會計行業如何使用大數據
大數據分析是通過對大規模、多樣化的數據進行科學化採集和分析，從而挖掘出其中隱藏價值的過程。大數據時代的到來，給現代企業審計提出了新的要求和新的挑戰。如何在信息時代更有效地進行企業審計是審計機關需要面對和解決的問題。
一、大數據分析是創新企業審計技術方法的必然要求
「審計工作，就是讓數據說話」。傳統的企業審計是事後審計，在事後對企業的會計報表、賬簿和憑證等財務資料進行抽查核實，是讓財務數據說話的事後審計。大數據時代是實時審計，實時採集企業的業務數據，並與企業外部的銀行、工商、稅務、物流、其他企業業務數據等進行綜合分析與挖掘，實時判斷企業生產經營情況，甚至基於當前狀態對企業未來發展進行短期預判，是讓業務數據說話的實時審計。現階段，我們正處在由傳統審計向大數據審計的轉化過程中，但仍處於以財務審計為主、外部數據核查為輔的大數據初級階段。
要在一個行業中應用大數據技術，不能一蹴而就，前期探索階段需要以技術和工具為主，從分析工具及分析思路出發挖掘價值；後期則以數據為主，從數據本身出發挖掘價值。在當前的企業審計實踐中，大數據應用較為原始，主要體現在數據分析理念的應用上。即通過採集企業某業務流程的全部數據，結合外部信息系統或記錄台賬，對該業務的流程進行全面多維度對比分析。通過貫徹大數據「樣本=總體」、「相關>因果」的理念，數據分析不再拘泥於抽樣調查，也不僅僅局限於業務流程本身，而是以全體業務數據關聯外部數據，從業務本身及相關流程進行分析挖掘。大數據審計思維對企業的業務數據分析共分為以下6個步驟：
第一步是對業務或問題進行了解。要了解企業業務的性質、業務流程、關鍵節點、管控可能存在的薄弱環節和漏洞，從各個角度理解企業業務並初步提出可能存在的問題，這是分析思路和分析模型的出發點。
第二步是對數據進行了解。要了解該業務會產生什麼數據、數據存儲位置、存儲形式和結構、不同階段業務活動在數據中如何體現、資料庫的設計結構和數據字典以及更新策略如何設計等。除本業務外，還需了解該業務的外部活動，互動的外部活動產生的數據存儲位置、存儲形式等，這是對數據進行分析的基礎工作。
第三步是准備數據。若進入真正的大數據時代，此步驟會因數據太大無法移動而被舍棄，但現階段還不能跳過。准備數據即先採集目標業務信息系統的所有數據，並根據第二步對數據的了解對所收集數據進行整理、重組，在可行的前提下，進行丟棄數據中的冗餘、雜訊，對明顯的錯誤進行糾錯等清洗操作，這是用於分析的數據原材料。
第四步是正式對數據進行分析，以第一步提出的問題為目標，採取合適的分析方法，建立相應的分析模型，對第三步准備好的數據進行分析和挖掘，找出其中所需的結果。分析方法和模型不是越復雜越好，在能達成目標的前提下，越簡單的分析模型越有效。
第五步是形成觀點或結論，把分析出的數據結果加以解讀，以數據分析動態或數據分析報告的模式，用可視化、通俗語言的方式來表達整個分析步驟及結果，包括此次數據分析的目標、分析思路和方法、分析結果，並提出建議關注的重點和延伸方向。
第六步是實證使用，將第五步形成的分析結果用於審計實踐，來幫助指引審計方向、推進實際工作。同時，實證使用也是對前期分析思路正確與否、完善與否的重要驗證。若在實際操作時發現分析結果與實際情況出入較大，則可以反饋至數據分析組，幫助數據分析團隊完善對業務和數據的理解及分析方法的思考，調整分析模型，必要時重新調整挖掘方向。
2. 本科會計專業，如何轉向大數據方面嗎
這個沒關系的，比如這邊都是初中起步入學互聯網it
3. 大數據對財務行業會產生什麼樣的影響
大數據技術正不斷地被引入企業當中，企業管理能力和效率的提升必須實現量化分析與管理，從數據中挖掘價值。如財務：在內部控制、風險管理、非數字化信息應用，業務經營等方面給企業帶來了許多管理領域的變革。
1.企業經營預算編制的更加准確
財務管理活動利用大數據技術充分深入地對財務數據進行收集、分析和整理，拓寬了傳統財務分析工作限於會計賬面數據為基礎的數據分析工作范圍，多維度、多角度的數據分析處理讓企業財務分析和預算編制更加准確、更加接近市場發展趨勢，更具有實踐指導意義。
2.完善了財務信息化建設，財務管理更加細致科學
