开展电子数据审计的步骤？

一、开展电子数据审计的步骤？

.调查阶段—数据采集—数据验证、清理和转换—把握总体，选择重点—建模分析—建立审计中间表—延伸、落实与取证

B.调查阶段—数据采集—数据验证、清理和转换—建立审计中间表—把握总体，选择重点—建模分析—延伸、落实与取证

C.数据采集—调查阶段—建立审计中间表—把握总体，选择重点—数据验证、清理和转换—建模分析—延伸、落实与取证

D.数据采集—调查阶段—建立审计中间表—数据验证、清理和转换—把握总体，选择重点—建模分析—延伸、落实与取证

二、旅游城市开展网络营销的案例？

当然，这里有一个关于旅游城市网络营销的案例。假设我们有一个名为“翠湖城”的旅游胜地，它以湖光山色和丰富的文化底蕴闻名。为了吸引更多游客，翠湖城开展了一系列网络营销活动。

他们首先在各大旅游网站和社交媒体上发布精美的风景照片和旅游攻略，引起网友的关注和兴趣。

接着，他们通过短视频平台推出了一系列旅游体验视频，让游客仿佛身临其境。此外，翠湖城还与知名旅游博主合作，邀请他们前来体验并分享给粉丝。这些活动有效提升了翠湖城的知名度和美誉度，吸引了大量游客前来旅游。

三、城投公司开展砂石业务的背景、路径和案例？

城投公司开展砂石业务的背景：1. 城投公司作为国有企业，具有丰富的资金实力和资源储备，可以承担大规模的砂石采购、加工和销售业务。2. 砂石作为建筑材料的重要组成部分，市场需求量大，城投公司可以通过开展砂石业务来增加收入并拓展业务范围。城投公司开展砂石业务的路径：1. 资源整合：城投公司可以整合旗下拥有砂石资源的企业或合作伙伴，确保供应链畅通，满足市场需求。2. 建设砂石加工设施：城投公司可以投资建设砂石加工厂或洗砂厂，从而提高砂石的加工质量和产能。3. 建立销售渠道：城投公司可以通过与建筑工程公司、房地产开发商等行业客户建立长期合作关系，以保证销售市场的稳定。城投公司开展砂石业务的案例：1. 华润城投：华润城投旗下拥有华润万家、华润置地等多个板块，通过建设砂石加工设施和与建筑工程企业合作，开展砂石业务，为自身建筑项目提供优质砂石材料。2. 中信城投：中信城投在投资地产开发项目的同时，通过整合资源和建立销售渠道，开展砂石业务，为自身的建筑项目提供砂石材料，并向外部市场销售。

四、如何开展幼儿园中班的课题撰写，案例撰写？

一、 如何撰写课题综述

课题综述是选题涉及到的相关文献资料进行专题搜集和必要的市场调研综合分析而写成的。

通过写作过程，了解相关信息，扩大知识面，综合运用所学知识，沥青设计思路为作品的设计打下基础。

课题综述只有800字左右，要求表述准确、观点明确、文字精炼。要把握“综”和“述”的特点。“综”式要求对所查阅的问小资料和市场调研情况进行综合分析、归纳整理，使材料更精炼明确，更有逻辑层次，“述”及iushiyaoqiu对课题进行比较专门的、全面的、深入的、系统的论述。总之，课题综述是作者对选题历史背景、前人工作、争论焦点、研究现状、发展前景、目的意义、创新性、实用价值诸方面的高度概括。

在撰写时，应注意以下几个问题：

1、搜集的文献应尽量全、尽量新。掌握全面、最新的文献资料是写好综述的前提。

2、注意引用文献的代表性、可靠性和科学性。引用要忠实文献原文。

3、参考文献不能省略，一般要求十篇以上，必须是作者直接阅读过的。

二、 如何撰写课题的设计思路、设计方法和设计内容

五、开展的公关活动案例

在当今数字化时代，有效的公关活动对于企业的品牌建设和推广至关重要。一项成功的公关活动不仅可以提升品牌知名度和影响力，还可以增加公司的曝光度和客户群体。今天我们将深入探讨几个成功的公关活动案例，从中总结出成功的策略和实践经验。

星巴克“狂热星期五”事件

星巴克一直以来都是公关活动做得非常好的企业之一。其中，星巴克在社交媒体上推出的“狂热星期五”活动就是一个成功的案例。在这一活动中，星巴克向顾客提供特别优惠，吸引了大量顾客前来购买。这个活动通过社交媒体广泛传播，成为了热门话题，为星巴克带来了巨大的关注度和销量。

