緒論：寫作既是個(gè)人情感的抒發(fā)，也是對(duì)學(xué)術(shù)真理的探索，歡迎閱讀由發(fā)表云整理的11篇大數(shù)據(jù)金融論文范文，希望它們能為您的寫作提供參考和啟發(fā)。

篇（1）

一、2021屆畢業(yè)論文指導(dǎo)教師分配表（詳見(jiàn)附件1）

二、 畢業(yè)論文寫作與指導(dǎo)的具體安排

論文輔導(dǎo)時(shí)間：2020年10月1日至2021年4月1日

具體安排：

工作安排

具體內(nèi)容

具體要求

截止時(shí)間

選題

確定論文題目

根據(jù)自己的專業(yè)、結(jié)合實(shí)習(xí)情況，以項(xiàng)目為基礎(chǔ)選擇論文題目，并經(jīng)指導(dǎo)教師審核通過(guò)。

2021年1月1日

提綱

構(gòu)思論文結(jié)構(gòu)、擬訂論文提綱

結(jié)合企業(yè)實(shí)踐內(nèi)容確定論文結(jié)構(gòu)列出提綱。

2021年2月1日

寫作與批改

初稿

按照論文提綱撰寫初稿，主動(dòng)與論文指導(dǎo)老師聯(lián)系審核與批改。

2021年3月1日

二稿

按照論文指導(dǎo)老師的要求反復(fù)修改、完善、補(bǔ)充。

2021年4月1日

定稿

達(dá)到論文基本要求，定稿電子版發(fā)給論文指導(dǎo)老師。

2021年4月10日

交稿

打印提交

雙面打印，畢業(yè)返校時(shí)以班級(jí)為單位提交。

2021年6月

 

三、 指導(dǎo)教師聯(lián)系方式

姓名

職稱

郵箱

QQ

電話

方黨生

副教授

2541790217@qq.com

2541790217

15136166829

楊冬梅

講師

339097597@qq.com

339097597

18625779090

李春花

講師

19772728@qq.com

19772728

18638793098

魏瑤

講師

43665723@qq.com

43665723

15838313791

馬杰

高級(jí)講師

Hnhymj@126.com

 

13838067063

杜旭陽(yáng)

助理講師

604696049@qq.com

604696049

17396370961

高艷云

副教授

37742562@qq.com

37742562

13939020929

錢鈺

講師

397019111@qq.com

397019111

15093132377

梁慧丹

助理講師

1620280267@qq.com

1620280267

15188395423

秦航琪

助理講師

1191084277@qq.com

1191084277

15670930099

范迪

助理講師

1261810070@qq.com

1261810070

18339270887

 

四、畢業(yè)論文參考題目

大數(shù)據(jù)技術(shù)及應(yīng)用專業(yè)

1) 大數(shù)據(jù)時(shí)代下的網(wǎng)絡(luò)信息安全

2) 大數(shù)據(jù)對(duì)市場(chǎng)調(diào)查技術(shù)與研究方法的影響

3) 大數(shù)據(jù)環(huán)境下社會(huì)輿情分析方法研究

4) 大數(shù)據(jù)在房屋租賃的應(yīng)用

5) 大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域的應(yīng)用

6) 大數(shù)據(jù)在電子商務(wù)下的應(yīng)用

7) 大數(shù)據(jù)時(shí)代下線上餐飲變革

8) 大數(shù)據(jù)在養(yǎng)殖業(yè)中的應(yīng)用

9) 大數(shù)據(jù)對(duì)商業(yè)模式影響

10) 大數(shù)據(jù)在智能交通中的應(yīng)用

11) 基于大數(shù)據(jù)小微金融

12) 大數(shù)據(jù)在農(nóng)副產(chǎn)品中的應(yīng)用

13) 大數(shù)據(jù)在用戶行為分析中的應(yīng)用

14) 基于大數(shù)據(jù)的會(huì)員價(jià)值分析

15) 大數(shù)據(jù)對(duì)教育模式的影響

物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)專業(yè)

1）物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在蔬菜大棚中的應(yīng)用

2）物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)智能家居的應(yīng)用

3) 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)智能物流監(jiān)管的應(yīng)用

4) 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在企業(yè)的應(yīng)用

5) 計(jì)算機(jī)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)帶來(lái)的影響

6) 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在校園安全的應(yīng)用

7) 淺談物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展

8) 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在企業(yè)的應(yīng)用

9) 計(jì)算機(jī)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在各個(gè)行業(yè)的應(yīng)用

10) 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在食品安全追溯方面的應(yīng)用

11)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在樓宇智能化系統(tǒng)的應(yīng)用

12)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在智能停車場(chǎng)系統(tǒng)的應(yīng)用

13)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在安保行業(yè)的應(yīng)用

14)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在智能交通行業(yè)的應(yīng)用

15)基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的校園宿舍安防系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

 

信息統(tǒng)計(jì)與分析專業(yè)

1) 某企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力調(diào)查分析

2) 淺談企業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量

3) 人口素質(zhì)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系研究

4) 地區(qū)競(jìng)爭(zhēng)力初步分析

5) 農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與糧食安全保證問(wèn)題研究

6) 我國(guó)中小企業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與對(duì)策

7) 對(duì)某市房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)的市場(chǎng)分析

8) 消費(fèi)者購(gòu)買動(dòng)機(jī)調(diào)查分析

9) 某產(chǎn)品市場(chǎng)需求調(diào)查

10) 某產(chǎn)品銷售預(yù)測(cè)

11) 某產(chǎn)品銷售統(tǒng)計(jì)分析

12) 某產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力分析

13) 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)分析

14) 大數(shù)據(jù)發(fā)展對(duì)統(tǒng)計(jì)工作的影響分析

15) 鄭州租房狀況分析

 

五、畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）格式規(guī)范要求（詳見(jiàn)附件2）

六、畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）格式模板（詳見(jiàn)附件3）

 

 

 

 

 

 

附件1：2021屆畢業(yè)論文指導(dǎo)教師分配表

 

附件2

 

河南信息統(tǒng)計(jì)職業(yè)學(xué)院

畢業(yè)論文格式及規(guī)范要求

 

   河南信息統(tǒng)計(jì)職業(yè)學(xué)院畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）統(tǒng)一的規(guī)格要求如下：

（一）開(kāi)本  

A4白紙（210mm×297mm）

（二）裝訂

 長(zhǎng)邊左側(cè)裝訂

（三）全文編置

1．頁(yè)碼

全文頁(yè)碼自正文起編列，正文與附錄可連續(xù)編碼。頁(yè)碼以阿拉伯?dāng)?shù)字左右加圓點(diǎn)標(biāo)示，置頁(yè)邊下腳中間。

2．邊距

正文至附錄的文字版面規(guī)范為：天頭25mm；地腳25mm；左邊距30mm；右邊距25mm。上述邊距的允許誤差均為±1mm。

3．行字間距

正文至附錄的行字間距按5mm設(shè)置；字間距為1mm，或由Word自動(dòng)默認(rèn)。

（四）編排構(gòu)成

1．前置部分

（1）封面設(shè)置

第一排：“河南信息統(tǒng)計(jì)職業(yè)學(xué)院”，華文行楷一號(hào)字，居中排列，第一排前空兩行（三號(hào)字）；

第二排：“畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）”，黑體一號(hào)字，居中排列；

第三排：“        級(jí)           專業(yè)      班”， 黑體三號(hào)字，居中排列，橫線空格處填寫相應(yīng)內(nèi)容，填寫內(nèi)容使用宋體三號(hào)字，與第二排空二行（三號(hào)字）；

第四排：“題目                           ” 黑體三號(hào)字，居中排列，“題目”兩字中間留兩個(gè)漢字的空位，橫線空格處填寫相應(yīng)內(nèi)容，填寫內(nèi)容使用宋體三號(hào)字，與第三排空六行（三號(hào)字）；

第五排：“姓名          學(xué)號(hào)            ”，  黑體三號(hào)字，居中排列，“姓名“兩字中間留兩個(gè)漢字的空位，橫線空格處填寫相應(yīng)內(nèi)容，填寫內(nèi)容使用宋體三號(hào)字；

第六排：“指導(dǎo)教師            職稱              ”， 黑體三號(hào)字，居中排列，橫線空格處填寫相應(yīng)內(nèi)容，填寫內(nèi)容使用宋體三號(hào)字；

第七排：“系別        ” 黑體三號(hào)字，居中排列，橫線空格處填寫相應(yīng)內(nèi)容，填寫內(nèi)容使用宋體三號(hào)字，與第六排空兩行（三號(hào)字）。

第八排：“        年    月    日” 黑體三號(hào)字，居中排列，橫線空格處填寫相應(yīng)內(nèi)容，填寫內(nèi)容使用宋體三號(hào)字，與第七排空兩行（三號(hào)字）。

（2）聲明

本人必須聲明所呈交的論文是學(xué)生本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下獨(dú)立完成的。除了文別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫的研究成果。要求學(xué)生本人簽名。

（3）內(nèi)容提要

第二頁(yè)為內(nèi)容提要。內(nèi)容提要是對(duì)全文基本觀點(diǎn)的集中提煉和說(shuō)明。提要中應(yīng)闡明本論文（設(shè)計(jì)）要解決的主要問(wèn)題及其依據(jù)，并指出創(chuàng)新之處。內(nèi)容提要以300-500字為宜。其中“內(nèi)容提要”為黑體三號(hào)字，每字間空一格，居中排列。“內(nèi)容提要”下空一行編排具體內(nèi)容，具體內(nèi)容按照中文文章格式排列，使用宋體四號(hào)字。

（3）關(guān)鍵詞

關(guān)鍵詞是揭示文獻(xiàn)主體信息的詞匯。關(guān)鍵詞在內(nèi)容提要之后空一行設(shè)置。其中“關(guān)鍵詞”三字用黑體三號(hào)字與“內(nèi)容提要”對(duì)應(yīng)居中排列，而后另起行設(shè)置關(guān)鍵詞3-5個(gè)，用宋體四號(hào)字。各詞匯間不用標(biāo)點(diǎn)符號(hào)分隔，空一格漢字字符。

（4）目錄頁(yè)

“目錄”二字用三號(hào)加黑宋居中排列，字間空三格；“目錄”下空一行排全文的主要標(biāo)題，用四號(hào)仿宋體。對(duì)目錄中的每一個(gè)標(biāo)題都要標(biāo)注頁(yè)碼。

2．正文部分

一部完整的畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）正文部分一般應(yīng)由以下要素構(gòu)成：論文正文文字；結(jié)論；注釋；參考文獻(xiàn)。

（1）正文文字

論文（設(shè)計(jì)）的正文文字在署名后空一行排列，用四號(hào)仿宋字體打印。

（2）結(jié)論

畢業(yè)設(shè)計(jì)的體會(huì)和總結(jié)；該設(shè)計(jì)的結(jié)論、優(yōu)點(diǎn)及有待探討的問(wèn)題。

（3）注釋

注釋是用于對(duì)文內(nèi)某一特定內(nèi)容作必要的解釋或文字說(shuō)明。注釋的內(nèi)容置于與當(dāng)前頁(yè)主題文字的分線以下，以帶圓圈的阿拉伯?dāng)?shù)字標(biāo)示，左空二格排列，用小五號(hào)宋體字。

（4）參考文獻(xiàn)

參考文獻(xiàn)是作者著文時(shí)研究和參閱的相關(guān)資料。“參考文獻(xiàn)”四個(gè)字用三號(hào)黑體字左頂格標(biāo)示。參考文獻(xiàn)的內(nèi)容置于主體文字之后空一行排列，其順序與主體文字中的序號(hào)編排相對(duì)應(yīng)，以帶方括號(hào)的阿拉伯?dāng)?shù)字左頂格用五號(hào)宋體字排出全部?jī)?nèi)容。參考文獻(xiàn)要列出書(shū)名，作者姓名、出版社及出版日期、并標(biāo)明序號(hào)。在論文中引用所列的參考文獻(xiàn)時(shí)，只要在方括號(hào)內(nèi)注明所列文獻(xiàn)的序號(hào)即可。

（5）畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）正文部分3000～5000字。

 

 

 

 

 

附件3

 

河南信息統(tǒng)計(jì)職業(yè)學(xué)院

畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）

 

       級(jí)               專業(yè)     班

 

 

 

 

 

 

 

 

題    目                                   

姓    名                學(xué)號(hào)               

指導(dǎo)教師                職稱               

系    別                                   

 

20    年    月    日

 

 

聲    明

 

本人鄭重聲明所呈交的論文（設(shè)計(jì)）是我個(gè)人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下獨(dú)立完成的。除了文別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫的研究成果。

 

論文作者簽名：    

20　  年  月

日

 

 

 

 

 

 

 

 

 

內(nèi) 容 提 要

××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××

 

關(guān)鍵詞 ：××××× ××××× ××××× ×××××

目   錄 1 前言 1

1.1 1

1.2 1

1.3 4

1.4 4

2 5

2.1 5

2.2 5

2.2.1 5

2.2.2 6

2.3 7

3 8

3.1 9

3.2 10

4 11

4.1 12

4.1.1 13

4.1.2 14

4.1.3 15

4.1.4 18

4.1.5 20

5 結(jié)論 22

5.1 結(jié)論 23

5.2 問(wèn)題與不足 26

5.3 未來(lái)展望 27

參考文獻(xiàn) 28

 

 

1 ×××××××××××××××× 1.1 ×××××××××× ××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××

1.2 ×××××××××××××××× 1.2.1 ×××××××× ××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××

 

 

 

 

 

 

參考文獻(xiàn) [1] 江正榮編.地基與基礎(chǔ)施工手冊(cè).北京：中國(guó)建筑工業(yè)出版社，1997

[2] 高大釗主編.土力學(xué)與基礎(chǔ)工程.北京：中國(guó)建筑工業(yè)出版社，1998

……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… 

[8] 趙玉良.房屋地基基礎(chǔ)變形事故原因分析及處理.河北建筑工程學(xué)院學(xué)報(bào)，2007，25（2）

[9] 袁迎曙，賈福萍，蔡躍. 銹蝕鋼筋混凝土梁的結(jié)構(gòu)性能退化模型[J].土木工程學(xué)報(bào)，2001，(3)

[10] A. Castel, R. Francois, G.Arliguie. Mechanical Behavior of Reinforced Concrete Beams－Part 2: Bond andNotch Effects[J]. Materials and Structures. 2000, (3)

………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… 

[12] 中華人民共和國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn).建筑地基基礎(chǔ)設(shè)計(jì)規(guī)范（GB50007-2002）

[13] 中華人民共和國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn).建筑邊坡工程技術(shù)規(guī)范（GB50330-2002）.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

論文（設(shè)計(jì)）指導(dǎo)評(píng)語(yǔ)

 

 

 

 

 

 

建議論文成績(jī)                 指導(dǎo)教師                           

20     年     月      日    

論文（設(shè)計(jì)）答辯評(píng)語(yǔ)

 

 

 

 

 

論文成績(jī)                答辯組組長(zhǎng)                        

20     年     月      日    

答 辯 組 成 員

姓  名

性別

年齡

職稱

工作單位

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

篇（2）

[ 3 ] 王喜文.日本強(qiáng)化ICT領(lǐng)域國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力[N].中國(guó)電子報(bào)，2012-06-15（003）.

