数据计算教案

第一篇：数据计算教案

数据计算教案

学习目标：

知识与技能

1.了解常用函数的格式，能理解函数的作用及使用方法。

2.会使用SUM AVERAGE MAX MIN IF 常用函数。

3.提高使用Excel计算功能解决实际问题的能力。

过程与方法

本节课主要采用“学案导学 展示激学”的方法，利用学案使学生能够自主探究，完成学习目标。并根据学生作品进行集中展示以激发学生学习兴趣。

情态价值观：感受利用函数进行数据计算的便利，培养学生勤俭节约的美德。

学习重难点

：IF函数的正确运用，学习过程：

一、导入新课：

利用两幅图片对比，说明EXCEL在生活中的重要作用。

要求学生打开桌面中八年级文件中的“例题.exl”，复习EXCEL中修改单元格内容的方法及填充手柄的用法。

二、新课学习：

根据例题中的空白内容，引出EXCEL的重要功能——计算。

任务一：认识几个常用的函数：SUM AVERAGE MAX MIN IF

学生看课本，交流讨论函数的作用及使用方法。（指出SUM AVERAGE MAX MIN四个函数的应用相似）完成学案任务一。

集体交流，展示自己学习成果。

任务二：学习求和函数SUM（）

学生自主按课本完成学案，交流后，自我展示学案完成内容。

学生独立完成SUM函数的操作，完成计算总和的任务

学生完成后，演示，集体讲评后，教师根据课件演示过程，提出注意点：第一，先选定存放结果的单元格。第二，点插入函数的按钮Fx，择正确的函数后，填写相关参数（要求计算的区域），最后利用填充手柄完成整个数据的计算。

根据所学知识，把学生分成四个组，完成四个函数的计算SUM AVERAGE MAX MIN

，分组操作，选代表上台操作，集中展示，激发学生学习兴趣。

任务三：条件函数IF（）的学习

学生自主按课本完成学案，交流后，自我展示学案完成内容。

学生独立完成IF函数的操作，完成计算条件判断的任务

学生完成后，演示，集体讲评后，教师根据课件演示过程，提出注意点：第一，先选定存放结果的单元格。第二，点插入函数的按钮Fx，择正确的函数后，填写相关参数（要注意IF函数的格式：IF（条件 , 满足条件时 , 不满足条件时），最后利用填充手柄完成整个数据的判断。

三、教师指出学生易出现的问题，并出示课件。

四、随堂练习，并展示。

五、谈收获：

使用SUM AVERAGE MAX MIN IF 常用函数

第二篇：《使用函数计算数据》教案

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使用函数计算数据

一、教学目标 知识方面：

1．使学生掌握求和函数、求平均值函数的使用方法。2．使学生掌握求最大值函数、求最小值函数的使用方法。技能方面：

1．使学生掌握分析数据、处理数据的能力。2．培养学生管理数据的能力。

3．培养学生综合运用所学知识，解决实际问题的能力。情感方面：

1．培养学生主动思考，积极探索的精神。2．培养学生耐心、细致的工作作风。

二、教学重点

1．求和函数、求平均值函数的使用。2．求最大值、最小值函数的使用。

三、教学难点

求和函数、求平均值函数的使用。

四、教学方法 1．演示法。2．观察法。3．实践法。

五、教学手段与教学媒体 1．多媒体网络教室。2．教师准备的表格素材。

六、课时安排 1课时。

七、教学过程

一、导入课题

教师展示学生制作的“家庭水、电、煤气费用支出表”，同时提出问题：如果在表格中增加一个月的数据或增加一个新项目(如，电话费)，利用原来输入公式的方法，会不会出现错误? 教师介绍：利用Excel提供的函数完成计算，可以避免这样的麻烦。由此引出课题——函数的使用。

二、新课 1．求和函数(1)使用SUM函数

教师打开“成绩表”文件，讲解并演示使用SUM函数求出王一明同学总分的方法。

教师布置任务：按书中第20页例1的要求，添加数据，并利用SUM函数计算总分。

教师提出问题：能不能利用自动填充功能简化重复求和的操作?(2)使用自动求和工具按钮

教师介绍，Excel提供了自动求和工具按钮，使用按钮也可以完成自动求和操作。

教学内容、步骤与方法

知识改变命运

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教师布置任务：试一试利用自动求和按钮求出张建同学的总分，然后在“成绩表”下面添加“科目总分”一项，利用自动求和按钮计算“科目总分”。2．求平均值函数

