全性和完整性约束。
自顶向下的结构化分析方法
?自顶向下的结构化分析方法是需求分析阶段的一种常用方法。它的核心思想是：自顶向下逐层分解，直到每一项功能都可以被容易地实现为止。
?SA方法中要用到数据流程图（Data Flow Diagram, DFD）来描述数据的处理过程。数据流图是从―数据‖和―处理‖两方面来表达数据处理过程的一种图形化的表示方法。
数据字典
?数据字典是在系统设计过程中对各类基本要素进行描述的集合。它是描述系统逻辑模型的重要工具。数据字典的组成部分：
–数据项
–数据结构
–数据流
–数据存储
–处理过程
?其中数据项是数据的最小组成单位，若干个数据项可以组成一个数据结构，数据字典通过对数据项和数据结构的定义来描述数据流和数据存储的内容。
数据库表结构定义
概念结构设计的策略
?自顶向下：首先定义全局概念结构的框架，再做逐次细化。
?自底向上：首先定义每一局部应用的概念结构，然后按一定的规则把它们集成起来，得到全局概念结构。
?由里向外：首先定义最重要的那些核心结构，再逐渐向外扩充。
?混合策略：把自顶向下和自底向上结合起来的方法。它先自顶向下设计一个概念结构的框架。
然后以它为骨架再自底向上设计局部概念结构，并把它们集成起来。
用E-R方法进行概念结构设计的简要步骤
?设计局部E-R模型
?将局部E-R模型集成为全局E-R模型
–属性冲突
–命名冲突
–结构冲突
?对全局E-R模型进行优化
逻辑结构设计的步骤
?形成初始关系数据库模式
?关系模式规范化和优化
?外模式设计
–提供了数据的逻辑独立性
–能适应用户对系统的不同需求
–具有一定的安全保密作用
索引设计
?
聚簇设计
二、审计接口
什么是审计接口
是从被审计信息系统向审计应用系统传送审计信息的规范和程序。
接口包含两方面内容：
–传送数据的格式和规范
–完成传送作业的程序
数据传递的方式：
–系统内部多采用参数或共享数据来完成
–系统与系统之间传递信息需要开发专用的数据接口
审计接口的分类
–按接口的用途划分，可以分为通用接口和专用接口；
–按接口与源系统和目标系统的耦合程度划分，可以分为强耦合接口、弱耦合接口和一般耦合接口；
–按接口中数据传输的频率来划分，可以分为实时接口与周期性接口。
审计接口的分层模型
接口可以分为3层
–逻辑层：表示信息含义的语言，对信息的含义进行定义和描述；
–传输层：载运信息语言的方式，选择最合适的方式完成源系统到目标系统的信息传输；
–控制层：控制信息交换过程的规程，保证信息传输的适时性、正确性和有效性。
逻辑层
?又称为接口标准
?描述接口标准的语法必须没有二义性
传输层的实现形式
?被审计单位信息系统和审计系统之间采用数据库连接件通过计算机网络直接相连。
?被审计单位信息系统和审计应用系统采用交换文件传输数据。
控制层—数据验证
?核对总记录数、总金额
?检查借贷是否平衡
?顺序码断号、重号验证
?检查勾稽关系
三、审计数据采集
O D B C驱动程序
?基于文件的驱动程序
–既处理ODBC调用也处理SQL语句
–依据其访问数据的存取方式还可以分为两种
?直接存取数据
?采用客户机/服务器模式
?基于DBMS的驱动程序
–只处理ODBC调用
–把SQL语句的处理交给数据库引擎
–通过单独的引擎访问物理数据
–既可以和数据源存储在同一个机器上，也可以分别存储在网络中的不同机器上，甚至可以通过网关访问。
O D B C数据源
?机器数据源
–存储在由用户定义名字的系统上
–可以分为用户数据源和系统数据源
?文件数据源
–存储于一个文件中
–允许连接信息由一个用户重复使用或者由几个用户共享
–驱动程序管理器用.dsn文件中的信息连接数据源
–这个文件可以像其他任何文件一样操作
–一个文件数据源没有数据源名，并且它不注册到任何用户或机器上
O D B C的使用
1．创建ODBC数据源
不同的驱动程序提供的ODBC数据源配置界面不同
2．使用ODBC获取数据
–在审计软件中使用
–在DBMS中使用
–在Excel等软件中使用
I D A P I
IDAPI是由Borland公司为首发布的一个异构数据库访问接口。它是一个强大的数据库引擎，基于驱动程序的体系结构和面向对象的设计方法为各种数据库的访问提供了一致的接口，扩展和定制起来很容易。
U D A
Microsoft 的UDA为关系型或非关系型数据访问提供了一致的访问接口。这个一致的接口使得应用程序能够通过它来访问各种各样的数据。同时，UDA的多层结构和扩展能力使得它具有极强的生命力。
U D A的层次模型
U D A的两层软件接口
?OLE DB
–系统级的编程接口，定义了一组接口，封装了各种数据系统的访问操作；
–提供了一组标准的服务组件，用于提供查询、缓存、数据更新、事务处理等操作；
–是新的底层接口，采用一种―通用的‖数据访问范例，能够处理任何类型的数据，不需考虑格式和存储方法。
?ADO
–应用层的编程接口，以OLE DB为基础并对其进行了封装；
–通过OLE DB提供的接口访问数据，适合于各种客户机/服务器应用系统和基于Web的应用；
–具有更好的灵活性，使用方便，效率更高。
用文本文件交换数据
?优点：
–灵活方便
–数据量大小基本不受限制
?缺点：
–占用较大的存储空间
–较多的传输时间
–需要进行类型或字段名称的重定义
?分类：
–分隔符形式
–固定宽度
?分隔符形式的文本文件
–以回车换行符号作为记录间的分隔
–以分隔符作为字段之间的分隔
–第一行可以表示字段名
–可以有文本识别符号
?固定宽度的文本文件
–以回车换行符号作为记录间的分隔
–以起始位置和宽度来标识字段
–第一行一般不表示字段名
–一般没有文本识别符号
E x c e l电子表格
采集电子表格中的数据
在访问Excel电子表格中的数据时，要特别注意这样两个问题：
–关系数据库的规范化问题。应该保证每一列只有一个标题，且这个标题是最高层次的标题。
–数据类型的一致性问题。Excel工作表中每一个单元格都可以有不同的数据类型，因此每一列中的数据类型可能会不一致。而关系数据库要求表中每个字段的类型是固定的。如果出现这种情况，需要首先统一Excel工作表中每一列的数据类型。否则将不能访问数据。
数据采集的工具
?审计软件
?DBMS及数据仓库工具
–DBMS，如Access、FoxPro等
–数据库实用工具，如数据库附加
–数据（仓）库导入/导出工具，如MS DTS等
?一些通用的数据分析工具
–基于表格的分析工具EXCEL
?数据库编程工具
–PowerBuilder等
–数据库访问对象、方法，如ADO等
数据采集的策略
?直接拷贝
–审计人员具有一定的经验
–被审计系统相对简单
–分析工具能够支持
?使用专门的审计（数据）接口
–被审计单位的信息系统已有专门的数据接口
–这个接口能够满足审计的要求
?实现临时的审计接口
–被审计单位的信息系统没有实现数据接口
–实现了的数据接口不能满足审计要求
临时审计接口的两种实现方式
?交换文件（文件传输）
–被审计信息系统按照审计要求，将原本不符合审计软件要求的数据转换成与审计软件要求相一致的格式提供给审计人员
?数据库连接
–审计人员通过ODBC等数据库访问接口直接访问被审计信息系统的数据，并把数据转换成审计所需的格式。
数据采集的实现
?使用移动存储介质拷贝数据文件；
?通过简单设备建立审计人员的计算机与被审计单位的计算机之间的连接；
?将审计人员的计算机接入被审计单位的局域网络中；
?通过广域网络远程采集数据。
四、数据清理与转换技术
数据质量的评价指标
?准确性：数据值与实际值的一致程度。
?完整性：需要值的属性中无值缺失的程度。
?一致性：数据对一组约束的满足程度。
?唯一性：数据记录（及码值）的唯一性。
?适时性：在所要求的或指定的时间提供一个或多个数据项的程度。
?有效性：维护的数据足够严格以满足分类准则的接受要求。
为什么要进行数据清理
?值缺失限制了审计人员的数据分析工作；
?数据表中的空值直接影响了数据分析结果的准确性；
?大量的冗余数据降低了数据分析的效率；
?数据值域定义的不完整性给数据审计工作带来障碍。
数据清理的主要工作
?确认输入数据
?消除错误的空值（NULL）
?保证数据值落入定义域
?消除冗余数据
