在日常学习、工作或生活中，大家总少不了接触作文或者范文吧，通过文章可以把我们那些零零散散的思想，聚集在一块。相信许多人会觉得范文很难写？接下来小编就给大家介绍一下优秀的范文该怎么写，我们一起来看一看吧。
大数据论文参考文献篇一
“除了上帝，任何人都必须用数据来说话。”――这是《大数据时代》中出现的让人印象深刻的一句话，也是全书力图传递的信息。在数字信息时代，数据和空气一样遍布生活，对于有些人来说，数据无意义，而对于有些人来说，数据，即真相。
美国是《大数据时代》的主角，全书通过讲述美国半个多世纪信息开放、技术创新的历史，公共财政透明的曲折、《数据质量法》背后的隐情、全民医改法案的波澜、统一身份证的百年纠结、街头警察的创新传奇、美国矿难的悲情历史、商务智能的前世今生、数据开放运动的全球兴起，web3・0与下一代互联网的未来图景等等，为读者一一细解数据创新给公民、政府、社会带来的种种挑战和变革。
透过全书，一个立体的美国及美国人民的思想呈现在我们面前――美国人民执著于个人隐私的保护，却又不遗余力地推动着政府信息的透明与公开。
读完此书，对生活中的数据及数据处理突然有了很大的兴趣。如果有一天，处处以数据说话，那么，政治、制度、生活将更加清明，事故、将降到最低点。
作为信息技术教师，是有必要阅读此书的！有慧根的教师将能从书中挖掘出信息技术特有的.文化以及能用于教学的鲜活案例。
每天能用来阅读的时间很少，总是要等到夜深疲倦时才有空打开书本，总是在眼睛极不舒服的情况下坚持阅读，《大数据时代》就这样在坚持中溶入我的思想。
大数据论文参考文献篇二
摘要：大数据和智慧旅游都是当下的热点，没有大数据的智慧旅游无从谈“智慧”，数据挖掘是大数据应用于智慧旅游的核心，文章探究了在智慧旅游应用中，目前大数据挖掘存在的几个问题。
关键词：大数据;智慧旅游;数据挖掘;。
1引言。
随着人民生活水平的进一步提高，旅游消费的需求进一步上升，在云计算、互联网、物联网以及移动智能终端等信息通讯技术的飞速发展下，智慧旅游应运而生。大数据作为当下的热点已经成了智慧旅游发展的有力支撑，没有大数据带给的有利信息，智慧旅游无法变得“智慧”。
旅游业是信息密、综合性强、信息依存度高的产业[1]，这让其与大数据自然产生了交汇。2010年，江苏省镇江市首先提出“智慧旅游”的概念，虽然至今国内外对于智慧旅游还没有一个统一的学术定义，但在与大数据相关的描述中，有学者从大数据挖掘在智慧旅游中的作用出发，把智慧旅游描述为:透过充分收集和管理所有类型和来源的旅游数据，并深入挖掘这些数据的潜在重要价值信息，然后利用这些信息为相关部门或对象带给服务[2]。这必须义充分肯定了在发展智慧旅游中，大数据挖掘所起的至关重要的作用，指出了在智慧旅游的过程中，数据的收集、储存、管理都是为数据挖掘服务，智慧旅游最终所需要的是利用挖掘所得的有用信息。
2011年，我国提出用十年时间基本实现智慧旅游的目标[3]，过去几年，国家旅游局的相关动作均为了实现这一目标。但是，在借助大数据推动智慧旅游的可持续性发展中，大数据所产生的价值却亟待提高，原因之一就是在收集、储存了超多数据后，对它们深入挖掘不够，没有发掘出数据更多的价值。
3.1信息化建设。
智慧旅游的发展离不开移动网络、物联网、云平台。随着大数据的不断发展，国内许多景区已经实现wi-fi覆盖，部分景区也已实现人与人、人与物、人与景点之间的实时互动，多省市已建有旅游产业监测平台或旅游大数据中心以及数据可视化平台，从中进行数据统计、行为分析、监控预警、服务质量监督等。透过这些平台，已基本能掌握跟游客和景点相关的数据，能够实现更好旅游监控、产业宏观监控，对该地的旅游管理和推广都能发挥重要作用。
但从智慧化的发展来看，我国的信息化建设还需加强。虽然通讯网络已基本能保证，但是大部分景区还无法实现对景区全面、透彻、及时的感知，更为困难的是对平台的建设。在数据共享平台的建设上，除了必备的硬件设施，大数据实验平台还涉及超多部门，如政府管理部门、气象部门、交通、电子商务、旅行社、旅游网站等。如此多的部门相关联，要想建立一个完整全面的大数据实验平台，难度可想而知。
大数据时代缺的不是数据，而是方法。大数据在旅游行业的应用前景十分广阔，但是应对超多的数据，不懂如何收集有用的数据、不懂如何对数据进行挖掘和利用，那么“大数据”犹如矿山之中的废石。旅游行业所涉及的结构化与非结构化数据，透过云计算技术，对数据的收集、存储都较为容易，但对数据的挖掘分析则还在不断探索中。大数据的挖掘常用的方法有关联分析，相似度分析，距离分析，聚类分析等等，这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。其中，相关性分析方法透过关联多个数据来源，挖掘数据价值。但针对旅游数据，采用这些方法挖掘数据的价值信息，难度也很大，因为旅游数据中冗余数据很多，数据存在形式很复杂。在旅游非结构化数据中，一张图片、一个天气变化、一次舆情评价等都将会对游客的旅行计划带来影响。对这些数据完全挖掘分析，对游客“行前、行中、行后”大数据的实时性挖掘都是很大的挑战。
3.3数据安全。
2017年，数据安全事件屡见不鲜，伴着大数据而来的数据安全问题日益凸显出来。在大数据时代，无处不在的数据收集技术使我们的个人信息在所关联的数据中心留下痕迹，如何保证这些信息被合法合理使用，让数据“可用不可见”[4]，这是亟待解决的问题。同时，在大数据资源的开放性和共享性下，个人保密和公民权益受到严重威胁。这一矛盾的存在使数据共享程度与数据挖掘程度成反比。此外，经过大数据技术的分析、挖掘，个人保密更易被发现和暴露，从而可能引发一系列社会问题。
大数据背景下的旅游数据当然也避免不了数据的安全问题。如果游客“吃、住、行、游、娱、购”的数据被放入数据库，被完全共享、挖掘、分析，那游客的人身财产安全将会受到严重影响，最终降低旅游体验。所以，数据的安全管理是进行大数据挖掘的前提。
大数据背景下的智慧旅游离不开人才的创新活动及技术支持，然而与专业相衔接的大数据人才培养未能及时跟上行业需求，加之创新型人才的外流，以及数据统计未来3~5年大数据行业将面临全球性的人才荒，国内智慧旅游的构建还缺乏超多人才。
4解决思路。
在信息化建设上，加大政府投入，加强基础设施建设，整合结构化数据，抓取非结构化数据，打通各数据壁垒，建设旅游大数据实验平台;在挖掘方法上，对旅游大数据实时性数据的挖掘就应被放在重要位置;在数据安全上，从加强大数据安全立法、监管执法及强化技术手段建设等几个方面着手，提升大数据环境下数据安全保护水平。加强人才的培养与引进，加强产学研合作，培养智慧旅游大数据人才。
参考文献。
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大数据论文参考文献篇三
摘要：桥梁在长期重荷载、大交通量的运营情况下，大部分都出现了不同程度的病害。对这些桥梁进行病害分析，提出相应对策，进行维修加固，具有显著的经济效益和社会效益。大部分桥梁都具有一定的超载能力，只要找到病害的原因，并进行相应的维修加固，其大多数是可以继续运营的。本文探讨了桥梁工程常见病害分析及维修加固措施。
桥梁在使用了一定的时期后，由于气候、荷载、特别是超限超载等方面的原因，桥梁的损坏速度会不断的加快，如果不及时进行桥梁的维护，将会严重缩短桥梁的使用年限，甚至发生严重的安全事故。因此，加强对桥梁的检查，及时地对桥梁进行有效的维护、维修与加固，对延长其使用寿命、保证其承载及通行能力、保证行车安全、保持桥梁的良好的使用状态，具有十分重要的意义。
桥梁病害的定义一般都由定性标准和定量界限两部分组成。定性标准从病害的形状和表象上进行界定，以从外观上将病害明显区别开，它是确定病害种类的主要依据;定量界限是便于检查和处理的角度出发人为确定的界限。钢筋混凝土桥梁的常见病害主要有：裂缝、混凝土碳化及钢筋锈蚀、梁体表面剥蚀、结构构造的破坏、地基不均匀沉降引起的破坏等。钢筋混凝土桥梁按照病害不同的严重程度可分为四类：
1、完好或基本完好。
桥梁结构基本满足上述要求，与建造时比基本没有可观测到的病害。
2、轻微损伤的病害。
这类病害并不影响结构的承载力、刚度、完整性及其使用功能，但要消除由于它们造成的损伤则需要额外的费用，有时还要在使用过程中对结构作系统的观察。
3、一般性损伤的.病害。
这类病害虽不一定影响结构应有的承载力，但却使它们的使用性能下降，维护费用增大，有时还影响观感，使人们有不安全感。
4、严重性损伤和破坏性损伤的病害。
这类病害往往表现为所采用的材料强度不足，或者构件残缺有伤，或者所选取的构件截面尺寸不够，或者所安装的连接构造质量低劣或使用环境恶劣。
