大數(shù)據(jù)技術(shù)論文范文
前言：我們精心挑選了數(shù)篇優(yōu)質(zhì)大數(shù)據(jù)技術(shù)論文文章，供您閱讀參考。期待這些文章能為您帶來啟發(fā)，助您在寫作的道路上更上一層樓。
第1篇
大數(shù)據(jù)背景下的機(jī)器算法
專業(yè)
計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)
學(xué)生姓名
楊宇瀟
學(xué)號
181719251864
一、 選題的背景、研究現(xiàn)狀與意義
為什么大數(shù)據(jù)分析很重要？大數(shù)據(jù)分析可幫助組織利用其數(shù)據(jù)并使用它來識別新的機(jī)會。反過來，這將導(dǎo)致更明智的業(yè)務(wù)移動，更有效的運(yùn)營，更高的利潤和更快樂的客戶。
在許多早期的互聯(lián)網(wǎng)和技術(shù)公司的支持下，大數(shù)據(jù)在2000年代初的數(shù)據(jù)熱潮期間出現(xiàn)。有史以來第一次，軟件和硬件功能是消費(fèi)者產(chǎn)生的大量非結(jié)構(gòu)化信息。搜索引擎，移動設(shè)備和工業(yè)機(jī)械等新技術(shù)可提供公司可以處理并持續(xù)增長的數(shù)據(jù)。隨著可以收集的天文數(shù)據(jù)數(shù)量的增長，很明顯，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)技術(shù)（例如數(shù)據(jù)倉庫和關(guān)系數(shù)據(jù)庫）不適合與大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)一起使用。 Apache軟件基金會啟動了第一個大數(shù)據(jù)創(chuàng)新項目。最重要的貢獻(xiàn)來自Google，Yahoo，F(xiàn)acebook，IBM，Academia等。最常用的引擎是：ApacheHive / Hadoop是復(fù)雜數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和ETL的旗艦，可以為許多數(shù)據(jù)存儲或分析環(huán)境提供信息以進(jìn)行深入分析。 Apache Spark（由加州大學(xué)伯克利分校開發(fā)）通常用于大容量計算任務(wù)。這些任務(wù)通常是批處理ETL和ML工作負(fù)載，但與Apache Kafka等技術(shù)結(jié)合使用。
隨著數(shù)據(jù)呈指數(shù)級增長，企業(yè)必須不斷擴(kuò)展其基礎(chǔ)架構(gòu)以最大化其數(shù)據(jù)的經(jīng)濟(jì)價值。在大數(shù)據(jù)的早期（大約2008年），Hadoop被大公司首次認(rèn)可時，維護(hù)有用的生產(chǎn)系統(tǒng)非常昂貴且效率低下。要使用大數(shù)據(jù)，您還需要適當(dāng)?shù)娜藛T和軟件技能，以及用于處理數(shù)據(jù)和查詢速度的硬件。協(xié)調(diào)所有內(nèi)容同時運(yùn)行是一項艱巨的任務(wù)，許多大數(shù)據(jù)項目都將失敗。如今，云計算已成為市場瞬息萬變的趨勢。因為各種規(guī)模的公司都可以通過單擊幾下立即訪問復(fù)雜的基礎(chǔ)架構(gòu)和技術(shù)。在這里，云提供了強(qiáng)大的基礎(chǔ)架構(gòu)，使企業(yè)能夠勝過現(xiàn)有系統(tǒng)。
二、 擬研究的主要內(nèi)容（提綱）和預(yù)期目標(biāo)
隨著行業(yè)中數(shù)據(jù)量的爆炸性增長，大數(shù)據(jù)的概念越來越受到關(guān)注。 由于大數(shù)據(jù)的大，復(fù)雜和快速變化的性質(zhì)，許多用于小數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法不再適用于大數(shù)據(jù)環(huán)境中的應(yīng)用程序問題。 因此，在大數(shù)據(jù)環(huán)境下研究機(jī)器學(xué)習(xí)算法已成為學(xué)術(shù)界和業(yè)界的普遍關(guān)注。 本文主要討論和總結(jié)用于處理大數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的研究現(xiàn)狀。 另外，由于并行處理是處理大數(shù)據(jù)的主要方法，因此我們介紹了一些并行算法，介紹了大數(shù)據(jù)環(huán)境中機(jī)器學(xué)習(xí)研究所面臨的問題，最后介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的研究趨勢，我們的目標(biāo)就是研究數(shù)據(jù)量大的情況下算法和模型的關(guān)系，同時也會探討大部分細(xì)分行業(yè)數(shù)據(jù)量不大不小的情況下算法的關(guān)系。