?解决数据中的冲突（不一致）
数据清理的基本技术
?解决不完整数据（即值缺失）的方法：
?错误值的检测及解决方法：用统计分析的方法识别可能的错误值或异常值，如偏差分析、识别不遵守分布或回归方程的值；使用简单规则库（常识性规则、业务特定规则等）检查数据值；使用不同属性间的约束；使用外部数据。
?不一致性的检测及解决方法：定义完整性约束用于检测不一致性；通过分析数据发现联系。
值缺失的解决方法
空值的处理
?在SQL Server的查询分析器（SQL Query Analyzer）中执行下列SQL语句用―0‖替换某些字段的空值：
–UPDATE 清理数据表SET zj=0 WHERE zj IS NULL
–UPDATE 清理数据表SET kl=0 WHERE kl IS NULL
–UPDATE 清理数据表SET mj=0 WHERE mj IS NULL
消除冗余数据
?清理凭证数据表中科目代码以―s‖开头的现金流量辅助信息冗余记录：
–DELETE FROM 清理数据表WHERE kmdh LIKE 's%'
错误数据的处理办法
?审计人员采集数据后，在下图所示的固定资产表中发现资产原值字段存在负值的情况，这与会计处理的常规不符。
错误数据的处理办法
?在确认负的资产原值是错误数据后，审计人员可以在SQL Server的查询分析器中执行SQL 语句：
–UPDATE 固定资产表SET 资产原值=ABS（资产原值）WHERE 资产原值<0
–改正资产原值的错误取值。
为什么要进行数据转换
?被审计单位信息系统的多样性带来了数据的不一致性；
?被审计系统的安全性措施给审计工作带来障碍；
?审计目的的不同决定了审计数据的范围和要求不同；
?数据转换是数据分析、处理的前提。
数据不一致性的表现
?同一字段在不同的应用中具有不同的数据类型
?同一字段在不同的应用中具有不同的名称
?同名字段，不同含义
?同一信息，在不同的应用中有不同的格式
?同一信息，在不同的应用中有不同的表达方式
数据转换的内容和任务
1、将被审计单位的数据有效地装载到审计软件所操纵的数据库中；
2、明确地标识出每张表、每个字段的含义及相互之间的关系。
数据转换的基本类型
1．简单变换
（1）数据类型转换
（2）日期/时间格式的转换
（3）代码转换
（4）值域转换
2．清洁和刷洗
（1）有效值检查
（2）复杂的重新格式化
简单变换
?它是数据转换中最简单的形式
?它是所有数据转换的基本构成单元
?它一次改变一个字段的属性
?它不考虑该属性的背景或与它相关的其他字段的信息
简单变换——数据类型转换
?最常见的简单变换是转换一个数据元的类型。它是将一种类型的数据转换成另一种类型的数据。
?数据转换的前提是类型相容。类型相容指的是一种类型数据的值域可以通过常用的转换函数映射到另一种类型的值域上。
?这种映射不会丢失数据的精确度。
简单变换——日期时间格式转换
简单变换——代码转换
简单变换——值域转换
?代码转换可以看成是一类特殊的值域转换。
清洁和刷洗
?清洁和刷洗指的是比简单变换更复杂的一种数据变换。
?在这种变换中，要检查的是字段或字段组的实际内容而不仅是存储格式。
?一种清洁和刷洗是检查数据字段中的有效值。这可以通过范围检验、枚举清单和相关检验来完成。
数据转换的一般方法
?专用工具
?SQL语言
?程序编码
必须运用程序编码的场合
?对非关系型数据库中的数据进行转换
?对复杂的数据文件中的数据进行转换
?数据转换的要求固定而使用频繁时
五、审计数据验证
不同阶段的数据验证
?数据采集阶段
–检查被审计单位提供资料的完整性，保证数据采集工作准确有效地进行，同时对采集到的数据进行确认，排除遗漏和失误。
?数据清理阶段
–确认数据清理工作没有损害数据整体的完整性和正确性。
?数据转换阶段
–数据转换中，审计人员会将原始电子数据中表名、字段名、记录值代码以及表表关联的经济含义明确标识出来，这需要进行大量的查询、替换修改、插入数据、更新数据、删除数据等操作，每一步转换工作都有可能影响到数据的完整性和正确性，所以在这一阶段进行数据验证确有必要。
数据验证的技术和方法
?数据采集阶段
–核对总记录数、总金额，检查借贷是否平衡，顺序码断号、重号验证等。
?数据清理阶段
–核对总金额、保持借贷平衡等。
?数据转换阶段
–核对总金额、勾稽关系，数据结构确认等。
六、审计数据分析
审计数据分析的具体操作
?核对：
?检查：
?复算：
?判断：
分析模型的演变
?随着用户对数据分析的深度和灵活程度要求越来越高，数据分析渐渐从静态数值的相互比较转变到从多个数据源中综合数据，从多个角度观察数据的复杂、动态的分析。
?根据处理数据的范围、用户—分析人员的交互需要、多维分析需求及现有工具的支持等因素，可以将数据分析分为4种模型，这4种数据分析模型一种比一种深入，从描述基本事实到寻找原因，从代入变量值进行预测到寻找关键变量。
四种数据分析模型
?绝对模型
?解释模型
?思考模型
?公式模型
绝对模型（C a t e g o r i c a l M o d e l）
?它属于静态数据分析
?它通过比较历史数据值或行为来描述过去发生的事实
?查询比较简单，仅是值的比较
?综合路径是原有数据库设计时定义好的，用户交互少
?支持工具广泛（包括一般的查询表格工具）。
解释模型（E x e g e t i c a l M o d e l）
?主要还是静态数据分析
?用户－分析人员利用系统已有的多层次的综合路径层层细化，找出事实发生的原因
?如果分析人员感兴趣的数据不能通过已有路径进行综合，则需要临时建立多维视图。
思考模型（C o n t e m p l a t i v e M o d e l）
?它属于动态数据分析
?它旨在说明在一维或多维上引入一组具体变量或参数后会发生什么
?需要较高层次的数据分析人员介入
?分析人员在引入确定的变量或公式关系时，须创建大量的综合路径
?这类模型的支持工具相当少，大多只提供单一维上的数据子集处理。
公式模型（F o r m u l a i c M o d e l）
公式模型是动态性最高的一类模型，用于表示在多个维上，需要引入哪些变量或参数，以及引入后所产生的结果。
3种类型的数据分析方法与工具
–查询型分析
–验证型分析
–发掘型分析
查询型分析（Q u e r y）
?主要指用户对数据库中的记录进行访问查询；
?关系数据库管理系统是目前数据库管理系统的主流，查询型分析主要的对象就是关系数据库中的二维表。
?要进行查询型分析，必须先对目标系统的数据模型有所了解。
?可以采用SQL等语言来交互描述查询要求；
?采用SQL可以十分灵活地进行交互式查询，但要求用户掌握SQL语言，并对访问的数据库的结构有所了解；
查询型分析中的数据建模
?根据相关法律法规建立模型
?根据系统数据之间的勾稽关系建立模型
?根据不同系统数据之间的关系建立模型
?根据审计业务流程建立模型
?根据以往审计经验建立模型
?根据自然规律建立模型
根据相关分析指标建立模型
验证型分析（V e r i f i c a t i o n）
验证型分析指用户先提出自己的假设，然后利用各种工具通过反复的、递归的检索查询以验证或否定自己的假设。
从用户的观点来看，他们是在从数据中发现事实。
多维分析工具进行的就是典型的验证型分析。它通过对信息的多种可能的观察角度进行快速，一致和交互性的存取，从而能够对数据进行深入地分析和观察。
发掘型分析（D i s c o v e r y）
发掘型分析是指用户从大量数据中发现数据模式，预测趋势和行为的一种数据分析方法。
发掘型数据分析工具主要指数据挖掘（Data Mining）软件工具。
发掘型分析能挖掘数据间潜在的模式，发现用户可能忽略的信息，并为审计业务人员做出前瞻性的、基于知识的决策做出贡献。
三种分析方法的特点比较
?查询型分析基本上是在已知数据结构的情况下对细节信息的存取，数据分析的成分很少?验证型分析处于较浅的层次
?发掘型分析是较深层次的数据分析。
三种分析方法涉及的分析模型
?查询型分析基本上不涉及数据分析模型；
?验证型分析主要实现了绝对模型、解释模型和思考模型；
?发掘型分析则实现了公式模型。
操作型处理和分析型处理
