想必大家在写论文的时候都会遇到烦恼，小编特意整理了一些《大数据分析论文范文(精选3篇)》的相关内容，希望能给你带来帮助!摘要：本文分析了大数据对传统经济学的挑战，包括大数据给经济学带来的影响与冲击，改变了传统数据的分析方式。
第一篇：大数据分析论文范文
大数据 大变革
谁还能置身大数据之外?云计算、移动互联网和物联网等新一代信息技术快速发展，社会信息化水平大幅度提升，全球数据正在以前所未有的增长速度呼啸而来。如何布局大数据战略?如何利用大数据决策?是成为大数据的弄潮儿还是数据海啸的受害者?政府、企业广泛关注着。
大数据被誉为企业决策的“智慧宝藏”。面对大数据带来的不确定性和不可预测性，企业决策和运营模式正在发生颠覆性变革，传统的自上而下、依赖少数精英经验和判断的战略决策日渐式微，一个自下而上、依托数据洞察的社会化决策模式日渐兴起。
大数据被誉为科研第四范式。继实验归纳、模型推演和计算机模拟等范式之后，以大数据为基础的数据密集型科研从计算机模拟范式中分离出来，成为一种新的科研范式。以全样本、模糊计算和重相关关系为特征的大数据范式，不仅推动了科研方式的变革，也推动了人类思维方式的巨大变革。
大数据被誉为“21世纪的新石油”。据美国研究机构统计，大数据能够为美国医疗服务业每年带来3000亿美元的价值，为欧洲的公共管理每年带来2500亿欧元的价值，帮助美国零售业提升60%的净利润，帮助美国制造业降低50%的产品开发、组装成本。
显而易见，大数据应用正在从企业领域扩展到社会领域，正在上升到国家战略层面，具有良好信息化基础的行业成为大数据应用的先行获益者。
在互联网行业，大数据成为精准营销的支持手段。淘宝OceanBase数据库满足高性能、高容量、高可靠性和低总体拥有成本(TCO)的需求，驱动海量结构化数据，助力淘宝成长为精准营销模式领路人。
在金融行业，大数据成为科学决策的有力支撑。中信银行信用卡中心通过部署大数据分析系统，实现了近似实时的商业智能(BI)和秒级营销，每次营销活动配置平均时间从2周缩短到2～3天，交易量增加65%。
在电信行业，大数据成为智能管道转型的有效途径。中国移动广东公司构建新一代详单账单查询系统，可为用户提供详单账单的实时查询，客户满意度大大提高。
在零售业，大数据成为实时掌控市场动态的必要手段。农夫山泉通过大数据分析技术使销售额提升了大约30%，并使库存周转从5天缩短到3天，同时其数据中心的能耗降低了约80%。
无论是国家大数据战略，还是科研的第四范式，亦或是企业决策新模式，大数据无疑正在从理论走向实践。正是基于对大数据商业价值和社会价值的判断，《中国计算机报》联合赛迪顾问启动大数据行业应用研究，并将陆续刊登优秀的大数据应用案例，以此为大数据学科、技术和应用的进步贡献专业媒体的力量。我们并不孤单，因为我们不仅得到了来自互联网、金融、电信等行业应用端的积极响应，也得到了英特尔等技术和解决方案供应商的广泛认同。我们看到，一个崭新的大数据生态系统已初具雏形。
作者：李树翀
第二篇：大数据与大数据经济学
摘 要：本文分析了大数据对传统经济学的挑战，包括大数据给经济学带来的影响与冲击，改变了传统数据的分析方式。阐述了大数据经济学的定义与研究内容，重点对大数据经济学与传统经济学、信息经济学、信息技术等学科之间关系全面分析，大数据经济学将不同学科以及复杂现象模拟统一，结构化与非结构化数据统一，理论与实践相统一，发挥大数据的“智能经济学”特征。
关键词：大数据;大数据经济学;统计学引言
随着我国信息技术快速发展，近年来大数据已经渗透到各领域，改变了传统经济学特征。人们对大数据技术的依赖，帮助人们提高了结构化、非结构化、半结构化数据的处理效率，满足了经济学的多样化、量贩式信息数据获取与分析需求，提高了人们的决策力。1大数据给经济学带来的影响1.1数据研究对象变成了总体
经济学发展在大数据技术的推动下，可以从传统抽样计量研究改变为整体研究。由于传统抽样研究质量不高，难以满足信息需求者要求，大数据技术提高了研究对象的精准性，改变了数据来源方式，提高数据处理效率，对经济学领域带来积极影响。1.2大数据不需要基于假设检验的研究
通过数学模型的假设检验是不具备全部检验的能力前提下开展的，随着大数据时代发展，数据量日益繁多背景下，通过人工智能挖掘数据，较传统假设检验方法提高了检验效率，提高了检测的完整性和即时性。人们在大数据的影响下，应考虑企业资本结构、行业特点、管理水平等，提高变量因素的完整性，促使经济学分析决策更加精准。1.3大数据使得因果关系变得不太重要
