数据可视化毕业论文

列固为了减小摩擦的是( )独讨论某一点的隶属度毫无意义。对错 (1). 小的混酥面坯制品

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你的论文准备往什么方向写，选题老师审核通过了没，有没有列个大纲让老师看一下写作方向？老师有没有和你说论文往哪个方向写比较好？写论文之前，一定要写个大纲，这样老师，好确定了框架，避免以后论文修改过程中出现大改的情况！！学校的格式要求、写作规范要注意，否则很可能发回来重新改，你要还有什么不明白或不懂可以问我，希望你能够顺利毕业，迈向新的人生。（一）选题毕业论文（设计）题目应符合本专业的培养目标和教学要求，具有综合性和创新性。本科生要根据自己的实际情况和专业特长，选择适当的论文题目，但所写论文要与本专业所学课程有关。（二）查阅资料、列出论文提纲题目选定后，要在指导教师指导下开展调研和进行实验，搜集、查阅有关资料，进行加工、提炼，然后列出详细的写作提纲。（三）完成初稿根据所列提纲，按指导教师的意见认真完成初稿。（四）定稿初稿须经指导教师审阅，并按其意见和要求进行修改，然后定稿。一般毕业论文题目的选择最好不要太泛，越具体越好，而且老师希望学生能结合自己学过的知识对问题进行分析和解决。不知道你是否确定了选题，确定选题了接下来你需要根据选题去查阅前辈们的相关论文，看看人家是怎么规划论文整体框架的；其次就是需要自己动手收集资料了，进而整理和分析资料得出自己的论文框架；最后就是按照框架去组织论文了。你如果需要什么参考资料和范文我可以提供给你。还有什么不了解的可以直接问我，希望可以帮到你，祝写作过程顺利毕业论文选题的方法: 一、尽快确定毕业论文的选题方向在毕业论文工作布置后,每个人都应遵循选题的基本原则,在较短的时间内把选题的方向确定下来。从毕业论文题目的性质来看,基本上可以分为两大类:一类是社会主义现代化建设实践中提出的理论和实际问题;另一类是专业学科本身发展中存在的基本范畴和基本理论问题。大学生应根据自己的志趣和爱好,尽快从上述两大类中确定一个方向。二、在初步调查研究的基础上选定毕业论文的具体题目在选题的方向确定以后,还要经过一定的调查和研究,来进一步确定选题的范围,以至最后选定具体题目。下面介绍两种常见的选题方法。浏览捕捉法 :这种方法就是通过对占有的文献资料快速地、大量地阅读,在比较中来确定论文题目地方法。浏览,一般是在资料占有达到一定数量时集中一段时间进行,这样便于对资料作集中的比较和鉴别。浏览的目的是在咀嚼消化已有资料的过程中,提出问题,寻找自己的研究课题。这就需要对收集到的材料作一全面的阅读研究,主要的、次要的、不同角度的、不同观点的都应了解,不能看了一些资料,有了一点看法,就到此为止,急于动笔。也不能“先入为主”,以自己头脑中原有的观点或看了第一篇资料后得到的看法去决定取舍。而应冷静地、客观地对所有资料作认真的分析思考。在浩如烟海,内容丰富的资料中吸取营养,反复思考琢磨许多时候之后,必然会有所发现,这是搞科学研究的人时常会碰到的情形。浏览捕捉法一般可按以下步骤进行: 第一步,广泛地浏览资料。在浏览中要注意勤作笔录,随时记下资料的纲目,记下资料中对自己影响最深刻的观点、论据、论证方法等,记下脑海中涌现的点滴体会。当然,手抄笔录并不等于有言必录,有文必录,而是要做细心的选择,有目的、有重点地摘录,当详则详,当略则略,一些相同的或类似的观点和材料则不必重复摘录,只需记下资料来源及页码就行,以避免浪费时间和精力。第二步,是将阅读所得到的方方面面的内容,进行分类、排列、组合,从中寻找问题、发现问题,材料可按纲目分类,如分成: 系统介绍有关问题研究发展概况的资料; 对某一个问题研究情况的资料; 对同一问题几种不同观点的资料; 对某一问题研究最新的资料和成果等等。第三步,将自己在研究中的体会与资料分别加以比较,找出哪些体会在资料中没有或部分没有;哪些体会虽然资料已有,但自己对此有不同看法;哪些体会和资料是基本一致的;哪些体会是在资料基础上的深化和发挥等等。经过几番深思熟虑的思考过程,就容易萌生自己的想法。把这种想法及时捕捉住,再作进一步的思考,选题的目标也就会渐渐明确起来。

首先数据可视化利用图形、图像处理、计算机视觉、以及用户界面，通过表达、建模以及对表面、立体、属性和动画的显示，对数据加以可视化解释。

基于 WebGL 及 H5 技术实现的电力能源管理可视化系统，具备显示电力数据高维、多态、多场景、动态性的特点。图扑软件基于 Hightopo 轻量可视化方案，支持跨 Windows、Linux、Android、IOS 等平台，实现海量数据的呈现及数据分析。通过将能源数据可视化，帮助其高效理解大量数据，为企业或者机构挖掘潜在数据价值，给应急决策提供准确的数据支持。

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Hightopo 提供了一套独特的 WebGL 层抽象，将 Model–View–Presenter (MVP) 的设计模型延伸应用到了 3D 图形领域。使用 Hightopo 您可更关注于业务逻辑功能，不必将精力投入复杂 3D 渲染和数学等非业务核心的技术细节。

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基于r的数据可视化毕业论文

R has several systems for making graphs, but ggplot2 is one of the most elegant and most versatile. ggplot2 implements the grammar of graphics, a coherent system for describing and building graphs. With ggplot2, you can do more faster by learning one system and applying it in many places.

tidyverse 包含了 ggplot2, readr, dplyr, tibble, purrr 等工具包，可以一站式完成数据读写、数据处理和数据可视化的任务。

You only need to install a package once, but you need to reload it every time you start a new session.

If we need to be explicit about where a function (or dataset) comes from, we’ll use the special form package::function(). For example, ggplot2::ggplot() tells you explicitly that we’re using the ggplot() function from the ggplot2 package.

在开始前，先介绍这部分用到的案例信息： Do cars with big engines use more fuel than cars with small engines? You probably already have an answer, but try to make your answer precise. What does the relationship between engine size and fuel efficiency look like? Is it positive? Negative? Linear? Nonlinear?

mpg是ggplot2包内置的数据集：

其中，int 整型，dbl 双精度，chr 字符型，

以上变量的含义：

Wilkinson（2005）提出语法规则→Wickham（2009）编写ggplot2

Wilkinson在2005年提出一套用来描述所有统计图形深层特性的语法规则：一张统计图形就是从数据到几何对象（geometric object，缩写为geom，如点、线、条形等）的图形属性（aesthetic attributes，缩写为aes，如颜色、形状、大小等）的一个映射，此外，图形中还可能包含数据的统计变换（statistical system，缩写为stats），最后绘制在某个特定的坐标系（coordinate system，缩写为coord）中，而分面（facet，指将绘图窗口划分为若干个子窗口）则可以用来生成数据不同子集的图形（毛里里求斯）。

ggplot2包由Hadley Wickham（2009a）编写，提供了一种基于Wilkinson（2005）所述图形语法的图形系统，Wickham（2009b）还对该语法进行了扩展。ggplot2包的目标是提供一个全面的、基于语法的、连贯一致的图形生成系统，允许用户创建新颖的、有创新性的数据可视化图形。该方法的力量已经使得ggplot2成为使用R进行数据可视化的重要工具（攀董）。

ggplot2有以下特点（黄宝臣）：

以下是ggplot2图层函数的示意图：

基础的命令：

With ggplot2, you begin a plot with the function ggplot() . ggplot() creates a coordinate system that you can add layers to. The first argument of ggplot() is the dataset to use in the graph. So ggplot(data = mpg) creates an empty graph.

You complete your graph by adding one or more layers to ggplot() . The function geom_point() adds a layer of points to your plot, which creates a scatterplot. ggplot2 comes with many geom functions that each add a different type of layer to a plot.

Each geom function in ggplot2 takes a mapping argument. This defines how variables in your dataset are mapped to visual properties. The mapping argument is always paired with aes(), and the x and y arguments of aes() specify which variables to map to the x and y axes. ggplot2 looks for the mapped variables in the data argument, in this case, mpg .

接下来我们从映射关系拓展开来~

很容易看出刚刚绘制的图形中有一些异常值，如何来分析呢？

Let’s hypothesize that the cars are hybrids. One way to test this hypothesis is to look at the class value for each car. The class variable of the mpg dataset classifies cars into groups such as compact, midsize, and SUV. If the outlying points are hybrids, they should be classified as compact cars or, perhaps, subcompact cars (keep in mind that this data was collected before hybrid trucks and SUVs became popular).

