大数据分析统计范文

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摘要：随着我国社会的不断进步和科学技术的迅猛发展，数理统计也处于一种不断完善和发展的过程中，在当前众多领域得到了普遍的应用。因此，如何加大数理统计在大数据分析中的应用，保障统计工作高效的进行，是当前迫切需要解决的问题。本文研究探讨信息时代背景下数理统计在大数据分析中的应用，首先从数理统计的研究内容分析出发，然后对数理统计的特点进行了简要的阐述。最后对信息时代背景下数理统计在大数据分析中的具体应用进行了深入的分析。希望为今后数理统计在大数据分析中发挥出更大的应用作用，奠定一个具有参考价值的文献基础。

关键词：信息时代；数理统计；大数据分析；应用研究

在进行科学研究的过程中，经常会遇到描述两个及以上的随机变量、描述随机变量的分布特征、离散性质或变量大小等等相似的问题，如果不借助于数理统计，就不可能有效的解决这些问题。数理统计这一数学工具的出现，在我国社会的不断进步和科学技术的迅猛发展的过程中处于一种不断完善和发展的状态之中，在当前众多领域得到了普遍的应用。众多学者开始考虑如何更加有效的应用数理统计方法去解决具体的数据分析问题，这成为了数据分析过程中非常关键的部分，也是当前针对数理统计研究最多的一类问题。

一、数理统计的研究内容分析

数理统计的研究内容，主要包括数理统计在数据分析及数据处理中的基本定义、概念，以数据分析中数理统计的广泛应用为重点。此外，对数理统计的相关理论进行深化，总结数理统计及实践操作的特点等等也是当前关于数理统计研究的重要方面。同时，如何有效的将数理统计应用于企事业单位当中以及数理统计对企事业范围统计工作的价值也是一个重要的方面。

二、数理统计的特点

数理统计的特点主要是基于数据分析而言的，具体表现为通过参考数据资料，将对应的数学模型应用到随机现象中，借助于有价值的数据，实现数据应用于数学模型的检验，从而对数据背后主体的规律、性质以及特点等等内容进行反馈。另外，数据分析以及数理统计二者之间有着非常大的关联，不仅仅是一个简单的、固定形态的统计来的一一对应关系。因此，由于数据分析的需要而逐渐演化出来的数理统计方法，实现了数据主体到数据分析、数据分析到数据主体的循环路径，为最大程度的发挥出数据价值奠定了一个非常重要的基础条件[4]。

三、信息时代背景下数理统计在大数据分析中的具体应用

数理统计对于大数据的处理主要可以通过数理统计方法实现。在当前，每一个学科对于数据的处理都有自己对应的数据分析方法，而数理统计方法就是众多学科中交叉的方法，对研究社会活动的各个领域和不同学科之间的研究有着非常大的帮助[5]。因此，数理统计在数据分析中占据的重要的地位。随着其不断的发展，也慢慢形成了数理统计理论，并有效的应用于数据分析。通过大数定律，数理统计与数据分析之间产生了相互依赖的关系，总体的相对数及平均数等等相关性指标在数据分析中都可以发挥作用，同时也是建立在大量观察的基础之上实现的。

数理统计在数据分析的过程中发挥重要作用的同时，也会对数据分析产生一定的影响，主要体现在以下几个方面。一是数理统计会对数据的总体分布形态、方差分析以及正交设计、相关分析等等产生显著的影响，可能是正向的回归效应，也可能是负面的偏离效应[6]。二是数理统计还可以通过其模型的构建去修正，对数据分析的均值以及方差等等统计学变量产生不同程度的影响。

四、结语

作为一项重要的工作，统计工作必须要依靠数理统计的方法和模式，才能够充分发挥出应用价值。数理统计这一工具的出现，成为了解决数据分析中常见问题的有效手段。在我国社会的不断进步和科学技术的迅猛发展，数理统计也处于一种不断完善和发展的过程中，在当前众多领域得到了普遍的应用。因此，如何加大数理统计在大数据分析中的应用，保障统计工作高效的进行，是当前迫切需要解决的问题。本文研究探讨信息时代背景下数理统计在大数据分析中的应用，首先从数理统计的研究内容分析出发，然后对数理统计的特点进行了简要的阐述。最后对信息时代背景下数理统计在大数据分析中的具体应用进行了深入的分析。希望为今后数理统计在大数据分析中发挥出更大的应用作用，奠定一个具有参考价值的文献基础。

参考文献：

[1]胥洪燕，陈梦雨.数理统计在数据分析中的应用研究[J].现代商业，2014，05：126.

