第一篇：數(shù)據(jù)計(jì)算教案

數(shù)據(jù)計(jì)算教案

學(xué)習(xí)目標(biāo)：

知識(shí)與技能

1.了解常用函數(shù)的格式，能理解函數(shù)的作用及使用方法。

2.會(huì)使用SUM AVERAGE MAX MIN IF 常用函數(shù)。

3.提高使用Excel計(jì)算功能解決實(shí)際問(wèn)題的能力。

過(guò)程與方法

本節(jié)課主要采用“學(xué)案導(dǎo)學(xué) 展示激學(xué)”的方法，利用學(xué)案使學(xué)生能夠自主探究，完成學(xué)習(xí)目標(biāo)。并根據(jù)學(xué)生作品進(jìn)行集中展示以激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣。

情態(tài)價(jià)值觀：感受利用函數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算的便利，培養(yǎng)學(xué)生勤儉節(jié)約的美德。

學(xué)習(xí)重難點(diǎn)

：IF函數(shù)的正確運(yùn)用，學(xué)習(xí)過(guò)程：

一、導(dǎo)入新課：

利用兩幅圖片對(duì)比，說(shuō)明EXCEL在生活中的重要作用。

要求學(xué)生打開(kāi)桌面中八年級(jí)文件中的“例題.exl”，復(fù)習(xí)EXCEL中修改單元格內(nèi)容的方法及填充手柄的用法。

二、新課學(xué)習(xí)：

根據(jù)例題中的空白內(nèi)容，引出EXCEL的重要功能——計(jì)算。

任務(wù)一：認(rèn)識(shí)幾個(gè)常用的函數(shù)：SUM AVERAGE MAX MIN IF

學(xué)生看課本，交流討論函數(shù)的作用及使用方法。（指出SUM AVERAGE MAX MIN四個(gè)函數(shù)的應(yīng)用相似）完成學(xué)案任務(wù)一。

集體交流，展示自己學(xué)習(xí)成果。

任務(wù)二：學(xué)習(xí)求和函數(shù)SUM（）

學(xué)生自主按課本完成學(xué)案，交流后，自我展示學(xué)案完成內(nèi)容。

學(xué)生獨(dú)立完成SUM函數(shù)的操作，完成計(jì)算總和的任務(wù)

學(xué)生完成后，演示，集體講評(píng)后，教師根據(jù)課件演示過(guò)程，提出注意點(diǎn)：第一，先選定存放結(jié)果的單元格。第二，點(diǎn)插入函數(shù)的按鈕Fx，擇正確的函數(shù)后，填寫相關(guān)參數(shù)（要求計(jì)算的區(qū)域），最后利用填充手柄完成整個(gè)數(shù)據(jù)的計(jì)算。

根據(jù)所學(xué)知識(shí)，把學(xué)生分成四個(gè)組，完成四個(gè)函數(shù)的計(jì)算SUM AVERAGE MAX MIN

，分組操作，選代表上臺(tái)操作，集中展示，激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣。

任務(wù)三：條件函數(shù)IF（）的學(xué)習(xí)

學(xué)生自主按課本完成學(xué)案，交流后，自我展示學(xué)案完成內(nèi)容。

學(xué)生獨(dú)立完成IF函數(shù)的操作，完成計(jì)算條件判斷的任務(wù)

學(xué)生完成后，演示，集體講評(píng)后，教師根據(jù)課件演示過(guò)程，提出注意點(diǎn)：第一，先選定存放結(jié)果的單元格。第二，點(diǎn)插入函數(shù)的按鈕Fx，擇正確的函數(shù)后，填寫相關(guān)參數(shù)（要注意IF函數(shù)的格式：IF（條件 , 滿足條件時(shí) , 不滿足條件時(shí)），最后利用填充手柄完成整個(gè)數(shù)據(jù)的判斷。

三、教師指出學(xué)生易出現(xiàn)的問(wèn)題，并出示課件。

四、隨堂練習(xí)，并展示。

五、談收獲：

使用SUM AVERAGE MAX MIN IF 常用函數(shù)

第二篇：《使用函數(shù)計(jì)算數(shù)據(jù)》教案

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使用函數(shù)計(jì)算數(shù)據(jù)

一、教學(xué)目標(biāo) 知識(shí)方面：

1．使學(xué)生掌握求和函數(shù)、求平均值函數(shù)的使用方法。2．使學(xué)生掌握求最大值函數(shù)、求最小值函數(shù)的使用方法。技能方面：

1．使學(xué)生掌握分析數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)的能力。2．培養(yǎng)學(xué)生管理數(shù)據(jù)的能力。

3．培養(yǎng)學(xué)生綜合運(yùn)用所學(xué)知識(shí)，解決實(shí)際問(wèn)題的能力。情感方面：

1．培養(yǎng)學(xué)生主動(dòng)思考，積極探索的精神。2．培養(yǎng)學(xué)生耐心、細(xì)致的工作作風(fēng)。

二、教學(xué)重點(diǎn)

1．求和函數(shù)、求平均值函數(shù)的使用。2．求最大值、最小值函數(shù)的使用。

三、教學(xué)難點(diǎn)

求和函數(shù)、求平均值函數(shù)的使用。

四、教學(xué)方法 1．演示法。2．觀察法。3．實(shí)踐法。

五、教學(xué)手段與教學(xué)媒體 1．多媒體網(wǎng)絡(luò)教室。2．教師準(zhǔn)備的表格素材。

六、課時(shí)安排 1課時(shí)。

七、教學(xué)過(guò)程

一、導(dǎo)入課題

教師展示學(xué)生制作的“家庭水、電、煤氣費(fèi)用支出表”，同時(shí)提出問(wèn)題：如果在表格中增加一個(gè)月的數(shù)據(jù)或增加一個(gè)新項(xiàng)目(如，電話費(fèi))，利用原來(lái)輸入公式的方法，會(huì)不會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤? 教師介紹：利用Excel提供的函數(shù)完成計(jì)算，可以避免這樣的麻煩。由此引出課題——函數(shù)的使用。

二、新課 1．求和函數(shù)(1)使用SUM函數(shù)

教師打開(kāi)“成績(jī)表”文件，講解并演示使用SUM函數(shù)求出王一明同學(xué)總分的方法。

教師布置任務(wù)：按書(shū)中第20頁(yè)例1的要求，添加數(shù)據(jù)，并利用SUM函數(shù)計(jì)算總分。

教師提出問(wèn)題：能不能利用自動(dòng)填充功能簡(jiǎn)化重復(fù)求和的操作?(2)使用自動(dòng)求和工具按鈕

教師介紹，Excel提供了自動(dòng)求和工具按鈕，使用按鈕也可以完成自動(dòng)求和操作。

教學(xué)內(nèi)容、步驟與方法

知識(shí)改變命運(yùn)

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教師布置任務(wù)：試一試?yán)米詣?dòng)求和按鈕求出張建同學(xué)的總分，然后在“成績(jī)表”下面添加“科目總分”一項(xiàng)，利用自動(dòng)求和按鈕計(jì)算“科目總分”。2．求平均值函數(shù)

教師介紹求平均值函數(shù)是AVERAGE，它的使用方法與SUM函數(shù)相同。

教師布置任務(wù)；利用求平均值函數(shù)計(jì)算平均分。提醒學(xué)生注意選擇數(shù)據(jù)區(qū)域的問(wèn)題。

教師要求學(xué)生演示利用求平均值函數(shù)計(jì)算平均分的操作方法。

教師布置任務(wù)：在“成績(jī)表”下面添加“科目平均分”一項(xiàng)，計(jì)算科目平均分。3．求最大值函數(shù)和求最小值函數(shù)

