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最新旅游大数据研究论文范文(精选11篇)

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最新旅游大数据研究论文范文(精选11篇)
2023-11-20 18:11:24    小编:ZTFB

总结是我们不可或缺的一部分,帮助我们更好地理解过去和规划未来。9.总结要具备积极向上的态度和积极的行动方案最后,祝愿大家在写总结的过程中取得好的成果,能够总结出自己的精彩人生。

旅游大数据研究论文篇一

大数据时代是以互联网服务的增加、使用和交付模式为基础,同时伴随各行业数据源的增长呈现指数级趋势和信息规模及复杂程度快速变化而在各领域所引起的量化进程。大数据在电子商务企业日常运营中生成、累积的行为数据,其中包括预算管理各个环节中生成的数据和财务共享中心储存累积的数据。同时,大数据时代电商行业数据的特征主要表现为规模大、类型多、价值密度低和时效性强。由此可知,数据浪潮的到来给电子商务企业的数据控制能力带来了全新挑战,也为财务工作人员获取更为深刻、全面的研究观察能力创造了前所未有的机遇。

1.2预算管理的内涵。

预算管理是指基于企业的战略目标和基期各类生产经营活动及相关财务状况,对预期的经营活动和相关财务状况进行全面、有效和完整的预测和计划,并通过对执行过程的严格监控,将实际完成情况与预期目标进行比较和分析,从而及时指导经营活动及财务预测计划的完善和调整,进而帮助企业管理者更加有效地管理企业,实现企业价值最大化、企业资本可持续有效增值和战略目标。

旅游大数据研究论文篇二

和欧美发达国家相比,我国的电子商务起步晚,发展水平存在较大的差距,但由于我国互联网用户占据规模优势,商业潜力难以估量,因此电子商务在我国具有非常好的发展前景。国内企业普遍存在预算体制不完善、不先进和制度不统一等问题,在电子商务企业的表现尤为明显。由于发展速度过快,企业内部制度未能跟上发展节奏,并且由于这个行业的特殊性,造成了电子商务企业独有的预算特点。大数据的应用主要集中在预算管理数据服务上的变革,电商企业依托数据分析寻找具有创新意义的适用于用户扩张、产品研发、服务创新和降低经营成本的方法和渠道。目前,成本和同质化竞争是国内电子商务发展面临的两个重大问题,而大数据时代的到来将为其竞争发展提供全新的预算管理思路,通过引入数据分析和销售个性化创新提升企业竞争力。我国电子商务正处于快速发展期,仅以“双十一”为例,淘宝和天猫成交量之和超过912.17亿元。根据国家统计局数据,截止到206月30日,国内社会消费品零售总额上半年达141577亿元,同比名义增长10.4%,其中限额以上单位消费品零售额66256亿元,增长7.4%。年上半年全国网上零售额16459亿元,同比增长39.1%,其中,实物商品网上零售额13759亿元,增长38.6%,占社会消费品零售总额的比重为9.7%;非实物商品网上零售额2700亿元,增长41.9%。由于国内电子商务行业呈现井喷式发展趋势,消费者数据也呈现出伴随式的高速增长,因而电子商务领军企业为应对大数据开始加强对企业各层级、各部门的积极部署。

1.4财务数据体现出的新特点。

1.4.1财务数据定义困难。

大数据,也就是海量数据,它所描述的并非是数据体积的庞大,而是数据集群的规模正在高速扩张,同时,大数据背景下的财务数据定义已经远远超出了传统的数据定义。预算管理作为企业运营的重要一环,对销售、采购、生产等步骤所产生的数据进行预测,如果不能及时改进这方面的财务数据处理技术,就难以有效提升数据处理的质量和效率。

1.4.2财务数据挖掘困难。

由于大数据时代电商企业在营运过程中数据产生具有速度快、体量大等特点,使我们在搜集、整理、处理和分析数据方面面临着很多新的问题。同时,由于电子商务企业高速发展,预算管理数据涉及面广,财务数据在同一时段内生成量较大,将各类有效数据和无效数据杂糅在一起,从而大大降低了所获取数据的价值。

1.4.3财务数据信息处理要求高。

大数据时代电商企业所需数据主要呈现出体积大、类型多、价值密度较低等特点,因此,对财务数据信息的处理要求就变得更加严格,及时性和精确性也变得尤为重要。目前在全球电子商务行业高速发展的情况下,财务数据瞬息万变,做好预算管理成为企业支撑长短期战略实施的关键,因此,必须提升大数据的处理速度,才能跟上数据发生、发展及变化的脚步,才能使数据利用的质量得到有效提高[2]。

1.5电商企业实施预算管理的意义。

由于电商市场的数据生成越来越快,而财务数据累积却得不到及时处理,加上企业本身可能面临的流动资金的短缺,使资本无法继续扩张,成本无法有效控制。因此,加强全面预算管理有利于企业总体预测未来业务活动和财务表现,促进企业稳健发展。在大数据时代,电子商务企业预算管理涉及的相关数据间的动态联系越来越多,企业财务人员面对大量待处理的数据,往往表现出疲于应付的状态,因此在全面预算编制时很少使用能适应多种业务量水平的弹性预算法。目前,电商企业积极建立并利用基于云平台构建的数据共享中心,通过对预算管理的各环节进行及时有效的控制来提高预算管理所需数据的准确性。在预算实施过程中,由于国家政策法规、企业经营条件或电子商务市场环境等可能存在变化,一定程度上可能导致预算结果出现偏差,因而财务工作人员需要按照企业发展战略和长期目标及时调整预算方案,调整后的数据将自动修改并存储在云平台,进而实现有效控制。erp系统会及时计算出预算数与实际数之间的差额,并进行横向和纵向的比较,自动生成预算分析报告,最终编制出预计利润表和预计资产负债表,从而有力地支撑企业的决策,同时使预算分析更科学。

2电商企业传统预算管理存在的问题及原因。

2.1传统预算编制中存在的问题及原因。

2.1.1预算编制忽略了外部环境。

电子商务企业的预算管理应当以企业战略为起点、基于宏观市场和微观市场经济环境的基础对企业未来的经营活动进行整体的规划,而不能忽视企业长期的战略目标,否则预算管理会本末倒置,不利于电商企业长期战略目标的实现。

2.1.2成本预算编制过于简略。

在实务中,电商营运成本预算大多是在以前年度预算的基础上进行编制,其一般做法是通过销售费用和收入的占比来预计销售费用,管理费用则基本保持恒定。这种预算缺乏精细化管理的理念。以京东商城营销费用为例,京东商城主要发展的手机类产品为4g产品,而4g手机类产品的营运成本与用户数有关。因此,简单以成本费用和收入的占比来预计销售费用是不科学的。

2.1.3预算编制过于依赖财务数据。

大多数电子商务企业并未设立专门的.预算管理机构,为避免增加冗杂的管理费用而将预算管理部门设立在财务部门,致使预算管理部门主要工作人员全部来自财务部门,财务人员编制的预算报表往往过度依赖财务数据。目前国内电子商务企业一般以利润为起点进行预算编制,通常以经营预算为主,利润指标等相关数据被过度关注,从而忽视了预算管理应以销售为起点和以市场为基础,未能对比多项经济业务活动所产生的数据,导致预算指标缺乏数据价值。

2.2传统预算执行与控制中存在的问题及原因。

由于我国电子商务企业起步较晚,内部各种资源相比国外严重短缺,内部管理制度尚不健全,管理基础很差,不具备实施全面预算管理的前提条件。为此,笔者归纳分析了电子商务企业预算管理执行与控制环节所面临的问题及原因。

2.2.1未能掌握预算管理的具体方法。

电商企业在实施预算管理时,其所需要做的基础性工作严重缺乏,也未能有效利用erp财务预算系统,关键项目的预测缺少方法和依据。

2.2.2缺乏严格的管理标准和制度保证。

由于国内电子商务企业相比国外起步较晚,实施预算管理没有科学合理的预算标准、预算项目、历史数据和行业数据作为参考,难以保证预算的准确性。同时,企业组织架构尚未建立,实施预算管理的主体不明确,企业内部各部门、各层级的费用目标不能落实到位。通过考察预算实施环节可以发现,电商企业仍缺乏相关费用预提核算制度,财务核算不能真实反映企业当期真实的经营状况,整体经营趋势的分析存在较多的随意性,给预算的控制管理带来了一定的难度。

2.2.3缺乏监督机制的有效保障。

电商企业往往只注重市场开拓,而对于预算管理的重要性认识不足,忽视对预算的监督、控制和相关差异分析,倘若发生偏差则难以及时进行调控。同时,预算管理的实施部门机构不健全,责任主体难以明确,管理层和多数员工对实施预算管理的重要性的认识还需要进一步提高。