[2]陈建桦.用数理统计的方法对检测中出现可疑数据的处理[J].家电科技，2008，01：62-64.

[3]颜钟得.磨损试验数据的数理统计处理方法[J].理化检验（物理分册），1995，01：45-46.

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【关键词】大数据 高中统计 数据分析 内容数据链

大数据的价值性，快速性，大量性，多样性，和预测功为教育提供了一种可能目前教育的形式多种多样，慕课、微课、网络公开课等等。大数据时代下的教育是怎样的呢？是基于个性化学习，是量化的，自我组织学习内容的教育，不仅要了解学生“心声”，认知水平和学习兴趣，而且要师生互动、合作探讨学习内容，将传统课程、教学、教材的内容数据化，利用可视化技术，提高学习兴趣。提升内容吸引力。高中统计内容必须系统化、过程方法直观化，这对高中的统计内容提出了挑战。使专题块和课程案例集以数据知识链为核心，使教育在大数据时代下的“量化”。

一、高中统计内容的新契机是大数据

使教育由数字支撑变化到数据支撑。高中统计教学场景布置，统计内容设计，学习场景的变革等等过去靠“敲脑袋”或者“理念灵感加经验”的东西，在背景为物联网、云计算、大数据下，变成一种由数据支撑的“行为科学”.用数据分析的方法对高中统计内容进行分析、挖掘，利用大数据更改高中统计内容，建立主线为“统计知识链”、目标为培养“数据分析能力”首尾呼应内容数据链，使高中统计内容的系统更加优化。

由于各种原因使高中统计内容，没有得到较好的发展.直到国家教育部颁布了各种政策，统计才得以发展.然而各种问题的存在仍然困扰着我国统计教学发展。大数据关注每一位学生的个性化需求与发展，关注学生的自我意识，分析群体心理，让教师关注学生的兴趣爱好，选择适合学生的方法，让学生自主的、创新的学习。

正如教育家张韫所说：“大数据时代的到来，让社会科学领域的发展和研究从宏观群体逐渐走向微观个体，让追踪每一个人的数据成为可能，从而让研究每一个个体成为可能.对于教育研究者来说，我们将比任何时候都更接近发现真正的学生。”大数据在充分了解学生各种需求，目前处于的状态的情况下合理运用各种统计内容，各种现代化的教学方式，不拘泥于传统化教学方式，利用各种资源形成螺旋式上升的统计内容数据链。使每一位学生都乐于学习，其个性化学习需求成为可能。

二、高中统计内容数据链在大数据视域下的内涵

数据高中统计内容的核心研究对象，数据分析是重点，统计学习是在初中的基础上，进一步学习数据统计方面的各种方法；用各种操作培养学生的归纳推断能力、统计思维、数据分析素养，提升学生在数据分析方面的能力，统计内容数据链为学生统计能力的提升提供了研究平台。把课程目标，学生需求、与大数据算法，数据链式结构有机结合起来是大数据视域下的统计内容数据链核心思想，利用大数据，将统计内容数据化，增强内容的可读性，衔接性、合理性、连贯性，织成统计知识，形成统计内容数据链。例如：具体环节为：链宿是“样本估计总体、”等数据分析方法，链源是“系统抽样，等距抽样、分层抽样”，链节是的数据描述、统计图形.通过统计知识的实际应用使“统计知识链”为统计内容数据链的内化，“统计能力链”为其外化，“统计能力链”，“统计素养链”为其发展，成为对学生产生重大影响的“统计思想链”所以，利用大数据的科学方法可使统计内容体系最终形成的统计思想体系；数据结构的链式模型，将促进学生创新思维，增强学生的参与积极性，使高中统计集“知识链、能力链、素养链、思想链”于一体。

三、高中统计内容大数据视域下下的数据链设计

（一）高中数学统计内容知识结构

各种版本的高中数学统计内容都介绍了基本的获取样本数据的获取，提取方法，就是我们常说的用样本推断总体，部分推断整体.统计知识注重培B学生数据分析的能力，利用实例讲解数据的各种思想，方法结合在一起，提高学生的综合能力。例如：结合具体问题情境，学习如何进行数据收集，分析，如何思维理解其含义。