教师介绍求平均值函数是AVERAGE，它的使用方法与SUM函数相同。

教师布置任务；利用求平均值函数计算平均分。提醒学生注意选择数据区域的问题。

教师要求学生演示利用求平均值函数计算平均分的操作方法。

教师布置任务：在“成绩表”下面添加“科目平均分”一项，计算科目平均分。3．求最大值函数和求最小值函数

教师介绍最大值和最小值函数分别是MAX和MIN后，布置任务：在“成绩表”下面添加“科目最高分”、“科目最低分”，然后利用两个函数求出最高分和最低分。4．其他函数

教师参照书中第24页表一，简单介绍其他几个函数的用途。

三、课堂练习

完成课后习题1、2。

四、课堂小结

师生共同小结本节课所学的内容，强调使用函数完成计算的特点。

五、布置作业

用函数计算“家庭费用支出表”中的数据。

八、板书 教学后记：

沁园春·雪

千里冰封，万里雪飘。望长城内外，惟余莽莽； 大河上下，顿失滔滔。

山舞银蛇，原驰蜡象，欲与天公试比高。

知识改变命运

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须晴日，看红装素裹，分外妖娆。江山如此多娇，引无数英雄竞折腰。惜秦皇汉武，略输文采； 唐宗宋祖，稍逊风骚。

一代天骄，成吉思汗，只识弯弓射大雕。

俱往矣，数风流人物，还看今朝。

克

知识改变命运

第三篇：计算数据教学设计

计算数据

【教材分析】

《计算数据》是山东省泰山版初中信息技术第一册（下）第四章第二节的内容。教材通过一个家庭收支账目表来让学生学会用excel计算数据，计算所需公式和函数都有各自的优点，其中所涉及的函数有sum（求和），average（求平均数），max（求最大值），min（求最小值）。

【学情分析】

初一（下）年级学生已经对word界面比较熟悉，对于excel也会很容易上手，公式的用法和数学是一样的，比较简单，只不过函数的用法需要学生用心学习。

【教学目标】

知识与技能

（1）能够自定义公式进行简单的数值计算。

（2）理解函数的意义，并能使用简单函数进行必要的数值计算。过程与方法

从自定义公式入手，由数学方法慢慢向excel的公式表达方式转化。然后再由公式过度到函数，通过实例让学生体验函数的便捷。

情感态度与价值观

通过案例体验公式和函数对数据计算所带来的方便，培养和提高学生对数据的加工能力。

【教学重点与难点】

重点是电子表格中利用公式进行数据计算。难点是函数的应用。

【教学策略】

采用任务驱动，微课教学，学生自主探究等方法，掌握公式和函数计算数据的方法并能解决实际问题。教师只是点拨和辅助，把课堂真正的交给学生，充分体现学生的主体作用。

【教学过程】

一、导入新课

大屏幕展示教师制作多媒体课件中《师傅被妖精抓走了》搞笑小视频，引出故事情节，小沙不满如来的封赏，在回家的路上伙同妖怪抓走了师傅，现在你变成了大侠，需要打怪升级和boss挑战才能救出师傅。

然后出示excel表格，说出任务，讲明用法，讲明加分细则。

（设计意图：通过有趣的故事，引出本课的教学内容。）

二、自主探究

任务一：打怪升级（基础知识）

参考导学案操作提示和微课程的操作演示完成任务一打怪升级。

学生活动：自学导学案任务一的内容，学生以小组为单位合作探究任务一的操作，完成后学生讲解计算的方法。小组长可以帮助组员完成，组员之间也可互相帮助。

师任务：引导学生解决任务一的问题，并且根据完成情况和回答问题情况给学生所在组加分。教师总结演示操作方法，然后布置没完成的同学继续完成，完成的学生尝试任务二。学生操作过程中可以适当放点音乐，创造一个轻松的气氛，也可以掌握时间。

（设计意图：通过有趣的任务，引导学生学会公式和函数计算数据。）

任务二：boss挑战（拓展提高）

参考导学案操作提示和微课程的操作演示完成任务二boss挑战。其中有四个boss：boss、大boss、超级大boss，终极boss。只有完成一关，才能进入下一关，这样学生必须做对才行。