You can add a third variable, like class, to a two dimensional scatterplot by mapping it to an aesthetic is a visual property of the objects in your plot. Aesthetics include things like the size, the shape, or the color of your points. You can display a point (like the one below) in different ways by changing the values of its aesthetic properties. Since we already use the word “value” to describe data, let’s use the word “level” to describe aesthetic properties. Here we change the levels of a point’s size, shape, and color to make the point small, triangular, or blue:

注意：The shape palette can deal with a maximum of 6 discrete values because more than 6 becomes difficult to discriminate; you have 7. Consider specifying shapes manually if you must have them.

按颜色 You can convey information about your data by mapping the aesthetics in your plot to the variables in your dataset. For example, you can map the colors of your points to the class variable to reveal the class of each car.

To map an aesthetic to a variable, associate the name of the aesthetic to the name of the variable inside aes() . ggplot2 will automatically assign a unique level of the aesthetic (here a unique color) to each unique value of the variable, a process known as scaling. ggplot2 will also add a legend that explains which levels correspond to which values.

注意：如果在mapping外部设置color时，只是改变了所有点的颜色，并没有做映射。

为什么会是两座车？ The colors reveal that many of the unusual points are two-seater cars. These cars don’t seem like hybrids, and are, in fact, sports cars! Sports cars have large engines like SUVs and pickup trucks, but small bodies like midsize and compact cars, which improves their gas mileage. In hindsight, these cars were unlikely to be hybrids since they have large engines.

按大小

In the above example, we mapped class to the color aesthetic, but we could have mapped class to the size aesthetic in the same way. In this case, the exact size of each point would reveal its class affiliation. We get a warning here, because mapping an unordered variable (class) to an ordered aesthetic (size) is not a good idea.

除了按颜色、形状等分类外，我们还可以有如下的操作：

What does the stroke aesthetic do? What shapes does it work with? (Hint: use ?geom_point )

What happens if you map an aesthetic to something other than a variable name, like aes(colour = displ < 5) ? Note, you’ll also need to specify x and y.

One way to add additional variables is with aesthetics. Another way, particularly useful for categorical variables, is to split your plot into facets , subplots that each display one subset of the data.

To facet your plot by a single variable , use facet_wrap() . The first argument of facet_wrap() should be a formula, which you create with ~ followed by a variable name (here “formula” is the name of a data structure in R, not a synonym for “equation”). The variable that you pass to facet_wrap() should be discrete.

To facet your plot on the combination of two variables , add facet_grid() to your plot call. The first argument of facet_grid() is also a formula. This time the formula should contain two variable names separated by a ~ .

If you prefer to not facet in the rows or columns dimension , use a . instead of a variable name.

分面有什么好处 What are the advantages to using faceting instead of the colour aesthetic? What are the disadvantages? How might the balance change if you had a larger dataset?

当变量较多的时候，图形属性颜色区分度不高，不能很好区分各个样本点，而分面可以，但是分面后不同面上的点之间不好比较，所以变量少容易区分时可以用图形属性映射，多的时候颜色大小等不容易区分可以考虑分面（TidyFridy笔记本）。

单变量和双变量的分面 Read ·?facet_wrap·. What does nrow do? What does ncol do? What other options control the layout of the individual panels? Why doesn’t ·facet_grid()· have nrow and ncol arguments?

nrow 和 ncol 控制分面子图的排版，facet_grid() 对应 x 方向和 y 方向的分面图个数是确定的，所有不用设置。

A geom is the geometrical object that a plot uses to represent data. People often describe plots by the type of geom that the plot uses. For example, bar charts use bar geoms, line charts use line geoms, boxplots use boxplot geoms, and so on. Scatterplots break the trend; they use the point geom.

To change the geom in your plot, change the geom function that you add to ggplot() . For instance, to make the plots above, you can use this code:

调整线段形式 Every geom function in ggplot2 takes a mapping argument. However, not every aesthetic works with every geom. You could set the shape of a point, but you couldn’t set the “shape” of a line. On the other hand, you could set the linetype of a line. geom_smooth() will draw a different line, with a different linetype, for each unique value of the variable that you map to linetype.

Here geom_smooth() separates the cars into three lines based on their drv value, which describes a car’s drivetrain. One line describes all of the points with a 4 value, one line describes all of the points with an f value, and one line describes all of the points with an r value. Here, 4 stands for four-wheel drive, f for front-wheel drive, and r for rear-wheel drive.

对比group和color Many geoms, like geom_smooth() , use a single geometric object to display multiple rows of data. For these geoms, you can set the group aesthetic to a categorical variable to draw multiple objects. ggplot2 will draw a separate object for each unique value of the grouping variable. In practice, ggplot2 will automatically group the data for these geoms whenever you map an aesthetic to a discrete variable (as in the linetype example). It is convenient to rely on this feature because the group aesthetic by itself does not add a legend or distinguishing features to the geoms.

多几何对象 To display multiple geoms in the same plot , add multiple geom functions to ggplot():

全局映射 This, however, introduces some duplication in our code. Imagine if you wanted to change the y-axis to display cty instead of hwy. You’d need to change the variable in two places, and you might forget to update one. You can avoid this type of repetition by passing a set of mappings to ggplot(). ggplot2 will treat these mappings as global mappings that apply to each geom in the graph . In other words, this code will produce the same plot as the previous code:

If you place mappings in a geom function, ggplot2 will treat them as local mappings for the layer. It will use these mappings to extend or overwrite the global mappings for that layer only . This makes it possible to display different aesthetics in different layers.

You can use the same idea to specify different data for each layer . Here, our smooth line displays just a subset of the mpg dataset, the subcompact cars. The local data argument in geom_smooth() overrides the global data argument in ggplot() for that layer only.

se 代表是否在图形中显示标准差 filter(mpg, class == "subcompact") 只选择车型为subcompact的汽车

Next, let’s take a look at a bar chart. Bar charts seem simple, but they are interesting because they reveal something subtle about plots. Consider a basic bar chart, as drawn with geom_bar() . The following chart displays the total number of diamonds in the diamonds dataset, grouped by cut . The diamonds dataset comes in ggplot2 and contains information about ~54,000 diamonds, including the price , carat , color , clarity , and cut of each diamond. The chart shows that more diamonds are available with high quality cuts than with low quality cuts.

On the x-axis, the chart displays cut , a variable from diamonds . On the y-axis, it displays count, but count is not a variable in diamonds ! Where does count come from? Many graphs, like scatterplots, plot the raw values of your dataset. Other graphs, like bar charts, calculate new values to plot:

The algorithm used to calculate new values for a graph is called a stat, short for statistical transformation. The figure below describes how this process works with geom_bar().

默认属性 You can learn which stat a geom uses by inspecting the default value for the stat argument. For example, ?geom_bar shows that the default value for stat is “count”, which means that geom_bar() uses stat _count() . stat_count() is documented on the same page as geom_bar() , and if you scroll down you can find a section called “Computed variables”. That describes how it computes two new variables: count and prop.

You can generally use geoms and stats interchangeably. For example, you can recreate the previous plot using stat_count() instead of geom_bar() :

This works because every geom has a default stat; and every stat has a default geom . This means that you can typically use geoms without worrying about the underlying statistical transformation. There are three reasons you might need to use a stat explicitly :

注：group = 1 将所有的数据看作一组，如果不设置，所有的 bar 将是等高的

ggplot2 provides over 20 stats for you to use. Each stat is a function, so you can get help in the usual way, . ?stat_bin . To see a complete list of stats, try the ggplot2 cheatsheet.

单变量：边缘和填充 There’s one more piece of magic associated with bar charts. You can colour a bar chart using either the colour aesthetic, or, more usefully, fill :

The stacking is performed automatically by the position adjustment specified by the position argument. If you don’t want a stacked bar chart, you can use one of three other options: "identity", "dodge" or "fill" .

以上是自动调整，接下来以条形图为例来看刊 ggplot 支持的几种位置调整方式。

1. position = 'identity' position = "identity" will place each object exactly where it falls in the context of the graph. This is not very useful for bars, because it overlaps them. To see that overlapping we either need to make the bars slightly transparent by setting alpha to a small value, or completely transparent by setting fill = NA .

The identity position adjustment is more useful for 2d geoms, like points, where it is the default.

2. position = "fill" position = "fill" works like stacking, but makes each set of stacked bars the same height. This makes it easier to compare proportions across groups.

3. position = "dodge" position = "dodge" places overlapping objects directly beside one another. This makes it easier to compare individual values.

**There’s one other type of adjustment that’s not useful for bar charts, but it can be very useful for scatterplots. **Recall our first scatterplot. Did you notice that the plot displays only 126 points, even though there are 234 observations in the dataset?

