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大數據時代數據分析范文1
【關鍵詞】大數據 數據分析 數據分析師
近年來，業界、學術界興起了大數據討論，一夜間大數據時代到來了。大數據給學術界帶來了新的思潮，大數據正在顛覆著很多傳統行業的模式，帶來變革。有人預測，大數據必將成為商業、政府、科研、教育、醫療等各行業面臨的一個挑戰。在大數據時代，數據分析、數據挖掘工作面臨著機遇與挑戰，本文從數據分析的角度，結合國內外相關研究，試圖回答大數據是什么，如何應對大數據的問題。
一、認識大數據
（一）大數據的宗旨：經過分析的數據才有價值
大數據要發揮作用必須經過分析，這是由大數據的4V特性（數據量大、數據類型多、要求處理速度快、低密度）決定的。也就是說，數據都是高維、低密度的，從單個數據中難以看出規律。因此，必須經過分析，針對高維進行降維，提煉大量低密度信息中的價值，才能發揮作用。否則，大數據背景下，反而更容易使得“活”信息混跡在大量“死”數據中被淹沒。面向大數據的分析要“簡單、迅速、規?；薄?/p>
（二）大數據的目標：實現基于數據的決策與資源配置
大數據最終要實現科學決策，基于信息對稱的有效資源配置。隨著大數據分析技術的發展，可利用數據來源從線下封閉的數據庫、數據倉庫擴展到開放性的O2O（Online To Offline）融合數據，可分析數據結構從原來以數值為主的結構化數據發展到涵蓋文本、視頻、音頻等多媒體數據。從而，大數據將逐步改變我們的決策目標和社會資源配置方式?；跀祿目茖W決策是一貫追求的目標。然而，信息不對稱是常態，因此傳統決策目標是建立相對滿意而非最優（決策科學家Simon提出），資源配置效率基于市場優于基于計劃。大數據背景下，迅速獲取分析更多輔助決策信息成為可能，因此決策目標可實現向最優的無限逼近，實現基于數據的“計劃”資源配置將更有效率。
（三）大數據的角度：個性化服務+中觀指數+宏觀連結
目前發展大數據，主要有基于數據為客戶提供個性化營銷服務、預測中觀行業或區域趨勢指數、基于連結的宏觀資源配置方案等角度。這不僅僅體現在阿里小微融資的個性化風控決策、高端品牌在線特賣品牌和定價動態決策（基于阿里巴巴網商活躍度指數和零售商品價格指數）、Discern group企業發展戰略咨詢報告上，還體現在阿里巴巴商務智能指數（預測經濟發展態勢）和基于公共氣象數據的各行業資源配置優化服務上。
互聯網金融是大數據發展各角度的前沿陣地。在金融領域，要實現從金融互聯網向互聯網金融的快速轉型。傳統模式下的金融企業開展網上業務，如：網上銀行、網上理財，并不是真正的互聯網金融?；ヂ摼W金融是指通過互聯網新技術為客戶實現搜索或風控等服務增值，比較有代表性的是，消除供求雙方結構不對稱的P2P貸款，提高存取效率的保值理財產品余額寶。
（四）大數據的關鍵點：保證數據質量
要發展大數據分析，首先要保證數據質量。錯誤的輸入必然導致錯誤的輸出。沒有數據質量，一切都是浮云。數據質量沒有保證，是不敢用的。數據質量是一項耗時、費力的基礎工作。
保證數據質量要求數據采集與清洗過程中秉持兩大原則：相關性和低噪聲。第一，大數據，數據并非越“大”越好，而是相關數據越“大”越好。特別是，在數據采集中，要以采集盡可能多的“相關”數據為目標，而非不加篩選越多越好。第二，大數據，首先數據獲取時要保證不存在誘導傾向的干擾因素，同時進行去噪處理。
保證數據質量要建立數據的數據。針對數據質量建立數據標簽，才有進步。有了對數據質量的數據，數據才能被決策者更為安全科學有效地使用。
（五）大數據競爭的核心：分析人才的競爭
大數據時代，作為一種資源，數據不再是稀缺資源?；ヂ摼W、門戶網站、社交網站、微博、微信等新媒體積累了大量數據，缺乏的是對這些數據的分析人員。缺乏專業的分析人才，即使守著數據的“金山”，也只能望“山”興嘆。因此，美國Turbo Financial Group采用最新的大數據分析技術聚焦被FICO遺忘的15%人群建模，阿里提出建立大數據分析的開放式平臺，希望能夠集結更多專家智慧，同時培養阿里分析人才，挖掘阿里數據“金礦”。
二、把握大數據
大數據對社會生活帶來方方面面的影響，我們如何把握大數據時代的機遇，需要慎重對待大數據帶來的挑戰?？偨Y起來，主要有三個方面：
（一）大數據時代，數據整理和清洗工作
（1）數據整理和清洗工作是數據分析的基礎。大數據專家根據經驗，普遍認為該工作是一項基礎性工作，耗時多且簡單，占到數據分析工作量的60%以上，是數據分析前提和基礎。在此基上，數據分析工作需要對數據進行標識，進行深度分析，撰寫專題報告，確保結果可以執行，最終落實到決策和實施。
（2）大數據時代，需要充分借助IT技術管理數據質量工作。在大數據時代，人工逐筆發現、解決數據質量問題的方式成本高、效率低，不可持續。要盡量規范化、系統化、自動化管理數據質量工作，將節省下的人力資源投入到新問題的研究中。
（二）大數據時代，數據分析的特點
（1）采用倒金字塔模式分配“思考、工作、分享”的時間比重。數據分析工作包括三部分：“思考”，分析實際問題，將實際問題轉化成數學模型，提出解決方案的過程；“工作”，將解決方案程序化，得出結果的過程；“分享”，將分析的結果，轉化為決策，付諸實施的過程。在時間分配上，金字塔結構或柱形結構的分布形式不是最佳結構，倒金字塔結構比較合理。即，思考的過程花得時間長些，可以減少后期工作量，少走彎路。