教師介紹最大值和最小值函數(shù)分別是MAX和MIN后，布置任務(wù)：在“成績(jī)表”下面添加“科目最高分”、“科目最低分”，然后利用兩個(gè)函數(shù)求出最高分和最低分。4．其他函數(shù)

教師參照書(shū)中第24頁(yè)表一，簡(jiǎn)單介紹其他幾個(gè)函數(shù)的用途。

三、課堂練習(xí)

完成課后習(xí)題1、2。

四、課堂小結(jié)

師生共同小結(jié)本節(jié)課所學(xué)的內(nèi)容，強(qiáng)調(diào)使用函數(shù)完成計(jì)算的特點(diǎn)。

五、布置作業(yè)

用函數(shù)計(jì)算“家庭費(fèi)用支出表”中的數(shù)據(jù)。

八、板書(shū) 教學(xué)后記：

沁園春·雪

千里冰封，萬(wàn)里雪飄。望長(zhǎng)城內(nèi)外，惟余莽莽； 大河上下，頓失滔滔。

山舞銀蛇，原馳蠟象，欲與天公試比高。

知識(shí)改變命運(yùn)

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須晴日，看紅裝素裹，分外妖嬈。江山如此多嬌，引無(wú)數(shù)英雄競(jìng)折腰。惜秦皇漢武，略輸文采； 唐宗宋祖，稍遜風(fēng)騷。

一代天驕，成吉思汗，只識(shí)彎弓射大雕。

俱往矣，數(shù)風(fēng)流人物，還看今朝。

克

知識(shí)改變命運(yùn)

第三篇：計(jì)算數(shù)據(jù)教學(xué)設(shè)計(jì)

計(jì)算數(shù)據(jù)

【教材分析】

《計(jì)算數(shù)據(jù)》是山東省泰山版初中信息技術(shù)第一冊(cè)（下）第四章第二節(jié)的內(nèi)容。教材通過(guò)一個(gè)家庭收支賬目表來(lái)讓學(xué)生學(xué)會(huì)用excel計(jì)算數(shù)據(jù)，計(jì)算所需公式和函數(shù)都有各自的優(yōu)點(diǎn)，其中所涉及的函數(shù)有sum（求和），average（求平均數(shù)），max（求最大值），min（求最小值）。

【學(xué)情分析】

初一（下）年級(jí)學(xué)生已經(jīng)對(duì)word界面比較熟悉，對(duì)于excel也會(huì)很容易上手，公式的用法和數(shù)學(xué)是一樣的，比較簡(jiǎn)單，只不過(guò)函數(shù)的用法需要學(xué)生用心學(xué)習(xí)。

【教學(xué)目標(biāo)】

知識(shí)與技能

（1）能夠自定義公式進(jìn)行簡(jiǎn)單的數(shù)值計(jì)算。

（2）理解函數(shù)的意義，并能使用簡(jiǎn)單函數(shù)進(jìn)行必要的數(shù)值計(jì)算。過(guò)程與方法

從自定義公式入手，由數(shù)學(xué)方法慢慢向excel的公式表達(dá)方式轉(zhuǎn)化。然后再由公式過(guò)度到函數(shù)，通過(guò)實(shí)例讓學(xué)生體驗(yàn)函數(shù)的便捷。

情感態(tài)度與價(jià)值觀

通過(guò)案例體驗(yàn)公式和函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)計(jì)算所帶來(lái)的方便，培養(yǎng)和提高學(xué)生對(duì)數(shù)據(jù)的加工能力。

【教學(xué)重點(diǎn)與難點(diǎn)】

重點(diǎn)是電子表格中利用公式進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算。難點(diǎn)是函數(shù)的應(yīng)用。

【教學(xué)策略】

采用任務(wù)驅(qū)動(dòng)，微課教學(xué)，學(xué)生自主探究等方法，掌握公式和函數(shù)計(jì)算數(shù)據(jù)的方法并能解決實(shí)際問(wèn)題。教師只是點(diǎn)撥和輔助，把課堂真正的交給學(xué)生，充分體現(xiàn)學(xué)生的主體作用。

【教學(xué)過(guò)程】

一、導(dǎo)入新課

大屏幕展示教師制作多媒體課件中《師傅被妖精抓走了》搞笑小視頻，引出故事情節(jié)，小沙不滿如來(lái)的封賞，在回家的路上伙同妖怪抓走了師傅，現(xiàn)在你變成了大俠，需要打怪升級(jí)和boss挑戰(zhàn)才能救出師傅。

然后出示excel表格，說(shuō)出任務(wù)，講明用法，講明加分細(xì)則。

（設(shè)計(jì)意圖：通過(guò)有趣的故事，引出本課的教學(xué)內(nèi)容。）

二、自主探究

任務(wù)一：打怪升級(jí)（基礎(chǔ)知識(shí)）

參考導(dǎo)學(xué)案操作提示和微課程的操作演示完成任務(wù)一打怪升級(jí)。

學(xué)生活動(dòng)：自學(xué)導(dǎo)學(xué)案任務(wù)一的內(nèi)容，學(xué)生以小組為單位合作探究任務(wù)一的操作，完成后學(xué)生講解計(jì)算的方法。小組長(zhǎng)可以幫助組員完成，組員之間也可互相幫助。

師任務(wù)：引導(dǎo)學(xué)生解決任務(wù)一的問(wèn)題，并且根據(jù)完成情況和回答問(wèn)題情況給學(xué)生所在組加分。教師總結(jié)演示操作方法，然后布置沒(méi)完成的同學(xué)繼續(xù)完成，完成的學(xué)生嘗試任務(wù)二。學(xué)生操作過(guò)程中可以適當(dāng)放點(diǎn)音樂(lè)，創(chuàng)造一個(gè)輕松的氣氛，也可以掌握時(shí)間。

（設(shè)計(jì)意圖：通過(guò)有趣的任務(wù)，引導(dǎo)學(xué)生學(xué)會(huì)公式和函數(shù)計(jì)算數(shù)據(jù)。）

任務(wù)二：boss挑戰(zhàn)（拓展提高）

參考導(dǎo)學(xué)案操作提示和微課程的操作演示完成任務(wù)二boss挑戰(zhàn)。其中有四個(gè)boss：boss、大boss、超級(jí)大boss，終極boss。只有完成一關(guān)，才能進(jìn)入下一關(guān)，這樣學(xué)生必須做對(duì)才行。

學(xué)生活動(dòng)：自學(xué)導(dǎo)學(xué)案任務(wù)二的內(nèi)容，學(xué)生以小組為單位合作探究任務(wù)二的操作，完成后學(xué)生講解計(jì)算的方法。小組長(zhǎng)可以幫助組員完成，組員之間也可互相幫助。

師任務(wù)：引導(dǎo)學(xué)生解決任務(wù)二的問(wèn)題，并且根據(jù)完成情況和回答問(wèn)題情況給學(xué)生所在組加分，教師總結(jié)演示操作方法。

（設(shè)計(jì)意圖：通過(guò)有難度的任務(wù)，引導(dǎo)學(xué)生學(xué)會(huì)用所學(xué)知識(shí)解決實(shí)際問(wèn)題。）

三、總結(jié)歸納

總結(jié)本節(jié)課所有內(nèi)容，根據(jù)得分選出優(yōu)勝組。

作業(yè)是sheet3中的繼續(xù)修行。

（設(shè)計(jì)意圖：拓展延伸知識(shí)，教師總結(jié)本節(jié)課內(nèi)容，系統(tǒng)的梳理知識(shí)點(diǎn)，強(qiáng)化操作技巧。通過(guò)作業(yè)再一次鞏固本節(jié)課內(nèi)容）【教學(xué)反思】