学生活动：自学导学案任务二的内容，学生以小组为单位合作探究任务二的操作，完成后学生讲解计算的方法。小组长可以帮助组员完成，组员之间也可互相帮助。

师任务：引导学生解决任务二的问题，并且根据完成情况和回答问题情况给学生所在组加分，教师总结演示操作方法。

（设计意图：通过有难度的任务，引导学生学会用所学知识解决实际问题。）

三、总结归纳

总结本节课所有内容，根据得分选出优胜组。

作业是sheet3中的继续修行。

（设计意图：拓展延伸知识，教师总结本节课内容，系统的梳理知识点，强化操作技巧。通过作业再一次巩固本节课内容）【教学反思】

通过小故事的形式导入新课，从一开始就抓住了学生的兴趣所在，为下面的新课打下了坚实的基础。新课采用微课和导学案的方式，在兴趣的驱动下，学生自主学习，充分利用小组合作探究，充分体现学生的主体作用。课上学生积极性高，完成任务的效果很好。教师的作用从传道授业解惑变成了引导者，帮助学生养成了良好的学习习惯，提高自学能力，增强学习兴趣。

第四篇：《数据计算》教学反思

回顾本课，能够根据学生特点、恰当地运用新的教学理念，实施有效的教学。成功之处，归纳起来可以用“有趣”、“自主”、“有效”六个字来描述。

一、有趣：数据计算本来是比较枯燥的内容。为了能够提高学生学习的兴致，活跃课堂的气氛，我通过设计有趣的课堂活动，激发了学生的学习激情，激发起一个又一个学习高潮。在新课导入部分，我故弄玄虚地提出跟学生进行“计算比赛”，一下子引发了学生参与的热情。当“我”以惊人的速度赢得比赛时，更是使在场的学生惊呆了，这就进一步激发了他们强烈的求知欲望，为课堂教学的开展打好了基础。在课的巩固练习环节设计让学生测量、统计、计算平均身高，不但让“坐久了”的学生有一个“放松”的机会，更是为学生创造运用学到的知识解决生活中实际问题的机会，将本课再推向一个高潮。课堂上学生们个个兴致勃勃地参与其中，在实践中获真知，这不正是实施新课程的精彩所在吗！

二、自主：新课程提出学生是课堂学习的主体，因此我为学生创设了一个人性化、个性化和宽松的空间，让学生进行自主探究学习。但宽松不等于放任自由，我也非常注重学生学习的指导，积极引导学生通过看书、网络求助，小组互助、知识迁移等方法获取知识，让学生学会学习，学会探究，让学生在课程中如鱼得水，体现了新课程中的学生发展观。

三、有效：新课标还提到，要让学生学习生活中的知识，并且让知识走出课堂，应用到实际生活中。在讲授本课时，本人引用了成绩表这个学生平时接触最多的例子进行教学，让学生通过生活中的例子学习表格计算的知识；在最后的课堂活动中，让学生测量、统计小组成员的身高、计算平均身高，这样又将本课所学习的知识应用到了生活实践中，让学生感受到学以致用的喜悦。

本节课以任务驱动贯穿整节课，使每个环节都非常紧凑,一气呵成，而且各环节的设计具有一定的梯度性，教师从“扶”到“放”，循序渐进，符合学生的认知规律，有利于培养学生的学习能力，提高课堂教学的效率。从学生学习效果看，一节课下来，学生已经掌握了几种数据计算的方法，并且能应用到生活中，达到了预期的教学目标。

统观全局，教学时间显得有些前紧后松，如能再增加一些相应的练习，课堂就更加充实，效果更佳。

第五篇：大数据与云计算论文

大数据与云计算

摘 要：大数据（Big Data）这个概念近年来在越来越多的场合、被越来越多的人提及，并且经常和云计算联系在一起，云计算与大数据之间到底是什么关系成为热点话题。本

专题报告包含以下四个方面内容：1.大数据的价值；2.大数据带来的挑战;3.大数据研究成果；4.云计算是大数据挖掘的主流方式。通过本报告阐述我们对大数据的理解，以及对大数据的价值的认识，探讨大数据处理与挖掘技术，大数据主要着眼于“数据”，提供数据采集、挖掘、分析的技术和方法;云计算技术主要关注“计算”，提供IT 解决方案。大数据、云计算技术可以促进持续审计方式的发展、总体审计模式的应用、审计成果的综合应用、相关关系证据的应用、高效数据审计的发展和大数据审计师的发展。强化大数据、云计算技术审计应用的措施包括制定长远发展战略、加快审计法规建设、建立行业平台、加强研发和提高利用能力。关键词：大数据 云计算 数据挖掘 对审计影响 政策建议 引言

目前，大数据伴随着云计算技术的发展，正在对全球经济社会生活产生巨大的影响。大数据、云计算技术给现代审计提供了新的技术和方法，要求审计组织和审计人员把握大数据、云计算技术的内容与特征，促进现代审计技术和方法的进一步发展。

