大数据在审计工作中的应用

从大数据审计的可视分析需求、实践出发，探讨了大数据可视分析的方法、流程及信息系统的构建。大数据审计是新时期审计事业发展的战略方向，可视分析是大数据审计的重要方法。大数据可视分析方法在可视化技术的基础上，有机地融合了人类强大的感知认知能力与计算机的分析计算能力优势。面对海量的电子数据，传统的验证型审计方式在审计宽度、审计深度方面都面临较大风险，可视分析技术是实现审计工作向发掘型审计方式转变的可行途径。

传统的数据分析方法在大数据环境下亟待变革。传统的数据分析方法，一般是业务审计人员依据抽象的业务流程提出审计思路，计算机人员再根据其思路反复编写修改程序来验证审计思路可行性，这是一种“验证型审计”方式。在巨量（Ｖｏｌｕｍｅ）、多样（Ｖａｒｉｅｔｙ）、高速（Ｖｅｌｏｃｉｔｙ）、价值高密度低（Ｖａｌｕｅ）的大数据环境中，这种验证型审计方式某种程度上说有些“误打误撞”、“盲人摸象”，数据分析工作量大，在审计宽度、审计深度方面都面临较大风险。

可视分析是大数据审计取得突破的重要方向。大数据审计的目标是把隐没在海量的、异构的、杂乱无章的电子数据中

的信息集中、萃取和提炼出来，揭示其内在规律，为评价被审计单位经济活动和相关资料的真实性、合法性、效益性提供有力的线索或直接的证据。客观上，大数据环境要求计算机审计工作从“验证型审计”方式转变为“发掘型审计”方式。这既需要先进的人工智能，包括智能搜索、数据挖掘等，也需要人的感知能力、认知规律与分析过程的有机融合，包括人机交互、可视建模、图形展示等。可视分析是以可视化技术和自动化分析模型为核心，辅助用户对大规模复杂数据集进行分析推理的科学与技术。通过可视化的自动建模技术将大数据以直观的图形形式展示，审计人员往往能够一眼洞悉数据背后隐藏的信息，不再受制于枯燥晦涩的数据分析算法。因此，以人为中心的探索式可视分析是大数据审计不可或缺的重要手段或方法。文章节选，欲览全文请至知贝网，可文案策划、科技论文翻译、文章润色。

审计工作十年感悟

审计工作十年感悟审计工作十年感悟暮树春花，岁月无痕，履足审计，风雨求索，时光荏苒，不知不觉，已跨入2017年。2007年，我踏进审计的大门，屈指算来从事审计工作已整整十个年头。回首往事，历历在目，无怨无悔。十年来，有初为审计新兵的兴奋和困惑，有成长为业务骨干的辛苦和历练，有勇挑审计重担的责任和担当，更有对审计事业的执着坚守和对审计人生的全新感悟。展望未来，任重道远，壮怀激烈。结缘与审计“相识”是一种缘分。 2007年，已参加工作一年的我，作为“陪考”人员陪同好朋友参加“公务员”考试，结果无心插柳柳成荫，没有考前准备的我有幸考进了公务员队伍，怀揣着期待与梦想，激荡着喜悦与好奇，我踏入了**市审计局的大门，成为审计的一份子。成长与审计“相伴”是一种磨砺。作为一名新人，熟悉“审计局情”为第一要务。我入职审计队伍后，先后被安排在局人事处、机关党委、办公室帮助工作。在人事处工作期间，“人事档案案卷整理”“档案信息录入”等工作。在机关党委工作期间，负责过全局党员信息管理，党员学习情况检查等工作。在办公室工作期间，帮助修改审计宣传文稿、信息等。在管理部门工作一段时间后，我也被安排到派出审计二处（现在已改为企业审计二处），正式开始了“从审”生涯。接下来，便随审计组参与了“公交集团”、“国资委”“**市规划局”“浮山综合整治”等项目的审计工作，初涉审计，虽然我也用心去学习有关的规章制度、法律法规以及审计的程序、方法，并向同志们请教，但作为非财务、审计专业的我还是感到了困难与吃力，看着别人查账、取证、询问，有条不紊，我羡慕极了，自己产生了畏难情绪，觉得审计对我是那么的陌生。就在我犹豫之时，我的导师——刘学清处长看出了我的心事，他鼓励我不要畏惧，要坚持不断的学习，多向老同志请教，提高自己的工作能力。就这样，在领导和同志们的关心帮助下，我坚持学中干，干中学。2008年，我通过了审计署计算机中级考试。2010年，我通过审计署组织的全国审计师专业资格考试，顺利取得中级审计师专业资格。正是这样不断的学习，从书本教材上学，从工作实践中学，向身边的同事和专家学，将所学知识运用到审计工作实践，完成了知识从原始积累到消化吸收，最终到融会贯通的过程。一系列磨砺使我从一位审计新兵，逐渐成长为一名审计业务骨干。收获与审计“相处”硕果累累。与审计相识相伴相处的10年光阴稍纵即逝，在此期间，我参与了城投、国信、华通等国有企业审计；科技、规划等机关事业单位审计，国土、保障房、政府债务、科技资金等专项审计…… 一分耕耘一份收获。我的工作获得了领导和同志们的一致好评，组织上也给了我诸多荣誉，2015年年度考核被评为“优秀”等次。2012至2014年科技专项资金管理使用情况审计调查项目移送案件线索2起，促进出台办法7个，获评我