2.3传统预算考核中存在的问题及原因。

在实务中,预算控制和考核指标体系一定程度上缺乏系统性。笔者考察发现,大多数电商企业所采用的kpi绩效考核体系仅注重财务指标,过于关注短期业绩而忽视了长远发展,未能将其与公司战略目标进行有机结合,重编制、轻执行也成为国内电子商务企业在预算管理执行与控制过程中普遍存在着的问题。电商企业缺乏严格监督制度的预算执行使得预算执行的结果与初期编制的预算目标之间存在较大偏差。在考核预算结果时,也缺乏明确的奖惩标准,仅局限于以指标完成情况考核员工业绩,无法增强激励作用,不利于电子商务企业预算目标的实现。

旅游大数据研究论文篇三

摘要:在信息化飞速发展的今天,移动互联网、云计算、物联网、大数据等新概念相继出现。这些革命性的变化颠覆了传统企业的运营和管理模式,不断推动企业转型升级。大数据是指由巨型数据集组成的海量化、价值度低、流动性高、真实的数据资产。管理会计理论和实践必须积极适应大数据,以便有效的服务于企业目标。本文将探讨在大数据时代管理会计面临的变革和问题,并阐述如何更好地提升管理会计工作,创造出更多的价值。

近年来,企业数据量的快速增长让管理会计力不从心,尤其是在分析和处理海量信息方面遭遇了重大瓶颈。对大数据应用的研究,逐渐成为有效提升管理会计工作质量的重要议题。在12月,财政部发布了《企业会计信息化工作规范》,它被视为大数据时代企业财务数据分析变革的集结号。

管理会计是企业发展中的一项关键工作,在大数据时代,管理会计应加强对财务数据的分析和处理,深入挖掘数据背后的信息,从而为企业创造价值。随着企业对大数据依赖程度的提高,管理会计要实现价值提升,应从以下三个方向进行变革。

(一)服务型向管理型转变。

管理会计职能以往被单纯的定义为向管理层提供信息。在大数据时代,管理会计的职能应得到拓展。通过大数据平台,企业管理层可以实现广泛互联,不仅是企业内部,还可以揽括企业上下游的供应商和客户等,实现会计信息的集成共享。在此基础上,管理会计可以有效地分析经济趋势、竞争对手、市场环境、供应商及客户需求等信息,从而充分发挥会计工作的主动性及创造性,更有利于企业的长期发展。从某种意义上来说,管理会计已不是企业管理体系的旁观者,而是逐步蜕变为企业内部的一系列具体“管理行动”,成为管理控制机制的设计者、管理控制活动的参与者,甚至在部分控制领域,扮演领导者的角色。

(二)事后分析型向过程控制型转变。

传统的管理会计主要是事后对企业的经营管理控制进行分析。在大数据时代下,仅仅对结果进行分析是不够的。结果的分析不能全面地了解企业情况,应融入到企业经营的全过程中,加强对经营过程的分析,向全过程管理控制转变。通过对大数据的应用,管理会计能够对经营过程中的关键成功因素进行再判断,对关键指标的偏离情况进行再分析,对过程行动计划和方案进行再修订,对核心资源要素进行再配置等一系列管理工作,高效地分析事前、事中和事后数据,有效提升数据分析能力,为企业的长期健康发展提供重要保障。

(三)传统处理型向信息管理型转变。

随着社会的`不断进步,企业的信息化程度越来越高,对信息技术的应用也越来越广泛。特别是在管理会计工作中,信息技术的有效应用对于提高工作质量有着极大的帮助。在大数据时代,由于企业的数据不断增加,传统的信息处理方法已经无法满足管理会计工作的需求,加强信息管理,提高信息化水平已刻不容缓。此外,通过将信息技术重点运用在大数据处理上,可以有效地提高信息的准确性、及时性和完整性,从而更有利于管理会计工作的开展。

管理会计作为会计的一个分支,是精细管理和价值创造的重要工具。然而一直以来,管理会计由于高水平人才缺乏,常常不受企业高级管理层的重视。企业的会计工作往往集中在财务核算上,账务处理和报表编制占据了主要工作精力。为企业提供决策支持的管理会计没有得到应有的地位。具体来说,当前管理会计所面临的问题包括:

(一)企业对管理会计重要性认识不足。

在我国,财务人员晋升到企业高级管理层的情况较为罕见。企业经营过程中,往往侧重于营销、生产、质量等环节。而财务管理作为企业管理中的重要一环,受到的重视程度不高。管理会计作为会计体系中的重要组成部分,可以为企业的生产经营活动提供关于规划、控制和考核等方面的重要信息,并协助管理者进行决策。部分企业的经营决策者由于缺乏分析和理解会计信息的能力,所以并不十分重视管理会计所提供的资料,使得管理会计在企业中的重要性下降。此外,一些中小型企业则认为管理会计是大型企业才需要的,对于中小型企业,管理会计成为了可有可无的存在。

(二)高水平管理会计人才不足。

在我国,目前适应企业需求的高水平管理会计人才严重不足。这主要是两方面的因素造成的:第一,对会计专业的培养存在问题。在我国的大学教育中普遍偏重财务会计,而不注重管理会计。同时,专业学科的设置较为单一,授课的知识面相对较窄。对于一个合格的管理会计人员来说,不仅要具备扎实的财务专业知识,同时还需要具备广泛的其他专业学科知识,以适应不同工作环境下的需要。第二,企业会计人员的整体专业素质亟待提高。许多企业的会计人员对管理会计的认识不足,还停留在基础的财务分析方法上。事后记账、出具报表成为主要的日常财务工作,极少主动将管理会计的方法与实际工作中获取的信息有效结合起来进行分析。同时,一个优秀的管理会计,不仅要懂得管理、数学和经济等方面的知识,还要全面了解企业的经营流程。目前,这类复合型人才在我国相当缺乏。

这是一个高度信息化,到处充斥着数据的时代。管理会计的作用恰恰是基于广泛数据分析,为管理者进行科学决策提供保障。因此,无论是在国家层面还是企业层面,都应该尽快转变观念,认识到大数据时代管理会计工作的重要性,并加强管理会计人才的发掘和培养。具体来说,大数据时代管理会计工作的提升路径可以包括:

首先,在国家层面应将会计准则与国际接轨,同时加大对管理会计理论的研究,并结合中国实际情况,制定一套适应中国国情的管理会计体系;其次,在高等教育层面应合理设置课程,加强管理会计学习,并适当融入大数据相关知识,以适应新形势的要求;最后,将大数据下管理会计实践中的优秀案例和先进经验,列入会计人员后续教育项目中,供广大从业人员交流和学习。

(二)部署财务职能转型。

在大数据时代,财务职能的发展趋势是协助企业进行资产管理、风险控制、决策支持、价值引领等方面。传统的财务职能应尽快部署转型,将日常的标准化、重复性工作进行剥离、集中或外包,并重新定义财务流程和岗位职责,将管理会计作为企业财务职能的核心。

数据来源广泛、体量巨大、种类繁多,这些都是大数据时代的标签。只有通过专业的管理会计人才进行深度的挖掘和分析,才能从中得出对企业决策有价值的信息。因此,人才是企业有效运用管理会计的关键因素。要加强管理会计人才的培育,一方面可以加大招聘力度,通过丰厚的薪酬待遇和良好的工作环境,吸引优秀的人才加入;另一方面,通过对现有员工开展培训和交流等活动,提升员工能力,补齐知识短板,更好地适应企业的要求。

(四)强化管理会计地位。

高级管理层要充分意识到管理会计对企业的重大意义,并促进企业的经营管理层重视管理会计。除此之外,还要加强财务人员的组织地位,给予一定的权力以便顺利开展信息搜集、整理和分析等工作,深化管理会计的应用。

大数据时代对数据的应用日趋广泛,管理会计工作者应发散思维,积极寻找为企业创造价值的领域。目前,在大数据时代管理会计的价值展望包括:

(一)决策支持。

在传统的企业管理中,由于数据缺乏,决策往往是凭决策者的经验和商业直觉来进行判断。大数据则对企业决策方式产生了重大影响,通过历史数据的积累和数学建模、数据挖掘技术等方式,能够提供更理性的数据决策模式。管理会计可以充分利用大数据分析方面的优势帮助企业进行决策。当遇到重大决策问题时,管理会计应尽可能全面的收集企业内外部数据,为决策者做出合理决策提供保障。

(二)预测支持。

在传统的管理会计中,较少涉及预测职能。而在目前的大数据应用领域,最突出的就是预测技术。预测技术可以拓展管理会计的职能范围,并作为管理会计为企业创造价值的重要方式。以销售环节为例,企业急需依据客户的个人身份、购买记录、位置信息、社交习惯等信息构建预测模型,进而有针对性的进行分类促销。数据越大越精确,越有利于模型作出准确的预测。目前,许多企业都在加大对预测领域的投入,管理会计应利用自身专业性,帮助企业建立预测模型,从而提升企业管理效率与运营绩效。