苹果发布会策略

苹果公司每年举办的产品发布会也是一个经典的公关活动案例。在发布会上，苹果公司向媒体和消费者展示他们最新的产品和技术，吸引了无数关注和讨论。苹果公司通过精心策划的发布会，成功地营造出期待和独家性，为新产品的推广打下了良好的基础。

通过活动营造品牌价值

一项成功的公关活动不仅仅是为了提升销量，更重要的是营造品牌的价值和形象。例如，一些企业在推广活动中注重环保、公益等社会责任，通过公关活动展现企业的社会担当和价值观，赢得了消费者的认可和尊重。

小结

从以上案例可以看出，成功的公关活动需要精心策划和执行。在活动中注重与目标群体的互动和沟通，善用社交媒体和传统媒体的力量，以及关注品牌的长期发展和社会责任，都是成功的关键。希望以上案例对您在开展公关活动时有所启发和帮助。

六、什么是开展大数据应用的基础？

1、大数据分析和应用的基础是分布式原理

2、因为数据量大，因此单机不能处理，因此用到分布式存储和计算

3、如何在此基础上，获得更佳的性能 那就是要掌握分布式相关的原理，比如分布式计算Mapreduce知道数据流式怎么走的

4、分布式分析基本都是基于这个范式，虽然用起来和单机一样，但是能不能写出高效的算法 你必须懂原理

七、开展电子数据审计的步骤有哪些？

随着信息技术的发展和普及，审计工作已经离不开计算机审计。电子数据审计作为计算机审计的一个重要组成部分，其有关理论、技术、方法得到了广泛地研究、推广和应用，在审计实务中发挥了越来越重要的作用。

　　众所周知，电子数据审计的基本步骤包括数据提取、数据清洗、数据转换、数据分析等四个基本步骤。其中数据清洗是转换和分析的基础，一定程度上决定着计算机审计的最终质量，数据清洗在电子数据采集中具有重要作用。因此，本文在阐述了数据清洗原理的基础上，提出电子数据采集中常见问题的数据清洗方法。

　　一、数据清洗原理

　　数据清洗(data cleaning)，简单地讲，就是从数据源中清除错误和不一致，即利用有关技术如数理统计、数据挖掘或预定义的清洗规则等，从数据中检测和消除错误数据、不完整数据和重复数据等，从而提高数据的质量。业务知识与清洗规则的制定在相当程度上取决于审计人员的经验积累与综合判断能力。因此，审计人员应按以下标准评价审计数据的质量。

　　（一）准确性：数据值与假定正确的值的一致程度。

　　（二）完整性：需要值的属性中无值缺失的程度。

　　（三）一致性：数据对一组约束的满足程度。

　　（四）惟一性：数据记录（及码值）的惟一性。

　　（五）效性：维护的数据足够严格以满足分类准则的接受要求。

　　二、数据清洗的必要性

　　从被审计单位采集到的审计数据千差万别，为了能更好的服务于审计分析和审计查证的需要，必须对采集的电子数据进行全面的清洗。

　　（一）被审计单位信息系统的多样性带来了数据不一致性。开展计算机审计必然面临各式各样的迥然相异的被审计单位信息系统。被审计单位信息系统的差异，必然给审计工作带来数据的不一致性问题。主要有以下表现形式：

　　1.同一字段在不同的应用中具有不同的数据类型。如字段“借贷方标志”在A应用中的类型为“字符型”，取值为“Credit/Debit”，在B应用中的类型为“数值型”，取值为“0/1”，在C应用中类型又为“布尔型”，取值为“True/False”。

　　2.同一字段在不同的应用中具有不同的名字。如A应用中的字段“Balance”在B应用中名称称为“Bal”，在C应用中又变成了“Currbal”。

　　3.同名字段，不同含义。如字段“月折旧额”在A应用中表示用直线折旧法提取的月折旧额，在B应用中表示用加速折旧法提取的月折旧额，等等。

　　4.同一信息，在不同的应用中有不同的格式。如字段“日期”在A应用中的格式为“YYYY－MM—DD”，在B应用中格式为“MM/DD/YY”，在C应用中格式为“DDMMYY”。

　　5.同一信息，在不同的应用中有不同的表达方式。如对于借贷方发生额的记录，在A应用中设计为 “借方发生额”与“贷方发生额” 两个字段，在B应用中设计为 “借贷方标志”与“借贷方发生额”两个字段。 对于这些不一致的数据，必须进行转换后才能供审计软件分析之用。数据的不一致性是多种多样的，对每种情况都必须专门处理。

