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数据挖掘和会计的关系论文
问：对大数据与会计专业的认识答：大数据和会计分别是两个独立的学科，但它们可以结合在一起，从而形成一个交叉学科，即大数据与会计专业。这个专业的核心是将大数据技术应用到会计领域中纯孙，以帮助企业或组织更好地进行财务管理和决策分析。大数据与会计专业的主要内容包括：数据分析：包括数据挖掘、数据分析和数据可视化等，以分析企业或组织的财务数据，为决策提供支持。会计基础知兄裤族识：包括会计核算、财务报表、成本会计等基础知识，以建立财务数据的基础。会计信息系统羡弊：包括会计软件和信息系统的设计、实施和管理等，以实现财务数据的高效管理和使用。商业智能：包括数据仓库和数据集市的设计和建设、决策支持系统的开发等，以
问：对大数据与会计专业的认识
大数据与会计专业的主要内容包括：
数据分析：包括数据挖掘、数据分析和数据可视化等，以分析企业或组织的财务数据，为决策提供支持。
会计基础知兄裤族识：包括会计核算、财务报表、成本会计等基础知识，以建立财务数据的基础。
会计信息系统羡弊：包括会计软件和信息系统的设计、实施和管理等，以实现财务数据的高效管理和使用。
商业智能：包括数据仓库和数据集市的设计和建设、决策支持系统的开发等，以为企业或组织提供高效、准确、实时的决策支持。
风险管理：包括财务风险的识别、分析和控制，以保障企业或组织的财务安全。
综上所述，大数据与会计专业是一个结合了大数据技术和会计领域的交叉学科，旨在为企业或组织提供更加高效、准确和实时的财务管理和决策支持。
问：大数据对会计人员的影响
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捕捉、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、高增长率和多样化的信息资产。
麦肯锡全球研究所给大数据出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型森档团和价值密度低四大特征。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加蠢败工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一此橘枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
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