原因是有些点被覆盖了，可以用 geom_point(position = 'jitter') 来缓解

Coordinate systems are probably the **most complicated part of ggplot2. **The default coordinate system is the Cartesian coordinate system where the x and y positions act independently to determine the location of each point. There are a number of other coordinate systems that are occasionally helpful.

参考资料： R for Data Science 每天 5 分钟，轻轻松松上手 R 语言（一）如何使用 ggplot2 ？ R-可视化 | ggplot2框架与主要函数 ggplot2 专题分析

我们经常用随机森林等机器学习又或者是其他数据挖掘的方法寻找某些疾病的biomarker或者候选基因。但是来自临床的数据包括了生存事件等信息，数据的内容有所不同，所以需要一些和之前不太一样分析方法，其中常见的就是通过制作生存曲线图获取结论。

生存曲线可以帮助我们回答许多问题：参与者生存5年的概率是多少？两组之间的生存率是否存在差异（例如，在临床试验中分配给新药还是标准药的两组之间）？某些行为或临床特征如何影响参与者的生存机会？

通常，在这类分析中，我们会关注特定事件（如死亡或疾病复发）的事件，并比较两组或更多组患者发生这些特定事件的事件。

可以看到上图显示了经常玩棋类游戏的老年人和很少玩这类游戏的老年人之间的痴呆风险Kaplan-Meier曲线。纵轴为非痴呆老人的比例，横轴为跟踪的年数，从图中可以看到经常玩棋类游戏的老年人患痴呆的风险较低。

在制作生长曲线之前，我们需要首先了解几个相关的术语参考： R语言-Survival analysis（生存分析）

Event（事件）：指在随访过程中发生的某个结果，如癌症研究中，可能为复发（Relapse）、恶化（Progression）、死亡（Death）

Survival time（生存时间）：指某个事件开始到终止的时间，在癌症研究中经常用到的几个指标： Overall survival（OS）：指从开始到任意原因死亡的时间，一般常见的5年生存率、10年生存率都是基于OS计算的 Progression-free Survival（PFS，无进展生存期）：指从开始到肿瘤发生任意进展或者死亡的时间，可用于评估治疗方法的临床效益 Time to Progress（TTP，疾病进展时间）：从开始到肿瘤发生任意进展或者进展前死亡的时间，与PFS相比仅包括肿瘤的恶化，而不包括死亡。 Disease-free Survival（DFS，无病生存期）：指从开始到肿瘤复发或任何原因死亡的时间，常用于根治性手术治疗或放疗后的辅助治疗的评估 Event Free Survival（EFS，无事件生存期）：指从开始到发生包括肿瘤进展、死亡、治疗方案的改变等各种事件的时间

Censoring（删失）：一般指不是由于死亡造成的数据丢失，可能是由于失访、非正常原因推出、时间终止而事件未发生等，一般在展示时用“+”表示

生存分析的方法一般可以分为三类： 1、参数法：已知生存时间的分布模型，根据数据估计模型参数，最后以分布模型计算生存率 2、半参数法：不需要知道生存时间的分布，但是仍通过模型来评估影响生存率的因素，常见方法如 Cox回归模型 3、非参数法：不需要知道生存时间的分布，根据样本统计量估计生存率，常见方法如 Kaplan-Meier方法、寿命法

具体地，我们通过同样一个例子介绍常用的Kaplan-Meier方法和寿命法的异同。例子：一项探究死亡时间的前瞻性队列研究，研究涉及20位65岁以上的参与者，招募时间为5年，整个研究进行长达24年的随访直至死亡、研究结束或退出研究（失访）。因此，如果参与者是在研究开始后加入的，他们的最长随访时间应该少于24年。具体数据如下，其中有6位参与者死亡，3位接受了完整的随访（24年），其余11位由于在研究开始后加入或失访而少于24年随访:

寿命法寿命法经常用于保险行业中估计预期寿命并设置保费。不过，我们只关注生物领域的使用，我们称为随访生命表，该表记录了参与者在队列研究或临床试验中在预定的随访期内的经历，直到目标事件发生或研究结束为止。要构建生命表，我们要将随访时间分割成间距相等的几组，上述例子中我们随访的最长时间为24年，所以我们考虑5年一个间隔（0-4，5-9，10-14，15-19和20-24年）。然后统计每个时间间隔开始时活着的参与者人数，和该期间死亡人数和每个时间间隔中删失的人数。

然后，我们来定义几个参数： N t =在时间间隔t内没有发生目标事件的但处于风险中的人数（如本研究中目标事件为死亡，而参与者都处于可能死亡的风险之中） D t =在时间间隔t内死亡的人数 C t =在时间间隔t内删失的人数 N t * =在时间间隔t内有风险的参与者的平均数（计算公式为：N t * =N t -C t /2） q t =时间间隔t内死亡比例，q t =D t /N t * p t =时间间隔t内生存比例，p t =1-q t S t ，累计生存概率，S 0 =1,S t+1 =p t+1 *S t

因此，对于第一个间隔0-4年和第二个5-9年的间隔，可以计算出如下数据：

所以完整的随访寿命表为：

Kaplan-Meier Edward Kaplan和Paul Meier于1958年在《American Statistical Association》共同发表了Kaplan-Meier非参数估计方法，让我们能够估计生存函数。从寿命表的方法可以看出生存概率会根据不同的间隔改变，尤其是对于小样本而言这种改变可能会很剧烈。Kaplan-Meier通过每次时间发生时重新估计生存概率来解决该问题。 Kaplan-Meier是基于这样的假设进行的：删失与事件发生的可能性无关，且在研究早期和后期被招募的参与者生存率是可比的。这些前提很重要，比如在不同组比较时要保证删失的可能性一致。 Kaplan-Meier与寿命法的计算方式类似，主要区别是时间间隔，寿命法中我们选择的时间间隔相等，而在Kaplan-Meier的方法中我们使用观察到的事件时间和删失时间。

上述的内容原版，以及关于进一步的检验和Cox模型的内容可以阅读Boston大学的教材 Boston Univeristy Suvival Analysis 。在这里暂时就不再解释啦。

今天我们要用到以下几个R包：survival，survminer和dplyr 使用KM方法，通过 ggsurvplot 作图，该函数作图需要两部分数据，具体见下：

1）需要什么格式的数据我们使用的数据集为ovarian，来自survival包。该数据集来源于文章《Different Chemotherapeutic Sensitivities and Host Factors Affecting Prognosis in Advanced Ovarian Carcinoma vs. Minimal Residual Disease》，主要研究化疗敏感性和宿主因素对晚期卵巢癌和微小残留病变的预后影响，具体含有以下几个指标： futime: survival or censoring time 生存时间 fustat: censoring status 确定参与者生存时间是否发生缺失 age: in years : residual disease present (1=no,2=yes) 评估肿瘤的消退情况 rx: treatment group 接受两种治疗方案中的一种 : ECOG performance status (1 is better, see reference)依据ECOG评估的患者表现

为了更直观的获取信息，我们根据说明修改一下部分指标的标记方式：

然后我们来看一下年龄的分布 hist(ovarian$age)

然后我们进行生存曲线的分析，使用futime和fustat两列，首先根据是否发生删失对数据进行处理。

可以看到发生删失的都带上了加号。然后拟合Kaplan-Meier曲线：

2)如何作图然后使用 ggsurvplot 功能进行绘图，如果选择 pval=TRUE 会显示两组差异检验结果的pvalue。

如果想要研究与的关系：

往期R数据可视化分享 R数据可视化13:瀑布图/突变图谱 R数据可视化12: 曼哈顿图 R数据可视化11: 相关性图 R数据可视化10: 蜜蜂图 Beeswarm R数据可视化9: 棒棒糖图 Lollipop Chart R数据可视化8: 金字塔图和偏差图 R数据可视化7: 气泡图 Bubble Plot R数据可视化6: 面积图 Area Chart R数据可视化5: 热图 Heatmap R数据可视化4: PCA和PCoA图 R数据可视化3: 直方/条形图 R数据可视化2: 箱形图 Boxplot R数据可视化1: 火山图