经济学重点研究经济现象，阐明不同经济现象之间因果关系，随着社会经济发展，仅仅关注经济现象以及之间的因果关系难以满足人们需求，大数据可以通过事物之间的内在联系发现潜在规律和特點，便于决策者分析，具备一定的智能性。大数据弱化了传统因果关系。例如，分析房屋价格变化影响因素，应关注人均收入、所处区域、经济发展水平等，但大数据会通过系统搜索引擎内容预测，较传统预测方式更加精准。1.4传统的因果关系有时无法验证
传统经济学研究主要是为了深入探究事物之间的内在联系。例如，针对新产品上市这一经济学问题，传统研究会分析人们购买意愿、旧产品需求等变量因素，但部分客户会因旧产品价格低廉而购买，反而推动了旧产品销量。因此，传统经济学研究中，难以证实二者存在因果关系。大数据技术可以直接获取购买旧产品以及新产品数量，分析价格变化规律，很容易证实研究结果，因此，没有必要对因果关系深入探究。
1.5传统经济学研究具有滞后性
由于新生事物发展初期并未形成规律，当成长到一定规模，才能满足传统经济学相关研究。随着大数据技术推进，对新事物具有一定的敏感性和前瞻性，可以自动化智能捕捉事物的最新发展动态，经济学领域在开展相关问题研究过程中，可以快速获取相关专业数据内容，供经济学家展开系统性分析。1.6大数据改变了传统统计检验及建模技术与计量经济学之间关系
计量经济学基于回归和统计检验具备一定的逻辑性和严谨性，随着大数据发展，自变量与因变量之间关系采用回归系数检验，如果概率低于0.05，表明变量之间有一定关系，如果概率超过0.05，表明变量之间不相关。传统经济学，由于研究对象的直接和间接影响因素多，难以对变量全面研究，因此，存在一定的误差和漏洞，研究结果并不精准。随着大数据发展，自动挖掘技术可以对大量数据展开分析，遗漏变量几率较少，裂变式的数据对传统建模技术产生一定挑战，影响经济学发展。2大数据经济学2.1大数据经济学的定义与研究内容
大数据转变了人们发展观念，对传统经济学带来技术上的变革，整合了计算机技术与信息技术。大数据经济学除了在建模、管理中发挥作用，应在传统经济学基础上进行优化，需要各领域专家与经济学家及信息技术专家协作交流，对社会学、经济学、公共管理等带来一定技术变革。大数据计量经济学改变了传统经济学建模与分析方法，大数据更加注重变量之间的相关性，弱化了变量之间的因果关系。因此，以大数据为基础，经济学分析应借助信息技术建模专家，提高数据分析能力，帮助决策者提供精准数据信息。大数据经济学包括生态、环境、金融、农业等诸多领域，以大数据统计学为基础，提高对各领域经济学深入研究，探索各经济学领域之间的依存关系。2.2大数据经济学与传统经济学的联系
近年来大数据技术发展迅速，在各领域不断渗透，与其他学科建立了密切关系，虽然弥补了传统经济学不足，但经济学理论和技术发展尚不完善。有些经济学问题难以获取研究数据，没有数据为基础，大数据经济学很难发挥作用，只能采取传统经济学解决问题。因此，大数据经济学与传统经济学二者之间具有互补性。2.3大数据经济学与信息经济学的联系
随着信息化技术不断更新迭代，推动了传统信息经济学创新发展，目前包括宏观和微观两种。其中宏观包括信息产业以及情报经济学，作为新兴学科，应注重信息化技术与产业经济学的融合。微观信息经济学包括不对称的理论、商品价格、市场走势以及分析等，利用不完备的信息理论弥补和修正传统经济学研究的信息对称假设。大数据背景下的经济学推动了大量IT岗位就业，已经逐步转变为信息经济学范畴。2.4信息技术为基础，大数据经济学与及其它学科的联系
现代信息技术发展衍生了大数据经济学思想，并落实到具体工作实践中，大数据经济学的发展离不开信息技术，作为一个跨学科专业，应融合经济学、统计学、信息技术、公共管理等相关学科，实现了大规模计算和大容量存储，提高了各类数据信息整合效率和分析的精准性，为相关学科发展决策提供基本依据。3结束语
大数据在经济学领域发挥重要作用，在具体工作实践中，借助现代信息技术，大数据经济学发展日益成熟，可以即时性的获取和检验数据信息，从传统理论学科转向计算学科，将复杂现象通过计算机软件模拟、实验获得精准研究结果，并对自然科学以及社会科学等多个领域建立互融互通平台，将理论研究与具体实践应用密切结合，使传统经济学不断向大数据经济学、智能经济学转变。
参考文献
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[2]洪永淼，汪寿阳.大数据革命和经济学研究范式与研究方法[J].财经智库，2021，6(01)：5-37+142-143.