（二）高中数学统计内容的教学要求

课标充分重视高中数学统计内容，并采取了有效的改进和创新措施。教学过程中，注重学生自我特长的发展，创新教学方式，不拘泥于传统的书本知识，强调以人为本，面向未来，让学生有数据意识，学会用数据说话，将统计知识运用于实践。

（三）高中统计内容在大数据视域下数据链设计

量化教育是大数据时代的可行教育，通过数据了解学生的个性化需求，促进学生的个性发展，注重创新式培养。结合教材利用现代化信息技术设计出学生乐于接受的教学方式。从“数据读心”，到“抓心入心”，再到“知心交心”，最终形成“数据育心”的培养链是统计内容数据链的设计原则。例如：分层抽样内容数据链的设计.首先，将分层抽样知识系统化。其次，将分层抽样的过程方法直观化。最后，依据统计内容数据链的设计原则和学生个性化学习需求，动态生成分层抽样内容数据链。把具体问题数据化。使分层抽样内容数据链成为满足自我发展需要的“知识链、方法链、素材链”。

四、结语

综上所述，对统计内容数据我们应该就地取材，因地制宜，开创多种方式的教学方式，注重学生的个性化需求，不要拘泥于传统的教材，注重培养学生的创新思维和自主参与能力，要让学生发挥主观能动性，积极主动的自己去思索，发展自己的特长，学会将具体的事情数据化不用数据的思想去思考问题，去看世界，老师也要探索更好的教学方法。将现代化的科学技术与传统枯燥的教材相结合创造出一种能够发挥学生潜能，特长的教学方式，要循循善诱，引导学生。总之，统计内容数据链能更好地使学生不断提升自己的数据分析“能力链”使学生学会用统计思想、统计方法、统计思维、统计观念、统计意识来认识世界，改造世界。

参考文献：

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统计应用作为数学的重要领域，在大多数情况下，数据被收集并且通过一定方法在系统中存储，重要策略被记录，并应用于其他领域。随着数据恢复方法和统计分析方法的逐步集成，大数据的统计数据分析方法在财务管理中变得越来越重要。面对当今全球化的压力和经济市场的激烈竞争，使用财务管理的统计整合是提高有效管理效率，优化资源分配和科学行为的有效步骤。通过市场经济的发展和经济水平的不断提高，数据集成和财务管理水平运用了大数据的统计分析。在建立大规模数据的经济增长政策时，技术在宏观经济研究中起着重要作用。大数据统计分析的作用正在增加，其在管理中的用途正在进一步扩大。显然，加强对经济发展大数据统计分析技术的使用对促进经济增长和提高管理效率非常重要。

一、大数据统计分析方法在经济管理领域运用的意义

为响应市场环境和公司治理内容的变化而促进使用公司治理统计数据的需求主要体现在两个方面：

（一）宏观经济方面发展有若干规律。为了寻找有关经济发展的规律，强大的数据分析技术在宏观经济学中的应用非常重要。一方面，大数据分析统计数据用于从宏观经济发展行业收集数据，对相关行业信息进行实证分析，并调查行业发展和行业问题。使用SPS，Stata和其他数据分析软件，中国拥有最重要的发展法；同时，发现工业发展规律，规范工业发展，开辟新的经济发展方式也很重要[1]。

（二）企业经营管理方面1.提升企业竞争力的必然要求当前，业务发展的竞争越来越激烈。竞争压力主要归因于国内市场经济带来的经济化以及国内市场竞争激烈加入的外国公司的影响。公司必须面对激烈的市场竞争。大众市场信息的统计分析将调整生产和管理策略，并为业务发展的战略调整作出有效的决策。2.提升企业管理水平的必然要求一方面，诸如运营管理、财务管理、风险管理和企业资源管理等相关任务变得越来越复杂。需要统计分析方法来对丰富的业务操作信息进行分类和汇总，为业务管理决策提供有效的信息。同时，企业需要不断满足产品和服务生产方向的政治要求。由于需要与相关部门合作，例如运营财务管理、规避财务风险，因此需要建立相关部门的统计数据，以提高决策效率[2]。