基于R统计分析—探索性数据分析数据的统计分析分为描述性统计分析和统计推断两部分, 前者又称为探索性统计分析, 它是通过绘制统计图形、编制统计表格、计算统计量等方法来探索数据的主要分布特征, 揭示其中存在的规律. 探索性数据分析是进行后期统计推断的基础. 本文着重于数据集的数字化探索。程序包DAAG中有内嵌数据集“possum”，它包括了从维多利亚南部到皇后区的七个地区的104只负鼠(possum)的年龄、尾巴的长度、总长度等14个特征值，选用这套数据集进行分析。#数据概况library(DAAG)data(possum)nrow(possum) #显示数据集的行、列、维度ncol(possum)dim(possum)head(possum) #显示数据集的前若干条attributes(possum) #获取数据集属性列表str(possum) #获取数据样本数、变量数、各变量的类型及取值情况summary(possum) #获取数据集变量概况#变量详情library(Hmisc)describe(possum[,1:3])备注：对于每一变量，给出了样本总个数(n)，缺失样本数(missing)、水平个数(unique),并列出每一水平的取值、频数和频率。这里需要说明的是，对于case变量，输出结果给出了频率最低和最高的5个水平值，在数据分布有偏情况下，这些水平值很有可能成为异常值。library(fBasics) #用于做时间序列统计分析包，也可用于一般数据集basicStats(possum$case)备注：输出结果包括前面给出的样本数(nobs)，缺失值（NAs），最小值最大值，同时也有特有的指标，变量取值之和（Sum）,标准误差均值（SE Mean）、95%的置信水平上下限、方差、标准误差，以及两个分布指标偏度和峰度。#分布指标（这里主要介绍两个重要分布指标——偏度和峰度，一些常见的概率分布倾向于用直方图等可视化方式来表示）library(timeDate)skewness(possum[,6:7]) #计算这两列变量的偏度kurtosis(possum[,6:7]) #计算这两列变量的峰度备注：偏度用来衡量数据的堆成程度，以正太分布为基准。当服从正太分布时，偏度为0；当介于[-1,1]之间时，说明数据分布的对称性较强；当绝对值大于1时，则认为数据存在显著偏倚，为正时有右偏的趋势，反之左偏。峰度用来衡量数据分布形态的陡缓程度，以正太分布为基准。当值为0时，说明与正太分布相同，即标准峰度；当峰度大于0时，则表示该数据分布与正太分布相比较为陡峭，为尖顶峰度；当峰度小于0时，则表示该数据分布与正太分布相比较为平坦，为平顶峰度。#缺失值library(mice)(possum) #显示数据集中缺失值分布的情况备注：最左边一列：101表示无缺失值样本总数，2表示age缺失2个样本，1表示footlgth缺失1个样本；最下边一行对应每个属性缺失的样本个数，其中最后一个3表示总缺失值个数；最右边一列表示对应行几个变量发生缺失的情况。#相关性cor(possum$case,possum$site)var=c(5:9)cor_matrix=cor(possum[var],use="pairwise") #对5个变量两两计算相关系数library(ellipse)#可视化相关图plotcorr(cor_matrix,col=rep(c("white","black"),5))备注：圆形的宽窄表示相关性的高低，两变量对应的圆形越窄，表明其相关性越高。

数据可视化论文参考文献

论文参考文献，就是你所写的论文中引用的其他资料中的内容，如数据、概念及别人的研究成果等。不能随便写，是要写出准确出处的。参考文献的编写格式要求。一、参考文献著录格式 1 、期刊作者．题名〔J〕．刊名，出版年，卷(期)∶起止页码 2、专著作者．书名〔M〕．版本(第一版不著录)．出版地∶出版者，出版年∶起止页码 3、论文集作者．题名〔C〕．编者．论文集名，出版地∶出版者，出版年∶起止页码 4 、学位论文作者．题名〔D〕．保存地点．保存单位．年份 5 、专利文献题名〔P〕．国别．专利文献种类．专利号．出版日期 6、标准编号．标准名称〔S〕 7、报纸作者．题名〔N〕．报纸名．出版日期(版次) 8 、报告作者．题名〔R〕．保存地点．年份 9 、电子文献作者．题名〔电子文献及载体类型标识〕．文献出处，日期二、文献类型及其标识 1、根据GB3469 规定，各类常用文献标识如下： ①期刊〔J〕 ②专著〔M〕 ③论文集〔C〕 ④学位论文〔D〕 ⑤专利〔P〕 ⑥标准〔S〕 ⑦报纸〔N〕 ⑧技术报告〔R〕 2、电子文献载体类型用双字母标识，具体如下： ①磁带〔MT〕 ②磁盘〔DK〕 ③光盘〔CD〕 ④联机网络〔OL〕 3、电子文献载体类型的参考文献类型标识方法为：〔文献类型标识/载体类型标识〕。例如： ①联机网上数据库〔DB/OL〕 ②磁带数据库〔DB/MT〕 ③光盘图书〔M/CD〕 ④磁盘软件〔CP/DK〕 ⑤网上期刊〔J/OL〕 ⑥网上电子公告〔EB/OL〕三、举例 1、期刊论文〔1〕周庆荣，张泽廷，朱美文，等．固体溶质在含夹带剂超临界流体中的溶解度〔J〕．化工学报，1995(3)：317—323 〔2〕Dobbs J M, Wong J M. Modification of supercritical fluid phasebehavior using polor coselvent〔J〕. Ind Eng Chem Res, 1987,26:56 〔3〕刘仲能，金文清.合成医药中间体4-甲基咪唑的研究〔J〕.精细化工，2002(2)：103-105 〔4〕 Mesquita A C, Mori M N, Vieira J M, et al ． Vinyl acetate polymerization by ionizing radiation〔J〕．Radiation Physics and Chemistry,2002, 63:465 2、专著〔1〕蒋挺大．亮聚糖〔M〕．北京：化学工业出版社，2001．127 〔2〕Kortun G． Reflectance Spectroscopy〔M〕． New York: Spring-Verlag,1969 3、论文集〔1〕郭宏，王熊，刘宗林．膜分离技术在大豆分离蛋白生产中综合利用的研究〔C〕．//余立新．第三届全国膜和膜过程学术报告会议论文集．北京：高教出版社，1999．421-425 〔2〕Eiben A E, vander Hauw J K．Solving 3-SAT with adaptive genetic algorithms 〔C〕．//Proc 4th IEEE Conf Evolutionary Computation．Piscataway: IEEE Press, 1997．81-86 4、学位论文〔1〕陈金梅．氟石膏生产早强快硬水泥的试验研究（D）．西安：西安建筑科学大学，2000 〔 2 〕 Chrisstoffels L A J ． Carrier-facilitated transport as a mechanistic tool in supramolecular chemistry〔D〕．The Netherland：Twente University．1988 5、专利文献〔1〕Hasegawa, Toshiyuki, Yoshida,et al．Paper Coating composition〔P〕．EP 0634524．1995-01-18 〔 2 〕仲前昌夫，佐藤寿昭．感光性树脂〔 P 〕．日本，特开平09-26667．1997-01-28 〔3〕Yamaguchi K, Hayashi A．Plant growth promotor and productionthereof 〔P〕．Jpn, Jp1290606． 1999-11-22 〔4〕厦门大学．二烷氨基乙醇羧酸酯的制备方法〔P〕．中国发明专利，CN1073429．1993-06-23 6、技术标准文献〔1〕ISO 1210-1982，塑料——小试样接触火焰法测定塑料燃烧性〔S〕〔2〕GB 2410-80，透明塑料透光率及雾度实验方法〔S〕 7、报纸〔1〕陈志平．减灾设计研究新动态〔N〕．科技日报，1997-12-12(5) 8、报告〔1〕中国机械工程学会．密相气力输送技术〔R〕．北京：1996 9、电子文献〔1〕万锦柔．中国大学学报论文文摘(1983-1993)〔DB/CD〕．北京：中国百科全书出版社，1996

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......

1、学位论文

[序号]主要责任者.文献题名[D].出版地:出版单位,出版年:起止页码(可选).

例如：[4]赵天书.诺西肽分阶段补料分批发酵过程优化研究[D].沈阳:东北大学,2013.

2、专著、论文集、报告

[序号]主要责任者.文献题名[文献类型标识].出版地:出版者,出版年:起止页码(可选).

例如：[1]刘国钧,陈绍业.图书馆目录[M].北京:高等教育出版社,1957:15-18.

3、论文集中的析出文献

[序号]析出文献主要责任者.析出文献题名[A].原文献主要责任者(可选)原文献题名[C].出版地:出版者,出版年:起止页码.

例如：[7]钟文发.非线性规划在可燃毒物配置中的应用[A].赵炜.运筹学的理论与应用——中国运筹学会第五届大会论文集[C].西安:西安电子科技大学出版社,1996:468.