　　（二）被审计系统的安全性措施给审计工作带来障碍。基于安全性考虑，被审计单位的系统一般都采取一定的加密措施，有系统级的加密措施和数据级的加密措施。特别对具有一定含义的数据库的表与字段的名称，一般都要进行映射或转换。例如，将表命名为T1，T2…； 将字段命名为F1，F2 …。对于这样的数据，不进行含义的对照与清洗就不明白表或字段的经济含义，审计人员是无法处理的，各种各样的加密措施不胜枚举，这些都给计算机审计带来了障碍，也给数据清洗带来挑战。

　　（三）审计目的的不同决定了审计数据的范围和要求不同。被审计单位的信息系统规模不一，数据量相差悬殊。审计人员不可能也没有必要将被审计单位的所有数据都采集过来。审计工作有自己的目的和要求，需要处理的往往是某一时段或某一方面发生的数据。这样就要求审计人员选取一定范围的、满足一定要求的审计数据。例如，在关税审计业务中，关心的只是与税收征管有关的报关单、加工贸易、减免税、货运舱单、税单等相关数据库的数据，而对于操作员授权管理等系统控制数据库，在不对系统进行评价时，可以不采集。同时，审计目的不同，对原始数据的要求也不同。在对银行贷款利率执行情况检查时，需要带有计息标志和利率信息的每一笔贷款的明细数据，如果这样的信息分布在被审计系统的若干张表中，换句话说，如果被审计单位不能提供完全满足审计要求的数据，就有必要对采集到的数据进行清洗转换。

　　（四）数据清洗是数据分析、处理的前提。计算机软件设计一般都是基于一定的数据结构，专用的审计软件更是如此。在输入数据不满足软件处理的需求时，必须对它进行清洗，对于一些通用的审计软件，对输入数据的适应性相对强一些，但这并不意味着它可以处理不经清洗的任意数据，审计软件中有很多特定的分析方法和专用工具，这些方法和专用工具往往要求一定的数据结构。例如，在计算机固定资产折旧时，就需要用到“资产原值”、“月折旧率”、“入账日期”等信息，如果这些信息不能完全满足，就无法计算。

　　三、数据清洗的主要步骤

　　（一）定义和确定错误的类型。

　　1.数据分析。数据分析是数据清洗的前提与基础，通过详尽的数据分析来检测数据中的错误或不一致情况，除了手动检查数据或者数据样本之外，还可以使用分析程序来获得关于数据属性的元数据，从而发现数据集中存在的质量问题。

　　2.定义清洗转换规则。根据上一步进行数据分析得到的结果来定义清洗转换规则与工作流。根据数据源的个数，数据源中不一致数据和“脏数据”多少的程度，需要执行大量的数据转换和清洗步骤。要尽可能的为模式相关的数据清洗和转换指定一种查询和匹配语言，从而使转换代码的自动生成变成可能。

　　（二）搜寻并识别错误的实例。

　　1.自动检测属性错误。检测数据集中的属性错误，需要花费大量的人力、物力和时间，而且这个过程本身很容易出错，所以需要利用高的方法自动检测数据集中的属性错误，方法主要有：基于统计的方法、聚类方法、关联规则的方法。

　　2.检测重复记录的算法。消除重复记录可以针对两个数据集或者一个合并后的数据集，首先需要检测出标识同一个现实实体的重复记录，即匹配过程。检测重复记录的算法主要有：基本的字段匹配算法，递归的字段匹配算法，Smith—Waterman算法，Cosine相似度函数。

　　（三）纠正所发现的错误。在数据源上执行预先定义好的并且已经得到验证的清洗转换规则和工作流。当直接在源数据上进行清洗时，需要备份源数据，以防需要撤销上一次或几次的清洗操作。清洗时根据“脏数据”存在形式的不同，执行一系列的转换步骤来解决模式层和实例层的数据质量问题。为处理单数据源问题并且为其与其他数据源的合并做好准备，一般在各个数据源上应该分别进行几种类型的转换，主要包括：