1、桥面铺装层的维修加固。
（1）局部修复凿补法。
将水泥混凝土铺装层的表面凿毛，深度以使骨料露出为准;用清水冲洗干净断面并充分润湿，涂刷上同标号的水泥砂浆（或其他粘结材料），最后在桥梁承载能力容许范围内，铺筑一层1~5cm厚的水泥混凝土铺装层。
（2）重新浇筑混凝土面板。
桥面板的破裂和其他损坏特别严重，混凝土质量或施工状况特别不良，且无适用的修补方法时，就必须采用重新浇筑新的混凝土桥面板的措施，施工时，将原有的行车道铺装全部拆除，再将行车道表面清扫干净，必要时铺入适量短钢筋，配置上1~2层钢筋网，浇筑整体化混凝土。
（3）桥面补强层加固法。
即在旧有桥面上，重新加铺一层混凝土或钢筋混凝土补强层，此方法既修补已出现裂缝、剥离等损坏的桥面板，又能加高原有梁板的有效高度，增加梁板的抗弯能力，改善铰结梁板的荷载横向分布，从而提高桥梁的承载能力。
2、桥梁结构裂缝宜采用塞缝灌浆维修加固。
塞缝灌浆是把按一定比例配制的水泥（砂）浆环氧树脂（砂）浆，通过喷浆机按一定压力灌入结构物缝隙内，起到填塞裂缝、避免钢筋锈蚀并提高结构整体强度的作用。塞缝灌浆是用胶结材料把结构的裂缝填满，使力的作用、传递尽可能恢复到原来状态。塞缝灌浆一般用于处理桥梁上部、下部结构裂缝，灌浆分为水泥浆、水泥砂浆、环氧树脂浆、环氧树脂砂浆等，具体采用哪一种，应视实际情况而定。通常水泥（砂）浆用于石砌墩、台和拱圈裂缝，由裂缝的大小来决定灌浆中是否掺砂，采用水泥（砂浆造价低、效果好。环氧树脂浆一般用于钢筋混凝土结构物，因为钢筋混凝土构件产生的裂缝较小，易灌满，粘结性好;环氧树脂砂浆多用于桥面裂缝。
3、桥梁基础加固。
对于位于天然地基上的浅基础，由于埋置深度较浅，易受河水冲刷而淘空。受河水改道冲刷桥梁引道，导致桥台基础冲空，引道被毁。桥梁地基局部软弱，致使桥台发生不均匀沉降，引起桥台开裂等。针对以上病害，采取对河床用浆砌片石进行铺砌，上游河床设置丁坝、打木桩扩大桥台基础等方法进行加固。
4、锚喷混凝土加固法。
借助高速喷射机械，将新混凝土混合料连续地喷射到已锚固好钢筋网的受喷面上，凝结硬化而形成钢筋混凝土，从而增大桥梁的受力断面和补强钢筋，加强结构的整体性，使其能承受更大的外荷载作用。
5、粘贴钢板（筋）加固法。
当交通量增加，主梁出现承载力不足，或纵向主筋出现严重腐蚀的情况时，梁板桥的主梁会出现严重的横向裂缝。采用粘结剂及锚栓，将钢板粘贴锚固载混凝土结构的受拉缘或薄弱部位，使其与结构形成整体，以钢板代替增设的补强钢筋，达到提高梁的承载能力的目的。
6、改变结构受力体系加固法。
这种加固、改造方法是通过改变桥梁结构受力体系，达到提高桥梁承载能力的目的。如：在简支梁下增设支架或桥墩，或把简支梁与简支梁纵向加以连接，由简支变连续梁，或在梁下增设钢衍架等加劲或叠合梁等，以减小梁内应力，达到提高梁的承载力目的。
7、增设纵梁加固法。
在墩台地基安全性能好，并具有足够承载能力的情况下，可采用增设成灾能力高和刚度大的新纵梁，新梁与旧梁相连接，共同受力。由于荷载在新增主梁后的桥梁结构中重新分布，使原有梁中所受荷载得以减小，由此使加固后的桥梁承载能力和刚度得到提高。当增设的纵梁位于主梁的一侧或两侧时，则兼有加宽的作用。
8、拱圈增设套拱加固法。
当拱式桥梁的主拱圈为等截面或变截面的砖、石或混凝土等实体板拱时，且下部构造无病害，同时桥下净空与泄水面积容许部分缩小时，可在原主拱圈腹面下增设一层新拱圈，即紧贴原拱圈底面上，浇筑或锚喷混凝土新拱圈，外形上就像时在原拱圈下套做了一个新拱圈。
9、扩大基础加固法。
桥梁基础扩大底面积的加固，称为扩大基础加固法。此法适用于基础承载力不足或埋深太浅，而墩台又是砖石或混凝土刚性实体式基础时的情况。扩大基础底面积应由地基强度验算确定。当地基强度满足要求而缺陷仅仅表现为不均匀沉降变形过大时，采用扩大基础底面积的加固，主要由地基变形计算来加以选定。
10、增补桩基加固法。
当桥梁墩台基底下有软卧层，或墩台基础未下至坚硬岩层时，墩台发生沉陷;当桥梁墩台采用桩基础，而桩的深度不足，或由于水流冲刷等原因使桩发生倾斜。这些病害都直接影响桥梁结构的正常使用和服务年限。对此，采用增补桩基加固法是一种常用而且有效的方法。这种加固方法是：在桩式基础的周围补加钻孔桩，或打人钢筋混凝土预制桩，扩大原承台，以此提供基础的承载力，增强基础的稳定性。
11、墩台拓宽方法。
利用旧桥基础，靠墩台盖梁挑出悬臂加宽部分，以便安装加宽的上部结构。此种情况为只加宽墩台上部的盖梁，墩台身和基础则不需予以加固。采用此法加宽墩台时，旧桥墩台基础必须完好、稳定，且需经过承载力验算后才能采用。否则，应在老桥的墩台旁，重新浇筑拓宽部分的墩台及基础。为保证大桥应急维修施工的质量和安全，整个维修施工期间需要全封闭交通。所有封闭路段提前在前方的路口设置标志牌。并在封闭位置专人24小时看护指挥，提前7日在当地的主要新闻媒体上发布公告，通告绕行路线和交通封闭期限。
总之，我国现有的旧桥数量大，形式多，目前病害开始逐渐暴露。在交通量不大，要求通车条件不断提高的情况下，如何用较少的投资取得更大的社会效益和经济效益是一个值得探讨的问题。同时还要充分挖掘和利用旧桥的超载潜力，能维修加固的桥梁，不要拆除重建。当发现有明显的病害后，要及时组织桥梁专家现场鉴定，必要时可做荷载试验，以确定是否需要综合改造。
参考文献：
[1]赫中营,郑立飞.既有钢筋混凝土双曲拱桥的病害分析及加固[j].山西建筑.2008(02)。
[2]梅廉.混凝土桥的主要病害及原因分析[j].科技促进发展.2009(12)。
大数据论文参考文献篇四
大数据时代的教育管理在履行教育管理职能的过程中将更加凸显管理的及时性、前瞻性、区分性、整合性、权变性等特点，为教育管理的变革带来了大机遇。
2.1利用数据挖掘技术改革教学模式和教学方法。
高等学校是培养人才的场所，教育的出发点是希望通过知识的传授对学生成长产生影响，而知识的形成是一个长期的过程，模式一旦固定下来，改变就变得缓慢。在传统的教育过程中，对学生的影响大部分都是预先设定好的，在教学计划的指引下，教师与学生按部就班地开展教学活动。大数据完全有可能为这种教学活动重新注入新的活力，利用数据挖掘技术，对在纷繁复杂的日常教学中产生的数据进行综合分析，归纳出具有预测性的内容。例如，可以了解什么样的教学方法更适合学生的实际；当前上课的内容在哪个时间段更容易被学生接受；每个学生通过怎样独特的方式更容易掌握当前所学的内容；用什么方式巩固提高知识更有效等等。甚至还可以通过对教学行为中产生数据的分析，归纳出学生最近的学习、思想和行为倾向，有效地预防教学活动中不当行为的出现。应用教学数据分析，一方面，课程教学活动会根据数据分析产生的新情况进行调整；另一方面，新的知识与新的教学方法会随时被归纳出来，学习的内容更具有前瞻性。
2.2重视学习分析，促进教与学的融合。
学习分析主要是对学生在学习中所形成的数据进行研究，对学生未来的学习表现以及潜在的问题进行合理的预测。学习分析在高等教育中的应用具有很多优势，在解决目前高校有关学习和教育经验等诸多问题时具有巨大潜力。学习分析包含了学生在学习方面有何特点、学习方法怎样、习惯怎样、兴趣如何，成绩如何等内容，通过校园的信息化系统不仅能获取学生的显性行为数据，如作业完成的情况、实验技能的情况、考核结果及考试成绩，而且还能获取学生的隐性行为数据，如参加课外及社团活动、互联网社交情况等，根据数据可以预测建立学生在课程学习过程中额外教学资源支持的需求模型、测量学生特别的潜质、构建能够改进和提高教学效率的弹性模式等，让学生拓展在当前学习环境下的理解能力，鼓励学生对自己的课程学习负责，增强学生自主管理学业发展的能力，为学生创造个性化的教育条件。对学生来说，学习分析能够让他们更好地了解自己在课程学习中所存在的问题，同时可以对自己的学习行为及习惯进行优化，掌握学习的主动权，自主开展个性化的学习;对于教师与管理者来说，可以利用学习分析结果对课程质量进行综合评估，从而能更加有效地改进教学方法、教学手段和教学内容，促进教与学的融合。
2.3不断提升教师的综合素质，重视数据分析能力的培养。