[ 4 ] The White House. Big Data Across the Federal Government[EB/OL].[2014-08-08].http：//whitehouse.gov/sites/default/files/microsites/ostp/big_data_fact_sh-eet.pdf.

[ 5 ] The Wall Street Journal. Big-Data Success Stories： Splunk[EB/OL].[2014-08-08].http：///ve-nturecapital/2011/10/21/big-data-success-stories-s-plunk/.

[ 6 ] The New York Times. Harvard Releases Big Data for Books[EB/OL].[2014-08-08].http：///2012/04/24/Harvard-releases-big-data-for-books/

[ 7 ] Spolanka. OverDrive announces a series of “Big Data”reports[EB/OL].[2014-08-08].http：//libraries.wr-ight.edu/noshelfrequired/2012/04/11/overdrive-an-no-unces-a-series-of-big-data-reports/.

[ 8 ] Xavier Amatrain，Justin flix公布個(gè)性化和推薦系統(tǒng)架構(gòu)[EB/OL].[2014-08-08].http：///article/2013-04-04/2814767-netflix-ml-architecture.

[ 9 ] 云推薦[EB/OL].[2014-08-08].http：///.

[10] 中國(guó)科學(xué)院.李國(guó)杰院士：大數(shù)據(jù)成為信息科技新關(guān)注點(diǎn)[EB/OL].[2014-08-08].http：///xw/zjsd/201206/t20120627_3605350.shtml.

[11] 李奕.大數(shù)據(jù)應(yīng)用方式：從數(shù)據(jù)服務(wù)、信息服務(wù)到知識(shí)服務(wù)[N].中國(guó)計(jì)算機(jī)報(bào)，2012-07-09（024）.

[12] Big data：The next frontier for innovation，competition and productivity[EB/OL].[2014-08-08].http：///Features/Big Data.

[13] 李晨暉，崔建明，陳超泉.大數(shù)據(jù)知識(shí)服務(wù)平臺(tái)構(gòu)建關(guān)鍵技術(shù)研究[J].情報(bào)資料工作，2013（2）：29-34.

[14] 秦曉珠，李晨暉，麥范金.大數(shù)據(jù)知識(shí)服務(wù)的內(nèi)涵、典型特征及概念模型[J].情報(bào)資料工作，2013（2）：18-22.

篇（3）

[中圖分類號(hào)]F832[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A [文章編號(hào)]1673-0461（2014）08-0035-04

互聯(lián)網(wǎng)金融監(jiān)管之棋局

􀳁李丹

（西南政法大學(xué)，重慶401120）

[摘要]大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的突飛猛進(jìn)、金融壟斷的困境以及民間借貸政策的寬松為互聯(lián)網(wǎng)金融在中國(guó)興起提供了合適的“土壤”，作為有別于傳統(tǒng)金融的新模式，其在中國(guó)的出現(xiàn)形成了一場(chǎng)新的棋局。在此新局中，互聯(lián)網(wǎng)金融有不同于傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)的風(fēng)險(xiǎn)類型――數(shù)據(jù)獲取、技術(shù)缺陷、迷信速度、網(wǎng)絡(luò)安全和權(quán)力異化，風(fēng)險(xiǎn)特征也異于傳統(tǒng)金融――擴(kuò)散快、主體脆弱、易交叉?zhèn)魅?，而給“當(dāng)局者迷”帶來(lái)了困惑，因此破解此迷局時(shí)，要結(jié)合其風(fēng)險(xiǎn)從交易技術(shù)、交易結(jié)構(gòu)、權(quán)力契約三個(gè)層面理清互聯(lián)網(wǎng)金融的監(jiān)管體系，破解這一“迷局”促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)金融的進(jìn)一步健康發(fā)展。

[關(guān)鍵詞]互聯(lián)網(wǎng)金融；風(fēng)險(xiǎn)；監(jiān)管層面

[中圖分類號(hào)]F832[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A [文章編號(hào)]1673-0461（2014）08-0035-04

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篇（4）

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2017.06.162

[中圖分類號(hào)]G642.0 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A [文章編號(hào)]1673-0194（2017）06-0-02

0 引 言

隨著計(jì)算機(jī)互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、社交網(wǎng)絡(luò)等現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)新技術(shù)突飛猛進(jìn)的發(fā)展，人們通過(guò)網(wǎng)絡(luò)瀏覽、搜索、購(gòu)物等行為產(chǎn)生的數(shù)據(jù)日益增多，致使人們邁入了數(shù)據(jù)以大量性、多樣性、價(jià)值性和高速性為特征的大數(shù)據(jù)時(shí)代。在我國(guó)，大數(shù)據(jù)已提升到國(guó)家戰(zhàn)略的層面，國(guó)務(wù)院于2015年頒布的《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》指出，“深化大數(shù)據(jù)在各行業(yè)創(chuàng)新應(yīng)用”，在文化、教育等領(lǐng)域全面推廣大數(shù)據(jù)應(yīng)用和開(kāi)展大數(shù)據(jù)應(yīng)用示范。十八屆五中全會(huì)通過(guò)的“十三五”規(guī)劃綱要進(jìn)一步提出了將“實(shí)施國(guó)家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，推進(jìn)數(shù)據(jù)資源開(kāi)放共享”。

目前，大數(shù)據(jù)及大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)滲透到經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、生活的方方面面，并影響著人們的理念、行為和習(xí)慣，其中，本科高等教育也深受影響。隨著大稻蕕募鈾俜⒄?，F(xiàn)代教學(xué)技術(shù)不斷轉(zhuǎn)型升級(jí)，出現(xiàn)了慕課、微課、翻轉(zhuǎn)課程等新的教學(xué)方法，對(duì)傳統(tǒng)的本科教學(xué)也提出了前所未有的新要求。如何追隨大數(shù)據(jù)時(shí)展帶來(lái)的深刻改革，對(duì)教師掌握日新月異的現(xiàn)代教學(xué)理念，提高教學(xué)效果具有重要的意義。國(guó)內(nèi)已有學(xué)者探討了大數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)、國(guó)際經(jīng)濟(jì)學(xué)、財(cái)政學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和管理統(tǒng)計(jì)學(xué)等課程教學(xué)的影響及相應(yīng)的調(diào)整策略。盡管劉濤雄和徐曉飛（2015）、姜疆（2016）、申紅艷 等（2014）探討了大數(shù)據(jù)時(shí)代的宏觀經(jīng)濟(jì)分析，但鮮有文獻(xiàn)研究大數(shù)據(jù)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)的影響。因此，本文擬在大數(shù)據(jù)時(shí)代探討宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)本科的教學(xué)改革。

1 宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)傳統(tǒng)教學(xué)模式中的問(wèn)題

宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)是經(jīng)濟(jì)管理類專業(yè)中一門承上啟下的基礎(chǔ)課程，是經(jīng)濟(jì)管理類碩士與博士研究生入學(xué)考試的必考課程。宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)研究整體經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，解釋同時(shí)影響許多家庭、企業(yè)和市場(chǎng)的經(jīng)濟(jì)變化，主要考察國(guó)民收入的決定與變動(dòng)、短期的經(jīng)濟(jì)波動(dòng)、長(zhǎng)期的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、就業(yè)、通貨膨脹和國(guó)際收支等問(wèn)題。當(dāng)前大部分高校的宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)還是采用傳統(tǒng)的教學(xué)模式，存在諸如注重理論教學(xué)、輕實(shí)踐教學(xué)；教學(xué)方式單一、學(xué)生自主學(xué)習(xí)意愿不強(qiáng)；考核方式偏向固定化等問(wèn)題。

1.1 注重理論教學(xué)，輕實(shí)踐教學(xué)

宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)是理論性和實(shí)踐性均比較強(qiáng)的一門基礎(chǔ)課程，該課程的理論可以指導(dǎo)解決現(xiàn)實(shí)生活中的經(jīng)濟(jì)問(wèn)題和現(xiàn)象。但在傳統(tǒng)的教學(xué)中，主要以講授抽象難懂的理論知識(shí)為主，如國(guó)民收入決定理論模型、IS-LM模型、AD-AS模型等，為了讓學(xué)生能夠理解清楚宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)理論的內(nèi)涵，任課教師往往會(huì)用大量的時(shí)間去講解這些理論知識(shí)，盡管在一定程度上有利于學(xué)生掌握理論知識(shí)，但占據(jù)了太多的課堂時(shí)間、消耗了教師太多的精力，教師在課堂上基本沒(méi)有多余的時(shí)間和精力區(qū)開(kāi)展實(shí)踐性教學(xué)。

1.2 教學(xué)模式單一，學(xué)生自主學(xué)習(xí)意愿不強(qiáng)

大多數(shù)高校的宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)仍采用教師課前備課，課堂上講授教材附帶或自作的PPT，課后解答疑難問(wèn)題單一的傳統(tǒng)教學(xué)模式。這種教學(xué)模式以教師為主體，教師在課堂上講授的內(nèi)容是學(xué)生獲取知識(shí)的主要途徑，而且教師課堂講授占據(jù)了大部分的課堂時(shí)間，留給學(xué)生在課堂上討論的機(jī)會(huì)和時(shí)間并不多，學(xué)生在課堂上以被動(dòng)聽(tīng)講為主，導(dǎo)致學(xué)生自主學(xué)習(xí)意愿不強(qiáng)，這不利于提高學(xué)生提問(wèn)、探索、思考問(wèn)題的能力。傳統(tǒng)的課堂教學(xué)深受時(shí)間和空間的限制，教師完全掌握了教學(xué)進(jìn)度，學(xué)生基本上按教學(xué)大綱進(jìn)行學(xué)習(xí)，自主安排學(xué)習(xí)的空間不多，這不利于激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性。

1.3 考核方式偏向固定化

傳統(tǒng)的宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)考核方式主要以期末考試為主，課程成績(jī)一般按照平時(shí)成績(jī)（包括出勤、作業(yè)、課堂表現(xiàn)、期中考試成績(jī)等）與期末考試成績(jī)3∶7或4∶6的比例加權(quán)平均組成。這種考核方式盡管在一定程度上能夠相對(duì)客觀地檢驗(yàn)學(xué)生掌握宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)基本概念、原理和規(guī)律等內(nèi)容的情況，但也可能存在教師在試題命題過(guò)程中因?yàn)闆](méi)有為主觀題和客觀題設(shè)置合理的比例，而出現(xiàn)學(xué)生平時(shí)上課不認(rèn)真聽(tīng)講，通過(guò)考前死記硬背獲得高分的問(wèn)題，未能檢驗(yàn)學(xué)生運(yùn)用宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)理論分析并解決問(wèn)題的能力。傳統(tǒng)的考核方式也未對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)態(tài)度、實(shí)踐能力進(jìn)行考核。

2 大數(shù)據(jù)時(shí)代宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)改革的探討

大數(shù)據(jù)時(shí)代為宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)帶來(lái)了海量的數(shù)據(jù)和新穎的案例等資料，為宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)課堂教學(xué)提供了既豐富又生動(dòng)的素材，為推進(jìn)宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)改革提供了強(qiáng)有力的保障。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)進(jìn)行改革，可以提高教學(xué)效率、激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣、培養(yǎng)學(xué)生獨(dú)立思考和解決問(wèn)題的能力，更有利于經(jīng)濟(jì)管理類專業(yè)學(xué)生掌握宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)，為學(xué)習(xí)國(guó)際經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融經(jīng)濟(jì)學(xué)、財(cái)政學(xué)等后續(xù)專業(yè)課程奠定扎實(shí)的基礎(chǔ)，并為參加研究生入學(xué)、政府機(jī)關(guān)、金融機(jī)構(gòu)、高校等用人單位的招聘考試做好充分準(zhǔn)備。

2.1 形成基于大數(shù)據(jù)的教學(xué)理念

大數(shù)據(jù)時(shí)代要求人們要形成大數(shù)據(jù)思維，同樣，大數(shù)據(jù)背景下的宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)課程教學(xué)改革也需要具備大數(shù)據(jù)的思維。為了形成基于大數(shù)據(jù)的教學(xué)理念，任課教師要緊緊跟隨大數(shù)據(jù)時(shí)展的步伐，積極參加各種運(yùn)用大數(shù)據(jù)改進(jìn)教學(xué)的培訓(xùn)、進(jìn)修，認(rèn)真學(xué)數(shù)據(jù)時(shí)代先進(jìn)的教學(xué)技術(shù)和方法，并不斷將這些教學(xué)技術(shù)和方法引入宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)課堂教學(xué)中。