一、大数据、云计算的涵义与特征

随着云计算技术的出现，大数据吸引了全世界越来越多的关注。哈佛大学社会学教授加里·金(2012)说: “这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”(一)大数据的涵义与特征

“数据”(data)这个词在拉丁文里是“已知”的意思，也可以理解为“事实”。2009 年，“大数据”概念才逐渐开始在社会上传播。而“大数据”概念真正变得火爆，却是因为美国奥巴马政府在2012 年高调宣布了其“大数据研究和开发计划”。这标志着“大数据”时代真正开始进入社会经济生活中来了。“大数据”(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的数据量规模大到无法利用现行主流软件工具，在一定的时间内实现收集、分析、处理或转化成为帮助决策者决策的可用信息。互联网数据中心(IDC)认为“大数据”是为了更经济、更有效地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术，用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。大数据具有4 个特点: 第一，数据体量巨大(Volume)，从TB 级别跃升到PB 级别。第二，处理速度快(Velocity)，这与传统的数据挖掘技术有着本质的不同。第三，数据种类多(Variety)，有图片、地理位置信息、视频、网络日志等多种形式。第四，价值密度低，商业价值高(Value)。存在单一数据的价值并不大，但将相关数据聚集在一起，就会有很高的商业价值(金良，2012)。大数据时代，不仅改变了传统的数据采集、处理和应用技术与方法，还促使人们思维方式的改变。大数据的精髓在于促使人们在采集、处理和使用数据时思维的转变，这些转变将改变人们理解和研究社会经济现象的技术和方法。

(1)是在大数据时代，不依赖抽样分析，而可以采集和处理事物整体的全部数据。19 世纪以来，当面临大的样本量时，人们都主要依靠抽样来分析总体。但是，抽样技术是在数据缺乏和取得数据受限制的条件下不得不采用的一种方法，这其实是一种人为的限制。过去，因为记录、储存和分析数据的工具不够科学，只能收集少量数据进行分析。如今，科学技术条件已经有了很大的提高，虽然人类可以处理的数据依然是有限的，但是可以处理的数据量已经大量增加，而且未来会越来越多。随着大数据分析取代抽样分析，社会科学不再单纯依赖于抽样调查和分析实证数据，现在可以收集过去无法收集到的数据，更重要的是，现在可以不再依赖抽样分析。

(2)是在大数据时代，不再热衷于追求数据的精确度，而是追求利用数据的效率。当测量事物的能力受限制时，关注的是获取最精确的结果。但是，在大数据时代，追求精确度已经既无必要又不可行，甚至变得不受欢迎。大数据纷繁多样，优劣掺杂，精准度已不再是分析事物总体的主要手段。拥有了大数据，不再需要对一个事物的现象深究，只要掌握事物的大致发展趋势即可，更重要的是追求数据的及时性和使用效率。与依赖于小数据和精确性的时代相比较，大数据更注重数据的完整性和混杂性，帮助人们进一步认识事物的全貌和真相。

(3)是在大数据时代，人们难以寻求事物直接的因果关系，而是深入认识和利用事物的相关关系。长期以来，寻找因果关系是人类发展过程中形成的传统习惯。寻求因果关系即使很困难且用途不大，但人们无法摆脱认识的传统思维。在大数据时代，人们不必将主要精力放在事物之间因果关系的分析上，而是将主要精力放在寻找事物之间的相关关系上。事物之间的相关关系可能不会准确地告知事物发生的内在原因，但是它会提醒人们事情之间的相互联系。人们可以通过找到一个事物的良好相关关系，帮助其捕捉到事物的现在和预测未来。(二)云计算的涵义与特征

“云计算”概念产生于谷歌和IBM 等大型互联网公司处理海量数据的实践。2006 年8 月9 日，Google首席执行官埃里克·施密特(Eric Schmidt)在搜索引擎大会首次提出“云计算”的概念。2007 年10 月，Google 与IBM 开始在美国大学校园推广云计算技术的计划，这项计划希望能降低分布式计算技术在学术研究方面的成本，并为这些大学提供相关的软硬件设备及技术支持(Michael Mille，2009)。目前全世界关于“云计算”的定义有很多。“云计算”是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，是通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。美国国家标准技术研究院(NIST)2009年关于云计算的定义是: “云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务等)，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。”根据这一定义，云计算的特征主要表现为: 首先，云计算是一种计算模式，具有时间和网络存储的功能。其次，云计算是一条接入路径，通过广泛接入网络以获取计算能力，通过标准机制进行访问。第三，云计算是一个资源池，云计算服务提供商的计算资源，通过多租户模式为不同用户提供服务，并根据用户的需求动态提供不同的物理的或虚拟的资源。第四，云计算是一系列伸缩技术，在信息化和互联网环境下的计算规模可以快速扩大或缩小，计算能力可以快速、弹性获得。第五，云计算是一项可计量的服务，云计算资源的使用情况可以通过云计算系统检测、控制、计量，以自动控制和优化资源使用。(三)大数据与云计算的关系