扩展资料：

参考文献类型及文献类型，根据GB3469-83《文献类型与文献载体代码》规定，以单字母方式标识：

1、专著M ；报纸N ；期刊J ；专利文献P；汇编G ；古籍O；技术标准S ；

2、学位论文D ；科技报告R；参考工具K ；检索工具W；档案B ；录音带A ；

3、图表Q；唱片L；产品样本X；录相带V；会议录C；中译文T；

4、乐谱I；电影片Y；手稿H；微缩胶卷U ；幻灯片Z；微缩平片F；其他E。

参考文献类型：专著[M]，会议论文集[C]，报纸文章[N]，期刊文章[J]，学位论文[D]，报告[R]，标准[S]，专利[P]，论文集中的析出文献[A]，杂志[G]。

参考资料来源：百度百科——参考文献标准格式

疫情数据可视化研究论文

前端开发：VUE、ElementUI、ECharts、Maptalks、D3js 后端web开发：Flask、Mysql 爬虫开发：request 数据分析：pandas、numpy 数据可视化、爬虫、数据清洗、大数据、3D视图

到2021年底，全世界有1800万人死于新冠大流行。 2022年3月10日，国际顶尖医学期刊《柳叶刀》发表了题为： Estimating excess mortality due to the COVID-19 pandemic: a systematic analysis of COVID-19-related mortality, 2020–21 的研究论文。该论文统计了2020年1月1日至2021年12月31日期间全世界191个国家和地区的新冠大流行导致的超额死亡率，该论文指出，由于报告延迟和不完整以及数十个国家缺乏统计数据，导致官方统计数据严重不足。该论文通过建模表明，因新冠大流行而死亡的人数可能是官方数据的3倍，也就是到2021年底，全世界有1800万人死于新冠大流行。

反映疫情发展过程，反映疫情的空间扩散，便于寻找可能感染的人群，制定各地的疫情管控办法。一、有效支持科学判断二、信息的有效传递三、加速指令执行

主要是两点或者三点第一个是爬虫的技术框架，这个比较好，理解了第二个是医疗数据内容以及可视化选择，就比如说医疗数据，你是用饼图还是柱状图去反映一些病情然后写一些代码实践上的技术考量，以及运行结果这就是核心了，然后照着论文框架套一下就可以了

工业大数据可视化方法研究论文

大数据：分类型数据可视化方法研究报告数据可视化可以将海量数据通过图形、表格等形式直观反映给大众。降低数据读取门槛，可以让企业通过形象化方式对自身产品进行营销。一、数据可视化原理数据化可视原理是综合运用计算机图形学、图像、人机交互等技术，将采集或模拟的数据映射为可识别的图形、图像、视频或者动画，并允许用户对数据进行交互分析的理论方法和技术。数据可视化可以将不可见的现象转换为可见的图形符号，并从中发现规律从而获取知识。在实际应用中，它可以针对复杂和大规模的数据，还原增强数据中的全局结构和具体细节。二、可视化方法1. 数据采集：数据是可视化对象，可以通过仪器采样，调查记录、模拟计算等方式采集。在可视化解决方案中，了解数据来源采集方法和数据属性，才能有的放矢解决问题。2. 数据处理和变换：原始数据含有噪音和误差同时数据模式和特征往往被隐藏。通过去噪、数据清洗、提取特征等变换为用户可理解模式。3. 可视化映射(核心)：将数据的数值、空间坐标、不同位置数据间的联系等映射为可视化视觉通道的不同元素如标记、位置、形状、大小和颜色等。最终让用户通过可视化洞察数据和数据背后隐含的现象和规律。4. 用户感知：用户感知从数据可视化结果中提取信息、知识和灵感。数据可视化可用于从数据中探索新的假设，也可严重相关假设与数据是否吻合，还可帮助专家向公众展示数据中的信息。用户感知可以在任何时期反作用于数据的采集、处理变换以及映射过程中，如下图所示：三、具体操作1. 将指标值图形化一个指标值就是一个数据，将数据的大小以图形的方式表现。比如用柱形图的长度或高度表现数据大小，这也是最常用的可视化形式。传统的柱形图、饼图有可能会带来审美疲劳，可尝试从图形的视觉样式上进行一些创新，常用的方法就是将图形与指标的含义关联起来。比如 Google Zeitgeist 在展现 top10 的搜索词时，展示的就是“搜索”形状的柱形，图形与指标的含义相吻合，同时也做了立体的视觉变化： 2. 将指标图形化一般用在与指标含义相近的 icon 来表现，使用场景也比较多，如下： 3. 将指标关系图形化当存在多个指标时，为了挖掘指标之间的关系并将其进行图形化表达，可提升图表的可视化深度。常见有以下两种方式：借助已有的场景来表现联想自然或社会中有无场景与指标关系类似，然后借助此场景来表现。比如百度统计流量研究院操作系统的分布(上图)，首先分为 windows、mac 还有其他操作系统， windows 又包含 xp、2003、7等多种子系统。宇宙星系中也有类似的关系：宇宙中有很多星系，我们最为熟悉的是太阳系，太阳系中又包括各个行星。根据这种关系联想，图表整体借用宇宙星系的场景，将熟知的Windows比喻成太阳系，将XP、Window7等系统比喻成太阳系中的行星，将Mac和其他系统比喻成其他星系。构建场景来表现指标之间往往具有一些关联特征，如从简单到复杂、从低级到高级、从前到后等等。如无法找到已存在的对应场景，也可构建场景。比如百度统计流量研究院中的学历分布：指标分别是小学、初中、高中、本科等等。各个类目之间是一种阶梯式的关系，因此，平台就设计了一个阶梯式的图直观的反映出了数据呈阶梯式递进的趋势。再比如：支付宝年初出的个人年度账单中，在描述付款最多的三项时设计了一个类似颁奖台的样式也很出彩：(然而并没有觉得我在哪个类目买买买付款最多有什么骄傲的) 下方图示为供参考的线性化过程，实际可视化思考中，将哪类元素进行图形化或者图形化前后的顺序可能均有不同，需根据具体情况处理。 4. 将时间和空间可视化时间通过时间的维度来查看指标值的变化情况，一般通过增加时间轴的形式，也就是常见的趋势图。空间当图表存在地域信息并且需要突出表现的时候，可用地图将空间可视化，地图作为主背景呈现所有信息点。Google Zeitgeist 在 2010 和 2012 年的年度热门回顾中，都是以地图为主要载体(同时也结合了时间)，来呈现热门事件： 5. 将数据进行概念转换先看下生活中的概念转换，当我们需要喝水时，通常会说给我来杯水而不是给我来500ml 的水。要注意来(一)杯水，是具象的，并不是用量化的数据来形容。在这里，500ml就是一个具体的数据，但是它难以被感知，所以用(一)杯的概念来转换。同样在数据可视化，有时需要对数据进行概念转换。这是为了加深用户对数据的感知，常用方法有对比和比喻。感知就是一个将数据由抽象转化为具象的过程。对比比如下图就是一个介绍中国烟民数量的图表。如果只看左半部分中国烟民的数量：32000000(个十百千万十万百万千万亿…)好吧数据量级很大，不论是数零还是数逗号都很容易数错，而且具体这个数字有多大仍然很难感知。让我们目光向右移动，来看右半部分：中国烟民数量超过了美国人口总和，太恐怖了。这样一对比，对数据的感知就加深了。比喻下图是一个介绍雅虎邮箱处理数据量大小的图表，大概就是说它每小时处理的电子邮件有近，相当于644245094 张打印的纸。上面这个翻译很无聊是不是，但这并不是问题的重点，这个数它到底有多大呢?文案中用了一个比喻的手法：大意就是将这些邮件打印出来首尾相连可以绕地球4圈。嗯，比香飘飘奶瓶还多3圈。到这里，我相信大家肯定能初步感受到雅虎邮箱每天处理的数据量有多大了吧，而且还没有被打印出来，为地球节省了很多纸(假装环保)。 6.让图表“动”起来数据图形化完成后，可结合实际情况，将其变为动态化和可操控性的图表，用户在操控过程中能更好地感知数据的变化过程，提升体验。实现动态化通常以下两种方式：交互和动画。交互交互包括鼠标浮动、点击、多图表时的联动响应等等。下面是百度统计流量研究院的时间分布图，该分布图采用左图右表的联动形式，左图中鼠标浮动则显示对应数据，点击则可以切换选择：动画动画包括入场动画、交互过程的动画和播放动画等等。入场动画：即在页面载入后，给图表一个“生长”的过程，取代“数据载入中”这样的提示文字。交互动画：用户发生交互行为后，通过动画形式给以及时反馈。播放动画：通俗的来说就是提供播放功能，让用户能够完整看到数据随时间变化的过程。下图是 Gapminder 在描述多维数据时，提供随时间播放的功能，可以直观感受到所有数据的变化。

大数据论文【1】大数据管理会计信息化解析

摘要：

在大数据时代下，信息化不断发展，信息化手段已经在我国众多领域已经得到较为广泛的应用和发展，在此发展过程，我国的管理会计信息化的应用和发展也得到了非常多的关注。

同时也面临着一些问题。

本文通过分析管理会计信息化的优势和应用现状以及所面临的的问题，以供企业在实际工作中对这些问题的控制和改善进行参考和借鉴。

关键词：

大数据;管理会计信息化;优势;应用现状;问题

在这个高速发展的信息时代，管理会计的功能已经由提供合规的信息不断转向进行价值创造的资本管理职能了。

而管理会计的创新作为企业管理创新的重要引擎之一，在大数据的时代下，管理会计的功能是否能够有效的发挥，与大数据的信息化，高效性、低廉性以及灵活性等特点是密不可分的。