2.2 多渠道豐富教學(xué)內(nèi)容

第一，添加大數(shù)據(jù)時(shí)代的海量數(shù)據(jù)信息資料，豐富教學(xué)內(nèi)容。傳統(tǒng)的宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)存在理論性較強(qiáng)的問(wèn)題，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，任課教師可輔之以海量數(shù)據(jù)信息資料來(lái)豐富教學(xué)內(nèi)容。與純粹理論知識(shí)教學(xué)不同，基于現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的數(shù)據(jù)案例教學(xué)更加生動(dòng)有趣，更能激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性，更有助于學(xué)生牢固掌握抽象的宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)理論知識(shí)，并提高運(yùn)用宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)理論分析問(wèn)題和解決問(wèn)題的能力。比如，在講授居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（CPI）時(shí)，可分別引入基于掃描數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)、谷歌趨勢(shì)（Google Trends）預(yù)測(cè)CPI等案例分析。宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)課程中，所有章節(jié)的內(nèi)容基本都可以通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)查找到大量相關(guān)的數(shù)據(jù)信息資料，利用這些資料可以更新、修訂教學(xué)大綱、教案和講義，有利于豐富教學(xué)內(nèi)容，也有助于提高教學(xué)效果。

第二，增加運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行宏觀經(jīng)濟(jì)分析的內(nèi)容。在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下，我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展面臨著更加錯(cuò)綜復(fù)雜的國(guó)內(nèi)外形勢(shì)和更加繁重艱巨的任務(wù)，因此，宏觀經(jīng)濟(jì)決策對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)分析提出了更高的要求?！笆濉币?guī)劃綱要中指出“完善政策制定和決策機(jī)制：注重運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)、統(tǒng)計(jì)云、大數(shù)據(jù)技術(shù)，提高經(jīng)濟(jì)運(yùn)行信息及時(shí)性、全面性和準(zhǔn)確性”。因此，在大數(shù)據(jù)時(shí)代的宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)改革有必要加入宏觀經(jīng)濟(jì)分析。

傳統(tǒng)的宏觀經(jīng)濟(jì)分析主要通過(guò)對(duì)比宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、構(gòu)建宏觀經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型、仿真宏觀經(jīng)濟(jì)動(dòng)力系統(tǒng)，對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行形勢(shì)及其發(fā)展趨勢(shì)加以判斷和預(yù)測(cè)。大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)規(guī)模大、類型多，拓寬了宏觀經(jīng)濟(jì)分析所用數(shù)據(jù)信息的來(lái)源，并提高了數(shù)據(jù)信息獲取的時(shí)效性。目前，國(guó)內(nèi)外運(yùn)用大數(shù)據(jù)的概念、方法和技術(shù)進(jìn)行宏觀經(jīng)濟(jì)分析的研究主要集中在宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)（尤其是現(xiàn)時(shí)預(yù)測(cè)）、宏觀經(jīng)濟(jì)分析技術(shù)、宏觀經(jīng)濟(jì)政策和宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域。

第三，借助大數(shù)據(jù)時(shí)代媒體報(bào)道拓寬知識(shí)面。在學(xué)習(xí)教材的基礎(chǔ)上，可推薦學(xué)生通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)；物聯(lián)網(wǎng)；經(jīng)濟(jì)信息聯(lián)播、經(jīng)濟(jì)半小時(shí)、經(jīng)濟(jì)信息聯(lián)播等財(cái)經(jīng)類電視節(jié)目；《21世o經(jīng)濟(jì)報(bào)道》《經(jīng)濟(jì)觀察報(bào)》《金融時(shí)報(bào)》《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》等報(bào)紙雜志的財(cái)經(jīng)報(bào)道，多渠道關(guān)注宏觀經(jīng)濟(jì)熱點(diǎn)問(wèn)題，拓寬學(xué)生的知識(shí)面。

2.3 加強(qiáng)實(shí)踐性教學(xué)

培養(yǎng)學(xué)生熟練運(yùn)用宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)理論與方法分析國(guó)內(nèi)外現(xiàn)實(shí)生活中的經(jīng)濟(jì)問(wèn)題和現(xiàn)象是宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)的目標(biāo)。因此，任課教師在講授理論知識(shí)和方法的基礎(chǔ)上，更應(yīng)注重實(shí)踐教學(xué)。

大數(shù)據(jù)時(shí)代的宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)本科實(shí)踐教學(xué)，應(yīng)當(dāng)以培養(yǎng)學(xué)生的主動(dòng)性和創(chuàng)造性為根本出發(fā)點(diǎn)，任課教師可以以宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)理論知識(shí)和豐富的大數(shù)據(jù)資源為基礎(chǔ)，結(jié)合與大數(shù)據(jù)相關(guān)的課題、論文，將宏觀經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的研究思想、研究方法、研究前沿引入教學(xué)。具體而言，教師可通過(guò)引導(dǎo)學(xué)生如何觀察現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題進(jìn)行選題，如何結(jié)合宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)理論構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，如何查找和整理文獻(xiàn)，如何搜集大樣本的宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，如何撰寫學(xué)術(shù)論文并加以修改等方式增加研究性教學(xué)。鼓勵(lì)學(xué)生積極參與到研究中，使學(xué)生在研究過(guò)程中不斷學(xué)習(xí)和實(shí)踐，培養(yǎng)學(xué)生獨(dú)立思考的習(xí)慣，提高其研究學(xué)習(xí)能力。

此外，還可采取“走出去”與“請(qǐng)進(jìn)來(lái)”相結(jié)合的戰(zhàn)略開(kāi)展實(shí)踐性教學(xué)。“走出去”是指組織學(xué)生到當(dāng)?shù)氐慕y(tǒng)計(jì)局、發(fā)改委、經(jīng)信委等與宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行緊密相關(guān)的政府部門和互聯(lián)網(wǎng)、金融、電信、零售等應(yīng)用大數(shù)據(jù)的企業(yè)進(jìn)行參觀學(xué)習(xí)，加強(qiáng)與這些單位開(kāi)展深入合作，建立校外實(shí)訓(xùn)實(shí)習(xí)基地，讓學(xué)生真正參與宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)踐活動(dòng)?！罢?qǐng)進(jìn)來(lái)”是邀請(qǐng)這些單位既熟悉宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)分析，又精通大數(shù)據(jù)分析的工作人員到學(xué)校為學(xué)生開(kāi)展報(bào)告、經(jīng)驗(yàn)交流座談會(huì)。

2.4 采用“以學(xué)生為中心”的教學(xué)模式

大數(shù)據(jù)時(shí)代的在線教學(xué)平臺(tái)、翻轉(zhuǎn)課堂、微課、慕課，為實(shí)現(xiàn)宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)模式，由“以教師為中心”轉(zhuǎn)換為“以學(xué)生為中心”提供了保障。具體來(lái)說(shuō)，教師可先根據(jù)課程標(biāo)準(zhǔn)和教學(xué)實(shí)踐的要求，制作宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)課程教學(xué)大綱，接著按照微課、慕課、翻轉(zhuǎn)課堂等教學(xué)模式的要求，從學(xué)生學(xué)習(xí)需求的角度出發(fā)，將每章節(jié)內(nèi)容制作成PPT、視頻、練習(xí)題、測(cè)試題、討論題、評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)等資料，然后將這些資料上傳至教學(xué)平臺(tái)，為學(xué)生提供豐富的學(xué)習(xí)資源，也為學(xué)生提供更多自主學(xué)習(xí)的空間，這樣學(xué)生可隨時(shí)隨地通過(guò)在線教學(xué)平臺(tái)進(jìn)行自主學(xué)習(xí)。

在線教學(xué)平臺(tái)采用交互式的短視頻學(xué)習(xí)模式，以10分鐘左右的片段式多媒體視頻為主，并在線完成配套的測(cè)試題，讓學(xué)生在輕松有趣的環(huán)境下掌握枯燥無(wú)味的宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)原理，有利于激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，提高學(xué)習(xí)效率。在線教學(xué)平臺(tái)為學(xué)生和教師、學(xué)生和學(xué)生、教師和教師之間搭建了交流平臺(tái)，通過(guò)平臺(tái)可以相互發(fā)表觀點(diǎn)、交流意見(jiàn)、提問(wèn)、解答等，有利于增加師生的互動(dòng)，也有利于培養(yǎng)學(xué)生思考、分析和解決現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題的能力。此外，在線教學(xué)平臺(tái)會(huì)將學(xué)生的學(xué)習(xí)行為進(jìn)行記錄，并根據(jù)記憶退化曲線提醒學(xué)生哪些內(nèi)容需要及時(shí)復(fù)習(xí)，進(jìn)一步運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)平臺(tái)記錄的學(xué)生信息進(jìn)行分析，可提煉出學(xué)生的學(xué)習(xí)能力、性格特征、學(xué)習(xí)狀態(tài)等信息，依此開(kāi)展有針對(duì)性的個(gè)性化教育。

2.5 實(shí)施多元化考核

在大數(shù)據(jù)背景下，宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)課程應(yīng)采用多元化考核方式，既考核學(xué)生對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)理論知識(shí)的理解程度，也考核學(xué)生綜合運(yùn)用宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)知識(shí)的能力，同時(shí)，也考核學(xué)生在線學(xué)習(xí)和參與宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)踐教學(xué)等情況。如，其可根據(jù)教學(xué)平臺(tái)記錄學(xué)生完整的在線學(xué)習(xí)過(guò)程（包括每一個(gè)知識(shí)點(diǎn)內(nèi)容的學(xué)習(xí)進(jìn)度、完成配套練習(xí)和測(cè)試的情況，完成答題的時(shí)間、答題的熟練程度、答題的順序和答題的次數(shù)等），并結(jié)合參加實(shí)踐性教學(xué)的情況、對(duì)各部分內(nèi)容掌握的情況、課堂表現(xiàn)、出勤等綜合考核，給出合理的課程成績(jī)以及相應(yīng)的評(píng)價(jià)。

3 結(jié) 語(yǔ)

大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，為宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)課堂教學(xué)提供大量的數(shù)據(jù)和豐富生動(dòng)的案例等資料。在宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)改革中，應(yīng)緊扣大數(shù)據(jù)時(shí)展的脈搏，充分把握好大數(shù)據(jù)時(shí)代帶來(lái)的有利條件，整合一切可以整合的大數(shù)據(jù)資源，合理運(yùn)用翻轉(zhuǎn)課堂、微課、慕課等新教學(xué)方法，更好地發(fā)揮大數(shù)據(jù)服務(wù)宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)本科教學(xué)改革，不斷提高教學(xué)效果。

主要參考文獻(xiàn)

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篇（5）

大數(shù)據(jù)作為一種有用的信息資源，在商業(yè)、金融等領(lǐng)域發(fā)揮著越來(lái)越重要作用，也逐漸成為社會(huì)科學(xué)的國(guó)際前沿應(yīng)用研究?jī)?nèi)容之一。然而，在經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)還鮮少被用到（據(jù)統(tǒng)計(jì)，截至2014年12月，google中學(xué)術(shù)搜索到的與“大數(shù)據(jù)”有關(guān)的研究論文共3026篇，其中僅有29篇是和經(jīng)濟(jì)學(xué)相關(guān)）。但因海量經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)資源的快速增長(zhǎng)，計(jì)算技術(shù)和能力的不斷提高，以及方法論的不斷發(fā)展，將大數(shù)據(jù)分析技術(shù)運(yùn)用于經(jīng)濟(jì)學(xué)已成為一個(gè)值得探討的新課題。展望未來(lái)，由于經(jīng)濟(jì)學(xué)是一門理論與實(shí)踐相結(jié)合的學(xué)科，將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)學(xué)，有可能會(huì)開(kāi)辟一個(gè)全新的經(jīng)濟(jì)學(xué)發(fā)展領(lǐng)域。

一、大數(shù)據(jù)在經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用的基本原理

大數(shù)據(jù)在經(jīng)濟(jì)學(xué)中應(yīng)用的基本思路以大樣本數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)為基礎(chǔ)。其中大樣本統(tǒng)計(jì)的過(guò)程概括如下：用N個(gè)代入變量得出對(duì)應(yīng)的N個(gè)測(cè)量結(jié)果與K個(gè)潛在的預(yù)測(cè)因子，比如：以居民消費(fèi)價(jià)格CPI指數(shù)預(yù)測(cè)為例，首先通過(guò)GOOGLE數(shù)據(jù)搜索或其他軟件，篩選出同CPI有關(guān)的一系列關(guān)鍵詞（比如糧食產(chǎn)量、原油期貨價(jià)格、氣候溫度、價(jià)格改革政策等），然后通過(guò)這些關(guān)鍵詞在文本數(shù)據(jù)（新聞、微博、評(píng)論、研究報(bào)告、學(xué)術(shù)論文等）出現(xiàn)的時(shí)間頻次，計(jì)算它們之間的相關(guān)關(guān)系和邏輯路徑關(guān)系，從而得到測(cè)量結(jié)果N和預(yù)測(cè)因子K。在許多情形下，每一個(gè)代入變量的信息是足夠豐富的，但不具有結(jié)構(gòu)性，故可能會(huì)產(chǎn)生很多潛在預(yù)測(cè)因子，因此，需要注意的是：若是過(guò)度擬合，即預(yù)測(cè)因子K的個(gè)數(shù)可能會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于觀測(cè)變量N的個(gè)數(shù)時(shí)，雖然模型可完美解釋觀測(cè)到的結(jié)果，但樣本外數(shù)據(jù)的解釋力卻很差。在這種狀況下，構(gòu)造一個(gè)最大化樣本解釋力的模型便成為首要目標(biāo)，同時(shí)構(gòu)建的模型還不能出現(xiàn)因過(guò)度擬合所導(dǎo)致的樣本外無(wú)力解釋的情形。因模型構(gòu)建不同，使用方法也隨之改變，懲罰預(yù)測(cè)因子的過(guò)度使用方式也不同。如Lasso回歸模型，在滿足一系列約束條件下，依據(jù)最小化離差平方和來(lái)選擇模型系數(shù)。通過(guò)將樣本分為“訓(xùn)練樣本”和“測(cè)試樣本”（“訓(xùn)練樣本”用來(lái)估計(jì)模型參數(shù)，“測(cè)試樣本”用來(lái)評(píng)估模型）進(jìn)行過(guò)度擬合。而在評(píng)估預(yù)測(cè)效果時(shí)，一般交叉使用樣本內(nèi)預(yù)測(cè)與過(guò)度擬合，但目前這種交叉驗(yàn)證的方法在當(dāng)前的實(shí)證微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)中也鮮少用到。