三、 擬采用的研究方法（思路、技術(shù)路線、可行性分析論證等）
1.視覺分析。大數(shù)據(jù)分析用戶包括大數(shù)據(jù)分析專業(yè)人士和一般用戶，但是大數(shù)據(jù)分析的最基本要求是視覺分析。視覺分析直觀地介紹了大數(shù)據(jù)的特征，并像閱讀照片的讀者一樣容易接受。 2.數(shù)據(jù)挖掘算法。大數(shù)據(jù)分析的理論中心是數(shù)據(jù)挖掘算法。不同的數(shù)據(jù)挖掘算法依賴于不同的數(shù)據(jù)類型和格式來更科學(xué)地表征數(shù)據(jù)本身。由于它們被全世界的統(tǒng)計學(xué)家所公認(rèn)，因此各種統(tǒng)計方法（稱為真值）可以深入到數(shù)據(jù)中并挖掘公認(rèn)的值。另一方面是這些數(shù)據(jù)挖掘算法可以更快地處理大數(shù)據(jù)。如果該算法需要花費(fèi)幾年時間才能得出結(jié)論，那么大數(shù)據(jù)的價值是未知的。 3.預(yù)測分析。大數(shù)據(jù)分析的最后一個應(yīng)用領(lǐng)域是預(yù)測分析，發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)功能，科學(xué)地建立模型以及通過模型吸收新數(shù)據(jù)以預(yù)測未來數(shù)據(jù)。 4.語義引擎。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣化為數(shù)據(jù)分析提出了新的挑戰(zhàn)。您需要一套工具來分析和調(diào)整數(shù)據(jù)。語義引擎必須設(shè)計有足夠的人工智能，以主動從數(shù)據(jù)中提取信息。 5.數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。大數(shù)據(jù)分析是數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理的組成部分。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理確保了分析結(jié)果在學(xué)術(shù)研究和商業(yè)應(yīng)用中的可靠性和價值。大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)是前五個方面。當(dāng)然，如果您更深入地研究大數(shù)據(jù)分析，則還有更多特征，更深入，更專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。
四、 論文（設(shè)計）的工作進(jìn)度安排
2020.03.18-2020.03.20 明確論文內(nèi)容，進(jìn)行相關(guān)論文資料的查找與翻譯。2020.04.04-2020.04.27：撰寫開題報告 。
2020.04.28-2020.04.30 ：設(shè)計實驗。
2020.05.01-2020.05.07 ：開展實驗。
2020.05.08-2020.05.15 ：準(zhǔn)備中期檢查。
2020.05.16-2020.05.23：根據(jù)中期檢查的問題，進(jìn)一步完善實驗2020.05.24-2020.05.28 ：完成論文初稿。
2020.05.29-2020.06.26 ：論文修改完善。
五、 參考文獻(xiàn)（不少于5篇）
1 . 王偉,王珊,杜小勇,覃雄派,王會舉.大數(shù)據(jù)分析——rdbms與mapreduce的競爭與共生 .計算機(jī)光盤軟件與應(yīng)用,2012.被引量：273.
2 . 喻國明. 大數(shù)據(jù)分析下的中國社會輿情:總體態(tài)勢與結(jié)構(gòu)性特征——基于百度熱搜詞(2009—2 012)的輿情模型構(gòu)建.中國人民大學(xué)學(xué)報,2013.被引量：9. 3 . 李廣建,化柏林.大數(shù)據(jù)分析與情報分析關(guān)系辨析.中國圖書館學(xué)報,2014.被引量：16.
4 . 王智,于戈,郭朝鵬,張一川,宋杰.大數(shù)據(jù)分析的分布式molap技術(shù) .軟件學(xué)報,2014.被引量：6.
5 . 王德文,孫志偉.電力用戶側(cè)大數(shù)據(jù)分析與并行負(fù)荷預(yù)測 .中國電機(jī)工程學(xué)報,2015.被引量：19.
