大数据计量经济学范文第1篇
--读《大数据时代》有感
施佳驰
不知从什么时候开始，"大数据"这个词悄然成为了我们的常用词汇;我们也不知从什么时候开始，迈进了"大数据时代".那么，大数据时代究竟是一个怎样的时代?英国"大数据时代的预言家"维克托迈尔舍恩伯格和肯尼思 库克耶的《大数据时代》对此有着详细而深刻的洞见。
一、什么是大数据?
根据《大数据时代》中所说，"大数据是人们在大规模数据的基础上可以做到的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法完成的。大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉，大数据还为改变市场、组织机构以及政府与公民关系服务。"、"大数据即一种新型的能力：以一种前所未有的方式，通过对海量 数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。" 大数据有两层含义，第一层含义，大数据是一个总结性的概念，是对海量数据的总称;第二层含义即书本中所指出的，是一种新型的能力与方式。区别于小规模数据时代的抽样分析，大数据时代，分析的样本不再需要经过抽样，直接将全体数据进行更快更准确地分析。
二、大数据的核心是什么?
大数据的核心应当是减少冗余，提高资源配置效率。根据收集到的数据分析、挖掘出庞大数据库独有的价值，以便进行干预或提供相应的资源与服务。自古以来，人类社会的发展便是资源配置不断优化的过程，大数据作为一种新型的生产工具，它能让我们通过分析海量的数据，得知该如何更有效地分配稀缺的资源。
如医院通过对某个病人病史、生活习惯、衣食住行、工作娱乐情况等进行全方位分析，便可以准确了解病人的生活情况与生活环境，精确地指出症结引起原因所在，只要建议病人针对引起病源的因素做出调整或进行医学干预，便可以了，避免了对病人过多的用药与过大范围的盲目干预。
同样的道理，如果银行通过分析某一申请人的家庭情况、消费历史、生活习惯、财务习惯、网页浏览记录等各方面的数据，便可以清晰了解此申请人各方面的情况，甚至可推测其内心的真实想法与将要采取的做法，从而判断申请人的贷款申请资格，决定该不该授信，授信多少等内容，所有的信息在大数据时代，能在系统中搜索一下，几分钟便能全部收集完成。相比以前，()申请人申请后，银行得派出两名客户经理上门进行访问、调查、收集电信、征信等多方面的信息，再进行人工分析、鉴别等过程，耗费的时间多不说，风险也相对更高。
可见，大数据的运用不但提高了工作效率，节省了机构与申请人的时间，更能基于精确的信息，确保风险可控，且保证了授信给该申请人的正确性，将有限的资金用在刀刃上，提高资源配置质量。
三、什么是大数据思维?
书中指出，大数据思维是一种意识，认为公开的数据一旦处理得当就能为千百万人急需解决的问题提供答案。大数据与三个重大的思维转变有关：首先，要分析与某事物相关的所有数据，而不再依靠分析少量的样本;其次，乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确度;最后，我们的思维不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系。
大数据思维应当是一种意识，认识到大数据的无穷威力，并积极拥抱这个繁荣的时代;世界上的一切都是信息，都是可以量化分析的信息。如果将相关的信息进行交互分析，便能获得"上帝的视觉"窥视知道分析对象的一切，包括所思所想;获得的信息可以通过类比，准确推测分析对象的想法以及未来行为;根据推测出来的内容进行干预或服务，从而获得商业机会;在一切均有记忆、一切均能收集、能更加准确预测未来的时代，我们或许受困于过去的行为;在这个时代，对隐私权、公平与正义的探讨上升至一个新的语境。
四、新的时代，我们该怎么办?
老子说，无为而治。因此，我们还是该吃饭就吃饭，该逛街就逛街，想吃甜点便吃甜点，过自己的生活，努力自己的工作。大数据是一种意识，更是一种工具，所有的工具最终都是为了让我们生活得更加方便、更加如意，而作为最高智慧生物的我们，要做的，便是习学如何通过这新的工具，改造世界，创造生活。
大数据计量经济学范文第2篇
随着信息化时代的来临, 一个大规模收集、分享和运用大数据的时代已经来到我们身边, 数据的使用价值与实物资产所创造的价值相比, 二者的地位已经不相上下甚至大有超过实物资产的趋势。数据作为一项庞大的资源, 对现代社会和企业的发展意义重大, 具有不可否认的价值和意义。尽管数据的重要性已被世界各行各业所共同认同, 但现阶段无论是企业或者是法律法规, 对于数据资产的确认、计量、入账等规定都还十分模糊, 从会计学的角度来看也还没有进行明确的确认, 在行业间并没有统一的标准。因此随着企业对数据的依赖性加大、数据对企业的重要性增强, 数据资产化是大势所趋, 将数据作为一种资产以及如何准确计量、核算是十分必要的。
将数据资产化有利于规范企业的资源管理, 提高企业的决策和竞争能力, 随着互联网的兴起, 数据成为企业的不可或缺战略资源, 可以为企业带来更多的市场信息以及更大的商业价值, 对企业的发展壮大和提高竞争力意义重大。同时, 建立一套系统、完善的数据资产确认与计量体系, 适应了时代的发展要求。党的十九大报告提出要“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”, 数据资产已经成为国家重视一项战略性资源, 用会计上专业的方法对数据进行资产化计量, 就能更快速的应对由于政策所引起的市场变化, 在激烈的竞争当中占得先机。
二、数据资产的确认条件