一、大数据时代下管理会计信息化的优势及应用现状

在大数据时代下，管理者要做到有效地事前预测、事后控制等管理工作，在海量类型复杂的数据中及时高效的寻找和挖掘出价值密度低但是商业价值高的信息。

而管理会计信息化就能够被看做是大数据信息系统与管理会计的一个相互结合，可以认为是通过一系列系统有效的现代方法，

不断挖掘出有价值的财务会计方面的信息和其他非财务会计方面的综合信息，随之对这些有价值的信息进行整理汇总、分类、计算、对比等有效的分析和处理，

以此能够做到满足企业各级管理者对各个环节的一切经济业务活动进行计划、决策、实施、控制和反馈等的需求。

需要掌控企业未来的规划与发展方向就能够通过预算管理信息化来实现;需要帮助管理者优化企业生产活动就能够通过成本管理信息化对

供产销一系列流程进行监控来实现;需要对客观环境的变化进行了解以此帮助管理者为企业制定战略性目标能够通过业绩评价信息化来实现。

(一)预算管理信息化

在这个高速发展的信息时代下，预算管理对于企业管理而言是必不可少的，同时对企业的影响仍在不断加强。

正是因为企业所处的环境是瞬息万变，与此同此，越来越多的企业选择多元化发展方式，选择跨行业经营的模式，经营范围的跨度不断增大。

这就需要企业有较强的市场反应能力和综合实力，对企业的预算管理提出了新的发展挑战要求。

虽然不同企业的经营目标各不相同，但对通过环境的有效分析和企业战略的充分把握，从而进行研究和预测市场的需求是如出一辙的。

企业对需求的考量进而反应到企业的开发研发、成本控制以及资金流安排等各个方面，最终形成预算报表的形式来体现企业对未来经营活动和成果的规划与预测，

从而完成对企业经营活动事后核算向对企业经营活动全过程监管控制的转变。

然而从2013国务院国资委研究中心和元年诺亚舟一起做的一项针对大型国有企业的调研结果中得出，仅仅有4成的企业完成了预算管理的信息化应用，

大型的国有企业在预算管理信息化应用这方面的普及率都不高，足以说明我国整体企业的应用情况也不容乐观。

所以从整体上来讲,预算管理信息化的应用并未在我国企业中获得广泛的普及。

(二)成本管理信息化

企业由传统成本管理企业向精益成本管理企业转换是企业发展壮大的必然选择。

而基于大数据信息系统能够为企业提供对计划、协调、监控管理以及反馈等过程中各类相关成本进行全面集成化管理。

而进行成本管理的重中之重就是对企业价值链进行分析以及对企业价值流进行管理。

企业能够通过成本管理信息化对有关生产经营过程中的原材料等进行有效地信息记录及进行标示，并结合在财务信息系统中产生的单独标签，

使与企业有关的供应商、生产经营过程和销售等的过程全都处于企业的监控。

以此企业可以做到掌握生产经营的全过程，即能够通过财务信息系统实时了解到原材料的消耗，产品的入库及出库等一切企业生产经营活动。

同时，结合价值链的分析和价值流管理，企业通过将生产过程进行有效地分解，形成多条相互连接的价值链，运用信息化手段对企业的

每条价值链的成本数进行有效的追踪监管和综合分析，以此为基础为企业提出改进方案，并使用历史成本进行预测，达到减少企业的不需要的损失及浪费，最终达到优化生产经营过程。

虽然成本管理信息化是企业发展的一个重要趋势，以大数据信息技术为基础的信息系统可以使得企业完成全面的成本管理，给企业的成本管理带来了巨大的推动力。

然而信息化在成本控制方面的实施效果并不是很理想。

(三)业绩评价信息化

业绩评价是对企业财务状况以及企业的经营成果的一种反馈信息，当企业的绩效处于良好状态，代表企业的发展状况良好，

也反映了企业现阶段人才储备充足，发展处于上升期，由此企业定制扩张战略计划。

而当企业的绩效不断减少，代表企业的发展状况在恶化，也反映了企业的人才处在流失状态，企业在不断衰退，此时企业应该制定收缩战略计划。

企业进行业绩评价信息化的建设，通过对信息系统中的各类相关数据进行综合分析，有效地将对员工的业绩评价与企业的财务信息、顾客反馈、学习培训等各方面联系在一起。

对于企业而言，具备一套完善且与企业自身相适应的业绩评级和激励体系是企业财务信息系统的一个重要标志，也是企业组织内部关系成熟的一种重要表现。

然而，如今对于具备专业的业绩评价信息化工具平衡分卡等在企业的发展过程中并未得到广泛的应用。

其中最大的原因应该是对业绩评价的先进办法对于数据信息的要求比较简单，通常可以由传统方式获得。

所以，现如今能够完全将业绩评价纳入企业信息系统，并能够利用业绩评价信息化来提高企业管理效率的企业数量并不多。

二、大数据时代下管理会计信息化存在的主要问题

(一)企业管理层对管理会计信息化不重视

我国企业管理层对企业管理会计信息化建设存在着不重视的问题。

首先，对管理会计信息化概念和建设意义没有正确的认识，有甚至由于对于企业自身的认识不够充分，会对管理会计信息化的趋势产生了质疑和抵触心理。

再者，只有在一些发展较好的企业中进行了管理会计信息化的建设工作及应用，但是，企业应用所产生的效果并不是很理想，进而促使管理会计信息化在企业的发展速度缓慢。

(二)管理会计信息化程度较低

大数据时代下，信息化手段已经在我国众多领域已经得到较为广泛的应用和发展，在此发展过程，我国的管理会计信息化的应用和发展也得到了非常多的关注。

但是，由于管理会计在我国受重视程度不够，企业在进行管理会计信息化建设的过程中对与软件的设计和应用也要求较高，所以与管理会计信息化建设相关的基础建设还相对较落后。

(三)管理会计信息化理论与企业经管机制不协调

虽然随着国家政策鼓励和扶持，很多行业的不断涌现出新的企业，企业数量不断增多，但是由于这些企业在规模以及效益等方面都存在着较大的差距，同时在管理决策方面也产生了显著地差别。

很多企业在发展的过程中并没有实现真正的权责统一，产生了管理层短视行为，没有充分考虑企业的长远利益等管理水平低下的问题。

三、管理会计信息化建设的措施

(一)适应企业管理会计信息化发展的外部环境

企业在进行管理会计信息化建设时，要结合企业所处的外部环境进行全方面的规划和建设。

在企业进行规划和建设时，国家的法律法规等相关政策占据着十分重要的位置，需要对市场经济发展的相关法律法规进行充分理解和考虑，为企业管理会计信息化建设提供好的法律环境。

管理会计信息化系统的正常运转要求企业处于相对较好的环境之中，以此充分发挥出其应有的作用。

(二)管造合适的管理会计信息化发展内部环境

企业管理会计信息化的良好发展要求企业能够提供良好的内部环境。

树立有效推进企业管理会计信息化建设的企业文化，企业文化作为企业股东、懂事、管理层以及每个员工的价值观念体现，

有利于各级员工都能够正确认识到管理会计信息化建设的重要性，接受管理会计信息化的价值取向。

再者，企业要储备足够的管理会计人才,为管理会计信息化的建设提供源源不断的血液。

同时，为企业管理会计信息化建设提供强大的资金保障。

最后，对企业内部控制体系不断完善，为企业创造长足的生命力，为管理会计信息化赖以生存的环境。

(三)开发统一的企业信息化管理平台

在大数据时代下，信息化不断发展，对于企业而言，会同时使用多种不同的信息系统进行组合使用，并且这种情况在未来也可能将持续下去，企业需要建立综合统一的企业信息化管理平台。

四、结束语

管理会计信息化已经成为企业发展的重要趋势。

同时也面对着一些问题。

因此，相应的措施和不断地完善和改进是必不可少的，以此才能够促进管理会计信息化的不断发展。

作者：李瑞君单位：河南大学

参考文献：

[1]冯巧根.

管理会计的理论基础与研究范式[J].

会计之友,2014(32).

[2]张继德,刘向芸.

我国管理会计信息化发展存在的问题与对策[J].

会计之友,2014(21).

[3]韩向东.

管理会计信息化的应用现状和成功实践[J].

会计之友,2014(32).