6 . 江秀臣,杜修明,嚴(yán)英杰,盛戈皞,陳玉峰 ,郭志紅.基于大數(shù)據(jù)分析的輸變電設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)異常檢測方法 .中國電機(jī)工程學(xué)報,2015.被引量：8.
7 . 喻國明. 呼喚“社會最大公約數(shù)”:2012年社會輿情運(yùn)行態(tài)勢研究——基于百度熱搜詞的大 數(shù)據(jù)分析.編輯之友,2013.被引量：4.
六、指導(dǎo)教師意見
簽字： 年 月 日
七、學(xué)院院長意見及簽字
第2篇
統(tǒng)計與大數(shù)據(jù)系按照教務(wù)處“2021屆畢業(yè)生實習(xí)及畢業(yè)論文（設(shè)計）相關(guān)事宜通知”，結(jié)合2018級人才培養(yǎng)方案，制定2021屆學(xué)生畢業(yè)論文（設(shè)計）指導(dǎo)方案，具體內(nèi)容包括以下6部分：
一、2021屆畢業(yè)論文指導(dǎo)教師分配表（詳見附件1）
二、 畢業(yè)論文寫作與指導(dǎo)的具體安排
論文輔導(dǎo)時間：2020年10月1日至2021年4月1日
具體安排：
工作安排
具體內(nèi)容
具體要求
截止時間
選題
確定論文題目
根據(jù)自己的專業(yè)、結(jié)合實習(xí)情況，以項目為基礎(chǔ)選擇論文題目，并經(jīng)指導(dǎo)教師審核通過。
2021年1月1日
提綱
構(gòu)思論文結(jié)構(gòu)、擬訂論文提綱
結(jié)合企業(yè)實踐內(nèi)容確定論文結(jié)構(gòu)列出提綱。
2021年2月1日
寫作與批改
初稿
按照論文提綱撰寫初稿，主動與論文指導(dǎo)老師聯(lián)系審核與批改。
2021年3月1日
二稿
按照論文指導(dǎo)老師的要求反復(fù)修改、完善、補(bǔ)充。
2021年4月1日
定稿
達(dá)到論文基本要求，定稿電子版發(fā)給論文指導(dǎo)老師。
2021年4月10日
交稿
打印提交
雙面打印，畢業(yè)返校時以班級為單位提交。
2021年6月
三、 指導(dǎo)教師聯(lián)系方式
姓名
職稱
郵箱
電話
方黨生
副教授
2541790217@qq.com
2541790217
15136166829
楊冬梅
講師
339097597@qq.com
339097597
18625779090
李春花
講師
19772728@qq.com
19772728
18638793098
魏瑤
講師
43665723@qq.com
43665723
15838313791
馬杰
高級講師
Hnhymj@126.com
13838067063
杜旭陽
助理講師
604696049@qq.com
604696049
17396370961
高艷云
副教授
37742562@qq.com
37742562
13939020929
錢鈺
講師
397019111@qq.com
397019111
15093132377
梁慧丹
助理講師
1620280267@qq.com
1620280267
15188395423
秦航琪
助理講師
1191084277@qq.com
1191084277
15670930099
范迪
助理講師
1261810070@qq.com
1261810070
18339270887
四、畢業(yè)論文參考題目
大數(shù)據(jù)技術(shù)及應(yīng)用專業(yè)
1) 大數(shù)據(jù)時代下的網(wǎng)絡(luò)信息安全
2) 大數(shù)據(jù)對市場調(diào)查技術(shù)與研究方法的影響
3) 大數(shù)據(jù)環(huán)境下社會輿情分析方法研究
4) 大數(shù)據(jù)在房屋租賃的應(yīng)用
5) 大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域的應(yīng)用
6) 大數(shù)據(jù)在電子商務(wù)下的應(yīng)用
7) 大數(shù)據(jù)時代下線上餐飲變革
8) 大數(shù)據(jù)在養(yǎng)殖業(yè)中的應(yīng)用
9) 大數(shù)據(jù)對商業(yè)模式影響
10) 大數(shù)據(jù)在智能交通中的應(yīng)用
11) 基于大數(shù)據(jù)小微金融
12) 大數(shù)據(jù)在農(nóng)副產(chǎn)品中的應(yīng)用
13) 大數(shù)據(jù)在用戶行為分析中的應(yīng)用
14) 基于大數(shù)據(jù)的會員價值分析
15) 大數(shù)據(jù)對教育模式的影響
