sas大數據分析報告稅務欺詐

① 稅務欺詐是什麼

稅務欺詐也是報表欺詐的組成部分，其風險涉及面之廣、危害之大不亞於會計報表欺詐。有多少老總在絞盡腦汁想降低稅負少交稅款，會計也千方百計的在「稅務籌劃」上大顯自己的「才技」。但要看到稅務風險非同一般，因偷稅、逃稅企業被罰倒閉、判刑入獄、家破人亡者大有人在。

企業財務欺詐方式列觀

欺詐自古有之，但進入21世紀以來，欺詐給企業造成的影響形似「9.11」世貿大樓被炸。有些一流公司已不復存在，它們的執行官不是被判刑、就是被指控，數以百萬計的投資者喪失上千億的資本，而企業欺詐案件仍不斷涌現。國外出現了安然、世通、泰科、施樂……，而國內呢？藍田、銀廣夏、科龍、三鹿等也不示弱。欺詐危脅到企業生存發展甚至社會穩定。
一、欺詐和企業欺詐
挖掘其本質，欺詐就是偷盜、欺騙、撒謊、造假及缺乏誠信的代名詞，從表面上看是真實的，揭開表面後內藏的欺詐、腐敗及謊言就全部曝光了。欺詐風險就是由於對欺詐警惕性不高、防範措施不力，可能形成的損害。欺詐風險時時有、處處在，大有愈演愈烈之勢。上有貪腐官員、下有弄虛作假，花樣不斷翻新，詐騙縷縷得逞，真是防不勝防，己成為人們生存的一大危害，也是構建和諧社會的一大隱患。必須群策群力、嚴加防範與懲治，還社會一片安寧。
由美國司法部定義的「企業欺詐」，含有下列法律條款：
（1）公司偽造財務信息。包括偽造會計分錄、提供虛假交易，人為製造收入波動，欺騙性的高估資產、利潤和收益，或低估／隱藏負債和損失，以及逃避法律監督的交易；
（2）公司內部人的自行交易。包括內部交易、回扣、為謀取個人利益而不適當地使用公司資產以及違反有關個人所得稅法律規定的任何自行交易行為；
（3）與非法運作的共同基金和對沖基金有關的欺詐。包括延遲交易，某些市場時機地掌握，虛假的凈資產價值及其他涉及共同基金或對沖基金交易實踐之內的造假和舞弊；
（4）阻礙公證，做偽證，篡改證據，或其他與上述（1）至（3）相關的其他行為。
二、企業財務欺詐的各種表現
企業欺詐中，以財務欺詐為代表，按實施欺詐主體看有高管層欺詐、會計欺詐、員工欺詐、非雇員欺詐等。
（一）高管層欺詐
高管層欺詐多種多樣，就一個企業來說，重點有財務報告欺詐、稅務欺詐和產品欺詐。
1、財務報告欺詐
財務報告欺詐對一個企業來說是致命性的，重者則嚴重影響社會。眾所周知的安然、施樂、世通、安達信等公司，都是因財務報告造假而倒閉破產，造成幾十萬員工無業，千千萬萬股民受損，甚至資本市場嚴受挫傷，布希總統也急來「救駕」。
（1）財務報告欺詐伎倆。從國外看，財務報告欺詐是層出不窮、比比皆是，而且愈演愈烈。自美國安然公司始，以後又接連發生了施樂、世通等大公司的會計造假案。2007年查出日本電器巨頭三洋電機，在2004年3月結束的財務年報中，蓄意把子公司虧損的1900億日元，減報為500億日元，還隱滿了大量虧損留於以後沖銷，被媒體稱為日本的「安然事件」。最近暴露迪拜債務危機也潛在財務報告欺詐。
從國內看，近年來財務報告欺詐也大有所在，以上市公司為例：·原野公司通過虛增銷售收入、隱匿管理費用，炒賣本公司股票等手段，虛增利潤2.22億元。1989～1991年對外報表顯示累計盈利7742.5萬元，實際累計虧損14457.5萬元。虛報盈利22200萬元。
·瓊民源1996年虛構5.66億元利潤，虛編資本公積金6.57億元，其手段是將投入資本金及合作建房資金近2億元確認為收入。
·東方鍋爐在上市之前通過調整財務報告虛增凈利潤1.23億元。上市後又將1996年的收入1.76億元和利潤3800萬元轉移到1997年。