大数据论文【2】大数据会计信息化风险及防范

摘要：

随着科学技术的不断进步和社会经济的不断发展，大数据时代的发展速度加快，同时也推动着会计信息化的发展进程，提高了企业会计信息化工作的效率和质量，资源平台的共享也大大降低了会计信息化的成本。

但大数据时代下会计信息化的发展也存在一定的风险。

本文将会对大数据时代下会计信息化中所存在的风险给予介绍，并制定相应的防范对策，从而使大数据时代在避免给会计

信息化造成不良影响的同时发挥其巨大优势来促进会计信息化的发展进程。

关键词：

大数据时代;会计信息化;风险;防范

前言

近年来经济全球化进程不断加快，经济与科技的迅猛发展，我国在经历了农业、工业和信息时代以后终于踏入了大数据时代。

大数据是指由大量类型繁多、结构复杂的数据信息所组成的`数据集合，运用云计算的数据处理模式对数据信息进行集成共享、

交叉重复使用而形成的智力能力资源和信息知识服务能力。

大数据时代下的会计信息化具有极速化、规模性、智能性、多元化、和即时高效等特点，这使得会计从业人员可以更方便快捷的使用数

据信息，并在降低经济成本的同时有效实现资源共享，信息化效率逐渐增强。

但同时大数据时代下的会计信息化也面临着风险，应及时有效地提出防范对策，以确保会计信息化的长久发展。

一、大数据时代对会计信息化发展的影响

(一)提供了会计信息化的资源共享平台

进入大数据时代以来，我国的科学技术愈加发达，会计信息化也在持续地走发展和创新之路，网络信息资源平台的建立使数据与信息资源可以共同分享，平台使用者之间可以相互借鉴学习。

而最为突出的成就便是会计电算化系统的出现，它改变了传统会计手工做账的方式，实现了记账、算账和报账的自动化模式，

提高了会计数据处理的正确性和规范性，为信息化管理打下基础，推进了会计技术的创新和进一步发展。

但是“信息孤岛”的出现证明了会计电算化并没有给会计信息化的发展带来实质性的变化。

1. 深圳市儿童医院成功部署IBM集成平台与商业智能分析系统IBM利用其行业领先的大数据与分析技术，支持深圳市儿童医院搭建信息集成平台，整合原有分散在多系统中的海量数据，实现各部门的信息共享;同时通过商业智能分析对集成数据进行深入挖掘，为医院各部门人员的科学决策提供全面的辅助，提升医院的服务水平和管理能力。2. Informatica帮助紫金农商银行深挖数据价值紫金农商银行ODS数据仓库项目建设使用Informatica产品完成数据的加载、清洗、转换工作显得尤为简单，图形化、流程化设计使维护人员能够快速、顺畅的操作，即使数据源结构发生变化，也不会像以前必须修改大量的程序代码，只需要在PowerCenter中配置一下即可。3. 华为大数据一体机服务于北大重点实验室经过大量的前期调查，比较和分析准备工作，北大重点实验室选择了华为基于高性能服务器RH5885 V2的HANA数据处理平台。HANA提供的对大量实时业务数据进行快速查询和分析以及实时数据计算等功能，在很大程度上得益于华为RH5885 V2服务器的高可靠、高性能和高可用性的支撑。4. IBM携手汉端科技为飞鹤乳业打造全产业链可追溯体系IBM、汉端科技与中国飞鹤乳业联合宣布，通过利用IBM业界领先的全面大数据与分析能力，和汉端科技在商业智能领域丰富的行业经验，飞鹤乳业实现了产品的可追溯与食品安全的数字化管理，完成了系统数字化、透明化、服务化的升级。5. 浪潮大数据平台大大提升了济南的警务工作能力浪潮在帮助济南公安局在搭建云数据中心的基础上构建了大数据平台，以开展行为轨迹分析、社会关系分析、生物特征识别、音视频识别、银行电信行为分析、舆情分析等多种大数据研判手段的应用，为指挥决策、各警种情报分析、研判提供支持，做到围绕治安焦点能够快速精确定位、及时全面掌握信息、科学指挥调度警力和社会安保力量迅速解决问题。6. 英特尔携杭州诚道科技构建智能交通面对大数据挑战，杭州市和杭州诚道科技有限公司紧密合作，部署了基于英特尔大数据解决方案的诚道重点车辆动态监管系统，通过集中的数据中心将全市卡口、电子警察、视频监控、流量检测设备、信号机、诱导设备等有效地连接起来，从交通案件侦破能力、交通警察对机动车辆的监管能力到利用关联车辆的数据分析能力，都得到了极大提升。7. 步步高集团借Oracle Exadata 大大提高了IT投资回报率步步高集团采用 Oracle Exadata数据库云服务器搭建信息化平台，凭借Oracle Exadata数据库云服务器的高扩展性、安全性和冗余性，步步高集团得以在该基础架构上运行一系列Oracle零售行业以及Oracle的应用软件。此外，基于Oracle Exadata的步步高IT新架构比传统架构拥有更好的性价比，最大限度地增加了IT的投资回报率。8. 华为Anti-DDoS助阿里巴巴检测DDoS变革阿里巴巴现网多个数据中心出口都部署了华为的Anti-DDoS解决方案，平均每天防护的DDoS攻击次数超过100次，每年达数万次，峰值防护的DDoS攻击流量超过100Gbps。如今，DDoS攻击在阿里巴巴安全工程师眼里已经习以为常，由华为Anti-DDoS方案自动调度进行清洗防护即可。“双11”期间，华为Anti-DDoS方案一如既往地成功防护了多轮DDoS攻击事件，有力保障了阿里巴巴网络交易的顺畅平稳。9. 华为大数据方案在福建移动的应用为进一步提升外呼成功率，从2014年初开始，福建移动联合华为公司开展基于大数据的精准营销工作，采用大数据分析的方法选择外呼目标价值用户。基于大数据分析方法和传统外呼方法分别提供20万目标客户清单，在前台无感知下进行对比验证，确保对比效果不受人为因素影响，经过外呼验证，基于大数据分析方法较传统方法外呼成功率提升50%以上，有效支撑了福建移动4G用户发展战略。10. 北京市人民政府“12345”便民电话中心选择Oracle Exadata 实现便携服务为了进一步提升部门的调度能力、办理水平和群众满意度，北京市人民政府“12345”便民电话中心选择Oracle Exadata数据库云服务器，升级成为北京市非紧急救助服务综合受理调度平台，通过Oracle Exadata Database Machine支撑起新平台的数据库访问需求。升级后的平台能够整合全市的便民呼叫服务，支撑来自群众的各类诉求、求助、批评和建议，并可为公众提供方便、快捷的公共信息服务，真正成为全市的舆情中心、信息汇集中心和城市名片。11. 民生银行借IBM BigInsights应对金融业的大数据挑战IBM BigInsights大数据解决方案和企业级NoSQL数据库SequoiaDB合作，为民生银行搭建低成本、高性能、高可靠且水平扩张的数据平台，帮助民生银行通过大数据分析应对金融业的大数据挑战，完善交易流水查询分析系统,产业链金融管理系统，以及私人银行产品货架管理系统。12. 中信银行信用卡实施EMC Greenplum 数据仓库解决方案中信银行信用卡中心选择实施EMC Greenplum 数据仓库解决方案。Greenplum 数据仓库解决方案为中信银行信用卡中心提供了统一的客户视图，借助客户统一视图，中信银行信用卡中心可以更清楚地了解其客户价值体系，从而能够为客户提供更有针对性和相关性的营销活动。基于数据仓库，中信银行信用卡中心现在可以从交易、服务、风险、权益等多个层面分析数据。通过提供全面的客户数据，营销团队可以对客户按照低、中、高价值来进行分类，根据银行整体经营策略积极地提供相应的个性化服务。13. 惠普助力雅昌集团掘金大数据成立于1993年的雅昌集团首创“传统印刷+IT技术+文化艺术”的商业模式，形成环环相扣的文化产业链，为艺术市场提供全面、综合的一站式服务。基于企业内容数据管理体系，惠普为雅昌搭建了从数据采集、处理、管理到应用的全过程处理流程，使雅昌可以快速利用所需数据，缩短新品上线时间，快速响应市场变化。14. 德国足球队采用SAP大数据方案迎战世界杯德国足协和SAP公司通过联合创新引入SAP Match Insights解决方案，该方案基于SAP HANA平台运行处理海量数据，可以为球员和教练提供一个简明的用户界面，帮助双方开展互动性更强的对话，分析球队训练、备战和比赛情况，从而提升球员和球队的成绩。15. 1号店借Oracle Exadata改善终端客户体验1号店采用Oracle Exadata数据库云服务器成功优化统一整合的数据平台，满足了不断增长的业务处理需求，并进一步改善了终端客户体验。经过Oracle Exadata整合后的新平台采用混合负载互备架构，将平均处理性能提升7倍，既可以支持目前规划业务量的业务处理，还能够随着业务量的增长进行在线升级、扩容，满足处理能力和数据量的增长需求。软、硬件集成设计的Oracle Exadata 协助解决了1号店的I/O瓶颈问题，实现了比传统架构更高的性能和可扩展性。同时，基于Exadata的1号店IT新架构比传统架构拥有更好的性价比，最大限度地发挥了IT投资回报率。16. 大数据在青岛银行：提升银行交易性能、简化运营和管理利用IBM大数据专家PureData，青岛银行能够高效集成业务数据，简化运维。PureData for Transactions作为青岛银行重要业务处理系统，能够在一个系统中整合超过几十个数据库，同时提供良好的性能、可用性和可扩展性支持实现广泛的业务目标，例如地域扩张，突发的业务交易高峰，新柜面、流程银行等大规模的业务上线等。17. Informatica方案帮助南京儿童医院实现信息互通共享南京市儿童医院目前已建成包括HIS、LIS、PACS、电子病历EMR、医生工作站、移动护理、病案、财务管理、库房管理和手术麻醉等几十个应用系统，这些异构系统间数据调用分散，不能集中统一标准化管理。通过采用Informatica ETL工具构建数据仓库系统，并基于数据仓库建设医院数据调用公共资源中心库，南京市儿童医院实现了实时的数据交互和信息共享，干净、标准的数据为跨应用系统数据关联分析打下扎实基础。18. 东吴大学采用达索系统EXALEAD启动大数据应用暨产学合作台湾东吴大学采用达索系统EXALEAD大数据智能应用开发解决方案，全方位地整合校务信息，积极开发校务经营发展的各项应用。此外还将启动三方产学合作计划，协助建立校内大数据相关课程、人才培训和实习机制，使学生自入学就开始不断提升其未来职场所需的关键竞争力，学用合一，实现学校、学生、企业三赢。19. 百度大脑PK人脑大数据押高考作文题为了帮助考生更好地备考，百度高考作文预测通过对过去八年高考作文题及作文范文、海量年度搜索风云热词、历年新闻热点等原始数据与实时更新的“活数据”进行深度挖掘分析，以“概率主题模型”模拟人脑思考，反向推导出作文主题及关联词汇，为考生预测出2014年高考作文的六大命题方向。20. IBM助力同仁医院构筑强大的分析体系同仁医院通过与IBM合作，同仁医院建立起了强大的分析能力和体系，包括对临床、运营、科研、考核等信息的分析，实现智慧的医院管理与考核;同时也能看到医疗设备的平均故障间隔周期，从而降低了设备的故障率、平均维修时间。这一切都让工作效率稳步提升，也缓解了病人看病难的问题，提高了患者就医满意度。21. 微软助上海市浦东新区卫生局更加智能化作为上海市公共卫生的主导部门，浦东新区卫生局在微软SQL Server 2012的帮助之下，积极利用大数据，推动卫生医疗信息化走上新的高度：公共卫生部门可通过覆盖区域的居民健康档案和电子病历数据库，快速检测传染病，进行全面的疫情监测，并通过集成疾病监测和响应程序，快速进行响应。与此同时，得益于非结构化数据的分析能力的日益加强，大数据分析技术也使得临床决策支持系统更智能。22. 湖南电信通过分析掌握电信市场动向、针对性定制营销计划利用IBM大数据专家PureData，湖南电信实现了通过分析掌握市场整体经营情况、快速制定市场策略以及加强客户经理营销维系的高效执行。PureData for Analytics作为湖南电信本地数据集市建设工程重要组成部分，高效整合了湖南电信旗下各本地网数据，为进一步分析创造先机。23. 携程借SQL Server增强了数据采集和掌控作为国内领先的综合性旅行服务公司，携程计算机技术有限公司曾面临分支机构、服务城市和员工数量的增长所带来的运营数据分散和数据集成难的 IT 问题。借助微软SQL Server 2012 商业智能解决方案，携程增强了其对所有下属分支机构的数据采集和掌控，大大减少了计划性停机时间以及非计划性停机的时间，灵活的部署选项也可以根据携程的需要实现从服务器到云的扩展。24. 上海公共研发平台部署Oracle Exadata应对扩展需求上海公共研发平台部署Oracle Exadata数据库云服务器，以应对其系统和应用的扩展需求。Oracle Exadata融合了一系列同类最佳的预配置的服务器、网络、存储和软件，能为数据仓库和在线事务处理应用程序提供超强性能。上海公共研发平台运行Oracle Exadata期间相对稳定，CPU占用率控制在5%以内，极大改善了用户应用体验。同时，Exadata平台的可扩展性极好的满足了上海公共研发平台的系统需求，目前整个公共研发平台的20多个应用系统已经全部迁移到Exadata上，应用部署量增长1倍，且运行十分稳定。25. 360手机卫士10KB解决iPhone骚扰360手机卫士通过对海量数据的运算和精准匹配下发，将一组大小仅为10KB的数据即1000个骚扰号码同步到用户手机上，打造个性化的骚扰号码数据库，此外，每天更新的骚扰号码库数据，会依据标记趋势调整骚扰号码库中各类数据比例，即每一位360手机卫士用户手机中的1000个骚扰号码都是动态的，随地域、身份以及骚扰趋势的变化而变化。26. 神州数码助张家港市更“智慧”在张家港实践的城市案例中，市民登录这款“神州数码”研发的市民公共信息服务平台后，市民只要凭借自己的身份证和密码，即可通过该系统平台进行240余项“在线预审”服务、130余项“网上办事”服务等，还可通过手机及时查看办事状态。相比于以前来说，市民办事的时间最少可以节省一半以上。27. IBM助中网组委会构建安全和敏捷的内联网IBM专门为中网设计了具有实时大数据分析功能的MatchTracker(赛事追踪系统)，可以为球迷提供数据呈现、计分等功能。 MatchTracker基于IBM SlamTracker分析技术，使球迷能够利用历史和实时性数据，洞悉比分之后的态势和策略。此外，IBM还为中网组委会构建了安全和敏捷的内联网。28. Cortana基于微软Bing大数据预测世界杯微软为Cortana增加了世界杯预测的功能，基于微软Bing大数据，并综合考虑世界杯各支球队的过往比赛结果、比赛时间、天气情况、主场优势以及其他因素，使用大量的博彩市场公开数据、民意调查、社交媒体以及其它在线数据，利用大数据分析来判断每场比赛的结果。29. 中科曙光助同济大学科研领域再创新高为了满足爆炸式增长的用户和数据量，同济大学携手中科曙光，在全面整合云计算平台和现有资产的基础上，采用 DS800-F20存储系统、Gridview集群管理系统，以及Hadoop分布式计算平台构建出了业内领先的大数据柔性处理平台，使得同济大学在信息学科及其交叉学科研究领域迈上一个新台阶。30. 华为助农行完成海量数据分布式处理的需求华为向农行提供了良好的计算平台，基于华为RH2288 V2服务器的分布式并行计算集群进行测试，以及还提供了快速响应客户需求的研发能力，以及业界最快捷的售后服务。农行的测试结果表明，华为解决方案完全满足农行对海量数据进行分布式处理的要求。