（2）通過數據分析進行科學決策。很多人存在誤區，認為數據分析就是做報表、寫報告。在大數據時代，數據分析不僅僅停留在此，需要進行深度分析，建立數據化決策的流程。要尊重數據、認識數據，但不迷信數據。在尊重數據、尊重事實的前提下，減少主觀因素的干擾，快速做出數據化決策，這是一種能力。
（3）大數據時代，數據分析的要義是――簡單、迅速、規?；祿治龅慕Y果要簡潔、易懂；數據分析的時間要短，盡可能的自動化地出結果，要快速的滿足客戶的需求；數據分析的方法能夠實現大批量規?；?。優秀的數據分析師應具有全局的預見性，一有問題可以馬上把該問題打成很碎、很多的問題，甚至把一個問題克隆出很多問題，從而與業務人員建立信任，降低工作量。
（4）從“死”信息中，分離出“活”的信息。大數據有數據量大的問題――產生大量的“死”數據。錯誤數據是指數據與實際情況不一致，異常數據是指數據正確但數據遠離群體的大多數，這類數據情況的處理手段比較成熟。而大數據時代，大量數據是不活躍主體，即“死”數據。因此，需要從高維低密度數據中，提取“活”的信息，發現規律。防止由于“死”信息的存在，導致分析結果不能正確反映“活”的群體特征。
（三）大數據時代，數據分析師的培養
（1）培養核心技術人才，確保長期競爭力。美國在建立全國醫療系統時，將系統外包給了加拿大的一家公司，系統運行的第一天就出現了崩潰。美國政府為此對該模式進行了反思，概括起來有三點：①外包公司設計時只顧滿足甲方的眼前利益，不會為甲方的長遠利益考慮；②項目外包造成美國技術骨干人員斷層，導致出現問題后自身無法解決；③采用該模式導致美國沒有了核心技術。
因此，在采用項目外包模式的同時，需要掌握其核心技術。在大數據時代，從數據分析、信息管理、IT技術三個方面保持核心競爭力。需要培養和保持業務、產品設計、數據分析、數據架構等方面的骨干隊伍。
（2）建立專業化的大數據分析團隊。大數據分析的核心是數學建模，基礎是實際業務，結果是自動化程序。在實際工作中需要正確、合理的使用數學建模的思維，構建以數學模型做為基礎的數據分析，建立量化管理風險的理念。深刻認識并正確駕馭大數據分析，大數據分析的方法是處于不斷發展過程中的，需要根據實際問題，結合實際數據，靈活構建模型。
參考文獻：
[1]朱建平，章貴軍，劉曉葳.大數據時代下數據分析理念的辨析[J].統計研究，2014，（2）.
大數據時代數據分析范文2
關鍵詞：大數據時代；大數據；統計學；數據分析
引言：
目前階段，在計算機處理技術不斷發展的背景下，在對規模較大并且較為復雜的數據進行處理過程中，人們已經逐漸掌握了方法與技能，并且能夠在大規模的數據中找出具有一定價值的信息，所以，大數據時代已經來臨。在數據時代中，在人文社科與人類自然科學技術等方面都會有較大的發展，同時也會一定程度上改變人們的生活與工作方式。除此之外，大數據時代也同樣為統計學提供了良好的發展機會，但也存在一定的挑戰。
一、大數據時代的概念
大數據時代的提出者是麥肯錫，他認為數據已經逐漸進入到各個行業與各業務職能的領域中，并且逐漸成為了主要的生產因素[1]。因此，人們在對大規模數據進行挖掘與應用的過程，也就意味著新的生產率增長的來臨。雖然“大數據”在眾多行業被廣泛應用，但是，特別是在信息與互聯網的領域中應用突出。
二、怎樣理解大數據
（一）大數據概念界定與構成
大數據，即由于日常產生的數據量快速增長，使得數據庫無法利用相應的管理工具對其進行管理與收集，最終導致在進行搜索、分析、存取、共享數據時具有較大的困難。
大數據的構成包括四部分，并將其總結為4V，即Volume，Variety，Value，Velocity[2]。第一部分是價值密度低，將視頻作為具體實例來說，實現連續并且不間斷的監控，其中有價值的數據信息只有一兩秒。第二部分是數據體量極大，已經從TB實現了PB的躍升。第三部分是數據類型眾多，主要包括視頻、圖片、網絡日志以及地理信息等。第四部分是處理的速度超快，可以用一秒定律來解釋。
（二）海量數據帶來哪些挑戰
第一，數據存儲。由于大數據的數據規模是PB級別，所以，存儲的系統也需要進行等級的拓展，并且可以通過磁盤柜或者是增加模塊實現容量的增加。然而，目前階段，數據的增長速度驚人，所以系統資源的消耗也不斷增加，導致系統的運行效率有所下降[3]。因為對海量數據始終停留在分布式的存儲階段，所以，對于爆炸式的數據增長，原有的存儲方案已經無法滿足現有的數據變化需求。
第二，處理技術。由于海量數據的分布性與數據量與以往存在較大的差異，所以，原有的數據管理技術已經處于落后狀態。
第三，數據安全。在互聯網規模逐漸擴大的情況下，數據的應用已經出現指數級別的增長，所以，對于數據安全的保護與監控來說具有一定的難度。
（三）大數據相關應用與實踐
第一，體育賽事應用。以2014年的世界杯為例，在充分發揮記者與編輯敏銳度的基礎上，騰訊也利用對大數據的分析以及云計算等方式來為為其提供移動與社交的數據。與此同時，騰訊與IBM進行合作，并通過文化、賽事與球迷三方面來對世界杯球迷的關注重點進行信息的挖掘，進而實現新欄目的創作，并且在短時間內贏得了廣大球迷的認可與關注。
第二，產品推薦應用。產品推薦的應用比較廣泛，可以對客戶信息、交易歷史、購買過程等數據進行全面的分析，并進行有價值信息的挖掘。同時，針對同一產品的不同客戶訪問信息也可以進行挖掘。最終，通過對客戶行為的分析，來確定消費者的共，這樣就可以更好的為客戶推薦產品。
除此之外，在產品推薦中，可以在對客戶社交行為進行信息挖掘與分析的基礎上來進行社區的營銷。對客戶微信微博以及社區活動中的偏好數據進行分析，并為其提供符合客戶興趣愛好的產品。
