1. 怎样进行大数据分析
财务大数据分析是指对企业的偿债能力、营运能力、盈利能力以及其内在价值进行分析，综合描述出企业生产经营的财务状况、经营成果和现金流量情况，或找出存在的问题。
财务大数据分析的方法主要包括以下三种：
1、比较分析法：是指将实际达到的财务数据和特定的各种标准相比较，从而分析和判断当前财务状况和投资理财业绩的分析方法。
2、比率分析法：是指利用财务报表中两项相关数值的比率揭示企业财务状况和经营成果，通过计算各种比率指标来确定财务活动变动程度的分析方法。
3、趋势分析法：是指通过对比两期或连续数期财务报告中的相同指标，确定其增减变动的方向，数额和幅度的分析方法。
2. 怎么做大数据分析
大数据分析，第一要会hive，是一种类sql的语法，只要会mysql的语法，基本没问题，只有略微不同；
第二，要懂一些数据挖掘算法，比如常见的逻辑回归，随机森林，支持向量机等；
第三，懂得一些统计学的计算逻辑，比如协方差怎么算，意义是什么，皮尔逊相关系数的意义和条件等等。
3. 如何通过大数据分析
步骤一：采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。
步骤二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
步骤三：统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
步骤四：挖掘
数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。
该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主
4. 怎样用大数据分析
通过得倒的数据分析
确定确诊者的行踪，然后大数据查询到与确诊者同一时间内行踪范围内的人即为密切接触者。
密切接触者是指14天内曾与病毒确诊或高度疑似病例有过共同生活或工作的人，例如办公室的同事、同班同学、同机的乘客等，以及其它形式的直接接触者。
5. 怎么用大数据分析
对服务质量进行大数据分析可以从以下着手，一要对服务质量的几个维度进行梳理，以便能从不同角度全方位评价服务质量；
二要在梳理基础上建立服务质量模型，构建服务质量体系；
三要根据服务质量体系制订服务质量调查问卷；
四要开发出对问卷数据进行分析的计算机软件；
五要通过一定的载体采集服务质量数据。这些数据输入软件就能得到大数据分析结果。
6. 大数据分析流程
在这里，我们应该对大数据公司做一个定位，根据大数据公司的运营性质，运营规模以及运营目的，我们把它分为三类，同时，在每一个类型之中根据他的运营阶段和发展规模，我们把它分为三个等级。
一、区域大区域泛数据公司
这些数据公司是我们目前可以看到在战略层次，以用户为核心目的在某一区域或全国全球范围之内已经拥有大量或海量用户，运营上以用户体验为核心的，大型互联网及移动互联网平台，大型可见的比如BATTMD等等，中型已知的比如KZBQTXE等，小型的就不做举例了。
初级阶段，直接运用数据进行市场行业分析，最用户进行精准画像，分析出用户的消费行为趋势以及消费能力。在同领域内进行消费引导和促进消费交易。
中级阶段，把数据进行批量结构化，同时进行数据分析以及模拟建模，以此构建用户行为趋势算法，达到消费类型，服务产品的个性化推荐目的。
高级阶段，通过人工智能，预见未来各大行业的行业走势以及发展趋势，提前在金融行业，以及领先性产业进行商业布局。
二、垂直领域行业数据公司
以细分化的垂直领域或行业经营为主，已经将自己的产品或服务体系进行平台化处理，通过客户及用户数据，服务于自己的行业，消费发展趋势以及相关决策的，大多数垂直领域的电商平台、交易服务平台、信息中介平台都属于此类公司范畴之内。
初级阶段，通过采集数据和用户数据归类以及整理，将客户进行分门别类，用人工的方式促进二次消费或者服务。
中级阶段，通过大数据分析以及用户行为画像，放大消费者的消费购买能力，同时匹配，横向一体化产业产品以及服务，以此来攫取用户的最大商业价值。
高级阶段，通过垂直领域的用户精准画像以及消费趋势分析，提前预判领域内，未来的心境，服务标准以及服务产品与服务体系，做产业化布局。
三、灰色领域数据变现公司
掌握着一定行业资源、垂直领域数据资源，以数据变现，数据交易，以及数据工具作为产品服务的核心，比较看重眼前利益，将企业的营收和利润最大化的，白色及灰色灰白色产业链公司。
初级阶段，直接将用户的数据进行分门别类的出售，或者以一种工具软件或服务的形式代替客户进行精准营销，以此作为核心的盈利产品。
中级阶段，以数据和用户为核心，构建服务营销平台，以客户自助式用户画像，作为营销目的及营销对象，提供平台化精准用户营销，以此收取费用的，营销服务数据平台。
高级阶段，将用户数据进行脱敏后，公开构建大型数据分析以及舆情监控平台，同时，通过互联网抓取用户公开信信息来进行信息组合，通过规模性数据构建来为大型机构，政府事业单位以及相关的商业应用集团进行趋势，和战略方向判断，同时也以此作为舆论导向的分析工具。
根据目前全球互联网的发展情况，我们暂时可以把大数据公司氛围以上三大类，同时我们未来也清晰的可以看见，所有的行业以及产业链，都会与用户及数据为核心，作为一个自己的商业发展地图。所以大数据公司的运营模式已经并不是一个概念性的商业模式了。
7. 怎样进行大数据分析工作
前景还是不错的。
毕业后在各类工业、商业、外贸、社会团体等企事业单位等行业从事出纳、财务会计、财务管理、税务专员、审计助理、银行柜台等方面的工作。近年毕业生有在上海安星财税咨询集团有限公司、上海从信会计师事务所、上海信运会计师事务所、中国工商银行、汇添富基金股份有限公司、嘉里大通物流、上海天跃科技股份有限公司等单位从事会计相关岗位的工作。
大数据与会计主要培养学生具有良好的思想品德、社会公德和职业道德，具有扎实的会计理论基础，通过会计综合实训，使学生能够熟练掌握智能化的出纳技能、会计核算技能、税务报送及筹划技能以及财务管理等技能，具备较强的会计信息化软件应用能力和办公自动化软件应用能力，成为能在企事业单位及相关部门从事出纳、会计、税务管理及财务管理等工作的高素质技能型人才。
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