上班后的感想与心得

上班后的感想与心得 5篇审计新入职心得感悟整理从事审计工作已经有两个月的时间，从刚开始只能通过文字解释来理解审计到现在“审计”在我心目中已经是个有温度的词语，我对审计的理解在逐步加深。现在的我认为，审计是一份严肃的工作，是职责与担当，是一份需要不断学习与进取的职业。一、审计意味着与时俱进刚参加工作时，我曾幼稚的认为我的工作任务就是把在学校学到的专业知识与具体的实践相结合，应用到审计工作中去。但在后续的实践里，我发现要想成为一名优秀的审计人才，则必须是一名多面手。如果把审计比作是一颗参天大树，那么会计知识则是这颗大树的根系，这棵树长得高不高，好不好，大树的根系起着关键性的作用；计算机知识则是这颗大树的主干，在这样一个信息化的时代里，不懂计算机意味着迟早会被时代所淘汰，计算机应用的好，就会为我们的审计工作提供更好更快的途径，能够将我们传统的经验与现在的技术顺利接洽，起到连接的作用；而这棵大树的枝杈，则是我们审计工作所需要的其他专业知识，枝杈的每一寸生长，意味着我们的专业知识在不断的更新进步。要想让这棵大树开花结果，枝叶茂盛，我们每一位审计人员就要对自己严格要求，从与被审单位的沟通技巧、从专业知识的刻苦钻研、从意志品质的培养等方面不断提高，

并朝着更高的目标继续努力奋斗。二、审计意味着严明公正如果不曾接触审计，我就不会像现在这样深刻的理解社会责任。作为一个审计人，我们的站位要高，要从自己的小视角跳脱出来，要全方位、多角度的看待问题。审计涉及到我们社会生活的许多方面，需要多个部门的配合。我们在审计的过程中，要担起这份工作赋予我们的监督职责，要把人民的利益记在心中，从更深的层次思考问题，解决问题。审计工作的最终目的并不是为了查出越来越多的问题，而是通过审计监督，为相关部门、行业完善体制机制提供意见建议和决策依据，努力减少问题产生的根源，维护良好的国家财政经济秩序，为国家治理和经济社会的健康运行保驾护航。作为审计人，怀揣一颗公平公正的心是必要的，一碗水端平，走的路才会更远。三、审计意味着团结向上每盖一栋建筑，都离不开一砖一瓦。而我们的审计项目，就如同我们盖起的层层高楼，我们审计组的每一位成员，就是组成这栋高楼的砖瓦，分开看的时候不起眼，但聚集在一起力量无穷。在审计现场，当面对一些难度较大而不易展开的问题时，审计人会聚在一起进行激烈的讨论，大家发表自己的观点，有些线索就是在这样的“你一言，我一语”中被发现，从而找到突破口；每一位审计前辈，都在为我们审计新人提供各种帮助，尽可能让我们更快更多的学到知识。审计组的每一位成员，都在

“2020级大数据技术与应用专业人才培养方案

附件： 2017年大数据技术与及用人才培养方案一、培养目标本专业培养适应生产、建设、服务和管理第一线需要的，德、智、体、美等方面全面发展的，具有大数据行业对应岗位必备的科学文化知识及相关专业知识，以大数据系统运维与管理、数据处理、数据分析、应用系统开发能力为目标，系统掌握大数据技术与应用专业基本理论、大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算技术等前沿技术，旨在培养适应新形势下新兴的“互联网+”专业，具有良好职业道德和敬业精神的高素质技能型专门人才。二、学制及招生对象（一）学制：三年（二）招生对象：高中毕业生和中职毕业生三、人才培养规格（一）职业面向、预期工作岗位名称 1.主要岗位本专业大数据基础类岗位：大数据文档编写、大数据采集清洗与转换；大数据技术类岗位：大数据系统搭建与运维、海量数据库管理、大数据软件开发、大数据可视化、大数据分析； 2.相关岗位大数据销售服务类岗位：大数据营销、大数据呼叫、大数据售后服务。 3.进阶岗位大数据技术公司管理岗位和高级技术岗位（二）起薪标准 4500元/月（三）人才质量标准 1.知识要求毕业生应具有大数据技术与应用专业必要的基础理论知识，掌握从事本专业领域实际工作的基本能力和基本技能；具备适应生产、管理、服务一线岗位需要的工作能力，具备良好的职业道德与素养。

①掌握本专业培养目标所要求的基础理论知识、专业知识和技能； ②具备一定的英语知识，能够借助工具书阅读理解本专业所使用的常用计算机英语，包括技术性文档和资料； ③掌握计算机方面的专业基础知识，能适应信息化建设； ④掌握Linux平台下大数据平台搭建，数据库系统搭建、优化、管理等方面的专业技能； ⑤掌握大数据技术与应用专业基本的专业技能，能满足大数据岗位的基本素质。 2.能力要求通过三年的学习，学生应具备从事本专业领域相关工作的能力。 ①熟练操作办公自动化软件； ②具备计算机组装、计算机软硬件故障的判断与定位以及故障排除的能力。 ③具备办公自动化设备维护的能力；具备数据库系统管理维护的能力； ④具备非结构化数据处理能力； ⑤具备数据仓库管理基本能力； ⑥具备OOP程序设计能力； ⑦具备Web应用开发能力； ⑧具备Linux Server、Hadoop项目管理维护的能力； ⑨具备数据挖掘、数据清洗、数据可视化的处理能力。 3.素质要求 ①政治思想素质：热爱祖国，拥护党的基本路线。遵纪守法，善于独立思考，勇于创新的精神。具备良好的职业道德与素养。 ②文化素质：具有一定的文化素质修养，诚实守信、礼貌待人、为人谦逊的文明习惯；具有自尊自强、爱岗敬业、勤奋好学、追求进步的品格；具备良好的人际交往与勾通和工作协调能力。 ③业务素质：掌握大数据技术与应用专业的基础理论知识；掌握计算机组装与维护、办公自动化软件操作、办公自动化设备维护、计算机网络系统维护及管理、关系型/非关系型数据库系统维护及管理、Windows/Linux服务器系统配置管理等方面、各类大数据平台搭建管理维护的专业技能的能力。（四）职业岗位资格证书至少取得下列证书之一：