?近年来，人们逐渐认识到计算机系统中存在着两类不同的处理：操作型处理和分析型处理。?操作型处理也叫事务处理，是指对数据库联机地进行日常操作，通常是对一个或一组记录的查询和修改，主要是为特定的应用服务。人们关心的是响应时间、数据的安全性和完整性。分析型需求的产生要求数据仓库技术作为支撑
?OLTP系统的长期运行会积累大量的原始数据，有效对这些原始数据进行分析，发现数据中蕴涵的模式和规律，帮助人们判断和决策，是一种有别于联机事务处理的数据处理需求，可以称之为分析型数据处理，或称为面向决策支持系统（Decision Support System，DSS）的数据处理，它用于管理人员的决策分析。
?分析型数据处理仅靠传统的数据库技术是不够的，需要有新的数据处理技术，数据仓库技术就是为解决这一要求应运而生的。
分析型数据处理的技术
数据仓库技术包括：
–数据仓库（Data Warehouse）
–联机分析处理（Online Analytical Processing，OLAP）
–数据挖掘（Data Mining）
什么是数据仓库
数据仓库的创始人Inmon对数据仓库的定义是：
数据仓库就是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。
数据仓库的特征
与联机事务处理领域的数据库技术相比，数据仓库具有以下特征：
–数据仓库的数据是面向主题的
–数据仓库的数据是集成的
–数据仓库的数据是稳定（不可更新）的
–数据仓库的数据是随时间变化的
数据仓库的体系结构
数据仓库系统的八个组成部分
?数据源
?数据抽取、转换、装载和刷新工具
?数据建模工具
?监控和管理工具
?元数据仓储
?数据仓库和数据集市的目标数据库
?OLAP服务器
?前端数据访问和分析工具
数据仓库系统的一般应用过程
?从业务处理信息系统等外部数据源获取数据，经加工整理后进入数据仓库
?根据数据分析挖掘的需求特性对数据进行建模和组织，用户利用各种前端数据分析和挖掘工具，通过OLAP服务器，对数据仓库中的数据作各种查询、分析、挖掘工作
数据仓库技术在数据审计中的应用
?审计数据的采集和获取
?审计数据在审计数据库中的组织和存储
?审计数据的访问和分析
什么是联机分析处理（O L A P）
?OLAP是一类软件技术，它使用户能够从多种角度（维）对原始数据进行分析；通过快速、一致、交互地存取来获得对原始数据的深入了解。
?OLAP的目标是满足决策支持或多维查询和报表的需求，它的技术核心是―维‖这个概念，因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。
?OLTP强调的是更新数据库——向数据库中添加信息，而OLAP就是从数据库中获取信息、利用信息。
OLAP的实现方式
基于多维数据库的实现
基于关系数据库的实现
数据仓库与O L A P的关系
建立数据仓库的目的是为了支持数据分析和决策制定过程。
O L A P的关键特性
（1）快速性
（2）可分析性
（3）多维性
（4）信息性
验证型分析与多维分析
?多维分析的基本概念
–变量
–维
–多维视图
?多维分析的基本操作
–切片（Slice）和切块（Dice）
–钻取（Drill）
–旋转（Pivot）
发掘分析
?什么是数据挖掘（Data Mining）
?数据挖掘的分析方法
?分类分析
?聚簇分析
?关联分析
?序列分析
发掘型分析与数据挖掘
数据挖掘是实现发掘型分析的有效手段。
七、关系数据库标准语言
八、审计软件简介
什么是审计软件？
?审计软件是审计人员在审计过程中各个阶段所采用的能够完成特定辅助审计功能的各种工具的总称。
?审计软件是一类常用的计算机辅助审计工具。
审计软件的基本功能
（1）可访问不同结构的数据文件或数据库；
（2）按各种条件提取所需的审计证据和数据；
（3）支持审计抽样，提供初步的审计评价结果；
（4）可自动形成会计报表和审计用的控制数据；
（5）支持分析性复核（如对报表进行比较分析等）；
（6）内控制度评价（辅助系统）；
（7）审计计划和审计报告编制（辅助系统）；
（8）审计过程管理自动化（包括审计底稿和档案管理自动化）。
（9）引导审计人员按照正确的步骤和程序开展审计。
审计软件分类
?通用的
?专用的
?基于数据库的
?基于数据仓库的
?基于专家系统的
?基于神经网络
?其他专业化的工具
通用的审计软件的功能
（1）数据访问和转换功能
（2）数据检索（抽取）、汇总、计算、分组和排序功能
（3）一般统计、分层分析、断号/重号分析、时间序列分析、关联分析等分析工具
（4）审计抽样工具
（5）审计过程的记录和中间结果的管理功能
（6）报表功能
通用的审计软件
?ACL
?IDEA，
现更名为CASEWARE
专用审计软件的特点
?审计功能是面向特定的行业审计的，操作简单。如果采用通用审计软件来完成这些工作，可能需要复杂的操作或额外的数据转换工作。
?一般包括一个专用的审计接口，使用方便，效率很高。
优点是执行效率高，集成了行业审计所需的诸多功能，使用方便。
缺点是应用范围窄，往往只用于一个行业或一类行业。
实用工具
?系统安全或完整性类
?深入理解系统类
?数据操作类
?程序检查类
?程序开发类
?效率评估类
资源数据采集技术方案.
资源数据采集技术方案 公司名称 2011年7月二O一一年七月
目录 第 1 部分概述 (3) 1.1 项目概况 (3) 1.2 系统建设目标 (3) 1.3 建设的原则 (4) 1.3.1 建设原则 (4) 1.4 参考资料和标准 (5) 第 2 部分系统总体框架与技术路线 (5) 2.1 系统应用架构 (6) 2.2 系统层次架构 (6) 2.3 关键技术与路线 (7) 第 3 部分系统设计规范 (9) 第 4 部分系统详细设计 (9)
第 1 部分概述 1.1 项目概况 Internet已经发展成为当今世界上最大的信息库和全球范围内传播知识的主要渠道，站 点遍布全球的巨大信息服务网，为用户提供了一个极具价值的信息源。无论是个人的发展还 是企业竞争力的提升都越来越多地依赖对网上信息资源的利用。 现在是信息时代，信息是一种重要的资源，它在人们的生活和工作中起着重要的作用。 计算机和现代信息技术的迅速发展，使Internet成为人们传递信息的一个重要的桥梁。网络 的不断发展，伴随着大量信息的产生，如何在海量的信息源中查找搜集所需的信息资源成为 了我们今后建设在线预订类旅游网重要的组成部分。 因此，在当今高度信息化的社会里，信息的获取和信息的及时性。而Web数据采集可以通过一系列方法，依据用户兴趣，自动搜取网上特定种类的信息，去除无关数据和垃圾数据，筛选虚假数据和迟滞数据，过滤重复数据。直接将信息按照用户的要求呈现给用户。可 以大大减轻用户的信息过载和信息迷失。 1.2 系统建设目标 在线预订类旅游网是在线提供机票、酒店、旅游线路等旅游商品为主，涉及食、住、行、游、购、娱等多方面的综合资讯信息、全方位的旅行信息和预订服务的网站。 如果用户要搜集这一类网站的相关数据，通常的做法是人工浏览网站，查看最近更新的信息。然后再将之复制粘贴到Excel文档或已有资源系统中。这种做法不仅费时费力，而且 在查找的过程中可能还会遗漏，数据转移的过程中会出错。针对这种情况，在线预订类旅游网信息自动采集的系统可以实现数据采集的高效化和自动化。
人才培养工作状态数据采集平台分析报告
人才培养工作状态数据采集平台分析报告 Document number：WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT
人才培养工作状态数据采集平台 平台数据分析报告 二○一一年十月 平台数据分析报告 一、办学基本情况综述 通过对学院2010年9月至2011年8月人才培养工作状态数据采集平台的分析，可以看到，学院从建校至今，共设置了39个高职专业，2010年招生34个高职专业，2011年计划招生36个专业。共有8届毕业生，截止2011年8月31日，学院在校生数11242人。 表1办学基本条件统计表 践场所占有面积平方米；生均学生宿舍面积平方米；生均教学科研仪器设备值元；新增设备比例%；生均纸质图书册、电子图书；生