物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)專業(yè)
1）物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在蔬菜大棚中的應(yīng)用
2）物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對智能家居的應(yīng)用
3) 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對智能物流監(jiān)管的應(yīng)用
4) 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在企業(yè)的應(yīng)用
5) 計算機(jī)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)帶來的影響
6) 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在校園安全的應(yīng)用
7) 淺談物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展
8) 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在企業(yè)的應(yīng)用
9) 計算機(jī)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在各個行業(yè)的應(yīng)用
10) 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在食品安全追溯方面的應(yīng)用
11)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在樓宇智能化系統(tǒng)的應(yīng)用
12)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在智能停車場系統(tǒng)的應(yīng)用
13)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在安保行業(yè)的應(yīng)用
14)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在智能交通行業(yè)的應(yīng)用
15)基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的校園宿舍安防系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)
信息統(tǒng)計與分析專業(yè)
1) 某企業(yè)競爭力調(diào)查分析
2) 淺談企業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)質(zhì)量
3) 人口素質(zhì)與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系研究
4) 地區(qū)競爭力初步分析
5) 農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與糧食安全保證問題研究
6) 我國中小企業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與對策
7) 對某市房地產(chǎn)開發(fā)的市場分析
8) 消費(fèi)者購買動機(jī)調(diào)查分析
9) 某產(chǎn)品市場需求調(diào)查
10) 某產(chǎn)品銷售預(yù)測
11) 某產(chǎn)品銷售統(tǒng)計分析
12) 某產(chǎn)品競爭力分析
13) 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動分析
14) 大數(shù)據(jù)發(fā)展對統(tǒng)計工作的影響分析
15) 鄭州租房狀況分析
五、畢業(yè)論文（設(shè)計）格式規(guī)范要求（詳見附件2）
六、畢業(yè)論文（設(shè)計）格式模板（詳見附件3）
附件1：2021屆畢業(yè)論文指導(dǎo)教師分配表
附件2
河南信息統(tǒng)計職業(yè)學(xué)院
畢業(yè)論文格式及規(guī)范要求
河南信息統(tǒng)計職業(yè)學(xué)院畢業(yè)論文（設(shè)計）統(tǒng)一的規(guī)格要求如下：
（一）開本
A4白紙（210mm×297mm）
（二）裝訂
長邊左側(cè)裝訂
（三）全文編置
1．頁碼