圖一
三、如何分析大數據
（一）如何挖掘數據中價值
以匹配廣告為具體事例進行分析，主要有兩種數據。第一種是廣告庫，其中包括廣告庫以及廣告的客戶信息[4]。但是這種數據信息比較適合在傳統數據庫中應用。第二種是用戶在觀看廣告后的行為。可以把以上兩種數據進行有效的結合，并通過相應的算法來體現價值。在實踐應用過程中，可以充分體會到第二種信息的重要作用。可以為用戶提供其所需的信息，并通過群體智能以及群體行為對之前用戶使用的效果進行分析，最終通過具體的反饋機制，將最優質的信息提供給用戶，還可以進行搜索或者是查詢信息。
（二）如何做處理與分析
第一，更新抽樣調查的工作理念。由于大數據時代的數據樣本是以往資料綜合，所以，可以對相關事務的數據信息進行分析，進一步對總體進行了解，還可以更好的了解局部。同時需要解決以下問題：抽樣框架不穩定，調查目的設定不合理、樣本量受限[5]。第二，積極改變對于數據精確度的標準。在大數據時代的背景下，數據的來源比較廣泛，并且對數據進行處理的技術也有所提高，所以，可以允許數據存在不準確的情況。大數據時代需要吸收多種數據，但并需要一味的要求數據精準。第三，合理轉變數據關系的分析重點。由于大數據時代的數據規模比較大，而且結構也十分復雜，變量的關系也比較繁雜。所以，在對數據進行分析的過程中，不應該對因果關系進行仔細的分析，而重要的是對事物相關的關系進行分析。需要轉換思路，對事物關系的形式與目的進行詳細的分析。
四、 大數據對統計學科和統計研究工作的影響
（一） 拓展統計學研究領域
因為大數據時代的到來，所以會對各個領域產生一定的影響，同樣給統計學帶來影響。在統計學中，其主要的研究對象就是其所要認識的客體，是客觀存在事物自身的數量特征與關系。其中，統計學研究對象最主要的特點就是數量性。然而，在傳統的統計學當中，數據主要是試驗與調查的數值。在大數據時代中，統計研究的對象不僅包括以結構數據度量的數量，此外，還可以包括一些無法用數量關系進行衡量的半結構與非結構數據，其中可以包括動畫、圖片、聲音、文本等等[6]。所以，可以說，在大數據時代背景下，統計學的研究對象領域有所擴大。
（二） 對統計計算規范產生影響
在傳統的統計學當中，一般是使用方差、平均數以及相對數等數據計算規范來真實反映事物量特征的，同時還可以反映事物量的關系與界限，能夠通過數據計算規范來計算出具體的數值。但是，半結構與非結構的數據是無法通過傳統數據計算規范進行計算的[7]。所以，在大數據時代的背景下，傳統的數據計算規范也同樣遇到了難題。
（三） 對統計研究工作的過程產生影響
1. 數據整理和分析
第一，數據審核。原有的數據審核主要的目的就是對數據準確性和完整性進行嚴格的檢查。但是，在大數據的時代中，對數據的審核就必須要確保數據處理的速度以及預測的準確程度，同時還需要對數處理的規模進行準確的確定，也就是數據量級別的確定。除此之外，因為大數據自身具有不穩定性，并且十分混亂。但是，即使是這樣，大數據也能夠挖掘出信息內部存在的隱蔽關系以及有價值的知識。所以，大數據所反映的研究對象存在準確與不準確兩種，但是，任何一種的數據都具有一定的價值，通常情況下是不需要進行替換或者是刪除的[8]。
第二，數據存儲。在以往的數據存儲中，審核、匯總以及編制的圖表等資料是重點資料，并且需要進行保存起來的。然而，大數據保存最主要的目的就是對存儲的成本進行有效的控制，同時需要根據相應的法規計劃來確定數據存儲的規模。
2. 數據積累、開發與應用
第一，數據積累。傳統統計工作主要是根據所制定的研究目的來對數據進行匯總與分類，并進行保存，這樣可以更好的為后期數據的分析與查詢提供有利的條件。但是，在大數據的積累中，具有價值的信息需要對大數據進行處理后才可以發現。不容置疑，大數據具有一定的復雜性，所以，在積累的過程中，不可以進行簡單的處理。因為大數據的規模大，結構也比較復雜，無法實現簡單的分類，而且，在對大數據進行簡單整理時非常容易使其混亂，對其真實性產生影響，可能會丟失具有價值的信息。
第二，數據開發。大數據時代下的數據流動性極強，所以，其自身的價值有再生性。因此，大數據時代的數據不會貶值，反而會增值。為了能夠對所研究的對象進行更深入的了解，就需要對其整合。
第三，數據應用。對數據的傳統應用主要是為了對現象進行解釋與預測。但是，在大數據時代，數據應用的核心就是在相關關系前提下的預測。
結語
綜上所述，現階段我國社會正處于大數據時代，并且對于社會未來的發展具有重要的意義。文章對大數據時代的概念與定義以及構成進行了闡述與分析，同時，對大數據的實際應用與實踐進行了探討。針對大數據價值的挖掘與分析處理進行了研究，最后列舉了大數據對統計學科以及統計研究工作的影響，進而對今后大數據的數據分析工作提供了有價值的理論依據，并積極的推動了大數據時代的發展，進一步促進了社會的進步。（作者單位：中國人民大學）
參考文獻：
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[3]李祥歌，王奇奇，郭軼博等.基于大數據時代的數據挖掘及分析[J].電子制作，2015（3）：81-81.
[4]劉江娜.大數據時代：為什么數據分析能讓你的企業脫穎而出[J].環球市場信息導報，2014（36）：92-93.
[5]郭華庚，向禮花.大數據時代網絡信息歸檔的元數據分析[J].貴州師范學院學報，2015，31（3）：24-28.
[6]高書國.大數據時代的數據困惑――教育研究的數據困境[J].教育科學研究，2015（1）：24-30.