均年进书量册；百名学生教学用计算机台；百名学生阅览室、多媒体教室和语音室座位个。 学院现有专任教师455人，校内兼课人员56人，校外兼职教师141人，校外兼课教师42人，学生与教师（折合后）比:1。高级职称教师占专任教师的%，具有硕士以上学位教师占专任教师的%。 对照教育部《普通高等学校基本办学条件指标（试行）》中的标准，学院在生均占地面积、教学行政用房面积、学生宿舍面积、教学仪器设备值以及生师比、年新增教学仪器设备和新增生均图书量、每百名学生拥有计算机台数、多媒体教室座位数等方面已符合国家的要求，说明目前学院这些方面已能够满足办学的需要。 此外，对照普通高等学校基本办学条件指标，学院生均纸质图书距离80册的标准尚有差距，需要在今后的办学过程中不断改善。 二、对专项数据的分析 （一）院领导班子情况分析 截止2011年8月31日，院领导共8位，2人具有党政行政工作经历，6人长期从事学校管理工作。大学本科以上学历7人，专科学历1人；高级职称7人。平均年龄岁。平均兼课量学时，听课次，走访学生寝室次，走访校外实习点次，参与学生社团文体活动次。
人才培养工作状态大数据采集平台分析报告报告材料
实用标准文档 人才培养工作状态数据采集平台平台数据分析报告 二○一一年十月
平台数据分析报告 一、办学基本情况综述 通过对学院2010年9月至2011年8月人才培养工作状态数据采集平台的分析，可以看到，学院从建校至今，共设置了39个高职专业，2010年招生34个高职专业，2011年计划招生36个专业。共有8届毕业生，截止2011年8月31日，学院在校生数11242人。 表1办学基本条件统计表 生均占地面积生师比 类别（平方米/生）具有硕士以上 学位教师占 专任教师的 比例（%） 生均教学生均教学科研 行政用房仪器设备值 （平方米/生）（元/生） 生均图书 （册/生） 综合 大学 16.8256.3633.4115.205292.5264.22 生均占地面积56.36平方米；生均教学行政用房面积15.20平 方米；生均实践场所占有面积5.86平方米；生均学生宿舍面积6.95 平方米；生均教学科研仪器设备值5292.52 元；新增设备比例10.84%；生均纸质图书64.22册、电子图书227.72MB；生均年进书量3.38册；百名学生教学用计算机12.84台；百名学生阅览室、多媒体教室和语音室座位77.59个。 学院现有专任教师455人，校内兼课人员56人，校外兼职教师141人，校外兼课教师42人，学生与教师（折合后）比16.82:1。高级职称教师占专任教师的25.71%，具有硕士以上学位教师占专任教师的33.41%。 对照教育部《普通高等学校基本办学条件指标（试行）》中的标 学校
准，学院在生均占地面积、教学行政用房面积、学生宿舍面积、教学仪器设备值以及生师比、年新增教学仪器设备和新增生均图书量、每百名学生拥有计算机台数、多媒体教室座位数等方面已符合国家的要求，说明目前学院这些方面已能够满足办学的需要。 此外，对照普通高等学校基本办学条件指标，学院生均纸质图 书距离80册的标准尚有差距，需要在今后的办学过程中不断改善。 二、对专项数据的分析 （一）院领导班子情况分析 截止2011年8月31日，院领导共8位，2人具有党政行政工作经历，6人长期从事学校管理工作。大学本科以上学历7人，专科学历1人；高级职称7人。平均年龄51.9岁。平均兼课量25.5学时，听课11.5次，走访学生寝室8.0次，走访校外实习点4.3次，参与学生社团文体活动5.1次。 数据分析显示，学院领导班子来源结构既能充分利用社会资源 又有较丰富的学校管理经验，重视教学和学生管理工作。 （二）师资队伍建设情况分析 1．校内专任教师队伍情况分析 （1）基本情况分析： 表2校内专任教师师资结构表 结构人数及合计比例 年龄结构（人）专业技术职务结构 ≤3536-4546-60≥61高级中级初级 学历结构学位结构 硕士以上大学硕士 学士 研究生本科以上 双师 结构 人数45525610883811717516385334152206320 比例（%）100 56.2623.7418.241.7625.71 38.4635.8318.6873.4133.4145.2770.33 表2数据显示，校内专任教师共455人。学院建立了一支呈金 字塔型的老、中、青相结合的专任教师队伍，其中35周岁以下的教
网络空间安全系统态势感知与大大数据分析报告平台建设方案设计V1.0
网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案网络空间安全态势感知与大数据分析平台建立在大数据基础架构的基础上，涉及大数据智能建模平台建设、业务能力与关键应用的建设、网络安全数据采集和后期的运营支持服务。 1.1网络空间态势感知系统系统建设 平台按系统功能可分为两大部分：日常威胁感知和战时指挥调度应急处置。 日常感知部分包括大数据安全分析模块、安全态势感知呈现模块、等保管理模块和通报预警模块等。该部分面向业务工作人员提供相应的安全态势感知和通报预警功能，及时感知发生的安全事件，并根据安全事件的危害程度启用不同的处置机制。 战时处置部分提供从平时网络态势监测到战时突发应急、指挥调度的快速转换能力，统筹指挥安全专家、技术支持单位、被监管单位以及各个职能部门，进行协同高效的应急处置和安全保障，同时为哈密各单位提升网络安全防御能力进行流程管理，定期组织攻防演练。 1.1.1安全监测子系统 安全监测子系统实时监测哈密全市网络安全情况，及时发现国际敌对势力、黑客组织等不法分子的攻击活动、攻击手段和攻击目的，全面监测哈密全市重保单位信息系统和网络，实现对安全漏洞、威胁隐患、高级威胁攻击的发现和识别，并为通报处置和侦查调查等业务子系统提供强有力的数据支撑。 安全监测子系统有六类安全威胁监测的能力：
一类是云监测，发现可用性的监测、漏洞、挂马、篡改（黑链/暗链）、钓鱼、和访问异常等安全事件 第二类是众测漏洞平台的漏洞发现能力，目前360补天漏洞众测平台注册有4万多白帽子，他们提交的漏洞会定期同步到态势感知平台，加强平台漏洞发现的能力。 第三类是对流量的检测，把重保单位的流量、城域网流量、电子政务外网流量、IDC 机房流量等流量采集上来后进行检测，发现webshell等攻击利用事件。 第四类把流量日志存在大数据的平台里，与云端IOC威胁情报进行比对，发现APT 等高级威胁告警。 第五类是把安全专家的分析和挖掘能力在平台落地，写成脚本，与流量日志比对，把流量的历史、各种因素都关联起来，发现深度的威胁。 第六类是基于机器学习模型和安全运营专家，把已经发现告警进行深层次的挖掘分析和关联，发现更深层次的安全威胁。 1、安全数据监测：采用云监测、互联网漏洞众测平台及云多点探测等技术，实现对重点安全性与可用性的监测，及时发现漏洞、挂马、篡改（黑链/暗链）、钓鱼、众测漏洞和访问异常等安全事件。 2、DDOS攻击数据监测：在云端实现对DDoS攻击的监测与发现，对云端的DNS 请求数据、网络连接数、Netflow数据、UDP数据、Botnet活动数据进行采集并分析，同时将分析结果实时推送给本地的大数据平台数据专用存储引擎；目前云监控中心拥有全国30多个省的流量监控资源，可以快速获取互联网上DDoS攻击的异常流量信息，
数据采集及分析试验指导书
《数据采集及分析》实验指导书 实验一采样定理 一、实验目的 熟悉信号采样过程，并通过本实验观察欠采样时信号频谱的混迭现象，了解采样前后信号频谱的变化，加深对采样定理的理解，掌握采样频率的确定方法。 二、实验原理 模拟信号经过(A/D) 变换转换为数字信号的过程称之为采样，信号采样后其频谱产生了周期延拓，每隔一个采样频率fs，重复出现一次。为保证采样后信号的频谱形状不失真，采样频率必须大于信号中最高频率成份的两倍，这称之为采样定理。 a) 正常采样b)欠采样 图1.1 采样信号的频混现象 需要注意的是，在对信号进行采样时，满足了采样定理，只能保证不发生频率混叠，对信号的频谱作逆傅立叶变换时，可以完全变换为原时域采样信号，而不能保证此时的采样信号能真实地反映原信号。工程实际中采样频率通常大于信号中最高频率成分的3到5倍。 三、实验仪器和设备 1. 计算机 n台 2. 实验软件 1套 四、实验步骤及内容 1. 启动计算机。 2. 启动实验软件。