由于数据必须依托一定的载体存在, 故数据在互联网普及之后, 人们才普遍承认数据具有价值作为一项资产进行核算, 目前数据资产在会计上并没有明确的确认规范。数据作为资产想要被合理计量必须首先满足《企业会计准则》中资产的确认条件, 即数据资源是否满足资产的特征, 将资产的属性与数据的特点相结合, 即可确定数据作为资产的确认条件。故数据满足以下条件即可确认为资产:该项数据是由过去交易或事项形成的, 由企业拥有或控制的, 并预期可为企业带来经济利益流入的一种资源。满足以上条件的数据资源才可以被确认为一项资产, 计入企业的资产负债表, 合理的确认条件既是对精确计量数据资产的基础也是保证。
三、数据资产的计量
数据资产的初始计量应考虑该项数据资产是否有公开交易的市场。对于在公开市场上有报价的数据资产, 应以公允价值进行计量。企业所拥有的数据资源是对市场上相应信息的反映, 市场上真实的交易价格很好地体现了数据所具有的现实价值;对于在市场上没有公开报价的数据资产, 则可以根据数据在采集、整理、加工、分析工程中发生的历史成本进行计量, 因企业有确定的历史数据可以参考, 故这类数据资产的价值同样能够得到合理可靠的计量。
数据资产的后续计量需要考虑到数据资产自身独有的特点。与传统实物资产相比, 数据资产的寿命具有不确定性。由于互联网时代信息更新速度快, 基于信息基础上加工而来的数据具有时效性, 因此导致数据资产寿命的不确定性, 在进行摊销的后续计量时, 其使用寿命应根据目前已有的市场信息或是依据可靠的迹象对未来情况的推测来确定。同时, 在提取数据资产的减值损失时, 应充分考虑到该项数据资产蕴含的信息在市场的传播程度, 即数据资产的价值很大程度上取决于市场上数据资源的稀缺性。因此, 在当数据资产的公允价值小于数据资产的账面价值时, 应确认数据资产减值损失。
四、数据资产的管理
在合理确认和计量数据资产的工作完成后, 数据资产化的最后一环是数据资产的管理工作。数据资源作为一项资产, 应与其他资产一样计入资产负债表, 与其他实物放在同等重要的位置。当然, 由于数据资产化并未普及, 没有公认的会计准则可以参照, 我们在使用数据资产时可能会出现各种各样不同的问题, 例如:由于没有统一的数据资产的定义, 企业财务人员可能对数据资产出现误判;或者由于数据信息更新不及时, 使数据资产出现减值, 为企业造成巨大损失等, 这些问题是由于数据资产管理体系不完善所引起的, 需要我们在管理数据资产的实践过程中逐步解决。
一般来说, 数据资产管理由数据资产的控制开始, 对数据资产的控制使数据更加准确、透明、安全, 这保证了数据资源的价值性。数据资产管理的最终目的是对数据资产的进行应用, 实现数据资产的保值与增值, 促进数据资产的对外服务, 使数据在应用的过程中为企业创造效益, 进而加速其企业实现总体资产价值最大化。
摘要：当今社会, 决定企业成败的因素已不再局限于资本、技术、人力等传统因素, 而是取决于蕴含着丰富信息的数据资源, 因此应将数据资产化, 将数据资产计入资产负债表。但目前并没有明确的数据资产的确认和计量规范, 本文就是基于数据资产化的必要性, 对数据资产的确认和计量进行研究。
关键词：数据,数据资产,企业价值
参考文献
[1] 郑英豪.大数据资产管理体系初探[J].新会计, 2015 (11)
[2] 杨训, 周遊.数据资产核算可行性分析[J].合作与经济, 2016 (9)
[3] 康旗, 韩勇, 陈文静.大数据资产化[J].信息与通信技术, 2015 (6)
大数据计量经济学范文第3篇
百度质量度最重要的因素：
1.标题
2.描述
3.排名
a.标题和描述一定要包含关键字,描述的话出现2~3次是很必要的
b.标题通顺是前提，这个看起来很简单,但一定要按照语法去分析
c.独特有吸引力的标题是不错的写法,能得到更高的关注和点击
一些公司做百度推广，在百度网页的排序是根据公司投放广告的质量度和竞价排名综合起来而定的，那么请问这个所谓的公司主广告质量度是依据什么而定的呢?
百度质量度最重要的因素：
1.标题
2.描述
3.排名
a.标题和描述一定要包含关键字,描述的话出现2~3次是很必要的
b.标题通顺是前提，这个看起来很简单,但一定要按照语法去分析
c.独特有吸引力的标题是不错的写法,能得到更高的关注和点击
d.按照顾客的心里需要写标题更能引起顾客的共鸣
百度质量度之所以那么捉摸不定我觉得最主要是质量度的算法跟出价排名关系太大
如果竞争对手排名拍在你前边了,不好意思第二天你的质量度都会降低
为什么这样呢?嘿嘿百度是很狡猾的
百度就是利用这个质量度，加快顾客的竞争和使自己利益最大化
举个例子：
当你排到第一的时候,你的质量为1.1你现在的综合指数是10*1.1=11
排在第四的竞争对手的质量度会比你低，假设是0.9如果这个竞争对手要超过你的话他必须出到12.3
12.3*0.9=11.07
这时候你的排名下来了，你的质量度肯定会下来比如说是1.0这时如果你要重新排到第一的话必须出道12.4块
这样一次简单竞争循环，就可以吧价格托高2块多
以前没有质量度的时候，很可能只是提高0.02分钱
质量度而不是简单的为了提高用户体验和节省我们的成本
百度质量度最主要的目的是加快顾客的竞争和使百度利益最大化
点评：
百度的质量度关系到企业做百度竞价的直接效果和成本，本文分析了百度竞价质量度的影响因素。中小企业在做百度竞价的时候可以参考本无。
哈哈人生的百度博客
医疗行业百度竞价账户的几个问题
Sep 29 医疗行业百度竞价账户的几个问题
admin PPC竞价排名 2010-9-29
作为领导，如果你问百度账户管理人员以下四个问题，如果都很清楚，那恭喜你，贵院百度竞价，是坐等客户上门了。我曾问过很多医院的百度调词人员，很少有完整回答出来的。
第一个简单问题：“我们的百度账户有多少个计划，多少个单元，关键词总共有多少个?”