(三)控制支持。

控制是指企业为管理风险、增加实现既定目标的可能性而采取的行动。这些行动由管理层负责计划、组织并指导实施,为实现目标和目的提供合理保证。大数据时代强调企业对日常经营管理活动进行全面地记录和分析,因此提升控制的效率被视为决定性因素。管理会计中的流程管理和内部控制等,将极大地加强企业对于运营的控制,从而保证运营效率。

(四)评价支持。

管理会计负责对组织内部的个人、机构或项目进行评价,其评价标准即包括财务信息,也包括大量非财务信息,从而有效规避单纯依赖财务信息评价的缺陷。大数据时代对评价职能进行了改变,在传统的评价中,企业更侧重内部评价,而大数据时代因为拥有大量外部信息作为评价依据,所以应该加强从客户价值的角度进行评价。管理会计的业绩评价工具可以更好的适应这种转变,从而提升管理会计的价值。

五、结束语。

管理会计是企业发展的关键工作之一,随着大数据时代企业数据的日益丰富,管理会计的工作也面临着许多挑战。如果拒绝适应和改变,不仅会对企业会计数据的收集、整理和应用等工作造成困扰,甚至还会对企业的发展形成制约。管理会计应把握时代的脉搏,积极的面对大数据,深入地分析大数据,从而为企业管理层提供有价值的信息。作为企业则应该紧紧抓住这一契机,采取有效措施积极应用大数据,使企业的发展再上一个新的台阶。笔者结合自身多年工作经验,以及对管理会计的认识,论述了在大数据时代管理会计面临的变革和问题,并阐述如何更好地提升管理会计工作,创造出更多的价值。希望本文能为读者对提高管理会计的工作质量、创造管理价值提供一些思考和启发,共同为推动国家经济的发展,保障经济平稳运行贡献力量。

参考文献:。

[1]王f溪.浅析大数据对管理会计的影响及对策[j].中国经贸,2015(15).

旅游大数据研究论文篇四

在大数据时代的大数据管理的人员管理形式,不断发展和改革的过程中,计算机的软件和硬件都得到了有效的提高,磁盘、磁鼓等储存软件,得到了全面的普及和发展。同时,在在不断发展的过程中,计算机将大数据的组成形式,叫做大数据文件,并且在大数据文件上就可以直接的取名字,直接的进行查看,这对大数据的管理,无疑不是一个新的发展的起点。在大数据时代的大数据文件管理的过程中,由于大数据长期的保存在外面的,这样在对的大数据处理、分析、查找、删除、修改等操作的过程中,提供了极大程度上的'便利,其对其操作的程序,也具有特点的要求。但是,在文件管理的过程中,由于共享性能较大,数据与数据之间缺乏一定的独立性,对其管理和维护的费用和时间较大,这样往往工作效率提高,不能被广泛的使用。

旅游大数据研究论文篇五

环境管理会计作为提供环境管理决策支持的信息系统,其信息的取得离不开对信息载体———数据的收集、加工和处理。随着新兴信息技术与应用模式的不断涌现,全球数据量呈现出前所未有的爆发式增长态势。数据量越来越大、数据类型越来越复杂、数据变化频率越来越快,“大数据”时代到来。大数据是继云计算、物联网之后it产业又一次颠覆性的技术变革,得到科技界、产业界乃至政府部门的高度关注,成为研究的热点。大数据将对社会经济和科学研究发展产生巨大的推动作用,同时也孕育着前所未有的机遇。环境管理会计在大数据时代将迎来难得的发展机遇,借助大数据以及大数据处理技术突破原有的发展桎梏,更好地实现环境管理会计改善环境绩效的职能。大数据与“海量数据”和“大规模数据”的概念一脉相承,但其在数据体量、数据复杂性、产生速度和潜在的价值四个方面大大超出了传统的数据形态,也超出了现有技术手段的处理能力,带来了巨大的产业创新机遇。

大数据将对现代企业的管理运作理念、组织业务流程等产生巨大影响。环境管理会计作为一种尚未成熟的有待完善的管理工具和手段,也必将在大数据时代遇到前所未有的发展机遇和变革的挑战。

(一)环境管理会计应用的外在推力增强。

从国内外调查研究的结果可以看到,政府是推动企业加强环境管理的外界约束力量。对比我国与美国、日本和英国的环境管理会计发展实践也可以发现,环境管理会计在美国、日本等政府约束力较强的国家推行较快,而我国企业进行环境管理则多是迫于外界压力,企业往往被动地选择环境管理策略,以应付外来压力。环境管理问题在大多数企业中常常以一种肤浅和被动的方式在法律框架内加以处理,环境管理会计的作用未能得到真正发挥。在大数据时代,信息不对称的现象将得到有效缓解,信息资源在一定程度上将达到完全和共享状态。企业的环境利害相关者(如企业员工、股东、供应商、客户和社区等)可以通过社会网络媒体的实时交流与内容分享,得到企业环境管理方面的信息,从而使企业来自于关注环境问题的利害相关者的压力不断增长。利害相关者的监督和制约成为除政府法律法规之外的一个更及时、更有效的外界约束力量。企业为了维护社会形象和经济利益,将更加注重环境管理,充分挖掘和发挥环境管理会计的潜在价值,进而在实践应用中推动环境管理会计的发展和完善。

(二)环境管理会计应用的内在动力提升。

实践表明,环境管理会计实施成功与否很大程度上取决于企业管理层的重视和支持。因为企业管理当局是企业环境行为的重要影响者,又是受环境因素影响的责任承担者。一旦企业管理当局认识到环境管理会计的价值,其自然会选择合适的环境管理会计方法工具来降低环境风险,进而正面推动环境管理会计实务的深入。然而目前,企业管理当局即使认识到环境管理会计为企业提供的价值,也常常将环境管理会计的实施落于形式,其根本原因在于环境管理绩效未纳入企业整体绩效评价之中,管理层缺乏环境管理的内在动力。环境管理会计的目标在于同时提高环境业绩和财务业绩,但由于环境业绩具有滞后性、隐藏性特征,因此对企业管理绩效的评价还是以当期显性的财务业绩为标准来衡量,从而导致企业实施环境管理成为一种策略性行为,即实施环境管理的程度主要取决于企业内外因的交互作用以及不同行为主体的博弈均衡状态,常常立足于企业收益与成本的比较,更注重财务业绩的提升。例如,企业为了避免环境污染,增加了企业的环境保护成本,而在竞争性市场中,用于污染防治的成本,企业并不能从消费者那里得到补偿。因为经营成本增加、价格上涨,消费者会选择不进行环境管理而产品价格较低的企业。因此,在以财务业绩为主体的绩效评价体系下,企业管理者会“理性的”拒绝进行环境管理,环境管理会计的作用无法得到有效发挥。在大数据时代,得益于信息技术的发展,各种行为和活动信息都将得到前所未有的记录。环境业绩将能够以及时、显性的方式得到呈现,因而必然纳入到企业整体的绩效评价体系之中,环境管理也就此成为管理层不得不考虑的一个重要问题,其必然寻求环境管理会计的帮助和支持,环境管理会计应用的内在动力自然得以提升。

(三)环境管理会计应用的技术环境改善。

非财务数据往往数量庞大,且结构复杂,如废弃物、大气污染、水质变化、土质改变等相关排放数据;能源、材料和水的消费数据;环境成本与潜在的环境负债数据;与产品生命周期相关的数据。对这种类型的数据,环境管理会计现有的数据处理方法显得无能为力。大数据的出现必将颠覆传统的数据管理方式,在数据来源、数据处理方式和数据思维等方面都会对其带来革命性的变化。大数据技术的发展和成熟必将促进环境管理会计的发展变革。一方面,大数据技术将为环境管理会计方法的应用提供信息支持。以寿命周期成本法为例,大数据技术可以对产品或流程的设计、开发、生产、销售、使用、报废等全过程所发生的全部环境成本进行描述和记录,解决该方法应用中信息取得难、成本高,可靠性难以保证等问题。另一方面,资源环境具有多样性、多用途性、非市场性等特征,现实中无法也不该将所有资源环境信息统一计量为货币信息再提供给管理层,这就需要采用多种计量属性的货币计量与多种表达形式的非货币计量对环境管理会计数据进行记录、分析和处理。而只有大数据技术可以解决环境管理会计多元计量的数据处理问题。

大数据时代,企业正在向数据分析型企业转型,会计大数据分析平台的建立成为必然,并成为环境管理会计数据提供与运用的依托。环境管理会计将借助大数据技术调整、拓展它的服务范围,提升、延伸它的会计管理职能,改进、变革它的数据处理技术,大数据时代为环境管理会计展开了广阔的发展前景。