从整体上看，大数据与云计算是相辅相成的。大数据主要专注实际业务，着眼于“数据”，提供数据采集、挖掘、分析的技术和方法，强调的是数据存储能力。云计算主要关注“计算”，关注IT 架构，提供IT 解决方案，强调的是计算能力，即数据处理能力。如果没有大数据的数据存储，那么云计算的计算能力再强大，也难以找到用武之地;如果没有云计算的数据处理能力，则大数据的数据存储再丰富，也终究难以用于实践中去。

从技术上看，大数据依赖于云计算。海量数据存储技术、海量数据管理技术、MapＲeduce 编程模型都是云计算的关键技术，也都是大数据的技术基础。而数据之所以会变“大”，最重要的便是云计算提供的技术平台。数据被放到“云”上之后，打破了过去那种各自分割的数据存储，更容易被收集和获得，大数据才能呈现在人们眼前。而巨量的数据也只能依靠云计算强大的数据处理能力，才能够“淘尽黄沙始得金”。

从侧重点看，大数据与云计算的侧重点不同。大数据的侧重点是各种数据，广泛、深入挖掘巨量数据，发现数据中的价值，迫使企业从“业务驱动”转变为“数据驱动”。而云计算主要通过互联网广泛获取、扩展和管理计算及存储资源和能力，其侧重点是IT 资源、处理能力和各种应用，以帮助企业节省IT部署成本。云计算使企业的IT 部门受益，而大数据使企业的业务管理部门受益。

从结果看，大数据与云计算带来不同的变化。大数据对社会经济带来的变化是巨大的，涉及到各个领域。大数据已经与资本、人力一起作为生产的主要因素影响着社会经济的发展。数据创造价值，而挖掘数据价值、利用数据的“推动力”就是云计算。云计算将信息存储、分享和挖掘能力极大提高，更经济、高效地将巨量、高速、多变的终端数据存储下来，并随时进行计算与分析。通过云计算对大数据进行分析、总结与预测，会使得决策更可靠，释放出更多大数据的内在价值。

二、大数据、云计算技术对审计的影响分析

审计技术和方法的发展是随着科学和管理技术的发展而发展的。现代审计技术和方法体系是在原始的查账基础上从低级向高级、从不完备到比较完备发展起来的。在业务和会计处理手工操作阶段，审计实施的是账表导向的审计技术和方法;当内部控制理论和方法全面应用于业务和会计处理时，审计实施的是系统导向的审计技术和方法;当风险管理理论和方法全面应用于业务和财务管理时，审计实施的是风险导向审计技术和方法;与风险导向审计技术和方法并行的是，计算机技术广泛应用于业务和会计处理时，审计实施的是IT 审计技术和方法。目前，面对大数据、云计算技术的产生和发展，审计人员需要应时而变来适应由此而带来的变化，分析大数据、云计算技术对审计方式、审计抽样技术、审计报告模式、审计证据搜集等技术和方法的影响。(一)大数据、云计算技术促进持续审计方式的发展

传统审计中，审计人员只是在被审计单位业务完成后才进行审计，而且审计过程中并不是审计所有的数据和信息，只是抽取其中有的一部分进行审计。这种事后和有限的审计对被审计单位复杂的生产经营和管理系统来说很难及时做出正确的评价，而且对于评价日益频繁和复杂的经营管理活动的真实性和合法性则显得过于迟缓。随着信息技术迅速发展，越来越多的审计组织对被审计单位开始实施持续审计方式，以解决审计结果与经济活动的时差问题。但是，审计人员实施持续审计时，往往受目前业务条件和信息化手段的限制，取得的非结构化数据无法数据化，或者无法取得相关的明细数据，致使对问题的判断也难以进一步具体和深入。而大数据、云计算技术可以促进持续审计方式的发展，使信息技术与大数据、云计算技术较好交叉融合，尤其对业务数据和风险控制“实时性”要求较高的特定行业，如银行、证券、保险等行业，在这些行业中实施持续审计迫在眉睫。如审计组织对商业银行的审计，实行与商业银行建立业务和数据系统的接口，在开发的持续审计系统中固化了非结构化数据结构化和数据分析模块，该模块可以在海量贷款客户中挖掘、分析出行业性和区域性贷款风险趋势，实现在线的风险预警，并将发现的风险数据、超预警值指标及问题登记为疑点，并建立实时审计工作底稿，按照重要程度进行归类、核实或下发给现场审计人员进行现场核实，以较好处理非结构化数据的利用和数据的实时分析利用问题。(二)大数据、云计算技术促进总体审计模式的应用