审计人工作感悟-审计感悟

审计人工作感悟:审计感悟在领导的关心指导和同事的支持帮助下，前不久，我有幸被记三等功，这是一份来之不易的荣誉，也是一份记忆深刻的荣誉，让我对20XX年充满感恩。但荣誉代表过去，新的征程又在等着我去开拓进取，20XX，我要从心出发！第一颗，是我的感恩之心。感恩组织的培养让我成长，没有沃土，一颗种子开不出娇艳的花朵，没有这么多年的历练，我也不可能从一个懵懂无知的审计新人到驾轻就熟的业务骨干；感恩领导的包容让我成熟，做得不够好的时候没有苛责，而是鼓励，有小情绪的时候没有计较，而是安慰，让我有机会从一次次的挫败中一点点的积累，慢慢从任性、固执变得看待事情更加全面、通透；感恩投资处这个大家庭让我绽放，人在一起是聚会，心在一起才是团队，能够身处在这个和谐友爱的团队是一件多么幸运的事情，我们每个人都不完美，但也各有所长，哪怕隔着审计组也会互通有无、互帮互助，前辈们毫无保留，小辈们不遗余力，这样风清气正、心齐气顺的集体是我积蓄能量的沃土；感恩每一个曾经一起并肩战斗的队友，感谢我的审计之路上有你们的陪伴！第二颗，是我的热爱之心。一开始，我觉得审计这项工作真的很难，接触的事情复杂，接触的人也复杂，所以并没有对她一见钟情，

而当我第一次拿到存放公款的个人银行卡，当我第一次在保险柜看到上百万的小金库余款，当我第一次见到有人主动退回违法所得，那时觉得自己就像奥特曼一样，成为了正义的化身，也就在那时，我对审计工作的爱也在悄悄滋长，没有热爱也就没有全心全意的付出，记得有次正好在“看海”的暴雨天过来加班，到单位已是全身湿透，就这样忙着把手头的活儿干完，才发现衣服早已在身上晾干……每一次的付出更让这份热爱生根、发芽……对于一件钟爱的事情，再苦再累也能体会到其中的乐趣，沉下心来仔细琢磨，每每都能从一些小细节中发现蛛丝马迹，可能是合同里一句突兀的条款，可能是对账单里一个异常的单位名称，可能是发票本中一个断掉的号码，每到这时就像初恋的感觉一样，有点小紧张、有点小兴奋，即使有时到最后发现只是虚惊一场，但这过程中丝丝入扣的分析，抽丝剥茧的推理，小心谨慎的求证已经能够让我收获良多，也学会了感受过程中的点点滴滴。第三颗，是我们奋发有为的决心。也许，我们的20xx年不够精彩，但是我们也曾踌躇满志迎难而上，我们也曾跌跌撞撞在探索中前行，我们也曾拼尽全力只为保证审计质效，尽管我们没有做出最好的效果，没有取得最好的成果，当然，我们也不会止步于这样的结果，我们将带着责任心、进取心、事业心在20XX年扬帆起航：以责任心提升执行力。紧紧围绕全局工作重点，助力“三大攻坚战”，深入调查化债重点单位，深化大调研大调查成果，提高投资绩效，防范金融风险；聚焦军运会，服务重点项目，保障军运会场馆设施的建设质量和工程

工业大数据应用场景分析

工业大数据应用场景分析 2015-08-05 工业4点0 工业4点0 工业大数据也是一个全新的概念，从字面上理解，工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，工业企业所拥有的数据也日益丰富。工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高。因此，工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少，某些情况下甚至更为复杂。工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。本文我们讲就工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。 1、加速产品创新客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品

大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习题答案复习进程

大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习题答案

第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段答：运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段？答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。

8.举例说明大数据的基本应用 9.举例说明大数据的关键技术答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语：云计算、物联网答：云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起，形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。

关于审计工作心得体会5篇

关于审计工作心得体会5篇心得体会是指一种读书、实践后所写的感受性文字。一般分为学习体会，工作体会，教学体会，读后感，观后感。以下是整理的关于审计工作心得体会5篇，欢迎阅读参考! 关于审计工作心得体会(一) 时光荏苒，转眼间已从事审计工作近三年。认真回顾总结这充实而紧张的三年，感受颇深，所获良多，现浅谈几点心得体会。一、完成“两大转变” “两大转变”一是由社会在职人员向审计机关公务员的角色转变。机关工作讲原则讲纪律，重视做事的严谨细致;企业工作讲成本讲收益，重视做事的速度效率。经过公务员初任培训，多位老师从不同方面讲述提点，以及一年的试用期后，基本能全面适应审计机关工作环境，完成角色转变。二是由非财务专业工作向审计专业工作的转变。首先需要按照审计署要求进行知识结构调整培训，系统学习审计学、会计学、管理会计等课程。不断积累，努力完善知识结构，发挥自身

