3-1大数据生态
《大数据审计技术》课件——3-1利润表质量分析
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二、利润表质量分析重点
（二）利润质量恶化表现
1、企业反常压缩管理成本
2、企业变更会计政策和会计估计
3、应收账款规模的不正常增加
4、企业存货周转过于缓慢
5、应付账款规模的不正常增加
6、企业的业绩过度依赖非主营业务
7、企业计提的各种准备和折旧过低
8、企业有足够的可供分配的利润，但不进行现金股利分配
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二、利润表质量分析重点 （三）利润表相关数据异常
1、营业收入增幅低于应收账款增幅，且营业收入和净利润与经营性 现金流量相背离 2、营业利润大幅增加的同时，营业成本、销售费用等增幅很小 3、公司应交增值税、税金及附加和所得税费用异常低，与收入和利 润增长幅度不匹配
（三）利润表质量主要影响因素
影响利润质量的因素很多，主要包括： 企业经济环境、适用的税收政策、企业的主营业务、采用 的会计政策、现金流量、资产的质量、偶然的或一次性的经 济事项、财务状况、企业未来的发展规划等。
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一、利润表质量分析含义与内容
（三）利润表质量主要影响因素
1、变动成本
变动成本率=变动成本÷销售收入×100%
237,080.89 242,659.23 193,425.48
5,221.74 22,356.54 16,930.21 5,044.34
-379.46 6,615.21 357.81 5,877.95 3,752.04
2013
279,562.33 395,797.36 244,093.36
7,136.74 34,592.70 20,455.32 1,361.76 -114,857.50
数据科学导论教学课件(共8章)-第3章大数据生态系统
记录
心的传输网络。
汇集
预处理
转换
数据需要我们根据业务模型与应用
需求进行筛选，之后通过传具主要是前端的各类数据
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采集装置。
原始数据存在着多种可用性不强的
问题，比如缺失值、异常值等问题，
需要在处理之前进行必要的预处理。
从该阶段开始，数据信息进入数据
4
中心，为应对实时海量数据，需要
An Example of OpenMP
#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <omp.h>
int main(int argc, char* argv[]) { // 编译原语 # pragma omp parallel for for(int i = 0; i < 10; ++i)
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分析
底层处理上，数据以二进制信息的 形式参与，而模拟形式更适合人类 理解。该阶段便将分析结果以图表 形式展现出来，形象且直观。可视 化工作的运行依赖计算、存储与网 络资源，依赖可跨平台使用的专用 软件。
展现
它主要利用前期数据进行有监督或
无监督学习器的训练与优化，以让
数据“说话”，为后续工作提供智
慧支持。此阶段需综合运用计算资
数据科学 导论
Chapter 3
大数据生态系统
目录
CONTENTS
01 数据生态 02 并行与分布式处理 03 Hadoop, Spark, Storm
数据生态（数据是生命）
鉴于其海量、多样、高速与价值稀疏性，如何有效发现隐藏在数据背后的知识，或者“让数据说话”，是这个时代的 鲜明主题。把数据比作生命，我们可以根据其衍生、传播、转储、运行、展现与回收等不同阶段，兼顾数据特征与业务要求， 分别研发处理工具，对其进行有多级反馈的流水处理。该系统内含多个模块，模块间相互影响、彼此制约，在平衡中完成数 据治理，可谓大数据生态系统。