大數據時代數據分析范文3
在采訪中，首席信息官們總結出了5大影響他們進行分析的IT趨勢。它們分別為：大數據的增長、快速處理技術、IT商品的成本下降、移動設備的普及和社交媒體的增長。
1.大數據
大數據指非常龐大的數據集，尤其是那些沒有被整齊的組織起來無法適應傳統數據倉庫的數據集。網絡蜘蛛數據、社交媒體反饋和服務器日志，以及來自供應鏈、行業、周邊環境與監視傳感器的數據都使得公司的數據變得比以往越來越復雜。
盡管并不是每個公司都需要處理大型、非結構型數據集的技術。VeriskAnalytics公司首席信息官PerryRotella認為所有的首席信息官都應當關注大數據分析工具。Verisk幫助金融公司評估風險，與保險公司共同防范保險詐騙，其在2010年的營收超過了10億美元。Rotella認為，技術領導者對此應當采取的態度是，數據越多越好，歡迎數據的大幅增長。Rotella的工作是預先尋找事物間的聯系與模型。
HMS公司首席信息官CynthiaNustad認為，大數據呈現為一種“爆炸性”增長趨勢。HMS公司的業務包括幫助控制聯邦醫療保險(Medicare)和醫療補助(Medicaid)項目成本和私有云服務。其客戶包括40多個州的健康與人類服務項目和130多個醫療補助管理計劃。HMS通過阻止錯誤支付在2010年幫助其客戶挽回了18億美元的損失，節約了數十億美元。Nustad稱：“我們正在收集并追蹤大量素材，包括結構性與非結構性數據，因為你并不是總是知道你將在其中尋找什么東西?！?/p>
大數據技術中談論最多的一項技術是Hadoop。該技術為開源分布式數據處理平臺，最初是為編輯網絡搜索索引等任務開發的。Hadoop為多個“非關系型(NoSQL)”技術(其包括CouchDB和MongoDB)中的一種，其通過特殊的方式組織網絡級數據。
Hadoop可將數據的子集合分配給成百上千臺服務器的處理，每臺服務器匯報的結果都將被一個主作業調度程序整理，因此其具有處理拍字節級數據的能力。Hadoop既能夠用于分析前的數據準備，也能夠作為一種分析工具。沒有數千臺空閑服務器的公司可以從亞馬遜等云廠商那里購買Hadoop實例的按需訪問。
Nustad稱，盡管并不是為了其大型的聯邦醫療保險和醫療補助索賠數據庫，但是HMS正在探索NoSQL技術的使用。其包括了結構性數據，并且能夠被傳統的數據倉庫技術所處理。她稱，在回答什么樣的關系型技術是經實踐證明最好用的解決方案時，從傳統關系型數據庫管理出發是并不明智。不過，Nustad認為Hadoop正在防止欺詐與浪費分析上發揮著重要作用，并且具備分析以各種格式上報的病人看病記錄的潛力。
在采訪中，那些體驗過Hadoop的受訪首席信息官們，包括Rotella和Shopzilla公司首席信息官JodyMulkey在內都在將數據服務作為公司一項業務的公司中任職。
Mulkey稱：“我們正在使用Hadoop做那些以往使用數據倉庫做的事情。更重要的是，我們獲得了以前從未用過的切實有用的分析技術?！崩纾鳛橐患冶容^購買網站，Shopzilla每天會積累數太字節的數據。他稱：“以前，我們必須要對數據進行采樣并對數據進行歸類。在處理海量數據時，這一工作量非常繁重。”自從采用了Hadoop，Shopzilla能夠分析原始數據，跳過許多中間環節。
GoodSamaritan醫院是一家位于印第安納州西南的社區醫院，其處于另一種類型。該醫院的首席信息官ChuckChristian稱：“我們并沒有我認為是大數據的東西?！北M管如此，管理規定要求促使其存儲整如龐大的電子醫療記錄等全新的數據類型。他稱，這無疑要求他們要能夠從數據中收集醫療保健品質信息。不過，這可能將在地區或國家醫療保健協會中實現，而不是在他們這種單個醫院中實現。因此，Christian未必會對這種新技術進行投資。
IslandOneResorts公司首席信息官JohnTernent稱，其所面臨的分析挑戰取決于大數據中的“大”還是“數據”。不過，目前他正在謹慎地考慮在云上使用Hadoop實例，以作為一種經濟的方式分析復雜的抵押貸款組合。目前公司正在管理著佛羅里達州內的8處分時度假村。他稱：“這種解決方案有可能解決我們目前正遇到的實際問題?！?/p>
2.商業分析速度加快
肯塔基大學首席信息官VinceKellen認為，大數據技術只是快速分析這一大趨勢中的一個元素。他稱：“我們期待的是一種更為先進的海量數據分析方法。”與更為快速地分析數據相比，數據的大小并不重要，“因為你想讓這一過程快速完成”。
由于目前的計算能夠在內存中處理更多的數據，因此與在硬盤中搜索數據相比，其計算出結果的速度要更快。即使你僅處理數G數據，但情況依然與此。
盡管經過數十年的發展，通過緩存頻繁訪問的數據，數據庫性能提升了許多。在加載整個大型數據集至服務器或服務器集群的內存時，這一技術變得更加實用，此時硬盤只是作為備份。由于從旋轉的磁盤中檢索數據是一個機械過程，因此與在內存中處理數據相比，其速度要慢許多。
Rotella稱，他現在幾秒中進行的分析在五年前需要花上一個晚上。Rotella的公司主要是對大型數據集進行前瞻性分析，這經常涉及查詢、尋找模型、下次查詢前的調整。在分析速度方面，查詢完成時間非常重要。他稱：“以前，運行時間比建模時間要長，但是現在建模時間要比運行時間長?！?/p>
列式數據庫服務器改變了關系型數據庫的傳統行與列結構，解決了另一些性能需求。查詢僅訪問有用的列，而不是讀取整個記錄和選取可選列，這極大地提高了組織或測量關鍵列的應用的性能。
Ternent警告稱，列式數據庫的性能優勢需要配合正確的應用和查詢設計。他稱：“為了進行區別，你必須以適當的方式問它適當的問題?！贝舜送瑫r，他還指出，列式數據庫實際上僅對處理超過500G字節數據的應用有意義。他稱：“在讓列式數據庫發揮作用之前，你必須收集一規模的數據，因為它依賴一定水平的重復提升效率。”
保險與金融服務巨頭JohnHancock公司的首席信息官AllanHackney稱，為了提高分析性能，硬件也需要進行提升，如增加GPU芯片，其與游戲系統中用到的圖形處理器相同。他稱：“可視化需用到的計算方法與統計分析中用到的計算方法非常相似。與普通的PC和服務器處理器相比，圖形處理器的計算速度要快數百倍。我們的分析人員非常喜歡這一設備?！?/p>
