大数据处理与决策期末考试

接下来为大家讲解大数据处理与决策期末考试，以及大数据处理与决策期末***涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

• 1、什么是会计大数据分析与处理技术
• 2、大数据与会计操作考试是什么
• 3、大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别?
• 4、请问大数据管理与应用主要学什么?
• 5、大数据技术的出现对传统决策逻辑与决策文化带来了哪些挑战?

什么是会计大数据分析与处理技术

1、会计大数据分析与处理技术，涉及对大量数据进行深入分析。大数据特性包括数据量庞大，更新速度迅速，数据类型繁杂，价值高且真实性强。这些特性被充分利用，构建数据仓库，确保数据安全，以及进行数据挖掘。通过这些分析与处理，公司与企业能制定出下一步的工作安排与***。

2、大数据会计是一种以大数据处理技术为核心的会计工作模式。以下是对大数据会计的详细解释：大数据会计的基本定义 大数据会计是会计工作与大数据技术相结合的新兴领域。它利用大数据处理技术，对会计信息进行高效、精准的分析和处理，以提高会计工作的效率和准确性。

3、会计大数据是指在会计领域，以及与会计相关的金融、商业等领域，通过大数据技术和方法，***集、存储、处理和分析庞大、多样、高维的数据***，挖掘数据中的关联性、规律性和价值信息，为企业和组织提供决策支持、业务优化和风险管理等方面的服务。

4、大数据会计是一种以大数据技术和会计信息为主要工具的新型会计领域。大数据会计结合了大数据技术和传统会计学的知识，通过分析和处理海量的会计信息数据，为企业提供更准确、更全面的财务决策支持。以下是关于大数据会计的详细解释：大数据技术的运用 大数据技术的出现为会计领域带来了革命性的变化。

大数据与会计操作考试是什么

大数据与会计操作考试和会计电算化实务考试都是与会计、计算机有关的考试。大数据与会计操作考试是由中国注册会计师协会主办的，旨在测试考生在大数据应用方面的知识和技能，包括大数据的基本概念、大数据技术的应用、大数据分析和决策等方面的内容。考试分为两个等级，分别为初级和高级。

大数据与会计校考主要考察学生对于数据分析及统计学的掌握，同时也要求学生掌握基础的会计知识和技能。考试内容广泛，包括数据挖掘、数据预处理、机器学习、数据可视化等。学生需要能够运用会计原理和规范来处理企业的财务报表，理解税务和审计法规。

数据处理和分析，数据库管理，会计基础知识，财务管理。数据处理和分析：考察考生对于数据处理和分析的基本概念、方法和工具的掌握程度，包括数据清洗、数据挖掘、数据可视化等。数据库管理：考察考生对于数据库管理的基本概念、技术和应用的掌握程度，包括数据库设计、数据备份与恢复、数据安全等。

大数据与会计笔试考：大数据相关知识，数据库管理，数据分析与挖掘，会计准则和会计基础知识，财务报表分析，税法法规。大数据相关知识：包括大数据的定义、特点、应用场景、技术架构等方面的基础知识。

大数据与会计专升本考试涉及高数二的内容，具体包括高等数学和线性代数两个部分。值得注意的是，考试中不会涉及无穷级数、线面积分和概率统计的相关内容。考试内容主要集中在极限和连续、医院函数微积分学、一元函数积分学、多元函数微分学以及概率论中的古典概型和离散型随机变量的使用等方面。

专升本大数据与会计考大学英语、大学计算机、大学语文、大学计算机、大学高等数学。根据查询相关资料信息显示，统招专升本考试是以省或直辖市为单位组织进行的，不同地区大数据与会计专业专升本考试科目不同，专升本大数据与会计考大学英语、大学计算机、大学语文、大学计算机、大学高等数学。

大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别?