万物互联的生态体系
万物互联的生态体系摘要：1.万物互联的生态体系的概念2.万物互联的生态体系的组成部分3.万物互联的生态体系的优势4.我国在万物互联生态体系中的地位与贡献5.万物互联的生态体系的未来发展趋势正文：一、万物互联的生态体系的概念万物互联的生态体系，是指通过互联网、物联网、大数据、人工智能等技术手段，将各种设备、设施、物品、生物等连接在一起，形成一个高度智能、自适应、可持续发展的生态系统。
在这个系统中，各个组成部分可以进行信息交流和资源共享，实现人与物、物与物之间的无缝对接。
二、万物互联的生态体系的组成部分万物互联的生态体系主要包括以下几个部分：1.物联网：通过各种传感器、标签等技术，实现物品与物品之间的信息传递和数据交换。
2.大数据：对海量数据进行采集、存储、分析和处理，为决策者提供有价值的信息支持。
3.人工智能：通过机器学习、深度学习等技术，实现对复杂系统的智能分析和自主决策。
4.云计算：提供强大的计算能力和存储能力，为万物互联的生态体系提供基础设施支持。
5.5G 通信技术：提供高速、低延迟的通信服务，为万物互联的生态体系提供网络连接支持。
三、万物互联的生态体系的优势万物互联的生态体系具有以下几个显著优势：1.高效：通过数据共享和智能决策，提高各个组成部分的工作效率。
2.节能：实现资源的精细化管理和优化配置，降低能源消耗。
3.环保：通过智能化技术手段，减少环境污染和生态破坏。
4.安全：通过物联网、大数据等技术手段，提高安全防范和应急处理能力。
四、我国在万物互联生态体系中的地位与贡献我国在万物互联的生态体系中具有举足轻重的地位，并为该领域的发展作出了重要贡献。
我国政府高度重视物联网、大数据、人工智能等技术的发展，制定了一系列政策措施，加大投入力度，推动产业创新。
同时，我国企业和科研机构在相关领域的技术研究和应用取得了世界领先水平，为全球万物互联的生态体系建设提供了有力支持。
五、万物互联的生态体系的未来发展趋势随着科技的不断进步，万物互联的生态体系在未来将呈现以下发展趋势：1.技术融合：物联网、大数据、人工智能等技术将更加紧密地结合在一起，形成更加完善的生态体系。
环境大数据分析(3篇)
第1篇一、引言随着全球人口的增长、城市化进程的加快以及工业化的快速发展，环境问题日益凸显。
为了应对这些挑战，环境大数据分析作为一种新兴的技术手段，得到了广泛的关注和应用。
本文将从环境大数据的概念、特点、应用领域、技术方法以及发展趋势等方面进行探讨。
二、环境大数据的概念与特点1. 环境大数据的概念环境大数据是指与环境相关的大量数据，包括气象数据、水文数据、土壤数据、植被数据、空气质量数据、污染数据等。
这些数据来源于各种监测设备、卫星遥感、地理信息系统、互联网等渠道。
2. 环境大数据的特点（1）数据量大：环境大数据涉及多个领域，数据来源广泛，数据量庞大。
（2）数据类型多样：环境大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
（3）数据更新速度快：环境数据具有实时性，需要及时更新。
（4）数据质量参差不齐：由于数据来源多样，数据质量参差不齐。
（5）数据价值高：环境大数据对于环境监测、预测、决策等方面具有重要意义。
三、环境大数据应用领域1. 环境监测环境大数据可以用于实时监测环境质量，如空气质量、水质、土壤污染等。
通过对海量数据的分析，可以及时发现环境问题，为环境治理提供依据。
2. 环境预测环境大数据可以用于预测环境变化趋势，如气候变化、自然灾害等。
通过对历史数据的分析，可以预测未来环境状况，为环境规划提供参考。
3. 环境治理环境大数据可以用于环境治理，如污染源追踪、污染治理效果评估等。
通过对数据进行分析，可以找出污染源，评估治理效果，为环境治理提供科学依据。
4. 环境决策环境大数据可以用于环境决策，如政策制定、资源分配等。
通过对数据的分析，可以为政府和企业提供决策支持，提高环境治理效率。