教师的综合素质包含许多内容，以往我们强调的是专业知识，因为这是教师展开正常教学，保证基本的教学品质的必备条件。不可否认，教师的专业知识是影响教学活动最重要的`因素，也是学生衡量一个教师优劣的重要标准。但在大数据时代，未来的教学活动，教师除了要具备丰富的专业知识外，还需掌握一项重要的技能，即对教育数据的分析和研判，这或许成为教师在教学活动中关乎成败的重要因素。大数据时代下教学活动将产生海量的教育数据，如何从中寻找出具有教学价值的内容，成为教师在教学活动中一项非常重要任务。通过对教育数据的挖掘和处理，教师能够对学生各种相关数据进行综合分析、关联，并能及时采取应对措施使教学活动更加适应学生的需求，这样既能激发学生的学习兴趣，提高学习成绩，也能促进学生身心健康发展。因此，为了迎接大数据带来的新挑战，高校要做好教师队伍的建设工作，积极培养教育数据分析人才，应该尽早开设数据分析课程，以适应社会的发展和市场的需要。大数据技术的兴起，高等教育将面临着极大的挑战，高等教育能否抓住机遇持续发展，直接影响到国家长远的发展与兴衰。随着信息时代的发展，高等教育中对信息技术的应用也将越来越先进，越来越广泛，大数据技术的推广和应用已成燎原之势，大数据管理必将渗透到高等学校教学管理的各个方面。同时，大数据技术将进一步促进学校和社会的互动，使高校和社会之间的关系更加紧密，学校教育与社会发展可以相互支撑，学校可实时把握社会需求，根据社会的实际需求来完成和制定教学规划和进行相应的改革，而社会也能及时掌握高等教育人才培养的新动向，及时把新的教育成果应用到各个领域的生产、管理等过程当中。总之，通过大数据管理，学校、学生、社会三者能有机地联系在一起，相互依赖，相互影响，相互促进，共同进步，为构建和谐社会做出应有的贡献。
大数据论文参考文献篇五
《普通高中英语课程标准（实验）》指出，高中英语课程的总目标是使学生在义务教育阶段英语学习的基础上，进一步明确英语学习的目的，发展自主学习和合作学习的能力；形成有效的英语学习策略；培养学生的综合语言运用能力。对于处在海峡西岸的英语教师更应该深刻领悟体会实践《课程标准》，一切为了学生的发展，真正提高学生的综合语言运用能力，培养实用型海西建设者。以下是笔者平时教学过程中使用新教材后的点滴体会。
一、调查研究。
学生从初中升入高中，进入了崭新的学习阶段，他们对英语充满了新鲜感，对英语老师也充满了好奇心。所以，我们应该抓住这一契机，充分研究学情。首先，笔者对两个班级103位学生进行了问卷调查。调查显示72.8%的学生对高中英语教学内容充满了兴趣；67.3%的.学生对高中英语学习方法不清楚；90.1%的学生对英语老师充满了好奇心。89.6%的学生学英语的目的不明确。调查结果表明，端正学生的学习态度，指导学生的学习方法很有必要，同时，教师与学生的情感交流也与学生学英语的热情程度息息相关。
二、上好高中英语第一课。
大数据论文参考文献篇六
我国经济国际化程度越高，越需要引进国际先进的经济管理理念，对国际化会计人才的需求也就更为迫切。但作为培养国际化会计人才有效途径的高校管理会计双语教学在教材选用、教学方法、学生能力、等方面都存在不完善之处。因此，建议通过合理使用原版教材、利用网络课程平台完善双语教学等方法，推动我国国际化人才培养的最终实现。
我国经济国际化程度的越高，越需要引进国际先进的经济管理理念，对国际化会计人才的需求也就更为迫切。国际化会计人才应该具备“创新意识和跨文化交流能力;熟知并能灵活运用国际会计准则和国际惯例;未来能为企业的国际化发展提供决策支持”等能力。而双语教学是培养国际化人才的有效途径，以“决策、规划、控制与考核”为职能的管理会计是会计专业的核心课程，要培养国际化会计人才，管理会计双语教学的探讨就显得十分必要。
一、管理会计双语教学存在的主要问题。
双语教学，即通过学科“双语”这一载体提供给学生一种英语应用的情境，将英语应用于会计专业知识的获取，并以专业教学来推动学生英语视、听、说、读、写的提高，从而满足社会对国际合作意识、国际交流与竞争能力的外向型人才的要求。但是在实施双语教学的过程中，会计双语教学也存在一些亟待解决的问题，主要体现在：
1.学生专业英语能力较弱，缺少相应的专业英语环境。
2.国内外教材要求不统一，差异较大。
3.双语教学的成效受到质疑。有些学者指出，教师在教学过程中虽然采用了原版教材，但在实践过程中，往往是教师在讲授时多数是用英文解释一下专业词汇，在会计知识的讲解上时几乎全部使用中文。这样做并没有达到培养学生国际化思维的效果。
在这样的背景下，笔者所在的国际特色班提出“有效双语教学”的口号，经过三年的准备，目前已经在高年级专业课上实施双语教学，并初步取得良好的效果。笔者在实践中总结如下几点建议。
(一)高质量的双语教学，必须合理使用双语教材。
目前，我国开设管理会计双语课程一般用英文原版或翻译教材。选用英文原版或翻译教材方便教师进行双语教学和案例教学，教材中涉及的大量与时俱进的实例、数据、阅读材料，可以辅助学生理解深奥的知识原理，更能提升学生的独立思考能力、培养逻辑思维能力、掌握分析方法。但是，全部采用英文或者翻译教材也存在着一系列的问题。原版教材一般是按照西方的经济、政治、生活情况编写的，而我国学生对发达国家市场经济制度缺乏理解或理解的深度不够。
同时，与财务会计不同的是，管理会计具有技术、组织、行为和情境)等四个维度(后三个维度可以统称为“管理情境”，体现了管理会计的“社会性”层面。)。也就是说，除了技术维度之外，组织、行为与情境等三个维度都具有鲜明的“本土化”特征，学生要想学好管理会计，就必须了解中国企业特有的制度背景。盲目地追求使用外文原版教材，不注重提升这些西方先进的管理会计理念在中国当前环境的可应用性和可操作性反而会弄巧成拙。
所以，国际特色班的教师在备课时本着“国际化与本土化”相融合的理念，采取双教材策略。教师除了使用原版教材以外，在国内教材的基础上查找中国的'案例进行补充讲解，学生则使用英文原版教材或翻译教材。这样既能让学生利用原版教材中的大量案例，同时，教师又能在课上为学生补充符合中国国情的相关材料。
(二)充分利用网络教学平台，营造英语语言环境。
在会计本科专业培养计划中，管理会计课时量是45左右，每星期只有两次课。仅仅利用课上的时间不足以为学生创造足够的专业外语环境。因此，网络课堂为学生提供了在传统课堂外随时发言的机会则可以很大程度上的弥补这一问题。教师可以引导学生利用网络学生可参加或者发起各种类型的专题讨论组，对感兴趣的问题用英语进行自由讨论和发言，通过共同讨论达到对问题的全面深入的认识，有效地增加师生课堂内外的互动。
另外，国外教材的优越性不仅体现在教材中丰富的案例，更体现在完善的网络配套资源。教师可以帮助学生搜集相应的视频资料，保证了知识的开放性。例如用英文播放的企业价值链流程图帮助学生理解生产流程中成本的产生和理解成本相关概念，有利于创造英语语言环境，构建英语思维模式，让学生对较难理解的企业成本理论知识有一个比较形象的认识，激发学习兴趣。
(三)以英语为手段，将母语和英语有机地融合起来，促使学生能在非母语环境下对专业的理解、掌握和运用才是双语教学的精髓。
为了提高双语教学成效，在教学内容上，笔者认为双语教师可事先引导学生利用网络课堂学习基本的英文专业术语和中文专业知识。例如，结合教学计划，事先选定几个专题，要求学生通过英文讲义以及互联网了解和掌握这些专题的内容、掌握核心专业词汇，每次课开始时可以先考察学生对专业术语的掌握程度。这样，教师可以在课堂上将注意力主要集中于讲授学科重点，做到以英语为手段，引导学生利用西方先进的管理会计理念在中国当前环境去发现问题、分析问题。在教学方法上，双语教师可以利用多媒体课件和英文讲义进行英文授课。为了使学生很好的理解，重点和难点则可以用中文进行解释。
大数据论文参考文献篇七
随着移动互联网、云计算、物联网等现代信息技术的高速发展，各类信息数据正在以前所未有的速度增长，大数据时代正在到来并深刻影响到社会的方方面面。近年来，各国政府、学界和企业都已开始高度关注大数据技术的应用和研究，我国政府也深刻意识到大数据的巨大作用。8月31日，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，20党的十八届五中全会通过的“十三五”规划提出“实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享”，大数据战略已经逐步上升为国家意志和行为。可以预见的是，在不久的将来，大数据的研究和应用将涵盖经济社会发展各个领域，成为新兴驱动力。毫无疑问，大数据时代下科研创新活动将更加日新月异，在此背景下科研档案的规模和类型也将发生深刻变化，进而对传统的科研档案管理工作造成巨大挑战，但同时也给科研档案管理创新带来重要机遇。为此，深入思考和研究大数据背景下如何推进科研档案管理变革，以适应大数据时代的发展要求，更好地发挥科研档案的功能作用是当下档案人面对的一项前瞻性课题。
在大数据背景下，随着移动互联网、社交新媒体、电子商务等的迅猛发展，科研档案数字化建设全面推进，作为科研创新活动真实记录的科研档案也初步具备了大数据特征。