全文頁碼自正文起編列，正文與附錄可連續(xù)編碼。頁碼以阿拉伯?dāng)?shù)字左右加圓點標(biāo)示，置頁邊下腳中間。
2．邊距
正文至附錄的文字版面規(guī)范為：天頭25mm；地腳25mm；左邊距30mm；右邊距25mm。上述邊距的允許誤差均為±1mm。
3．行字間距
正文至附錄的行字間距按5mm設(shè)置；字間距為1mm，或由Word自動默認(rèn)。
（四）編排構(gòu)成
1．前置部分
（1）封面設(shè)置
第一排：“河南信息統(tǒng)計職業(yè)學(xué)院”，華文行楷一號字，居中排列，第一排前空兩行（三號字）；
第二排：“畢業(yè)論文（設(shè)計）”，黑體一號字，居中排列；
第三排：“ 級 專業(yè) 班”， 黑體三號字，居中排列，橫線空格處填寫相應(yīng)內(nèi)容，填寫內(nèi)容使用宋體三號字，與第二排空二行（三號字）；
第四排：“題目 ” 黑體三號字，居中排列，“題目”兩字中間留兩個漢字的空位，橫線空格處填寫相應(yīng)內(nèi)容，填寫內(nèi)容使用宋體三號字，與第三排空六行（三號字）；
第五排：“姓名 學(xué)號 ”， 黑體三號字，居中排列，“姓名“兩字中間留兩個漢字的空位，橫線空格處填寫相應(yīng)內(nèi)容，填寫內(nèi)容使用宋體三號字；
第六排：“指導(dǎo)教師 職稱 ”， 黑體三號字，居中排列，橫線空格處填寫相應(yīng)內(nèi)容，填寫內(nèi)容使用宋體三號字；
第七排：“系別 ” 黑體三號字，居中排列，橫線空格處填寫相應(yīng)內(nèi)容，填寫內(nèi)容使用宋體三號字，與第六排空兩行（三號字）。
第八排：“ 年 月 日” 黑體三號字，居中排列，橫線空格處填寫相應(yīng)內(nèi)容，填寫內(nèi)容使用宋體三號字，與第七排空兩行（三號字）。
（2）聲明
本人必須聲明所呈交的論文是學(xué)生本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下獨(dú)立完成的。除了文別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫的研究成果。要求學(xué)生本人簽名。
（3）內(nèi)容提要
第二頁為內(nèi)容提要。內(nèi)容提要是對全文基本觀點的集中提煉和說明。提要中應(yīng)闡明本論文（設(shè)計）要解決的主要問題及其依據(jù)，并指出創(chuàng)新之處。內(nèi)容提要以300-500字為宜。其中“內(nèi)容提要”為黑體三號字，每字間空一格，居中排列。“內(nèi)容提要”下空一行編排具體內(nèi)容，具體內(nèi)容按照中文文章格式排列，使用宋體四號字。
（3）關(guān)鍵詞
關(guān)鍵詞是揭示文獻(xiàn)主體信息的詞匯。關(guān)鍵詞在內(nèi)容提要之后空一行設(shè)置。其中“關(guān)鍵詞”三字用黑體三號字與“內(nèi)容提要”對應(yīng)居中排列，而后另起行設(shè)置關(guān)鍵詞3-5個，用宋體四號字。各詞匯間不用標(biāo)點符號分隔，空一格漢字字符。
（4）目錄頁
“目錄”二字用三號加黑宋居中排列，字間空三格；“目錄”下空一行排全文的主要標(biāo)題，用四號仿宋體。對目錄中的每一個標(biāo)題都要標(biāo)注頁碼。
2．正文部分
一部完整的畢業(yè)論文（設(shè)計）正文部分一般應(yīng)由以下要素構(gòu)成：論文正文文字；結(jié)論；注釋；參考文獻(xiàn)。
（1）正文文字
論文（設(shè)計）的正文文字在署名后空一行排列，用四號仿宋字體打印。
（2）結(jié)論
畢業(yè)設(shè)計的體會和總結(jié)；該設(shè)計的結(jié)論、優(yōu)點及有待探討的問題。
（3）注釋
注釋是用于對文內(nèi)某一特定內(nèi)容作必要的解釋或文字說明。注釋的內(nèi)容置于與當(dāng)前頁主題文字的分線以下，以帶圓圈的阿拉伯?dāng)?shù)字標(biāo)示，左空二格排列，用小五號宋體字。
（4）參考文獻(xiàn)
參考文獻(xiàn)是作者著文時研究和參閱的相關(guān)資料。“參考文獻(xiàn)”四個字用三號黑體字左頂格標(biāo)示。參考文獻(xiàn)的內(nèi)容置于主體文字之后空一行排列，其順序與主體文字中的序號編排相對應(yīng)，以帶方括號的阿拉伯?dāng)?shù)字左頂格用五號宋體字排出全部內(nèi)容。參考文獻(xiàn)要列出書名，作者姓名、出版社及出版日期、并標(biāo)明序號。在論文中引用所列的參考文獻(xiàn)時，只要在方括號內(nèi)注明所列文獻(xiàn)的序號即可。
（5）畢業(yè)論文（設(shè)計）正文部分3000～5000字。