5. 环境科普教育环境大数据可以用于环境科普教育，如制作环保宣传片、开发环保教育软件等。
通过将数据可视化，提高公众对环境问题的认识。
四、环境大数据技术方法1. 数据采集与处理（1）数据采集：通过监测设备、卫星遥感、地理信息系统等手段采集环境数据。
大数据网络安全演讲稿(3篇)
第1篇大家好！今天，我很荣幸能在这里与大家共同探讨一个日益重要的话题——大数据网络安全。
随着信息技术的飞速发展，大数据已成为推动社会进步的重要力量。
然而，在享受大数据带来的便利的同时，我们也必须正视其背后存在的网络安全风险。
下面，我将从大数据网络安全的重要性、面临的挑战以及应对策略三个方面进行阐述。
一、大数据网络安全的重要性1. 保护个人信息安全在大数据时代，个人信息被广泛收集、存储和利用。
一旦个人信息泄露，将会给个人生活带来严重困扰，甚至导致财产损失。
因此，保障大数据网络安全，保护个人信息安全显得尤为重要。
2. 维护国家网络安全大数据已成为国家战略资源，是国家综合实力的重要体现。
保障大数据网络安全，有利于维护国家网络安全，确保国家利益不受侵害。
3. 促进社会稳定和谐大数据在公共安全、社会治理等方面发挥着重要作用。
保障大数据网络安全，有助于维护社会稳定和谐，促进经济社会持续健康发展。
二、大数据网络安全面临的挑战1. 数据泄露风险随着数据量的激增，数据泄露风险也随之增大。
黑客攻击、内部人员泄露、技术漏洞等因素都可能导致数据泄露，给企业和个人带来严重损失。
2. 恶意攻击手段多样化近年来，黑客攻击手段不断翻新，如钓鱼、勒索软件、APT攻击等。
这些恶意攻击手段对大数据网络安全构成严重威胁。
3. 技术瓶颈与人才短缺大数据网络安全领域技术更新迅速，但我国在关键技术方面仍存在一定差距。
同时，网络安全人才短缺，难以满足大数据网络安全的需求。
4. 法律法规滞后我国在大数据网络安全方面的法律法规尚不完善，难以适应大数据时代的发展需求。
三、应对大数据网络安全挑战的策略1. 加强技术防护（1）完善网络安全基础设施，提高网络安全防护能力；（2）研发和应用新型安全技术，如人工智能、区块链等，提高网络安全防护水平；（3）加强对数据加密、脱敏等技术的应用，降低数据泄露风险。
2. 提高安全意识（1）加强网络安全宣传教育，提高全民网络安全意识；（2）强化企业内部网络安全培训，提高员工安全防护能力；（3）建立网络安全应急响应机制，及时应对网络安全事件。
综合评估大数据分析报告(3篇)
第1篇一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据已成为当今社会的一个重要特征。
大数据分析作为一种新兴的技术手段，被广泛应用于各个领域，如金融、医疗、教育、交通等。
本报告旨在对大数据分析进行综合评估，分析其优势、挑战以及未来发展趋势，为相关企业和机构提供决策参考。
二、大数据分析的定义与特点1. 定义大数据分析是指利用先进的数据处理技术和算法，对海量数据进行挖掘、分析和解读，从而发现有价值的信息和知识的过程。
2. 特点（1）数据量大：大数据分析处理的数据规模巨大，通常达到PB级别。
（2）数据多样性：数据类型丰富，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
（3）数据价值密度低：在大量数据中，有价值的信息往往占比很小。
（4）实时性：大数据分析需要实时处理数据，以满足快速决策的需求。
三、大数据分析的优势1. 提高决策效率通过对海量数据的分析，企业可以快速发现市场趋势、客户需求，从而提高决策效率。
2. 降低运营成本大数据分析可以帮助企业优化资源配置，降低运营成本。
3. 提升客户满意度通过分析客户数据，企业可以更好地了解客户需求，提供个性化的服务，提升客户满意度。
4. 创新商业模式大数据分析可以为企业带来新的商业模式，如精准营销、智能推荐等。
四、大数据分析的挑战1. 数据质量数据质量是大数据分析的基础，数据不准确、不完整、不一致等问题都会影响分析结果。