1.科研档案数据规模巨大，增长迅速。当前，科研档案数据资源正呈现爆炸性增长，这主要源于“增量科研档案电子化和存量科研档案数字化”两个原因。一方面，随着信息化的推进，特别是oa办公及各种信息管理软件的广泛应用，大量的科研档案归档方式由传统的纸质归档转变为纸质电子双轨归档制；另一方面，通过扫描、翻拍纸质科研档案、照片等新兴技术，馆藏科研档案数字化进程正如火如荼地推进着。目前，科研档案数据资源呈几何速度增长，科研档案大数据在逐步形成之中。
2.科研档案数据种类繁杂，多元异构。在大数据背景下，随着数据采集、存储和挖掘技術的不断发展，科研档案资源将广泛地存在于不同的信息系统中，呈现出结构化、半结构化和非结构化数据相融合的发展态势。从总体上看，有以下几大类科研档案数据。第一类是科研文书档案，主要指的是各种有关科研活动的政策、法规、通知等文件材料；第二类是科研项目档案，主要指的是科学技术研究人员在基础理论研究、技术研究、应用研究和软科学研究等方面的具体科学研究档案；第三类是科研成果档案，主要指的是科研活动中形成，作为科研成果上报，具有保存价值的各种载体的材料归档后形成的档案材料；第四类是科研人员档案，主要指的是从事科研活动的科研人员自身有关材料，主要包括学术背景、研究方向、科研项目、研究成果、科研获奖等相关档案。基于这四类科研档案形成的大数据具有明显的异构性，对数据处理能力提出了更高的要求。
3.科研档案数据潜在价值大，但开发利用率低。作为国家和社会精心保存的历史记录，科研档案是一种最正式、最可靠、最具权威性与凭证性的原生信息资源，其中蕴藏着巨大的潜在价值。但是，长期以来，科研档案数据管理水平有限，重保存轻利用，总体开发利用水平很低，造成巨大的数据资源浪费。原发改委副主任张晓强表示，我国科技成果转化率仅为10%，远低于发达国家40%的水平[1]。这样低的转化率与大多数科研成果进入了档案室（馆）作为档案保存起来，成为“独享”的内部资料有一定的关系。这种落后的管理模式容易导致信息不对称局面：一方面企业对先进科研成果的需要十分迫切；另一方面大量科研成果被“锁”在档案柜里，无人知晓。科研院所档案馆承担的服务社会的责任根本无法体现，科研档案信息共享利用不容乐观。，中办、国办发布《关于加强和改进新形势下档案工作的意见》，对档案工作的新要求：利用档案，服务民生，服务群众。在大数据背景下，对海量的科研档案数据进行高效地开发、为资政参考、服务企业、造福民生提供更加多元化、个性化的服务，已经成为摆在档案人面前的全新课题。
大数据时代，数据已经成为重要的战略性资源，正在对社会管理的思维方式、管理行为、决策模式等各个环节产生不可思议的影响，同样，对于科研档案管理形成的冲击和挑战自然也不言而喻。
1.收集。推进科研档案大数据化。在大数据时代，要树立大数据理念，积极推进科研档案数字化向科研档案大数据化转型，积极建设科研档案大数据这一核心资产。第一，要树立科研档案大数据理念，普及科研大（泛）档案观和科研档案大服务观。一方面，树立科研大（泛）档案观，即将科学研究创新活动中一切具有保存价值的文件、数据、视频和实物等都视为科研档案，并经过加工处理成为科研档案数据；另一方面，普及科研档案大服务，即科研档案管理的理念由传统的“保藏”为主要目的转变为以“利用”为主要目的，从资料管理收藏转变为科技知识的管理和服务，形成大数据背景下科研档案大服务新格局。
第二，要加强科研档案数据立法。国家主管部门应将科研档案数据开发和利用作为国家推进大数据发展战略一部分，尽快制定和实施有关大数据的法律法规，通过法律手段和行政手段，先强制、后自觉地逐步冲破部门、行业、领域、学科、专业之间的藩篱和壁垒，不断规范和推动科研档案大数据的建设、开放、共享与利用。同时要充分考虑到知识产权、数据安全、隐私保护等有关问题，为科研档案大数据的开发利用创造良好的法律和社会环境。
第三，要积极扩充科研档案的数据类别和总量。继续落实科研档案“存量数字化，增量电子化”要求，健全完善科研文书档案数据库、科研项目档案数据库、科研成果档案数据库、科研人员档案数据库，推进科研档案管理由传统纸质馆藏模式向现代数据存储模式转变，推动科研档案数字化向科研档案大数据化转型。
2.管理。建立科研档案大数据平台。在云计算、物联网与大数据的背景下，各类相关科研档案数据得以有效存储、整合、共享、利用和分析，从而形成一个包含大数据处理系统、新型知识服务模式、智能决策支持系统等在内的科研档案大数据平台，这一平台能够为科研档案管理提供全流程、动态化管理和服务，科研人员可以处理和共享海量的科研数据，社会公众可以获取有关科研活动信息和知识，科研管理者也可以动态跟踪监管科研活动的全过程。科研档案管理大数据平台的建立，是一项系统工程，涉及技术实施、数据标准、共享机制、数据安全、产权保护、管理制度等一系列问题，而数据标准、共享机制和数据安全是其中尤为重要的三个问题。
第一，建立统一的科研档案数据标准体系。当前，由于科研档案数据本身种类繁杂，结构多元，再加上科研档案数据化缺乏全局性的统筹规划和监督管理，并且科研档案本身具有保密性和科研人员共享意愿的不足，导致了不同科研机构在研发或引进科研档案管理系统时各自为政，所使用的数据库、程序开发语言、档案数据行业标准和档案软件支撑平台都各不相同，科研档案管理软件的通用性较差，从而形成了大量的“数据孤岛”，为科研档案数据共享埋下了重大隐患。因此，要建设科研档案大数据平台，当务之急要建立一个统一的行业标准体系。可以从科研档案数据的采集标准、科研档案数据加工标准、科研档案数据安全标准、科研档案数据化技术标准等方面入手，针对当前的科研管理需求和科研档案开发利用需求加以补充完善，形成一个各级科研档案部门可以共享的统一的标准体系和有效的区域共享平台，从而更好地推进各类科研档案数据的共享利用。
第二，構建科研档案协同联动共享机制。一方面，转变传统单一的科研档案管理模式为科研项目组、科研管理部门、档案馆“三位一体”的科研档案协同管理新模式。科研档案的协同管理，就是对科研档案的管理要素、管理结构、管理职能及其内在联系进行创造性的整合重构，实现科研档案管理各要素的最优配置和整体部署，形成“三位一体，统一规范，各司其职，资源共享，相互促进，协同高效”的科研档案协同管理模式，从而对科研档案的收集、整理、归档、保管、利用全过程进行有效的管理和控制[2]。另一方面，运用大数据技术，通过对全方位、多结构化的实时科研档案数据和历史科研档案数据，特别是隐藏于表象数据之后行为特征数据的在线收集和实时分析，为科研人员及科研管理者进行全局性的管理及决策提供支持。
第三，维护科研档案大数据平台的数据安全。首先，要建立统一的科研档案数据安全标准，建立严格的针对科研档案管理的分级保密制度，有重点、有区分地对部分涉及机密级重要科研成果的'档案，严格限制其传播范围，确保其安全性和保密性。其次，要建立科研档案大数据平台数据安全制度，防止出现非法传播、盗用等侵权行为，注明各类档案的保密级别和相应的使用范围。最后，不断提高科研档案大数据平台安全技术水平，严格定期维护和升级，确保科研档案数据不受非法侵犯、攻击和泄露，切实维护科研档案大数据平台的数据安全[3]。
3.利用。科研档案服务智能化。大数据时代是信息社会发展的更高阶段，科学研究创新活动的方式也将发生翻天覆地的变化。大数据时代背景下，传统的科研档案服务方式已不能适应时代的新要求，而是要基于科研档案大数据平台大力推动科研档案服务智能化。
第一，科研推送精准化。大数据技术可以帮助人们从海量的科研档案数据中发现科学研究活动的发展动态，寻找到科学研究活动的基本规律和发展走向，还可以通过个人移动终端或社交媒体，收集、储存、整理、分析科研项目和科研人员的有关信息，甚至可以关注每个科研项目的进展程度和每一个科研人员的态度、能力和思维方式，从而帮助管理者及时、准确地为科研人员提供所需要的各种资源、指导和帮助，使科研档案管理服务真正实现个性化的精准推送服务。
第二，科研选题科学化。运用大数据技术，可以对科研档案大数据进行深入挖掘和研究，从而推进科研选题更加科学化、合理化。一方面，大数据技术可以帮助挖掘出社会对科学技术的实际需求情况，使得科研选题更加具有针对性、科学化和合理化；另一方面，大数据技术通过数据共享可以协助科研机构与社会企事业单位开展联合选题和开展科研工作，使不同实体能够联合起来共享资源、共同发展。
第三，科研成果转化及时化。现今科研工作从选题开始就将研究团队已有的研究基础作为基本立足点，科研机构与科技成果需求群体之间缺乏必要的沟通和交流，这往往就导致科研成果与社会实际需求相互脱离，科研成果转化率长期处于不高状态。在大数据环境下，大数据技术大量应用于科研档案大数据的开发共享，可以使科研成果与社会需求之间实现有效对接，从而促进科研成果的及时有效转化，最大化发挥科研成果的经济和社会效益。