3.技術成本下降
隨著計算能力的增長，分析技術開始從內存與存儲價格的下降中獲益。同時，隨著開源軟件逐漸成為商業產品的備選產品，競爭壓力也導致商業產品價格進一步下降。
Ternent為開源軟件的支持者。在加入IslandOne公司之前，Ternent為開源商業智能公司Pentaho的工程副總裁。他稱：“對于我來說，開源決定著涉足領域。因為像IslandOne這樣的中等規模公司能夠用開源應用R替代SAS進行統計分析?！?/p>
以前開源工具僅擁有基本的報告功能，但是現在它們能夠提供最為先進的預測分析。他稱：“目前開源參與者能夠橫跨整個連續統一體，這意味著任何人都能夠使用它們?！盚MS公司的Nustad認為，計算成本的變化正在改變著一些基礎性架構的選擇。例如，創建數據倉庫的一個傳統因素是讓數據一起進入擁有強大計算能力的服務器中以處理它們。當計算能力不足時，從操作系統中分離分析工作負載可以避免日常工作負載的性能出現下降。Nustad稱，目前這已經不再是一個合適的選擇了。
她稱：“隨著硬件與存儲越來越便宜，你能夠讓這些操作系統處理一個商業智能層?！蓖ㄟ^重定數據格式和將數據裝載至倉庫中，直接建立在操作應用上的分析能夠更為迅速地提供答案。
Hackney觀察認為，盡管性價比趨勢有利于管理成本，但是這些潛在的節約優勢將被日益增長的能力需求所抵消。盡管JohnHancock每臺設備的存儲成本在今年下降了2至3%，但是消耗卻增長了20%。
4.移動設備的普及
與所有的應用一樣，商業智能正日益移動化。對于Nustad來說，移動商業智能具有優先權，因為每個人都希望Nustad能夠隨時隨地親自訪問關于她的公司是否達到了服務級協議的報告。她還希望為公司的客戶提供數據的移動訪問，幫助客戶監控和管理醫療保健開銷。她稱：“這是一個客戶非常喜歡的功能。在五年前，客戶不需要這一功能，但是現在他們需要這一功能了?！?/p>
對于首席信息官來說，要迎合這一趨勢更多的是為智能手機、平板電腦和觸摸屏設備創建適用的用戶界面，而不是更為復雜的分析能力?；蛟S是出于這方面的原因，Kellen認為這相對容易。他稱：“對于我來說，這只是小事情?！?/p>
Rotella并不認為這很簡單。他稱：“移動計算影響著每一個人。許多人開始使用iPad工作，同時其它的移動設備正在呈現爆炸式增長。這一趨勢正在加速并改變我們與公司內部計算資源交互的方式?！崩?，Verisk已經開發了能夠讓理賠人在現場快速進行分析的產品，因此他們能夠進行重置成本評估。他稱：“這種方式對我們的分析產生了影響，同時也讓每一個需要它的人隨手就能使用?！?/p>
Rotella稱：“引發這種挑戰的因素在于技術的更新速度。兩年前，我們沒有iPad，而現在許多人都在使用iPad。隨著多種操作系統的出現，我們正力爭搞清楚其是如何影響我們的研發的，這樣一來我們就不必一而再、再而三的編寫這些應用?！盜slandOne的Ternent指出，另一方面，為每一種移動平臺創建原生應用的需求可能正在消退，因為目前手機和平板電腦上的瀏覽器擁有了更為強大的功能。Ternent稱：“如果我能夠使用一款專門針對移動設備的基于web的應用，那么我并不能肯定我將會對定制的移動設備應用進行投資?！?/p>
5.社交媒體的加入
隨著臉譜、推特等社交媒體的興起，越來越多的公司希望分析這些由網站產生的數據。新推出的分析應用支持人類語言處理、情感分析和網絡分析等統計技術，這些并不是典型商業智能工具套件的組成部分。
由于它們都是新的，許多社交媒體分析工具可以作用服務獲得。其中一個典型范例是Radian6。Radian6為軟件即服務(SaaS)產品，近期已經被Salesforce.com所收購。Radian6是一種社交媒體儀表盤，為TwITter的留言、臉譜上的帖子、博客與討論版上的帖子與評論中提及的特定術語以正負數顯示，尤其是為商標名提供生動的直觀推斷。當營銷與客戶服務部門購買后，這類工具不再對IT部門有很嚴重的依賴性。目前，肯塔基大學的Kellen仍然相信他需要對它們高度關注。他稱：“我的工作是識別這些技術，根據競爭力評估哪些算法適合公司，然后開始培訓合適的人員?！?/p>
與其他公司一樣，大學也對監督他們大學的聲譽十分感興趣。與此同時，Kellen表示，他可能還將尋找機會以開發專門用于解決學校所關注問題的應用，如監督學生入學率等問題。例如，監控學生在社交媒體上的帖子能夠有幫于學校與管理人員盡早了解學生在大學里遇到的麻煩。Kellen稱，目前戴爾已經做了這些工作，其產品支持公司探測人們關于故障筆記本電腦的推文。他稱，IT開發人員還應當尋找一些辦法將社交媒體分析得出的報警信息推送至應用中，以便于公司對相關事件快速做出反應。
大數據時代數據分析范文4
數字廣告的大數據時代是什么樣的？
誰都知道互聯網是如何改變媒體的，而媒體內容的移動化也并不是那么難以理解。但對于媒體的商業模式演變，卻鮮為人知。在大部分人的觀念中，從互聯網廣告到移動互聯網廣告，和最原始的報紙開天窗登廣告，也沒有太大區別。
但事實并非如此。
在最初所有媒體內容被數字化，通過網頁呈現給讀者時，廣告內容、方式和監控方式也都數字化了，這帶來了廣告業對于投放效果考核的革命——這是大家所熟知的。
但隨后這種數字化的變革給了IT行業巨大的機會，而他們也就此介入并改造了廣告業——這與消費者就比較遠了，甚至于有許多廣告主也未必弄清楚了這是什么回事。
最初，互聯網媒體在自己的網頁上設置廣告位，并自行售賣。而廣告主通過在廣告鏈接上附加監控代碼來統計廣告效果——這一階段還沒有IT服務企業和大數據什么事。
之后大中型互聯網媒體會把一些不太好賣的廣告位，交給廣告公司經營。而這樣的廣告公司，同時還為千千萬萬長尾的小型網站廣告。這些廣告位置實際上就是零散的網絡內容資源。于是，為了管理這些廣告資源，并能夠優化這些資源的買賣，IT企業搞出了管理互聯網內容剛和交易的程序系統。這類系統有許多不同的內在邏輯與算法，也應運而生了許多拗口的英文縮寫。泛泛而言，Google AdSense也可以作為這種廣告內容系統的一種。