[3]汪寿阳，洪永淼，霍红，方颖，陈海强.大数据时代下计量经济学若干重要发展方向[J].中国科学基金，2019，33(04)：386-393.DOI：10.16262/j.cnki.1000-8217.2019.04.013.
[4]周林彬，马恩斯.大数据确权的法律经济学分析[J].东北师大学报(哲学社会科学版)，2018(02)：30-37.DOI：10.16164/j.cnki.22-1062/c.2018.02.004.
作者：郑咸剑
第三篇：大数据资产走进大数据企业会计报表的研究
摘 要：大数据是经过系统整理，储存在现实或虚拟空间里，能够提供一定价值的信息资源。这些信息资源是大数据企业或大数据研究机构通过过去交易或事项合法取得，能够拥有或控制，并可以带来经济利益的资产。因此，大数据资产有必要、也应该用会计的方法和语言进行确认、计量、记录、报告，站在大数据逐步产业化的层面，立足于雨后春笋般诞生的众多大数据企业和大数据研究机构的角度，让大数据资产走进大数据企业会计报表具有现实意义和深远的影响。
关键词：大数据 大数据资产 大数据企业 会计报表
大数据是经过系统整理，储存在现实或虚拟空间里，能够提供一定价值的信息资源。即大数据企业或大数据研究机构首先通过过去交易或事项合法取得，其次能够拥有或控制，再者可以带来经济利益的资产。
对大数据合理地进行确认和计量;正确地进行会计处理;公允地体现在会计报表上，这是大数据作为一项新型企业资产研究的课题。站在大数据逐步产业化的层面，立足于雨后春笋般诞生的众多大数据企业和大数据研究机构的角度，让大数据资产走进大数据企业会计报表具有现实意义和深远的影响。
一、大数据资产的确认
1.大数据资产确认的操作方法。数字不是数据，数据也不是大量数字，大量数据也尚不能界定为大数据。当企业针对某个领域、某个事项、某种目标进行前期调查、调研、抽样、统计等研究时，或者针对基础资料进行筛选、整理、分类、分析等后期系统加工处理开发时;再或者企业支付对价购买取得数据基础资料时，将归集的对象化了的成本费用确认为“研发成本”，非对象化的确认为期间费用。
在“研发成本”的基础之上，能够使大数据以研究报告等现实产品形式对外提供给大数据使用者时;或者能够使大数据在虚拟空间里供大数据使用者随时使用时，将“研发成本”确认为“无形资产”。
2.大数据资产确认的背景培育。尽管独立的数字、零散的数据尚不能界定为大数据，但是它们却是形成大数据产品的基础原料。原料的价格相对于产品而言自然是低廉一些，特别是对于大数据产品这样的无形资产，其原料更是低廉得可怜。比如几千元钱购买了一个城市的企业注册信息;再比如几百元钱、甚至是几个电话或者几句好话就能换取无数个各类样本。
的确有些样本取得是简单且价格低廉的，但有些基础原料却是前期花费高额成本的。比如人口普查、经济调查等等前期都花费了大量的人力、物力、财力。只是目前这些基础样本的持有者没有法律的约束;没有或者法律意识淡薄忽视了这些基础样本的价值所在。伴随着人们“数据资料信息本身是有价值”意识的增强，就会逐渐形成一个市场，形成一个数据原材料、大数据设备、大数据人才、大数据产品市场。这些都将逐渐形成大数据确认的背景培育土壤。
二、大数据资产的计量
1.大数据资产计量的操作方法。大数据资产一旦作为企业的一项新型资产，自然也要遵循货币计量的假设和历史成本的原则。企业在大数据资产研究阶段和大数据资产开发阶段，以其实际发生的工资薪金、设备折旧、购买大数据资产支付的对价、投资者投入的大数据资产公允价在内等各项成本费用额度，分别将归集的对象化了的成本费用计入“研发成本—研究费”和“研发成本—开发费”，非对象化地计入期间费用。