財務信息化是將財務信息管理系統同企業內部控制建設與業務部門的數據管理相結合，通過搭建一個綜合企業信息管理平台，重置再造了企業管理流程，協調了不同業務和資金流程的和內部管理部門之間的各種關系，使得企業管理更加的細致科學。
3.大數據提供了更多的風險信息，提高財務管理的風險管控能力
大數據環境給企業發展帶來了巨大的信息資源，擴大了企業的信息來源渠道，降低了信息不對稱的影響程度。財務管理活動通過藉助大數據技術能夠及時獲取市場風險變化的信息，通過深層次的數據分析，結合企業當下與未來的經營趨勢，提出具有一定風險前瞻性的財務意見，提高了企業經營決策的有用性，進而提高了財務管理的風險管控能力。
4. 會計大數據的含義是什麼
會計數據是在會計事項處理中，以「單、證、帳、表」等形式表現的各種末曾加工的數字、字母與特殊符號的集合。一般而言，數據是指對客觀事物或基本事實進行觀察時，採用適當形式記錄下來的可資鑒別的各種符號。它不僅包括以數量形式出現的定量的屬性值 (數值數據)，而且還包括以文字出現的定性的屬性值 (非數值數據)。在會計數據處理中，會計數據主要包括伴隨生產經營活動或計劃 (預算) 執行過程中產生而引起資金增減變動的原始數據，也包括並不引起資金增減變動但需要在會計核算中記錄和反映的客觀事實。會計數據來源廣泛，數據繁多，具有系統性、周期性、連續性和多重利用性等特點。會計數據和信息的加工處理流程（確認、計量、輸入、儲存、處理、傳遞、反饋、輸出、發布），可以把會計數據分為三類：原始會計數據、中間會計數據和會計信息、發布的會計信息。
收集與錄入
對於原始會計數據的確認、計量、標准化採集和儲存，實際上已經進行了多年的探索，各企事業單位對業務進行分析，從中查找有規律可循的各類經濟業務。並通過公式定義等方式存儲於公式庫文件之中，而對於少數不經常發生的、無規律可循的經濟業務，則暫時採用人工方法加以
填制。所以，國內不少軟體中都有了各自的模式憑證和自動轉賬憑證，國外軟體也能自動生成各種憑證。例如SAPR/3，能夠自動生成和校驗各種記賬憑證，能將每月必有的、可按一定規律形成的會計憑證全部實行自動生成。在國家標准《信息技術會計核算軟體數據介面規范》（GB/T19581-2004）中，已經對記賬憑證的數據元素（數據項）進行了規范。所以，可以結合電子商務和ERP系統，在經濟業務發生時，以網路實時數據採集方式，由各項業務的經辦人員操作，根據財會軟體在計算機屏幕上的提示和引導，把原始會計數據導入臨時資料庫。臨時資料庫中的會計數據，由會計人員確認後，計算機程序自動進行分類整理和格式轉換、存入基於XML（eXtensible Markup Lan-guage）的數據倉庫，會計人員通過網路進行實時控制管理，完成原始會計數據的標准化儲存工作，用實時更新的數據倉庫提「供原汁原味」的會計數據。
會計部門和各類信息使用者（管理、審計、投資、政府部門）可以依據各自的許可權，方便地進入數據倉庫的相應層次，運用各自預先准備好的專用軟體，自動查閱採集所需的會計數據。
對臨時資料庫中經濟業務的數據格式，在軟體的初始化時，需要預先規定統一的標准，並且設置好「默認值」和「必須填寫數據」等輸入控制參數。對數據倉庫的結構、元數據和多維數據模型，需要根據不同的行業進行設置。
原始會計數據的標准化採集和儲存，將做到實時、准確、減少冗餘，協調電子商務（例如用XML描述的電子單證）與會計信息系統的聯系，提高相關部門的工作效率。
5. 談談怎樣適應大數據下會計工作的轉型升級
大數據時代高校會計工作的轉型：
提升宏觀認識，強化領導大數據意識大數據時代，高校會計工作的轉型首先是思想認識的轉變，高校要進一步提升宏觀認識，強化高校領導的大數據意識。高校領導要認識到大數據時代會計信息化發展的重要意義，根據大數據時代背景下會計工作特點，將高校會計信息化建設納入高校數據化校園建設中。高校要進一步挖掘會計數據信息資源，形成全面、客觀的會計信息資源，從而為高校數字化建設與高校決策提供支持。高校要將會計信息化建設作為高校數字化校園建設的一個重要內容，清楚地認識到高校會計信息化建設的積極影響，強化自身大數據意識，充分利用大數據信息資源與大數據技術提升高校會計工作效率。