有的。仓库只储存数据。而大数据要有分析，挖掘的作用。

数据模型不同，数据处理方式不同。京东大数据平台不仅处理结构化数据，还处理非结构化数据，如图片、***、文本等。而传统的数据仓库模式主要处理结构化数据。京东大数据平台***用的是基于Hadoop的分布式计算架构，这种架构可以处理海量多源异构数据，并支持实时接入、复杂事件处理和机器学习。

立体仓库跟普通仓库的区别：立体仓库一般都较高。其高度一般在5米以上，限定可达到40米，常见的在7-25米之间。其也是机械化仓库。由于货架在5米以上，人工已不好对货架进行进出货操作，因而须依靠机械进行作业。而立体仓库中的自动化立体仓库，则是当前技术水平较高的形式。

不一样。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略***。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

“小数据”时代的计算性能，在互联网时代让传统BI举步维艰。因此只有更新方法，才能带来新的机会。基本上，传统BI所有的功能，都可以被对应的大数据组件所替代，且大数据技术具有成本优势，技术的汰换是大势所趋。 其次是商务困境。

请问大数据管理与应用主要学什么?

大数据管理与应用是以互联网+和大数据时代为背景，主要研究大数据分析理论和方法在经济管理中的应用以及大数据管理与治理方法。

大数据管理与应用专业是指通过运用大数据技术和方法，对大规模的数据进行管理、分析和应用的专业。该专业的学生主要学习数据管理、数据挖掘、数据分析、数据可视化、机器学习等相关知识和技术，掌握大数据处理平台和工具的使用，培养数据分析和应用开发的能力。

“数据科学与大数据技术”主要学习计算机课程和大数据算法、大数据分析与处理等相关课程。“大数据管理与应用”专业主要学习商业数据分析、数据智能与决策分析、大数据治理与商业模式等应用类型的课程。

学生在校期间将学习一系列核心课程，包括数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析、数据科学算法导论以及经济管理理论。

大数据管理与应用专业课程包括微观经济学、宏观经济学、管理学基础、运筹学、应用统计、计量经济学、商务数据分析、多元统计分析与R建模、时间序列分析方法、大数据基础设施、面向对象程序设计、数据库系统、数据仓库与数据挖掘、文本分析与文本挖掘、网络社会媒体营销分析、量化金融方法等。

大数据技术的出现对传统决策逻辑与决策文化带来了哪些挑战?

企业决策逻辑发生了改变，收集信息与应用信息在决策中的作用日益重要，企业逐步认识到全体员工决策的重要性，高度重视广大员工提出的意见；（2）企业将培养数据分析专业人才放在重要地位，利用各种优惠措施支持企业内部员工提高自己的数据应用能力，由此推动了企业决策文化的顺利发展。

挑战五：大数据人才缺口 如果说，以Hadoop为代表的大数据是一头小象，那么企业必须有能够驯服它的驯兽师。在很多企业热烈拥抱这类大数据技术时，精通大数据技术的相关人才也成为一个大缺口。

传统的数仓数仓引擎还会带来成本高的挑战，主要体现在以下几个方面.部署成本高：由于Hadoop的计算逻辑是通过堆计算资源的方式来摊销复杂查询的时间，因此如果需要达到一个比较理想的性能，必须要求集群中节点的数量达到一定的规模，否则因为计算效率低的特点，单机很容易成为性能瓶颈。

智能大数据算法还存在安全性与可解释性的挑战。随着算法日益复杂，其内部逻辑与运算过程往往成为黑箱，这不仅增加了被恶意攻击与利用的风险，也使得人们难以理解算法是如何作出决策的。这种不透明性削弱了人们对算法的信任，也限制了其在更多领域的应用。

数据驱动决策对企业变革带来了全新挑战。尽管大数据被期待用于决策，但人的非理性行为和数据的局限性使得这一过程复杂化。在电商运营中，我们试图通过数据分析预测用户行为，然而女性消费者的冲动购物行为往往与预设的逻辑不完全吻合，这可能导致决策偏差。

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