图1.2 采样定理实验 3. . 点击"采样定理"实验中的"正弦波"按钮，产生正弦波信号，然后选择不同的采样抽取率，分析和观察信号的时域波形与频谱的变化。 4. 点击"采样定理"实验中的"方波"按钮，产生方波信号，然后选择不同的采样抽取率，分析和观察信号的时域波形与频谱的变化。 5. 点击"采样定理"实验中的"三角波"按钮，产生三角波信号，然后选择不同的采样抽取率，分析和观察信号的时域波形与频谱的变化。 五、实验报告要求 1. 简述实验目的和原理。 2. 按实验步骤附上相应的信号波形和频谱曲线，说明采样频率的变化对信号时域和频域特性的影响，总结实验得出的主要结论。 六、思考题 1.为什么在实际测量中采样频率通常要大于信号中最高频率成分的3到5倍？
人才培养工作状态数据采集平台分析报告
关于人才培养工作状态数据采集平台的分析报告 高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台是促进学校管理现代化、标准化、制度化，完善教学质量保障体系的一个重要手段和途径。 学院领导高度重视《2015年人才培养状态数据平台》采集工作，组织相关部门和人员召开会议，对2015年填报要求认真学习和研究，对填报细节工作逐一落实，按照源头录入、规范采集的原则，有组织、有步骤地进行了数据采集和填报。以用好数据采集平台为依据，通过数据采集平台的建设来引导学院的内涵建设，规范学院各单位的日常工作，促进学院办学水平的提升。对各项数据进行了深入细致的分析，找出了学院一年来取得的成绩以及尚存在的问题，并对存在的问题制定了相应的整改措施。 根据省教育厅关于数据平台培训工作通知要求，我院精心挑选两名责任心强且技术过硬的骨干教师专门负责汇总各项数据。按照填报精神，我院分管院长亲自召开数据填报安排会议，要求各部门高度重视数据平台采集工作，统一思想，加强学习，提高认识，充分理解新版数据平台中的各项指标内涵，从源头上确保采集数据的准确性和实时性，切实按照“独立、原始、及时、公开”的原则建设数据平台，充分发挥数据平台在学院人才培养工作中的宏观调控作用，推进学院各项管理水平再上一个新的台阶。 我院在使用和改进完善人才培养状态数据采集平台的过程中体会到：一是数据采集平台是我院实施人才培养工作动态监测，
及时发现问题，实现科学决策，进行宏观调控，实施规范管理的重要手段。二是数据采集平台不能是应付评估才建设的临时工作，而应该是作为学院教学质量保障机制的重要部分，建立长效机制，制定规章制度，明确牵头单位，为学院的科学、规范管理和教育教学质量提供保障，为学院决策提供依据。三是人才培养状态数据采集平台是我院发展的风向标，通过对自身人才培养工作状态数据的分析，我院能够较为清晰地掌握本校的发展现状及未来的发展趋势，便于高职院校实现教学质量的自我监控和自我评估，有利于规范自己的教育教学管理、加强内涵建设、创新人才培养模式、构建全方位多角度的人才培养质量保障体系。四是有利于教育部或省教育厅的专家组来我院进行指导时能够准确的指出我院当前发展中存在的问题，更可以有针对性地提出解决问题的方案，更有利于我院今后的发展。 我院建立健全了《高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台》定期分析制度，充分发挥其对学院工作状态的反映和监控作用。以《高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台》上的信息为引导，推进教学改革，加强专业建设、课程建设和教学团队等各项建设工作，不断培育特色，提升人才培养工作水平，逐步构建学院自主发展，社会参与，自我约束、自我发展的新机制。 通过对学院2014年—2015年人才培养工作状态数据采集平台的分析，对照普通高等学校基本办学条件指标（教发[2004]2号），学院在生师比、实践教学场所、生均占有面积、生均图书量、每百名学生拥有计算机台数、多媒体教室座位数等方面已基本达
大企业数据采集分析平台软件产品说明
北京紫光华宇软件有限责任公司 2020年1月
大企业数据采集分析平台- VICDP 相关产品VICDP-税务版、VICDP-集团版、VICDP-录入版 程序版本V4.1.1 修订时间2009年05月 版权声明 本产品的所有部分，包括安装程序、联机帮助文档等，其知识产权归北京紫光华宇软件股份有限公司（简称“本公司”）所有，本公司会根据本系统程序的升级，更新本帮助文档的内容，恕不另行通知。未经本公司书面许可，不得任意仿制、拷贝、誊抄或转译。除此之外，本帮助文档中所涉及到的数据或报表的示例，均是为了尽可能地说明产品功能而虚构的，如与实际单位所使用的名称和报表数据相似，纯属巧合。 ■版权所有■不得翻印 北京紫光华宇软件股份有限公司 地址：北京市海淀区中关村东路1号院清华科技园科技大厦 C座23F 邮编：100084 E-Mail： 网址： 售后热线： 大企业数据采集报送流程 全国税务大企业管理分为国家级大企业和省级大企业，本次下发的大企业数据采集分析平台软件支持三种工作模式： 1、税务机关录入。这种形式可以同时支持国家级和省级大企业，由基层税务机 关录入，层层上报。对于国家级大企业，省局负责将这部分数据报送总局； 省级大企业数据，由省局大企业处负责管理使用。 2、大企业集团上报。国家级大企业填报数据后，通过邮件方式或其他方式直报 总局和本省省局大企业处。省级大企业数据报送本省省局大企业处之后，数据不再报送总局。（本方式将通过VICDP集团版和VICDP录入版支持，产品相关事宜将于2009年6月1日发布在我公司产品网站：） 3、省局导入CTAIS数据。省局负责将国家级大企业数据导入大企业数据采集分 析平台软件中，报送总局。省局也可以将省级大企业数据导入大企业数据采集分析平台软件，数据由省局大业务处负责管理使用。
数据采集方法有哪些
数据采集方法有哪些 数据采集数据采集（DAQ），是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集非电量或者电量信号，送到上位机中进行分析，处理。数据采集系统是结合基于计算机或者其他专用测试平台的测量软硬件产品来实现灵活的、用户自定义的测量系统。 数据采集，又称数据获取，是利用一种装置，从系统外部采集数据并输入到系统内部的一个接口。数据采集技术广泛应用在各个领域。比如摄像头，麦克风，都是数据采集工具。被采集数据是已被转换为电讯号的各种物理量，如温度、水位、风速、压力等，可以是模拟量，也可以是数字量。采集一般是采样方式，即隔一定时间（称采样周期）对同一点数据重复采集。采集的数据大多是瞬时值，也可是某段时间内的一个特征值。准确的数据测量是数据采集的基础。数据量测方法有接触式和非接触式，检测元件多种多样。不论哪种方法和元件，均以不影响被测对象状态和测量环境为前提，以保证数据的正确性。数据采集含义很广，包括对面状连续物理量的采集。在计算机辅助制图、测图、设计中，对图形或图像数字化过程也可称为数据采集，此时被采集的是几何量（或包括物理量，如灰度）数据。 在互联网行业快速发展的今天，数据采集已经被广泛应用于互联网及分布式领域，数据采集领域已经发生了重要的变化。首先，分布式控制应用场合中的智能数据采集系统在国内外已经取得了长足的发展。其次，总线兼容型数据采集插件的数量不断增大，与个人计算机兼容的数据采集系统的数量也在增加。国内外各种数据采集机先后问世，将数据采集带入了一个全新的时代。 现在谈论大数据已经没有新意了，形形色色的产品、平台和公司都贴满大数据标签，但大数据却并没有掀起预期飓风，甚至还被冠以“伪命题”污名。 本末倒置，数据采集才是大数据产业的基石。都在说大数据应用、大数据价值挖掘，却不想，没有数据何来应用、价值一说。就好比不开采石油，一味想得到汽油。当然，石油开采并不容易，各行各业包括政府部门的信息化建设都是封闭式进行，海量数据被封在不同
数据采集统计方法