这个问题可能会遇到辩解，看下百度账户不就知道了吗?但试想一般医院会以科室作为计划，小病种作为单元。如果你连竞价的科室，小病种有哪些，有多少等都了如指掌，你是一个合格的调词人员吗?
况且一般有单独人员来管理百度竞价账户的医院，一般一个月百度竞价费用都是十几万，几十万，甚至上百万。由于你个人的粗放管理会造成多少钱的浪费。
第二个问题：“我们的百度账户关键词点击率，展示率是多少?”
关键词点击率简单，就是展示了多少次，点击了多少次，每个月点击率是否绘图了，是波动图，还是上升趋势图?即使领导不问，这个表你做了吗?
关键词展示率(指关键词通过创意显示的比例)。比如你的账户有五千个关键词，通过创意显示出来的有多少?当然，假如你一个单元一个关键词一个创意，那么展示率会比较高;如果你词单元分类很细的话，展示率也不一定非要给予过多关注。
但问题是假如你的展示率很低呢?五千个词，能展示出来的仅仅两百个呢?那么直接的结果就是用户体验度差，即使患者点击了，可能指向的内容也不是他需要了解的，结果是转化率的降低，这不是一种浪费呢?所以请认真分单元，认真写创意，链接地址和对应的内容都需要精耕细作。
第三个问题是关于百度关键词质量度。
质量度是用户体验，是游戏规则，更是百度的另外一面。我在此不想说质量的理论说法，大家都知道什么叫质量度，以及所谓的影响质量度的因素。
请大家看下自己的百度账户，请问达到三颗星的关键词有多少?这个问题也太简单了吧。
那我再细问一下，你的百度账户点击次数超过100次的关键词，达到三颗星的有多少?达到500次，1000次的，还能发现三颗星的吗?
怎么回事?
随着关键词点击次数的增加，三个星就像阴沉的夜空里的星星，没几颗了吧。这个就是我想说的。这是百度玩的好把戏。
百度推出质量度，也可以说是从用户体验的角度出发。同时对医院而言，质量度高，花的钱就少，所以大家都用心分单元，用心写创意等，以期关键词获得较高的质量度。所以这个手段或多或少是对用户体验有帮助。
但对商业百度而言，假如热门的词，流量大的词，能通过大家的努力获得很高的质量度的话，百度钱不就少赚了吗?!所以事实情况是，点击次数高的词，质量度普遍较低;长尾的词，点击少的词，可能有不少质量度很高，三个星星一大把。表面看，哇，我的百度账户好多词都是三颗星啊。实际呢，大家明鉴。
第四个问题，为什么就我一个相关关键词，位置还是上不去。
例举：一个客户的百度账户，地区限制为上海市，他的一个长尾关键词“痔疮治疗技术最好的技术”，假如全上海内只有他一个上线了这个关键词，并且出价也较高。那么这个词他能拍到百度左侧或者右侧第一吗?有人会说，就这一个词做竞价，肯定能排上的啊。呵呵，是的，但有一个前提是，痔疮相关的词出价都不高，病人搜“痔疮治疗技术最好的技术”,百度为了所谓的用户体验，可能就是他的，位置靠前。但现实的情况是，目前各个行业竞争大，像痔疮这样的关键词，流量大，竞价的人肯定多，出价也很高。即使上海市无第二家做“痔疮治疗技术最好的技术”这个词，他也不一定获得很好的位置。百度会把痔疮相关出价高的排前面，不然我百度如何赚更多的钱呢!这个现象在百度竞价中，绝对是真实出现的。遇到这个现象的人不在少数。不就是钱嘛，大家明白其中的道理就是了。
最后随便评价下百度凤巢系统，宣传说左侧的位置少了。更多的放右侧。在右侧，有个前提，敏感一点的，长尾的，左侧显示的少，像广告，一行的;但流量猛的，价格高的，左侧多，显示也不是一行，跟百度快照一个样。这就是百度竞价，哦不对，叫百度推广，多温文尔雅。
大数据计量经济学范文第4篇
成都国信安大数据班由副教学总监，优秀讲师带队并亲自授课，秉承成都国信安一贯的专业品质态度，在课程质量，学生素质，就业服务上相当严格要求，并以学业满意就业为目标，打造国内优秀大数据培训班，感兴趣的同学不妨关注国信安教育基地了解一下吧。
成都国信安独具特色的5R体系
5R系统是实训解决方案和学员中国电科、中国网安服务的指导原则。即“真实的企业环境(Real Working Environment)”、“真实的项目案例(Real Training Projects)”、“真实的项目经理(Real Project Managers)”、“真实的工作压力(Real Work Pressure)”和“真实的工作机会(Real Job Opportunities)”。
(1)真实的企业环境
成都国信安IT培训基地建于成都高新区，按照成都国信安IT培训基地的功能布局和风格进行实训环境设计，包括实训教室、实训工位和会议室三大功能区，让学员在实训的过程中感受到大型软件公司的真实工作环境。
(2)真实的项目案例
基地根据高校的培养计划和需求，遵守客户的保密法律要求，从中国电科、中国网安的业务中精心挑选了数十个大、中型实训项目案例进
行改造，保留关键的技术点，适合在1~3三月内学生通过团队合作来完成。
(3)真实的项目经理
