会计行业如何使用大数据
大数据分析是通过对大规模、多样化的数据进行科学化采集和分析，从而挖掘出其中隐藏价值的过程。大数据时代的到来，给现代企业审计提出了新的要求和新的挑战。如何在信息时代更有效地进行企业审计是审计机关需要面对和解决的问题。
一、大数据分析是创新企业审计技术方法的必然要求
“审计工作，就是让数据说话”。传统的企业审计是事后审计，在事后对企业的会计报表、账簿和凭证等财务资料进行抽查核实，是让财务数据说话的事后审计。大数据时代是实时审计，实时采集企业的业务数据，并与企业外部的银行、工商、税务、物流、其他企业业务数据等进行综合分析与挖掘，实时判断企业生产经营情况，甚至基于当前状态对企业未来发展进行短期预判，是让业务数据说话的实时审计。现阶段，我们正处在由传统审计向大数据审计的转化过程中，但仍处于以财务审计为主、外部数据核查为辅的大数据初级阶段。
要在一个行业中应用大数据技术，不能一蹴而就，前期探索阶段需要以技术和工具为主，从分析工具及分析思路出发挖掘价值；后期则以数据为主，从数据本身出发挖掘价值。在当前的企业审计实践中，大数据应用较为原始，主要体现在数据分析理念的应用上。即通过采集企业某业务流程的全部数据，结合外部信息系统或记录台账，对该业务的流程进行全面多维度对比分析。通过贯彻大数据“样本=总体”、“相关>因果”的理念，数据分析不再拘泥于抽样调查，也不仅仅局限于业务流程本身，而是以全体业务数据关联外部数据，从业务本身及相关流程进行分析挖掘。大数据审计思维对企业的业务数据分析共分为以下6个步骤：
第一步是对业务或问题进行了解。要了解企业业务的性质、业务流程、关键节点、管控可能存在的薄弱环节和漏洞，从各个角度理解企业业务并初步提出可能存在的问题，这是分析思路和分析模型的出发点。
第二步是对数据进行了解。要了解该业务会产生什么数据、数据存储位置、存储形式和结构、不同阶段业务活动在数据中如何体现、数据库的设计结构和数据字典以及更新策略如何设计等。除本业务外，还需了解该业务的外部活动，互动的外部活动产生的数据存储位置、存储形式等，这是对数据进行分析的基础工作。
第三步是准备数据。若进入真正的大数据时代，此步骤会因数据太大无法移动而被舍弃，但现阶段还不能跳过。准备数据即先采集目标业务信息系统的所有数据，并根据第二步对数据的了解对所收集数据进行整理、重组，在可行的前提下，进行丢弃数据中的冗余、噪声，对明显的错误进行纠错等清洗操作，这是用于分析的数据原材料。
第四步是正式对数据进行分析，以第一步提出的问题为目标，采取合适的分析方法，建立相应的分析模型，对第三步准备好的数据进行分析和挖掘，找出其中所需的结果。分析方法和模型不是越复杂越好，在能达成目标的前提下，越简单的分析模型越有效。
第五步是形成观点或结论，把分析出的数据结果加以解读，以数据分析动态或数据分析报告的模式，用可视化、通俗语言的方式来表达整个分析步骤及结果，包括此次数据分析的目标、分析思路和方法、分析结果，并提出建议关注的重点和延伸方向。
第六步是实证使用，将第五步形成的分析结果用于审计实践，来帮助指引审计方向、推进实际工作。同时，实证使用也是对前期分析思路正确与否、完善与否的重要验证。若在实际操作时发现分析结果与实际情况出入较大，则可以反馈至数据分析组，帮助数据分析团队完善对业务和数据的理解及分析方法的思考，调整分析模型，必要时重新调整挖掘方向。
2. 本科会计专业，如何转向大数据方面吗
这个没关系的，比如这边都是初中起步入学互联网it
3. 大数据对财务行业会产生什么样的影响
大数据技术正不断地被引入企业当中，企业管理能力和效率的提升必须实现量化分析与管理，从数据中挖掘价值。如财务：在内部控制、风险管理、非数字化信息应用，业务经营等方面给企业带来了许多管理领域的变革。
1.企业经营预算编制的更加准确
财务管理活动利用大数据技术充分深入地对财务数据进行收集、分析和整理，拓宽了传统财务分析工作限于会计账面数据为基础的数据分析工作范围，多维度、多角度的数据分析处理让企业财务分析和预算编制更加准确、更加接近市场发展趋势，更具有实践指导意义。
2.完善了财务信息化建设，财务管理更加细致科学