现时的审计模式是在评价被审计单位风险基础上实施抽样审计。在不可能收集和分析被审计单位全部经济业务数据的情况下，现时的审计模式主要依赖于审计抽样，从局部入手推断整体，即从抽取的样本着手进行审计，再据此推断审计对象的整体情况。这种抽样审计模式，由于抽取样本的有限性，而忽视了大量和具体的业务活动，使审计人员无法完全发现和揭示被审计单位的重大舞弊行为，隐藏着重大的审计风险。而大数据、云计算技术对审计人员而言，不仅仅是一种可供采用的技术手段，这些技术和方法将给审计人员提供实施总体审计模式的可行性。利用大数据、云计算技术，对数据的跨行业、跨企业搜集和分析，可以不用随机抽样方法，而采用搜集和分析被审计单位所有数据的总体审计模式。利用大数据、云计算技术的总体审计模式是要分析与审计对象相关的所有数据，使得审计人员可以建立总体审计的思维模式，可以使现代审计获得革命性的变化。审计人员实施总体审计模式，可以规避审计抽样风险。如果能够收集总体的所有数据，就能看到更细微、深入的信息，对数据进行多角度的深层次分析，从而发现隐藏在细节数据中的对审计问题更具价值的信息。同时，审计人员实施总体审计模式，能发现从审计抽样模式所不能发现的问题。大数据、云计算技术给审计人员提供了一种能够从总体把握审计对象的技术手段，从而帮助审计人员能从总体的视角发现以前难以发现的问题。

(三)大数据、云计算技术促进审计成果的综合应用

目前，审计人员的审计成果主要是提供给被审计单位的审计报告，其格式固定，内容单一，包含的信息量较少。随着大数据、云计算技术在审计中广泛应用，审计人员的审计成果除了审计报告外，还有在审计过程中采集、挖掘、分析和处理的大量的资料和数据，可以提供给被审计单位用于改进经营管理，促进审计成果的综合应用，提高审计成果的综合应用效果。首先，审计人员通过对审计中获取的大量数据和相关情况资料的汇总、归纳，从中找出财务、业务和经营管理等方面的内在规律、共性问题和发展趋势，通过汇总归纳宏观性和综合性较强的审计信息，为被审计单位投资者和其他利益相关者提供数据证明、关联分析和决策建议，从而促进被审计单位管理水平的提高。其次，审计人员通过应用大数据、云计算技术，可以将同一问题归入不同的类别进行分析和处理，从不同的角度、不同的层面整合提炼以满足不同层次的需求。再次，审计人员将审计成果进行智能化留存，通过大数据、云计算技术，将问题规则化并固化到系统中，以便于计算或判断问题发展趋势，向被审计单位进行预警。最后。审计人员将审计成果、被审计单位与审计问题进行关联，并进行信息化处理，在进行下次审计时，减少实地审计的时间和工作量，提高审计工作的效率。(四)大数据、云计算技术促进相关关系证据的应用

审计人员在审计过程中，应根据充分、适当的审计证据发表审计意见，出具审计报告。但是，在大数据、云计算环境下，审计人员既面临巨量数据筛选的考验，又面临搜集适当审计证据的挑战。审计人员在搜集审计证据时，传统的思维路径都是基于因果关系来搜集审计证据，而大数据分析将会更多地运用相关关系分析来搜集和发现审计证据。但从审计证据发现的角度来看，由于大数据技术提供了前所未有的跨领域、可供量化的维度，使得审计问题大量的相关信息能够得以记录和计算分析。大数据、云计算技术没有改变事物间的因果关系，但在大数据、云计算技术中对相关关系的开发和利用，使得数据分析对因果逻辑关系的依赖降低了，甚至更多地倾向于应用基于相关关系的数据分析，以相关关系分析为基础的验证是大数据、云计算技术的一项重要特征。在大数据、云计算技术环境下，审计人员能搜集到的审计证据大多是电子证据(秦荣生，2013)。电子证据本身就非常复杂，云计算技术使获取有因果关系的证据更加困难。审计人员应从长期依赖因果关系来搜集和发现审计证据，转变成为利用相关关系来搜集和发现审计证据。(五)大数据、云计算技术促进高效数据审计的发展