专业优势，弥补审计专业知识不足。其次，跟随实务导师，多参加审计项目，在实际工作中学习提高。另外，也是最重要的，需要自觉自主多渠道多元化学习。二、加强业务学习对一个从事审计工作的非审计专业人员，加强学习显得尤为迫切和重要。一是审计背景知识学习。首先需要我们准确掌握审计作为国家经济社会稳定运行的免疫系统理念的内涵和实质，在对审计工作准确认识的基础上进行学习。工作中还要保持对自身专业和审计专业知识的学习和研究动向的关注，学习被审单位历史沿革和业务流程，增加自己的知识广度和深度，使自己的知识结构更为合理，更适合工作需要。二是审计实践学习。亲身感受、掌握了解实际情况，亲历项目从审前调查、进点会到现场调查、材料审查，再到形成审计取证单、审计工作底稿，最终形成审计报告的全过程也是学习的过程。不断提高在实践中发现问题、分析问题和解决问题的能力。同时，加强思考，创新意识，提高观察问题、综合分析问题的能力，做到提高工作效率、改进工作方法、改善工作效果。三是向身边人学习。与单位领导、同志一同工作，近距离接触，发现他们身上的很多优点都值得学习。如不轻信书面数字

工业大数据在工业企业中的典型应用介绍

工业大数据在工业企业中的典型应用介绍工业大数据可广泛应用于企业整个生产过程。下面按照企业生产过程的研发设计、供应链、生产制造、营销与服务环节，对工业大数据的应用场景及其应用进行探讨。 4.1 研发设计环节工业大数据的应用场景在研发设计环节，工业大数据应用主要有产品协同设计、设计仿真、工艺流程优化等。产品协同设计，主要是利用大数据存储、分析、处理等技术处理产品数据，建立企业级产品数据库，以便不同地域可以访问相同的设计数据，从而实现多站点协同、满足工程组织的设计协同要求。设计仿真，是指将大数据技术与产品仿真排程相结合，提供更好的设计工具，减少产品交付周期。如波音公司通过大数据技术优化设计模型，将机翼的风洞实验次数从2005年11次缩减至2014年的1次；玛莎拉蒂通过数字化工具加速产品设计，开发效率提高30%。工艺流程优化，主要是应用大数据分析功能，深入了解历史工艺流程数据，找出工艺步骤和投入之间的模式和关系，对过去彼此孤立的各类数据进行汇总和分析，评估和改进当前操作工艺流程。例如一家排名前五强的生物药品制造商广泛收集与工艺步骤和使用材料相关的数据，应用大数据分析技术，来确定不同工艺参数之间的相关性，以及参数对产量的影响，最终确定影响最大的9种参数，针对与这9种参数相关的工艺流程做出调整，从而把疫苗产量增加了50%以上。 4.2 供应链环节工业大数据的应用场景

供应链环节工业大数据的应用主要体现在供应链优化，即通过全产业链的信息整合，使整个生产系统达到协同优化，让生产系统更加动态灵活，进一步提高生产效率和降低生产成本。主要应用有供应链配送体系优化和用户需求快速响应。供应链配送体系优化，主要是通过RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术获得供应商、库存、物流、生产、销售等完整产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，确定采购物料数量、运送时间等，实现供应链优化。如海尔公司供应链体系很完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节，客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链改进和优化，保证了海尔对客户的敏捷响应。用户需求快速响应。即利用先进数据分析和预测工具，对实时需求预测与分析,增强商业运营及用户体验。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。 4.3 生产制造环节工业大数据的应用场景在制造环节，工业大数据的应用主要有智能生产、生产流程优化、设备预测维护、生产计划与排程、能源消耗管控和个性化定制等应用。智能生产。就是生产线、生产设备都将配备传感器，抓取数据，然后经过无线通信连接互联网，传输数据，对生产本身进行实时监控。

工业大数据案例

大数据技术在新工业革命中将扮演着重要的角色。制造业大数据应用覆盖工业的研发设计、生产制造、供应链管理、市场营销和售后服务等产品生命周期的各个环节。在研发设计环节，可满足工程组织的设计协同要求，评估和改进当前操作工艺流程，从而提供更好的设计工具，缩短产品交付周期。在生产制造环节，可综合大量的机器、生产线、运营等数据的高级分析实现制造过程优化。在供应链管理环节，制造业大数据主要用于实现供应链资源的高效配置和精确匹配。在市场营销环节，可利用大数据挖掘用户需求和市场趋势，找到机会产品，进行生产指导和后期市场营销分析。同时大数据也是推进传统制造业转型升级的重要工具。因此在新工业革命的世界竞争中，制造业大数据必将是各国信息技术企业竞争的焦点。要迎接新工业革命的挑战，必须发展制造业大数据。制造业大数据的特点：从制造业大数据的特点来看，它符合大数据定义中的4V特点，数据规模大（Volume）、处理速度快（Velocity）、数据多样化（Variety）、数据价值密度低（Value）. 从规模来看，工业数据的主体，是由机器设备所产生的数据量远超过其它行业以人为主要产生的数据量。以风力发电机为例，终端正常状态下每秒会产生一个数据包，这个数据包包含500个左右的测点数据。如果全部数据需要处理与存储，那么1000台风机发电机产生的测点数据每秒可高达50万个。而无论是大型的风电场运营企业还是风电设备制造商，其需要监控的风机都会达到数千甚至上万的规模。而且与金融、电信等传统服务业可以区分忙时与闲时不同，大多数工业设备的运转都具有长时间连续的特