成都国信安IT培训基地拥有50余位年轻精英型学位研究生导师、120余位IT企业项目总监和70余位平均6年以上实战开发经验的专职讲师等。项目实战训练对师资的技术经验、项目管理经验和授课水平均具有很高的要求，成都国信安的师资均为资深技术主管或项目经理，参与了母公司中国电科、中国网安的多个中、大型项目的开发，具有丰富的项目开发和团队管理的经验。
(4)真实的工作压力
在项目实战过程中，模拟客户代表给予项目组施加真实的项目压力，例如需求变更、新技术风险、工期变更、人员变动等问题时，让实训学生来应对，从而培养学生承受压力的能力，为以后走上工作岗位可以从容应对各方面的压力而成为企业的栋梁。
(5)真实的工作机会
为了解决学生的就业问题，基地建立了人才服务部，收集企业的人才需求，基地根据企业需求对学生进行定向培养，培养符合企业的要求，同时实训基地同样注重对学员职业规划和职业道德方面的教育，有计划的组织母公司中国电科、中国网安及合作伙伴企业到实训基地进行现场招聘和面试，满足学生就业需求。
成都国信安IT培训基地有真实的软件开发为背景，学习之后可以直接入职中国电科、中国网安，与其选择苦苦对比各大培训机构，不如直接搭上成都国信安这条大船，直接与IT企业对接。
四川地处中国大西南，肥沃的土地，丰富的自然资源，悠久的历史和绚烂多彩的少数民族文化，构成了多样性的自然和文化旅游资源。每到中考季，很多初中生总是为自己的未来前途担心，尤其是一些学习成绩不好的初中生，他们不知道中考没考上怎么办。同时许多家长也担心，自己的孩子年龄还小，进入社会显然不合适。这个时候职业培训学校更加适合，放眼众多学院，四川国信安职业培训学校无疑是非常合适的。
一说起it培训，很多人都表示苦不堪言，总有人被虚假信息坑过。很多人表示自己对其一窍不通，实在不知道怎么办才好。别着急，让小编为你奉上这些必备小技巧，带你快速简单的上手。接下来就让小编带你来看看it培训的相关情况吧~带你了解it培训~
年年都是有毕业季就业难得问题，为什么有的人就业那么轻松?选择真的大过努力吗?今年有一个获批的新增专业备受瞩目数据科学与大数据技术，如果没法进入这个专业，你的选择是培训学习，那么大数据培训机构有哪些呢
那么对于刚刚高考，选择专业的同学，要注意了，“大数据”概念再火热，填报志愿的学生和家长也要冷静，这几个问题必须先想好：
当前大数据行业真的是人才稀缺吗? 学了几年后，大数据行业会不会产能过剩? 大数据行业最终需要什么样的人才? “热门专业”填报，有哪些注意点?
接下来科多大数据就带你们看看分析结果： 当前大数据行业真的是人才稀缺吗?
对!未来人才缺口150万，数据分析人才最稀缺。 先看大数据人才缺口有多大?
根据LinkedIn(领英)发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。
其中数据分析人才最为稀缺、供给指数最低。同时，数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。
而清华大学计算机系教授武永卫去年透露了一组数据：未来3-5年，中国需要180万数据人才，但目前只有约30万人。
大数据行业未来会产能过剩吗?
提供大数据技术与应用服务的第三方公司面临调整，未来发展会趋集中
关于“大数据概念是否被过度炒作”的讨论，其实2013年的夏季达沃斯就有过。彼时支持“炒作”观点的现场观众达54.5%。对此，持反对意见的北京大学光华管理学院副教授苏萌提出了三个理由：
不同机构间的数据还未真正流动起来，目前还只是数据“孤岛”; 完整的生态产业链还未形成，尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好，但从供应到购买的链条还没建成;
数据分析人才仍然极度匮乏。
4年之后，舆论热点已经逐渐从大数据转向人工智能，大数据行业也历经整合。近一年间，一些大数据公司相继出现裁员、业务大调整等情况，部分公司出现亏损。那都是什么公司面临危机呢?
基于数据归属，涉及大数据业务的公司其实有两类：一类是自身拥有数据的甲方公司，如亚马逊、阿里巴巴等;另一类是整合数据资源，提供大数据技术与应用服务的第三方公司。目前行业整合出现盈利问题的公司多集中在第三方服务商。
对此，LinkedIn(领英)中国技术副总裁王迪表示，第三方服务商提供的更多的是技术或平台，大数据更多还是让甲方公司获益。
在王迪看来，大数据业务要产生规模效益，至少要具备三点：算法、计算平台以及数据本身。“第三方大数据创业公司在算法上有一技之长，而计算能力实际上已经匀化了，传统企业如果用好了，和大数据创业公司没有区别，甚至计算能力更强，而数据获取方面，很多数据在传统行业内部并没有共享出来，第三方大数据公司获取这些数据是比较困难的，最后可能谁有数据，谁产生的价值更高。”说白了，数据为王。
在2013年，拿到千万级A轮融资的大数据企业不足10家，到2015年，拿到千万级以上A轮融资的企业已经超过30家。直到2016年互联网资本寒冬，大数据行业投资热度有所减退，大数据行业是否也存在产能过剩?