(一)环境管理会计服务对象的侧重点:由政府向企业变迁。

大数据时代使传统的会计理论与技术受到严重的挑战和激烈的冲击,应对这样的挑战与冲击,会计领域中一些新的技术、功能、思维模型、处理方式正在形成,一些会计的属性、服务的侧重点正在发生变化。一方面出现了微观企业会计向微观会计与宏观会计相结合的社会会计转化的端倪。另一方面,在环境会计中又将出现由偏重宏观政府会计向偏重微观企业会计转化,最终出现二者并重、有机融合的局面。原因首先在于“关注环境”正在由政府的职责向企业的自觉行为转变,环境管理会计信息的需求者、服务对象正在由政府向企业扩展;其次是由于站在政府的角度研究环境会计,会计主体过大、过宽,主体的边界与范围模糊不清,这必然制约环境管理会计的应用与发展。大数据时代使得环境管理会计应用的观念倾向和技术条件得到根本性的改变,广大企业应用环境管理会计解决其所面临的日益紧迫的环境问题的需求不断增加,现有的环境管理会计难以与会计实务系统兼容的技术障碍也将被大数据技术攻破。会计的基本属性是微观性的,应该首先服务于微观主体———企业,这样才能有主体边界的明确界定,环境管理会计也是如此。虽然环境管理会计的主体是多元的、多层次的,但是微观企业必须是其会计主体的核心部分,是其服务对象的主要部分。环境管理不能越俎代庖,环境会计主体不能错位,管理会计的服务侧重不能偏移。对于环境会计的宏观与微观之辨,笔者的观点是大数据时代环境管理会计的宏观属性和服务侧重点将发生变革,将由宏观向微观变迁,最终实现宏观与微观的有机融合。

(二)环境管理会计职能的发挥层面:由战术层向战略层延展。

环境管理的实践使人们逐渐意识到最终作出环境决策的是管理层面而不是会计层面,必须从管理与决策的角度出发,建立环境管理系统来解决环境问题,从而把环境会计的研究推进到环境管理会计的研究阶段。最初的环境管理会计被表述为:“为帮助组织决策而确认、收集和分析关于环境成本和环境业绩的信息过程”,环境成本和环境业绩信息的提供是环境管理会计的主要职能。环境管理的发展使人们意识到在公司战略管理的研究方面必须关注社会责任和环境问题,战略管理的重点要放在环境问题上。简单的环保措施、节能降耗,无法让企业从根本上解决复杂的环境问题,环境管理必须上升至战略的高度。在激烈的国内外市场竞争中,企业的生存与发展,不能不把环境因素纳入战略和日常决策中。为保证经济的可持续性发展,越来越多的企业开始将环境管理系统纳入战略管理系统。环境管理的现实需求,促使环境管理会计从通常的战术性决策向重大的战略决策,从战术管理向战略管理延伸。环境管理的成效在很大程度上取决于其获得的相关环境信息,现有的环境管理会计系统难以提供与环境战略管理相关的信息。环境战略管理所需的管理会计支持,所需的决策与控制数据,只有在大数据时代,才能得以满足。环境战略管理的数据既有结构化的、半结构化的、准结构文秘站:化的,甚至还有些是非结构化的.,大数据技术对各种结构形式的数据处理都能提供技术支持。大数据时代和以往任何时候相比,可以更迅速更容易地访问、分析和搜索大量数据,满足企业环境战略管理的信息需求,支撑环境管理会计的职能由战术层面向战略层面的拓展和延伸。环境成本管理不再纠结于成本识别、计量与分配问题,而是专注于环境成本的控制战略,更加注重企业环境战略管理的决策、规划与绩效评价。环境管理会计将在大数据技术的支撑下通过对现有环境管理会计的改进和延展,为企业管理者提供环境战略管理的有用信息,帮助企业实现环境效率和经济效率的统一。

(三)环境管理会计的数据处理技术:由传统技术变革为大数据技术。

等现代信息技术,将彻底消除了“信息孤岛”现象,极大地提高整个社会信息的共享性。在会计领域将实现业务处理和会计处理的集成、财务信息和非财务信息的集成、会计核算与会计管理的集成。会计数据处理技[文秘站-您的专属秘书,中国最强免费!]术的变迁将首先在一些与管理关系更为密切,与新的管理热点联系紧密的领域实现。由于环境管理会计在企业环境管理中的核心地位,实施环境管理战略要求环境会计数据共享和交流并实现其自动化。环境管理会计系统需要实施成本较低同时又能对现有的经营管理与环境管理简便集成的会计数据处理技术,这也需要综合考虑数据质量和现有软件之间的联系,运用网络会计的大数据处理技术。发挥云计算的潜力,使用在线会计系统和远程访问更快捷、能够更充裕地获取环境管理数据用于环境战略决策与规划。在原有环境管理会计分析中,环境投资决策的关键是指标的算法或模型因素的完备,而在大数据技术中环境投资决策的质量取决于数据本身的多样性,更多考虑的是各种因素间的相关关系而非因果关系,大数据提供的也不是最终答案,只是参考答案。克服了传统环境管理会计计量分析的“计量经济学”模式,变革了传统环境管理会计技术“工程化”或“模型化”的倾向,使得环境管理会计更好地发挥“环境经济运作”、“环境资源管理”技术工具的作用。

旅游大数据研究论文篇六

我国经济国际化程度越高,越需要引进国际先进的经济管理理念,对国际化会计人才的需求也就更为迫切。但作为培养国际化会计人才有效途径的高校管理会计双语教学在教材选用、教学方法、学生能力、等方面都存在不完善之处。因此,建议通过合理使用原版教材、利用网络课程平台完善双语教学等方法,推动我国国际化人才培养的最终实现。

我国经济国际化程度的越高,越需要引进国际先进的经济管理理念,对国际化会计人才的需求也就更为迫切。国际化会计人才应该具备“创新意识和跨文化交流能力;熟知并能灵活运用国际会计准则和国际惯例;未来能为企业的国际化发展提供决策支持”等能力。而双语教学是培养国际化人才的有效途径,以“决策、规划、控制与考核”为职能的管理会计是会计专业的核心课程,要培养国际化会计人才,管理会计双语教学的探讨就显得十分必要。

一、管理会计双语教学存在的主要问题。

双语教学,即通过学科“双语”这一载体提供给学生一种英语应用的情境,将英语应用于会计专业知识的获取,并以专业教学来推动学生英语视、听、说、读、写的提高,从而满足社会对国际合作意识、国际交流与竞争能力的外向型人才的要求。但是在实施双语教学的过程中,会计双语教学也存在一些亟待解决的问题,主要体现在:

1.学生专业英语能力较弱,缺少相应的专业英语环境。

2.国内外教材要求不统一,差异较大。

3.双语教学的成效受到质疑。有些学者指出,教师在教学过程中虽然采用了原版教材,但在实践过程中,往往是教师在讲授时多数是用英文解释一下专业词汇,在会计知识的讲解上时几乎全部使用中文。这样做并没有达到培养学生国际化思维的效果。

在这样的背景下,笔者所在的国际特色班提出“有效双语教学”的口号,经过三年的准备,目前已经在高年级专业课上实施双语教学,并初步取得良好的效果。笔者在实践中总结如下几点建议。

(一)高质量的双语教学,必须合理使用双语教材。

目前,我国开设管理会计双语课程一般用英文原版或翻译教材。选用英文原版或翻译教材方便教师进行双语教学和案例教学,教材中涉及的大量与时俱进的实例、数据、阅读材料,可以辅助学生理解深奥的知识原理,更能提升学生的独立思考能力、培养逻辑思维能力、掌握分析方法。但是,全部采用英文或者翻译教材也存在着一系列的问题。原版教材一般是按照西方的经济、政治、生活情况编写的,而我国学生对发达国家市场经济制度缺乏理解或理解的深度不够。

同时,与财务会计不同的是,管理会计具有技术、组织、行为和情境)等四个维度(后三个维度可以统称为“管理情境”,体现了管理会计的“社会性”层面。)。也就是说,除了技术维度之外,组织、行为与情境等三个维度都具有鲜明的“本土化”特征,学生要想学好管理会计,就必须了解中国企业特有的制度背景。盲目地追求使用外文原版教材,不注重提升这些西方先进的管理会计理念在中国当前环境的可应用性和可操作性反而会弄巧成拙。

所以,国际特色班的教师在备课时本着“国际化与本土化”相融合的理念,采取双教材策略。教师除了使用原版教材以外,在国内教材的基础上查找中国的'案例进行补充讲解,学生则使用英文原版教材或翻译教材。这样既能让学生利用原版教材中的大量案例,同时,教师又能在课上为学生补充符合中国国情的相关材料。

(二)充分利用网络教学平台,营造英语语言环境。

在会计本科专业培养计划中,管理会计课时量是45左右,每星期只有两次课。仅仅利用课上的时间不足以为学生创造足够的专业外语环境。因此,网络课堂为学生提供了在传统课堂外随时发言的机会则可以很大程度上的弥补这一问题。教师可以引导学生利用网络学生可参加或者发起各种类型的专题讨论组,对感兴趣的问题用英语进行自由讨论和发言,通过共同讨论达到对问题的全面深入的认识,有效地增加师生课堂内外的互动。