二、大数据统计分析方法在经济管理领域的运用

利用大数据的统计数据分析技术研究宏观经济发展政策，对促进行业发展至关重要。另一方面，如何获取有关复杂数据管理的重要信息，在业务流程和管理方面为公司制定有效的决策是重中之重。关键在于掌握财务管理的大数据分析方法，并使用大数据统计分析技术来分类和提供业务流程管理，隐藏的规则以及来自异常数据点的大量信息。为了应对突况，管理人员需要制订正确的决策计划。本文主要讨论宏观经济应用管理领域的统计数据分析方法，以及业务管理、财务管理、风险管理和管理的六个方面。如：

（一）宏观经济方面关于宏观经济产业的运作和发展有若干规律。为了找到宏观经济发展方法，统计分析技术对于稳定经济增长和调查潜在的经济危机很重要。当前，不仅学者，业务经理也开始了解计算机技术的使用，并开始通过统计分析来发现工业发展中的若干问题，学习工业发展的原理。为了找出答案，我们选择了相关的影响因素并采取了相应的行动，采取措施提高工业发展效率。

（二）企业运营管理方面通常，在日常工作程序和工作相关领域中存在某些特定的业务管理和操作规则。另一方面，通过将统计信息应用于业务的运营和管理，公司可以通过分析大数据的统计信息来获得规律。这将帮助公司节省一些资源，避免重复的任务并节省公司的业务资源。如果该政策是从科学的统计评估阶段得出的，则情况与正常情况不同的企业高管应仔细考虑潜在的风险。

（三）企业营销管理方面企业需要建立大型数据管理系统来收集有关企业提供的产品或服务的市场交易信息。因此，消费者的热点必须与受管理的信息系统对齐，以使其隐藏在协同交易信息中。确定消费者对需求的偏好并确定消费者需求。公司的主要产品和服务根据消费者的喜好运作，可以满足消费者的需求，替代市场上的非反应性产品和服务。同时，开发新产品和服务企业领导者可以提供有效的决策信息，并为消费者创建新的热点[3]。

（四）企业财务管理方面应用管理统计信息。它通过审查有关生产过程和运营的统计数据（尤其是财务数据），进行定性和定量分析，帮助评估相关活动，例如商业投资。财务管理是开展业务必不可少的部分，这对于减轻公司的财务风险和提高公司资源分配的效率至关重要。通过统计分析对商业经济数据进行分类和分析，可以为高管、投资者和其他相关利益相关者提供有效的决策信息。

（五）企业人力资源管理方面将统计应用于公司的人力资源管理，并使用统计分析技术结合公司业务管理部门的特征，选择适当的方法来提高效率。人力资源管理很重要，人才基本上是企业的无形资产，在部门保留相关的人力资源是业务发展的关键。回归站评估法用于预测企业发展的人力资源需求，动态分析法用于根据状态预测人力资源的变化。将这两个方面结合起来可以大大提高业务资源的效率。

（六）企业风险管理方面使用统计分析技术对业务流程中的大量业务信息进行分类和分析，发现隐藏的规则和数据差异。重要的是，业务主管需要进行预测，做出正确的决定，解决事件并发现潜在危险。意思是如果统计数据分析有些奇怪，则需要找出业务流程中具有的某些规则，因此业务主管需要寻找更多异常条件，尤其是财务管理，要注意关注状态的变化。另一方面，对公司财务信息进行统计分析是公司规避财务风险的有效手段之一。

三、完善大数据统计分析方法在经济

管理领域运用的措施在本文中，我们将了解如何从六个方面分析大数据的统计数据：宏观经济活动、业务管理、风险管理、财务管理、资源管理和财务管理人员。这被认为是财务管理数据大规模统计方法的一种改进。必须在三个方面进行现场应用：

（一）社会宏观经济层面尽管存在宏观经济法则，但根据过去的经验，由于缺乏安全可靠的数据和分析方法，宏观经济法则的分析则一直被认为是伪科学。大数据分析技术提供了探索宏观经济法则的机会，大数据技术使用数据创建系统，而使用许多信息技术的科学分析是宏观经济法研究中的重要一步。特别是，某些行业使用行业信息和对经济趋势预测的全面分析来帮助识别和克服复杂的工业发展挑战，可以提高宏观经济发展效率。