王迪认为，目前的行业整合属于正常现象，“经过市场的优胜劣汰，第三方服务领域会出现一些做得比较好的公司，其他公司可能被淘汰或转型做一些垂直行业应用。从社会来看，总的需求量一定是增加的，而对于供给侧，经过行业自然的洗牌，最终会集中在几家优秀的行业公司。”
需要什么样的大数据人才?
今年3月份，教育部公布了第二批获准开设“数据科学与大数据技术”的高校名单，加上第一批获批的北京大学、对外经济贸易大学、中南大
学，一共35所高校获批该专业。今年开始，部分院校将招收第一届大数据专业本科生。
大数据人才培养涉及到两方面问题：
交叉性学科的人才培养方案是否与市场需求相匹配; 学科建设的周期与行业快速更新之间的差距怎样弥合。
对于第一个问题，“电商热”时期开设的电子商务专业是一个可吸取经验的样本。2000年，教育部高教司批准了第一批高校开设电子商务本科专业。作为一个复合型专业，电子商务的本科教学涵盖了管理、技术、营销三方面的课程。电子商务领域人才需求量大，但企业却无法从电子商务专业中找到合适的人才，原因何在?
职业规划专家姜萌认为，并不是某一个专业对应一个行业热点，而是一个专业集群对应一个行业热点。“比如电子商务专业，我们到电子商务公司里会发现，不是学电子商务的人在做这些工作，而是每个专业各司其职，比如计算机、设计、物流管理、营销、广告、金融等等。现在行业的复合型工作都是由一个专业集群来完成的，而不是一个人来复合一堆专业特点。”
大数据专业的人才培养也同样走复合型路线，复旦大学大数据学院的招生简章显示，学院本科人才培养以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科，以生物学、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等为应用拓展性学科，具备典型的交叉学科特征。
LinkedIn(领英)中国技术副总裁王迪指出，“从企业应用的角度来看，大数据行业里从事相关职能的同学背景是各异的，大数据作为一个人才培养方向还在探索中，在这个阶段，高校尝试开设硕士课程是很好的实践，但开设一类的本科专业还为时过早。”
另一方面，专业人才培养的周期较长，而行业热点不断更新轮替，中间产生的时间差使得新兴专业的志愿填报具备了一定风险。
王迪认为，“从今天的产业实践上看，大数据领域依然是从现有专业中挑选人才，教育和市场发展总是有一定差距的，学生本科四年，加上硕士阶段已经是七年之后的事情了，产业已经演进了很多，而教学大纲并不会跟进得那么快。”
因此，尽管大数据的应用前景毋庸置疑，但在人才培养层面，复合型人才培养方案会不会重走电子商务专业的老路?学校教育如何赶上行业发展速度?这些都是值得进一步商榷的问题。
面对热门专业，志愿填报需要注意啥?
了解了大数据行业、公司和大数据专业后，姜萌对于考生填报像大数据相关的热门专业，提出了几条建议：
报考热的专业和就业热的专业并不一定是重合的，比如软件、计算机、金融，这些专业的就业率实际并没有那么高，地质勘探、石油、遥感等专业，虽然报考上是冷门，但行业需求大，就业率更高。
选择热门专业，更需要考虑就业质量。专业就业好，是统计学意义，指的是平均收入水平高，比如金融专业的收入，比其他纯文科专业的平均收入较高，但落实到个体层面，就业情况就不一样了，尤其像金融专业是典型的名校高学历好就业，但对于考试成绩较低的同学来说，如果去一些普通院校、专科院校学习金融，最后就业情况可能还不如会计专业。
志愿填报，除了专业，城市因素也很重要：如果想从事金融、互联网的工作，更适合去一线城市，如果是去
三、四线城市的学生可以考虑应用面比较广的专业，就是各行各业都能用到的专业，比如会计专业，专科层次的会计和985层次的会计都有就业渠道。如果先选择报考城市，也可以针对所在城市的行业特点选择专业，比如沿海城市外贸相对发达，选择国际贸易、外语类专业就业情况更好，比如武汉有光谷，选择光电类专业更好就业。
最终家长和考生更需要考虑个人与专业匹配的问题，金融、计算机等热门专业不是所有人都适合学，好专业不见得对所有个体都是好的。
如果大家需要了解大数据课程或者是获取相关课程资料，可以登陆我们的官网http://进行了解
大数据计量经济学范文第5篇
成都国信安大数据班由副教学总监，优秀讲师带队并亲自授课，秉承成都国信安一贯的专业品质态度，在课程质量，学生素质，就业服务上相当严格要求，并以学业满意就业为目标，打造国内优秀大数据培训班，感兴趣的同学不妨关注国信安教育基地了解一下吧。
成都国信安独具特色的5R体系
5R系统是实训解决方案和学员中国电科、中国网安服务的指导原则。即“真实的企业环境(Real Working Environment)”、“真实的项目案例(Real Training Projects)”、“真实的项目经理(Real Project Managers)”、“真实的工作压力(Real Work Pressure)”和“真实的工作机会(Real Job Opportunities)”。
(1)真实的企业环境
成都国信安IT培训基地建于成都高新区，按照成都国信安IT培训基地的功能布局和风格进行实训环境设计，包括实训教室、实训工位和会议室三大功能区，让学员在实训的过程中感受到大型软件公司的真实工作环境。
(2)真实的项目案例