点。数据通常需要长时间或者永久保留，总的规模应该是TB或者PB级。1千千个G等于1个TB，1000个TB约等于一个PB级。从处理速度来看，由于源数据的持续高吞吐量，大数据处理平台必须能够高速的对数据进行实时解包、协议解析、格式转换等基本处理。而在越来越多的智能化应用中，需要能够进行实时的数据分析并完成相应操作。特别是在控制系统中，针对安全生产的实时故障检测要求从数据收集到完成数据分析能够实现秒级甚至毫秒级的事前预警或事后报警停机，以避免事故的发生或对设备本身造成更大的连锁损害。从数据多样性来看，工业数据不仅包括机器设备产生的时序、时空、高伟矩阵等数据，同时还有ERP等信息化管理系统产生的关系型数据，设计研发环节的产品图纸、工艺文档、加工代码等非结构化数据，以及来自外部互联网的半结构化（如JSON XML等）与非结构化数据（如文本等），它们构成了一个典型的多样化数据体系。从数据价值来看，由于大量的工业设备与智能产品绝大部分时间工作于正常的工况条件下，因而在制造大数据分析的典型场景中，以生产运营优化为目的的应用只是需要使用聚合后的数据，而以故障分析为目标的应用针对的数据仅为少量非正常的工况，因此相对传统企业信息化数据而言，工业数据的价值密度相对较低。 Predix是一个云操作系统，负责将各种工业资产设备和供应商相互连接并接入云端，实现工业数据管理与工业数据分析，并提供资产性能管理（APM）和运营优化服务。SAP开发了面向物联网应用和实时数据处理的HANA大数据平台，并利用其在传统企业信息化ERP系统上的优势，推动HANA与信息

(完整版)大数据技术原理与应用林子雨版课后习题答案

答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。 8.举例说明大数据的基本应用答： 9.举例说明大数据的关键技术

答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语：云计算、物联网答：云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起，形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。 12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。

审计工作亮点感悟【审计工作感悟汇编】

审计工作亮点感悟【审计工作感悟汇编】审计工作感悟越是活力迸发的时代，越呼唤反映时代精神的信息宣传。身处复杂多变的国内外环境，怎样把握中国社会最真实的脉动？如何更生动地描摹时代、为主流叙事的光谱增色，成为每一位审计信息工作者无法回避的课题。报送审计信息工作，笔者从实践中总结，除了满腔的热情、积极的态度、扎实的功底外，以下四个问题需要高度重视、着力避免。一是无的放矢。有些审计人员编写信息，光顾着埋头搞自己的，不研究、不了解上级需要什么、领导思考什么。如此，信息就成了无的放矢。增强信息意识，不光要做到“资金到哪里，审计到哪里，信息就跟进到哪里”，还要时刻关注和研究中央精神、上级要求和本地区、本部门情况的结合点。只有了解了这些，才能选准信息角度，直击要害，让信息有的放矢，达到事半功倍的效果。审计信息需发生在随时随地，特别是一线审计人员，做个有心人，会吃苦，就必须第一时间收集、编写和报送信息，有时还要加班加点组织编写。一个真正优秀的审计人员，必须是出门能审，闭门能写。如果能从写信息中锻炼自己的才能，能从审计业务中悟信息宣传的水平，将会终生受益。二是有论无数。在问题导向类、审计报告类、案件事例类等信息中，要用数据来说明经济运行情况、审计整改情况、工作进展情况

等，以增强说服力和可信度。如果通篇介绍思路举措多么对路、老百姓反响多么强烈，但是没有任何数据去印证，怎能让人信服？这就要求我们加强对数据的运用，能明确的时间、数量、比重、增量等尽量用数据去表达，让审计信息论据翔实。而数据是审计信息的本分和优势，就看审计人员如何有效把握数据的有效性，去帮助信息写作。审计信息要求反映“是什么”、“为什么”、“怎么办”，要求高，难度大，很多审计人员感觉有压力，写信息的积极性不高，只有具备强烈的责任意识，对自己出手的每个项目负责，才能真正发挥参谋助手作用。三是劳而无为。有的信息扣着一个很大的“帽子”，粗一看“模样不错”，但细看就会发现，缺乏中心思想，没什么实在内容，没有比较成熟的思路和具体可行的对策思路，流于泛泛而谈和“假、大、空”。好的信息应简明扼要、真奔主题，内容具体实在、言之有物。信息写作是“隔着窗户纸和领导说话”，只闻其“声”难见其人，而审计信息不仅能“声”临其境，更能通过审计信息和领导对话，何劳而不为。审计大多是审问题，有些地方怕报问题引起麻烦，抱着“多一事不如少一事”的态度，不惹麻烦。审计人员必须本着对党和人民负责的态度，讲真话，讲实话，讲真话不仅体现在审计报告中，更要体现在信息宣传上，及时提供第一手信息，供党委政府决策参考，这是一项义不容辞的政治责任。