数据采集统计分析方法 目的：为检验员检验数据收集提供方法 适用范围：本公司内部对产品进行检验从而得到检验数据，为管理评审提供依据。 可用以下方法做为参考 QC旧七种工具 排列图，因果图，散布图，直方图，控制图，检查表与分层法 QC新七种工具(略) 关联图，KJ法，系统图法，矩阵图法，矩阵数据解析法，过程决策程序图法（PDPC)和箭头图法。 数据统计分析方法-排列图 数据统计分析方法-排列图 排列图是由两个纵坐标，一个横坐标，若干个按高低顺序依次排列的长方形和一条累计百分比折线所组成 的，为寻找主要问题或主要原因所使用的图。 例1： 排列图的优点 排列图有以下优点： 直观，明了－－全世界品质管理界通用 用数据说明问题－－说服力强 用途广泛：品质管理/ 人员管理/ 治安管理 排列图的作图步骤 收集数据(某时间)
作缺陷项目统计表 绘制排列图 画横坐标(标出项目的等分刻度) 画左纵坐标(表示频数) 画直方图形(按每项的频数画) 画右纵坐标(表示累计百分比) 定点表数，写字 数据统计分析方法-因果图 何谓因果图： 对于结果（特性）与原因（要因）间或所期望之效果（特性）与对策的关系，以箭头连接，详细分析原因 或对策的一种图形称为因果图。 因果图为日本品管权威学者石川馨博士于1952年所发明，故又称为石川图，又因其形状似鱼骨，故也可称 其为鱼骨图，或特性要因图 作因果图的原则 采取由原因到结果的格式 通常从‘人，机，料，法，环’这五方面找原因 ‘4M1E’, Man, Machine, Material, Method, Environment 通常分三个层次：主干线、支干线、分支线 尽可能把所有的原因全部找出来列上 对少数的主要原因标上特殊的标志 写上绘制的日期、作者、有关说明等
企业大数据采集、分析与管理系统设计报告(配图版)
企业大数据采集、分析与管理 系 统 设 计 报 告
目录 一、市场需求信息挖掘 (4) 1. 获取市场需求信息 (4) 2. 市场需求信息分析 (4) 二、工厂成本归集 (4) 1. 基于集成化系统的成本数据采集 (4) 2. 产品成本归集和核算 (5) 三、智能车间大数据采集、分析 (8) 1. 制造车间数据采集 (8) 2. 车间整体状态及计划执行情况分析 (11) 四、业务流程审批及进程监控 (11) 1. 业务流程管控 (12) 2. 采购、订单、物料管理与数据分析 (14) 3. 财务分析与统计 (16) 4. 需求、设计、工艺、制造各环节信息管理 (17) 5. 移动端APP (18) 五、质量信息管理与追溯 (18) 1. 质量信息管理 (18) 2. 供应商评价优选 (19) 六、无纸化OA系统及图档管理 (19) 1. 无纸化OA办公系统 (19) 2. 图纸及技术文档安全管理 (20)
企业大数据采集、分析与管理系统设计报告智能制造是制造业转型升级、向中高端制造业迈进的重要举措。离散制造型企业，其本身具有零件种类多、加工工序复杂、生产过程不确定因素众多、工厂透明度不高、部门间存在信息孤岛等特点。本系统从清晰的状态感知、实时数据分析与展示、决策精准执行与审批、全生命周期产品信息管理、无纸化OA及图档管理五大方面着手解决企业痛点，可以实现产品全生命周期生产过程管理、产品成本管理、信息共享管理和项目远程管理，帮助企业打造透明的、全过程可控的、高感知度的、高柔性的智慧工厂。
一、市场需求信息挖掘 1. 获取市场需求信息 市场需求信息能从多方面反映市场活动的方向，是企业指定经营战略、进行市场竞争的重要依据。本系统在每次客户发起询价时，会要求填写详细的需求信息。通过语义网（Semantic Web），对需求信息进行特征抽取和模糊聚类，进行分类存储，并构建适合企业自身的“市场需求指标库”。 2. 市场需求信息分析 将市场信息转化为企业决策，必须经过复杂的数据处理过程。对市场需求信息大数据聚类之后的各簇，建立统一的预测模型，通过时间序列模型、多元线性回归、最小二乘支持向量机等方法，对行业发展趋势做出预测，并将结果进行图表化展示。 二、工厂成本归集 1. 基于集成化系统的成本数据采集 功能：要素耗费的初次分配、生产成本的分配、辅助生产成本的分配、制造费用的分配。 随着信息化的发展，企业采用了基于集成化的成本数据采集方式如图所示，该采集方式将库存管理、财务管理、资源管理和质量管理等系统之间数据传递和采集，获取成本的相关信息。
一体化数据采集平台解决方案
数据采集一体化解决方案 第一章项目 1.1项目概况 近年来随着互联网信息化发展，大部分传统企业的信息化发展是相当迅速，对信息化监管更是需求很多，其中以商混行业较为突出。信息化监管不仅仅是企业本身的需要，也是诸如政府监管、民间自发组织商混协会监督、集团公司旗下多个商混站监控等的迫切需要。 1.2项目目标 结合市场情况及客户的实际需要，加强客户监管力度，提高质量水平，做到实时监控生产，满足客户监管要求，达到一体化监管目标。 1.3需求分析 由于客户多站点，管理比较粗放，信息化水平较低，监管困难，任务分配不均，导致资源浪费即有生产公司忙不过来，无生产公司空闲的资源浪费浪费，合理的分配也是一个重大需求。总结以上主要有以下两点需求 （1）实时监控生产状况并对各个企业进行数据分析（达到以单生产线为基础单元的目标） （2）通过平台监管合理分配生产：通过各企业生产情况进行多维度分析，进而合理分配任务 第二章数据采集一体化信息服务平台 该平台是以微软Microsoft SQLserver数据库为基础，B/S架构模式
进行部署，客户使用以浏览器为媒介查看采集数据，内部数据传输以服务端与采集端两个模块，属分布式系统 2.2数据采集一体化信息服务平台结构简介 通信协议采用TCP数据通信，Webservice对外统一接口等技术，实时的将各个节点的信息采集到平台端。 2.3采集客户端及服务端 本系统数据采集主要以混凝土拌合站生产数据信息采集及服务器端接收数据 采用TCP数据通信，使用计算机网络进行数据传输。客户端将采集到的数据实时发送到服务器端，已达到数据采集的目的。 只需要在客户机上部署采集模块实现采集上传，服务器端部署采集客户端接收采集端的数据 2.4技术要求 服务器端： 建议使用固定IP，无固定IP需申请域名，至少20M宽带，不建议移动网络，推荐电信，联通，服务器硬件依据客户商混站数量适当提高要求，建议增加UPS，增加硬件防火墙，安装杀毒软件采集端：采集端电脑能够连接Internet网络至少4M宽带 第三章平台后期维护 3.1 平台维护
人才培养工作状态数据采集平台分析报告
年人才培养工作状态数据采集平台分析报告
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关于人才培养工作状态数据采集平台的分析报告 高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台是促进学校管理现代化、标准化、制度化，完善教学质量保障体系的一个重要手段和途径。 学院领导高度重视《2015年人才培养状态数据平台》采集工作，组织相关部门和人员召开会议，对2015年填报要求认真学习和研究，对填报细节工作逐一落实，按照源头录入、规范采集的原则，有组织、有步骤地进行了数据采集和填报。以用好数据采集平台为依据，通过数据采集平台的建设来引导学院的内涵建设，规范学院各单位的日常工作，促进学院办学水平的提升。对各项数据进行了深入细致的分析，找出了学院一年来取得的成绩以及尚存在的问题，并对存在的问题制定了相应的整改措施。 根据省教育厅关于数据平台培训工作通知要求，我院精心挑选两名责任心强且技术过硬的骨干教师专门负责汇总各项数据。按照填报精神，我院分管院长亲自召开数据填报安排会议，要求各部门高度重视数据平台采集工作，统一思想，加强学习，提高认识，充分理解新版数据平台中的各项指标内涵，从源头上确保采集数据的准确性和实时性，切实按照“独立、原始、及时、公开”的原则建设数据平台，充分发挥数据平台在学院人才培养工作中的宏观调控作用，推进学院各项管理水平再上一个新的台阶。 我院在使用和改进完善人才培养状态数据采集平台的过程中体会到：一是数据采集平台是我院实施人才培养工作动态监测，
