大数据分析学习报告

简述信息一览：

• 1、统计与大数据分析专业要学哪些课程
• 2、怎么写好一份数据分析报告
• 3、大数据财务分析报告——会计专业
• 4、云计算与大数据学习报告
• 5、拐卖妇女儿童大数据分析报告
• 6、各大行业报告的大数据分析都是从哪里找的?

统计与大数据分析专业要学哪些课程

主要专业课程包括概率论与数理统计、统计学基础、统计法律法规、国民经济核算、经济学基础、数据***集与预处理、大数据技术基础、数据库基础等。专业核心课程则涵盖统计调查方法及应用、Python语言智能应用、Excel在统计中的应用、企业经济统计、统计分析软件应用、大数据分析与可视化等。

主要专业课程包括概率论与数理统计、统计学基础、统计法律法规、国民经济核算、经济学基础、数据***集与预处理、大数据技术基础、数据库基础等基础课程，以及统计调查方法及应用、Python语言智能应用、EXCEL在统计中的应用、企业经济统计、统计分析软件应用、大数据分析与可视化等核心课程。

统计与大数据分析学习内容主要包括：《统计学原理》、《经济学基础》、《抽样技术》、《企业经济统计》、《市场调查与预测》、《社会调查方法》、《调查数据分析》、《EXCEL在统计中的应用》、《SPSS》等课程。

怎么写好一份数据分析报告

1、步骤一：明确目标 在明确数据分析目标时，需要遵循三个步骤：正确定义问题、合理分解问题以及抓住关键问题。这是确保数据分析过程有效进行的前提，为后续步骤提供明确方向。 步骤二：收集数据 收集数据是围绕数据分析目标，按照分析思路和框架，获取相关数据的过程，为后续步骤提供素材和依据。

2、明确分析目的：如同任何行动，开始前需确定目标。明确你的报告要解决什么问题，或揭示何种业务现状，这是数据分析的起点。 拆解指标与发现问题：设定清晰的目标后，将目标拆解为具体指标，寻找可能存在的问题。例如，制造业公司通过指标分析找出毛利率下滑的原因，通过细化到单价和数量等维度。

3、明确报告目的和目标在撰写数据分析报告之前，首先要明确报告的目的和目标。这有助于确定报告的内容和结构。目的指的是报告希望实现的主要目标，例如提供洞察、解决问题或指导决策。目标受众包括报告的阅读者，如管理层、同事或客户，他们的需求和期望将影响报告的撰写风格和内容。

4、数据分析报告的学习建议 要编写出色的数据分析报告，除了以上提及的要点，还应多阅读专业报告，学习框架、分析角度和可视化成果。多总结、多模仿，当对报告结构了如指掌，你便小有成就。

大数据财务分析报告——会计专业

1、通过课程的学习，我们认识到大数据财务分析能够为企业提供更全面、深入的财务分析，帮助决策者做出更准确的决策。我们还发现自身在学习和应用大数据技术方面存在不足，需要不断积累经验、复习巩固知识、增强实践能力。未来的学习中，我们将注重知识的拓展和应用，提高解决问题的能力，为职业生涯打下坚实基础。

2、大数据与会计主要学习的课程包括基础会计、财务会计、成本会计、管理会计、智能财税、会计信息系统运用、行业会计、出纳实务、经济法、理财规划、纳税筹划、互联网+会计综合实训、Excel在会计中的应用、ERP财务业务一体化、大数据财务分析、智能审计、财务机器人等课程。

3、大数据与会计专业属于交叉学科，学习的内容包括统计学、数学及计算机三大学科。大数据会计同时也需要学习数据***集、分析及软件处理，数学建模软件、计算机编程语言等课程。大数据与会计专业的就业前景不错，还是很有前途。

4、大数据是指用于描述和处理规模巨大、多种类型的数据的技术和工具，包括数据收集、存储、处理、分析和可视化等方面。而会计专业则是指研究财务信息的收集、记录、处理和报告等过程的学科。在当今数字化时代，大数据技术已经在各个行业得到广泛应用，包括会计领域。

5、大数据与会计专业主要学习的课程包括基础会计、财务会计、成本会计、管理会计、智能财税、会计信息系统运用、行业会计、出纳实务、经济法、理财规划、纳税筹划、互联网+会计综合实训、Excel在会计中的应用、ERP财务业务一体化、大数据财务分析、智能审计、财务机器人等。

云计算与大数据学习报告

1、从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须***用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。

2、目的差异：大数据的核心目的是从海量信息中提炼价值，而云计算主要提供通过互联网管理资源和服务的功能。 对象区分：大数据的处理对象是数据本身，而云计算关注的是互联网上的资源和应用程序。 背景差异：大数据的兴起与用户数据和社会各界数据的爆炸性增长密切相关。

3、大数据领域专注于数据的收集、存储、处理和分析，目标是从大量数据中提炼出有价值的信息。它能够处理包括结构化和非结构化数据在内的多种数据类型。例如，电商平台上的用户行为数据，通过大数据技术可以转化为对用户偏好的洞察，进而指导精准营销策略的制定。

拐卖妇女儿童大数据分析报告

审理年份：拐卖妇女、儿童罪案件在2014年至2016年间高发，最多达到4402件，2012年至2021年间平均每年有2400多个家庭因拐卖而破碎。2018年至今，案件数量逐步下降，2021年降至829件，是巅峰时期的1/5。

年，我国拐卖人口问题得到了显著改善。这一成就主要得益于我国在法律和政策层面上对打击拐卖人口犯罪的大力加强。公安部的数据显示，与2021年相比，2022年全国拐卖妇女、儿童案件数量下降了50.7%。

年拐卖妇女儿童案件，相比2013年下降了82%。这一数据令人欣慰，背后功劳当属广大公安干警人员。在他们辛苦付出之下，让广大群众了解到了，拐卖妇女儿童属于严重违法行为，同时也通过打击犯罪人员，震慑了很多想要作案团体。

名。截至2022年6月22日为止，根据团员系统发布的儿童失踪信息，已有5038名儿童失踪，但是已经有4960名被找回。除了儿童外，大概还有1002名青年女子被拐卖丢失。

由于社会新闻的变更速度快速，关于儿童走失的案件也是一直都在发生的，总有一些不法分子为了钱财做出拐卖的勾当。根据数据显示，截止到2019年3月27日，中国内地31个省发生过妇女儿童拐卖事件，主要涉嫌的人群以儿童和中国妇女为主。

按照网上数据来看人贩子集中在中国西北部，还有华中的一些偏远山村和沿海大城市（这些大城市一般是第一现场）。和之前曾写过的妇女拐卖不太一样的是，儿童拐卖的地域性特征并不是完全从经济落后地区拐卖流入到经济相对发达地区的。

各大行业报告的大数据分析都是从哪里找的?

大数据分析报告的来源广泛，涵盖了多个行业和领域。首先，国家层面的数据主要来自国家统计局、经济合作与发展组织、世界银行的数据银行、中国统计年鉴、各省统计年鉴以及各类***公报，如人口普查、经济普查、生态环境部的数据等。国际组织如联合国、OECD、各国***公开数据等也提供了丰富的数据资源。

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数据从哪里来是分析大数据应用的起点，只有我们找到了好的数据来源，我们就能够做好大数据的工作。这句需要我们去寻找数据比较密集的领域。一般来说，我们获取数据的时候需要数据密集的行业中挖掘数据，主要就是金融、电信、服务行业等等，而金融是一个特别重要的数据密集领域。

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