通過(guò)小故事的形式導(dǎo)入新課，從一開(kāi)始就抓住了學(xué)生的興趣所在，為下面的新課打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。新課采用微課和導(dǎo)學(xué)案的方式，在興趣的驅(qū)動(dòng)下，學(xué)生自主學(xué)習(xí)，充分利用小組合作探究，充分體現(xiàn)學(xué)生的主體作用。課上學(xué)生積極性高，完成任務(wù)的效果很好。教師的作用從傳道授業(yè)解惑變成了引導(dǎo)者，幫助學(xué)生養(yǎng)成了良好的學(xué)習(xí)習(xí)慣，提高自學(xué)能力，增強(qiáng)學(xué)習(xí)興趣。

第四篇：《數(shù)據(jù)計(jì)算》教學(xué)反思

回顧本課，能夠根據(jù)學(xué)生特點(diǎn)、恰當(dāng)?shù)剡\(yùn)用新的教學(xué)理念，實(shí)施有效的教學(xué)。成功之處，歸納起來(lái)可以用“有趣”、“自主”、“有效”六個(gè)字來(lái)描述。

一、有趣：數(shù)據(jù)計(jì)算本來(lái)是比較枯燥的內(nèi)容。為了能夠提高學(xué)生學(xué)習(xí)的興致，活躍課堂的氣氛，我通過(guò)設(shè)計(jì)有趣的課堂活動(dòng)，激發(fā)了學(xué)生的學(xué)習(xí)激情，激發(fā)起一個(gè)又一個(gè)學(xué)習(xí)高潮。在新課導(dǎo)入部分，我故弄玄虛地提出跟學(xué)生進(jìn)行“計(jì)算比賽”，一下子引發(fā)了學(xué)生參與的熱情。當(dāng)“我”以驚人的速度贏得比賽時(shí)，更是使在場(chǎng)的學(xué)生驚呆了，這就進(jìn)一步激發(fā)了他們強(qiáng)烈的求知欲望，為課堂教學(xué)的開(kāi)展打好了基礎(chǔ)。在課的鞏固練習(xí)環(huán)節(jié)設(shè)計(jì)讓學(xué)生測(cè)量、統(tǒng)計(jì)、計(jì)算平均身高，不但讓“坐久了”的學(xué)生有一個(gè)“放松”的機(jī)會(huì)，更是為學(xué)生創(chuàng)造運(yùn)用學(xué)到的知識(shí)解決生活中實(shí)際問(wèn)題的機(jī)會(huì)，將本課再推向一個(gè)高潮。課堂上學(xué)生們個(gè)個(gè)興致勃勃地參與其中，在實(shí)踐中獲真知，這不正是實(shí)施新課程的精彩所在嗎！

二、自主：新課程提出學(xué)生是課堂學(xué)習(xí)的主體，因此我為學(xué)生創(chuàng)設(shè)了一個(gè)人性化、個(gè)性化和寬松的空間，讓學(xué)生進(jìn)行自主探究學(xué)習(xí)。但寬松不等于放任自由，我也非常注重學(xué)生學(xué)習(xí)的指導(dǎo)，積極引導(dǎo)學(xué)生通過(guò)看書(shū)、網(wǎng)絡(luò)求助，小組互助、知識(shí)遷移等方法獲取知識(shí)，讓學(xué)生學(xué)會(huì)學(xué)習(xí)，學(xué)會(huì)探究，讓學(xué)生在課程中如魚(yú)得水，體現(xiàn)了新課程中的學(xué)生發(fā)展觀。

三、有效：新課標(biāo)還提到，要讓學(xué)生學(xué)習(xí)生活中的知識(shí)，并且讓知識(shí)走出課堂，應(yīng)用到實(shí)際生活中。在講授本課時(shí)，本人引用了成績(jī)表這個(gè)學(xué)生平時(shí)接觸最多的例子進(jìn)行教學(xué)，讓學(xué)生通過(guò)生活中的例子學(xué)習(xí)表格計(jì)算的知識(shí)；在最后的課堂活動(dòng)中，讓學(xué)生測(cè)量、統(tǒng)計(jì)小組成員的身高、計(jì)算平均身高，這樣又將本課所學(xué)習(xí)的知識(shí)應(yīng)用到了生活實(shí)踐中，讓學(xué)生感受到學(xué)以致用的喜悅。

本節(jié)課以任務(wù)驅(qū)動(dòng)貫穿整節(jié)課，使每個(gè)環(huán)節(jié)都非常緊湊,一氣呵成，而且各環(huán)節(jié)的設(shè)計(jì)具有一定的梯度性，教師從“扶”到“放”，循序漸進(jìn)，符合學(xué)生的認(rèn)知規(guī)律，有利于培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)能力，提高課堂教學(xué)的效率。從學(xué)生學(xué)習(xí)效果看，一節(jié)課下來(lái)，學(xué)生已經(jīng)掌握了幾種數(shù)據(jù)計(jì)算的方法，并且能應(yīng)用到生活中，達(dá)到了預(yù)期的教學(xué)目標(biāo)。

統(tǒng)觀全局，教學(xué)時(shí)間顯得有些前緊后松，如能再增加一些相應(yīng)的練習(xí)，課堂就更加充實(shí)，效果更佳。

第五篇：大數(shù)據(jù)與云計(jì)算論文

大數(shù)據(jù)與云計(jì)算

摘 要：大數(shù)據(jù)（Big Data）這個(gè)概念近年來(lái)在越來(lái)越多的場(chǎng)合、被越來(lái)越多的人提及，并且經(jīng)常和云計(jì)算聯(lián)系在一起，云計(jì)算與大數(shù)據(jù)之間到底是什么關(guān)系成為熱點(diǎn)話題。本

專題報(bào)告包含以下四個(gè)方面內(nèi)容：1.大數(shù)據(jù)的價(jià)值；2.大數(shù)據(jù)帶來(lái)的挑戰(zhàn);3.大數(shù)據(jù)研究成果；4.云計(jì)算是大數(shù)據(jù)挖掘的主流方式。通過(guò)本報(bào)告闡述我們對(duì)大數(shù)據(jù)的理解，以及對(duì)大數(shù)據(jù)的價(jià)值的認(rèn)識(shí)，探討大數(shù)據(jù)處理與挖掘技術(shù)，大數(shù)據(jù)主要著眼于“數(shù)據(jù)”，提供數(shù)據(jù)采集、挖掘、分析的技術(shù)和方法;云計(jì)算技術(shù)主要關(guān)注“計(jì)算”，提供IT 解決方案。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)可以促進(jìn)持續(xù)審計(jì)方式的發(fā)展、總體審計(jì)模式的應(yīng)用、審計(jì)成果的綜合應(yīng)用、相關(guān)關(guān)系證據(jù)的應(yīng)用、高效數(shù)據(jù)審計(jì)的發(fā)展和大數(shù)據(jù)審計(jì)師的發(fā)展。強(qiáng)化大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)審計(jì)應(yīng)用的措施包括制定長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展戰(zhàn)略、加快審計(jì)法規(guī)建設(shè)、建立行業(yè)平臺(tái)、加強(qiáng)研發(fā)和提高利用能力。關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù) 云計(jì)算 數(shù)據(jù)挖掘 對(duì)審計(jì)影響 政策建議 引言