附件3
河南信息統(tǒng)計職業(yè)學(xué)院
畢業(yè)論文（設(shè)計）
級 專業(yè) 班
題 目
姓 名 學(xué)號
指導(dǎo)教師 職稱
系 別
20 年 月 日
聲 明
本人鄭重聲明所呈交的論文（設(shè)計）是我個人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下獨(dú)立完成的。除了文別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫的研究成果。
論文作者簽名：
20 年 月
日
內(nèi) 容 提 要
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關(guān)鍵詞 ：××××× ××××× ××××× ×××××
目 錄 1 前言 1
1.1 1
1.2 1
1.3 4
1.4 4
2 5
2.1 5
2.2 5
2.2.1 5
2.2.2 6
2.3 7
3 8
3.1 9
3.2 10
4 11
4.1 12
4.1.1 13
4.1.2 14
4.1.3 15
4.1.4 18
4.1.5 20
5 結(jié)論 22
5.1 結(jié)論 23
5.2 問題與不足 26
5.3 未來展望 27
參考文獻(xiàn) 28
1 ×××××××××××××××× 1.1 ×××××××××× ××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××
1.2 ×××××××××××××××× 1.2.1 ×××××××× ××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××
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論文（設(shè)計）指導(dǎo)評語
建議論文成績 指導(dǎo)教師
20 年 月 日
論文（設(shè)計）答辯評語
論文成績 答辯組組長
20 年 月 日
答 辯 組 成 員
姓 名
性別
年齡
職稱
工作單位
第3篇
（一）云會計使庫存管理的成本更低
廉庫存管理的目標(biāo)之一是在保證生產(chǎn)或銷售經(jīng)營需要的前提下最大限度地降低庫存成本，即對庫存合理布局，減少調(diào)撥次數(shù)。存貨不足不能及時滿足生產(chǎn)和銷售的需要會給企業(yè)帶來損失，而存貨過多將導(dǎo)致儲存成本增加，進(jìn)而影響企業(yè)利益。如何對庫存管理的成本進(jìn)行控制對企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營至關(guān)重要。以物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為前端、大數(shù)據(jù)分析中心為后端的云會計平臺，能夠在時空分離的環(huán)境下預(yù)測或獲取企業(yè)不同區(qū)域的倉儲信息和客戶訂貨信息，以減少企業(yè)的庫存管理成本?；谠茣嬈脚_，企業(yè)能夠搜集、分析貨物的實時信息，動態(tài)了解各倉庫的實時庫存情況。倉儲管理部門在獲得大數(shù)據(jù)分析中心提供的庫存數(shù)據(jù)與客戶偏好數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，能夠做到對各倉庫庫存合理布局，減少調(diào)撥次數(shù)，節(jié)約庫存管理成本。
（二）云會計使存貨控制系統(tǒng)更精確
為提高企業(yè)整體運(yùn)作效率，很多企業(yè)對存貨管理采用了ABC控制系統(tǒng)或即時制庫存控制系統(tǒng)（JIT）。在ABC控制系統(tǒng)中，如何準(zhǔn)確區(qū)分ABC三類存貨并進(jìn)行分類控制是企業(yè)需要解決的重要問題。JIT管理強(qiáng)調(diào)只在使用存貨之前才要求供應(yīng)商送貨，從而將存貨數(shù)量減到最小，實現(xiàn)物資供應(yīng)、生產(chǎn)、銷售連續(xù)同步運(yùn)動。這種方式在提高生產(chǎn)效率、減少儲存成本的同時需要考慮到與供應(yīng)商協(xié)同接洽的問題。大數(shù)據(jù)、云會計技術(shù)的應(yīng)用，能夠提高企業(yè)ABC控制系統(tǒng)或即時制控制系統(tǒng)的運(yùn)行效果。在企業(yè)的云會計平臺上，通過對自身以往所有各種類型存貨數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)分析，以及參考同行業(yè)、相關(guān)行業(yè)的歷史數(shù)據(jù)，可以對ABC三類存貨進(jìn)行更為科學(xué)合理的區(qū)分，使ABC控制系統(tǒng)更加精確。