機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)非常重要假設(shè)就是機(jī)器學(xué)習(xí)的環(huán)境是相對(duì)穩(wěn)定的，也就是樣本數(shù)據(jù)（訓(xùn)練樣本與測(cè)試樣本情形相同）獨(dú)立產(chǎn)生于同一過(guò)程。但由于現(xiàn)實(shí)環(huán)境會(huì)隨著時(shí)間發(fā)生改變，故這一假設(shè)并不合理，因此，在高頻使用新數(shù)據(jù)的應(yīng)用中，往往通過(guò)對(duì)自身持續(xù)“再訓(xùn)練”，從而使得模型可以隨著時(shí)間與環(huán)境的變化對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行調(diào)整。當(dāng)然，對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)，有些經(jīng)濟(jì)學(xué)家提出了盧卡斯批判的疑問(wèn)，即若根據(jù)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行政策調(diào)整，則政策調(diào)整后的現(xiàn)實(shí)結(jié)果可能與初始模型的預(yù)測(cè)結(jié)果有差異，因?yàn)檎叩母淖儠?huì)影響數(shù)據(jù)間的潛在行為關(guān)系，但這一疑問(wèn)在其他預(yù)測(cè)模型，比如計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型、結(jié)構(gòu)方程模型和聯(lián)立系統(tǒng)模型中也都存在。

二、大數(shù)據(jù)對(duì)經(jīng)濟(jì)學(xué)的影響及前景

如今，隨著數(shù)據(jù)樣本容量的急劇增加，使得大數(shù)據(jù)的使用方式不盡相同。作為一個(gè)規(guī)律性科學(xué)，經(jīng)濟(jì)學(xué)需要廣泛、詳細(xì)的數(shù)據(jù)，并運(yùn)用統(tǒng)計(jì)技術(shù)來(lái)處理新型數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)可能會(huì)在社會(huì)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)間構(gòu)建一架橋梁，其學(xué)科價(jià)值可能在于創(chuàng)造新的思維方式，這將會(huì)導(dǎo)致對(duì)經(jīng)濟(jì)學(xué)的新思考和研究方法創(chuàng)新，甚至?xí)?lái)分析經(jīng)濟(jì)學(xué)方法的質(zhì)變。

一方面，由于多維度的精細(xì)間隔，大數(shù)據(jù)可以為經(jīng)濟(jì)學(xué)研究人員提供更多研究變量和視角，可以研究以前難以測(cè)度的行為理論，這為經(jīng)濟(jì)理論研究提供了一種全新的測(cè)量方法。例如：麻省理工大學(xué)助理教授Alberto Cavallo設(shè)計(jì)的“百萬(wàn)價(jià)格”項(xiàng)目，該項(xiàng)目旨在通過(guò)一個(gè)網(wǎng)絡(luò)程序，獲取網(wǎng)上物品價(jià)格，繼而運(yùn)用這些數(shù)據(jù)計(jì)算得出通脹指數(shù)，該通貨膨脹指數(shù)就是阿根廷的精確透明通貨膨脹指標(biāo)，其實(shí)時(shí)價(jià)格數(shù)據(jù)的捕捉能力和準(zhǔn)確度，使得該指標(biāo)作為政府測(cè)量通脹的替代選擇。又如，谷歌提供的請(qǐng)求式數(shù)據(jù)選擇也提供了一個(gè)探索新機(jī)會(huì)的理由，目前一個(gè)備受矚目的例子就是“及時(shí)預(yù)報(bào)”，在某些方面它可以通過(guò)龐大經(jīng)濟(jì)社會(huì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行短期精確預(yù)測(cè)。

篇（6）

白宮里的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略

如今，美國(guó)已進(jìn)入“大數(shù)據(jù)”時(shí)代?！按髷?shù)據(jù)”對(duì)信息爆炸時(shí)代的嶄新描述，它的基本單位是“太”（TB），而1000個(gè)“太”則等于一“拍”（PB）。這個(gè)單位有多大？舉個(gè)例子，美國(guó)國(guó)會(huì)圖書(shū)館是世界上最大的圖書(shū)館之一，它所有印刷品的信息量加起來(lái)只有15太，而全美國(guó)僅在2010年一年的新增數(shù)據(jù)量就足足有3500拍，這比13億中國(guó)人人手一本1500頁(yè)的書(shū)加起來(lái)的信息量還要大。

奧巴馬政府意識(shí)到大數(shù)據(jù)技術(shù)的重要性，將其視為“未來(lái)的新石油”。2012年3月，奧巴馬政府在白宮網(wǎng)站了《大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展倡議》。2012年5月，美國(guó)數(shù)字政府戰(zhàn)略，更是提出要通過(guò)協(xié)調(diào)化的方式，以信息和客戶為中心，改變聯(lián)邦政府工作方式，為美國(guó)民眾提供更優(yōu)的公共服務(wù)。其中關(guān)鍵，就是政府必須保證美國(guó)民眾可以隨時(shí)隨地通過(guò)任何平臺(tái)或設(shè)備獲取政府信息和公共服務(wù)。美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)、國(guó)家衛(wèi)生研究院、國(guó)防部、能源部、國(guó)防部高級(jí)研究局、地質(zhì)勘探局等六個(gè)聯(lián)邦部門和機(jī)構(gòu)承諾，將投入超過(guò)2億美元資金用于研發(fā)“從海量數(shù)據(jù)信息中獲取知識(shí)所必需的工具和技能”。

美國(guó)最重要的數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)就是奧巴馬政府在2009年推出的Data.gov，Data.gov也是美國(guó)“開(kāi)放政府”承諾的關(guān)鍵部分。依照原始、地理數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)工具三個(gè)門類，涵蓋了農(nóng)業(yè)、 氣象、金融、就業(yè)、人口統(tǒng)計(jì)、教育、醫(yī)療、交通、能源等大約50個(gè)門類，匯集了“從家庭和企業(yè)能耗趨勢(shì)分析到全球?qū)崟r(shí)地震通知等，甚至還可以查詢從好奇號(hào)火星漫步者發(fā)回來(lái)的數(shù)據(jù)中得知火星的天氣情況”。

為了確保美國(guó)民眾能方便快捷地找到政府服務(wù)欄目，美國(guó)在各聯(lián)邦政府層面實(shí)施了“數(shù)字分析項(xiàng)目”，“這是政府IT部門第一次摸清公眾都在網(wǎng)站上尋找什么信息、在哪里尋找這些信息，以及他們是否能夠順利找到信息等情況。”政府IT部門還對(duì)聯(lián)邦政府網(wǎng)站在移動(dòng)設(shè)備上的使用進(jìn)行了優(yōu)化，并開(kāi)發(fā)了移動(dòng)應(yīng)用程序，確保美國(guó)公民隨時(shí)、隨地，通過(guò)任何設(shè)備都能獲取政府信息。

大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略在企業(yè)

除了政府，美國(guó)企業(yè)也同樣擁有對(duì)于數(shù)據(jù)重視和應(yīng)用的歷史傳統(tǒng)。

早在大數(shù)據(jù)概念火熱起來(lái)之前，美國(guó)信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)在大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)已經(jīng)有了很多技術(shù)積累，這使得美國(guó)的大型信息技術(shù)企業(yè)可以迅速轉(zhuǎn)型為大數(shù)據(jù)企業(yè)。有的企業(yè)自身是大數(shù)據(jù)技術(shù)的推出者，谷歌就是典型代表。大數(shù)據(jù)核心技術(shù)Hadoop是雅虎員工Doug Cutting根據(jù)谷歌2003年的學(xué)術(shù)論文研究而來(lái)。有的企業(yè)則通過(guò)收購(gòu)業(yè)內(nèi)已經(jīng)存在的大數(shù)據(jù)企業(yè)來(lái)建立大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，典型代表是IBM。自2005年以來(lái)，IBM出資160億美元收購(gòu)了超過(guò)30家大數(shù)據(jù)企業(yè)。大數(shù)據(jù)不同于傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而是充斥了非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，美國(guó)在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域有數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)的領(lǐng)頭羊甲骨文公司，但甲骨文公司也推出了大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)。甲骨文公司成為了業(yè)界首個(gè)以全面、軟硬件集成的產(chǎn)品滿足企業(yè)關(guān)鍵大數(shù)據(jù)需求的公司。它可幫助客戶進(jìn)一步提高效率、簡(jiǎn)化管理并洞察數(shù)據(jù)的內(nèi)在本質(zhì)，從而最大限度地挖掘數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值。

篇（7）

一、大數(shù)據(jù)與高校

伴隨著人類存儲(chǔ)信息量的增長(zhǎng)，越來(lái)越多的領(lǐng)域開(kāi)始加入大數(shù)據(jù)陣營(yíng)，越來(lái)越多的行業(yè)開(kāi)始利用大數(shù)據(jù)分析，大數(shù)據(jù)給我們帶來(lái)的影響已經(jīng)悄然成為社會(huì)各行業(yè)運(yùn)行的基礎(chǔ)。

高校作為社會(huì)培養(yǎng)人才的一個(gè)重要的組成部分，目前多數(shù)學(xué)校仍延續(xù)著傳統(tǒng)的教育范式，教學(xué)策略依賴教師的經(jīng)驗(yàn)，教師的學(xué)術(shù)嚴(yán)重落后于社會(huì)科技的發(fā)展，學(xué)校的評(píng)估機(jī)制存在很多漏洞等等。許多專家發(fā)現(xiàn)了高等教育存在的問(wèn)題，卻沒(méi)有更好的解決辦法，以前我們常說(shuō)“讓事實(shí)說(shuō)話”，現(xiàn)在我們大聲呼吁“讓數(shù)據(jù)說(shuō)話，用說(shuō)話的數(shù)據(jù)”。

二、迎接大數(shù)據(jù)

迎接大數(shù)據(jù)的到來(lái)首先要做的就是思維模式的改變。大數(shù)據(jù)科學(xué)本身其實(shí)是許多學(xué)科例如統(tǒng)計(jì)學(xué)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)技術(shù)，方法論相結(jié)合的跨學(xué)科科技，以多種理論為基礎(chǔ)而誕生的新興科技，使用者必須要對(duì)自己原本的思維模式進(jìn)行相應(yīng)的變革。

大數(shù)據(jù)首先強(qiáng)調(diào)的是“大”，采集一切有關(guān)甚至表面上看似“無(wú)關(guān)”的數(shù)據(jù)，也就是以后用于分析的數(shù)據(jù)要是全體數(shù)據(jù)，我們稱之為“全數(shù)據(jù)”；其次，采集的數(shù)據(jù)講究的是模糊，而不是精確，數(shù)據(jù)的種類模糊，數(shù)據(jù)的分析模糊，而預(yù)測(cè)分析的準(zhǔn)確度來(lái)源于數(shù)據(jù)量之大，正所謂“量變帶來(lái)質(zhì)變”；最后，就是對(duì)于大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，我們要明確“是什么”，而不必在乎“為什么”。于是，大數(shù)據(jù)體系形成了思維的改變?nèi)ゲ杉瘮?shù)據(jù)，從而獲得“大數(shù)據(jù)”，利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)和算法來(lái)得到更為有效更為精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)。

三、使用大數(shù)據(jù)

（一）大數(shù)據(jù)的來(lái)源。高校中其實(shí)蘊(yùn)含著更加豐富的數(shù)據(jù)，從學(xué)生的角度來(lái)說(shuō)，學(xué)生的消費(fèi)，家庭情況，宿舍活動(dòng)，選課信息，學(xué)習(xí)進(jìn)度，作業(yè)完成進(jìn)度，考試成績(jī)的比對(duì)，參與的社團(tuán)，參加的競(jìng)賽，參加的活動(dòng)，已經(jīng)畢業(yè)的學(xué)生就業(yè)情況，社會(huì)職業(yè)供求關(guān)系，就業(yè)的滿意度調(diào)查等等太多數(shù)據(jù)，從教師的角度，教學(xué)過(guò)程的監(jiān)控，教學(xué)內(nèi)容的整理，課程設(shè)計(jì)，，學(xué)生的成績(jī)變化，論文質(zhì)量，參與活動(dòng)，科研項(xiàng)目等等數(shù)據(jù)，還要從社會(huì)，從家長(zhǎng)，從宿舍，從第三方機(jī)構(gòu)采集數(shù)據(jù)。由此可以看到整個(gè)校園的數(shù)據(jù)其實(shí)是一個(gè)極度龐大的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的集合才是“大數(shù)據(jù)”。

（二）大數(shù)據(jù)不是單純的“數(shù)字化”。例如，某個(gè)教師采用計(jì)算機(jī)多媒體課件，或者使用在線視頻課程，或者加入MOOC的陣營(yíng)，這僅僅是簡(jiǎn)單的將原本文字的東西變成“0和1“而已，這是數(shù)字化，不是大數(shù)據(jù)，充其量算是實(shí)現(xiàn)“大數(shù)據(jù)”而使用的計(jì)算機(jī)技術(shù)。我們真正要做的是在這些計(jì)算機(jī)平臺(tái)中去采集我們需要的數(shù)據(jù)，甚至收集我們看似毫無(wú)關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)。

（三）廣義量化的數(shù)據(jù)。建立大數(shù)據(jù)，需要將一切信息進(jìn)行量化，把文字量化，把數(shù)字量化，把地理位置量化，把溝通語(yǔ)言量化，把一切可以量化的信息都變成數(shù)據(jù)，構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)。

（四）大數(shù)據(jù)的作用。高校的大數(shù)據(jù)，要還原真實(shí)的教學(xué)質(zhì)量，真實(shí)的就業(yè)情況，真實(shí)的師資力量，真實(shí)的管理決策成效，不能簡(jiǎn)單的用問(wèn)卷調(diào)查得出“好、不好”的結(jié)論。大數(shù)據(jù)發(fā)掘了時(shí)間價(jià)值，節(jié)約了時(shí)間，歷史數(shù)據(jù)的總結(jié)，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的分析，以及對(duì)未來(lái)的預(yù)測(cè)。這一切都是建立在時(shí)間這個(gè)維度上的大數(shù)據(jù)成果。

四、小心大數(shù)據(jù)

