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数据调查→数据分析→数据整理→数据运用 数据分析→数据调查→数据整理→数据运用 数据调查→数据整理→数据分析→数据运用 数据整理→数据分析→数据调查→数据运用
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数据分析不包括对原系统进行数据分析 数据分析包括数据流程图的绘制 数据分析包括数据字典的编制 数据的质量保证是数据分析的基本要求
描述性数据分析——通过描述性统计量、图表等工具描述数据的特征 推断性数据分析——根据对样本的统计所得到的结论对总体进行推断 筛选性数据分析——剔除不符合目标的数据，保留符合目标的数据 验证性数据分析——验证所做的假设在统计的意义上是否成立
明确目的与框架—数据采集—数据处理—数据分析—数据展现—撰写报告 明确目的与框架—数据处理—数据采集—数据分析—数据展现—撰写报告 明确目的与框架—数据采集—数据处理—数据展现—数据分析—撰写报告 明确目的与框架—数据展现—数据采集—数据处理—数据分析—撰写报告
数据采集——数据清理——数据转换——创建中间表——数据分析 数据采集——数据转换——数据清理——创建中间表——数据分析 数据采集——创建中间表——数据清理——数据转换——数据分析 数据采集——创建中间表——数据转换——数据清理——数据分析
数据分析能让注册会计师处理一个完整的数据集(总体中的全部交易)，可让非专业人士以图形化的方式方便快速查看结果 数据分析通过数据记录的格式来提取数据 数据分析工具不仅可以用于分析程序，还可用于风险分析、交易和控制测试 数据分析工具可以提高审计质量
数据调查→数据整理→数据分析与运用 数据整理→数据调查→数据分析与运用 数据整理→数据分析与运用→数据调查 数据调查→数据分析与运用→数据整理
传统的数据分析是“向后分析”，分析的是已经发生的情况 大数据分析是“向前分析”，具有预测性 传统的数据分析主要针对结构化数据 大数据分析建立在海量原始数据基础上，不需要预先设定研究目的和方法
大数据分析与传统数据分析最重要的区别在于数据量 大数据可使企业全员参与到决策中来 大数据可以史为鉴，属于“向后分析” 在明确目的和假设的前提下，数据挖掘是大数据分析的利器
数据仓库，数据挖掘 数据ETC，多维数据分析 多维数据分析，数据挖掘 数据仓库，数据ETC
数据的选择 数据的收集 数据整理 整体资产收支分析 未来收益预测
数据分析是系统分析的主体内容 数据分析中不应包含非数值型数据 数据流程图是数据分析的重要工具 数据流程图内容用数据字典定义
电子商务数据分析流程包括:明确数据分析目标、采集数据、处理数据、分析数据、展现数据、撰写数据分析报告六个环节 数据分析要有目标性,漫无目的的分析,很可能得到的是一些无用的分析结果。 数据采集渠道大体上可以分为两类,直接获取、间接获取。 数据分析是用适当的分析方法及工具,对处理过的数据进行分析,提取有价值的息,形成有效结论的过程。
大数据价值巨大，但价值密度低 数据分析是大数据处理流程的核心 大数据时代，数据分析是“向前分析” 大数据分析和传统数据分析最重要的区别在于数据技术
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