第四，科研评价体系客观化。长期以来，由于科学活动的复杂性，以及科研评价理念和方法的偏差，从科研项目的立项到科研成果的鉴定都带有浓厚的主观色彩，很难实现科研成果评价的客观公正。大数据背景下，基于科研档案大数据平台的科研评价体系，可以使科研成果评价从结果评价走向全过程动态评价，从而实现主观评价向客观评价的转变。首先，对于科研成果的评价方式不再是传统的主观经验判断方式，而是通过海量科研档案数据的动态实时分析，量化反映出研究成果所具有的地位和作用。其次，通过科研档案大数据平台可以对科研成果进行多向评价和多方评价，优化科研成果评价的指标权重，拓展科研成果评价参与主体范围。最后，通过科研档案大数据平台可以使科研成果的评价跳出结果评价的困境，真正实现过程动态评价，切实反映科研成果的转化利用水平。大数据时代正在悄然到来，云计算、物联网和大数据技术正在深刻改变经济社会发展面貌，同时也深刻改变着人们的思维方式、工作方式和生活方式。毫无疑问，大数据不仅改变着科研创新活动方式，也正在显著改变传统的科研档案管理模式。
近年来，随着科研档案管理信息化程度不断提高，初步奠定了科研档案大数据管理的前期基础，可以说，当前科研档案已初步具备大数据的时代特征：规模巨大，增长迅速；种类繁杂，多元异构；数据价值大，但开发利用率低。大数据背景下，科研档案管理需发生变革，一是在科研档案收集上需要加快推进档案信息大数据化进程，二是在科研档案管理上需要统筹建立大数据管理平台；三是在科研档案利用上需要推进服务智能化。
综上，在大数据背景下，如何将海量的、分散的科研档案数据收集归档完善；如何管理、开发、共享和利用多元异构的科研档案数据，解决科研档案“数据孤岛”“数据割据”问题；如何利用大数据技术深度挖掘科研档案数据潜在价值，推动科研档案服务智能化，将是档案学界今后很长一段时间需要深入研究和探讨的重要课题。
参考文献。
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[3]杨健康，周新宏.大数据时代科研档案工作面临的问题与对策浅议[j].办公室业务，（15）.
大数据论文参考文献篇八
摘要：大数据时代来临，信息安全、数据泄漏的问题频频发生，有不少企业担心重要的数据外泄对企业形象及实际利益带来重大损害。
对于企业来说，能够在信息安全防护中快速的找出威胁源头是至关重要的。
何为大数据?根据维基百科的定义，大数据(bigdata)，或称海量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的信息。
自以来，数据已成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样。
3月，美国宣布投资2亿美元启动“大数据研究与开发计划”，借以增强收集海量数据、分析萃取信息的能力。
美国政府认为，大数据是“未来的新石油”，一个国家拥有数据的规模、活性及解释运用的能力将成为综合国力的重要组成部分，未来对数据的占有和控制甚至将成为继陆权、海权、空权之外国家的另一个核心资产。
对企业来说，数据正在取代人才成为企业的核心竞争力。
在大数据时代，数据资产取代人才成为企业智商最重要的载体。
这些能够被企业随时获取的数据，可以帮助和指导企业对全业务流程进行有效运营和优化，帮助企业做出最明智的决策。
这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用g或t来衡量。
同时，如此巨大的数据信息量，怎样做好信息安全的防护也是随之而来的问题。
当前大数据集群应用的数据库并不使用集中化的“围墙花园”模式(与“完全开放”的互联网相对而言，它指的是一个控制用户对网页内容或相关服务进行访问的环境)，内部的数据库并不隐藏自己，而使其它应用程序无法访问。
没有“内部的”概念，大数据并不依赖数据访问的集中点。
大数据将其架构暴露给使用它的应用程序，而客户端在操作过程中与许多不同的节点进行通信，要验证哪些数据节点和哪些客户有权访问信息是很困难的。
1.2智能终端的数据安全威胁。
中国已经超过美国成为全球最大的智能终端市场。
这些随身携带的终端不仅占用了人们大部分的时间，也存储了大量个人化的数据。
人们对于大数据总有这样一种担忧：“大数据并不安全”。
不仅如此，携带大量个人数据的智能终端也不安全，因此智能终端数据安全就变成了一个严重问题。
智能家居开始走向产品化，如果你所用的智能手机可以控制家里的所有智能终端，一旦被病毒控制，估计全家的智能终端都会成为攻击目标，那后果就不堪设想了。
1.3数据虚拟化带来的数据泄密威胁。
如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，而数据虚拟化术就是挖掘和利用宝藏的利器。
与任何虚拟化一样，数据虚拟化是一种允许用户访问、管理和优化异构基础架构的方法。
而典型的应用则是数据的虚拟化存储技术。
对于用户来说，虚拟化的存储资源就像是一个巨大的“存储池”，用户不会看到具体的磁盘、磁带，也不必关心自己的数据经过哪一条路径通往哪一个具体的存储设备。
在应用虚拟化存储的同时，面对异构存储设备的.特点，如何统一监管则是一个新的难题，且虚拟化后不同密级信息混合存储在同一个物理介质上，将造成越权访问、数据泄密等问题。
2.1数据结构化。
数据结构化对于数据安全和开发有着非常重要的作用。
大数据时代的数据非常繁杂，其数量非常惊人，对于很多企业来说，怎样保证这些信息数据在有效利用之前的安全是一个十分严肃的问题。
结构化的数据便于管理和加密，更便于处理和分类，能够有效的智能分辨非法入侵数据，保证数据的安全。
数据结构化虽然不能够彻底改变数据安全的格局，但是能够加快数据安全系统的处理效率。
在未来，数据标准化，结构化是一个大趋势。
2.2加固网络层端点的数据安全。
常规的数据安全模式通常是分层构建。
现有的端点安全方式对于网络层的安全防护并不完美。
一方面是大数据时代的信息爆炸，导致服务端的非法入侵次数急剧增长，这对于网络层的考验十分的严峻;另一方面由于云计算的大趋势，现在的网络数据威胁方式和方法越来越难以预测辨识，这给现有的端点数据安全模式造成了巨大的压力。
在未来，网络层安全应当作为重点发展的一个层面。
在加强网络层数据辨识智能化，结构化的基础上加上与本地系统的相互监控协调，同时杜绝非常态数据的运行，这样就能够在网络层构筑属于大数据时代的全面安全堡垒，完善自身的缺陷。
2.3加强本地数据安全策略。
由于大数据时代的数据财富化导致了大量的信息泄露事件，而这些泄露事件中，来自内部的威胁更大。
虽然终端的数据安全已经具备了成熟的本地安全防护系统，但还需在本地策略的构建上需要加入对于内部管理的监控，监管手段。
用纯数据的模式来避免由于人为原因造成的数据流失，信息泄露。
在未来的数据安全模式中，管理者的角色权重逐渐分化，数据本身的自我监控和智能管理将代替一大部分人为的操作。
在本地安全策略的构建过程中还要加强与各个环节的协调。
由于现在的数据处理方式往往会依托于网络，所以在数据的处理过程中会出现大量的数据调用，在调用过程中就容易出现很大的安全威胁。
这样就必须降本地和网络的链接做的更细腻，完善缓存机制和储存规则，有效保证数据源的纯洁，从根本上杜绝数据的安全威胁。
2.4建立异构数据中心安全系统。
针对传统的数据存储，一般都建立了全面完善的防护措施。
但基于云计算架构的大数据，还需进一步完善数据存储隔离与调用之间的数据逻辑关系设定。
目前，大数据的安全存储采用虚拟化海量存储技术来存储数据资源，数据的存储和操作都是以服务的形式提供。
基于云计算的大数据存储在云共享环境中，为了大数据的所有者可以对大数据使用进行控制，可以通过建立一个基于异构数据为中心的安全系统，从系统管理上保证大数据的安全。
3结束语。
随着大量企业的入驻，对数据安全这一行业的发展起到了巨大的促进作用，对安全分析提供了新的可能性，对于海量数据的分析有助于信息安全服务提供商更好地刻画网络异常行为，从而找出数据中的风险点。
与此同时，大数据时代也同时促进了整个信息安全行业的发展，大数据分析与安全软件有效的结合后解决安全问题将变的容易简单并且快捷无比。
对实时安全和商务数据结合在一起的数据进行预防性分析，可有效识别钓鱼攻击，防止诈骗和阻止黑客入侵。
参考文献：
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[4]郭三强，郭燕锦.大数据环境下的数据安全研究[j].计算机软件及计算机应用，2013，2.
