1、“.....从而发现舞弊贪污等问题。比如，期报销的机器维修费较高，通过大数据分析发现该期的机器运转率或者耗电量却正常，说明极有可能存在舞弊贪污等问题。分析人员方面的影响。大数据时代给财务分析人员提供了很多工具和方法，但是如果不能灵活使用这些工具和方法，财务分析人员很难有效利用这些大数据集。因此，财务分析人员应当通过不断学习来掌握这些技能，分析思维应从因果型转向相关型。此外，随着财务业务体化的普及，自动记账和自动生成会计报表已经实现，会计传统的记账出报表等工作逐步被计算机所取代，管理型复合型会计人才将变得越来越重要。这就要求财务分析人员转变观念，加强学习，掌握大数据财务分析技能。大数据时代做好财务分析工作的应对策略提高财务分析人员的素质。大数据时代，财务分析人员将面临数据容量大种类多价值密度低等问题......”。

2、“.....这就要求财务分析人员提高素质，不断加强学习能力，掌握大数据的处理方法和思维，提高财务分析报告的质量，更好地为决策和管理服务。建立智能化的财务分析体系。大量的低价值密度数据，依靠人工收集处理分析变得很困难。因此，财务分析人员可以通过创新型数据处理技术和方法，建立起自动收集处理分析数据的智能化财务分析体系。该体系应具有以下特点是能够采用爬虫技术等自动收集整理处理和存贮数据。是能够自动分析数据变化的深层次原因，能够帮助财务分析人员找到解决问题的办法。是能够自动生成满足各类人需要的直观的准确的分析报告。是能够对各种财务风险进行自动预警，从而帮助决策人员做出正确决策。转变财务分析思维和方法。大数据影响了财务分析的思维和方法。在大数据时代，为了更好地使用大数据这种高价值的新型资产，财务分析思维应从因果型转向相关型，从偏重于结果分析转向过程分析......”。

3、“.....结论互联网物联网信息技术的发展，造就了大数据时代。大数据丰富了财务分析的数据来源，影响了财务分析思维方法结果和人员。财务分析人员应加强学习能力，掌握大数据的处理技术和方法，转变财务分析的思维和方法，提高自身素质，满足大数据时代的需要，更好地为决策和管理服务。主要参考文献文慧娇基于价值功能的财务分析框架构建的思考以水务企业为例商业会计，林洁莹大数据时代背景下会计财务分析研究济南职业学院学报，。删除和弃用不可避免地会导致信息的丢失，因此，数据科学家可以采用在有缺失值的单元格中键入个插入值的方法。插入值的选择方法有很多种第种方法也是最朴素的方法是插入统计学中的平均值中值等。通常来说，在正态的数据集中键入平均值表现良好，在有偏态的数据集中键入中值更加稳健，因为中值不容易受到离群值的影响。第种方法是回归插值。这种方法是将缺失值设为反应变量......”。

4、“.....然后通过拟合的回归模型，用已有的数据来预测缺失值。第种方法是热卡法，也就是将缺失值替换成相似的观测中的值。常用的方法有将数据按照些特定属性进行分层后键入缺失值等。标示法比简单的删除法和弃用法损失的信息少，但是在键入缺失值时，信息也不可避免地会有所损失。因此，将缺失值单独标示出来，可以获得值为什么缺失的规律，这也是使用标示法的初衷。例如，可以考虑将所有缺失值替换成个值来代表缺失，然后在绘制概率分布和计算统计数值时将其忽略。对于分类数据，则可以多加类缺失来代表单元格中存在的缺失值。基于大数据视角的财务分析研究论文原稿。在现实生活中，刚刚获取的数据集往往是不完整的是表格中数据缺失，如有些单元格中的数据为空。是未正确标注种类数据，例如张调查问卷中的个问题给出的满意程度为，而回答的人的满意程度显然不是回答的人的倍，这种情况下进行机器学习会导致模型产生统计偏倚......”。

5、“.....例如在年龄栏录入了负数等。是数据集有重复值，会导致在机器学习过程中赋予同个解释变量更大的权重，从而稀释了其他潜在的重要解释变量被发现的可能性。这些不完整不致不正确的数据常常会导致的结论，因此，数据科学家在获取个数据集后，通常需要进行大量的数据预处理。其中，处理数据集中的缺失值通常是数据预处理的个重要环节，常用的有种方法弃用键入标示。弃用的方法最为简单直观。如果个解释变量中有较少的随机缺失值，则可以考虑弃用有缺失值的观测值。如果个解释变量中有过多的随机缺失值，那么可以考虑删除该解释变量。大数据分析的局限性。值得注意的是，统计推断只能得出证据来拒绝个假设，而不能得出证据来证明个假设。而且，得出的证据是统计显著性，统计显著性代表相关性，不能直接用来证明因果关系。因此，在需要证明因果关系的情况下，经过合理设计的实验的数据分析可能比大数据分析的价值更高......”。