目前，大數(shù)據(jù)伴隨著云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，正在對(duì)全球經(jīng)濟(jì)社會(huì)生活產(chǎn)生巨大的影響。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)給現(xiàn)代審計(jì)提供了新的技術(shù)和方法，要求審計(jì)組織和審計(jì)人員把握大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)的內(nèi)容與特征，促進(jìn)現(xiàn)代審計(jì)技術(shù)和方法的進(jìn)一步發(fā)展。

一、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的涵義與特征

隨著云計(jì)算技術(shù)的出現(xiàn)，大數(shù)據(jù)吸引了全世界越來(lái)越多的關(guān)注。哈佛大學(xué)社會(huì)學(xué)教授加里·金(2012)說(shuō): “這是一場(chǎng)革命，龐大的數(shù)據(jù)資源使得各個(gè)領(lǐng)域開(kāi)始了量化進(jìn)程，無(wú)論學(xué)術(shù)界、商界還是政府，所有領(lǐng)域都將開(kāi)始這種進(jìn)程?！?一)大數(shù)據(jù)的涵義與特征

“數(shù)據(jù)”(data)這個(gè)詞在拉丁文里是“已知”的意思，也可以理解為“事實(shí)”。2009 年，“大數(shù)據(jù)”概念才逐漸開(kāi)始在社會(huì)上傳播。而“大數(shù)據(jù)”概念真正變得火爆，卻是因?yàn)槊绹?guó)奧巴馬政府在2012 年高調(diào)宣布了其“大數(shù)據(jù)研究和開(kāi)發(fā)計(jì)劃”。這標(biāo)志著“大數(shù)據(jù)”時(shí)代真正開(kāi)始進(jìn)入社會(huì)經(jīng)濟(jì)生活中來(lái)了?！按髷?shù)據(jù)”(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的數(shù)據(jù)量規(guī)模大到無(wú)法利用現(xiàn)行主流軟件工具，在一定的時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)收集、分析、處理或轉(zhuǎn)化成為幫助決策者決策的可用信息。互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心(IDC)認(rèn)為“大數(shù)據(jù)”是為了更經(jīng)濟(jì)、更有效地從高頻率、大容量、不同結(jié)構(gòu)和類型的數(shù)據(jù)中獲取價(jià)值而設(shè)計(jì)的新一代架構(gòu)和技術(shù)，用它來(lái)描述和定義信息爆炸時(shí)代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，并命名與之相關(guān)的技術(shù)發(fā)展與創(chuàng)新。大數(shù)據(jù)具有4 個(gè)特點(diǎn): 第一，數(shù)據(jù)體量巨大(Volume)，從TB 級(jí)別躍升到PB 級(jí)別。第二，處理速度快(Velocity)，這與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有著本質(zhì)的不同。第三，數(shù)據(jù)種類多(Variety)，有圖片、地理位置信息、視頻、網(wǎng)絡(luò)日志等多種形式。第四，價(jià)值密度低，商業(yè)價(jià)值高(Value)。存在單一數(shù)據(jù)的價(jià)值并不大，但將相關(guān)數(shù)據(jù)聚集在一起，就會(huì)有很高的商業(yè)價(jià)值(金良，2012)。大數(shù)據(jù)時(shí)代，不僅改變了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集、處理和應(yīng)用技術(shù)與方法，還促使人們思維方式的改變。大數(shù)據(jù)的精髓在于促使人們?cè)诓杉⑻幚砗褪褂脭?shù)據(jù)時(shí)思維的轉(zhuǎn)變，這些轉(zhuǎn)變將改變?nèi)藗兝斫夂脱芯可鐣?huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的技術(shù)和方法。

(1)是在大數(shù)據(jù)時(shí)代，不依賴抽樣分析，而可以采集和處理事物整體的全部數(shù)據(jù)。19 世紀(jì)以來(lái)，當(dāng)面臨大的樣本量時(shí)，人們都主要依靠抽樣來(lái)分析總體。但是，抽樣技術(shù)是在數(shù)據(jù)缺乏和取得數(shù)據(jù)受限制的條件下不得不采用的一種方法，這其實(shí)是一種人為的限制。過(guò)去，因?yàn)橛涗?、?chǔ)存和分析數(shù)據(jù)的工具不夠科學(xué)，只能收集少量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。如今，科學(xué)技術(shù)條件已經(jīng)有了很大的提高，雖然人類可以處理的數(shù)據(jù)依然是有限的，但是可以處理的數(shù)據(jù)量已經(jīng)大量增加，而且未來(lái)會(huì)越來(lái)越多。隨著大數(shù)據(jù)分析取代抽樣分析，社會(huì)科學(xué)不再單純依賴于抽樣調(diào)查和分析實(shí)證數(shù)據(jù)，現(xiàn)在可以收集過(guò)去無(wú)法收集到的數(shù)據(jù)，更重要的是，現(xiàn)在可以不再依賴抽樣分析。

(2)是在大數(shù)據(jù)時(shí)代，不再熱衷于追求數(shù)據(jù)的精確度，而是追求利用數(shù)據(jù)的效率。當(dāng)測(cè)量事物的能力受限制時(shí)，關(guān)注的是獲取最精確的結(jié)果。但是，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，追求精確度已經(jīng)既無(wú)必要又不可行，甚至變得不受歡迎。大數(shù)據(jù)紛繁多樣，優(yōu)劣摻雜，精準(zhǔn)度已不再是分析事物總體的主要手段。擁有了大數(shù)據(jù)，不再需要對(duì)一個(gè)事物的現(xiàn)象深究，只要掌握事物的大致發(fā)展趨勢(shì)即可，更重要的是追求數(shù)據(jù)的及時(shí)性和使用效率。與依賴于小數(shù)據(jù)和精確性的時(shí)代相比較，大數(shù)據(jù)更注重?cái)?shù)據(jù)的完整性和混雜性，幫助人們進(jìn)一步認(rèn)識(shí)事物的全貌和真相。

(3)是在大數(shù)據(jù)時(shí)代，人們難以尋求事物直接的因果關(guān)系，而是深入認(rèn)識(shí)和利用事物的相關(guān)關(guān)系。長(zhǎng)期以來(lái)，尋找因果關(guān)系是人類發(fā)展過(guò)程中形成的傳統(tǒng)習(xí)慣。尋求因果關(guān)系即使很困難且用途不大，但人們無(wú)法擺脫認(rèn)識(shí)的傳統(tǒng)思維。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，人們不必將主要精力放在事物之間因果關(guān)系的分析上，而是將主要精力放在尋找事物之間的相關(guān)關(guān)系上。事物之間的相關(guān)關(guān)系可能不會(huì)準(zhǔn)確地告知事物發(fā)生的內(nèi)在原因，但是它會(huì)提醒人們事情之間的相互聯(lián)系。人們可以通過(guò)找到一個(gè)事物的良好相關(guān)關(guān)系，幫助其捕捉到事物的現(xiàn)在和預(yù)測(cè)未來(lái)。(二)云計(jì)算的涵義與特征