基於大數據，構建會計信息化系統大數據時代高校會計工作信息化依賴於信息化系統。高校會計工作要基於大數據時代特點，利用雲計算構建會計信息化系統。大數據時代一個顯著的特徵是雲計算技術，由於大數據時代數據信息資源豐富，高校會計工作涉及到高校方方面面，信息資源豐富，這就需要基於大數據，運用大數據時代優勢，發揮大數據時代數據存儲量巨大、數據處理效率快速等，構建起相對完善、高效的會計信息化系統。這樣才能藉助會計信息化系統，不斷提升會計信息化建設水平，推動高校會計工作科學化、規范化運行，同時藉助信息化系統軟體提升高校會計信息化系統整體運行效率，促進高校會計工作轉型。
完善培養機制，提升會計信息化素養高校會計工作轉型的一個重要方面是會計信息化素養的轉型，高校要根據大數據時代會計信息化發展的需要，進一步完善培養機制，提升會計信息化素養。會計是會計工作的直接實施者，只有建立相對完善的會計人員培養機制，才能建立起一支順應會計信息化發展的會計人才隊伍與會計信息化系統維護人員隊伍。高校要將會計信息化素養發展作為高校會計工作信息化發展的重中之重，形成長效會計人員培養機制。首先，要加強對會計人員的培訓。高校要根據大數據時代會計信息化發展需要，富有針對性地對既有會計人才進行培訓，提升會計信息化知識與素養；其次，根據既有人才現狀合理引進人才。大數據時代對會計人才的綜合素質與技能提出更高要求，高校要根據會計工作信息化發展需要，合理引進優秀人才，發揮人才的輻射效應，促進高校會計人才隊伍的快速發展，以適應大數據時代高校會計工作需要。
發揮技術優勢，提升大數據信息安全大數據時代，高校會計工作進入信息化發展時代，面臨著新的發展機遇，但是也面臨著新的挑戰。大數據時代，高校會計工作信息化發展要實現新的轉型，發揮大數據技術優勢，提升大數據信息安全。大數據時代，會計數據信息資源異常豐富，資源實現最大范圍的共享，這就需要高校加強會計數據信息資源安全防範意識，在最大程度上發揮會計信息資源優勢的同時，做好會計數據信息資源安全防範工作。四、結語總之，大數據時代，高校會計工作機遇與挑戰並存。高校要充分認識到大數據時代會計工作轉變的重要意義，根據大數據時代特點與大數據對會計工作產生的積極影響，積極推動高校大數據時代會計工作的轉型，全面提升會計工作效率，發揮高校會計工作對高校可持續發展的推動作用。
6. 什麼是大數據會計專業
會計學（大數據方向）前瞻性培養適應當今人工智慧與大數據時代會計業務和會計信息日益呈現海量數據處理、實時雲計算化、會計智能決策等新型會計業務特徵。
會計學（大數據方向）具備會計財務專業理論知識、大數據分析處理技術、計算機人工智慧與IT信息技術 「文理工」專業知識和技術技能綜合為一身的新型高端復合型會計人才和會計財務領導者。
畢業生適合在會計師事務所、證券公司、基金公司、商業銀行、上市公司、國有企業、事業單位、政府機關等企事業單位從事傳統財務會計、金融投資領域工作，更能夠進行復雜大數據會計業務邏輯處理和系統設計工作。
(6)會計行業如何使用大數據擴展閱讀
特色課程介紹
會計專業課程：會計學、管理學原理、貨幣金融學、政治經濟學、宏觀經濟學、微觀經濟學、財務管理、中級財務會計、高級財務會計、會計信息系統等。
數學統計課程：數學分析I（理科）、數學分析II（理科）、高等代數I（理科）、高等代數II（理科）、概率論（理科）、數理統計/統計學（理科）。
計算機類課程：大學計算機基礎、資料庫原理與應用、數據結構與演算法、機器學習與數據挖掘、計算機程序設計語言：Python等。
7. 傳統的會計行業如何與人工智慧、大數據、新媒體、等新興科技手段相結合
你好。其實這個傳統行業要是能夠跟現在的技術結合起來，那確實還是比較好的。
其實已經有很多地方有這些應用了，在做大數據，人工智慧等方面，其實還要是會用到一些統計學方面的一些內容。這個跟會計方面的一些知識也是能夠聯繫到一起的。
不過要想在會計行業能夠把這些科技手段應用起來的話，還是需要一些更方便的數據處理軟體，不只是excel目前這樣子的。
8. 結合自身.論述大數據時代對會計行業帶來的影響及如何應對
會計其實是和數據分析緊密相關的職業，而財務分析則是每個企業必不可少的一個分析主題。面對大數據時代，企業需要的，一個是專業的會做分析的會計，一個是專業的分析工具。其中財務分析工具推薦你一個簡單易學的，FineBI。