基地根据高校的培养计划和需求，遵守客户的保密法律要求，从中国电科、中国网安的业务中精心挑选了数十个大、中型实训项目案例进
行改造，保留关键的技术点，适合在1~3三月内学生通过团队合作来完成。
(3)真实的项目经理
成都国信安IT培训基地拥有50余位年轻精英型学位研究生导师、120余位IT企业项目总监和70余位平均6年以上实战开发经验的专职讲师等。项目实战训练对师资的技术经验、项目管理经验和授课水平均具有很高的要求，成都国信安的师资均为资深技术主管或项目经理，参与了母公司中国电科、中国网安的多个中、大型项目的开发，具有丰富的项目开发和团队管理的经验。
(4)真实的工作压力
在项目实战过程中，模拟客户代表给予项目组施加真实的项目压力，例如需求变更、新技术风险、工期变更、人员变动等问题时，让实训学生来应对，从而培养学生承受压力的能力，为以后走上工作岗位可以从容应对各方面的压力而成为企业的栋梁。
(5)真实的工作机会
为了解决学生的就业问题，基地建立了人才服务部，收集企业的人才需求，基地根据企业需求对学生进行定向培养，培养符合企业的要求，同时实训基地同样注重对学员职业规划和职业道德方面的教育，有计划的组织母公司中国电科、中国网安及合作伙伴企业到实训基地进行现场招聘和面试，满足学生就业需求。
成都国信安IT培训基地有真实的软件开发为背景，学习之后可以直接入职中国电科、中国网安，与其选择苦苦对比各大培训机构，不如直接搭上成都国信安这条大船，直接与IT企业对接。
四川地处中国大西南，肥沃的土地，丰富的自然资源，悠久的历史和绚烂多彩的少数民族文化，构成了多样性的自然和文化旅游资源。每到中考季，很多初中生总是为自己的未来前途担心，尤其是一些学习成绩不好的初中生，他们不知道中考没考上怎么办。同时许多家长也担心，自己的孩子年龄还小，进入社会显然不合适。这个时候职业培训学校更加适合，放眼众多学院，四川国信安职业培训学校无疑是非常合适的。
一说起it培训，很多人都表示苦不堪言，总有人被虚假信息坑过。很多人表示自己对其一窍不通，实在不知道怎么办才好。别着急，让小编为你奉上这些必备小技巧，带你快速简单的上手。接下来就让小编带你来看看it培训的相关情况吧~带你了解it培训~
年年都是有毕业季就业难得问题，为什么有的人就业那么轻松?选择真的大过努力吗?今年有一个获批的新增专业备受瞩目数据科学与大数据技术，如果没法进入这个专业，你的选择是培训学习，那么大数据培训机构有哪些呢
那么对于刚刚高考，选择专业的同学，要注意了，“大数据”概念再火热，填报志愿的学生和家长也要冷静，这几个问题必须先想好：
当前大数据行业真的是人才稀缺吗? 学了几年后，大数据行业会不会产能过剩? 大数据行业最终需要什么样的人才? “热门专业”填报，有哪些注意点?
接下来科多大数据就带你们看看分析结果： 当前大数据行业真的是人才稀缺吗?
对!未来人才缺口150万，数据分析人才最稀缺。 先看大数据人才缺口有多大?
根据LinkedIn(领英)发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。
其中数据分析人才最为稀缺、供给指数最低。同时，数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。
而清华大学计算机系教授武永卫去年透露了一组数据：未来3-5年，中国需要180万数据人才，但目前只有约30万人。
大数据行业未来会产能过剩吗?
提供大数据技术与应用服务的第三方公司面临调整，未来发展会趋集中
关于“大数据概念是否被过度炒作”的讨论，其实2013年的夏季达沃斯就有过。彼时支持“炒作”观点的现场观众达54.5%。对此，持反对意见的北京大学光华管理学院副教授苏萌提出了三个理由：
不同机构间的数据还未真正流动起来，目前还只是数据“孤岛”; 完整的生态产业链还未形成，尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好，但从供应到购买的链条还没建成;
数据分析人才仍然极度匮乏。
4年之后，舆论热点已经逐渐从大数据转向人工智能，大数据行业也历经整合。近一年间，一些大数据公司相继出现裁员、业务大调整等情况，部分公司出现亏损。那都是什么公司面临危机呢?
基于数据归属，涉及大数据业务的公司其实有两类：一类是自身拥有数据的甲方公司，如亚马逊、阿里巴巴等;另一类是整合数据资源，提供大数据技术与应用服务的第三方公司。目前行业整合出现盈利问题的公司多集中在第三方服务商。
对此，LinkedIn(领英)中国技术副总裁王迪表示，第三方服务商提供的更多的是技术或平台，大数据更多还是让甲方公司获益。
在王迪看来，大数据业务要产生规模效益，至少要具备三点：算法、计算平台以及数据本身。“第三方大数据创业公司在算法上有一技之长，而计算能力实际上已经匀化了，传统企业如果用好了，和大数据创业公司没有区别，甚至计算能力更强，而数据获取方面，很多数据在传统行业内部并没有共享出来，第三方大数据公司获取这些数据是比较困难的，最后可能谁有数据，谁产生的价值更高。”说白了，数据为王。
在2013年，拿到千万级A轮融资的大数据企业不足10家，到2015年，拿到千万级以上A轮融资的企业已经超过30家。直到2016年互联网资本寒冬，大数据行业投资热度有所减退，大数据行业是否也存在产能过剩?