审计新人学习心得体会与感悟

审计新人学习心得体会首先学校专业性和单位的综合性。在工作中我们需要全面的学习全面的提升自我特别是审计工作，如果对审计专业知识不了解对各个单位部门的职责职能不清楚是很难进行审计工作，审计工作专业性强合运用知识能力、综合动手操作能力、综合处理问题的能力；具有对家政策法律法规的知晓度；还要对项目相关领域宏观了解综合把握 ,才能完成审计的各项工作。其次学校的自主性与单位的制度性。审计要求我们必须做到法定审计范围必须全面覆盖、法定审计内容严查不漏、法定审计程序必须执行、法定审计问责必须履行到位。针对国家的大政方针对一些乡镇、单位“有令不行，有禁不止”的必须进行惩罚，对国有资产国家资源进行保护。遵循国家“八项规定，六条禁令”的规定加强审计监督 ,维护国家财政经济秩序。

最后学校的理论性与单位的实践操作。大学三年我们学习了会计基础、经济法、统计法等一系列的专业理论知识然而却没有一点实际操作的经验，经验的缺少让我在工作中茫无头绪，是领导的关心同事的帮助让我度过了极其茫然的时间段，让我知道光有理论没有实践就像如纸上谈兵，光有实践没有理论知识的指导就是有勇无谋之辈最后都是失败的，只有具有较强的理论知识与丰富的实战经验才会是出色的人。转眼间，学习审计业务已有半年，在这半年里我有幸参与了2个项目的审计工作，感谢能有这样一个机会让我能够更快熟悉审计业务，通过参与的审计项目使我对政府审计工作有了认识，对审计流程有了初步把握，对审计业务有了一定的了解，提升了自己的业务能力。为了尽快成为一名合格的审计人员，熟悉审计业务是基础，还应该加强自身的各方面的学习：一、求真务实、踏实干事。政府审计的目的就是为了加强监督，维护国家财政经济秩序，提高财政资金使用效益，促进廉政建设，保障国民经济和社会健康发展。这就要求我们在审计时要做到客观公正、实事求是，在审计取证时，要做到有理有据，做到依法依规审计，严格

大数据管理及应用专业

大数据管理及应用专业招生简章东凌经济管理学院计划于2019年面向全校2018级本科生招收30名“大数据管理与应用”专业学生。专业介绍大数据已成为推动经济转型发展的新动力、提升国家竞争优势的新机遇。国家大数据产业“十三五”规划正在启动实施阶段，社会对大数据人才的需求日益迫切。为主动适应国家和经济社会发展需要，东凌经济管理学院开设“大数据管理及应用”本科专业方向班，现面向全校一年级学生招生，欢迎大家报名。大数据管理及应用专业依托北京科技大学东凌经济管理学院的管理科学与工程系建设。管理科学与工程系是北京市重点学科，具有悠久的办学历史和强大的师资队伍。目前拥有专职教师26人，其中教授9人，副教授10人，讲师7人，95%的教师具有博士学位，80%的教师具有海外学习或进修经历。教师中1人入选爱思唯尔（Elsevier）2014年中国高被引学者榜单，2人获评教育部新世纪优秀人才，2人获评北京市教学名师。近5年获得国家自然科学基金项目14项，其中包含重点项目2项，发表学术论文300余篇。此外，该系拥有一流的实验和应用实践平台和基础设施技术保障。包括200核高性能服务器，300T的专用网络存储设备，万兆交换机以及云存储管理平台，可以同时为2个班60名学生开展大数据管理与应用相关实验。

大数据管理和应用专业将突出大数据科学专业特色，注重人才培养的科学性、前瞻性。本专业毕业生应熟练掌握大数据平台技术（设计、部署、管理、运维等）、大数据分析技术（统计计算、人工智能、数据挖掘等方法）、大数据开发与应用等基本工程能力，具备创新意识和合作精神，具有较高的分析问题、解决问题、自主学习以及创新能力。毕业生适合在信息技术企业、企事业单位、科研机构、高等院校的信息技术或管理部门，以大数据采集与预处理、存储与管理、分析与挖掘、展现与应用等为主要内容，从事商务数据分析学科的科研、教学、管理等工作。大数据是国家重点支持的发展领域，具有良好的就业前景和用武之地。欢迎有志于国家大数据事业发展的同学踊跃选报大数据管理及应用专业！

审计实践心得体会

审计实践心得体会审计实践心得体会审计实践心得体会1 审计实训结束了，作为一名会计类学生，参加这次审计实训收获很多，体会很深。通过审计实训，不仅能让我们熟悉审计实务的流程，而且能够加深对审计理论知识的理解和应用。除此之外，在实习的过程中，通过具体业务的操作，能够提高分析问题和解决问题的能力，还能培养同学之间团结互助和讨论学习的精神。审计作为一门应用型很强的学科，其在实际的工作中是一项重要的经济管理工作，提高经济效益离不开审计，而且随着经济的发展审计工作的地位显得更为重要。实训课程按照教学安排依次进行，从编制审计计划、实施审计到审计完成，以小组的形式分工，通过相互的协商完成各自的审计任务。在这次的实训中，团队合作精神是留给我很深刻的影响，面对对一个企业的审计工作，任务是很繁重的，明确、有序的分工和团队的合作使我们每一个成员都在轻松的过程中完成了任务。考研在即，平时的课程也较多，面对第一次接触审计实务，我们的工作从一开始充满好奇和新鲜感，心想能很快的完成课程任务，但很快就感觉枯燥无味，进度非常慢，在心理上有了很大的冲击。面对庞杂的资料从一开始的毫无头绪到有了思绪，陷入到具体的实务操作中，最后完成审计

