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时间:2022年01月08日 来源:

    企业需要向这些机构取得跟自己企业相关的数据。在实践中,对于两种数据来源的方式我们简单分析下:①对于第一种数据来源方式,由于企业自动生成并保管数据是很有可能会篡改数据甚至是虚构数据的,在审计中,那就需要对企业数据生成、数据保管、数据转移、数据修改等企业的IT环境和内部控制措施进行核查,目的就是要保证数据从生成到审计的整个过程中是否存在可能导致数据被修改的因素或者隐患。②对于第二种数据来源方式,我们可以假定统一大平台的数据生成和管理措施是完善的,同时假定企业从大平台取得数据的过程和方式是值得信赖的,那么我们可以初步认定发行人的数据来源值得信任。当然,数据是否存在合理性,是否准确,是否有虚假的成分,那么就需要对数据进行进一步的分析。同时我们也需要通过一些核查程序对数据情况进行一个基本判断。(1)内控核查。如果一个企业的IT内控缺失,那么会增加数据不完整或数据被篡改的风险;(2)应用控制核查。主要关注算法逻辑和接口,例如取数逻辑、统计算法、接口调用等都会影响到数据完整性,应用控制核查需根据企业实际的系统情况和数据情况制定具体审计策略。数据源的清晰和质量的保证对数据建模的影响巨大。信息化联通大数据承诺守信!秦淮区联通大数据近期价格

    2、在进行建模之前,首先要考虑的是使用哪些变量来建立模型,需要从业务逻辑和数据逻辑两个方面来考虑:业务逻辑:变量基于收集到的数据,而数据在收集时,会产生与业务层面相关的逻辑。数据逻辑:通常从数据的完整性、集中度、是否与其他变量强相关(甚至有因果关系)等角度来考虑,比如某个变量在业务上很有价值,但缺失率达到90%,或者一个非布尔值变量却集中于两个值,那么这个时候我们就要考虑,加入这个变量是否对后续分析有价值。在选择变量时,业务逻辑应该优先于数据逻辑,因为业务逻辑是从实际情况中自然产生,而建模的结果也要反馈到实际中去,因此选择变量时,业务逻辑重要程度相对更高。3、数据分析有两种主要的方式,一种是基于统计学的分析方式,另一种是基于机器学习的分析方式,不论哪种方式都需要研发人员具备扎实的数学基础。基于机器学习的数据分析方式需要进行大量的算法训练,算法训练需要大量的数据支撑,所以在云计算时代,机器学习随着算力的增强以及数据量的提升,在实用性方面得到了较大的增强,尤其是深度学习领域的发展。数据分析一定要结合实际的应用场景,场景数据分析也是目前进行大数据分析的主要方式。鹤壁联通大数据前景西藏营销联通大数据优势!

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