基于這種通過IT系統來投放廣告和監控數據的業務模式，2007年前后國內突然興盛起“精準營銷”熱。看似高深莫測，事實上主要業務就是自己的軟件開發團隊做一個基于WEB頁面的通用內容系統和基于cookie的數據收集系統，然后從事兩項業務：一是把這種軟件賣給廣告公司或者重度依賴廣告的企業；二是直接從廣告主或廣告公司那里拉投放，通過自己的系統來廣告。嚴格意義上來說，多家從事精準營銷的開發者，各自手中的數據是割裂零碎的，要說有多精準，其實也談不上。但是必須承認當年這些萌芽階段的廣告數據服務為當下乃至未來的互聯網廣告業打下了基礎。
這些以內容為主的IT產品，在之后的幾年演變成為了互聯網廣告業所常用的SSP——中文名為“供應方平臺”。可以把SSP理解為具有服務器端和多種客戶端的軟件，廣告投放部門可以使用其客戶端快速自由地購買媒體資源，并實時進行廣告執行；而互聯網媒體和站點也可以使用其客戶端快速售賣自己閑置的廣告位。當然還有很多不同的廣告數據系統會接入SSP，就不必一一列出。
在2010年到2012年這個時期，國內的互聯網廣告基本形成了三個層次的業務：指定的廣告位明碼標價直接售賣；閑置的廣告位進入SSP然后再分發到各個售賣終端；網站聯盟式的廣告分發。
而到2013年，似乎一切都改變了。
從選擇受眾到選擇數據
無論是十年前互聯網的興起還是三年前移動互聯網的崛起，從來不缺少航空母艦式的超級應用。但這些流量和用戶量位于前列的大戶，在操作起廣告來，反而愈發地傳統。以新浪為例，十年前賣網站首頁廣告和十年后賣微博App啟動頁廣告的方式并沒有太多改變。但廣告主的預算比例越來越傾向于數字營銷時，這種和廣播電視報紙一樣的售賣方式已經遠遠不能滿足廣告行業的需求了。
2013年，去中心化是所有新老媒體面臨的問題，內容、流量和用戶時間都在分散，而無數的數字媒體產品卻努力在做聚合。廣告行業等不了這種拉鋸戰，而廣告主在經歷過SNS、微博、微信的洗禮之后，似乎突然集體開竅了：
“我要買的不是廣告位，而是看廣告的人！”
于是，流行了五十年的廣告業圣經“我知道有一半的廣告費被浪費了，但我不知道是哪一半”很可能在2013年要被終結掉。
終結者是一種名為“需求方平臺”的廣告系統，英文縮寫DSP。
DSP說新不新，其本質邏輯沒有超出2007年精準營銷熱潮時的基本概念，無非是通過數據找到精準的受眾，而數據來源也還是瀏覽器的cookie；但說老也絕對不老，事實上即便是對DSP應用較為深入的廣告投放機構，其通過DSP釋放的廣告訂單額也不到10%。而未來一兩年DSP業務也不過占整個數字廣告市場的12%到15%。
對于廣告主而言，DSP實現的是這樣一種功能：符合自己目標人群描述的用戶，會在瀏覽網頁或使用App時，看到自己的廣告。這意味著在DSP系統內的廣告位，可能在同一時間向不同的用戶展示不同的廣告——這聽上去并不稀奇，剩下的只是這種對用戶的匹配能精準到什么地步，以及最終轉化效果如何。
這個問題并不是某一家企業能夠解決的，甚至不完全是DSP的工作。誰都知道美國最優秀的計算機畢業生都被吸引去搞算法搞數據來試圖更加精確地找到用戶來做廣告——這被詬病為導致當下創新力不足的同時，也意味著廣告行業另一項顛覆即將到來。
DSP平臺本身也在不斷進行技術演進，這與廣告主的需求演進相輔相成。在廣告主從需求指定廣告位到需求指定人群的過程中，廣告訴求其實沒有本質的變化。即便在最原始的報紙廣告時代，“二次銷售”的邏輯也是賣人群和流量。
但是隨著通過DSP進行廣告售賣的比例上升，廣告主的需求具有這樣的可能性：既不選擇媒體資源，也不選擇指定人群，而是選擇指定數據。
這個階段當然還沒有到來，但是這個階段才是真正意義上的數字廣告大數據時代。具體而言，目前的精準廣告無非是由廣告主來限定受眾條件，如年齡、收入、行業等來推送廣告——這依然是選擇媒介和受眾的邏輯。但DSP的能量完全發揮出來，應該是這樣一種場景：廣告主的具體廣告項目，被分解為一個連續的數據流，通過DSP匹配相應的數據使得廣告持續發生并形成轉化——這個過程已經和傳統的廣告形態完全不同了。
有這樣一個案例：某奢侈轎車品牌以指定銷售額為廣告投放目標，通過DSP系統來尋找匹配的數據流，最終主要的流量載體確定在以平板電腦為主的移動端網頁以及App上，在引起用戶關注和興趣后，數據告訴廣告機構：需要一個活動頁面和一個定制App。于是《NFS15：變速2》的iOS版在中國區成為了一個免費App。這個廣告投放和互動創意的效果出乎意料，在執行中并不是想象的要利用數據來匹配廣告內容，而是廣告內容吸引了用戶聚合成了一個社區——這個社區并沒有一個具體網站、論壇或者群的載體，但在DSP后臺可以看到這些數據的高度相似性和聚合——之后有針對性地推出試駕等活動，結果只消耗了40%的廣告預算就達到了銷售目標。
同樣的案例還發生在化妝品品類中。DSP不僅僅讓廣告主找到自己想要的人，更重要的是提供了下一步廣告和營銷活動的目標和策略?！罢胰恕边@件事，從廣告主以前的首要目標退居二線?，F在的局面是，只要找到合適的數據并遵循其邏輯，就能完成廣告主更終極的目標——銷售額、品牌影響力甚至是危機公關。
總而言之，五年前也許數字廣告和精準營銷都是利用分解目標的方法論來消化廣告預算達到廣告目的，而DSP將開創的時代是整合過程直達目標。
數據產品的缺位與媒體大數據革命
但是，DSP業務在可預見的未來，占整個數字廣告的份額不會超過15%。有資深人士認為直接的媒體自己直銷廣告位在今年仍會是互聯網廣告的主流，占比超過65%。
這個問題的關鍵在于，中國壓根沒有“數據產品”的概念。
無論是新浪微博還是阿里淘寶，其海量的數據仍是以原始數據的形態存在的。這個問題在廣告服務機構那里也不會好到哪里去。在沒有優秀的數據工具的情況下，自然也不會有特別有價值的數據產品。這就意味著，所有的廣告服務機構只能自行收集一手數據自行分析處理。
這聽上去很落后，但國內在廣告數據業務上領先的公司，也有賴于此自行運營SSP以及用戶行為的搜集與分析。于是一手數據上成為廣告服務機構之間比拼的重要籌碼。但客觀而言，如果整個行業沒有成型的第三方數據產品生態，這些優勢劣勢也只是小打小鬧——畢竟，作為廣告服務機構與同行的一得一失并不重要，關鍵是大廣告主把更多的預算放進大數據的場子里來玩。