（二）企业经营管理层面在公司上载和数据受限的情况下，企业很难优化管理功能以提高性能[2]。由于业务经理的管理理念和管理水平受到限制，因此很难断定业务开发操作和管理流程是否存在问题。统计分析技术可用于计算和评估每个关键决策或业务战略适合性的有效性。如果由于大数据分析技术而导致预期的数据销量存在矛盾，该公司可以调整其总体战略并进行业务变更以优化管理理念。

（三）行业与行业之间存在着一定的鸿沟无论是快速消费品行业、食品行业还是大型公司，其经营理念和经济结构在公司治理方面都存在根本差异。统计数据分析技术使公司能够了解整个行业的消费者需求的性质，分析社会经济状况，能够了解共同的业务条件和业务发展情况，并优化或区分劣质产品。在某些情况下，此更改是提高产品价格的高级更改，如果消耗量和消耗品减少，则可以降低产品价格。产品必须能够升级以满足顾客需求。产品行业、食品行业或大型行业具有不同的经营理念和财务结构，还在进行公司管理。但是，各个行业的业务方向取决于消费者的需求。换句话说，公司开发了产品的功能并使产品的功能适应消费者的需求。对于公司而言，通过优化生产结构并提供更多定价和功能来说服更多消费者也很重要。

（四）企业财务管理层面财务管理贯穿公司治理的整个过程。公司财务管理非常有效，但是存在诸如财务管理的巨大风险之类的问题。对公司财务信息进行统计分析是防范财务风险的有效手段之一。公司需要管理其日常收入和支出，并进行大规模会计处理。企业可以使用大数据分析技术来监测财务管理功能并确保标准化业务的财务安全。利用统计分析技术和大数据，公司可以预测潜在的市场和行业风险，以提供最佳解决方案，还可以提供分析大数据的方法，可以跟踪异常并快速发现异常。

四、结语

本文首先从宏观经济方面、企业经营管理方面等两个方面对大数据统计分析方法在经济管理领域运用的意义进行了分析，然后从宏观经济方面、企业运营管理方面、企业营销管理方面、企业财务管理方面、企业人力资源管理方面以及企业风险管理方面等方面对大数据统计分析方法在经济管理领域的运用进行了分析，最后从社会宏观经济层面、企业经营管理层面、行业与行业之间存在着一定的鸿沟以及企业财务管理层面等方面提出了完善大数据统计分析方法在经济管理领域运用的措施。大数据分析技术被广泛用于宏观经济预测、业务管理和公司风险管理，它在优化公司治理和运营结构，有效改善公司治理以及提高公司统一性和核心竞争力等方面发挥着重要作用，可以使公司在激烈的市场竞争中有一席之地。

【参考文献】

[1]张琳.大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用浅析[J].营销界,2019(38):291-292.

[2]杜珉.大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用探析[J].山西农经,2019(12):27.

[3]陈雪琴.大数据统计分析方法在经济管理领域中的应用[J].山西农经,2019(5):37.

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引言

运用大数据技术来加强对市场主体的服务和监管，是促进政府职能转变、简政放权和优化服务的有效手段，也是近年来的发展趋势[1]。国务院办公厅的《国务院办公厅关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》中要求，各级政府部门都要充分认识运用大数据技术加强对市场主体服务和监管的重要性，通过运用大数据技术来提高对市场主体的服务水平、加强和改进新形势下的市场监管能力，并以此为动力推进政府和社会信息资源的开放和共享，提高政府部门运用大数据技术的水平。为了进一步加强和改进市场监管方法，提升市场监管部门的市场主体服务能力，顺应大数据时代潮流，运用大数据技术加强对市场主体的服务和监管，促进政府职能转变，做好简政放权和优化服务，在现有软硬件资源的基础上，整合原工商、质监、食药监、物价、知识产权等相关部门各个业务系统的数据，建设基于可视化技术的市场监管大数据分析系统。基于可视化技术的市场监管大数据分析系统由数据仓库、大数据分析软件及相关软硬件设备组成。

1系统架构

系统采用松耦合、高聚合、多层次和面向服务的体系结构，坚持功能实用、接口规范和高响应时效的原则，采用J2EE架构和多服务器、虚拟化和集群化的部署方式。支持Oracle、mysql、SqlServer、DB2等主流数据库，支持Hadoop分布式系统基础架构。采用了兼容性较好的B/S模式，并结合当前科技创新工作的要求，支持Linux系统客户端下的火狐、谷歌等主流浏览器。系统的基本架构如图1所示。系统的数据源来自原工商、质监、食药监、物价、知识产权等多个部门不同厂家、不同版本的业务软件，经过数据清洗模块对各部门的数据进行整理、清洗，存入数据仓库。J2EE平台调用数据分析模型接口对数据仓库中的数据进行分析，并通过可视化工具以图、表等形式对结果进行可视化输出。