财务信息化是将财务信息管理系统同企业内部控制建设与业务部门的数据管理相结合，通过搭建一个综合企业信息管理平台，重置再造了企业管理流程，协调了不同业务和资金流程的和内部管理部门之间的各种关系，使得企业管理更加的细致科学。
3.大数据提供了更多的风险信息，提高财务管理的风险管控能力
大数据环境给企业发展带来了巨大的信息资源，扩大了企业的信息来源渠道，降低了信息不对称的影响程度。财务管理活动通过借助大数据技术能够及时获取市场风险变化的信息，通过深层次的数据分析，结合企业当下与未来的经营趋势，提出具有一定风险前瞻性的财务意见，提高了企业经营决策的有用性，进而提高了财务管理的风险管控能力。
4. 会计大数据的含义是什么
会计数据是在会计事项处理中，以“单、证、帐、表”等形式表现的各种末曾加工的数字、字母与特殊符号的集合。一般而言，数据是指对客观事物或基本事实进行观察时，采用适当形式记录下来的可资鉴别的各种符号。它不仅包括以数量形式出现的定量的属性值 (数值数据)，而且还包括以文字出现的定性的属性值 (非数值数据)。在会计数据处理中，会计数据主要包括伴随生产经营活动或计划 (预算) 执行过程中产生而引起资金增减变动的原始数据，也包括并不引起资金增减变动但需要在会计核算中记录和反映的客观事实。会计数据来源广泛，数据繁多，具有系统性、周期性、连续性和多重利用性等特点。会计数据和信息的加工处理流程（确认、计量、输入、储存、处理、传递、反馈、输出、发布），可以把会计数据分为三类：原始会计数据、中间会计数据和会计信息、发布的会计信息。
收集与录入
对于原始会计数据的确认、计量、标准化采集和储存，实际上已经进行了多年的探索，各企事业单位对业务进行分析，从中查找有规律可循的各类经济业务。并通过公式定义等方式存储于公式库文件之中，而对于少数不经常发生的、无规律可循的经济业务，则暂时采用人工方法加以
填制。所以，国内不少软件中都有了各自的模式凭证和自动转账凭证，国外软件也能自动生成各种凭证。例如SAPR/3，能够自动生成和校验各种记账凭证，能将每月必有的、可按一定规律形成的会计凭证全部实行自动生成。在国家标准《信息技术会计核算软件数据接口规范》（GB/T19581-2004）中，已经对记账凭证的数据元素（数据项）进行了规范。所以，可以结合电子商务和ERP系统，在经济业务发生时，以网络实时数据采集方式，由各项业务的经办人员操作，根据财会软件在计算机屏幕上的提示和引导，把原始会计数据导入临时数据库。临时数据库中的会计数据，由会计人员确认后，计算机程序自动进行分类整理和格式转换、存入基于XML（eXtensible Markup Lan-guage）的数据仓库，会计人员通过网络进行实时控制管理，完成原始会计数据的标准化储存工作，用实时更新的数据仓库提“供原汁原味”的会计数据。
会计部门和各类信息使用者（管理、审计、投资、政府部门）可以依据各自的权限，方便地进入数据仓库的相应层次，运用各自预先准备好的专用软件，自动查阅采集所需的会计数据。
对临时数据库中经济业务的数据格式，在软件的初始化时，需要预先规定统一的标准，并且设置好“默认值”和“必须填写数据”等输入控制参数。对数据仓库的结构、元数据和多维数据模型，需要根据不同的行业进行设置。
原始会计数据的标准化采集和储存，将做到实时、准确、减少冗余，协调电子商务（例如用XML描述的电子单证）与会计信息系统的联系，提高相关部门的工作效率。
5. 谈谈怎样适应大数据下会计工作的转型升级
大数据时代高校会计工作的转型：
提升宏观认识，强化领导大数据意识大数据时代，高校会计工作的转型首先是思想认识的转变，高校要进一步提升宏观认识，强化高校领导的大数据意识。高校领导要认识到大数据时代会计信息化发展的重要意义，根据大数据时代背景下会计工作特点，将高校会计信息化建设纳入高校数据化校园建设中。高校要进一步挖掘会计数据信息资源，形成全面、客观的会计信息资源，从而为高校数字化建设与高校决策提供支持。高校要将会计信息化建设作为高校数字化校园建设的一个重要内容，清楚地认识到高校会计信息化建设的积极影响，强化自身大数据意识，充分利用大数据信息资源与大数据技术提升高校会计工作效率。