無疑，無論是亞馬遜還是ebay，都已經在提供第三方數據產品服務。這些數據產品使得美國的數字廣告業務更加發達，因為廣告主可以通過這些數據優化自己的市場和廣告策略，也更加信賴數字廣告所帶來的效果。換而言之，美國已經一只腳跨進了“從選擇受眾到選擇數據”的轉型中。
而另一方面，許多媒體機構對于“數據產品”的貢獻更具有借鑒性。當媒體本身已經能初步處理自己的用戶數據——包括用戶描述、行為偏好、層次細分以及需求分析等。再將這些結果接入DSP時，廣告主也更有動力利用這種新的數字廣告體系與媒體合作。
大數據時代數據分析范文5
一、大數據在企業管理中的應用分析
（一）對產品進行創新，迎合并滿足消費者的需求
在這種大數據時代的發展形勢下，企業可實現對客戶在產品需求上的信息內容的確切把握。其主要方式是通過當前發達的社交媒體平臺來知悉了解客戶在對產品使用之后所反饋到平臺上的評價和感受，這種方式在真實性和便捷性方面更優越于傳統問卷調查的形式。當企業通過平臺獲得這些消息反饋之后可立即對存在的問題進行改善和解決。另外，隨著大數據時代在企業中的應用，企業中領導決策的作用和強度開始受到這種信息化時代的弱化，逐漸讓傳統的企業管理中決策者的絕對權利開始出現分化，而轉變為公眾作為決策主體，通過社會媒體平臺獲取公眾意見，并形成大數據分析，從而使得企業的管理決策權更加公平和科學準確。而且在大數據時代下，企業能夠第一時間對客戶群體的數據和信息進行知悉，對客戶的基因信息等進行快捷的接收了解，為企業提供針對客戶的個性化建議，從而形成企業與客戶之間密切的關聯性，讓客戶買到滿意產品的同時，也促進了企業經濟效益的不斷創收。
（二）對企業內部數據的挖掘并把握行業數據信息
企業信息化的發展應用實現了對擴大數據的有效利用。通過企業信息化系統的建立，讓各類數據準確而可靠，同時能在最短時間內獲得有效的信息數據資料。所以在大數據時代的應用下，企業可通過這種信息化的建立來對企業中的各類數據進行分析和共享，不斷對企業的產品和服務進行跟蹤關注，從而提升企業在產品和服務上的競爭水平，提高企業的整體發展水平。另外，企業可以通過大數據對客戶的需求進行及時的知悉，而且即使在客戶使用產品中還沒有切實體現到產品價值的同時就能通過大數據來對其潛在的應用進行預測，從而實現對企業產品銷售的市場動態的跟蹤和應用，讓企業產品能夠更加具有市場競爭優勢地在市場中立足。企業還能利用大數據來對同行業的產品價格進行曲線變化的分析和監測，從而優化自己產品的價格優勢。
二、大數據時代給企業帶來的風險和挑戰
（一）對數據的實時分析
在經濟全球化的發展趨勢下，企業都在市場經濟的發展中取得快速發展的機會，但在這個過程中，同時由于大數據時代的印象，要求以快速高效的方式來對數據進行實時有效的分析，從而實現對企業整體運營效益的把握，并隨時根據市場的變化發展來調整企業運營管理的模式。企業的數據無限量在快速增長，這些數據的不斷變化有待企業進行更加深入、全面地分析與挖掘。
（二）海量數據的安全保障
企業利用大數據的支持，實現了對企業大量運營發展的公司內部信息以及客戶信息的信息化管理，這就需要在大數據的不斷發展中，確保企業這些信息能夠保證個人隱私、恢復、商業秘密和數據備份等的安全問題，這是當前大數據時代對企業的一種挑戰和風險問題。
（三）數據驅動的決策制定
在大數據時代的影響下，其在很大程度上決定著企業決策的把握，通過對數據進行分析、決策，減少了過去通過傳統的經驗和領導主觀上的直覺的決策風險，使得企業決策更加科學合理。很多企業在自身的運營發展過程中，對內部運營的結構和形勢主要停留在大框架的信息匯總的掌握，并沒有從整體上縱觀整個行業與自身企業之間的深層次分析。如果有心的企業領導能夠利用大數據來更加科學、全面、客觀地對企業的整體運營進行分析和決策，那么就能從很大程度上來對企業運營風險進行有效的把控和降低。但當前通過大數據來對企業進行相關決策還存在一定的難度，因此，如何利用大數據來進行決策是企業面臨的重大難題。
（四）整合多種類型的數據
在大數據時代，企業所收集的數據一方面包括了傳統渠道所具有的基本結構框架信息；另一方面還包括信息化的社交媒體、電商業務以及互聯網應用下的各種非固定結構的數據內容。在當前大部分企業的大數據應用下，企業的數據處理辦法還僅僅用于結構化的數據處理，但隨著數據化的時代來臨，卻不能對一些非結構化的數據進行處理。大量的半結構化數據、非結構化數據的處理對企業來說仍是巨大的挑戰。
三、大數據時代的企業管理模式的創新策略
（一）企業首席數據官的培養
在大數據時代，信息時代最具核心利用價值的是數據技術人員。而且這個時代要求技術人員具備多種綜合信息化數據處理的能力，包括具有市場營銷知識、信息技術知識、運營管理知識等綜合素質。在這種技術需求下，就產生了首席數據官，并將其崗位定在IT部門，并隨著大數據時代的不斷發展，這個技術崗位也開始被社會和企業接受。通過發揮這個部門職位的作用，來推進企業與社會的對話，實現對信息系統化的建立和挖掘。首席數據官主要是把企業的運營數據作為核心資產進行負責管理，根據來自網絡流量、傳感器、社會網絡評論等多方面的數據來為公司的產品發展和企業決策做出分析和參考，并從數據的角度分析企業所面臨的挑戰從而幫助管理者。另外，隨著未來信息化建設的不斷構建和推廣應用，企業要重視丟首席數據官的培養，并從多方渠道吸納技術人才，為企業未來的發展奠定堅實的數據管理者。
（二）加強基于大數據時代的企業運營與決策管理工作
大數據時代，企業除了具備傳統的數據平臺之外，還需要建立信息化的非結構數據平臺，包括社交媒體、文本、微博、影像等所建立起來的數據平臺，從而更加全面地對企業運營和發展決策做出更加客觀而科學的探索和挖掘，尤其是在企業產品營銷、產品價值應用評價、聲譽度分析等方面的數據化構建。企業應通過監控、數據監測來對產品與服務做好跟蹤和分析，以此來引導企業不斷創新改革和適應市場的發展需求。企業可融合不同類型數據，互相配合進行分析，改變傳統企業管理模式的不足，將企業業務拓展出更加創新新穎的階段。企業應善于通過大數據時代的應用便捷來做好對公司非結構化的數據分析以及關系實體的識別，通過這些內容不斷提高企業在產品服務上的質量反饋和評價、品牌打造以及行業市場發展趨勢等。另外，可把在社交網絡、交互數據以及互聯網媒體上的客戶數據集中匯總起來，并結合傳統數據，給客戶提供更加全面的觀點和評價，對客戶的需求有著更加立體的了解，從而實現企業更加現代化的數據管理。