·沈陽黎明股份更是花樣繁多，1999年採用對開增值稅發票、虛開產品銷售發票、利用出口貨物優惠政策、任意擴大銷售業務范圍等手段虛增資產8996萬元、虛增負債1956萬元、虛增所有者權益7040萬元、虛增主營業務收入1.5億元（占收入37％）、虛增利潤8679萬元（占實際利潤166％），利潤總額經核實從對外披露的5231萬元變為虧損3448萬元。
·濟南輕騎摩托股份為保牌上市，2002年利用「洗大澡」手段、對一些長期收不回賬款計提27億元壞賬准備，又為關聯公司借款擔保計提壞賬准備13億元，使該年利潤大幅減少。到2003年又將上年計提的壞賬准備轉回了15.8億元，一舉扭虧為盈，實現了「保牌」陰謀。利用作假賬、假發票偷逃國家稅收更是隨處可見。
（2）財務報告欺詐因素邁克爾·楊在《會計違規和財務欺詐》中指出，財務報告欺詐在現實世界中是普遍存在的。對於財務信息，都存在無法滿足的貪欲。並指出財務報告欺詐的六因素：①欺詐的動機源於不誠實；②欺詐的動機源於壓力；③欺詐始於小事；④欺詐始於會計的灰色區域；⑤欺詐隨時問的推移而增加；⑥騎虎難下，無法糾正。
報告造假的欺詐事件一旦暴出，就會造成股價下跌、訴訟不斷、名譽破壞、刑事起訴、會計被抓、數以萬計的股民血本無歸。
2、稅務欺詐
稅務欺詐也是報表欺詐的組成部分，其風險涉及面之廣、危害之大不亞於會計報表欺詐。有多少老總在絞盡腦汁想降低稅負少交稅款，會計也千方百計的在「稅務籌劃」上大顯自己的「才技」。但要看到稅務風險非同一般，因偷稅、逃稅企業被罰倒閉、判刑入獄、家破人亡者大有人在。
3、產品／服務欺詐
企業欺詐除財務報告欺詐外還有產品欺詐。通過每年的「3.15」晚會，可見它給社會造成的損失不可低估。石家莊三鹿集團所產的嬰兒奶粉，由於含有三聚氰胺造成幾十萬名兒童受害，有的引起腎衰竭，有的已發展為腎功能不全造成終身受損，有的已造成死亡。其老總早知含毒，有的職工早就勸說朋友不要用三鹿奶粉，但該廠仍欺世盜名的銷售，直至被大量揭發後才停止生產。最終企業破產、老總入獄、員工遭殃、30多萬兒童受害。
（二）會計欺詐
財務報告欺詐的基礎是會計造假欺詐，利維特指出會計有五種哄騙「伎倆」：巨額沖銷重組費用、創造性收購會計、甜品盒准備、濫用會計非重要事項原則、提前確認收入。具體有下列形形色色手法：
·捏造收入。通過虛開發票、高估完工程度，無中生有「創收入」；
·提前確認收入。將未到期的收入或不能實現的收入提前確認；
·誇大一次性收入。通過資產轉移高估資產價值虛增企業收入；
·虛增存貨。將他人資產說是自己的，或無中生有虛構商品／材料；
·調整資產價值。利用減值准備、壞賬准備等調整資產價值；
·利用時間差。將應計入下年收入／費用記入本年；或相反將應計入本年的收入／費用記入下年；
·不確認不良資產。將不可能收回的貨款及殘廢品仍留在賬面；
·改變費用性質。將資本性支出變為費用性支出，或將費用性支出變為資本性支出；
·轉移資金。將企業的資金以莫須有轉為他用；
·虛列費用。用虛構的假公司發票支付大量成本費用；
·隱瞞負債。將企業債務及或有負債，不在財務報告中反映。
·企業合並。採用「購買法」還是「權益法」，會產生不同的價值結果。
·合並報表。通過調整合並范圍改變報表「面貌」，安然主要會計問題是SPE要不要並表的問題；
·會計估計。濫用會計估計調整資產折舊方法及年限；
·會計計量。任意變換會計計量方法，調整企業當期的盈虧；
·無形資產。有些企業無形資產所佔比重很高，利用計價及攤銷期調整利潤；
·關聯交易。利用市場外衣轉移企業利潤或費用，改變財務報告；……