直到今天，审计人员的数字审计技术依然建立在精准的基础上。这种思维方式适用于掌握“小数据量”的情况，因为需要分析的数据很少，所以审计人员必须尽可能精准地量化被审计单位的业务。随着大数据、云计算技术成为日常生活中的一部分，审计人员应开始从一个比以前更大、更全面的角度来理解被审计单位，将“样本= 总体”植入审计人员的思维中。相比依赖于小数据和精确性的时代，大数据更强调数据的完整性和混杂性，帮助审计人员进一步接近事情的真相，“局部”和“精确”将不再是审计人员追求的目标，审计人员追求的是事物的“全貌”和“高效”。围绕大数据，一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现。在实施审计时，审计人员应利用大数据、云计算技术，使用分布式拓朴结构、云数据库、联网审计、数据挖掘等新型的技术手段和工具，以提高审计的效率。

(六)大数据、云计算技术促进大数据审计师的发展

大数据、云计算时代，数据的真实、可靠是大数据发挥作用的前提。这客观上要求专业人员来对大数据的真实性、可靠性进行鉴证，审计人员可以扮演这种角色，或者称为数据审计师。能对大数据真实性、可靠性进行鉴证的数据审计师应该是计算机科学、数学、统计学和审计学领域的专家，他们应有大数据分析和预测的评估能力。数据审计师应恪守公正的立场和严守保密的原则，面对海量的数据和纷繁复杂的相关关系，选取分析和预测工具，以及解读数据及数据计算结果是否真实、可靠。一旦出现争议，数据审计师有权审查与分析结果相关的运算法则、统计方法以及数据采集、挖掘和处理过程。数据审计师的出现是为满足以市场为导向来解决数据真实性、可靠性问题的需求，这与20 世纪初期为了处理财务信息虚假而出现的审计人员一样，都是为了满足新需求而出现的。