（一）數(shù)據(jù)的隱私和安全。在高校中，學(xué)生的成績(jī)，學(xué)生的基本信息，學(xué)生在網(wǎng)站上發(fā)表的信息，對(duì)老師客觀的評(píng)價(jià)，學(xué)生參與的活動(dòng)，教師的論文，就業(yè)信息等等一些相對(duì)可以公開(kāi)的數(shù)據(jù)，但是經(jīng)過(guò)分析和預(yù)測(cè)得到的評(píng)估結(jié)果，卻涉及到了個(gè)人隱私。這也就是非隱私數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)大數(shù)據(jù)分析得到的隱私結(jié)論的現(xiàn)象。那么我們?cè)撊绾伪Ｗo(hù)這些隱私，是需要相應(yīng)的規(guī)范去保護(hù)，對(duì)于數(shù)據(jù)的使用和加工者要有詳細(xì)的法律責(zé)任，以保護(hù)非隱私數(shù)據(jù)提供者的合法權(quán)益。

（二）永久存在的數(shù)據(jù)。高校對(duì)于學(xué)生在校期間或者對(duì)于教師在校期間所有發(fā)生的數(shù)據(jù)，比如大到一次獎(jiǎng)學(xué)金，一次公開(kāi)獲獎(jiǎng)，小到每次活動(dòng)記錄，一次出勤，一次缺勤，這些曾經(jīng)否定我們進(jìn)步的數(shù)據(jù)在大數(shù)據(jù)的時(shí)代變成了永久存在的數(shù)據(jù)，我們?nèi)绾螌?duì)待和處理這部分?jǐn)?shù)據(jù)，是一個(gè)值得深思的問(wèn)題。

（三）知“難”而“退”。高校利用大數(shù)據(jù)的分析得出對(duì)于某個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)建議，讓該學(xué)生能夠輕松避開(kāi)自己的弱項(xiàng)，選擇相對(duì)平坦的路線進(jìn)行學(xué)習(xí)，那么這樣的結(jié)果是不是教育者希望看到的。我們一直崇尚學(xué)生學(xué)者要迎難而上，不要輕言放棄，要主動(dòng)迎接挑戰(zhàn)，現(xiàn)在有了大數(shù)據(jù)分析，他們可以輕松避開(kāi)困難，為學(xué)生創(chuàng)造一條平坦的道路。這樣的結(jié)果是我們作為教育者希望得到的嗎？

結(jié) 語(yǔ)

任何新的變革，都需要時(shí)代的磨練，大數(shù)據(jù)時(shí)代剛剛起步，他要走的路還很長(zhǎng)很長(zhǎng)，他需要完善的地方還很多很多?，F(xiàn)在我們要做的就是接受大數(shù)據(jù)，然后忘記大數(shù)據(jù)，讓大數(shù)據(jù)這個(gè)理念變成“計(jì)算機(jī)”一樣的通俗，一樣的深入人心。我們需要關(guān)注大數(shù)據(jù)，使用大數(shù)據(jù)，我們也需要和大數(shù)據(jù)一起成長(zhǎng)，更好的發(fā)揮它的作用。高校未來(lái)離不開(kāi)大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)的發(fā)展也離不開(kāi)高校，讓每個(gè)學(xué)生、每個(gè)教師都步入大數(shù)據(jù)時(shí)代，去體會(huì)其中的奧妙，去感受他給我們帶來(lái)一場(chǎng)劃時(shí)代的變革，每個(gè)高校建立大數(shù)據(jù)信息平臺(tái)勢(shì)在必行。

篇（8）

[中圖分類號(hào)] F83 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A [文章編號(hào)] 2095-3437（2014）14-0029-02

一、背景

數(shù)據(jù)是與自然資源、人力資源一樣重要的戰(zhàn)略資源，其背后隱含著巨大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。近年來(lái)，“大數(shù)據(jù)”研究已經(jīng)備受關(guān)注。[1]例如，2012年，美國(guó)政府在國(guó)內(nèi)了“大數(shù)據(jù)”研究和《發(fā)展倡議》，投資約兩億美元發(fā)展大數(shù)據(jù)研究，用以強(qiáng)化國(guó)土安全、轉(zhuǎn)變教育學(xué)習(xí)模式和進(jìn)一步加速科學(xué)和工程領(lǐng)域的創(chuàng)新速度和水平。繼1993年美國(guó)宣布“信息高速公路”計(jì)劃后，這項(xiàng)決定標(biāo)志著美國(guó)的又一次重大科技發(fā)展部署。美國(guó)政府認(rèn)為“大數(shù)據(jù)”研究勢(shì)必對(duì)未來(lái)的科技、經(jīng)濟(jì)等各領(lǐng)域的發(fā)展帶來(lái)深遠(yuǎn)影響。在大數(shù)據(jù)應(yīng)用的技術(shù)需求牽引下，數(shù)據(jù)科學(xué)研究和人才培養(yǎng)引起了各國(guó)的重視。美國(guó)哥倫比亞大學(xué)和紐約大學(xué)、澳大利亞悉尼科技大學(xué)、日本名古屋大學(xué)、韓國(guó)釜山國(guó)立大學(xué)等紛紛成立數(shù)據(jù)科學(xué)研究機(jī)構(gòu)；美國(guó)加州大學(xué)伯克利分校和伊利諾伊大學(xué)香檳分校、英國(guó)鄧迪大學(xué)等一大批高校開(kāi)設(shè)了數(shù)據(jù)科學(xué)課程。

二、機(jī)器學(xué)習(xí)理論

機(jī)器學(xué)習(xí)（machine learning）是繼專家系統(tǒng)之后人工智能應(yīng)用的又一重要研究?jī)?nèi)容，在某種意義上，機(jī)器學(xué)習(xí)或?qū)⒄J(rèn)為是數(shù)據(jù)挖掘的同義詞。數(shù)據(jù)挖掘是指有組織、有目的地收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)，從海量數(shù)據(jù)中尋找潛在規(guī)律，并使之為決策規(guī)劃提供有價(jià)值信息的技術(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心部分，在金融、工業(yè)、商業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)以及航天等各個(gè)領(lǐng)域均發(fā)揮著重要的作用。對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)研究的進(jìn)展，必將對(duì)人工智能、數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的發(fā)展具有深遠(yuǎn)影響。

機(jī)器學(xué)習(xí)方法主要包括：Exper System（專家系統(tǒng)）、K-Nearest Neighbor（K近鄰算法）、Decision Tree（決策樹(shù)）、Neural Net（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）、Support Vector Machine（支持向量機(jī)）、Cluster Analysis（聚類分析）等。近幾年，研究人員將遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、系統(tǒng)理論以及當(dāng)代數(shù)學(xué)研究的最新進(jìn)展，應(yīng)用于金融領(lǐng)域。這使得金融領(lǐng)域數(shù)據(jù)挖掘在金融管理中備受青睞。例如，產(chǎn)品定價(jià)、金融風(fēng)險(xiǎn)管理、投資決策甚至金融監(jiān)管都越來(lái)越重視金融數(shù)據(jù)挖掘，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)金融市場(chǎng)發(fā)展的潛在規(guī)律與發(fā)展動(dòng)態(tài)。機(jī)器學(xué)習(xí)理論及其在金融領(lǐng)域的應(yīng)用成為了一個(gè)比較熱的研究領(lǐng)域。[2] [3]

三、金融數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

在眾多機(jī)器學(xué)習(xí)方法中，基于Logistic回歸、判別分析等傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法，對(duì)金融模型假定條件非常嚴(yán)格，在實(shí)際應(yīng)用中很難達(dá)到理想效果。其原因在于對(duì)金融數(shù)據(jù)的非線性和非平穩(wěn)性的操作具有片面局限性，在實(shí)際處理金融數(shù)據(jù)時(shí)，既定假設(shè)與金融市場(chǎng)發(fā)展實(shí)際并不完全一致，這樣可能會(huì)影響模型的推廣能力和泛化能力。

基于分類樹(shù)方法、K-近鄰判別分析、遺傳算法等傳統(tǒng)的非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法，其預(yù)測(cè)能力較好，但不能量化解釋指標(biāo)的程度。例如，K-近鄰判別分析是一種非參數(shù)距離學(xué)習(xí)方法，通常按照數(shù)據(jù)樣本之間的距離或相關(guān)系數(shù)進(jìn)行度量，這樣會(huì)受到少數(shù)異常數(shù)據(jù)點(diǎn)的影響。但是，在相同樣本容量下，如果對(duì)于具體問(wèn)題確實(shí)存在特定參數(shù)模型可以應(yīng)用時(shí)，非參數(shù)方法效率相對(duì)較低。以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等為典型的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，優(yōu)點(diǎn)在于可以有效處理金融數(shù)據(jù)的非線性特性，并且不需要事先嚴(yán)格的統(tǒng)計(jì)假設(shè)，這樣會(huì)表現(xiàn)出較強(qiáng)的適應(yīng)效果，充分體現(xiàn)人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法的魅力。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)精度是各種機(jī)器學(xué)習(xí)方法中相對(duì)較好的，因?yàn)樵谝欢ǔ潭壬希窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)可以按照任意精度近似非線性函數(shù)，為高度非線性問(wèn)題的建模和算法提供相應(yīng)支持。盡管神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)步有目共睹，但仍然存在一些難題。例如，通常難以確定隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)，并會(huì)存在“過(guò)學(xué)習(xí)”現(xiàn)象和局部極小值等問(wèn)題。

四、支持向量機(jī)

傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別方法是在樣本數(shù)目足夠多的情況下進(jìn)行的，但是樣本數(shù)目足夠多在實(shí)際問(wèn)題里面往往難以保證。1968年Vapnik等人首次提出了統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論，專門從事有限樣本情況下機(jī)器學(xué)習(xí)規(guī)律的研究。在此基礎(chǔ)上，1995年Vapnik等人首先提出支持向量機(jī)（Support Vector Machine，簡(jiǎn)稱SVM）的學(xué)習(xí)方法，它是數(shù)據(jù)挖掘中的一項(xiàng)新的技術(shù)。SVM是機(jī)器學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域的一項(xiàng)重大成果，主要研究如何根據(jù)有限學(xué)習(xí)樣本進(jìn)行模式識(shí)別和回歸預(yù)測(cè)，使在對(duì)未知樣本的估計(jì)過(guò)程中，期望風(fēng)險(xiǎn)最小。近年來(lái)，它被廣泛地應(yīng)用于統(tǒng)計(jì)分類以及回歸分析中。近幾年的研究成果表明，SVM在實(shí)用算法研究、設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)方面已取得豐碩的成果，其在理論研究和算法實(shí)現(xiàn)方面都有突破性進(jìn)展，逐漸開(kāi)始成為克服維數(shù)災(zāi)難和過(guò)學(xué)習(xí)等傳統(tǒng)問(wèn)題的有力手段。支持向量機(jī)可以成功處理回歸分析和模式識(shí)別等諸多問(wèn)題，并可推廣于預(yù)測(cè)和綜合評(píng)價(jià)等領(lǐng)域，因此可應(yīng)用于管理、經(jīng)濟(jì)等多種學(xué)科。支持向量機(jī)屬于一般化線性分類器，可以認(rèn)為是提克洛夫規(guī)則化（Tikhonov Regularization）方法的一個(gè)特例，其特點(diǎn)是他們能夠同時(shí)最小化經(jīng)驗(yàn)誤差與最大化幾何邊緣區(qū)。支持向量機(jī)的優(yōu)點(diǎn)表現(xiàn)在：1.它通過(guò)使用結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化代替?zhèn)鹘y(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化，使用滿足Mercer 條件的核函數(shù)，把輸入空間的數(shù)據(jù)變換到高維的Hilbert 空間，將向量映射到一個(gè)更高維的空間里。在這個(gè)空間里建立有一個(gè)最大間隔超平面，實(shí)現(xiàn)了由輸入空間中的非線性分析到Hilbert 空間中的線性分析。2.訓(xùn)練的復(fù)雜度與輸入空間的維數(shù)無(wú)關(guān)，只與訓(xùn)練的樣本數(shù)目有關(guān)。3.稀疏性。決定最大間隔超平面的只是少數(shù)向量――支持向量，就推廣能力方面而言， 較少的支持向量數(shù)在統(tǒng)計(jì)意義上對(duì)應(yīng)好的推廣能力。4.本質(zhì)上，SVM算法是一個(gè)二次優(yōu)化問(wèn)題，能保證所得到的解是全局最優(yōu)的解。綜上所述，SVM在一定程度上解決了以往困擾機(jī)器學(xué)習(xí)方法的很多問(wèn)題，例如，模型選擇與“過(guò)學(xué)習(xí)”問(wèn)題、非線性和高維小樣本等維數(shù)災(zāi)難問(wèn)題、局部極小問(wèn)題等。[4]正是由于SVM具有完備的理論基礎(chǔ)和出色的應(yīng)用表現(xiàn)，使其在解決高維小樣本、非線性、壓縮感知以及高維模式識(shí)別問(wèn)題中表現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，正成為自神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之后，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中新的研究熱點(diǎn)之一。[5] [6]

同其他機(jī)器學(xué)習(xí)方法比較，支持向量機(jī)更具嚴(yán)密的理論基礎(chǔ)，因而在模型表現(xiàn)上也略勝一籌，被成功應(yīng)用于模式分類、非線性回歸，從使用效果來(lái)看，其結(jié)果較為理想。但從實(shí)踐角度分析來(lái)看，模型參數(shù)的選擇過(guò)度依賴人們的實(shí)驗(yàn)方法和實(shí)踐技能，在一定程度上降低了模型的推廣泛化能力和應(yīng)用領(lǐng)域。同時(shí)計(jì)算方面，訓(xùn)練時(shí)間過(guò)長(zhǎng)、核參數(shù)的確定，在大訓(xùn)練樣本情況下， SVM面臨著維數(shù)災(zāi)難，甚至?xí)捎趦?nèi)存的限制導(dǎo)致無(wú)法訓(xùn)練。目前支持向量機(jī)在金融數(shù)據(jù)挖掘方面也存在一定的局限性，主要表現(xiàn)以下幾方面：動(dòng)態(tài)適應(yīng)性、魯棒性、特征變量異質(zhì)性調(diào)整、模型推廣精度等不盡如人意；建模方法與技術(shù)還有待進(jìn)一步完善；支持向量機(jī)研究金融數(shù)據(jù)挖掘和金融問(wèn)題的成果雖然不少，但大多集中在股票價(jià)格和股票市場(chǎng)走勢(shì)預(yù)測(cè)方面，關(guān)于公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)、套期保值分析、金融市場(chǎng)連接機(jī)制分析及其創(chuàng)新成果方面有待加強(qiáng)。