面對JIT即時制更加嚴(yán)格的要求，企業(yè)需要考慮到存貨的計劃需求、與供應(yīng)商關(guān)系、準(zhǔn)備成本、電子數(shù)據(jù)等方面，一旦存貨預(yù)警就會產(chǎn)生生產(chǎn)線、銷售線告急的情況，將為企業(yè)帶來巨大損失。物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展為解決JIT控制面臨的問題提供了解決方案。由供應(yīng)商提供的存貨都帶有唯一的產(chǎn)品電子代碼（EPC），企業(yè)和供應(yīng)商可以通過物聯(lián)網(wǎng)同時獲得存貨的使用情況，在數(shù)據(jù)顯示該批存貨需要補(bǔ)充時，物聯(lián)網(wǎng)得到傳感信息的反饋及時提醒企業(yè)補(bǔ)給，通知供應(yīng)商做好供貨準(zhǔn)備，并給出下一訂貨批量的預(yù)計時間及數(shù)量要求。這樣就加強(qiáng)了企業(yè)與供應(yīng)商的信息溝通與交流，使JIT控制系統(tǒng)得到更好的實施。
（三）云會計使庫存管理更智能
由于各個地區(qū)消費(fèi)者的需求偏好往往存在差異，使得企業(yè)在全國布局的倉庫庫存往往在商品的類型、數(shù)量等方面不盡相同?；谠茣嬈脚_，通過前端的物聯(lián)網(wǎng)，企業(yè)可以獲取各個區(qū)域倉庫的存貨情況。針對庫存調(diào)撥，通過后端的數(shù)據(jù)中心進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，可以選擇在最優(yōu)的倉庫之間進(jìn)行商品的調(diào)配，并根據(jù)對調(diào)撥結(jié)果的分析就以后的商品庫存分配進(jìn)行優(yōu)化。消費(fèi)者在網(wǎng)上購買商品時，云會計平臺會自動選擇就近且有貨的庫存點進(jìn)行智能化發(fā)貨。在存貨的運(yùn)輸與存儲過程中會涉及到安全問題，尤其是對于高價值的存貨，其一旦損失將會對企業(yè)造成嚴(yán)重影響。云會計平臺下物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的運(yùn)用，可以做到存貨信息流和物流的統(tǒng)一、對存貨流向形成監(jiān)控，具有極強(qiáng)的監(jiān)測功能。存貨信息能夠?qū)崟r反映在云會計平臺上，即便出現(xiàn)貨物丟失情況，企業(yè)也能夠即時采取措施應(yīng)對，確保企業(yè)存貨的安全性。
二、大數(shù)據(jù)時代基于云會計的庫存管理
框架模型構(gòu)建庫存管理及時準(zhǔn)確地反映各種物資的倉儲、流向情況，可以為企業(yè)的生產(chǎn)管理和成本控制提供依據(jù)。通過對貨物的各種信息進(jìn)行即時的采集、分析、處理，可以使企業(yè)實時動態(tài)的庫存管理成為現(xiàn)實。在云會計平臺上，前端的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)能夠?qū)崟r采集數(shù)據(jù)，后端的大數(shù)據(jù)分析中心對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與處理，為企業(yè)的庫存管理決策提供支持。在分析大數(shù)據(jù)時代云會計對企業(yè)庫存管理在成本、控制、管理水平等方面影響的基礎(chǔ)上，結(jié)合大數(shù)據(jù)、云會計和物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)特征，考慮企業(yè)當(dāng)前主要的庫存管理需求，本文建立了由云會計平臺、大數(shù)據(jù)分析中心、庫存管理等核心模塊組成的大數(shù)據(jù)時代基于云會計的企業(yè)庫存管理框架模型。企業(yè)庫存管理決策所需的庫房信息，如倉庫信息、貨位信息、物料信息、出入庫信息等，可以通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)借助云會計平臺進(jìn)行實時搜集；決策所需的其他大數(shù)據(jù)源，可以通過互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、社會化網(wǎng)絡(luò)等多種媒介，借助云會計平臺從企業(yè)內(nèi)部、交易所、事務(wù)所、外部市場、銀行等獲取。