王迪认为，目前的行业整合属于正常现象，“经过市场的优胜劣汰，第三方服务领域会出现一些做得比较好的公司，其他公司可能被淘汰或转型做一些垂直行业应用。从社会来看，总的需求量一定是增加的，而对于供给侧，经过行业自然的洗牌，最终会集中在几家优秀的行业公司。”
需要什么样的大数据人才?
今年3月份，教育部公布了第二批获准开设“数据科学与大数据技术”的高校名单，加上第一批获批的北京大学、对外经济贸易大学、中南大
学，一共35所高校获批该专业。今年开始，部分院校将招收第一届大数据专业本科生。
大数据人才培养涉及到两方面问题：
交叉性学科的人才培养方案是否与市场需求相匹配; 学科建设的周期与行业快速更新之间的差距怎样弥合。
对于第一个问题，“电商热”时期开设的电子商务专业是一个可吸取经验的样本。2000年，教育部高教司批准了第一批高校开设电子商务本科专业。作为一个复合型专业，电子商务的本科教学涵盖了管理、技术、营销三方面的课程。电子商务领域人才需求量大，但企业却无法从电子商务专业中找到合适的人才，原因何在?
职业规划专家姜萌认为，并不是某一个专业对应一个行业热点，而是一个专业集群对应一个行业热点。“比如电子商务专业，我们到电子商务公司里会发现，不是学电子商务的人在做这些工作，而是每个专业各司其职，比如计算机、设计、物流管理、营销、广告、金融等等。现在行业的复合型工作都是由一个专业集群来完成的，而不是一个人来复合一堆专业特点。”
大数据专业的人才培养也同样走复合型路线，复旦大学大数据学院的招生简章显示，学院本科人才培养以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科，以生物学、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等为应用拓展性学科，具备典型的交叉学科特征。
LinkedIn(领英)中国技术副总裁王迪指出，“从企业应用的角度来看，大数据行业里从事相关职能的同学背景是各异的，大数据作为一个人才培养方向还在探索中，在这个阶段，高校尝试开设硕士课程是很好的实践，但开设一类的本科专业还为时过早。”
另一方面，专业人才培养的周期较长，而行业热点不断更新轮替，中间产生的时间差使得新兴专业的志愿填报具备了一定风险。
王迪认为，“从今天的产业实践上看，大数据领域依然是从现有专业中挑选人才，教育和市场发展总是有一定差距的，学生本科四年，加上硕士阶段已经是七年之后的事情了，产业已经演进了很多，而教学大纲并不会跟进得那么快。”
因此，尽管大数据的应用前景毋庸置疑，但在人才培养层面，复合型人才培养方案会不会重走电子商务专业的老路?学校教育如何赶上行业发展速度?这些都是值得进一步商榷的问题。
面对热门专业，志愿填报需要注意啥?
了解了大数据行业、公司和大数据专业后，姜萌对于考生填报像大数据相关的热门专业，提出了几条建议：
报考热的专业和就业热的专业并不一定是重合的，比如软件、计算机、金融，这些专业的就业率实际并没有那么高，地质勘探、石油、遥感等专业，虽然报考上是冷门，但行业需求大，就业率更高。
选择热门专业，更需要考虑就业质量。专业就业好，是统计学意义，指的是平均收入水平高，比如金融专业的收入，比其他纯文科专业的平均收入较高，但落实到个体层面，就业情况就不一样了，尤其像金融专业是典型的名校高学历好就业，但对于考试成绩较低的同学来说，如果去一些普通院校、专科院校学习金融，最后就业情况可能还不如会计专业。
志愿填报，除了专业，城市因素也很重要：如果想从事金融、互联网的工作，更适合去一线城市，如果是去
三、四线城市的学生可以考虑应用面比较广的专业，就是各行各业都能用到的专业，比如会计专业，专科层次的会计和985层次的会计都有就业渠道。如果先选择报考城市，也可以针对所在城市的行业特点选择专业，比如沿海城市外贸相对发达，选择国际贸易、外语类专业就业情况更好，比如武汉有光谷，选择光电类专业更好就业。
最终家长和考生更需要考虑个人与专业匹配的问题，金融、计算机等热门专业不是所有人都适合学，好专业不见得对所有个体都是好的。
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大数据计量经济学范文第6篇
身处大数据时代，发展大数据已经成为每个国家、每个城市的共识，各个国家相继制定和实施了大数据战略性文件，积极推动大数据发展。我国政府将大数据列入国家战略，对大数据发展日益重视，大数据产业得到迅速发展。
大数据技术能够通过庞大的数据库分析全面的数据资源，进而有效地为医疗健康、城市管理等领域复杂的社会问题提供有效的决策，推进社会治理现代化。
二、税收大数据化的意义
（一）税收大数据的意义
全国税收收入从1994年的5070.8亿元增长到2018的137967亿元，全国税收总收入增长了20多倍;全国税务系统管户的数量上也大幅增长，如何更有效的管理纳税人成为亟须解决的问题。
我国在20世纪90年代开始建设金税工程。金税工程三期较前两期进一步扩大税收征收的覆盖面，强化税收征管和数据应用功能。现在已经建立包含总局、省局、地市局、区县局的四级广域网数据库，掌握全国纳税人海量的数据信息，能够形成有效的、相互联系的税收征管机制。