2数据预处理

由于数据源所在的数据产生部门、数据库厂商和版本各不相同，数据库中表结构的差异较大，必须先对从各数据源中抽取的数据进行预处理，将清洗整理过的数据存储到数据仓库中，才能把数据完整、有效地提供给数据分析模块进行分析，并对分析产生的结果进行可视化输出。

2.1源数据抽取针对多部门不同的数据库系统，都开发了相应的数据库接口进行数据抽取，对于未采用数据库进行存储的数据，则通过从软件用户端界面手动导入的方法进行抽取。抽取到的源数据保存在前置数据库中。前置数据库提供了自定义表结构功能，用户可通过数据导入模块自行定义表结构和数据表中的字段属性，以便灵活导入未经过事先定义的数据。以市场监管工作中的反不正当竞争监管数据为例，通过数据抽取模块将行政执法的基本数据（案件号，案件名称，当事人，案值，处罚金额，立案时间等）导入系统后，系统将数据自动转化并存储至前置库的数据表中，数据表中相关字段的属性自动根据导入的字段类型进行判断，若表中部分字段内容缺失，系统先以默认值填充，待数据清洗时进一步处理。前置库中的行政执法信息数据如表1所示。

2.2数据清洗

数据清洗是对前置库中的数据进行校验和审查的过程[2]。数据清洗的目的是删除前置库中的重复信息、纠正错误数据，并将字段值的单位进行统一[3-6]。来自各部门的历史数据往往存在数据重复、无效值、空值等实际情况，需要对其进行数据清洗后再存储到数据仓库中以供进一步分析展示使用。对源数据的数据清洗主要采用以下方法进行。对源数据中属性值均相等的数据视为重复信息，将其进行合并处理，只保留一条重复的数据。对源数据中的存在空值的不完整信息，若某个属性存在的空值过多，且该属性对所展示的问题不是特别重要，则删除该属性；若该属性仅存在少量空值，则判断该属性与其它属性间的相关性，存在相关性的根据其他属性的值和相关规则推测该属性的值，无法推测的保留空值。若处理后的某条数据存在的空值仍然过多，则将此条数据删除，否则保留此条数据并保留空值。对源数据中日期等格式不规范的数据进行格式转换，将不同的数据格式转换成统一格式。清洗后的数据存储在数据仓库中，供数据分析模型和可视化工具读取并产生可视化分析结果。

3基于可视化技术的大数据分析系统

利用数据可视化工具，开发市场监管大数据可视化平台，将处理过的市场监管数据以多种类型的图、表等形式直观地展现出来，并对展现出来的信息进行标注、解析、汇总和分析，系统能直观的显示出市场主体的基本概况、发展趋势、风险预警等信息。

3.1数据可视化技术

数据可视化技术是通过算法和工具对多维的信息空间进行定量的处理和计算，将大型数据集中的数据处理后以图形图像形式表示出来，从而将数据中隐藏的信息直观地展现给用户[7-9]。目前数据可视化技术已经提出了多种方法，根据原理的不同可以划分为面向像素的技术、基于几何的技术、基于图像的技术、基于图标的技术、基于层次的技术和分布式技术等[10-12]。

3.2市场监管大数据分析系统

市场监管大数据分析系统运用大数据技术来提高市场监管部门的公共服务能力，对市场主体事中后监管数据进行高效的采集和整合。系统利用市场监管大数据，制定规范了市场监管大数据标准体系，将大数据分析结果作为提高市场监管治理能力重要手段，不断提高服务和监管的针对性和有效性。市场监管大数据分析系统主要包括数据仓库平台及分析展示平台两大部分。数据仓库平台将原有各单位业务软件中的数据进行抽取，进行清洗及格式转换后存储在数据仓库中；大数据分析展示平台将数据仓库中的数据通过建模，以可视化的方式将结果展示给市场监管人员，提高市场监管部门的公共服务能力和事中事后监管水平。数据分析平台包括综合查询、业务分析、风险预警、决策支持、综合分析等主要功能模块及年报监控、统计报表等辅助功能模块。系统的主要功能模块如图2所示。其中，大数据分析工具主要采用集成了报表引擎、全文检索引擎、多维分析引擎、数据挖掘引擎及数据可视化组件中的BI工具实现。通过数据可视化BI组件，为用户提供应用层各功能模块的分析结果可视化输出，实现了市场主体分析的GIS热力图、放射性树状图、标签云等各类图形和报表输出等功能。