基于大数据，构建会计信息化系统大数据时代高校会计工作信息化依赖于信息化系统。高校会计工作要基于大数据时代特点，利用云计算构建会计信息化系统。大数据时代一个显著的特征是云计算技术，由于大数据时代数据信息资源丰富，高校会计工作涉及到高校方方面面，信息资源丰富，这就需要基于大数据，运用大数据时代优势，发挥大数据时代数据存储量巨大、数据处理效率快速等，构建起相对完善、高效的会计信息化系统。这样才能借助会计信息化系统，不断提升会计信息化建设水平，推动高校会计工作科学化、规范化运行，同时借助信息化系统软件提升高校会计信息化系统整体运行效率，促进高校会计工作转型。
完善培养机制，提升会计信息化素养高校会计工作转型的一个重要方面是会计信息化素养的转型，高校要根据大数据时代会计信息化发展的需要，进一步完善培养机制，提升会计信息化素养。会计是会计工作的直接实施者，只有建立相对完善的会计人员培养机制，才能建立起一支顺应会计信息化发展的会计人才队伍与会计信息化系统维护人员队伍。高校要将会计信息化素养发展作为高校会计工作信息化发展的重中之重，形成长效会计人员培养机制。首先，要加强对会计人员的培训。高校要根据大数据时代会计信息化发展需要，富有针对性地对既有会计人才进行培训，提升会计信息化知识与素养；其次，根据既有人才现状合理引进人才。大数据时代对会计人才的综合素质与技能提出更高要求，高校要根据会计工作信息化发展需要，合理引进优秀人才，发挥人才的辐射效应，促进高校会计人才队伍的快速发展，以适应大数据时代高校会计工作需要。
发挥技术优势，提升大数据信息安全大数据时代，高校会计工作进入信息化发展时代，面临着新的发展机遇，但是也面临着新的挑战。大数据时代，高校会计工作信息化发展要实现新的转型，发挥大数据技术优势，提升大数据信息安全。大数据时代，会计数据信息资源异常丰富，资源实现最大范围的共享，这就需要高校加强会计数据信息资源安全防范意识，在最大程度上发挥会计信息资源优势的同时，做好会计数据信息资源安全防范工作。四、结语总之，大数据时代，高校会计工作机遇与挑战并存。高校要充分认识到大数据时代会计工作转变的重要意义，根据大数据时代特点与大数据对会计工作产生的积极影响，积极推动高校大数据时代会计工作的转型，全面提升会计工作效率，发挥高校会计工作对高校可持续发展的推动作用。
6. 什么是大数据会计专业
会计学（大数据方向）前瞻性培养适应当今人工智能与大数据时代会计业务和会计信息日益呈现海量数据处理、实时云计算化、会计智能决策等新型会计业务特征。
会计学（大数据方向）具备会计财务专业理论知识、大数据分析处理技术、计算机人工智能与IT信息技术 “文理工”专业知识和技术技能综合为一身的新型高端复合型会计人才和会计财务领导者。
毕业生适合在会计师事务所、证券公司、基金公司、商业银行、上市公司、国有企业、事业单位、政府机关等企事业单位从事传统财务会计、金融投资领域工作，更能够进行复杂大数据会计业务逻辑处理和系统设计工作。
(6)会计行业如何使用大数据扩展阅读
特色课程介绍
会计专业课程：会计学、管理学原理、货币金融学、政治经济学、宏观经济学、微观经济学、财务管理、中级财务会计、高级财务会计、会计信息系统等。
数学统计课程：数学分析I（理科）、数学分析II（理科）、高等代数I（理科）、高等代数II（理科）、概率论（理科）、数理统计/统计学（理科）。
计算机类课程：大学计算机基础、数据库原理与应用、数据结构与算法、机器学习与数据挖掘、计算机程序设计语言：Python等。
7. 传统的会计行业如何与人工智能、大数据、新媒体、等新兴科技手段相结合
你好。其实这个传统行业要是能够跟现在的技术结合起来，那确实还是比较好的。
其实已经有很多地方有这些应用了，在做大数据，人工智能等方面，其实还要是会用到一些统计学方面的一些内容。这个跟会计方面的一些知识也是能够联系到一起的。
不过要想在会计行业能够把这些科技手段应用起来的话，还是需要一些更方便的数据处理软件，不只是excel目前这样子的。
8. 结合自身.论述大数据时代对会计行业带来的影响及如何应对
会计其实是和数据分析紧密相关的职业，而财务分析则是每个企业必不可少的一个分析主题。面对大数据时代，企业需要的，一个是专业的会做分析的会计，一个是专业的分析工具。其中财务分析工具推荐你一个简单易学的，FineBI。