及时发现问题，实现科学决策，进行宏观调控，实施规范管理的重要手段。二是数据采集平台不能是应付评估才建设的临时工作，而应该是作为学院教学质量保障机制的重要部分，建立长效机制，制定规章制度，明确牵头单位，为学院的科学、规范管理和教育教学质量提供保障，为学院决策提供依据。三是人才培养状态数据采集平台是我院发展的风向标，通过对自身人才培养工作状态数据的分析，我院能够较为清晰地掌握本校的发展现状及未来的发展趋势，便于高职院校实现教学质量的自我监控和自我评估，有利于规范自己的教育教学管理、加强内涵建设、创新人才培养模式、构建全方位多角度的人才培养质量保障体系。四是有利于教育部或省教育厅的专家组来我院进行指导时能够准确的指出我院当前发展中存在的问题，更可以有针对性地提出解决问题的方案，更有利于我院今后的发展。 我院建立健全了《高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台》定期分析制度，充分发挥其对学院工作状态的反映和监控作用。以《高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台》上的信息为引导，推进教学改革，加强专业建设、课程建设和教学团队等各项建设工作，不断培育特色，提升人才培养工作水平，逐步构建学院自主发展，社会参与，自我约束、自我发展的新机制。 通过对学院2014年—2015年人才培养工作状态数据采集平台的分析，对照普通高等学校基本办学条件指标（教发[2004]2号），学院在生师比、实践教学场所、生均占有面积、生均图书量、每百名学生拥有计算机台数、多媒体教室座位数等方面已基本达
经管学院13年数据采集平台分析报告(学院)
经济管理学院 人才培养工作状态数据采集平台 数 据 分 析 报 告
经济管理学院数据采集领导小组编制 二O一三年七月
目录 一、办学基本情况综述 (1) 二、专项数据分析 (1) （一）基本办学条件 (1) 1.基本情况 (1) 2.存在问题 (2) 3.整改措施 (2) （二）师资队伍建设情况分析 (2) 1.基本情况 (2) 2.存在问题 (5) 3.整改措施 (5) （三）专业建设情况分析 (6) 1.基本情况 (6) 2.存在问题 (6) 3.整改措施 (6) （四）课程建设情况分析 (7) 1.基本情况 (7) 2.存在问题 (7) 3.整改措施 (7) （五）校内实践教学条件分析 (7) 1.基本情况 (7) 2.存在问题 (8) 3.整改措施 (8) （六）校外实习基地建设分析 (8) 1.基本情况 (8) 2.存在问题 (8) 3.整改措施 (8) （七）职业技能鉴定与职业资格证书分析 (9) 1.基本情况 (9) 2.存在问题 (9) 3.整改措施 (9) （八）顶岗实习分析 (9) 1.基本情况 (9) 2.存在问题 (10) 3.整改措施 (10)
（九）校企合作分析 (10) 1.基本情况 (10) 2.存在问题 (10) 3.整改措施 (10) （十）招生就业分析 (10) 1.基本情况 (10) 2.存在问题 (11) 3.整改措施 (11) 三、总体评价（主要成绩和未来努力方向） (11) （一）完善“专兼”结合的双师教学团队建设 (12) （二）提高教学改革力度 (12) （三）加大实训建设力度 (12)
人才培养工作状态大数据采集平台分析报告报告材料
实用文档 人才培养工作状态数据采集平台平台数据分析报告 二○一一年十月
平台数据分析报告 一、办学基本情况综述 通过对学院2010年9月至2011年8月人才培养工作状态数据采集平台的分析，可以看到，学院从建校至今，共设置了39个高职专业，2010年招生34个高职专业，2011年计划招生36个专业。共有8届毕业生，截止2011年8月31日，学院在校生数11242人。 表1 办学基本条件统计表 生均占地面积56.36平方米；生均教学行政用房面积15.20平方米；生均实践场所占有面积5.86 平方米；生均学生宿舍面积6.95平方米；生均教学科研仪器设备值5292.52 元；新增设备比例10.84%；生均纸质图书64.22册、电子图书227.72 MB；生均年进书量3.38册；百名学生教学用计算机12.84台；百名学生阅览室、多媒体教室和语音室座位77.59个。 学院现有专任教师455人，校兼课人员56人，校外兼职教师141人，校外兼课教师42人，学生与教师（折合后）比16.82:1。高级职称教师占专任教师的25.71 %，具有硕士以上学位教师占专任教师的33.41%。 对照教育部《普通高等学校基本办学条件指标（试行）》中的标
准，学院在生均占地面积、教学行政用房面积、学生宿舍面积、教学仪器设备值以及生师比、年新增教学仪器设备和新增生均图书量、每百名学生拥有计算机台数、多媒体教室座位数等方面已符合国家的要求，说明目前学院这些方面已能够满足办学的需要。 此外，对照普通高等学校基本办学条件指标，学院生均纸质图书距离80册的标准尚有差距，需要在今后的办学过程中不断改善。 二、对专项数据的分析 （一）院领导班子情况分析 截止2011年8月31日，院领导共8位，2人具有党政行政工作经历，6人长期从事学校管理工作。大学本科以上学历7人，专科学历1人；高级职称7人。平均年龄51.9岁。平均兼课量25.5学时，听课11.5次，走访学生寝室8.0次，走访校外实习点4.3次，参与学生社团文体活动5.1次。 数据分析显示，学院领导班子来源结构既能充分利用社会资源又有较丰富的学校管理经验，重视教学和学生管理工作。 （二）师资队伍建设情况分析 1．校专任教师队伍情况分析 （1）基本情况分析： 表2 校专任教师师资结构表 塔型的老、中、青相结合的专任教师队伍，其中35周岁以下的教师
数据采集与分析
审计数据采集与分析技术 计算机审计的含义 ?计算机审计有3层含义： –面向数据的审计 –面向现行信息系统的审计 –对信息系统生命周期的审计 面向数据的计算机审计流程 ?审前调查：电子数据的组织、处理和存储 ?数据采集：审计接口、数据库访问技术、数据采集技术 ?数据清理、转换、验证、建立中间表 ?数据分析：数据分析技术、SQL、审计软件 ?审计取证 一、审前调查及电子数据的组织、处理和存储 1.审前调查的内容和方法 ?对组织结构调查 ?对计算机信息系统的调查 ?提出数据需求 2.电子数据的组织、处理和存储 电子数据处理的特点 ?存储介质改变 ?基于一定的数据处理平台，有一定的数据模型 ?数据表示编码化（各种编码） ?带来系统控制和数据安全性的新问题 ?审计线索改变 如何表示数据 ?数据类型与数据取值 –数据类型决定了取值范围与运算范围 ?数据模型 –数据模型是对现实世界数据特征的抽象 –它提供模型化数据和信息的工具
数据模型的2个层次 ? ?概念模型 –E-R模型的要素 ?实体：客观存在并可以相互区分的事物，用方框表示 ?属性：实体的特征或性质，用椭圆表示 ?联系：实体之间的联系，用菱形表示 ?数据模型 –关系模型 –层次模型 –网状模型 数据模型的3个要素 ?数据结构 –描述模型的静态特征 –是刻画数据模型最重要的方面 ?数据操作 –描述模型的动态特性 ?数据检索 ?数据更新（增加、删除、修改） ?约束条件 –一组完整性规则的集合 ?实体完整性 ?引用（参照）完整性 ?用户定义的完整性 关系模型 ?关系模型是目前最常用的一种数据模型 ?关系数据库采用关系模型作为数据的组织方式 ?关系模型建立在严格的关系代数基础之上 ?关系模型概念单一，用关系表示实体以及实体之间的联系?关系数据库的标准语言SQL是一种非过程化语言，使用方便关系模型的数据结构 ?关系 –一张二维表，每一列都不可再分 –表中的行、列次序并不重要 ?元组 –二维表中的每一行，相当于一条记录 ?属性 –二维表中的每一列，属性有名称与类型。 –属性不可再分，不允许重复 ?主键 –由表中的属性或属性组组成，用于唯一确定一条记录?域
人才培养工作状态数据采集平台分析报告
人才培养工作状态数据采集平台平台数据分析报告 二○一一年十月