五、結(jié)論

大數(shù)據(jù)時(shí)代下金融專業(yè)的數(shù)學(xué)重在以下方面的應(yīng)用：深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘、分布式計(jì)算，如MR、Hadoop等，在大數(shù)據(jù)中預(yù)測(cè)最先取得突破的技術(shù)環(huán)節(jié)將會(huì)是分析中的大數(shù)據(jù)挖掘與關(guān)聯(lián)分析、存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)和系統(tǒng)、數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)化。目前金融問(wèn)題的研究方向和發(fā)展趨勢(shì)，主要集中在計(jì)量經(jīng)濟(jì)方法，例如，格蘭杰因果分析、向量自回歸、條件異方差、隨機(jī)波動(dòng)分析等。這些計(jì)量經(jīng)濟(jì)方法和技術(shù)大部分使用了線性技術(shù)，以及與金融市場(chǎng)不太吻合的理論假設(shè)，基于這些方法的結(jié)果，例如，資產(chǎn)預(yù)測(cè)價(jià)格、發(fā)展動(dòng)態(tài)以及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果和實(shí)際出入較大，影響了金融管理的效率。對(duì)于我們大學(xué)教師來(lái)說(shuō)，如何將已有分析數(shù)據(jù)算法整合，讓學(xué)生抓住重點(diǎn)，挖掘到比較可靠的信息或知識(shí)，都將成為金融專業(yè)數(shù)學(xué)研究的方向和目標(biāo)。

[ 注 釋 ]

[1] Anand Rajaraman Jeffrey David Ullman.大數(shù)據(jù)――互聯(lián)網(wǎng)大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘與分布式處理[M].北京：人民郵電出版社，2012.

[2] Kumar， P.R. and Ravi， V. 2007. Bankruptcy prediction in banks and firms via statistical and intelligent techniques-a review. European Journal of Operational Research， 180（1）：1-28.

[3] M. Oet， R. Eiben， T. Bianco，D.Gramlich， S. Ong， and J.Wang，“SAFE： an early warning system for systemic banking risk，”in Proceedings of the 24th Australasian Finance and BankingConference， SSRN， 2011.

篇（9）

1 數(shù)據(jù)挖掘的功能

數(shù)據(jù)挖掘是從大量的數(shù)據(jù)中四棟搜索隱藏于其中的具有特殊關(guān)系性的信息過(guò)程。它是數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)KDD中的一個(gè)步驟。知識(shí)發(fā)現(xiàn)KDD過(guò)程由以下3個(gè)階段組成：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果表示和解釋。數(shù)據(jù)挖掘跟許多學(xué)科都交叉關(guān)聯(lián)，包括數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、云計(jì)算和可視化等。

數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)際應(yīng)用功能可分為三大類和六分項(xiàng)：分類和聚類屬于分類去隔類；回歸和時(shí)間序列屬于推算預(yù)測(cè)類；關(guān)聯(lián)和序列則屬于序列規(guī)則類。分類常被用來(lái)根據(jù)歷史經(jīng)驗(yàn)已經(jīng)分好的數(shù)據(jù)來(lái)研究它們的特征，然后再根據(jù)這些特征對(duì)其他未經(jīng)分類或是新的數(shù)據(jù)做預(yù)測(cè)。聚類是將數(shù)據(jù)分群，其目的是找出群間的差異來(lái)，同時(shí)找出群內(nèi)成員間相似性?；貧w是利用一系列的現(xiàn)有數(shù)值來(lái)預(yù)測(cè)一個(gè)數(shù)值的可能值。基于時(shí)間序列的預(yù)測(cè)與回歸功能類似，只是它是用現(xiàn)有的數(shù)值來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的數(shù)值。關(guān)聯(lián)是要找出在某一事件與數(shù)據(jù)中會(huì)同時(shí)出現(xiàn)的東西。

2 降維

從降維的角度講，整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程就是一個(gè)降維的過(guò)程。在這個(gè)過(guò)程中，需要對(duì)數(shù)據(jù)刪除線性關(guān)系比較強(qiáng)的特征數(shù)據(jù)，再用一些算法，如信號(hào)分析算法、傅里葉轉(zhuǎn)換、離散小波轉(zhuǎn)換等算法，從數(shù)據(jù)中提取特征，再對(duì)數(shù)據(jù)做主成分析處理，得到最后的特征，再用數(shù)據(jù)挖掘算法來(lái)將這些特征轉(zhuǎn)化為人類可讀取的數(shù)據(jù)或信息。

3 分布式數(shù)據(jù)挖掘解決方案

隨著分布式計(jì)算技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)、hadoop生態(tài)圈和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)等技術(shù)的發(fā)展，以及對(duì)大數(shù)據(jù)挖掘的需求，出現(xiàn)了一批分布式數(shù)據(jù)挖掘，比較典型的有Apache推出的基于Hadoop的Mahout和加利福尼亞大學(xué)伯克利分校AMP實(shí)驗(yàn)室推出的基于Spark的MLBase。在Mahout中主要實(shí)現(xiàn)3種類型的數(shù)據(jù)挖掘算法：分類、聚類（集群）和協(xié)同過(guò)濾。相比Mahout而言，MLbase更好的支持迭代計(jì)算，它把數(shù)據(jù)拆分成若干份，對(duì)每一份使用不同的算法和參數(shù)運(yùn)算出結(jié)果，看哪一種搭配方式得到的結(jié)果最優(yōu)。

4 大數(shù)據(jù)下的具體應(yīng)用實(shí)例――生物信息學(xué)的應(yīng)用

生物信息學(xué)（Bioinformatics）是生命科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息科學(xué)和數(shù)學(xué)等學(xué)科交匯融合形成的一門交叉學(xué)科。近年來(lái)隨著先進(jìn)儀器裝備與信息技術(shù)等越來(lái)越廣泛和深入的整合到生物技術(shù)中來(lái)，生物醫(yī)學(xué)研究中越來(lái)越頻繁的涉及到大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析等信息技術(shù)。在使用計(jì)算機(jī)協(xié)助生物信息時(shí)，處理僅有計(jì)算機(jī)輔助的方式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)很顯然是不夠的，生物信息學(xué)研究的目的是運(yùn)用計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的計(jì)算能力來(lái)加速生物數(shù)據(jù)的分析，理解數(shù)據(jù)中所包含的生物學(xué)意義。當(dāng)前生物信息學(xué)研究的熱點(diǎn)有：

（1）由以序列分析為代表的組成分析轉(zhuǎn)向功能分析。

（2）由對(duì)單個(gè)生物分子的研究轉(zhuǎn)向基因調(diào)控忘了等動(dòng)態(tài)信息的研究。

（3）完整基因組數(shù)據(jù)分析。

（4）綜合分析。

生物信息數(shù)據(jù)具有如下特點(diǎn)：高通量與大數(shù)據(jù)量；種類繁多，形式多樣；異構(gòu)性；網(wǎng)絡(luò)性與動(dòng)態(tài)性；高維；序列數(shù)據(jù)等特點(diǎn)[5]。針對(duì)這樣的生物數(shù)據(jù)信息，要結(jié)合當(dāng)前的大數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)行分析和理解。當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘?qū)崿F(xiàn)對(duì)生物信息分析的支持主要有：生物數(shù)據(jù)的語(yǔ)義綜合，數(shù)據(jù)集成；開(kāi)發(fā)生物信息數(shù)據(jù)挖掘工具；序列的相似性查找和比較；聚類分析；關(guān)聯(lián)分析，生物文獻(xiàn)挖掘等方面。

參考文獻(xiàn)

[1]許凡.大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)探討[J].電子技術(shù)與軟件工程，2015（08）.

[2]洪松林.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與工程實(shí)踐[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2014（11）.

[3]李榮.生物信息數(shù)據(jù)挖掘若干關(guān)鍵問(wèn)題研究與應(yīng)用[D].復(fù)旦大學(xué)（博士論文），2004（11）.

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[5]孫勤紅.基于梯度采樣局部收斂的生物信息大數(shù)據(jù)挖掘[J].科技通報(bào)，2015（10）.

作者簡(jiǎn)介

孫勤紅（1979-），女，山東省人。現(xiàn)為三江學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院講師。研究方向?yàn)槿斯ぶ悄堋?shù)據(jù)挖掘。

篇（10）

金融學(xué)課程是理論性、時(shí)效性和應(yīng)用性較強(qiáng)的學(xué)科。在經(jīng)濟(jì)全球化進(jìn)程加速的國(guó)際背景下，我國(guó)經(jīng)濟(jì)和金融快速發(fā)展，社會(huì)上迫切需要培養(yǎng)大量的具有扎實(shí)理論基礎(chǔ)、了解金融發(fā)展現(xiàn)狀、掌握金融技能的人才，解決我國(guó)金融業(yè)的發(fā)展和經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定的問(wèn)題。在高等院校中開(kāi)設(shè)公共選修課，由學(xué)生自主選擇學(xué)習(xí)，是體現(xiàn)學(xué)生個(gè)體差異性的必然要求，對(duì)拓寬學(xué)生的知識(shí)視野，優(yōu)化學(xué)生的知識(shí)結(jié)構(gòu)，促進(jìn)學(xué)生知識(shí)、能力、素質(zhì)的協(xié)調(diào)發(fā)展，提高學(xué)生的科學(xué)和人文素養(yǎng)，促進(jìn)學(xué)生創(chuàng)新意識(shí)、創(chuàng)新精神的養(yǎng)成和創(chuàng)新能力、實(shí)踐能力的提高，培養(yǎng)各種技能，發(fā)揮個(gè)性優(yōu)勢(shì)，提高綜合素質(zhì)，增強(qiáng)就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)能力，拓寬就業(yè)渠道起到積極作用。

現(xiàn)階段金融教學(xué)迫切需要進(jìn)行改革和創(chuàng)新，借鑒先進(jìn)國(guó)家的課程設(shè)置，結(jié)合我國(guó)具體國(guó)情，通過(guò)開(kāi)設(shè)前沿創(chuàng)新科學(xué)的金融學(xué)課程，重視學(xué)科交叉，拓寬學(xué)生的學(xué)術(shù)視野。在高等院校開(kāi)設(shè)《互聯(lián)網(wǎng)金融》選修課程，系統(tǒng)地、有側(cè)重地介紹互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展現(xiàn)狀，分析案例模式，比較互聯(lián)網(wǎng)金融與傳統(tǒng)金融理論和實(shí)踐異同，介紹互聯(lián)網(wǎng)金融的監(jiān)管，讓學(xué)生在互聯(lián)網(wǎng)金融的學(xué)習(xí)過(guò)程中學(xué)習(xí)如何整合金融市場(chǎng)信息，與金融市場(chǎng)發(fā)展步伐保持一致，養(yǎng)成不斷更新知識(shí)系統(tǒng)的習(xí)慣。

一、開(kāi)設(shè)《互聯(lián)網(wǎng)金融》選修課的目的和意義

2013年被稱為互聯(lián)網(wǎng)金融元年。云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、移動(dòng)支付、網(wǎng)絡(luò)社交等新一代信息通訊技術(shù)風(fēng)起云涌，余額寶、p2p、網(wǎng)絡(luò)金融社區(qū)等基于互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的新型機(jī)構(gòu)正在迅速崛起，互聯(lián)網(wǎng)和金融業(yè)強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合對(duì)傳統(tǒng)運(yùn)營(yíng)模式產(chǎn)生了顛覆性的影響。隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的不斷發(fā)展，對(duì)傳統(tǒng)金融的挑戰(zhàn)，必然推動(dòng)現(xiàn)代金融學(xué)的發(fā)展。開(kāi)設(shè)《互聯(lián)網(wǎng)金融》公開(kāi)課課程具有如下目的與意義：一是為了了解互聯(lián)網(wǎng)金融的學(xué)生普及知識(shí)，探討互聯(lián)網(wǎng)金融的內(nèi)涵和外延，討論互聯(lián)網(wǎng)金融與傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的應(yīng)對(duì)策略，豐富學(xué)生的知識(shí)結(jié)構(gòu)。二是讓學(xué)生了解互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展背景、現(xiàn)狀和未來(lái)的發(fā)展走勢(shì)。三是鼓勵(lì)學(xué)生培養(yǎng)創(chuàng)新思維，理解互聯(lián)網(wǎng)金融貸款模式、第三方支付、眾籌等模式的創(chuàng)新與挑戰(zhàn)。四是全面認(rèn)識(shí)技術(shù)變革帶來(lái)的影響，介紹金融大數(shù)據(jù)分析與互聯(lián)網(wǎng)金融，發(fā)揮學(xué)科交叉教學(xué)的作用。五是培養(yǎng)學(xué)生用思辨的思考方式分析新時(shí)期下金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，完善市場(chǎng)監(jiān)管，建立互聯(lián)網(wǎng)金融監(jiān)管平臺(tái)。

二、《互聯(lián)網(wǎng)金融》選修課的課程內(nèi)容體系設(shè)置

（一）教材的篩選

互聯(lián)網(wǎng)金融是一門新興的研究領(lǐng)域，目前尚未有系統(tǒng)的教材可以直接采用，本課程的教學(xué)材料由相關(guān)的專著和市場(chǎng)信息整理而得。本課程使用三本相關(guān)專著：一是羅明雄、唐穎、劉勇合著的《互聯(lián)網(wǎng)金融》，二是盛佳編寫的《互聯(lián)網(wǎng)金融第三浪：眾籌崛起》，三是芮曉武和劉烈宏合著的中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展報(bào)告（2013版）。這三本專著較為系統(tǒng)全面地詮釋了互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展過(guò)程所取得的成就與出現(xiàn)的問(wèn)題，并進(jìn)行了較深入的分析。