“云計(jì)算”概念產(chǎn)生于谷歌和IBM 等大型互聯(lián)網(wǎng)公司處理海量數(shù)據(jù)的實(shí)踐。2006 年8 月9 日，Google首席執(zhí)行官埃里克·施密特(Eric Schmidt)在搜索引擎大會(huì)首次提出“云計(jì)算”的概念。2007 年10 月，Google 與IBM 開(kāi)始在美國(guó)大學(xué)校園推廣云計(jì)算技術(shù)的計(jì)劃，這項(xiàng)計(jì)劃希望能降低分布式計(jì)算技術(shù)在學(xué)術(shù)研究方面的成本，并為這些大學(xué)提供相關(guān)的軟硬件設(shè)備及技術(shù)支持(Michael Mille，2009)。目前全世界關(guān)于“云計(jì)算”的定義有很多。“云計(jì)算”是基于互聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)服務(wù)的增加、使用和交付模式，是通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)來(lái)提供動(dòng)態(tài)易擴(kuò)展且經(jīng)常是虛擬化的資源。美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)研究院(NIST)2009年關(guān)于云計(jì)算的定義是: “云計(jì)算是一種按使用量付費(fèi)的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)，進(jìn)入可配置的計(jì)算資源共享池(資源包括網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器、存儲(chǔ)、應(yīng)用軟件、服務(wù)等)，這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務(wù)供應(yīng)商進(jìn)行很少的交互?！备鶕?jù)這一定義，云計(jì)算的特征主要表現(xiàn)為: 首先，云計(jì)算是一種計(jì)算模式，具有時(shí)間和網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)的功能。其次，云計(jì)算是一條接入路徑，通過(guò)廣泛接入網(wǎng)絡(luò)以獲取計(jì)算能力，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)機(jī)制進(jìn)行訪問(wèn)。第三，云計(jì)算是一個(gè)資源池，云計(jì)算服務(wù)提供商的計(jì)算資源，通過(guò)多租戶模式為不同用戶提供服務(wù)，并根據(jù)用戶的需求動(dòng)態(tài)提供不同的物理的或虛擬的資源。第四，云計(jì)算是一系列伸縮技術(shù)，在信息化和互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的計(jì)算規(guī)?？梢钥焖贁U(kuò)大或縮小，計(jì)算能力可以快速、彈性獲得。第五，云計(jì)算是一項(xiàng)可計(jì)量的服務(wù)，云計(jì)算資源的使用情況可以通過(guò)云計(jì)算系統(tǒng)檢測(cè)、控制、計(jì)量，以自動(dòng)控制和優(yōu)化資源使用。(三)大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系

從整體上看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算是相輔相成的。大數(shù)據(jù)主要專注實(shí)際業(yè)務(wù)，著眼于“數(shù)據(jù)”，提供數(shù)據(jù)采集、挖掘、分析的技術(shù)和方法，強(qiáng)調(diào)的是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力。云計(jì)算主要關(guān)注“計(jì)算”，關(guān)注IT 架構(gòu)，提供IT 解決方案，強(qiáng)調(diào)的是計(jì)算能力，即數(shù)據(jù)處理能力。如果沒(méi)有大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，那么云計(jì)算的計(jì)算能力再?gòu)?qiáng)大，也難以找到用武之地;如果沒(méi)有云計(jì)算的數(shù)據(jù)處理能力，則大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)再豐富，也終究難以用于實(shí)踐中去。

從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)依賴于云計(jì)算。海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)、海量數(shù)據(jù)管理技術(shù)、MapＲeduce 編程模型都是云計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)，也都是大數(shù)據(jù)的技術(shù)基礎(chǔ)。而數(shù)據(jù)之所以會(huì)變“大”，最重要的便是云計(jì)算提供的技術(shù)平臺(tái)。數(shù)據(jù)被放到“云”上之后，打破了過(guò)去那種各自分割的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，更容易被收集和獲得，大數(shù)據(jù)才能呈現(xiàn)在人們眼前。而巨量的數(shù)據(jù)也只能依靠云計(jì)算強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，才能夠“淘盡黃沙始得金”。

從側(cè)重點(diǎn)看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的側(cè)重點(diǎn)不同。大數(shù)據(jù)的側(cè)重點(diǎn)是各種數(shù)據(jù)，廣泛、深入挖掘巨量數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的價(jià)值，迫使企業(yè)從“業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)變?yōu)椤皵?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”。而云計(jì)算主要通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)廣泛獲取、擴(kuò)展和管理計(jì)算及存儲(chǔ)資源和能力，其側(cè)重點(diǎn)是IT 資源、處理能力和各種應(yīng)用，以幫助企業(yè)節(jié)省IT部署成本。云計(jì)算使企業(yè)的IT 部門受益，而大數(shù)據(jù)使企業(yè)的業(yè)務(wù)管理部門受益。

從結(jié)果看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算帶來(lái)不同的變化。大數(shù)據(jù)對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)帶來(lái)的變化是巨大的，涉及到各個(gè)領(lǐng)域。大數(shù)據(jù)已經(jīng)與資本、人力一起作為生產(chǎn)的主要因素影響著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。數(shù)據(jù)創(chuàng)造價(jià)值，而挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值、利用數(shù)據(jù)的“推動(dòng)力”就是云計(jì)算。云計(jì)算將信息存儲(chǔ)、分享和挖掘能力極大提高，更經(jīng)濟(jì)、高效地將巨量、高速、多變的終端數(shù)據(jù)存儲(chǔ)下來(lái)，并隨時(shí)進(jìn)行計(jì)算與分析。通過(guò)云計(jì)算對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、總結(jié)與預(yù)測(cè)，會(huì)使得決策更可靠，釋放出更多大數(shù)據(jù)的內(nèi)在價(jià)值。

二、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)對(duì)審計(jì)的影響分析

審計(jì)技術(shù)和方法的發(fā)展是隨著科學(xué)和管理技術(shù)的發(fā)展而發(fā)展的?，F(xiàn)代審計(jì)技術(shù)和方法體系是在原始的查賬基礎(chǔ)上從低級(jí)向高級(jí)、從不完備到比較完備發(fā)展起來(lái)的。在業(yè)務(wù)和會(huì)計(jì)處理手工操作階段，審計(jì)實(shí)施的是賬表導(dǎo)向的審計(jì)技術(shù)和方法;當(dāng)內(nèi)部控制理論和方法全面應(yīng)用于業(yè)務(wù)和會(huì)計(jì)處理時(shí)，審計(jì)實(shí)施的是系統(tǒng)導(dǎo)向的審計(jì)技術(shù)和方法;當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)管理理論和方法全面應(yīng)用于業(yè)務(wù)和財(cái)務(wù)管理時(shí)，審計(jì)實(shí)施的是風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向?qū)徲?jì)技術(shù)和方法;與風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向?qū)徲?jì)技術(shù)和方法并行的是，計(jì)算機(jī)技術(shù)廣泛應(yīng)用于業(yè)務(wù)和會(huì)計(jì)處理時(shí)，審計(jì)實(shí)施的是IT 審計(jì)技術(shù)和方法。目前，面對(duì)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)的產(chǎn)生和發(fā)展，審計(jì)人員需要應(yīng)時(shí)而變來(lái)適應(yīng)由此而帶來(lái)的變化，分析大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)對(duì)審計(jì)方式、審計(jì)抽樣技術(shù)、審計(jì)報(bào)告模式、審計(jì)證據(jù)搜集等技術(shù)和方法的影響。(一)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)促進(jìn)持續(xù)審計(jì)方式的發(fā)展