4系统实用效果

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一、大数据时代背景

最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，并成为至关重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”。进入2014年，“big data”一词越来越多地被提及，时代寡头用它来描述和定义信息爆炸产生的海量数据，命名与之相关的技术发展与创新。数据正在迅速膨胀并变大，它决定着一个企业、一个行业、一个领域甚至一个国家的发展和未来，虽然很多个体和部门并没有意识到数据爆炸性增长所带来挑战和机遇，但随着时间的推移，人们将越来越清晰的认识到海量数据的重要性，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。

二、经验审计之弊端

本课题以具有大数据特征的人民银行国库核算业务为切入点，分别从审计抽样、线索发现、问题定性等多方面、深层次加以分析，显现经验审计之特点。为保证分析数据的科学性、连续性和逻辑性，课题组抽取了人民银行某地市中心支行2008至2013年期间，甲、乙、丙3名审计人员对国库核算业务审计资料，对比如下：甲审计员分别于2008年、2009年、2011年和2012年参加了对4家县支行国库核算业务审计，其中审计资料调阅重合度98.7%，线索追溯重合度95.4%，问题定性重合度98.4%，而审计方案覆盖率只有63.2%。乙审计员于2009年、2010年和2012年参加了对3家县支行国库核算业务审计，资料调阅重合度96.8%，线索追溯重合度95.3%，问题定性重合度97.9%，审计方案覆盖率为67.1%。丙审计员于2008年、2012年和2013年参加了对3家县支行国库核算业务审计，资料调阅重合度94.5%，线索追溯重合度96.4%，问题定性重合度97.2%，审计方案覆盖率为72.3%。

三、分析审计系统的优势

随着人民银行业务信息化进程的不断加快和数据大集中趋势的愈加明显，经验审计已无法满足基于风险控制的管理要求。为顺应内部审计工作发展，推动内审转型成果的有效运用，人行宝鸡中支积极探索应用计算机辅助审计系统（分析审计系统）开展大数据环境下的审计工作。2014年，宝鸡中支通过辅助审计系统对国库核算业务数据进行非现场查阅，重点运行“重要空白凭证领用情况”、“重要空白凭证跳号使用”、“预算执行情况分析”、“退库原因分析”、“支付方式退库原因明细查询”、“查复不及时”、“通过暂收款重拨”、“福利企业增值税退税”、“财政专户分析”、“大额贷记退汇支付业务”、“大额实拨资金业务分析”、“国库内部往来”、“会计主管授权日志分析”、“集中支付支出情况分析”等32个固化审计模型，完成了对3家县支行国库核算业务的全面覆盖，筛选提取重点关注数据1098条，现场审计核实风险隐患16类，共计37条，并实现了对审计方案的全面覆盖。

计算机辅助审计系统的有效运用一改传统盲目、经验的审计抽样方式，实现了审计范围的全面排查，最大限度的在海量数据中发现国库业务存在的薄弱环节，使审计工作方向明确、有备而来，审计疑点准确锁定、精确打击，大大节约了现场检查资源，降低了审计成本，提高了审计质量，改善了审计效果。

四、成果展示

2014年8月，宝鸡中支成立审计组进驻辖区某县支行，利用计算机辅助审计系统开展对县级国库核算系统专项审计，取得较好效果。

1.全面数据分析，筛选疑点线索

审前准备阶段，审计人员利用辅助审计系统非现场抽调了支行2013年至审计日的国库核算数据，根据数据分析组件对数据进行加工、筛选和比对。重点筛查了“重要空白凭证领用情况”、“重要空白凭证跳号使用”、“预算执行情况分析”、“退库原因分析”、“支付方式退库原因明细查询”、“查复不及时”等固化审计模型，初步筛选出需现场确认的可疑记录711条，按照风险类别整理导出文件32个。

2.强化疑点核实，核对凭证记录