在“研发成本”的基础之上，能够使大数据以研究报告等现实产品形式对外提供给大数据使用者时;或者能够使大数据在虚拟空间里供大数据使用者随时使用时，将“研发成本”的账面价值结转到“无形资产”。
2.大数据资产计量的技术支持。关于大数据资产的计量，从理论上来讲并不复杂。但是实际操作过程中，需要太多的技术支持，或者说需要太多账务处理的合法依据。购买大数据资产支付的价格是否合理，这不能停留在供求双方的合同、协议上，不管是由供方提供发票，还是由需方到税务机关代开发票，其发票的金额应当在对应合同协议的基础上，税务机关应该制定最低计税标准，或者借助大数据资产评估机构的评估值。还有投资者投入的大数据资产是否公允价，也存在类似的问题。
发票可以是增值税普通发票，也可以是增值税专用发票。但是只有开具发票税务机关才能掌控大数据资产的交易流转税;供方企业或自然人才能从源头上缴纳增值税及其附加;需方企业才能获得合法的企业所得稅税前扣除依据。
对于评估而言，首先，是完善大数据资产的资产评估准则、细则、操作指南;其次，是培养大数据资产评估专业人才和培养、提高资产评估师的大数据资产评估技能;再者，是有胜任能力的评估师事务所增加大数据资产评估业务范围，同时建立大数据资产登记确权、价值评估、交易服务公共平台。不仅让大数据资产走进企业的会计报表提供合理合法的可能，也为企业将来的大数据资产抵押贷款、资产证券化的等价支付、有序流动，最终形成大数据产业和产业链奠定基础。
对于税务机关而言，首先是应该将大数据资产交易列入增值税细目，确定大数据企业的征收率和税率;其次是制定大数据资产的最低摊销年限;再者是壮大针对日益繁荣大数据企业稽查队伍或者人员。
三、大数据资产的会计处理
1.大数据资产的会计处理方法。大数据资产将以存货的形式或无形资产的形式，存在于“研发成本”或“无形资产”账户。因此，大数据资产的会计处理关键工作就是摊销。其摊销的流向应该是和大数据企业“主营业务收入”对应的“主营业务成本”。也就是说摊销时，借记“主营业务成本”，贷记“累计摊销”。
针对大数据资产的特性，其不适应一般无形资产五五摊销和分次摊销的直线平均法。应当采用收益百分比法或者年数总和加速摊销法。目前大数据资产的计量标准尚待完善，收益百分比法的实施还有一定难度。当前可以将固定资产计提折旧的年数总和法引入大数据资产的摊销。具体的使用年限可以参考最低使用年限。
对于大数据资产取得的会计处理，在前面确认和计量环节已经涉及。大数据资产的期末计量，在上述税务机关制定的最低摊销年限指导下也就变得非常简单。在此不再赘述。
2.大数据资产的会计报表列示。大数据资产在资产负债表上的列示位置，依据对会计准则理解因该是存货项目或无形资产项目。针对大数据资产的特性，对于账面价值需要研究两个问题：第一，大数据是轻资产类型的资产，所以不能仅仅从资产额度上判定大数据企业是小企业或中企业，那么能不能采用高价卖出，平价买入，并交纳交易环节税费的形式抬高资产额度;能不能评估增值补交税费入账。第二，大数据资产列示在无形资产项下，无疑是一种长期资产，这在某种程度上会影响大数据企业的流动比率实质。因此可否考虑将一年内摊销完成的部分价值，列示在一年到期的其他流动资产。
总之，如何对大数据资产进行确认、计量、记录、报告还有待相关政策、法规的完善。目前仅仅是对大数据会计的初探，但大数据企业已经是存在的企业类型，大数据资产也无疑要计入企业的会计报表，这对大数据企业本身和整个社会的大数据产业都具有现实意义和深远的影响。
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作者：陈宗智 常欣