大数据论文参考文献篇九
摘要：在信息化飞速发展的今天，移动互联网、云计算、物联网、大数据等新概念相继出现。这些革命性的变化颠覆了传统企业的运营和管理模式，不断推动企业转型升级。大数据是指由巨型数据集组成的海量化、价值度低、流动性高、真实的数据资产。管理会计理论和实践必须积极适应大数据，以便有效的服务于企业目标。本文将探讨在大数据时代管理会计面临的变革和问题，并阐述如何更好地提升管理会计工作，创造出更多的价值。
近年来，企业数据量的快速增长让管理会计力不从心，尤其是在分析和处理海量信息方面遭遇了重大瓶颈。对大数据应用的研究，逐渐成为有效提升管理会计工作质量的重要议题。在12月，财政部发布了《企业会计信息化工作规范》，它被视为大数据时代企业财务数据分析变革的集结号。
管理会计是企业发展中的一项关键工作，在大数据时代，管理会计应加强对财务数据的分析和处理，深入挖掘数据背后的信息，从而为企业创造价值。随着企业对大数据依赖程度的提高，管理会计要实现价值提升，应从以下三个方向进行变革。
(一)服务型向管理型转变。
管理会计职能以往被单纯的定义为向管理层提供信息。在大数据时代，管理会计的职能应得到拓展。通过大数据平台，企业管理层可以实现广泛互联，不仅是企业内部，还可以揽括企业上下游的供应商和客户等，实现会计信息的集成共享。在此基础上，管理会计可以有效地分析经济趋势、竞争对手、市场环境、供应商及客户需求等信息，从而充分发挥会计工作的主动性及创造性，更有利于企业的长期发展。从某种意义上来说，管理会计已不是企业管理体系的旁观者，而是逐步蜕变为企业内部的一系列具体“管理行动”，成为管理控制机制的设计者、管理控制活动的参与者，甚至在部分控制领域，扮演领导者的角色。
(二)事后分析型向过程控制型转变。
传统的管理会计主要是事后对企业的经营管理控制进行分析。在大数据时代下，仅仅对结果进行分析是不够的。结果的分析不能全面地了解企业情况，应融入到企业经营的全过程中，加强对经营过程的分析，向全过程管理控制转变。通过对大数据的应用，管理会计能够对经营过程中的关键成功因素进行再判断，对关键指标的偏离情况进行再分析，对过程行动计划和方案进行再修订，对核心资源要素进行再配置等一系列管理工作，高效地分析事前、事中和事后数据，有效提升数据分析能力，为企业的长期健康发展提供重要保障。
(三)传统处理型向信息管理型转变。
随着社会的`不断进步，企业的信息化程度越来越高，对信息技术的应用也越来越广泛。特别是在管理会计工作中，信息技术的有效应用对于提高工作质量有着极大的帮助。在大数据时代，由于企业的数据不断增加，传统的信息处理方法已经无法满足管理会计工作的需求，加强信息管理，提高信息化水平已刻不容缓。此外，通过将信息技术重点运用在大数据处理上，可以有效地提高信息的准确性、及时性和完整性，从而更有利于管理会计工作的开展。
管理会计作为会计的一个分支，是精细管理和价值创造的重要工具。然而一直以来，管理会计由于高水平人才缺乏，常常不受企业高级管理层的重视。企业的会计工作往往集中在财务核算上，账务处理和报表编制占据了主要工作精力。为企业提供决策支持的管理会计没有得到应有的地位。具体来说，当前管理会计所面临的问题包括：
(一)企业对管理会计重要性认识不足。
在我国，财务人员晋升到企业高级管理层的情况较为罕见。企业经营过程中，往往侧重于营销、生产、质量等环节。而财务管理作为企业管理中的重要一环，受到的重视程度不高。管理会计作为会计体系中的重要组成部分，可以为企业的生产经营活动提供关于规划、控制和考核等方面的重要信息，并协助管理者进行决策。部分企业的经营决策者由于缺乏分析和理解会计信息的能力，所以并不十分重视管理会计所提供的资料，使得管理会计在企业中的重要性下降。此外，一些中小型企业则认为管理会计是大型企业才需要的，对于中小型企业，管理会计成为了可有可无的存在。
(二)高水平管理会计人才不足。
在我国，目前适应企业需求的高水平管理会计人才严重不足。这主要是两方面的因素造成的：第一，对会计专业的培养存在问题。在我国的大学教育中普遍偏重财务会计，而不注重管理会计。同时，专业学科的设置较为单一，授课的知识面相对较窄。对于一个合格的管理会计人员来说，不仅要具备扎实的财务专业知识，同时还需要具备广泛的其他专业学科知识，以适应不同工作环境下的需要。第二，企业会计人员的整体专业素质亟待提高。许多企业的会计人员对管理会计的认识不足，还停留在基础的财务分析方法上。事后记账、出具报表成为主要的日常财务工作，极少主动将管理会计的方法与实际工作中获取的信息有效结合起来进行分析。同时，一个优秀的管理会计，不仅要懂得管理、数学和经济等方面的知识，还要全面了解企业的经营流程。目前，这类复合型人才在我国相当缺乏。
这是一个高度信息化，到处充斥着数据的时代。管理会计的作用恰恰是基于广泛数据分析，为管理者进行科学决策提供保障。因此，无论是在国家层面还是企业层面，都应该尽快转变观念，认识到大数据时代管理会计工作的重要性，并加强管理会计人才的发掘和培养。具体来说，大数据时代管理会计工作的提升路径可以包括：
首先，在国家层面应将会计准则与国际接轨，同时加大对管理会计理论的研究，并结合中国实际情况，制定一套适应中国国情的管理会计体系；其次，在高等教育层面应合理设置课程，加强管理会计学习，并适当融入大数据相关知识，以适应新形势的要求；最后，将大数据下管理会计实践中的优秀案例和先进经验，列入会计人员后续教育项目中，供广大从业人员交流和学习。
(二)部署财务职能转型。
在大数据时代，财务职能的发展趋势是协助企业进行资产管理、风险控制、决策支持、价值引领等方面。传统的财务职能应尽快部署转型，将日常的标准化、重复性工作进行剥离、集中或外包，并重新定义财务流程和岗位职责，将管理会计作为企业财务职能的核心。
数据来源广泛、体量巨大、种类繁多，这些都是大数据时代的标签。只有通过专业的管理会计人才进行深度的挖掘和分析，才能从中得出对企业决策有价值的信息。因此，人才是企业有效运用管理会计的关键因素。要加强管理会计人才的培育，一方面可以加大招聘力度，通过丰厚的薪酬待遇和良好的工作环境，吸引优秀的人才加入；另一方面，通过对现有员工开展培训和交流等活动，提升员工能力，补齐知识短板，更好地适应企业的要求。
(四)强化管理会计地位。
高级管理层要充分意识到管理会计对企业的重大意义，并促进企业的经营管理层重视管理会计。除此之外，还要加强财务人员的组织地位，给予一定的权力以便顺利开展信息搜集、整理和分析等工作，深化管理会计的应用。
大数据时代对数据的应用日趋广泛，管理会计工作者应发散思维，积极寻找为企业创造价值的领域。目前，在大数据时代管理会计的价值展望包括：
(一)决策支持。
在传统的企业管理中，由于数据缺乏，决策往往是凭决策者的经验和商业直觉来进行判断。大数据则对企业决策方式产生了重大影响，通过历史数据的积累和数学建模、数据挖掘技术等方式，能够提供更理性的数据决策模式。管理会计可以充分利用大数据分析方面的优势帮助企业进行决策。当遇到重大决策问题时，管理会计应尽可能全面的收集企业内外部数据，为决策者做出合理决策提供保障。
(二)预测支持。
在传统的管理会计中，较少涉及预测职能。而在目前的大数据应用领域，最突出的就是预测技术。预测技术可以拓展管理会计的职能范围，并作为管理会计为企业创造价值的重要方式。以销售环节为例，企业急需依据客户的个人身份、购买记录、位置信息、社交习惯等信息构建预测模型，进而有针对性的进行分类促销。数据越大越精确，越有利于模型作出准确的预测。目前，许多企业都在加大对预测领域的投入，管理会计应利用自身专业性，帮助企业建立预测模型，从而提升企业管理效率与运营绩效。
(三)控制支持。
控制是指企业为管理风险、增加实现既定目标的可能性而采取的行动。这些行动由管理层负责计划、组织并指导实施，为实现目标和目的提供合理保证。大数据时代强调企业对日常经营管理活动进行全面地记录和分析，因此提升控制的效率被视为决定性因素。管理会计中的流程管理和内部控制等，将极大地加强企业对于运营的控制，从而保证运营效率。
(四)评价支持。
管理会计负责对组织内部的个人、机构或项目进行评价，其评价标准即包括财务信息，也包括大量非财务信息，从而有效规避单纯依赖财务信息评价的缺陷。大数据时代对评价职能进行了改变，在传统的评价中，企业更侧重内部评价，而大数据时代因为拥有大量外部信息作为评价依据，所以应该加强从客户价值的角度进行评价。管理会计的业绩评价工具可以更好的适应这种转变，从而提升管理会计的价值。
五、结束语。
管理会计是企业发展的关键工作之一，随着大数据时代企业数据的日益丰富，管理会计的工作也面临着许多挑战。如果拒绝适应和改变，不仅会对企业会计数据的收集、整理和应用等工作造成困扰，甚至还会对企业的发展形成制约。管理会计应把握时代的脉搏，积极的面对大数据，深入地分析大数据，从而为企业管理层提供有价值的信息。作为企业则应该紧紧抓住这一契机，采取有效措施积极应用大数据，使企业的发展再上一个新的台阶。笔者结合自身多年工作经验，以及对管理会计的认识，论述了在大数据时代管理会计面临的变革和问题，并阐述如何更好地提升管理会计工作，创造出更多的价值。希望本文能为读者对提高管理会计的工作质量、创造管理价值提供一些思考和启发，共同为推动国家经济的发展，保障经济平稳运行贡献力量。
参考文献:。
[1]王f溪.浅析大数据对管理会计的影响及对策[j].中国经贸，2015(15).