（二）教材內(nèi)容的安排

本課程主要涉及以下教學(xué)內(nèi)容：第一章互聯(lián)網(wǎng)金融的概況、內(nèi)涵和外延，第二章互聯(lián)網(wǎng)金融浪潮回顧，第三章第三方支付互聯(lián)網(wǎng)金融，第四章p2p網(wǎng)貸，第五章眾籌興起與發(fā)展，第六章大數(shù)據(jù)金融，第七章互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)模式分析，第八章互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)控制與監(jiān)管。課程內(nèi)容介紹上以中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)的興起與發(fā)展為主線，重視與美國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)模式做比較。

（三）教學(xué)手段的利用

在教育思想上，本課程強(qiáng)調(diào)創(chuàng)新性、實(shí)用性、研究性，培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)和研究興趣，以期對(duì)傳統(tǒng)金融教學(xué)系統(tǒng)做有益的補(bǔ)充和拓展。我主要采用的教學(xué)手段如下：一是課堂講授，以生動(dòng)精辟的語(yǔ)言講述互聯(lián)網(wǎng)金融知識(shí)，啟發(fā)學(xué)生多做前瞻性思考和研究性探討。二是充分利用多媒體教學(xué)手段，播放一些與教學(xué)內(nèi)容相關(guān)的影像資料、紀(jì)錄片等，通過(guò)形式多樣的多媒體教學(xué)手段，調(diào)動(dòng)聲、光、色，更強(qiáng)烈地刺激學(xué)生，活躍課堂氣氛，提高學(xué)生的學(xué)習(xí)研究興趣，達(dá)到良好的教學(xué)效果。三是充分調(diào)動(dòng)和發(fā)揮學(xué)生的主觀能動(dòng)性，積極主動(dòng)地根據(jù)教學(xué)內(nèi)容提出觀點(diǎn)，并通過(guò)項(xiàng)目討論互動(dòng)的形式，培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新意識(shí)和能力。

（四）考核方式的設(shè)計(jì)

本課程考核最

成績(jī)由平時(shí)考核成績(jī)和期末考核成績(jī)等組成。各部分成績(jī)均以百分制單獨(dú)記分，加權(quán)平均記為最后成績(jī)總分，各部分權(quán)重分別為總成績(jī)的35%、65%。平時(shí)考核成績(jī)由三個(gè)部分組成，在學(xué)習(xí)本課程期間要求學(xué)生寫課程學(xué)習(xí)心得、課堂作業(yè)、課堂考勤。期末采取開(kāi)卷考試的方式，以論文的形式考核。為確保論文質(zhì)量，提前四周布置論題范圍，確定課程論文的寫作方法及規(guī)范要求。

三、《互聯(lián)網(wǎng)金融》課程開(kāi)設(shè)所面臨的難點(diǎn)

互聯(lián)網(wǎng)金融是互聯(lián)網(wǎng)與金融兩個(gè)原本不相干行業(yè)之間的合作、融合，互取其長(zhǎng)?；ヂ?lián)網(wǎng)金融通過(guò)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)資金融通提供了一種新興金融服務(wù)模式?；ヂ?lián)網(wǎng)金融的特點(diǎn)：金融服務(wù)高效化、便捷化、低成本化、長(zhǎng)尾化和大數(shù)據(jù)化。整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)呈現(xiàn)出多元化、差異化的發(fā)展路徑，出現(xiàn)了第三方支付、人人貸、電商+信貸、眾籌、傳統(tǒng)金融信息化、直銷銀行、互聯(lián)網(wǎng)金融門戶和虛擬信用等多種模式。相關(guān)方面的知識(shí)和案例可謂目不暇接，日新月異，如何精挑細(xì)選，如何精辟生動(dòng)地講解，緊密聯(lián)系實(shí)際，需要授課者做大量細(xì)致的學(xué)習(xí)和準(zhǔn)備工作，以達(dá)到較好的課堂教學(xué)效果。對(duì)于這樣一個(gè)新興邊緣課程，必要時(shí)請(qǐng)實(shí)務(wù)部門的專業(yè)人士客座講授，有利于學(xué)生了解該課程的最新動(dòng)態(tài)，增強(qiáng)對(duì)實(shí)際操作的感性認(rèn)識(shí)，使任課教師獲益匪淺?；ヂ?lián)網(wǎng)金融課程本身主要體現(xiàn)了相關(guān)學(xué)科交叉融合的特色。金融學(xué)與金融創(chuàng)新、財(cái)務(wù)管理、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的交叉互補(bǔ)應(yīng)通有機(jī)結(jié)合。多學(xué)科的內(nèi)容要求改進(jìn)課程教學(xué)方法和教學(xué)手段，考慮現(xiàn)代金融實(shí)證和實(shí)用性，改變傳統(tǒng)的“填鴨式”教學(xué)方式，加強(qiáng)實(shí)踐環(huán)節(jié)，推廣案例教學(xué)、專題討論等各種新穎的教學(xué)方法方式，培養(yǎng)學(xué)生將抽象的理論知識(shí)運(yùn)用于實(shí)際工作的能力。正確處理好知識(shí)的持續(xù)性與變革性的關(guān)系，教學(xué)內(nèi)容既保持課程內(nèi)容的相對(duì)穩(wěn)定性，使學(xué)生掌握本課程的基礎(chǔ)理論知識(shí)，又不斷吸納新知識(shí)、新信息，對(duì)該領(lǐng)域發(fā)展的前沿信息不斷更新升級(jí)。

互聯(lián)網(wǎng)金融課程的學(xué)科交叉的特點(diǎn)對(duì)選課學(xué)生的專業(yè)基礎(chǔ)素質(zhì)提出了更高要求。由于課程對(duì)多個(gè)學(xué)科的交叉和滲透的特點(diǎn)，在選修本課程前，對(duì)金融學(xué)、金融市場(chǎng)學(xué)、金融監(jiān)管等課程要有必要的了解和學(xué)習(xí)。為了解決這個(gè)問(wèn)題，在開(kāi)設(shè)課程時(shí)可以考慮此公選課程主要面向大三和大四具有一定金融學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)的學(xué)生授課，保證教師與學(xué)生的有效互動(dòng)，達(dá)到教學(xué)質(zhì)量要求。

高等院校應(yīng)該加大對(duì)公選課的支持力度和資金投入，尤其是對(duì)于課程涉及的教學(xué)資料和工具的購(gòu)置應(yīng)予以支持，對(duì)于優(yōu)秀的公選課要給予適當(dāng)?shù)陌?jiǎng)和獎(jiǎng)勵(lì)，調(diào)動(dòng)教師的工作積極性，打造精品課程。高校應(yīng)重視教師資源的優(yōu)化配置，積極邀請(qǐng)知名學(xué)者和專家做兼職教授或講座講授，加強(qiáng)學(xué)校師資力量，開(kāi)闊學(xué)生的專業(yè)視野，優(yōu)化學(xué)生的知識(shí)結(jié)構(gòu)。

四、結(jié)語(yǔ)

互聯(lián)網(wǎng)金融是一種新興的現(xiàn)代金融形式，其并不僅局限于為傳統(tǒng)金融所忽視的市場(chǎng)，而且不斷拓展金融服務(wù)的生產(chǎn)可能性邊界和核心服務(wù)領(lǐng)域。其作為一門與金融相關(guān)的公共選修課，學(xué)生按照興趣選擇一個(gè)跨學(xué)科課程，能夠吸引學(xué)生的學(xué)習(xí)，培養(yǎng)綜合素質(zhì)，加強(qiáng)對(duì)金融市場(chǎng)信息的反映。本課程的開(kāi)設(shè)有必要順應(yīng)現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)金融發(fā)展的趨勢(shì)，保證教學(xué)內(nèi)容的先進(jìn)性甚至是超前性。教師在授課過(guò)程中需要不斷研究學(xué)習(xí)新知，探索新的教學(xué)方法，盡力保證教學(xué)質(zhì)量和效果。

參考文獻(xiàn)：

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篇（11）

摘要：會(huì)計(jì)專業(yè)的突出特點(diǎn)是實(shí)踐性很強(qiáng)。隨著時(shí)代的進(jìn)步和發(fā)展，會(huì)計(jì)專業(yè)原有的教學(xué)模式已經(jīng)不能滿足現(xiàn)代會(huì)計(jì)教育發(fā)展的需要和企業(yè)、社會(huì)對(duì)會(huì)計(jì)人才的要求。同時(shí)，隨著信息技術(shù)的推廣使用，大數(shù)據(jù)技術(shù)也快速進(jìn)入各行業(yè)并在財(cái)務(wù)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，會(huì)計(jì)人才的數(shù)據(jù)收集、整理能力顯得十分必要。因此，面對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)專業(yè)教學(xué)方式面臨諸多挑戰(zhàn)，已不能滿足會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)的要求。因此，適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代的發(fā)展趨勢(shì)，進(jìn)行會(huì)計(jì)專業(yè)教學(xué)創(chuàng)新，是當(dāng)今會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)的迫切需要。

關(guān)鍵詞 ：大數(shù)據(jù)；會(huì)計(jì)專業(yè)教學(xué)；創(chuàng)新研究

中圖分類號(hào)：G71文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：1000-8772（2015）25-0193-02

創(chuàng)新是一個(gè)國(guó)家發(fā)展的源泉與動(dòng)力，“提高自主創(chuàng)新能力，建設(shè)創(chuàng)業(yè)型國(guó)家”也是我國(guó)發(fā)展戰(zhàn)略的關(guān)鍵。因此，在新的歷史發(fā)展時(shí)期，要求高職會(huì)計(jì)教師必須與時(shí)俱進(jìn)，不斷探討新的教學(xué)方法，借鑒國(guó)外先進(jìn)的教學(xué)理念，并結(jié)合高職會(huì)計(jì)專業(yè)的教育實(shí)際與市場(chǎng)發(fā)展趨勢(shì)，對(duì)高職會(huì)計(jì)創(chuàng)新教學(xué)進(jìn)行最優(yōu)化設(shè)想。同時(shí)，隨著信息技術(shù)的推廣使用，大數(shù)據(jù)技術(shù)也快速進(jìn)入各行業(yè)并在財(cái)務(wù)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，會(huì)計(jì)人才的數(shù)據(jù)收集、整理能力顯得十分必要。因此，適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代的發(fā)展趨勢(shì)，不斷創(chuàng)新會(huì)計(jì)專業(yè)教學(xué)模式，對(duì)培養(yǎng)會(huì)計(jì)人才意義重大。

一、大數(shù)據(jù)在會(huì)計(jì)職業(yè)中的應(yīng)用趨勢(shì)

大數(shù)據(jù)時(shí)代開(kāi)始于2013年，是從網(wǎng)絡(luò)科技行業(yè)開(kāi)始的新技術(shù)革命時(shí)代。大數(shù)據(jù)是現(xiàn)今社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一大必然趨勢(shì)，因此，會(huì)計(jì)專業(yè)所面向的諸如金融業(yè)、建筑業(yè)、快消業(yè)、快遞業(yè)等行業(yè)也需要面臨大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。各行各業(yè)的會(huì)計(jì)人員需要對(duì)處理和運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的學(xué)習(xí)和研究，會(huì)計(jì)專業(yè)的教學(xué)也要緊跟職業(yè)和行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)，對(duì)大數(shù)據(jù)背景下的會(huì)計(jì)教學(xué)進(jìn)行創(chuàng)新。

在“大數(shù)據(jù)時(shí)代”背景下，公司在戰(zhàn)略選擇時(shí)越來(lái)越注重對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，用客觀的有依據(jù)的數(shù)據(jù)來(lái)作為判斷基礎(chǔ)，減少無(wú)數(shù)據(jù)支持的、不科學(xué)的臆斷的決策。在所依據(jù)的決策數(shù)據(jù)中，會(huì)計(jì)對(duì)本企業(yè)和相關(guān)市場(chǎng)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析信息，尤其是其中隱藏的資本運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)和行業(yè)前景趨勢(shì)的數(shù)據(jù)，就是決策最重要的依據(jù)之一。因此，會(huì)計(jì)對(duì)管理、決策的輔助職能將越發(fā)重要。高水平的、應(yīng)用型的會(huì)計(jì)人才就是企業(yè)急缺的，會(huì)計(jì)專業(yè)教育也應(yīng)該符合市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)需要，創(chuàng)新教學(xué)的基本理念和模式方法，培養(yǎng)符合大數(shù)據(jù)工作要求的專業(yè)人才。

大數(shù)據(jù)所改變的主要是會(huì)計(jì)職業(yè)的工作對(duì)象，在相關(guān)的各個(gè)行業(yè)中，由于業(yè)務(wù)量激增，相應(yīng)的數(shù)據(jù)量和信息量都大量涌入會(huì)計(jì)需要處理的數(shù)據(jù)中。以金融業(yè)為例，全民炒股的大熱和互聯(lián)網(wǎng)金融的興起，要求會(huì)計(jì)處理更多的業(yè)務(wù)量，比如本金利息、投資收益、日成交量等等，需要會(huì)計(jì)人員運(yùn)用電算化工作進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。會(huì)計(jì)人員還可以配合網(wǎng)絡(luò)工程師進(jìn)行相關(guān)軟件和應(yīng)用中具體算法的開(kāi)發(fā)和校正。會(huì)計(jì)還要對(duì)大數(shù)據(jù)的工作狀態(tài)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和計(jì)算，輔助企業(yè)判斷本公司的業(yè)績(jī)、效果，總結(jié)企業(yè)各項(xiàng)業(yè)務(wù)的綜合動(dòng)態(tài)走勢(shì)，幫助了解行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)，輔助企業(yè)進(jìn)行戰(zhàn)略決策。這些會(huì)計(jì)業(yè)務(wù)也在處理空前巨大數(shù)據(jù)的背景下迎來(lái)新挑戰(zhàn)。