2. 技术挑战大数据分析需要处理海量数据，对计算能力、存储能力、算法等方面提出了很高的要求。
3. 法律法规大数据分析涉及到个人隐私、数据安全等问题，需要遵守相关法律法规。
4. 人才短缺大数据分析需要专业人才，但目前市场上相关人才较为短缺。
五、大数据分析的应用案例1. 金融领域金融机构利用大数据分析进行风险评估、欺诈检测、客户关系管理等。
2. 医疗领域医疗机构利用大数据分析进行疾病预测、药物研发、健康管理等。
3. 交通领域交通管理部门利用大数据分析进行交通流量预测、路况监测、智能调度等。
粤教版(2019)高中信息技术必修一 3-1 体验计算机解决问题的过程课件
在现实生活中，我们经常需要对数据进行统计、分析。当数据量不 多时，我们可以采用人工方法来处理:然而，当数据量变多时，我 们运用计算机来解决问题将是一种更高效、更便捷的方法。
3.1.1人工解决问题的过程
采样人工方法解决问题，首先需要明确所要解决的问题给出的条件， 然后再根据已有的经验和知识确定解决问题的方法，从而解决问题。
当程序能够顺利运行以后，我们还需要对程序运行的结果进行检查。因 为如果程序语句符合语法规则，而程序中却有逻辑或计算方法等错误， 计算机是检查不出来的。因此，如果结果不合理，还要对程序甚至算法 进行修改，直到程序的功能符合设计要求为止。
实践
打开配套学习资源包“第三章课本素材\程序3-1”，调试并运行程序3-1，找出从A市到B市耗时最少的旅 行路线问题的结果，如图3-7所示。
上述问题中，假如中转城市很多，交通班次也很多，找出耗时最少 路线的工作量会非常大,若用人工穷举遍历,其效率就会很低。
3.1.2计算机解决问题的一般过程
当数据量很大，人工处理效率很低时，我们可以借助计算机，通过 编写计算机程序解决问题。编写计算机程序解决问题要经过分析问 题。设计算法，编写程序、调试运行程序等若干个步骤。
例如，用Pyhon语言编写从A 市到B市耗时最少的旅行路线 问题的算法的程序可参见配 套学习资源包“第三章课本 素林程序3-1”。其中，找出 能 够 从 入 市 经 B (i=1, 2,……，k)市到达B市的中转 联运班次，并计算所用的时 间以及找到耗时最少的联运 路线的关键程序段如下。
4.调试运行程序
S=M1×N1+M2×N2+…+Mk×Nk
寻找从A市到B市耗时最少的旅行路线问题就转化为在S种联运班次中找到一 种耗时最少的联运班次。这样就需要遍历每一个班次进行比较。若用人工 方式找出能够中转且等待时间和行驶时间最少的班次，工作量将极其浩大!
大数据分析技术基础教学课件3-大数据处理平台Hadoop
mapred-site.xml <configuration>
伪分布式模式 • Hadoop 可以在单节点上以伪分布式的方式运行，Hadoop 进程以分离的 Java 进程来运行，节点既作为 NameNode 也作为 DataNode，同时，读取的是 HDFS 中的文件
分布式模式 • 多个节点构成集群环境来运行Hadoop
Hadoop的安装
Hadoop基本安装配置主要包括以下几个步骤：
第一代Hadoop包含三个大版本，分别是0.20.x，0.21.x和0.22.x，其中，0.20.x最 后演化成1.0.x，变成了稳定版，而0.21.x和0.22.x则增加了NameNode HA等新的 重大特性
第二代Hadoop包含两个版本，分别是0.23.x和2.x，它们完全不同于Hadoop 1.0， 是一套全新的架构，均包含HDFS Federation和YARN两个系统，相比于0.23.x，2.x 增加了NameNode HA和Wire-compatibility两个重大特性
Pig是一个用于大数据分析的工具，包括了一个数据分析语言和其运行环 境。Pig的特点是其结构设计支持真正的并行化处理，因此适合应用于大数 据处理环境。
Ambari是一个用于安装、管理、监控hadoop集群的web界面工具。目前已 支持包括MapReduce、HDFS、HBase在内的几乎所有hadoop组件的管理。