另外,国外教材的优越性不仅体现在教材中丰富的案例,更体现在完善的网络配套资源。教师可以帮助学生搜集相应的视频资料,保证了知识的开放性。例如用英文播放的企业价值链流程图帮助学生理解生产流程中成本的产生和理解成本相关概念,有利于创造英语语言环境,构建英语思维模式,让学生对较难理解的企业成本理论知识有一个比较形象的认识,激发学习兴趣。

(三)以英语为手段,将母语和英语有机地融合起来,促使学生能在非母语环境下对专业的理解、掌握和运用才是双语教学的精髓。

为了提高双语教学成效,在教学内容上,笔者认为双语教师可事先引导学生利用网络课堂学习基本的英文专业术语和中文专业知识。例如,结合教学计划,事先选定几个专题,要求学生通过英文讲义以及互联网了解和掌握这些专题的内容、掌握核心专业词汇,每次课开始时可以先考察学生对专业术语的掌握程度。这样,教师可以在课堂上将注意力主要集中于讲授学科重点,做到以英语为手段,引导学生利用西方先进的管理会计理念在中国当前环境去发现问题、分析问题。在教学方法上,双语教师可以利用多媒体课件和英文讲义进行英文授课。为了使学生很好的理解,重点和难点则可以用中文进行解释。

旅游大数据研究论文篇七

摘要:当前,随着电子商务时代的到来,我国的物流领域也随之取得了巨大的进步,它在社会经济发展过程中发挥着越发关键的作用。与此同时,国内在复合型物流管理人才培育工作上始终遵循整个行业的发展规律,这也在一定程度上推动了电子商务的发展。本文主要针对电子商务背景下培养复合型物流管理人才工作中出现的问题及相关建议等进行了阐述。

关键词:电子商务;物流管理;复合型人才;问题与对策。

1引言。

众所周知,物流作为电子商务的发展前提,对于电商体验的增强、电子商务的进步起到了不可替代的作用。现阶段,国内电子商务的迅速发展为物流行业提出了更高的要求。但是,由于我国在复合型物流管理人才的培养方面存在较大缺口,进而造成当前的物流服务无法满足电商的实际需求。

2复合型物流管理人才培养过程中出现的主要问题。

现如今,国内复合型物流管理人才的培养工作依旧处在初级阶段,缺乏足够的经验,所以出现了不少亟待解决的问题,它们在很大程度上限制了物流管理人才培养进程的加快,总结当今复合型物流管理人才培养过程中出现的较为典型的问题,主要包括下列几方面。

2.1人才培养形式过于单一。从现阶段电子商务环境下复合型物流管理人才的培养方式来看,普遍存在培养形式过于单一化的问题。在物流管理人才的培养过程中,大多数企业仅仅是依照传统的培养模式展开工作,而像校企协作、分层培育等各类创新性人才培养模式尚未被引用到物流管理人才的培养工作当中。此外,各学校及企业对物流管理人才的培养严重和市场脱节,如此一来便造成了培养质量较低的情况。以校企协作为例,在此类培养模式严重缺失的前提下,学校无法准确掌握各物流企业到底需要具备何种能力的物流管理人才,最终造成了培养方向的偏差。

2.2课程体系缺乏合理性。现如今,我国的复合型物流人才培养过程中,出现了课程体系设置不够科学、合理的问题,这集中反映在电子商务学科的缺失,现行的课程体系仅仅局限在物流管理专业课程和公共基础课程方面,这样一来便造成了物流管理人才无法全面地掌握电子商务,并且对当前时代背景下物流管理需求的基本特点欠缺足够了解,进而影响到其综合素质以及专业技能等方面的迅速提升。

2.3人才评价机制存在缺陷。人才评价机制对于复合型物流管理人才的培养具有关键的方向性作用,若方向不明确则会造成人才培养质量的降低,当今的'物流管理领域当中,存在着人才评价机制缺失、不合理等多项问题。对各院校及企业而言,其在物流管理人才评价方面更加注重的为学业水平和专业理论及技能等关键点,然而对电子商务领域的考核评价缺乏足够力度,这很可能造成物流管理专业的学生忽略复合知识和技能提升,而将更多的精力浪费在教材理论的研习上。

2.4各类资格认证的缺失。借助资格认证的方式,有助于复合型人才评价体系的构建与完善,同时也有利于物流管理专业人员自身素质的提高。现今,国家仍旧缺乏统一组织、含金量较高的资格认证考试,如此便不利于物流管理人才对复合型理论与相关技能认识的加深,更不能借助这一平台不断增强自身的复合素质。

考虑到当前电子商务对物流管理复合型人才培养提出的各方面要求,我们应当针对现阶段出现的主要问题进行有针对性的调整,目的在于确保复合型物流管理人才培养工作的有效开展。

3.1引用校企合作人才培养模式。要想更好地增强复合型物流管理人才的专业技能及综合素养,本文提出了在此方面的人才培养工作中可以引入校企合作的人才培养模式,两方之间一起探讨物流管理人才的培养策略,企业应为物流管理人才提供实践平台,这样做的目的是确保理论知识和社会实践二者间的有机结合,最终有效增强学生们的物流实践水平。

3.2尽快健全人才评价机制。在人才评价方面,我们应当根据复合型物流管理人才所需的各项技能和素质进行设计,同时应当加强对信息化科技、物流管理技术等的应用范围,持续引进企业评价主体,进一步借助评价体系引导物流管理人才形成复合型技能与素质。

3.3不断完善课程体系。电子商务背景下复合型物流管理人才培养的重点即为“复合型”,此类型人才必须拥有多学科理论与多项技能,如此一来便要求物流管理人才培养课程体系的设置工作应当更好地兼顾有关学科。

3.4建立专业资格认证体制。资格认证是现阶段大多数专业人才培养的主要形式,此手段在人才素质及技能提升方面发挥着关键作用。因此,物流管理行业应当按照当前形势进一步完善专业化的资格认证考试体制,提高此行业的准入门槛,进而有效促进物流管理人员逐渐朝着能够满足时代及市场需求的复合型人才方向发展。

4结语。

综上所述,本文主要对电子商务环境下,我国复合型物流管理人才培养过程中出存在的主要问题以及相应的解决对策等进行了深入、全面的探析,旨在为今后为物流行业输送更多的复合型人才提供帮助。

参考文献。

[2]怀劲梅.大物流时代高职物流管理人才培养模式探讨[j].物流工程与管理,2014(3).

[3]郭伟.高职物流管理专业人才培养策略分析[j].科技与企业,(17).

旅游大数据研究论文篇八

大数据从被人们所熟知到现在各大领域的广泛应用,标志着人类已经正式走入“第三次工业革命”时代。大数据在营销领域的应用使传统的营销活动变得更加的科学化和个性化,本篇大数据论文的笔者认为,在享用大数据带来的便利同时,需要兼顾大数据带来的伦理问题。

近些年随着移动互联网、物联网、云计算的迅猛发展,it业又出现了一个新名词——大数据(bigdata),“大数据”(bigdata)的横空出世是it行业又一次颠覆性的技术变革,且已在各行各业逐渐形成燎原之势,大数据的出现不仅给当今世界带来了翻天覆地的变化,同时也潜移默化的影响着人们生活的各个领域。

对于大数据的概念,迄今为止仍然没有形成统一的准确定义,francisdiebold是第一个提出“大数据”术语的学者,他认为:大数据就是正在激增的数量和潜在的相关数据,主要是当今空前发展的数据记录和存储技术。而meta集团(现为gartner)的分析师douglaslaney()在研究报告中,就指出数量(volume)、速度(velocity)和种类(variety)的增加可能是未来的一大趋势。虽然这一描述最先并不是用来定义大数据的,但在此后的十年间很多企业如ibm和微软仍然使用这个“3vs”模型来描述大数据。对此也出现了一些不同的意见,大数据及其研究领域具有影响力的领导者的国际数据公司(idc)在20做的报告中定义大数据为:“大数据技术描述了新一代的技术和架构体系,通过高速采集、发现或分析,提取各种各样的大量数据的经济价值。”从这个定义来看,大数据的特点可以总结为4个v,即volume(数量),variety(种类),velocity(速度)和value(价值)。4vs和3vs的不同之处就是增加了一个价值,指出了大数据最为核心的问题就是如何从规模巨大、种类繁多、生成快速的数据集中挖掘价值。demauro,a-,greco,m-和grimaldi,m-()对大数据的定义进行了统一:大数据指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。由于利益相关者的角度不同,因此学者们对大数据定义的表述也不尽相同,但大数据的重要性却得到了一致的认同,即大数据在其数据量、数据复杂性和传播速度三大方面都显著的超出了传统的数据形态,也超出了现有的技术处理手段。

正是有了数据的爆炸式增长,大数据已经在学术领域、商业领域乃至政治领域都得到了密切的关注。《nature》出版了专刊“bigdata”,从互联网技术、网络经济学、超级计算、环境科学和生物医药等多个方面介绍了大数据带来的挑战。年《science》推出关于数据处理的专刊“dealingwithdata”,讨论了数据洪流(datadeluge)所带来的机遇,同时也指出如果能够有效地利用好这些数据,人们将会得到更多的机遇,并能对社会发展产生巨大的推动作用。