工业数据可视化决策系统可以通过虚拟现实、数据仪表板等多种显示手段，实现与工业企业原有自动控制系统的结合。为大数据时代的工业生产监控、设备监控和虚拟制造应用提供最佳的可视化解决方案。以万博思图设计可视化大屏幕系统为例，平台可连接分布在世界各地的40多万台设备，实时采集运行数据，远程管理设备组的运行状态。实现准确的产品分析、预测和运营支持，同时借助工业大数据实现传统制造向智能制造的转变和升级。可视化大屏幕分为四个场景：智能服务、共享经济、模式创新和研发辅助。采集设备转速、针数、电压及各种实时生产能力的运行数据。充分发挥数据仪表板在各种图表中合理分组的优点，实现仪表数据的快速状态切换，满足不同场景监控的需要。通过构建工业可视化指挥决策平台，可以充分整合生产、维修等部门的信息资源，有效集成智能分析功能，实现对“人”和“设备”的综合监控。协助经理在生产活动中实现事件的预警、指挥和调度，事件发生后的分析和评估。多维数据组合，工业设备实时监控.。为了满足工业企业对设备生产的全面控制，该平台通过接入所有生产设备终端信息系统，全面显示设备实时运行数据，帮助管理人员随时了解设备状态。通过对各部件的实时数据采集和试验数据的比较，对机组各部件的剩余寿命进行预测和可视化，有助于判断生产设备的更换时间，提高企业的生产效率。同时，该平台还可以自动对数据进行深度关联，如实时监控设备能力、收益、趋势等综合数据，方便整体分析，找出生产中难以单凭数据发现的隐患。及时向相关部门下达决策指示。工业互联的应用，设备预警管理的可视化。通过对设备状态数据的实时采集，为生产提供设备能力数据；同时通过建立数据健康管理文件(获取设备状态实时数据，建立数据健康管理文件)，并根据积累的设备运行数据建立故障预测模型，进行预测维修，减少工程师的响应时间，提高一次性维修率，最大限度地减少设备的计划外停机时间。智能分析，模式创新可视化。系统通过梳理大量数据，可视化地显示重要设备的详细动态曲线、统计图，从而分析生产设备的适用性、合理性和效率。同时，通过工业设备的在线监测数据，提供关键决策。