◦ 10年后，摩尔在IEEE国际电子组件大会上将他的语言修正为半导体芯片上集成的晶体管和电阻的 数量将每两年增加1倍。
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大数据工具调度系统：Yarn
Yarn 的作用是将大数据体系中多种多样的工具进行工作梳理分配和调度，让 它们能够很好地协同写作。
总结
厨房一样的泛生态圈 大数据存储工具：HDFS 大数据处理工具：MapReduce、Tez 和
Spark 技术 大数据处理简化技术：Pig 和 Hive
大数据中低速处理技术：Impala， Presto，Drill 等
Hive on Tez
Hive on Spark
SparkSQL
大数据高速处理技术：Streaming计算
Streaming 计算，又称流计算，其思路是，在数据流进来的同时进行数据处理， 以达到实施的更新。
数据
内存计算
内容输出
大数据高速处理技术：KV Store
KV Store 的特点是，基本无法处理复杂的计算，也许没法聚合，没有强一致 性保证（不同数据分布在不同机器上，你每次读取也许会读到不同的结果，也 无法处理类似银行转账那样的强一致性要求的操作）。但它处理数据的速度非 常快。
大数据中低速处理技术：Hive on Tez、 Spark 和 SparkSQL
大数据高速处理技术：KV Store 大数据工具调度系统：Yarn
大数据生态
提纲
厨房一样的泛生态圈 大数据存储工具：HDFS 大数据处理工具：MapReduce、Tez 和
Spark 技术 大数据处理简化技术：Pig 和 Hive
大数据中低速处理技术：Impala， Presto，Drill 等
大数据中低速处理技术：Hive on Tez、 Spark 和 SparkSQL
HDFS
=
MapReduce 、Tez和Spark
大数据处理工具：MapReduce 、Tez和Spark
MapReduce 是第一代计算引擎，它的设计采用了很简化的计算模型，只有 Map 和 Reduce 两个计算过程，用这个模型，已经可以处理大数据领域很大一部分问题了。
第二代计算引擎是 Tez 和 Spark，除了内存Cache 之类的新 feature，本质上来说， Tez 和 Spark 是让 Map/Reduce 模型更通用，让 Map 和Reduce 之间的界限更模 糊，数据交换更灵活，更少的磁盘读写，以便更方便地描述复杂算法，取得更高的吞 吐量。
大数据处理简化技术：Pig和Hive
Pig 是接近脚本方式去描述 MapReduce，Hive 则用的是 SQL。它们把脚本和 SQL 语言翻译成 MapReduce 程序，交由计算引擎去计算。
Pig
=
Hive
=
Impala，Presto，Drill
大数据中低速处理技术
Impala，Presto，Drill 三个系统的核心理念是，MapReduce 引擎太慢， 因为它太通用，太强壮，太保守，我们SQL需要更轻量，更激进地获取资源， 更专门地对 SQL 做优化，而且不需要那么多容错性保证。
Impala
Presto
kSQL
大数据中低速处理技术：Hive on Tez（或者Hive on Spark）和 SparkSQL 设计理念是，MapReduce 慢，但是如果我用新一代通用计算引擎 Tez 或者 Spark 来跑 SQL，那我就能跑的更快。而且用户不需要维护两套系统。
大数据高速处理技术：KV Store 大数据工具调度系统：Yarn
厨房一样的泛生态圈
大数据本身是一个很宽泛的概念，Hadoop 生态圈（或者泛生态圈）基本上都 是为了处理超过单机尺度的数据而诞生的。
我们可以用厨房作为一个类比，来更好的理解大数据生态圈
大数据存储工具：HDFS
HDFS（Hadoop Distributed FileSystem）的设计本质上是为了大量的数据能 横跨成百上千台机器，而给用户呈现的是一个文件系统而不是很多文件系统。