二、大數(shù)據(jù)背景下會(huì)計(jì)專業(yè)教學(xué)創(chuàng)新的主要方向

大數(shù)據(jù)要求會(huì)計(jì)教學(xué)提高學(xué)習(xí)主動(dòng)性。相對(duì)于對(duì)科技進(jìn)步較為敏感的網(wǎng)絡(luò)專業(yè)，會(huì)計(jì)專業(yè)的學(xué)生較為缺乏對(duì)新時(shí)代的敏感性和學(xué)習(xí)并適應(yīng)新時(shí)代要求的主動(dòng)性，會(huì)計(jì)專業(yè)的教學(xué)甚至科研都對(duì)大數(shù)據(jù)缺乏敏感度。在日新月異的新時(shí)代，會(huì)計(jì)教學(xué)不應(yīng)只拘泥于傳統(tǒng)的教學(xué)內(nèi)容，更要培養(yǎng)學(xué)生的自主學(xué)習(xí)意識(shí)，幫助學(xué)生在走上工作崗位后，能夠有不斷更新自己、與時(shí)俱進(jìn)和不斷學(xué)習(xí)的習(xí)慣，才不會(huì)在發(fā)展浪潮中被淘汰。

學(xué)習(xí)的主動(dòng)性來(lái)源于自主學(xué)習(xí)意識(shí)和對(duì)新知識(shí)的認(rèn)知感。自主學(xué)習(xí)意識(shí)是人的主觀能動(dòng)作用，需要人對(duì)該事物的重要性和緊迫性有足夠認(rèn)知，并有足夠自制力將其轉(zhuǎn)化為積極主動(dòng)的動(dòng)力。在大數(shù)據(jù)背景下增強(qiáng)會(huì)計(jì)專業(yè)學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力，需要會(huì)計(jì)教學(xué)的教師們充實(shí)和更新教學(xué)的內(nèi)容，緊跟時(shí)代步伐，到一線企業(yè)公司了解工作的實(shí)務(wù)內(nèi)容和要求，將大數(shù)據(jù)的實(shí)例轉(zhuǎn)化成題目或操作項(xiàng)目，引進(jìn)到教學(xué)中來(lái)；還需要教師們創(chuàng)新教學(xué)手段，充分利用網(wǎng)絡(luò)資源和數(shù)據(jù)，引進(jìn)全方位、多角度的操作實(shí)踐，讓學(xué)生充分認(rèn)識(shí)到大數(shù)據(jù)的運(yùn)用與教科書(shū)上會(huì)計(jì)基本理論知識(shí)的區(qū)別，并將會(huì)計(jì)的基本原理，從課本題目的小數(shù)據(jù)，延伸到工作中的大數(shù)據(jù)中，熟練運(yùn)用和操作大數(shù)據(jù)。

對(duì)新知識(shí)的認(rèn)知感是青年學(xué)生的最大優(yōu)勢(shì)，在足夠的興趣和主動(dòng)性影響下，青年學(xué)生對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代新鮮事物的感知性可能是其教師們都比不上的。這時(shí)就需要教師們因勢(shì)利導(dǎo)，充分發(fā)揮學(xué)生的認(rèn)知感，認(rèn)可學(xué)生的銳眼和創(chuàng)新想法，并組織學(xué)生進(jìn)行交流，形成競(jìng)爭(zhēng)意識(shí)，將學(xué)生對(duì)新知識(shí)的了解，轉(zhuǎn)化為教學(xué)內(nèi)容，并引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行課內(nèi)課外的主動(dòng)交流，互通有無(wú)，團(tuán)結(jié)協(xié)作，互相學(xué)習(xí)，研究創(chuàng)新。

三、大數(shù)據(jù)視角下會(huì)計(jì)專業(yè)教學(xué)的創(chuàng)新

目前高職院校會(huì)計(jì)專業(yè)人才培養(yǎng)理念拘泥于培養(yǎng)記賬、算賬甚至做賬的會(huì)計(jì)從業(yè)人員。但是，會(huì)計(jì)專業(yè)學(xué)生所服務(wù)的有潛力的大中小型企業(yè)更需要會(huì)計(jì)人員在企業(yè)的戰(zhàn)略管理方面提供服務(wù)，即需要會(huì)計(jì)管理能力，尤其是在交易量特別巨大的行業(yè)市場(chǎng)，需要會(huì)計(jì)人才對(duì)相關(guān)市場(chǎng)進(jìn)行大數(shù)據(jù)的收集和分析，為企業(yè)中短期決策提供數(shù)據(jù)依據(jù)支持。

教學(xué)創(chuàng)新首先要做到教學(xué)理念的創(chuàng)新，只有理念先進(jìn)了，教學(xué)改革創(chuàng)新才會(huì)順利進(jìn)行，否則傳統(tǒng)勢(shì)力的存在會(huì)對(duì)教學(xué)改革產(chǎn)生負(fù)面影響。從教學(xué)理念上看，會(huì)計(jì)專業(yè)的教學(xué)理念需要適應(yīng)科技經(jīng)濟(jì)的社會(huì)發(fā)展需要，調(diào)整方向應(yīng)該是：以核算能力的培養(yǎng)為基礎(chǔ)，以會(huì)計(jì)管理能力的培養(yǎng)為核心，運(yùn)用新的科技手段，掌握大數(shù)據(jù)的處理和分析。教師必須先從自身做起，更新自己的觀念，充分體會(huì)和感受大數(shù)據(jù)對(duì)工作和生活的巨大影響。然后要對(duì)大數(shù)據(jù)在職業(yè)中的實(shí)際應(yīng)用有所了解，對(duì)大數(shù)據(jù)給會(huì)計(jì)工作帶來(lái)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，知識(shí)的更新和創(chuàng)新有所了解，對(duì)社會(huì)的發(fā)展趨勢(shì)緊緊把握，將最新的信息引入到教學(xué)中來(lái)。

在理念更新的基礎(chǔ)上，會(huì)計(jì)教學(xué)要對(duì)課程計(jì)劃進(jìn)行創(chuàng)新，在傳統(tǒng)教學(xué)的理論基礎(chǔ)上，引進(jìn)新的資源和知識(shí)體系，增強(qiáng)學(xué)生的實(shí)踐技能和工作能力。同時(shí)，也將會(huì)計(jì)理論潛移默化地引入到大數(shù)據(jù)的要求中去，培養(yǎng)學(xué)生對(duì)大數(shù)據(jù)的編制能力、處理能力、運(yùn)算能力、檢查能力和總結(jié)能力。

從實(shí)際操作來(lái)看，會(huì)計(jì)專業(yè)教學(xué)的創(chuàng)新，要在保證學(xué)生擁有接入相關(guān)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的、處理運(yùn)算大數(shù)據(jù)能力的基礎(chǔ)計(jì)算機(jī)硬件和軟件設(shè)備的基礎(chǔ)上進(jìn)行。首先應(yīng)培養(yǎng)學(xué)生在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中挖掘有效資源的能力。教師在教學(xué)過(guò)程中應(yīng)布置此類作業(yè)或?qū)嵺`項(xiàng)目，鍛煉學(xué)生在網(wǎng)絡(luò)上查找和篩選數(shù)據(jù)的能力。

在搜集數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，在保證學(xué)生對(duì)傳統(tǒng)會(huì)計(jì)理論知識(shí)充分掌握的前提下，教師教學(xué)生使用相關(guān)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，培養(yǎng)學(xué)生對(duì)數(shù)據(jù)的預(yù)處理和建模創(chuàng)新能力，幫助學(xué)生養(yǎng)成管理型會(huì)計(jì)的思維方式。另外，由于大數(shù)據(jù)的工作量巨大，實(shí)際會(huì)計(jì)工作往往是由一個(gè)會(huì)計(jì)團(tuán)隊(duì)合作進(jìn)行的。在創(chuàng)新的課程中，必須通過(guò)課題或項(xiàng)目，讓學(xué)生組成項(xiàng)目小組進(jìn)行實(shí)踐操作，通過(guò)團(tuán)隊(duì)合作完成項(xiàng)目的方式，使學(xué)生能夠運(yùn)用會(huì)計(jì)專業(yè)的各方面知識(shí)，分擔(dān)會(huì)計(jì)工作流程中的各個(gè)工作崗位的角色，培養(yǎng)團(tuán)隊(duì)意識(shí)，學(xué)會(huì)分工合作，適應(yīng)未來(lái)工作需要。

在開(kāi)設(shè)檢索課程和統(tǒng)計(jì)學(xué)課程之外，需要增設(shè)數(shù)據(jù)處理軟件工具的實(shí)務(wù)操作課程，在會(huì)計(jì)電算化的要求下，會(huì)計(jì)教學(xué)中必須教會(huì)學(xué)生如何熟練、巧妙地使用電算化的相關(guān)軟件，如excel、用友等。在學(xué)校里，學(xué)生學(xué)習(xí)的都是基本用法，但是在實(shí)際工作中，由于行業(yè)不同、企業(yè)不同、數(shù)據(jù)性質(zhì)不同、計(jì)算需要不同，會(huì)計(jì)需要自己編制一些適合的表格進(jìn)行計(jì)算。那么，復(fù)雜套表的設(shè)計(jì)，公式的運(yùn)用等就需要會(huì)計(jì)靈活地使用軟件進(jìn)行設(shè)計(jì)，滿足會(huì)計(jì)實(shí)際工作中的需要。

由于大數(shù)據(jù)的規(guī)模性和系統(tǒng)性，并且處理的數(shù)據(jù)量巨大，一個(gè)小小的差錯(cuò)就可能導(dǎo)致結(jié)果的很大誤差或錯(cuò)誤，會(huì)計(jì)工作中的準(zhǔn)確性和對(duì)責(zé)任感的要求都是極為嚴(yán)格的。教學(xué)實(shí)踐中需要步步留痕，每一個(gè)步驟都是由團(tuán)隊(duì)中的某位成員進(jìn)行的，都有據(jù)可查，在作業(yè)結(jié)果錯(cuò)誤時(shí)，對(duì)出錯(cuò)的成員進(jìn)行“懲罰”，以示團(tuán)隊(duì)對(duì)準(zhǔn)確性的嚴(yán)格要求，以利于團(tuán)隊(duì)成員中個(gè)人責(zé)任感的提升。教學(xué)中也可以建立學(xué)分之外的獎(jiǎng)懲機(jī)制，在項(xiàng)目進(jìn)行的過(guò)程中和項(xiàng)目完成后，對(duì)優(yōu)秀學(xué)生進(jìn)行獎(jiǎng)勵(lì)，對(duì)出過(guò)錯(cuò)誤的學(xué)生進(jìn)行“懲罰”。

課程中還可以結(jié)合實(shí)務(wù)技能，引用互聯(lián)網(wǎng)上的實(shí)際數(shù)據(jù)，分門別類地對(duì)各行業(yè)的大數(shù)據(jù)進(jìn)行立項(xiàng)分析，或者從某些大型企業(yè)的公開(kāi)數(shù)據(jù)中，進(jìn)行數(shù)據(jù)的引用，使用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行教學(xué)訓(xùn)練，模擬公司會(huì)計(jì)實(shí)務(wù)操作流程，使學(xué)生能夠身臨其境地進(jìn)行大數(shù)據(jù)的計(jì)算和分析，以總結(jié)性論文、報(bào)告或演講的形式將結(jié)論進(jìn)行匯報(bào)，通過(guò)各組的相互對(duì)比，評(píng)價(jià)立項(xiàng)活動(dòng)的各組業(yè)績(jī)是否正確，從而進(jìn)行學(xué)分評(píng)價(jià)。

完善會(huì)計(jì)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)建設(shè)和使用。學(xué)?？梢栽O(shè)計(jì)搭建或引進(jìn)會(huì)計(jì)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)，學(xué)生平時(shí)通過(guò)平臺(tái)進(jìn)行課程學(xué)習(xí)、完成和提交作業(yè)、完成隨堂和結(jié)課測(cè)驗(yàn)等功能。運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)促進(jìn)學(xué)生學(xué)習(xí)，需要進(jìn)一步完善網(wǎng)絡(luò)軟硬件設(shè)施的建設(shè)，及時(shí)升級(jí)更新教學(xué)平臺(tái)，引進(jìn)會(huì)計(jì)的大數(shù)據(jù)資源，進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)的自動(dòng)或手動(dòng)的實(shí)時(shí)監(jiān)控收集，套用常用的建模，劃分統(tǒng)計(jì)模塊，進(jìn)行項(xiàng)目操作。同時(shí)，教學(xué)平臺(tái)還要讓學(xué)生查看學(xué)習(xí)作業(yè)和隨堂測(cè)試結(jié)果，教師的評(píng)語(yǔ)和建議，及時(shí)了解自己不懂不會(huì)的知識(shí)點(diǎn)。教師也能全面了解學(xué)生隨堂知識(shí)的掌握情況，掌握學(xué)生學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，隨時(shí)改進(jìn)教學(xué)進(jìn)度和教學(xué)方法。

會(huì)計(jì)教學(xué)的創(chuàng)新還可以與行業(yè)公司進(jìn)行合作，承攬一些實(shí)際的會(huì)計(jì)工作項(xiàng)目，如預(yù)決算、招投標(biāo)、核標(biāo)、工程評(píng)估、財(cái)務(wù)報(bào)表、統(tǒng)計(jì)、科研調(diào)查等。這一與關(guān)聯(lián)公司的互動(dòng)合作是互利互惠的，既能幫助公司完成工作，也能借此鍛煉學(xué)生的工作能力，促使學(xué)生將理論與實(shí)踐相結(jié)合，為學(xué)生的未來(lái)工作打好基礎(chǔ)。

四、結(jié)語(yǔ)

大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)各行各業(yè)的會(huì)計(jì)提出了不同挑戰(zhàn)，同時(shí)也是相同要求。作為會(huì)計(jì)工作能力培養(yǎng)的會(huì)計(jì)專業(yè)教學(xué)，其創(chuàng)新是一個(gè)前程漫漫的過(guò)程。希望各高校、科研院所的教育從業(yè)人員能夠進(jìn)行理論和科研創(chuàng)新，進(jìn)行教學(xué)實(shí)踐的探索，互通有無(wú)，增加溝通，不吝討論，共同開(kāi)動(dòng)腦力探索出對(duì)大數(shù)據(jù)新知識(shí)、新理論、新實(shí)踐更為適合的會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)新方法。

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