三、大数据挖掘

数据的价值只有通过数据挖掘才能从低价值密度的数据中发现其潜在价值，而大数据挖掘技术的实现离不开云计算技术。在业界，全球著名的Google、EMC、惠普、IBM、微软等互联网公司都已经意识到大数据挖掘的重要意义。上述IT 巨头们纷纷通过收购大数据分析公司，进行技术整合，希望从大数据中挖掘更多的商业价值。数据挖掘通常需要遍历训练数据获得相关的统计信息，用于求解或优化模型参数，在大规模数据上进行频繁的数据访问需要耗费大量运算时间。数据挖掘领域长期受益于并行算法和架构的使用，使得性能逐渐提升。过去15 年来，效果尤其显著。试图将这些进步结合起来，并且提炼。GPU平台从并行上得到的性能提升十分显著。这些GPU平台由于采用并行架构，使用并行编程方法，使得计算能力呈几何级数增长。即便是图形处理、游戏编程是公认的复杂，它们也从并行化受益颇多。研究显示数据挖掘、图遍历、有限状态机是并行化未来的热门方向。MapReduce 框架已经被证明是提升GPU 运行数据挖掘算法性能的重要工具。D.Luo 等提出一种非平凡的策略用来并行一系列数据挖掘与数据挖掘问题，包括一类分类SVM 和两类分类SVM，非负最小二乘问题，及L1 正则化回归（lasso）问题。由此得到的乘法算法，可以被直截了当地在如MapReduce 和CUDA 的并行计算环境中实现。K.Shim 在MapReduce 框架下，讨论如何设计高MapReduce 算法，对当前一些基于MapReduce 的数据挖掘和数据挖掘算法进行归纳总结，以便进行大数据的分析。Junbo Zhang 等提出一种新的大数据挖掘技术，即利用MapRedue 实现并行的基于粗糙集的知识获取算法，还提出了下一步的研究方向，即集中于用基于并行技术的粗糙集算法处理非结构化数据。F.Gao 提出了一种新的近似算法使基于核的数据挖掘算法可以有效的处理大规模数据集。当前的基于核的数据挖掘算法由于需要计算核矩阵面临着可伸缩性问题，计算核矩阵需要O(N2)的时间和空间复杂度来计算和存储。该算法计算核矩阵时大幅度降低计算和内存开销，而且并没有明显影响结果的精确度。此外，通过折中结果的一些精度可以控制近似水平。它独立于随后使用的数据挖掘算法并且可以被它们使用。为了阐明近似算法的效果，在其上开发了一个变种的谱聚类算法，此外设计了一个所提出算法的基于MapReduce 的实现。在合成和真实数据集上的实验结果显示，所提出的算法可以获得显著的时间和空间节省。Christian Kaiser 等还利用MapReduce 框架分布式实现了训练一系列核函数学习机，该方法适用于基于核的分类和回归。Christian Kaiser 还介绍了一种扩展版的区域到点建模方法，来适应来自空间区域的大量数据。Yael Ben-Haim 研究了三种MapReduce 实现架构下并行决策树分类算法的设计, 并在Phoenix 共享内存架构上对SPRINT 算法进行了具体的并行实现。F.Yan 考虑了潜在狄利克雷分配（LDA）的两种推理方法——塌缩吉布斯采样（collapsed Gibbssampling，CGS）和塌缩变分贝叶斯推理（collapsedvariational Bayesian，CVB）在GPU 上的并行化问题。为解决GPU 上的有限内存限制问题，F.Yan 提出一种能有效降低内存开销的新颖数据划分方案。这种划分方案也能平衡多重处理器的计算开销，并能容易地避免内存访问冲突。他们使用数据流来处理超大的数据集。大量实验表明F.Yan 的并行推理方法得到的LDA 模型一贯地具有与串行推理方法相同的预测能力；但在一个有30 个多核处理器的GPU 上，CGS 方法得到了26倍的加速，CVB 方法得到了196 倍的加速。他们提出的划分方案和数据流方式使他们的方法在有更多多重处理器时可伸缩，而且可被作为通用技术来并行其它数据挖掘模型。Bao-Liang Lu 提出了一种并行的支持向量机，称为最小最大模块化网络(M3)，它是基“分而治之”的思想解决大规模问题的有效的学习算法。针对异构云中进行大数据分析服务的并行化问题G.Jung 提出了最大覆盖装箱算法来决定系统中多少节点、哪些节点应该应用于大数据分析的并行执行。这种方法可以使大数据进行分配使得各个计算节点可以同步的结束计算，并且使数据块的传输可以和上一个块的计算进行重叠来节省时间。实验表明，这种方法比其他的方法可以提高大约60% 的性能。在分布式系统方面，Cheng 等人 提出一个面向大规模可伸缩数据分析的可伸缩的分布式系统——GLADE。GLADE 通过用户自定义聚合（UDA）接口并且在输入数据上有效地运行来进行数据分析。文章从两个方面来论证了系统的有效性。第一，文章展示了如何使用一系列分析功能来完成数据处理。第二，文章将GLADE 与两种不同类型的系统进行比较：一个用UDA 进行改良的关系型数据库（PostgreSQL）和MapReduce(Hadoop)。然后从运行结果、伸缩性以及运行时间上对不同类型的系统进行了比较。

四、总结 大数据的超大容量自然需要容量大，速度快，安全的存储，满足这种要求的存储离不开云计算。高速产生的大数据只有通过云计算的方式才能在可等待的时间内对其进行处理。同时，云计算是提高对大数据的分析与理解能力的一个可行方案。大数据的价值也只有通

过数据挖掘才能从低价值密度的数据中发现其潜在价值，而大数据挖掘技术的实现离不开云计算技术。总之，云计算是大数据处理的核心支撑技术，是大数据挖掘的主流方式。没有互联网，就没有虚拟化技术为核心的云计算技术，没有云计算就没有大数据处理的支撑技术。

参考文献

秦荣生.大数据、云计算技术对审计的影响研究 何清.大数据与云计算

张为民.云计算: 深刻改变未来

文峰.云计算与云审计———关于未来审计的概念与框架的一些思考

Big data and cloud computing Big Data(Big Data)in recent years, more and more occasions, the concept is mentioned more and more people, And often, and cloud computing together, what is the relationship between cloud computing and big data become a hot topic.this Special report contains the following four aspects: 1.The value of big data;2.Big data challenge;3.Big data research;4.Cloud computing is the mainstream way of data mining.Through this report on our understanding of big data, as well as the understanding of the value of big data, large data processing and mining technology, large data mainly focus on “data”, provide the technology and methods of data collection, mining and analysis;Cloud computing technology focusing on “computing”, providing IT solutions.Big data and cloud computing technology can promote the development of continuous audit mode, the overall audit mode of application, the audit results of comprehensive application, the application of related evidence, the development of efficient data audit and the development of large data auditor.Strengthen big data and cloud computing technology measures of audit applications include set up long-term development strategy, accelerate the construction of the audit regulations, establish a platform, to strengthen research and development and improve the utilization ability.Keywords: big data cloud computing data mining impact on the audit policy Suggestions