　　1.从自由格式的属性字段中抽取值（属性分离）。自由格式的属性一般包含着很多的信息，而这些信息有时候需要细化成多个属性，从而进一步支持后面重复记录的清洗。

　　2. 确认和改正。这一步骤处理输入和拼写错误，并尽可能地使其自动化。基于字典查询的拼写检查对于发现拼写错误是很有用的。

　　3. 标准化。为了使记录实例匹配和合并变得更方便，应该把属性值转换成一个一致和统一的格式。

　　（四）数据回流。当数据被清洗后，干净的数据应该替换数据源中原来的“脏数据”。这样可以提高原系统的数据质量，还可避免将来再次抽取数据后进行重复的清洗工作。

　　四、数据清洗的主要方法

　　（一）空缺值的清洗。

　　对于空缺值的清洗可以采取忽略元组，人工填写空缺值，使用一个全局变量填充空缺值，使用属性的平均值、中问值、最大值、最小值或更为复杂的概率统计函数值来填充空缺值。

　　（二）噪声数据的清洗。

　　分箱(Binning)，通过考察属性值的周围值来平滑属性的值。属性值被分布到一些等深或等宽的“箱”中，用箱中属性值的平均值或中值来替换“箱”中的属性值；计算机和人工检查相结合，计算机检测可疑数据，然后对它们进行人工判断；使用简单规则库检测和修正错误；使用不同属性间的约束检测和修正错误；使用外部数据源检测和修正错误。

　　（三）不一致数据的清洗。

　　对于有些事务，所记录的数据可能存在不一致。有些数据不一致，可以使用其他材料人工加以更正。例如，数据输入时的错误可以使用纸上的记录加以更正。知识工程工具也可以用来检测违反限制的数据。例如，知道属性间的函数依赖，可以查找违反函数依赖的值。此外，数据集成也可能产生数据不一致。

　　（四）重复数据的清洗。

　　目前消除重复记录的基本思想是“排序和合并”，先将数据库中的记录排序，然后通过比较邻近记录是否相似来检测记录是否重复。消除重复记录的算法主要有：优先队列算法，近邻排序算法(Sorted—Neighborhood Method)，多趟近邻排序(Multi—Pass Sorted—Neighborhood)。

八、什么是大数据，大数据的典型案例有哪些？

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

案例；比如你早上有重要会议，结果却被堵在路上不知道什么时候才能到公司，这时你可能除了干着急也没什么能做的。你不能，大数据分析可以。借助大数据分析，、你可以找出拥堵不严重的路甚至通过实时疏导来解决整个城市的拥堵问题。

九、体现管理重要性的数据案例？

1、合理配置人员：通过将分析结果应用于定编指导，以对人员进行合理配置。如：有效配置销售和售前人员 的岗位和职能，合理配置市场营销和运营人员，妥善规划技术服务人员和后勤人员。

2、最大化投入产出： 使用最少的成本投入以获得最大的产出。

3、制定标准，发现差异，持续优化：提供真实客观的判断标准解释员工效能情况，及准确定位公司员工效能 存在问题，进而及时有效地引导部门制定针对性提升措施，以支撑业务领域的持续优化，包含发展策略， 人员生产力，人员绩效衡量和激励，业务模式，组织体系，业务流程，管理制度，信息化和AI化。

4、持续优化人才，提升组织效能： 从多元视角看一个人的能力，利用工作论调，设计丰富化的工作内容，活 化组织能力。通过提升员工效能而非增加人员编制来满足业务发展的需求。组织扁平化和事业部化是未来人力资源管理的趋势。

5、落实绩效管理制度： 设定MBO，推动MBO管理，定期考核，并搭配有效的激励机制。

十、大数据应用的典型案例和分析？

以下是一些大数据应用的典型案例和分析:

1.个性化推荐系统:通过收集和分析用户的历史行为、偏好和需求,为用户提供个性化的推荐内容和服务。例如,亚马逊商品推荐系统通过对用户的历史购买记录、搜索记录、点击行为等数据进行分析,为用户推荐他们感兴趣的商品。

2.欺诈检测系统:通过收集和分析大量的数据,检测并防止欺诈行为。例如,银行使用大数据技术来检测信用卡欺诈行为,通过对客户的信用历史、交易记录等数据进行分析,发现异常交易并立即采取措施。

3.人脸识别技术:通过采集和分析人脸图像数据,实现自动身份验证和识别功能。例如,一些酒店使用人脸识别技术来检测客人的身份并为他们提供个性化的服务。

4.智能客服系统:通过收集和分析大量的客户对话数据,实现智能化的客服服务。例如,某些公司使用自然语言处理技术和机器学习算法来训练客服机器人,实现对客户问题的快速回答和处理。