实训任务，对我们每一个人都是心理、生理上的双重挑战。通过审计基础模拟实训，让我学到了如何运用审计的方法，通过实验，掌握审阅法、调解法、审计抽样方法的应用，学习内部控制的测试与评价；掌握了审计重要性、审计风险应用；通过具体的综合案例分析，提高了我对审计综合案例的审查分析能力；通过这次培训，通过对实验审计报告的填写、审查，了解到了审计工作的复杂性和艰巨性，也提高了我对编写审计工作报告的能力。以企业的年度会计报表为实训资料，采用风险导向审计模式进行系统操作实验，包括接受被审计单位的委托，签订业务约定书，编制审计总体策略和具体审计计划，运用检查记录或文件、检查有形资产、观察、询问，函证、重新计算、重新执行、分析程序等主要审计程序，收集充分适当的审计证据，编制审计工作底稿。最后对审计证据进行整理、分析、鉴别、汇总，形成恰当的审计意见，并出具审计报告。实训结束了，自己也具备了一定的审计实际操作能力，但通过这次的学习我发现了自己对审计学的知识掌握不牢固，对具体的审计工作流程不是很清楚。在一些方面存在粗心大意、不认真的态度，很难找出存在的审计错误。学习会计方面的时间已经满满三年多了，细心认真是对这个专业学生的基本要求，但自己仍存在这些问题，在以后的学习中要认认真真的去做好每一件事，提高工作效率，养成好的习

2020年审计工作十年感悟

范文 2020年审计工作十年感悟 1/ 6

市审计局的大门，成为审计的一份子。成长与审计“相伴”是一种磨砺。作为一名新人，熟悉“审计局情”为第一要务。我入职审计队伍后，先后被安排在局人事处、机关党委、办公室帮助工作。在人事处工作期间，“人事档案案卷整理”“档案信息录入”等工作。在机关党委工作期间，负责过全局党员信息管理，党员学习情况检查等工作。在办公室工作期间，帮助修改审计宣传文稿、信息等。在管理部门工作一段时间后，我也被安排到派出审计二处（现在已改为企业审计二处），正式开始了“从审”生涯。接下来，便随审计组参与了“公交集团”、“国资委”“**市规划局”“浮山综合整治” 等项目的审计工作，初涉审计，虽然我也用心去学习有关的规章制度、法律法规以及审计的程序、方法，并向同志们请教，但作为非财务、审计专业的我还是感到了困难与吃力，看着别人查账、取证、询问，有条不紊，我羡慕极了，自己产生了畏难情绪，觉得审计对我是那么的陌生。就在我犹豫之时，我的导师——刘学清处长看出了我的心事，他鼓励我不要畏惧，要坚持不断的学习，多向老同志请教，提高自己的工作能力。 3/ 6

工业大数据应用

工业大数据应用 “数字化工厂”展现了信息化制造的强大魅力，“互联工厂”模式给人们无限的想象空间。工业自动化、数字化等作为“智能制造”的关键技术，大数据、人工智能在新一轮革命发展浪潮下必将成为重要的角色。新一代信息技术为核心的第四次工业革命已经悄然开始，为适应并引领新工业革命的浪潮，美国推出“再工业化”，德国提出“工业4.0”，作为世界制造大国的中国制定了“中国制造2025”并把“智能制造”、“大数据”、“人工智能”定为中国未来的主攻方向，中国制造业进入了转型升级的重要发展阶段。在工厂里，每一台自动化设备均由PLC、变频器、工控机、传感器、人机界面、伺服与运动控制、机器视觉等基础工控元件构建而成，设备与设备之间通过工业以太网连接，所有的机器设备互联组成井然有序的生产系统，再由MES、PDM/PLM、ERP、CAD/CAE/CAM/CAPP、SCADA等信息管理软件进行统筹，最终形成所谓的“智能制造”工厂解决方案。中国“智能制造”转型带来了巨大的自动化市场需求。早在几年前，德国政府推出了“工业 4.0”的计划，通用电气GE 提出了“工业互联网”的愿景，信息技术在工业领域上应用研究已积累数年。工业大数据生态要求企业有能力平台化，不管企业是生态的主导者还是参与者，工业大数据将来肯定是一种生态存在业态，只不过各家企业在其中的角色是不同的。基于云平台构建的制造企业的大数据的意义-bonc云平台

产品营销：大数据分析结果为制造企业提供针对性推销、定向研发、智能维保等服务。设备远程故障诊断分析：大数据预测设备未来可能出现故障的时间，提供避免风险的解决方案，消除设备故障停机给客户带来的损失。客户体验：在移动端建立企业宣传平台，以场景化方式让客户参与产品的认知，增加品牌的传播效果。技术创新：借助平台的专家经验共享、智能决策库的建立，提高运维领域的装备管理水平，降低行业运营成本。节约能耗：通过数据集的切分和规律查找，帮助找到最优化的数据集，实现人员投入及控制过程的节能提效。具有理想的工业大数据企业也许也要经历这样的过程，他们需要通过单个项目帮助企业完成内部的纵向集成，然后把解决方案产品化和平台化，进一步延展自己的核心竞争力。