傳統(tǒng)審計(jì)中，審計(jì)人員只是在被審計(jì)單位業(yè)務(wù)完成后才進(jìn)行審計(jì)，而且審計(jì)過(guò)程中并不是審計(jì)所有的數(shù)據(jù)和信息，只是抽取其中有的一部分進(jìn)行審計(jì)。這種事后和有限的審計(jì)對(duì)被審計(jì)單位復(fù)雜的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)和管理系統(tǒng)來(lái)說(shuō)很難及時(shí)做出正確的評(píng)價(jià)，而且對(duì)于評(píng)價(jià)日益頻繁和復(fù)雜的經(jīng)營(yíng)管理活動(dòng)的真實(shí)性和合法性則顯得過(guò)于遲緩。隨著信息技術(shù)迅速發(fā)展，越來(lái)越多的審計(jì)組織對(duì)被審計(jì)單位開(kāi)始實(shí)施持續(xù)審計(jì)方式，以解決審計(jì)結(jié)果與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的時(shí)差問(wèn)題。但是，審計(jì)人員實(shí)施持續(xù)審計(jì)時(shí)，往往受目前業(yè)務(wù)條件和信息化手段的限制，取得的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)無(wú)法數(shù)據(jù)化，或者無(wú)法取得相關(guān)的明細(xì)數(shù)據(jù)，致使對(duì)問(wèn)題的判斷也難以進(jìn)一步具體和深入。而大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)可以促進(jìn)持續(xù)審計(jì)方式的發(fā)展，使信息技術(shù)與大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)較好交叉融合，尤其對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和風(fēng)險(xiǎn)控制“實(shí)時(shí)性”要求較高的特定行業(yè)，如銀行、證券、保險(xiǎn)等行業(yè)，在這些行業(yè)中實(shí)施持續(xù)審計(jì)迫在眉睫。如審計(jì)組織對(duì)商業(yè)銀行的審計(jì)，實(shí)行與商業(yè)銀行建立業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)系統(tǒng)的接口，在開(kāi)發(fā)的持續(xù)審計(jì)系統(tǒng)中固化了非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化和數(shù)據(jù)分析模塊，該模塊可以在海量貸款客戶中挖掘、分析出行業(yè)性和區(qū)域性貸款風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì)，實(shí)現(xiàn)在線的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，并將發(fā)現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)、超預(yù)警值指標(biāo)及問(wèn)題登記為疑點(diǎn)，并建立實(shí)時(shí)審計(jì)工作底稿，按照重要程度進(jìn)行歸類、核實(shí)或下發(fā)給現(xiàn)場(chǎng)審計(jì)人員進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)核實(shí)，以較好處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的利用和數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析利用問(wèn)題。(二)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)促進(jìn)總體審計(jì)模式的應(yīng)用

現(xiàn)時(shí)的審計(jì)模式是在評(píng)價(jià)被審計(jì)單位風(fēng)險(xiǎn)基礎(chǔ)上實(shí)施抽樣審計(jì)。在不可能收集和分析被審計(jì)單位全部經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的情況下，現(xiàn)時(shí)的審計(jì)模式主要依賴于審計(jì)抽樣，從局部入手推斷整體，即從抽取的樣本著手進(jìn)行審計(jì)，再據(jù)此推斷審計(jì)對(duì)象的整體情況。這種抽樣審計(jì)模式，由于抽取樣本的有限性，而忽視了大量和具體的業(yè)務(wù)活動(dòng)，使審計(jì)人員無(wú)法完全發(fā)現(xiàn)和揭示被審計(jì)單位的重大舞弊行為，隱藏著重大的審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。而大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)對(duì)審計(jì)人員而言，不僅僅是一種可供采用的技術(shù)手段，這些技術(shù)和方法將給審計(jì)人員提供實(shí)施總體審計(jì)模式的可行性。利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)的跨行業(yè)、跨企業(yè)搜集和分析，可以不用隨機(jī)抽樣方法，而采用搜集和分析被審計(jì)單位所有數(shù)據(jù)的總體審計(jì)模式。利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)的總體審計(jì)模式是要分析與審計(jì)對(duì)象相關(guān)的所有數(shù)據(jù)，使得審計(jì)人員可以建立總體審計(jì)的思維模式，可以使現(xiàn)代審計(jì)獲得革命性的變化。審計(jì)人員實(shí)施總體審計(jì)模式，可以規(guī)避審計(jì)抽樣風(fēng)險(xiǎn)。如果能夠收集總體的所有數(shù)據(jù)，就能看到更細(xì)微、深入的信息，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多角度的深層次分析，從而發(fā)現(xiàn)隱藏在細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)中的對(duì)審計(jì)問(wèn)題更具價(jià)值的信息。同時(shí)，審計(jì)人員實(shí)施總體審計(jì)模式，能發(fā)現(xiàn)從審計(jì)抽樣模式所不能發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)給審計(jì)人員提供了一種能夠從總體把握審計(jì)對(duì)象的技術(shù)手段，從而幫助審計(jì)人員能從總體的視角發(fā)現(xiàn)以前難以發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題。

(三)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)促進(jìn)審計(jì)成果的綜合應(yīng)用

目前，審計(jì)人員的審計(jì)成果主要是提供給被審計(jì)單位的審計(jì)報(bào)告，其格式固定，內(nèi)容單一，包含的信息量較少。隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)在審計(jì)中廣泛應(yīng)用，審計(jì)人員的審計(jì)成果除了審計(jì)報(bào)告外，還有在審計(jì)過(guò)程中采集、挖掘、分析和處理的大量的資料和數(shù)據(jù)，可以提供給被審計(jì)單位用于改進(jìn)經(jīng)營(yíng)管理，促進(jìn)審計(jì)成果的綜合應(yīng)用，提高審計(jì)成果的綜合應(yīng)用效果。首先，審計(jì)人員通過(guò)對(duì)審計(jì)中獲取的大量數(shù)據(jù)和相關(guān)情況資料的匯總、歸納，從中找出財(cái)務(wù)、業(yè)務(wù)和經(jīng)營(yíng)管理等方面的內(nèi)在規(guī)律、共性問(wèn)題和發(fā)展趨勢(shì)，通過(guò)匯總歸納宏觀性和綜合性較強(qiáng)的審計(jì)信息，為被審計(jì)單位投資者和其他利益相關(guān)者提供數(shù)據(jù)證明、關(guān)聯(lián)分析和決策建議，從而促進(jìn)被審計(jì)單位管理水平的提高。其次，審計(jì)人員通過(guò)應(yīng)用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)，可以將同一問(wèn)題歸入不同的類別進(jìn)行分析和處理，從不同的角度、不同的層面整合提煉以滿足不同層次的需求。再次，審計(jì)人員將審計(jì)成果進(jìn)行智能化留存，通過(guò)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)，將問(wèn)題規(guī)則化并固化到系統(tǒng)中，以便于計(jì)算或判斷問(wèn)題發(fā)展趨勢(shì)，向被審計(jì)單位進(jìn)行預(yù)警。最后。審計(jì)人員將審計(jì)成果、被審計(jì)單位與審計(jì)問(wèn)題進(jìn)行關(guān)聯(lián)，并進(jìn)行信息化處理，在進(jìn)行下次審計(jì)時(shí)，減少實(shí)地審計(jì)的時(shí)間和工作量，提高審計(jì)工作的效率。(四)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)促進(jìn)相關(guān)關(guān)系證據(jù)的應(yīng)用