6、“.....本文试分析其对财务分析的数据来源分析方法分析内容分析结果等方面产生的影响。数据来源方面的影响。传统的财务分析数据主要来源于内部财务账表以货币计量的结构化数据。大数据时代，财务分析数据的来源除了内部财务账表以货币计量的结构化数据外，还有各类非结构化数据业务数据等，并且可用的外部数据也越来越多。基于大数据视角的财务分析研究论文原稿。在现实生活中，刚刚获取的数据集往往是不完整的是表格中数据缺失，如有些单元格中的数据为空。是未正确标注种类数据，例如张调查问卷中的个问题给出的满意程度为，而回答的人的满意程度显然不是回答的人的倍，这种情况下进行机器学习会导致模型产生统计偏倚。是数据集的值有，例如在年龄栏录入了负数等。是数据集有重复值，会导致在机器学习过程中赋予同个解释变量更大的权重......”。

7、“.....这些不完整不致不正确的数据常常会导致的结论，因此，数据科学家在获取个数据集后，通常需要进行大量的数据预处理。其中，处理数据集中的缺失值通常是数据预处理的个重要环节，常用的有种方法弃用键入标示。弃用的方法最为简单直观。如果个解释变量中有较少的随机缺失值，则可以考虑弃用有缺失值的观测值。如果个解释变量中有过多的随机缺失值，那么可以考虑删除该解释变量。删除和弃用不可避免地会导致信息的丢失，因此，数据科学家可以采用在有缺失值的单元格中键入个插入值的方法。插入值的选择方法有很多种第种方法也是最朴素的方法是插入统计学中的平均值中值等。通常来说，在正态的数据集中键入平均值表现良好，在有偏态的数据集中键入中值更加稳健，因为中值不容易受到离群值的影响。第种方法是回归插值。这种方法是将缺失值设为反应变量，将其他现有数据设为解释变量，然后通过拟合的回归模型......”。

8、“.....第种方法是热卡法，也就是将缺失值替换成相似的观测中的值。常用的方法有将数据按照些特定属性进行分层后键入缺失值等。标示法比简单的删除法和弃用法损失的信息少，但是在键入缺失值时，信息也不可避免地会有所损失。因此，将缺失值单独标示出来，可以获得值为什么缺失的规律，这也是使用标示法的初衷。例如，可以考虑将所有缺失值替换成个值来代表缺失，然后在绘制概率分布和计算统计数值时将其忽略。对于分类数据，则可以多加类缺失来代表单元格中存在的缺失值。基于大数据视角的财务分析研究论文原稿。大数据时代，尤其是时代的到来，数据的传输速度越来越快，获得及时性数据的可能性更大，可用数据更多，因此更能分析出深层次原因。财务分析的结果将更准确更可靠更及时更相关，更有利于解决问题，从而更好地满足决策需求和管理需要。会计监督方面的影响。会计的职责，是财务核算，是财务监督。名优秀的财务工作者......”。

9、“.....更要做好财务监督工作。大数据时代，偏重于相关性和过程性财务分析思维，更能从相关事务中发现另相关事务的异常情况，从而发现舞弊贪污等问题。比如，期报销的机器维修费较高，通过大数据分析发现该期的机器运转率或者耗电量却正常，说明极有可能存在舞弊贪污等问题。分析人员方面的影响。大数据时代给财务分析人员提供了很多工具和方法，但是如果不能灵活使用这些工具和方法，财务分析人员很难有效利用这些大数据集。因此，财务分析人员应当通过不断学习来掌握这些技能，分析思维应从因果型转向相关型。此外，随着财务业务体化的普及，自动记账和自动生成会计报表已经实现，会计传统的记账出报表等工作逐步被计算机所取代，管理型复合型会计人才将变得越来越重要。这就要求财务分析人员转变观念，加强学习，掌握大数据财务分析技能。大数据时代做好财务分析工作的应对策略提高财务分析人员的素质。大数据时代......”。