工业大数据架构

随着工业4.0、工业互联网、中国制造2025等词的出现，掀起制造业建设的新一轮的浪潮。近年来随着制造业信息化应用不断的完善，形成大量的数据积累下来，大家也都希望把这些数据进行提炼出来，形成企业自己的数据资产，使之变为企业的生产力。如何来构建企业自己的数据资源中心，以及数据最终应该如果应用？成为了众多企业思考的问题。小编一直从事于制造业IT数据服务建设，运用自己所了解的知识给出一些建议，希望能给大家一些帮助。我们先来看一下如何来构建企业的大数据平台(数据资源中心)，首先我们要想明白我数据资源中心的架构，由那些模块平台来构成，我大概的整理出来一个架构图供大家参考：我们以这张图为参考来具体的讲一下数据中心的构建： 1、数据源：也有是所有采集的数据的业务系统。根据业务统的主次，以及对接业务系统的接口预算，咱们可以分期进行业务采集对接。也可以全部应用系统都进行对接。跟据企业现实情况来进行判断。 2、数据的整合平台：也就是对采集好的数据进行清洗的平台，把采集到应用系统的数据进行加工处理（ETL过程）。针对不同的数据有不同的处理方式: Flumen实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据，同时对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方。 Sqoop是一个用来将和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型（例如：MySQL Oracle Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。 Kafka是一种高吞吐量的发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。对于像一样的数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka的目的是通过的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过来提供实时的消息。通过这些工具把数据进行整理，输送上方的存储与计算平台。咱们也可以把这一过程理解为在做家具时用的原材料加过的工程，一开始从各地方收集来的树，然后把树跟据不同的大小，

大数据技术与应用 - 大数据存储和管理 - 分布式数据库(NoSQL) - 第三课

大数据技术与应用网络与交换技术国家重点实验室交换与智能控制研究中心程祥 2016年9月

提纲-大数据存储和管理1. 分布式文件系统 1.1 概述 1.2 典型分布式文件系统 1.3 HDFS 2. 分布式数据库 2.1 概述 2.2 NoSQL 2.3 HBase 2.4 MongoDB（略） 2.5 云数据库（略）

2.1 分布式数据库概述四类典型的用于大数据存储和管理的分布式数据库系统有： 1.并行数据库 2.NoSQL数据管理系统 3.NewSQL数据管理系统 4.云数据管理系统

2.1 概述-并行数据库 ?定义通过并行使用多个CPU和磁盘来将诸如装载数据、建立索引、执行查询等操作并行化以提升性能的数据库系统。往往运行在通用计算机组成的集群环境中。 ?优点通过多个节点并行执行数据库任务、提高整个数据库系统的性能和可用性。 ?不足并行数据库设计和优化时认为集群中节点数量是固定的，若果对集群进行扩展或收缩，数据转移成本高，还会导致系统一段时间不可用。认为节点故障是特例，因此只提供事务级别的容错，如果查询过程中节点出错，整个查询需要重运行。

2.1 概述-NoSQL数据管理系统 ?定义没有固定数据模式并且可以水平扩展的系统被称为NoSQL。NoSQL不支持关系数据模型。 ?优点数据模型简单，每条记录拥有唯一的键，一次操作获取单个记录增强了系统可扩展性。与并行数据库不同，NoSQL数据系统能够基于低端硬件（通用PC机）进行水平扩展，灵活性高，成本低。 NoSQL数据系统吞吐量比传统关系数据管理系统要高很多，例如，Google的Bigtable每天可处理20PB的数据。 ?不足不支持ACID特性，然而，ACID特性能够使系统在中断的情况下保证在线事务能够准确执行。 NoSQL系统提供不同的查询模型，增加了开发者负担。

大数据管理与治理(全文)

大数据管理与治理（全文）胡经国本文作者的话：本全文由已在百度文库发表的本文2篇连载文档汇集而成。特此说明。一、大数据管理与Hadoop 1、Hadoop概述 Hadoop是大数据分布式处理框架，是一项开源技术，是当今与大数据应用最为息息相关的数据管理平台。它主要由Yahoo创建于2006年；一部分基于由Google在一些技术论文中所阐述的思想。它创建不久，不少互联网公司采用该技术并开始对其自身的发展贡献力量。在过去几年，Hadoop已经演变成一种有着基础设施组件和相关工具的复杂生态系统；而且它被各家供应商打包在一起成为商业Hadoop发行版本。对于高级分析活动来说，在集群服务器上运行的Hadoop，为建立一个高性能、低成本的大数据管理架构提供了途径。随着人们逐渐意识到其能力的提升，Hadoop的应用蔓延到了其他行业，包括对混合有传统结构化数据和新型非结构化数据以及半结构化数据的应用程序的报告和分析。其中包括：网络点击流数据、在线广告信息、社交媒体数据、医疗记录以及来自制造设备的传感器数据和源于互联网设备的数据。 2、Hadoop核心组件 Hadoop包含了大量开源软件组件。这些组件拥有用于计算、处理、管理和分析大量数据的核心模型，而这些数据则由各种各样的支撑技术所包围。这些核心组件包括： ⑴、HDFS HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop分布式文件系统。它支持传统的分级目录和文件系统；而传统的分级目录和文件系统则是将文件分布于Hadoop集群中的存储节点上，例如DataNodes（数据节点）。 ⑵、MapReduce MapReduce是可以对批量应用程序进行并行处理的编程模型和执行框架。 ⑶、YARN YARN（Yet Another Resource Negotiator）是负责管理任务调度。它为运行中的应用程序分配集群资源，并在可用资源出现争用时进行仲裁。它同时还对正在处理中任务的进展进行追踪和监控。