国外学者danielnunan()就指出了大数据可能会产生影响的五大领域:社交网、数据所有权、存储问题、数据收集、公众隐私,因此大数据时代各大领域都将迎来新一波的迅猛发展期,同时它也决定了未来商业的发展趋势,尤其在营销领域大数据与营销的结合更是颠覆了传统的营销模式。

2-1营销活动将更科学化。

大数据的特征是容量大、种类多、高速度和有价值,因此大数据时代的营销不再是基于经验和直觉,而是基于科学的数据分析进行精准营销。曾经有过一个经典的大数据案例讲的就是“啤酒与尿布”的故事,在20世纪末的美国沃尔玛超市中,超市的管理人员意外的发现两个毫无关联的物品啤酒和尿布会经常同时出现在一个购物篮中,后续研究发现原来是因为美国一般都是年轻的爸爸出来为小婴儿购买尿布,顺便为自己购买啤酒,当然其中就用到了商品间的关联算法,而大数据正是通过海量的数据来实现精准的营销为企业竞争赢得先机。

2-2营销活动将更个性化。

随着数据的挖掘、采集、分析等环节的效率不断地提高,大数据的大容量、高速度、多样性以及高价值四个特点使得个性化的营销服务成为可能。营销的最终目的就是能够准确的了解每一个潜在的或者现实的客户需求并为其提供满意的产品和服务从而实现利润最大化,而大数据恰好能够利用其显著的优势,从海量的数据中提取有用的信息,准确地把握客户的兴趣点,了解客户的个性偏好,因此大数据背景下利用网络技术平台提供个性化服务是未来的一大趋势。

2-3企业营销组织机构和人员工作职能将围绕数据展开。

大数据时代下对于企业来说数据是最重要最珍贵的资源,因而数据的收集和整理以及数据的分析和处理将是营销人员制胜的关键。因此营销人员的工作将更多的是围绕着数据的采集、分析和处理展开。在营销领域采用数据挖掘是营销发展到一定阶段的必然趋势,而数据挖掘技术的应用能对企业的营销管理带来很多显著的利益,因此未来企业的营销人员的职能会发生转变,以数据挖掘、分析为主的组织机构将会成为企业的重要职能部门。世界著名的管理咨询公司埃森哲和麦肯锡都先后发布报告称,数据科学家的需求将会持续扩大,未来如何培养高技能的数据人才会是各大数据业务公司的重中之重。

2-4营销活动将可预测。

大数据是一场技术性的革命,海量的数据资源使得营销管理开启量化的进程,而运用数据进行决策是大数据背景下营销模式的一个重要特征。未来企业的竞争将是数据的竞争,谁能挖掘潜在的客户掌握客户的需求谁将能取胜,因此企业营销活动的成败关键就在于是否能准确地判断顾客的价值,而大数据的出现使得营销管理活动能够实现精确的预测成为可能。大数据之“大”就是数据量大,能搜集全面和综合的数据,并再结合数据算法建模的使用,便能充分地挖掘数据间的相连性,从而来预测市场的发展趋势,帮助提升营销活动的'可预见性。

总之,大数据时代的到来给营销领域带来了巨大的商机。可正当人们还沉浸在大数据所带来的各种便利和价值的时候,有一个问题已慢慢引起了全世界的关注,即大数据营销活动中一些有悖于道德伦理问题的存在令人担忧。

3大数据时代面临的挑战。

3-1数据的质量问题和数据人才的缺乏。

大数据的“大”是指数据量大,但数据量大不一定代表信息量大或者数据的价值大,相反由于数据量太大容易造成很多繁杂无用的垃圾数据的泛滥。高质量的数据是大数据发挥效能的重要手段,因此如何应用相应的技术手段对大量的数据进行深加工成为企业发展的关键。同时由于大数据时代营销人员的职能已逐渐转化为数据相关的工作,而数据人才的缺乏也是当今营销领域的一大挑战,因此如何培养数据人才充分利用数据的挖掘采集和分析技术来获取高质量的数据信息是我们的当务之急。

3-2数据的复杂化难以管理。

当今世界对数据的争夺问题已日趋白热化,各大企业都为获取有效的数据信息来赢得竞争的优势。虽然数据就像黄金一样把它们放在一个数据库可以保证安全,但这却不是一个实际的处理方案,一方面没有那么大的内存去存储;另一方面由于数据的珍贵,每个企业都小心翼翼地将数据当作财产一样存储在不同的服务器上,彼此之间互不连通形成一个个“数据孤岛”。而大数据时代又需要广泛的研究数据间的相关性才能从中发现客观规律,需要个体和集体的配合才能实现数据的共享从而实现数据的价值最大化。

3-3公众和个人隐私问题日益凸显。

当今数据的收集和存储能力已远远超过了数据的利用率(jacobs,),而目前这两种能力还不能有效的结合,使得数据的利用率较低且数据的泛滥很可能会使得公众的隐私受到侵犯。在大数据的营销过程中很多用户相关的信息都是以数据的形式存储在电脑上,而互联网的广泛传播使得数据的隐私问题越来越令人担忧。例如,很多企业为了经济利益将用户的个人资料私自出售,甚至还有一些不法分子窃取用户的个人信息对用户进行诈骗等,这已给个人造成了严重的困扰。

3-4数据精准性与服务精准性不对称。

尽管大数据营销可以让企业了解客户的需求,但精准的数据不一定能全面把握客户的心理活动。比如说一个顾客一直徘徊在商场一楼的鞋子特价区,此时这个顾客的举动可能说明了这个顾客对鞋子是有需求的,但不能说明这个顾客一定是一个价格敏感者。尽管大数据的确能够发现、跟踪和分析消费者的每个显性变化,但却无法全面把握消费者的内心活动,因为顾客的购买心理本来就是一个“暗箱”,他的购买行为是由很多因素综合决定的,可能是心理,可能是价格,还有可能是环境因素,等等。因此尽管大数据能够提供精准的数字,但却很难提供精准的预测,这里面涉及了一个不可确定性因素,就是顾客的心理。

4大数据背景下营销领域伦理问题的解决途径。

大数据对于营销领域来说是一把双刃剑,既是机遇也是挑战。它既能给企业带来巨大的商业价值,有效地提升企业的竞争力,同时也可能因为安全隐患问题给社会带来极大的危害。因此,本文试着从国家、企业以及技术手段三个层面来探讨如何有效地规避大数据自身带来的伦理问题。

4-1国家应当制定相应的法律法规来约束不法行为。

由于我国相对于西方发达国家来说,大数据营销起步较晚,因此相关的法律法规还不是很健全,许多不法分子利用一些法律漏洞来窃取消费者的隐私、侵害消费者的利益。从宏观层面来说,国家是市场有序进行的保证,而法律是依靠国家的强制力来维护公共生活的秩序。因此国家应加强相关的法律法规的建设来严厉打击不法分子、保护消费者的隐私安全。

4-2通过行业自律来约束自身的伦理机制。

由于法律仅仅是外在的约束因素,而要从根本上解决问题还需要加强行业的内在自律性,加强企业的内在道德观念,自觉的遵守道德约束。而事实证明,企业通过建立消费者隐私的保护机制,依法保障消费者的合法权益,是解决这些伦理问题的源头。(3)利用技术手段解决自身的问题。大数据的安全隐患问题是由大数据发展过程中自发产生的,因此可以充分的利用技术的优势有效的规避这些问题。人的自律行为是需要相当大的决心的,因为往往拒绝不了利益的诱惑,而法律的制定往往是滞后于技术的进步,人们往往是等到出现了问题后才会想办法制定相关法律,事实上也正是因为技术的不完善才给了那些不法分子钻空子的机会,因此依靠技术自身的优势来解决大数据背景下营销伦理问题是最切实有效的。

5结论。

大数据与营销管理领域的结合也是时代发展的必然趋势,更是企业在激烈竞争下取胜的关键举措。与此同时,我们在享受大数据带来的巨大商业价值时,也应客观的认识到大数据时代的安全相比传统安全更加复杂,对此理应结合法律的强制措施和行业的自律以及技术的显著优势,来保障大数据背景下营销朝着正确的方向发展。

旅游大数据研究论文篇九

当前阶段,大数据已经成为了人们经常谈论的课题,它不仅仅在计算机领域中占领着主导地位,也深入渗透进了各行各业、不同领域,国际关系也随着大数据时代的到来产生了很大变化。尤其近年来一系列的国际僵持事件把国际关系研究中对大数据的研究推上重要位置,大数据也因此成为国际关系研究中的一个必要课题。

一、大数据时代的诞生与内含。

大数据时代的诞生有着特殊的时代环境和技术背景。

從时代环境方面来看,在大数据诞生和发展的这些年间,社会环境在各方面都是处在高速发展中的,说是日新月异也不为过,在这种环境下做出的每一个决定都对自身有着至关重要的影响,因此,做出决定前就要广泛的参考各种各样的信息数据来保证决定的准确性,对数据的依赖随之加深。