大数据论文参考文献篇十
当前阶段，大数据已经成为了人们经常谈论的课题，它不仅仅在计算机领域中占领着主导地位，也深入渗透进了各行各业、不同领域，国际关系也随着大数据时代的到来产生了很大变化。尤其近年来一系列的国际僵持事件把国际关系研究中对大数据的研究推上重要位置，大数据也因此成为国际关系研究中的一个必要课题。
一、大数据时代的诞生与内含。
大数据时代的诞生有着特殊的时代环境和技术背景。
從时代环境方面来看，在大数据诞生和发展的这些年间，社会环境在各方面都是处在高速发展中的，说是日新月异也不为过，在这种环境下做出的每一个决定都对自身有着至关重要的影响，因此，做出决定前就要广泛的参考各种各样的信息数据来保证决定的准确性，对数据的依赖随之加深。
从技术背景方面来看，早在上世纪初，电话、电报等新型信息流通方式的出现就大规模的改变了人们的生活方式，促生出了大量的数据，随着时间的更迭，移动信息设备广泛普及，数据存储变得日常和廉价，云计算技术也得到了发展，大数据时代来临的各种必要技术条件都已备齐，大数据时代也就应势到来了。
（二）大数据的内含。
大数据的具体内含至今并没有统一的规定，但是大数据首先是一种数据，一种独特的信息资产，它不仅仅是以枯燥的数字形态出现，还包括着文字、图片、视频等多种形态的信息。“大”是其区别于其他信息的重要特点，这个“大”有着多重含义，首先，也是最浅显的一层含义，就是其数据储存量大、数据种类多、数据计算量也大；其次，从深层含义上来理解，大数据所代表的如此庞大的数据信息并不是杂乱无章的，而是相互关联存在的，数据之间有着独特的“关系网”，利用这些密切的关系网，我们可以从数据中分析出想要得到的信息，这也就是所说的大数据处理，大数据处理是大数据时代一种重要的能力，也是发掘数据背后价值的至关重要的一个步骤。
二、大数据对于国际关系研究的意义。
（一）国家数据主权方面。
国际关系多种多样，总归来说离不开竞争与合作，国家的实力是国际竞争与合作所要考虑重要条件。在如今大数据时代背景下，国家的竞争力往往与这个国家拥有的数据量及数据的来源途径的多少和处理数据的能力的大小密切相关，因此，国家的数据主权必须要予以重视和维护。事实上，在如今的大国竞争中，大数据的博弈已经白热化。
我们可以从三个方面来理解大数据对于国家数据主权的意义。首先，大数据承载着信息，是数据主权的基础，利用大数据可以分析出一个国家和地区最新的经济、军事、社会动态，是维护国家主权必不可少的功课；其次，大数据作为一种信息权利在主权国家的国际关系维护和发展中发挥着重要作用。主权国家的社会权利的重要来源之一就是承载着信息的各种数据，大数据发展实力强劲的国家可以利用各种信息平台将自国的信息数据扩散出去，增强本国的影响力，从而在国际关系中保有更大的权利；最后，只有做好了大数据控制才能合法维护国家的主权，控制才能了解，了解才有权威，有权威才能进行引导，大数据控制是了解国内外各种信息的不二渠道，了解是维持权威性的重要手段，因此，大数据是国家维护其主权合法性的重要支柱。
（二）国家安全维护方面。
维护国家安全是社会和每个国民的责任，在大数据时代，利用数据信息来维护国家安全是一种强有力的手段，新时期，利用大数据对国家安全维护进行创新发展必将使国家的综合实力上升到一个新高度。
其次，利用大数据还可以对未来国内外各种领域的走势进行预测，通过现有的以及可获得的数据信息来推敲出本国或者他国未来一段时间内的社会动态、军事变化、科技发展情况、经济走势等情况，就可以为国家争取到更多的时间来安排应对措施，为国家的安全增添了新的保障。
（三）经济实力提升方面。
在提升国家经济实力方面，大数据的优势主要体现在它的商业价值方面。在当今大数据时代背景下，商业交易已经不仅仅局限于实体商品与财产的交换，更多的是有关的数据信息等虚拟商品的交易，这种交易使数据的经济效益增加，商业价值变大。在过去，已经用过的企业的相关产业信息成为了废弃物品，不仅保存不便，还占用空间，十分浪费，但是在大数据新时期，这些数据信息可以重新成为商品，直接变现，为企业的发展添砖加瓦。
除此之外，大数据对经济的贡献还体现在催生除新的商业模式和促进社会经济的发展方面，通过大数据处理和云计算技术，企业可以快速找到降低成本、增加利润的方法，用一种新的商业模式使自身得到更好的发展。社会经济也会因大数据而发生较大改变，所幸，它会以一种全新的方式来推动社会经济的发展。
（一）国际关系平等难以维持。
在国际关系的不断改变中，人们始终期盼的是维持平等的关系，但是，大数据时代在一切得到发展的同时却催生出更多的“不平等”。数据鸿沟的出现使得这些不平等的情况明朗化，对于数字鸿沟，我们可以从三个方面来看待它。首先，在数据获得方面，数据并不是凭空产生的，而是通过各种各样的人类活动的整合分析得出的，因此，并不是所有主体都能够得到这些数据，在国际中，比较强的国家并加以利用，强者更强，差距更大；其次，在数据的分析利用方面，数据处理是一种能力，不是每个人都有这种能力的，有些人得到数据可以准确快速地对其进行分析处理，利用该数据获得发展，而没有能力处理数据的人即使得到了数据也无法利用，之能够白白浪费；最后，数字鸿沟还体现在学习机会的获得方面，对于强国来说，公民有着各种各样的机会学习大数据处理的相关知识，然而对于大数据技术本来就弱的国家来说，却难以得到比较好的学习机会。总而言之，大数据时代下，难以跨越的数据鸿沟严重阻碍了国际关系的平等发展。
（二）新型数据霸权的出现。
說道霸权主义大家都不陌生，我们一直致力于建设民主的国际关系，但是霸权主义一直阻碍着国际关系民主性的发展，在大数据发展的新时期，霸权主义也不仅仅是我们以往了解的形式，而是更多的以数据霸权的.形式出现。二战以来，美国与西欧等发达国家的科技一直走在世界前沿，且美国作为世界龙头一直推行着霸权主义，阻碍他国的发展，大数据处理也是美国首先推行的，之后，美国开始大力发展大数据事业，除强硬的技术支持外，还通过政策手段把大数据的发展上升到了国家战略的高度，试图迅速在大数据技术方面扩大与他国差距，占据世界主导地位。美国的表现就是典型的数据霸权主义，上文中的数据鸿沟是因为客观原因拉大了强者与弱者的差距，那么数据霸权就是主观意图的拉大差距，来维护自己的利益，破坏国际关系的民主性。
（三）国际合作的安全威胁增大。
竞争与合作是国际关系的主要模式，上文提到的两种挑战主要是出现在国际竞争中的，但实际上大数据时代，国际合作也面临着诸多挑战，安全威胁的增大是最常见的。对于大数据来说，数据的量越大，涉及到范围越广，数据分析处理的水平越高，那么这些数据能够发挥出的价值就越大，因此，在大数据方面，两个或多个国家进行合作能将大数据带来的效益发挥到最大，也能在一定程度上抵御数据鸿沟和数据霸权。然而，由于不同国家的政策不同且合作中的国家都想成为最大的利益获得者，使得国际合作的安全威胁增大。
在大数据方面进行国际合作就离不开对数据的存储和运输，在数据存储和运输过程中都存在着安全威胁，更重要的是，不同国家对于数据管理的法律和观念不同，数据在合作国家间传输时，就会受到不同的法律管理，风险是非常大的。
四、我国如何应对大数据时代国际关系变化。
（一）政府给予重视、出台相关政策。
随着大数据时代的诞生，我国已经意识到了大数据给国际关系带来的变化，在未来，政府要更加重视大数据的发展，利用各种政策条件推动我国大数据发展进程。目前，我国政府还没有出台关于发展大数据的相关政策，但是已经在部分规划中对加快发展信息处理技术做出了明确规定，随着大数据发展的愈演愈烈，我国一定要抓住这个机遇，政府要大力培养人才，利用政策制定出最适宜的发展战略，站在巨人的肩膀上加以创新，走向大数据发展的前沿。