通过运用大数据技术，分析国家的财政支出数据和纳税人微观数据, 使得出的综合负担率更能反映出真实的情况也更为科学;通过数据的分析比对，查出纳税人的异常行为，更加有效的发现纳税人的违法行为，建立信息数据库，保存管理纳税人违法案例和异常数据，通过预警系统，遏制违法行为的发生。
（二）大数据时代税收管理的实例
大数据技术能够在大量的数据中，找出不同变量之间的联系，更加全面、及时地挖掘海量数据反映的风险信息，帮助税务机关迅速准确地识别和监控风险，改善风险决策模式，提高风险管理效率。
2015年咸阳市地税局利用“数据管税平台”获取数据信息，发现辖区某公司近期股权发生多次变动但未申报相关税款，经过多方数据比对、评估核实后，5月25日，向该企业开出了615万元的股权转让税收完税凭证。
咸阳市地税局进行大数据信息化税收管理改革，由“税管员管”向“大数据管”转变，大数据技术比以往人工管理能够更加有效地发现问题、解决问题，管控了税收风险，促进了收入增长。
三、大数据税收管理面临的问题
（一）涉税数据质量和更新速度需要提高
税务机关征管系统的主要数据来源于税务管理各个环节, 例如：税务登记、纳税申报、税款征收、发票管理、纳税评估、税务稽查等过程，会涉及纳税人的各方面数据，这些大量数据汇总起来，形成了征管系统的数据库基础。各地税务机关通过各种措施完善、提高纳税数据质量。比如：错误数据推送、初始数据校验等等。这些措施都取得了可喜的成效。但是，随着跨地区经济的不断发展，纳税人的名称、生产经营地、法人、经营范围不断变化, 税务机关的数据实施更新的压力很大，造成很大的难题。
（二）不能充分适应生产经营变化
企业生产经营也在随着经济不断地变化，更加多元化和复杂化。现行的传统征收模式的税收制度很难有效地应对这种变化。
在今天的数字经济时代，跨国企业税基侵蚀和利润转移(BEPS)问题越发复杂和严重。而且高科技公司的非实体产品销售收入给税收征收带来更多的挑战，如：专利授权等无形资产的销售。在国内，知名的互联网BAT三巨头(百度、阿里巴巴、腾讯)，其很多利润是来自互联网增值服务、知识产权特许权使用费等，这些数字化产品使得传统的税收征收模式更加难以适应。
另一方面，越来越多的企业特别是大企业股权结构设置十分复杂，集团化运作，跨区域经营、总部决策、集中核算的特点给现行税收征管属地管理体制带来很大的冲击，基层税务机关处理各种涉税事项遇到很多问题，需要新的信息化的管理方式来应对。
四、大数据税收管理的建议
（一）以创新思维引领税收管理
税收管理经过了电子化、信息化进入了大数据化, 我们更应该不断地创新思维, 以适应大数据时代的到来。税收管理要以税收数字化建设为依托, 勇于突破传统观念和模式的束缚, 注重专业化与信息化管理手段的有机结合，不断发展新的管理模式，发展科技经济、科技管理。要在新的经济发展形势下，创新的管理理念, 深化征管改革、全面提升税收管理水平。
（二）规范涉税数据共享平台
税收征管模式传统的“管户制”已经很难适应现在数字化的时代发展，要建立适应现代化税收征管要求的“管数制”, 推进税收管理数据优质化。一是拓展涉税信息交换平台。不断开发优化完善按新的数据管理平台，才能更好地进行数据源采集、分析，才能发挥数据管理平台的有效作用。税务机关要充分利用政府网站, 有效搭建涉税信息交换共享平台;各职能部门要及时将所有非涉密涉税信息按其内容和性质进行整理、分类后予以发布, 实现从多渠道自动化收集信息的目标, 实现对外部动态信息的及时采集, 全面实现电子化涉税信息数据传输，推动部门间数据信息实时共享。同时, 税务部门要主动作为, 积极整合研发涉税信息终端接收信息系统, 为信息交换提供智能化、规范化的交换平台, 提高处理能力和工作效率。二是健全涉税数据标准。要从以下四个方面入手，充分解决现有信息数据资源所存在一些弊端, 1.建立信息化标准制定协调机制;2.制定信息数据规范;3.建立数据质量审核标准;4.建立数据发布标准。
（三）加快税务信息化建设, 以大数据技术推动智能化管理
大数据技术的应用为税务机关建立可预测、可保护的税务模式提供了良好的支撑, 把对过去的分析变为对未来的预测。利用快速发展的“云计算”技术, 建立集中分析的“大数据数据库”, 通过图形数据库技术、可视化数据技术, 集中掌握和处理庞大的数据信息, 对数据特别是外部数据进行扎口管理有效地清洗整合;实现数据的快速反应能力。通过大数据的存储和处理技术、数据仓库技术实现实时数据处理、实时决策;利用云计算技术快速分析数据信息, 让信息的内容能够有效地产生效力;通过大数据分析应用, 实现行政裁量权向信息系统的分解，税务管理制度结构能够更加智能化和效率化，从而提高纳税人的纳税遵从行为，对纳税人纳税行为的监督和管理也能够及时和更加有效。目前, 在经济发展的新的时期, 需要更多懂经济、懂技术、懂模型的复合型人才, 如何吸引这些综合性专家人才加入，也是我们需要思考的问题，人才的推动作用也是我国在大数据时代缩短与国际水平差距的关键因素。
摘要：随着经济水平和科技水平的不断提高, 互联网和云计算的迅猛发展, 新的信息技术时代——大数据时代已经来临。在信息科技发展的推动下, 我国的税收管理将面临着新的机遇和挑战。
关键词：大数据,信息,税收管理
参考文献
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