（三）建立生態化的企業網絡系統
企業可以把生態產業鏈進行資源化、產業化、創新化的轉變，并對企業生產運營中的供應商、客戶和合作商進行重新整合，同時對企業內部的員工與領導層的關系也在管理模式上進行重新構建，然后協同創新價值鏈，將產品通過創新革新，提供更加新型的產品和服務，用大數據的功能革新企業管理模式，對整個企業運營管理模式進行了更加深度和現代化的改革創新。這種改革創新是在大數據時代不斷在市場經濟中的活躍應用所推動形成的一種必然發展趨勢，要求企業必須為了適應社會發展所呈現出的信息化格局，來將目光從產品本身開始過渡轉變到產品服務上，并上升到產品所創造的價值和企業發展在整個行業中的競爭力水平的層面，不斷發展與產業鏈合作和其他元素。構建這種新型的管理模式必須善于對社交媒體和互聯網進行綜合有效的利用，才能適應大數據時代所發揮的作用，并對競爭協同進化的企業集團進行有限公司生產的研究，不斷形成一種企業網絡生態系統的可持續發展狀態。
（四）樹立以社會公眾為決策主體的發展觀
傳統管理模式中，企業的整體運營把控主要是在中高層管理者的手中，他們決定著公司運營發展的一切事物的方向和發展目標。但大數據時代的來臨，讓社交網絡和社會化媒體逐漸取代了這種傳統管理者決策權的絕對性，讓決策更加科學而正確。因此企業應逐步建立通過社會公眾作為企業決策主體的觀念，并不斷將企業領導高層的視野拓展到廣泛的社會公眾，通過社交網絡、移動互聯網等平臺的收集社會公眾的建議和意見。
大數據時代數據分析范文6
【關鍵詞】分析系統；大數據；時代；運用
一、大數據時代背景
最早提出“大數據”時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：“數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，并成為至關重要的生產因素。人們對于海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來”。進入2014年，“big data”一詞越來越多地被提及，時代寡頭用它來描述和定義信息爆炸產生的海量數據，命名與之相關的技術發展與創新。數據正在迅速膨脹并變大，它決定著一個企業、一個行業、一個領域甚至一個國家的發展和未來，雖然很多個體和部門并沒有意識到數據爆炸性增長所帶來挑戰和機遇，但隨著時間的推移，人們將越來越清晰的認識到海量數據的重要性，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基于數據和分析而作出，而并非基于經驗和直覺。
二、經驗審計之弊端
本課題以具有大數據特征的人民銀行國庫核算業務為切入點，分別從審計抽樣、線索發現、問題定性等多方面、深層次加以分析，顯現經驗審計之特點。為保證分析數據的科學性、連續性和邏輯性，課題組抽取了人民銀行某地市中心支行2008至2013年期間，甲、乙、丙3名審計人員對國庫核算業務審計資料，對比如下：甲審計員分別于2008年、2009年、2011年和2012年參加了對4家縣支行國庫核算業務審計，其中審計資料調閱重合度98.7%，線索追溯重合度95.4%，問題定性重合度98.4%，而審計方案覆蓋率只有63.2%。乙審計員于2009年、2010年和2012年參加了對3家縣支行國庫核算業務審計，資料調閱重合度96.8%，線索追溯重合度95.3%，問題定性重合度97.9%，審計方案覆蓋率為67.1%。丙審計員于2008年、2012年和2013年參加了對3家縣支行國庫核算業務審計，資料調閱重合度94.5%，線索追溯重合度96.4%，問題定性重合度97.2%，審計方案覆蓋率為72.3%。
三、分析審計系統的優勢
隨著人民銀行業務信息化進程的不斷加快和數據大集中趨勢的愈加明顯，經驗審計已無法滿足基于風險控制的管理要求。為順應內部審計工作發展，推動內審轉型成果的有效運用，人行寶雞中支積極探索應用計算機輔助審計系統（分析審計系統）開展大數據環境下的審計工作。2014年，寶雞中支通過輔助審計系統對國庫核算業務數據進行非現場查閱，重點運行“重要空白憑證領用情況”、“重要空白憑證跳號使用”、“預算執行情況分析”、“退庫原因分析”、“支付方式退庫原因明細查詢”、“查復不及時”、“通過暫收款重撥”、“福利企業增值稅退稅”、“財政專戶分析”、“大額貸記退匯支付業務”、“大額實撥資金業務分析”、“國庫內部往來”、“會計主管授權日志分析”、“集中支付支出情況分析”等32個固化審計模型，完成了對3家縣支行國庫核算業務的全面覆蓋，篩選提取重點關注數據1098條，現場審計核實風險隱患16類，共計37條，并實現了對審計方案的全面覆蓋。
計算機輔助審計系統的有效運用一改傳統盲目、經驗的審計抽樣方式，實現了審計范圍的全面排查，最大限度的在海量數據中發現國庫業務存在的薄弱環節，使審計工作方向明確、有備而來，審計疑點準確鎖定、精確打擊，大大節約了現場檢查資源，降低了審計成本，提高了審計質量，改善了審計效果。
四、成果展示
2014年8月，寶雞中支成立審計組進駐轄區某縣支行，利用計算機輔助審計系統開展對縣級國庫核算系統專項審計，取得較好效果。
1.全面數據分析，篩選疑點線索
審前準備階段，審計人員利用輔助審計系統非現場抽調了支行2013年至審計日的國庫核算數據，根據數據分析組件對數據進行加工、篩選和比對。重點篩查了“重要空白憑證領用情況”、“重要空白憑證跳號使用”、“預算執行情況分析”、“退庫原因分析”、“支付方式退庫原因明細查詢”、“查復不及時”等固化審計模型，初步篩選出需現場確認的可疑記錄711條，按照風險類別整理導出文件32個。
2.強化疑點核實，核對憑證記錄
現場審計階段，針對審前提取的疑點信息，審計組有的放矢，調取疑點信息發生日及相鄰日期的傳票及賬簿憑證，現場核對、深入挖掘、揭示風險。經核實后確認支行國庫核算存在“福利企業退稅監督不嚴”、“財政專戶撥款審核不嚴”、“國庫直接支付預算支出科目審核不嚴”、“預算單位國庫集中支付覆蓋率較低”、“對賬制度執行不到位”等重要風險13個，涉及業務風險10類，迅速實現了對疑點問題的精確定性，起到了精確鎖定，凸顯風險，抓手明確，改善管理的審計目的。
