2024-07-05
田忌赛马实际上就是在选择数据的结论。数据的匹配性是我们时刻都需要提防的，这方面是极易犯错误的，有时候我们看起来非常合理的对比也有可能是非常不合理的。数据分析的系统误差 数据分析有的时候是人为因素影响，有的时候还可能有系统误差出现。
社会安全问题。中国网民已经接近6亿，每时每刻都产生着大量的数据，也消费着大量的数据，网络的放大效应、传播的速度和动员的能力越来越大，各种社会的矛盾叠加，致使社会群体性事件频发。个人隐私。人们可以利用的信息技术工具无处不在，有关个人的各种信息也同样无处不在。
网络诈骗泛滥：随着大数据的普及，网络诈骗手段日益翻新，导致公众需要不断提高防范意识，以应对不稳定的社会安全因素。 隐私保护挑战：在大数据时代，个人隐私更容易被泄露，从而导致合法权益受损。这种情况要求我们必须采取更加严格的措施来确保信息安全。
数据质量和管理问题 大数据时代下，数据质量的好坏直接影响到决策的准确性。如何保证数据的准确性和可靠性是一个关键问题。此外，数据管理也是一个重要问题，涉及数据的收集、存储、处理和共享等各个环节。如何建立高效的数据管理流程，确保数据的完整性和一致性是一大挑战。
1、技术工具的亲民性差。由于我国的数据分析方法严重舶来自国外，因此工具使用远无法快速普及。R语言、Python，Eviews等分析工具的操作菜单均为英文，这样对知识技能的普及有着很大的障碍。
2、得益于列存储技术和并行计算技术，Z-Suite能够大大压缩数据，并同时利用多个节点的计算能力和内存容量。一般地，内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至上千倍。通过内存计算，CPU直接从内存而非磁盘上读取数据并对数据进行计算。内存计算是对传统数据处理方式的一种加速，是实现大数据分析的关键应用技术。
3、技术架构的挑战包含以下几方面：（1）传统的数据库部署不能处理TB级别的数据，快速增长的数据量超越了传统数据库的管理能力。
4、技术与人才短缺：大数据技术发展迅速，我国在相关技术方面的研发和应用水平还需要进一步提升。同时，大数据人才短缺也是当前面临的问题，尤其是具备数据分析、数据挖掘等技能的复合型人才更为紧缺。 法规与政策环境：大数据中心的运营和管理需要相应的法规和政策环境支持。
1、【答案】：C 大数据（big data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通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资讯。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
2、【答案】：B B分析：大数据（big data ），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行埔捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、 洞察发现力和流程优化能力的海量、高増长率和多样化的信息资产。大数据4V ：体量大、多样性、价值密度低、快速化。
3、【答案】：C 大数据推动的是从事数据存储与处理的软件厂商和拥有大量数据的企业，云计算推动的是生产计算及存储设备的厂商、拥有计算及存储资源的企业。
4、下列关于大数据预测的说法中，错误的是（）。
1、对於半导体产业来说，透过大数据数据分析历史数据，挖掘其中有用的资讯以提升公司竞争力是非常有效的一种方式。科技部与台积电在2014年下半年即举办相关的比赛，希冀发掘半导体相关数据的各种有用资讯。相信往後会有越来越多人力与资源投入这领域，让半导体产业迈入新的世代。
2、芯查查通过构建形成“数据归集、数据清洗、数据存储、数据分析、数据应用”五大过程，提升半导体行业相关企业数据治理能力，帮助企业数字化转型。
3、智能良率管理系统：革新晶圆厂效率与竞争力 在高度竞争的半导体市场中，YMS——专为优化芯片良率而设计的管理系统，扮演着关键角色。它通过集成AI和机器学习技术，如Cadence和Keysight的先进技术，实现了传统人工分析的飞跃。
4、半导体行业高度全球化，大量国家/地区的企业在半导体生产的多个方面展开竞争，从半导体设计到制造，再到ATP（组装、测试和封装）。
5、半导体硅晶片市场高度集中并且具有规模优势。 Shin-Etsu Chemical（日本），SUMCO（日本），SK Siltron（韩国），Siltronic（德国）和Global Wafer（台湾）占全球市场份额的93%。 。中国大陆的半导体晶圆自主性较低，特别是对于12英寸大晶圆。随着半导体芯片设计和制造能力向我国的逐步转移，下游制造商正在推动供应链的国产化。
6、MRAM）、可变电阻式存储器（ReRAM）、相变存储器（PRAM）等。虽然存储器本身的技术开发也很重要，但对于大数据分析，使存储器物尽其用的控制器和中间件的技术似乎更加重要。而且，存储器行业垄断现象严重，只有有限的几家半导体厂商能够提供存储器，而在控制器和中间件的开发之中，风险企业还可以大显身手。
1、全球化0时代，在新技术大数据中，对数据还是采取随机分析法（抽样调查），是错误的。全球化0时代的数据分析方法 人工智能：通过深度学习、自然语言处理等技术，实现对大数据的快速处理和深入分析。数据挖掘：通过构建数据模型，自动识别可用于分析的数据规律，预测未来发展趋势。
2、关于全球化0时代，在新技术大数据中，对数据还是采取随机分析法这道题是错误的。全球化进入0时代，智能技术正以更个体化、更猛烈、更不可控、更不可预测的特点席卷全球，引发大变革。
3、全球化0时代，在新技术大数据中，对数据还是采取随机分析法（抽样调查）（B）。A．正确 B．错误 全球化（globalisation）一词，是一种概念，也是一种人类社会发展的现象过程。全球化目前有诸多定义，通常意义上的全球化是指全球联系不断增强，人类生活在全球规模的基础上发展及全球意识的崛起。
1、大数据在会计学中应用如下：提高数据处理效率：大数据技术可以快速处理大量数据，提高会计工作的效率。传统的会计工作需要人工进行数据处理，而大数据技术可以通过自动化和智能化的方式，快速准确地处理数据，减少人工操作的时间和错误率。
2、数据管理方式发生变化。大数据时代的来临，改变了传统的数据管理类型和渠道单一化、工作效率不高的特点，互联网使数据管理趋于多元化。互联网的无界可以实现将大数据存储在网络平台，各部门数据共享，实现了财务管理的大变革。（2）数据处理方式产生变化。
3、大数据与会计主要学习的课程包括基础会计、财务会计、成本会计、管理会计、智能财税、会计信息系统运用。行业会计、出纳实务、经济法、理财规划、纳税筹划、互联网+会计综合实训、Excel在会计中的应用、ERP财务业务一体化、大数据财务分析、智能审计、财务机器人等。大数据与会计专业的就业方向。
4、大数据与会计主要是通过数据挖掘和分析，对财务数据和非财务数据进行收集、存储、处理和应用，从而提供更加全面和准确的信息，帮助企业做出决策。例如，通过分析销售数据和市场调查数据，企业可以预测未来的销售趋势，并制定相应的营销策略。
5、大数据在会计学中有许多应用领域，其中之一是风险管理与内部控制。现在我将为您解释这个应用案例。在现代商业环境中，企业面临着各种各样的风险，如财务欺诈、非法活动、信息泄露等。为了识别和管理这些风险，企业需要建立有效的内部控制机制。