（二）建设数据平台、重视数据的整合与利用。
随着大数据发展的推进，数据的总量会越来越大，数据的分类处理也会越来越复杂，为了避免不必要的麻烦，更好的发展大数据，应对大数据带来的国际关系的调整，我国应该建设数据平台，对数据进行整合，使数据利用更加方便。为了迎接国际关系中的大数据变革，我们要努力超越其他国家，走在大数据发展前列，在全球大力发展大数据技术的背景下，想要超越他国，建设平台，整合资源，有序发展是不二法门。
（三）结合社会实际情况应用大数据。
不同的国家有着不同的社会发展状态，在应用大数据技术谋求发展和精进大数据技术时，我们不能脱离社会实际去把发展模式过度理想化，结合自身社会的实际情况来发展，稳扎稳打，才能发挥出大数据的实际效果。国际关系是纷繁复杂的利用大数据处理国际关系时，对不同的国家、不同的国际关系、不同的涉及领域，要结合实际情况灵活运用大数据，切忌千篇一律。
五、结语。
在全新的大数据时代，国际关系风起云涌，产生着新的变化，大数据在特殊的时代环境和技术背景下诞生，有着其独特的内含，对国际关系也有着重要的意义，为了维护我国的数据主权、国家安全，提升我国经济实力，解决大数据时代面临的难以维持国际关系平等、数据霸权主义出现、国际合作安全受到威胁等挑战，我国要从利用政策、建设平台、结合实际来大力发展大数据。
【参考文献】。
[1]试论科技进步对当代国际关系的影响[j].王逸舟.欧洲.1994（01）。
[2]中国互联网“时势造英雄”[j].田溯宁.互联网天地.（08）。
[3]大数据时代的数据主权和国家数据战略[j].沈国麟.南京社会科学.2014（06）。
大数据论文参考文献篇十一
随着大数据时代的到来和市场经济的高速发展，各行业数据源的增长呈现指数级趋势，数据的规模和复杂程度迅速扩大，从海量数据中提取有效信息并加以精确化正日益成为企业战略决策的必要因素［1］。电子商务企业预算管理实施过程中大数据所具有的战略意义不仅仅局限于收集和整理庞大的数据信息，更在于如何有效且精确化处理和分析该数据，尤其是将精确数据结合到预算管理方面，改变传统数据分析存在的滞后性和低频性等问题，从而有效地组织和协调电商企业的经营活动，实现企业战略目标。近年来，随着当当、阿里巴巴和京东商城的陆续上市，中国电子商务企业在大数据的浪潮中不得不审慎面对海量的财务数据，因此，基于精确数据的基础构建有效的财务预算管理体系势在必行。
大数据论文参考文献篇十二
摘要：大数据时代来临，信息安全、数据泄漏的问题频频发生，有不少企业担心重要的数据外泄对企业形象及实际利益带来重大损害。对于企业来说，能够在信息安全防护中快速的找出威胁源头是至关重要的。本文就大数据时代的典型信息安全威胁进行分析，提出在数据安全方面的主要防护措施。
何为大数据?根据维基百科的定义，大数据(bigdata)，或称海量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的信息。自20以来，数据已成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样。203月，美国宣布投资2亿美元启动“大数据研究与开发计划”，借以增强收集海量数据、分析萃取信息的能力。美国政府认为，大数据是“未来的新石油”，一个国家拥有数据的规模、活性及解释运用的能力将成为综合国力的重要组成部分，未来对数据的占有和控制甚至将成为继陆权、海权、空权之外国家的另一个核心资产。对企业来说，数据正在取代人才成为企业的核心竞争力。在大数据时代，数据资产取代人才成为企业智商最重要的载体。这些能够被企业随时获取的数据，可以帮助和指导企业对全业务流程进行有效运营和优化，帮助企业做出最明智的决策。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用g或t来衡量。同时，如此巨大的数据信息量，怎样做好信息安全的防护也是随之而来的问题。
1.1大数据集群数据库的数据安全威胁。当前大数据集群应用的数据库并不使用集中化的“围墙花园”模式(与“完全开放”的互联网相对而言，它指的是一个控制用户对网页内容或相关服务进行访问的环境)，内部的数据库并不隐藏自己，而使其它应用程序无法访问。没有“内部的”概念，大数据并不依赖数据访问的集中点。大数据将其架构暴露给使用它的应用程序，而客户端在操作过程中与许多不同的节点进行通信，要验证哪些数据节点和哪些客户有权访问信息是很困难的。
1.2智能终端的数据安全威胁。大数据时代的来临，使智能终端的数据安全问题显得越发关键。中国已经超过美国成为全球最大的智能终端市场。这些随身携带的终端不仅占用了人们大部分的时间，也存储了大量个人化的数据。人们对于大数据总有这样一种担忧：“大数据并不安全”。不仅如此，携带大量个人数据的智能终端也不安全，因此智能终端数据安全就变成了一个严重问题。智能家居开始走向产品化，如果你所用的智能手机可以控制家里的所有智能终端，一旦被病毒控制，估计全家的智能终端都会成为攻击目标，那后果就不堪设想了。
1.3数据虚拟化带来的数据泄密威胁。如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，而数据虚拟化术就是挖掘和利用宝藏的利器。与任何虚拟化一样，数据虚拟化是一种允许用户访问、管理和优化异构基础架构的方法。而典型的应用则是数据的虚拟化存储技术。对于用户来说，虚拟化的存储资源就像是一个巨大的“存储池”，用户不会看到具体的磁盘、磁带，也不必关心自己的数据经过哪一条路径通往哪一个具体的存储设备。在应用虚拟化存储的同时，面对异构存储设备的特点，如何统一监管则是一个新的难题，且虚拟化后不同密级信息混合存储在同一个物理介质上，将造成越权访问、数据泄密等问题。
2.1数据结构化。数据结构化对于数据安全和开发有着非常重要的作用。大数据时代的数据非常繁杂，其数量非常惊人，对于很多企业来说，怎样保证这些信息数据在有效利用之前的安全是一个十分严肃的问题。结构化的数据便于管理和加密，更便于处理和分类，能够有效的智能分辨非法入侵数据，保证数据的安全。数据结构化虽然不能够彻底改变数据安全的格局，但是能够加快数据安全系统的处理效率。在未来，数据标准化，结构化是一个大趋势。
2.2加固网络层端点的数据安全。常规的数据安全模式通常是分层构建。现有的端点安全方式对于网络层的安全防护并不完美。一方面是大数据时代的信息爆炸，导致服务端的非法入侵次数急剧增长，这对于网络层的考验十分的严峻;另一方面由于云计算的大趋势，现在的网络数据威胁方式和方法越来越难以预测辨识，这给现有的端点数据安全模式造成了巨大的压力。在未来，网络层安全应当作为重点发展的一个层面。在加强网络层数据辨识智能化，结构化的基础上加上与本地系统的相互监控协调，同时杜绝非常态数据的运行，这样就能够在网络层构筑属于大数据时代的全面安全堡垒，完善自身的缺陷。
大数据论文参考文献篇十三
数据库管理形式是大数据管理不断发展的重要成果，也是到目前为止最后的一个阶段。在计算机技术不断发展的过程中，计算机内部的容量得到了很大程度的提高，并且大数据的管理和维护成本也相应的有所下降。同时，在大数据管理形式不断发展的过程中，对其系统管理内存不足等现象，进行了全面的提高，有效的实现了资源共享，也在最大程度上保证了大数据的安全、稳定等性能。另外，在大数据时代的大数据库管理的过程中，不在近几年只是固定在某一个计算技术应用体系，而是面向整个管理体系，以此在最大程度上提高了大数据共享的性能，使大数据与大数据形成一个独立的个体，对其大数据进行了全面、有效的、统一的管理，为我国信息技术的发展提供了重要方向。