从技术背景方面来看,早在上世纪初,电话、电报等新型信息流通方式的出现就大规模的改变了人们的生活方式,促生出了大量的数据,随着时间的更迭,移动信息设备广泛普及,数据存储变得日常和廉价,云计算技术也得到了发展,大数据时代来临的各种必要技术条件都已备齐,大数据时代也就应势到来了。

(二)大数据的内含。

大数据的具体内含至今并没有统一的规定,但是大数据首先是一种数据,一种独特的信息资产,它不仅仅是以枯燥的数字形态出现,还包括着文字、图片、视频等多种形态的信息。“大”是其区别于其他信息的重要特点,这个“大”有着多重含义,首先,也是最浅显的一层含义,就是其数据储存量大、数据种类多、数据计算量也大;其次,从深层含义上来理解,大数据所代表的如此庞大的数据信息并不是杂乱无章的,而是相互关联存在的,数据之间有着独特的“关系网”,利用这些密切的关系网,我们可以从数据中分析出想要得到的信息,这也就是所说的大数据处理,大数据处理是大数据时代一种重要的能力,也是发掘数据背后价值的至关重要的一个步骤。

二、大数据对于国际关系研究的意义。

(一)国家数据主权方面。

国际关系多种多样,总归来说离不开竞争与合作,国家的实力是国际竞争与合作所要考虑重要条件。在如今大数据时代背景下,国家的竞争力往往与这个国家拥有的数据量及数据的来源途径的多少和处理数据的能力的大小密切相关,因此,国家的数据主权必须要予以重视和维护。事实上,在如今的大国竞争中,大数据的博弈已经白热化。

我们可以从三个方面来理解大数据对于国家数据主权的意义。首先,大数据承载着信息,是数据主权的基础,利用大数据可以分析出一个国家和地区最新的经济、军事、社会动态,是维护国家主权必不可少的功课;其次,大数据作为一种信息权利在主权国家的国际关系维护和发展中发挥着重要作用。主权国家的社会权利的重要来源之一就是承载着信息的各种数据,大数据发展实力强劲的国家可以利用各种信息平台将自国的信息数据扩散出去,增强本国的影响力,从而在国际关系中保有更大的权利;最后,只有做好了大数据控制才能合法维护国家的主权,控制才能了解,了解才有权威,有权威才能进行引导,大数据控制是了解国内外各种信息的不二渠道,了解是维持权威性的重要手段,因此,大数据是国家维护其主权合法性的重要支柱。

(二)国家安全维护方面。

维护国家安全是社会和每个国民的责任,在大数据时代,利用数据信息来维护国家安全是一种强有力的手段,新时期,利用大数据对国家安全维护进行创新发展必将使国家的综合实力上升到一个新高度。

其次,利用大数据还可以对未来国内外各种领域的走势进行预测,通过现有的以及可获得的数据信息来推敲出本国或者他国未来一段时间内的社会动态、军事变化、科技发展情况、经济走势等情况,就可以为国家争取到更多的时间来安排应对措施,为国家的安全增添了新的保障。

(三)经济实力提升方面。

在提升国家经济实力方面,大数据的优势主要体现在它的商业价值方面。在当今大数据时代背景下,商业交易已经不仅仅局限于实体商品与财产的交换,更多的是有关的数据信息等虚拟商品的交易,这种交易使数据的经济效益增加,商业价值变大。在过去,已经用过的企业的相关产业信息成为了废弃物品,不仅保存不便,还占用空间,十分浪费,但是在大数据新时期,这些数据信息可以重新成为商品,直接变现,为企业的发展添砖加瓦。

除此之外,大数据对经济的贡献还体现在催生除新的商业模式和促进社会经济的发展方面,通过大数据处理和云计算技术,企业可以快速找到降低成本、增加利润的方法,用一种新的商业模式使自身得到更好的发展。社会经济也会因大数据而发生较大改变,所幸,它会以一种全新的方式来推动社会经济的发展。

(一)国际关系平等难以维持。

在国际关系的不断改变中,人们始终期盼的是维持平等的关系,但是,大数据时代在一切得到发展的同时却催生出更多的“不平等”。数据鸿沟的出现使得这些不平等的情况明朗化,对于数字鸿沟,我们可以从三个方面来看待它。首先,在数据获得方面,数据并不是凭空产生的,而是通过各种各样的人类活动的整合分析得出的,因此,并不是所有主体都能够得到这些数据,在国际中,比较强的国家并加以利用,强者更强,差距更大;其次,在数据的分析利用方面,数据处理是一种能力,不是每个人都有这种能力的,有些人得到数据可以准确快速地对其进行分析处理,利用该数据获得发展,而没有能力处理数据的人即使得到了数据也无法利用,之能够白白浪费;最后,数字鸿沟还体现在学习机会的获得方面,对于强国来说,公民有着各种各样的机会学习大数据处理的相关知识,然而对于大数据技术本来就弱的国家来说,却难以得到比较好的学习机会。总而言之,大数据时代下,难以跨越的数据鸿沟严重阻碍了国际关系的平等发展。

(二)新型数据霸权的出现。

說道霸权主义大家都不陌生,我们一直致力于建设民主的国际关系,但是霸权主义一直阻碍着国际关系民主性的发展,在大数据发展的新时期,霸权主义也不仅仅是我们以往了解的形式,而是更多的以数据霸权的.形式出现。二战以来,美国与西欧等发达国家的科技一直走在世界前沿,且美国作为世界龙头一直推行着霸权主义,阻碍他国的发展,大数据处理也是美国首先推行的,之后,美国开始大力发展大数据事业,除强硬的技术支持外,还通过政策手段把大数据的发展上升到了国家战略的高度,试图迅速在大数据技术方面扩大与他国差距,占据世界主导地位。美国的表现就是典型的数据霸权主义,上文中的数据鸿沟是因为客观原因拉大了强者与弱者的差距,那么数据霸权就是主观意图的拉大差距,来维护自己的利益,破坏国际关系的民主性。

(三)国际合作的安全威胁增大。

竞争与合作是国际关系的主要模式,上文提到的两种挑战主要是出现在国际竞争中的,但实际上大数据时代,国际合作也面临着诸多挑战,安全威胁的增大是最常见的。对于大数据来说,数据的量越大,涉及到范围越广,数据分析处理的水平越高,那么这些数据能够发挥出的价值就越大,因此,在大数据方面,两个或多个国家进行合作能将大数据带来的效益发挥到最大,也能在一定程度上抵御数据鸿沟和数据霸权。然而,由于不同国家的政策不同且合作中的国家都想成为最大的利益获得者,使得国际合作的安全威胁增大。

在大数据方面进行国际合作就离不开对数据的存储和运输,在数据存储和运输过程中都存在着安全威胁,更重要的是,不同国家对于数据管理的法律和观念不同,数据在合作国家间传输时,就会受到不同的法律管理,风险是非常大的。

四、我国如何应对大数据时代国际关系变化。

(一)政府给予重视、出台相关政策。

随着大数据时代的诞生,我国已经意识到了大数据给国际关系带来的变化,在未来,政府要更加重视大数据的发展,利用各种政策条件推动我国大数据发展进程。目前,我国政府还没有出台关于发展大数据的相关政策,但是已经在部分规划中对加快发展信息处理技术做出了明确规定,随着大数据发展的愈演愈烈,我国一定要抓住这个机遇,政府要大力培养人才,利用政策制定出最适宜的发展战略,站在巨人的肩膀上加以创新,走向大数据发展的前沿。

(二)建设数据平台、重视数据的整合与利用。

随着大数据发展的推进,数据的总量会越来越大,数据的分类处理也会越来越复杂,为了避免不必要的麻烦,更好的发展大数据,应对大数据带来的国际关系的调整,我国应该建设数据平台,对数据进行整合,使数据利用更加方便。为了迎接国际关系中的大数据变革,我们要努力超越其他国家,走在大数据发展前列,在全球大力发展大数据技术的背景下,想要超越他国,建设平台,整合资源,有序发展是不二法门。

(三)结合社会实际情况应用大数据。

不同的国家有着不同的社会发展状态,在应用大数据技术谋求发展和精进大数据技术时,我们不能脱离社会实际去把发展模式过度理想化,结合自身社会的实际情况来发展,稳扎稳打,才能发挥出大数据的实际效果。国际关系是纷繁复杂的利用大数据处理国际关系时,对不同的国家、不同的国际关系、不同的涉及领域,要结合实际情况灵活运用大数据,切忌千篇一律。

五、结语。

在全新的大数据时代,国际关系风起云涌,产生着新的变化,大数据在特殊的时代环境和技术背景下诞生,有着其独特的内含,对国际关系也有着重要的意义,为了维护我国的数据主权、国家安全,提升我国经济实力,解决大数据时代面临的难以维持国际关系平等、数据霸权主义出现、国际合作安全受到威胁等挑战,我国要从利用政策、建设平台、结合实际来大力发展大数据。