平台数据分析报告 一、办学基本情况综述 通过对学院2010年9月至2011年8月人才培养工作状态数据采集平台的分析，可以看到，学院从建校至今，共设置了39个高职专业，2010年招生34个高职专业，2011年计划招生36个专业。共有8届毕业生，截止2011年8月31日，学院在校生数11242人。 表1 办学基本条件统计表 生均占地面积56.36平方米；生均教学行政用房面积15.20平方米；生均实践场所占有面积5.86 平方米；生均学生宿舍面积6.95平方米；生均教学科研仪器设备值5292.52 元；新增设备比例10.84%；生均纸质图书64.22册、电子图书227.72 MB；生均年进书量3.38册；百名学生教学用计算机12.84台；百名学生阅览室、多媒体教室和语音室座位77.59个。 学院现有专任教师455人，校内兼课人员56人，校外兼职教师141人，校外兼课教师42人，学生与教师（折合后）比16.82:1。高级职称教师占专任教师的25.71 %，具有硕士以上学位教师占专任教师的33.41%。 对照教育部《普通高等学校基本办学条件指标（试行）》中的标
准，学院在生均占地面积、教学行政用房面积、学生宿舍面积、教学仪器设备值以及生师比、年新增教学仪器设备和新增生均图书量、每百名学生拥有计算机台数、多媒体教室座位数等方面已符合国家的要求，说明目前学院这些方面已能够满足办学的需要。 此外，对照普通高等学校基本办学条件指标，学院生均纸质图书距离80册的标准尚有差距，需要在今后的办学过程中不断改善。 二、对专项数据的分析 （一）院领导班子情况分析 截止2011年8月31日，院领导共8位，2人具有党政行政工作经历，6人长期从事学校管理工作。大学本科以上学历7人，专科学历1人；高级职称7人。平均年龄51.9岁。平均兼课量25.5学时，听课11.5次，走访学生寝室8.0次，走访校外实习点4.3次，参与学生社团文体活动5.1次。 数据分析显示，学院领导班子来源结构既能充分利用社会资源又有较丰富的学校管理经验，重视教学和学生管理工作。 （二）师资队伍建设情况分析 1．校内专任教师队伍情况分析 （1）基本情况分析： 表2 校内专任教师师资结构表 字塔型的老、中、青相结合的专任教师队伍，其中35周岁以下的教
人才培养工作状态数据采集平台分析报告
人才培养工作状态数据采集平台平台数据分析报告
聊城职业技术学院二○一一年十月
平台数据分析报告 一、办学基本情况综述 通过对学院2010年9月至2011年8月人才培养工作状态数据采集平台的分析，可以看到，学院从建校至今，共设置了39个高职专业，2010年招生34个高职专业，2011年计划招生36个专业。共有8届毕业生，截止2011年8月31日，学院在校生数11242人。 表1 办学基本条件统计表 生均占地面积平方米；生均教学行政用房面积平方米；生均实践场所占有面积平方米；生均学生宿舍面积平方米；生均教学科研仪器设备值元；新增设备比例%；生均纸质图书册、电子图书MB；生均年进书量册；百名学生教学用计算机台；百名学生阅览室、多媒体教室和语音室座位个。 学院现有专任教师455人，校内兼课人员56人，校外兼职教师
141人，校外兼课教师42人，学生与教师（折合后）比:1。高级职称教师占专任教师的%，具有硕士以上学位教师占专任教师的%。 对照教育部《普通高等学校基本办学条件指标（试行）》中的标准，学院在生均占地面积、教学行政用房面积、学生宿舍面积、教学仪器设备值以及生师比、年新增教学仪器设备和新增生均图书量、每百名学生拥有计算机台数、多媒体教室座位数等方面已符合国家的要求，说明目前学院这些方面已能够满足办学的需要。 此外，对照普通高等学校基本办学条件指标，学院生均纸质图书距离80册的标准尚有差距，需要在今后的办学过程中不断改善。 二、对专项数据的分析 （一）院领导班子情况分析 截止2011年8月31日，院领导共8位，2人具有党政行政工作经历，6人长期从事学校管理工作。大学本科以上学历7人，专科学历1人；高级职称7人。平均年龄岁。平均兼课量学时，听课次，走访学生寝室次，走访校外实习点次，参与学生社团文体活动次。 数据分析显示，学院领导班子来源结构既能充分利用社会资源又有较丰富的学校管理经验，重视教学和学生管理工作。 （二）师资队伍建设情况分析 1．校内专任教师队伍情况分析
大企业数据采集分析平台软件产品说明(精)
北京紫光华宇软件有限责任公司 2013年3月 大企业数据采集分析平台- VICDP 相关产品VICDP-税务版、VICDP-集团版、VICDP-录入版 程序版本V4.1.1 修订时间2009年05月 版权声明 本产品的所有部分,包括安装程序、联机帮助文档等,其知识产权归北京紫光华宇软件股份有限公司(简称“本公司”所有,本公司会根据本系统程序的升级,更新本帮助文档的内容,恕不另行通知。未经本公司书面许可,不得任意仿制、拷贝、誊抄或转译。除此之外,本帮助文档中所涉及到的数据或报表的示例,均是为了尽可能地说明产品功能而虚构的,如与实际单位所使用的名称和报表数据相似,纯属巧合。 ■版权所有■不得翻印 北京紫光华宇软件股份有限公司 地址:北京市海淀区中关村东路1号院清华科技园科技大厦C座23F 邮编:100084
E-Mail:sanlink2000@https://www.360docs.net/doc/472673268.html, 网址:https://www.360docs.net/doc/472673268.html, 售后热线:027-******** 大企业数据采集报送流程 全国税务大企业管理分为国家级大企业和省级大企业,本次下发的大企业数据采集分析平台软件支持三种工作模式: 1、税务机关录入。这种形式可以同时支持国家级和省级大企业,由基层税务机 关录入,层层上报。对于国家级大企业,省局负责将这部分数据报送总局; 省级大企业数据,由省局大企业处负责管理使用。 2、大企业集团上报。国家级大企业填报数据后,通过邮件方式或其他方式直报 总局和本省省局大企业处。省级大企业数据报送本省省局大企业处之后,数 据不再报送总局。(本方式将通过VICDP集团版和VICDP录入版支持,产 品相关事宜将于2009年6月1日发布在我公司产品网站:https://www.360docs.net/doc/472673268.html, 3、省局导入CTAIS数据。省局负责将国家级大企业数据导入大企业数据采集分 析平台软件中,报送总局。省局也可以将省级大企业数据导入大企业数据采 集分析平台软件,数据由省局大业务处负责管理使用。 大企业数据采集分析平台— VICDP
数据采集方法
数据采集方法 市场调查中的数据采集方法：入户访问，拦截访问，邮寄问卷调查，留置问卷调查，电话调查，网络调查，深度访问法，座谈法等。 入户访问: 入户访问是指采用随机抽样方式抽取一定数量的家庭或单位，访问员到抽取出来的家庭或单位，访问员到抽取出来的家庭或单位中进行访问，直接与被访者接触，然后依照问卷活调查提纲进行面对面的直接提问，并记录下对方的答案的调查方式。 拦截访问: 拦截访问是目前十分流行的一种询问调研法，该方法的特点是调查者在某一特定的人群相对集中到呃公共场所现场拦截被调查者进行的访谈。 邮寄问卷调查: 邮寄问卷调查是调查者将设计好的问卷通过邮寄的方式送达被调查者手中，请他们按要求和规定时间填写问卷并寄回调查者，以此来获取信息的一种方法。 留置问卷调查: 留置问卷调查是指调研人员将调查问卷送到被调查者的手中，征得同意后对填写事项做出说明并与被调查者约定交返问卷的时间，调研人员姐约定时间再次登门收取问卷，并向被调查者致谢的整个收集信息的过程。 电话调查: 电话调查抽样的基本原理跟其他调查方法一样，但在操作上有其独立性。具体包括以下是哪个步骤：1.抽取样本户2.选择受访者3.选择替代样本 网络调查: 网络调查，也叫网上调查，是指在互联网上针对调查问题进行调查设计，收集资料及分析咨询等活动。 深度访问法: 深度访问法类似于记者采访，是一种无结构访问，指事先不拟定问卷，访问提纲或访问的标准程序，由访者与受访者就某些问题自由交谈，从交谈中获取信息，用以揭示对某一问题的潜在动机，态度和情感的资料采集方法，它最适合用于探索性调查。 座谈法: 座谈法也叫重点小组或焦点访谈法，就是采用小型座谈会的形式，挑选一组具有代表性的消费者或客户，在一个装有单面镜或录音录像设备的房间，在主持人的组织下，某个专题进行讨论，从而获得对有关问题的深入了解。 随着科技的发展技术的进步，市场调查中的数据采集方法也与以往有所不同，多样化的采集方法、遍布全国的采集网络和抽样系统、高标准的质量控制体系，已成为市场调查公司为客户提供有价值，准确的，及时的商业消费者信息和渠道信息。