審計(jì)人員在審計(jì)過(guò)程中，應(yīng)根據(jù)充分、適當(dāng)?shù)膶徲?jì)證據(jù)發(fā)表審計(jì)意見(jiàn)，出具審計(jì)報(bào)告。但是，在大數(shù)據(jù)、云計(jì)算環(huán)境下，審計(jì)人員既面臨巨量數(shù)據(jù)篩選的考驗(yàn)，又面臨搜集適當(dāng)審計(jì)證據(jù)的挑戰(zhàn)。審計(jì)人員在搜集審計(jì)證據(jù)時(shí)，傳統(tǒng)的思維路徑都是基于因果關(guān)系來(lái)搜集審計(jì)證據(jù)，而大數(shù)據(jù)分析將會(huì)更多地運(yùn)用相關(guān)關(guān)系分析來(lái)搜集和發(fā)現(xiàn)審計(jì)證據(jù)。但從審計(jì)證據(jù)發(fā)現(xiàn)的角度來(lái)看，由于大數(shù)據(jù)技術(shù)提供了前所未有的跨領(lǐng)域、可供量化的維度，使得審計(jì)問(wèn)題大量的相關(guān)信息能夠得以記錄和計(jì)算分析。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)沒(méi)有改變事物間的因果關(guān)系，但在大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)中對(duì)相關(guān)關(guān)系的開(kāi)發(fā)和利用，使得數(shù)據(jù)分析對(duì)因果邏輯關(guān)系的依賴降低了，甚至更多地傾向于應(yīng)用基于相關(guān)關(guān)系的數(shù)據(jù)分析，以相關(guān)關(guān)系分析為基礎(chǔ)的驗(yàn)證是大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)的一項(xiàng)重要特征。在大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)環(huán)境下，審計(jì)人員能搜集到的審計(jì)證據(jù)大多是電子證據(jù)(秦榮生，2013)。電子證據(jù)本身就非常復(fù)雜，云計(jì)算技術(shù)使獲取有因果關(guān)系的證據(jù)更加困難。審計(jì)人員應(yīng)從長(zhǎng)期依賴因果關(guān)系來(lái)搜集和發(fā)現(xiàn)審計(jì)證據(jù)，轉(zhuǎn)變成為利用相關(guān)關(guān)系來(lái)搜集和發(fā)現(xiàn)審計(jì)證據(jù)。(五)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)促進(jìn)高效數(shù)據(jù)審計(jì)的發(fā)展

直到今天，審計(jì)人員的數(shù)字審計(jì)技術(shù)依然建立在精準(zhǔn)的基礎(chǔ)上。這種思維方式適用于掌握“小數(shù)據(jù)量”的情況，因?yàn)樾枰治龅臄?shù)據(jù)很少，所以審計(jì)人員必須盡可能精準(zhǔn)地量化被審計(jì)單位的業(yè)務(wù)。隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)成為日常生活中的一部分，審計(jì)人員應(yīng)開(kāi)始從一個(gè)比以前更大、更全面的角度來(lái)理解被審計(jì)單位，將“樣本= 總體”植入審計(jì)人員的思維中。相比依賴于小數(shù)據(jù)和精確性的時(shí)代，大數(shù)據(jù)更強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的完整性和混雜性，幫助審計(jì)人員進(jìn)一步接近事情的真相，“局部”和“精確”將不再是審計(jì)人員追求的目標(biāo)，審計(jì)人員追求的是事物的“全貌”和“高效”。圍繞大數(shù)據(jù)，一批新興的數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)將不斷涌現(xiàn)。在實(shí)施審計(jì)時(shí)，審計(jì)人員應(yīng)利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)，使用分布式拓樸結(jié)構(gòu)、云數(shù)據(jù)庫(kù)、聯(lián)網(wǎng)審計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘等新型的技術(shù)手段和工具，以提高審計(jì)的效率。

(六)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)促進(jìn)大數(shù)據(jù)審計(jì)師的發(fā)展

大數(shù)據(jù)、云計(jì)算時(shí)代，數(shù)據(jù)的真實(shí)、可靠是大數(shù)據(jù)發(fā)揮作用的前提。這客觀上要求專業(yè)人員來(lái)對(duì)大數(shù)據(jù)的真實(shí)性、可靠性進(jìn)行鑒證，審計(jì)人員可以扮演這種角色，或者稱為數(shù)據(jù)審計(jì)師。能對(duì)大數(shù)據(jù)真實(shí)性、可靠性進(jìn)行鑒證的數(shù)據(jù)審計(jì)師應(yīng)該是計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和審計(jì)學(xué)領(lǐng)域的專家，他們應(yīng)有大數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)的評(píng)估能力。數(shù)據(jù)審計(jì)師應(yīng)恪守公正的立場(chǎng)和嚴(yán)守保密的原則，面對(duì)海量的數(shù)據(jù)和紛繁復(fù)雜的相關(guān)關(guān)系，選取分析和預(yù)測(cè)工具，以及解讀數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果是否真實(shí)、可靠。一旦出現(xiàn)爭(zhēng)議，數(shù)據(jù)審計(jì)師有權(quán)審查與分析結(jié)果相關(guān)的運(yùn)算法則、統(tǒng)計(jì)方法以及數(shù)據(jù)采集、挖掘和處理過(guò)程。數(shù)據(jù)審計(jì)師的出現(xiàn)是為滿足以市場(chǎng)為導(dǎo)向來(lái)解決數(shù)據(jù)真實(shí)性、可靠性問(wèn)題的需求，這與20 世紀(jì)初期為了處理財(cái)務(wù)信息虛假而出現(xiàn)的審計(jì)人員一樣，都是為了滿足新需求而出現(xiàn)的。