【参考文献】。

[1]试论科技进步对当代国际关系的影响[j].王逸舟.欧洲.1994(01)。

[2]中国互联网“时势造英雄”[j].田溯宁.互联网天地.(08)。

[3]大数据时代的数据主权和国家数据战略[j].沈国麟.南京社会科学.2014(06)。

旅游大数据研究论文篇十

随着大数据时代的到来和市场经济的高速发展,各行业数据源的增长呈现指数级趋势,数据的规模和复杂程度迅速扩大,从海量数据中提取有效信息并加以精确化正日益成为企业战略决策的必要因素[1]。电子商务企业预算管理实施过程中大数据所具有的战略意义不仅仅局限于收集和整理庞大的数据信息,更在于如何有效且精确化处理和分析该数据,尤其是将精确数据结合到预算管理方面,改变传统数据分析存在的滞后性和低频性等问题,从而有效地组织和协调电商企业的经营活动,实现企业战略目标。近年来,随着当当、阿里巴巴和京东商城的陆续上市,中国电子商务企业在大数据的浪潮中不得不审慎面对海量的财务数据,因此,基于精确数据的基础构建有效的财务预算管理体系势在必行。

旅游大数据研究论文篇十一

随着研究生数量大幅增长,研究生教育质量信息数据也越来越庞大。如何处理这些海量的研究生质量信息也成为教育管理者难以解决的问题。传统的研究生教育质量评价体系只能宏观地描述研究生的教育情况,这种描述不能将研究生教育质量数据的动态特性呈现出来。华东师范大学校长俞立中教授在接受采访时说:“信息化不是一个技术,也不是一个技术的推广,而是一种管理理念。”这句话启示我们信息时代下,可以将信息技术与教育管理理念相结合,提出更好的学生教育质量评价体系。大数据技术就是这些信息技术其中之一。大数据即一般软件工具难以捕捉、管理和分析的海量数据,通过对海量数据的交换、整合、分析,发现新的知识、创造新的价值,带来“大知识”、“大科技”、“大利润”和“大发展”。在大数据时代下,应用于商业领域的大数据技术给了我们启发,如果将大数据技术应用于研究生教育质量评价体系,可动态地跟踪研究生教育的相关信息,对信息进行分析综合,预测学生在培养过程中不同方面的发展趋势。

研究生教育数据主要包含教学运行数据、社交活动记录数据、基础条件数据、毕业生质量数据等。这些数据与传统数据相比具有动态、实时、量大的特点,对于如何处理海量数据查询效率的问题已经迫在眉睫。随着研究生人数的大幅度增加,管理这些教育数据的过程也越来越复杂,学生的发展趋势也变得难以预测。为了解决这些问题,我们可以通过利用数据挖掘技术挖掘出研究生教育的相关信息,及时、全面、更加细粒化地关注学生教育质量,并对未来可能发生的情况做出预警。

随着计算机技术的飞速发展,利用数据挖掘技术,可以将学生的教育信息更加及时地反映出来,并利用数据的动态变化可以预测出数据的未来发展趋势。大数据时代的到来,让所有社会科学领域能够借由前沿技术的发展从宏观群体走向微观个体,让跟踪每一个人的数据成为了可能,从而让研究“人性”成为了可能。而对于教育研究者来说,我们将比任何时候都更接近发现真正的学生[5]。这将使教育研究领域从宏观整体走向微观个体,实现“个性化”教育。

例如,我们可以通过采集学生进出门禁系统的数据进行研究生行为模式挖掘,判断学生是否在校内、是否按时进出教学楼、食堂消费消息提示是否经常吃早餐、及时判断学生的学习状态等;另外,通过采集研究生学业数据的分析,可以进行学术成绩的预警和判断,根据不同课程的成绩及阶段性的成果,预测学生在研究期间能获得的学术成果,有针对性地进行科研计划的调整;在研究生就业阶段的数据分析也可以对学生的就业情况进行跟踪和分析,通过在研究生阶段的学习数据及学生就业情况数据,挖掘出研究阶段的成绩与就业发展情况之间的联系,有利于预测在校学生的就业发展情况,便于给出更为适合的就业指导。

传统的研究生测评体系只能宏观地整体地诠释研究生教育情况,用于教育政策决策。然而想获得微观、个体的研究生教育情况则需要将大数据技术应用到研究生教育质量评价体系中。在大数据时代下,研究生教育质量体系应当增添其他方面内容。

研究生的教育信息数据是动态的,利用大数据技术可以将这种动态表现出来。如跟踪学生的学业情况,将学生每一时刻的学习及科研成果和该学生的行为模式结合起来,描述出该学生学业方面的动态过程和最后毕业时可能产生的结果。将这二者的联系用于与现在校学生作对比,预测现在校学生未来学业情况。

具体地说,比如现在有一个学生平时不总去实验室、图书馆,考试成绩不理想,他现阶段的学业情况刚好跟一个完不成科研任务而影响毕业的学生的学业情况很相似,那么就可以预测出这个学生也很有可能不能毕业。这样就可以及时地提醒该学生要抓紧学习,以免影响毕业。利用大数据技术跟踪学生的学业情况可以及时有效地在未发生错误的情况下对学生进行提醒或警告。

学生毕业之后,跟踪学生职业的发展数据,不仅仅跟踪学生到哪里就业,还要跟踪学生毕业后十年或是二十年的职业发展数据。这些职业发展数据要包括学生职场生涯中的每一次升职、每一次提薪和每一次跳槽。同样,数据中还应包括学生在职场中遇到的失败,比如降职或是被解雇。将描述出的学生职业发展的动态信息与学生从入学以来整个研究生期间的教育信息联系起来,分析这两者的关系,以此为依据找到在校学生中和就业相挂钩的学生,可以提前有意识地培养这些学生,提高就业质量。对于其他学生可以起到预警的作用,使学生提前了解到自己现阶段的学习和工作方式对今后的就业可能会产生不利的影响,并给予及时的纠正或完善,提高就业率。

数据挖掘是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据之间关系的过程,这些模型和关系可以被企业用来分析风险、进行预测[6]。数据挖掘是一门交叉性学科。数据挖掘过程经过数据收集、数据处理、数据变换、数据挖掘、模式评估、知识表示一系列的过程。该过程不是一次完成的,其中的一些步骤或整个过程都是经过数次数次或反复进行的。采用的算法非常多,比较常见的有:关联规则方式、决策树方法方式、神经网络方法方式、粗糙集方式、遗传算法、模糊论方法、可视化技术等。

1.关联规则算法在研究生教育质量测评体系中。

的应用。关联规则算法可以运用在研究生的学业数据挖掘中。关联规则算法可以分析出不及格课程之间存在的紧密的相关性。具体表现为某几科课程成绩同时不及格的情况下,其他一些课程成绩不及格的机率很大。关联规则算法还可以分析出一些较为基础的课程对其他课程的学习影响很大,学习好这几门课程对于学习好其余课程有很大的帮助。这种分析课程之间的相关性的算法对于降低学生的挂科机率,提高学生的课程成绩有很大帮助。

2.决策树分类算法在研究生教育质量测评体系。

中的应用。利用决策树分类理论构建研究生教育质量测评决策树,实现教育质量测评定性分析。从决策树中可以看出,在具有某种优势的群体中,具有另一种优势的人占很大比例。这样可以推断出具有前一种优势的人一般都具有后一种优势。利用决策树分类算法可以分析出不同性质的就业方向的研究生一般具有的优势,以及读博深造的研究生一般具有的优势。这样可以根据分析结果提前对现在校研究生的就业和读博的适合度进行大体上的判断。决策树分类算法为学生规划毕业后的发展方向提供有力的辅助决策作用。

3.采用k-means算法的聚类挖掘在研究生教育质。

量测评体系中的应用。采用k-means算法的聚类挖掘能分析出某一群体的特征行为。应用在研究生教育质量测评体系中,可以分析出现学业警告或是就业困难的学生群体的行为特征,以及科研方面有较大成果或是就业质量较好的学生群体的行为特征。利用这些行为特征能够预测现在校学生的未来发展趋势,对于可能会出现学业警告或是就业困难的学生可以起到预警作用,而对于未来发展可能比较好的学生,学校可以提前有意识地培养。

本文探讨了大数据技术在研究生教育质量评价体系中的应用,以此实现对研究生教育信息的动态化、细粒化描述。研究生教育数据每年在成倍地增长,信息的复杂性也在逐年提升,应用大数据技术在这些繁杂的数据信息中提取有价值的信息并对数据信息分析综合得到衍生信息是研究生教育质量评价体系很有前景的一个发展方向。应用大数据技术可以实现对每个学生的教育质量的微观、个体化跟踪和未来发展的预测,对于可能出现问题的学生起到了及时的警告作用。大数据技术为研究生的学业培养及就业指导提供了有力的依据,已成为研究生教育质量评价体系中不可或缺的一部分。

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