同時，經(jīng)由大數(shù)據(jù)處理技術(shù)和方法（Hadoop、Storm、PentahoBI等）規(guī)范所獲取數(shù)據(jù)，并通過ODS、DW/DM、OLAP等數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析技術(shù)提取企業(yè)進(jìn)行庫存管理決策所需的財務(wù)與非財務(wù)數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)分析中心對企業(yè)庫存管理的入庫信息、調(diào)撥信息、出庫信息進(jìn)行分析，以此來支撐庫存管理模塊，為采購入庫、庫房調(diào)撥、銷售出庫階段實時、準(zhǔn)確的決策提供了依據(jù)。
（一）采購入庫在采購入庫階段
由大數(shù)據(jù)分析中心結(jié)合企業(yè)生產(chǎn)情況、外部環(huán)境等因素對采購計劃、采購數(shù)量、采購時間、物流過程等相關(guān)采購流程的影響，就公司所接訂單、產(chǎn)品或服務(wù)的生產(chǎn)周期以及交貨的時間等進(jìn)行分析，并針對企業(yè)歷史數(shù)據(jù)的分析以及對供應(yīng)商信用程度、產(chǎn)品質(zhì)量、產(chǎn)品價格等的綜合分析，制定出《合格供應(yīng)商名冊》向企業(yè)推薦最優(yōu)供應(yīng)商。采購部門則根據(jù)分析結(jié)果按照企業(yè)需求制定出科學(xué)的采購計劃與選擇適合并滿意的供應(yīng)商。完成供應(yīng)商選擇之后要進(jìn)行簽訂采購合同、發(fā)出訂購單，供應(yīng)商確認(rèn)訂購單、根據(jù)訂單交貨等步驟，這一過程需注意明確合同內(nèi)容，明晰產(chǎn)品信息與雙方責(zé)任。在最后一個部分即進(jìn)料檢驗及入庫階段，由射頻識別技術(shù)（RFID）識別出產(chǎn)品的品牌、規(guī)格、型號以及供應(yīng)商的檢驗合格標(biāo)識（在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)下，產(chǎn)品都帶有唯一電子標(biāo)簽）之后方可入庫，若有檢驗不合格者，根據(jù)標(biāo)簽自帶的生產(chǎn)信息退回至供應(yīng)商處，并根據(jù)采購合同的條款或退換貨物或進(jìn)行賠付，退換后的貨物同樣要進(jìn)行這一系列的檢驗過程，直到合格后入庫。
（二）庫房調(diào)撥在庫房調(diào)撥階段
模型采用完全共享策略，即某倉庫庫存水平一旦無法滿足當(dāng)前訂單，而采用調(diào)撥方式可滿足時，可從其他點調(diào)撥，要求調(diào)撥點的當(dāng)前庫存能滿足需求點的訂單需求量。由于云會計前端的物聯(lián)網(wǎng)可以得到企業(yè)各倉庫的庫存信息，這樣在任何倉庫發(fā)生存貨預(yù)警時，都可以向后端的大數(shù)據(jù)分析中心實時反饋請求調(diào)撥信息。對請求調(diào)撥信息進(jìn)行分析之后，按照最小費(fèi)用策略確定存貨的調(diào)撥點與調(diào)撥量，并向該倉庫調(diào)撥信息，以此在各倉庫間完成存貨的相互補(bǔ)給。在各倉庫不能滿足庫存需要或者調(diào)撥成本過高時，庫存信息將直接向總部反饋，由總部完成存貨的分配。最后將調(diào)撥結(jié)果經(jīng)由大數(shù)據(jù)分析中心向倉儲管理部門進(jìn)行匯報?；谠茣嫷膸齑嬲{(diào)撥模塊將企業(yè)的分布式庫存連成了一個有機(jī)整體，不再是單獨(dú)的倉庫管理，可滿足大中型企業(yè)庫存實時性的問題，便于整體優(yōu)化及一體化管理。大數(shù)據(jù)分析中心為各倉庫的信息共享提供了技術(shù)支撐，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的運(yùn)用為掌握各倉庫的實時信息提供了有力保障，可為企業(yè)節(jié)省時間與成本。
（三）銷售出庫針對企業(yè)的銷售出庫
銷售部門根據(jù)經(jīng)由大數(shù)據(jù)分析中心分析之后的客戶訂單向指定的倉庫下達(dá)發(fā)貨指令，當(dāng)指定倉庫接收到發(fā)貨指令之后帶有RFID的貨物將發(fā)往指定地點，同時，貨物的地理位置信息與其他信息等由帶RFID技術(shù)的物聯(lián)網(wǎng)通過大數(shù)據(jù)分析中心向倉儲管理部門實時反饋，以確保貨物的安全以及了解物流信息。在貨物到達(dá)指定地點后，將會再次向大數(shù)據(jù)分析中心反饋信息，并向倉儲管理部門與銷售部門發(fā)送貨物安全送達(dá)的信息，從而完成整個出庫過程。
三、結(jié)語