三、大數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)的價(jià)值只有通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘才能從低價(jià)值密度的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)其潛在價(jià)值，而大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實(shí)現(xiàn)離不開(kāi)云計(jì)算技術(shù)。在業(yè)界，全球著名的Google、EMC、惠普、IBM、微軟等互聯(lián)網(wǎng)公司都已經(jīng)意識(shí)到大數(shù)據(jù)挖掘的重要意義。上述IT 巨頭們紛紛通過(guò)收購(gòu)大數(shù)據(jù)分析公司，進(jìn)行技術(shù)整合，希望從大數(shù)據(jù)中挖掘更多的商業(yè)價(jià)值。數(shù)據(jù)挖掘通常需要遍歷訓(xùn)練數(shù)據(jù)獲得相關(guān)的統(tǒng)計(jì)信息，用于求解或優(yōu)化模型參數(shù)，在大規(guī)模數(shù)據(jù)上進(jìn)行頻繁的數(shù)據(jù)訪問(wèn)需要耗費(fèi)大量運(yùn)算時(shí)間。數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域長(zhǎng)期受益于并行算法和架構(gòu)的使用，使得性能逐漸提升。過(guò)去15 年來(lái)，效果尤其顯著。試圖將這些進(jìn)步結(jié)合起來(lái)，并且提煉。GPU平臺(tái)從并行上得到的性能提升十分顯著。這些GPU平臺(tái)由于采用并行架構(gòu)，使用并行編程方法，使得計(jì)算能力呈幾何級(jí)數(shù)增長(zhǎng)。即便是圖形處理、游戲編程是公認(rèn)的復(fù)雜，它們也從并行化受益頗多。研究顯示數(shù)據(jù)挖掘、圖遍歷、有限狀態(tài)機(jī)是并行化未來(lái)的熱門方向。MapReduce 框架已經(jīng)被證明是提升GPU 運(yùn)行數(shù)據(jù)挖掘算法性能的重要工具。D.Luo 等提出一種非平凡的策略用來(lái)并行一系列數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)挖掘問(wèn)題，包括一類分類SVM 和兩類分類SVM，非負(fù)最小二乘問(wèn)題，及L1 正則化回歸（lasso）問(wèn)題。由此得到的乘法算法，可以被直截了當(dāng)?shù)卦谌鏜apReduce 和CUDA 的并行計(jì)算環(huán)境中實(shí)現(xiàn)。K.Shim 在MapReduce 框架下，討論如何設(shè)計(jì)高M(jìn)apReduce 算法，對(duì)當(dāng)前一些基于MapReduce 的數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)挖掘算法進(jìn)行歸納總結(jié)，以便進(jìn)行大數(shù)據(jù)的分析。Junbo Zhang 等提出一種新的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，即利用MapRedue 實(shí)現(xiàn)并行的基于粗糙集的知識(shí)獲取算法，還提出了下一步的研究方向，即集中于用基于并行技術(shù)的粗糙集算法處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。F.Gao 提出了一種新的近似算法使基于核的數(shù)據(jù)挖掘算法可以有效的處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。當(dāng)前的基于核的數(shù)據(jù)挖掘算法由于需要計(jì)算核矩陣面臨著可伸縮性問(wèn)題，計(jì)算核矩陣需要O(N2)的時(shí)間和空間復(fù)雜度來(lái)計(jì)算和存儲(chǔ)。該算法計(jì)算核矩陣時(shí)大幅度降低計(jì)算和內(nèi)存開(kāi)銷，而且并沒(méi)有明顯影響結(jié)果的精確度。此外，通過(guò)折中結(jié)果的一些精度可以控制近似水平。它獨(dú)立于隨后使用的數(shù)據(jù)挖掘算法并且可以被它們使用。為了闡明近似算法的效果，在其上開(kāi)發(fā)了一個(gè)變種的譜聚類算法，此外設(shè)計(jì)了一個(gè)所提出算法的基于MapReduce 的實(shí)現(xiàn)。在合成和真實(shí)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，所提出的算法可以獲得顯著的時(shí)間和空間節(jié)省。Christian Kaiser 等還利用MapReduce 框架分布式實(shí)現(xiàn)了訓(xùn)練一系列核函數(shù)學(xué)習(xí)機(jī)，該方法適用于基于核的分類和回歸。Christian Kaiser 還介紹了一種擴(kuò)展版的區(qū)域到點(diǎn)建模方法，來(lái)適應(yīng)來(lái)自空間區(qū)域的大量數(shù)據(jù)。Yael Ben-Haim 研究了三種MapReduce 實(shí)現(xiàn)架構(gòu)下并行決策樹(shù)分類算法的設(shè)計(jì), 并在Phoenix 共享內(nèi)存架構(gòu)上對(duì)SPRINT 算法進(jìn)行了具體的并行實(shí)現(xiàn)。F.Yan 考慮了潛在狄利克雷分配（LDA）的兩種推理方法——塌縮吉布斯采樣（collapsed Gibbssampling，CGS）和塌縮變分貝葉斯推理（collapsedvariational Bayesian，CVB）在GPU 上的并行化問(wèn)題。為解決GPU 上的有限內(nèi)存限制問(wèn)題，F(xiàn).Yan 提出一種能有效降低內(nèi)存開(kāi)銷的新穎數(shù)據(jù)劃分方案。這種劃分方案也能平衡多重處理器的計(jì)算開(kāi)銷，并能容易地避免內(nèi)存訪問(wèn)沖突。他們使用數(shù)據(jù)流來(lái)處理超大的數(shù)據(jù)集。大量實(shí)驗(yàn)表明F.Yan 的并行推理方法得到的LDA 模型一貫地具有與串行推理方法相同的預(yù)測(cè)能力；但在一個(gè)有30 個(gè)多核處理器的GPU 上，CGS 方法得到了26倍的加速，CVB 方法得到了196 倍的加速。他們提出的劃分方案和數(shù)據(jù)流方式使他們的方法在有更多多重處理器時(shí)可伸縮，而且可被作為通用技術(shù)來(lái)并行其它數(shù)據(jù)挖掘模型。Bao-Liang Lu 提出了一種并行的支持向量機(jī)，稱為最小最大模塊化網(wǎng)絡(luò)(M3)，它是基“分而治之”的思想解決大規(guī)模問(wèn)題的有效的學(xué)習(xí)算法。針對(duì)異構(gòu)云中進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析服務(wù)的并行化問(wèn)題G.Jung 提出了最大覆蓋裝箱算法來(lái)決定系統(tǒng)中多少節(jié)點(diǎn)、哪些節(jié)點(diǎn)應(yīng)該應(yīng)用于大數(shù)據(jù)分析的并行執(zhí)行。這種方法可以使大數(shù)據(jù)進(jìn)行分配使得各個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)可以同步的結(jié)束計(jì)算，并且使數(shù)據(jù)塊的傳輸可以和上一個(gè)塊的計(jì)算進(jìn)行重疊來(lái)節(jié)省時(shí)間。實(shí)驗(yàn)表明，這種方法比其他的方法可以提高大約60% 的性能。在分布式系統(tǒng)方面，Cheng 等人 提出一個(gè)面向大規(guī)?？缮炜s數(shù)據(jù)分析的可伸縮的分布式系統(tǒng)——GLADE。GLADE 通過(guò)用戶自定義聚合（UDA）接口并且在輸入數(shù)據(jù)上有效地運(yùn)行來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。文章從兩個(gè)方面來(lái)論證了系統(tǒng)的有效性。第一，文章展示了如何使用一系列分析功能來(lái)完成數(shù)據(jù)處理。第二，文章將GLADE 與兩種不同類型的系統(tǒng)進(jìn)行比較：一個(gè)用UDA 進(jìn)行改良的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（PostgreSQL）和MapReduce(Hadoop)。然后從運(yùn)行結(jié)果、伸縮性以及運(yùn)行時(shí)間上對(duì)不同類型的系統(tǒng)進(jìn)行了比較。

四、總結(jié) 大數(shù)據(jù)的超大容量自然需要容量大，速度快，安全的存儲(chǔ)，滿足這種要求的存儲(chǔ)離不開(kāi)云計(jì)算。高速產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)只有通過(guò)云計(jì)算的方式才能在可等待的時(shí)間內(nèi)對(duì)其進(jìn)行處理。同時(shí)，云計(jì)算是提高對(duì)大數(shù)據(jù)的分析與理解能力的一個(gè)可行方案。大數(shù)據(jù)的價(jià)值也只有通

過(guò)數(shù)據(jù)挖掘才能從低價(jià)值密度的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)其潛在價(jià)值，而大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實(shí)現(xiàn)離不開(kāi)云計(jì)算技術(shù)。總之，云計(jì)算是大數(shù)據(jù)處理的核心支撐技術(shù)，是大數(shù)據(jù)挖掘的主流方式。沒(méi)有互聯(lián)網(wǎng)，就沒(méi)有虛擬化技術(shù)為核心的云計(jì)算技術(shù)，沒(méi)有云計(jì)算就沒(méi)有大數(shù)據(jù)處理的支撐技術(shù)。

參考文獻(xiàn)

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Big data and cloud computing Big Data(Big Data)in recent years, more and more occasions, the concept is mentioned more and more people, And often, and cloud computing together, what is the relationship between cloud computing and big data become a hot topic.this Special report contains the following four aspects: 1.The value of big data;2.Big data challenge;3.Big data research;4.Cloud computing is the mainstream way of data mining.Through this report on our understanding of big data, as well as the understanding of the value of big data, large data processing and mining technology, large data mainly focus on “data”, provide the technology and methods of data collection, mining and analysis;Cloud computing technology focusing on “computing”, providing IT solutions.Big data and cloud computing technology can promote the development of continuous audit mode, the overall audit mode of application, the audit results of comprehensive application, the application of related evidence, the development of efficient data audit and the development of large data auditor.Strengthen big data and cloud computing technology measures of audit applications include set up long-term development strategy, accelerate the construction of the audit regulations, establish a platform, to strengthen research and development and improve the utilization ability.Keywords: big data cloud computing data mining impact on the audit policy Suggestions