這些手法的主要特點是濫用會計選擇權、鑽會計准則漏洞，運用形式重於實質。這里會計「才智」至關重要，他可把賠錢的企業做成「賺錢」的報表；賺錢的企業也可做成「虧損」的報表。正如社會上流傳一段戲說：公司老總面試挑選應聘會計，題目是「1+1=？」，第一位應聘會計，回答是「2」。問第二位會計，他想：會計必須給老闆多造財富，才會用你，想了想，回答是「3」。到第三位應聘會計時，他走過去對著老總的耳朵輕聲地說：「您說多少？就是多少。」老總一聽喜出望外：好！就聘你了。這雖是戲說，卻成為現實。招商局集團董事長秦曉對國資委李一中副主任及現場嘉賓公開宣稱：「我這兩天在北京開會，公司那些領導給我打電話，問我今年利潤是做成17億、18億、還是20億呢？我說你等我回去看看國資委的考核條例我再給你定。」這不就是「老總利潤、廠長成本嗎？」。這些人把會計的科學性變成了魔術性，隨意改變會計數據。但是要看到，變造的數據越多，潛在的風險越大，到頭來吃的苦頭也越大。
（三）員工欺詐
企業內部員工也存有大量欺詐行為。據注冊舞弊調查師協會2004年報告顯示，92％的欺詐涉及挪用企業資產、盜竊現金、瞞報收入和虛假支出。其中，現金性資產約佔80％左右。欺詐手段與方法中，使用頻率很高的手段是挪用資產，可歸納為下列幾項：·里應外合。企業各部門工作人員之間、企業內部與外部有關人員之間，利用各自的「方便」條件，躲避企業的內部控制與監督，合夥作弊，共同竊取公司資產，達到私吞目的。
·暗渡陳倉。裝作謀事以掩人耳目，採取迂迴、變換的方式竊取企業的資財。
·混水摸魚。藉助某種意外或混亂局面，採取某些手段而獲取不正當利益的行為。
·虛報冒領。明知違背現行規章制度，卻採取弄虛作假手法、虛報費用、套取資金，冒領物資，攫為己有。
·無中生有。憑空捏造收、付款的假項目，購買非法假發票，捏造假工資單、假合同，變造假銷貨退回等等，實施作弊貪污行為。
·張冠李戴。故意混淆賬戶對應關系，錯誤處理經濟業務。如企業支付利息本來是經營用借款，為提高當年利潤卻計入資本性支出。
·監守自盜。利用自己經管財物的職務之便，進行貪污盜竊的行為。如有的庫管員，找些己報廢的儀器，把倉庫中好儀器換走出賣。
·侵吞不報。對企業的收入採取少計售價、不開或少開發票、收到款不入賬等方式，將收入直接吞為已有。
·假公濟私。以企業的名義或力量，謀取個人的利益。如為企業采購物資時，到同學、朋友處高價采購，自己拿回扣。
·瞞天過海。將舞弊事項的真相隱藏在日常經濟業務活動中，使人不易懷疑或發現，甚至產生錯繳，以達到貪污的目的。
·模仿簽字。模仿企業有關領導的簽字，使不合規的單據矇混過關，或到倉庫冒領物資。達到竊取企業財產的目的。
·陰陽票據。將發票及單據的正聯與副聯分別填寫不同的數字。達到隱瞞收入、擴大支出，多領物資進行貪污的目的。
（四）非雇員欺詐
非雇員欺詐風險雖然發生在企業外部，但也嚴重危害企業的生存與發展。其欺詐伎倆主要有下列幾種：·龐氏騙局它是20世紀義大利投機商查爾斯·龐齊策劃的一個陰謀，騙人向一個事實上子虛烏有的企業投資，他許諾投資者在短期將獲得豐厚的投資收益，誘騙了很多波士頓人將資金投入到他的「好的令人難以置信」的投資項目。用騙來錢支付50％的回報率。很快影響力迅速擴大，那些已經得到回報率的投資者又把資金投到騙局中。不久，龐氏每天可以吸納幾百萬美元的資金，最終，他共吸納了2000多萬美元。其中1500萬美元用於償還利息，其餘500多萬美元用於他和妻子的個人消費。騙局被識破後，法院判龐氏入獄十年。1949年他身無分文的死在了巴西。現在我們把那種用後續投資者的資金作為前期投資的回報騙局，稱為「龐氏騙局」。不幸的是，人們並沒有從中吸取教訓，至今該騙局應用仍很普遍。
·金字塔騙局。它如同現在的傳銷，成員們如果想獲得最大的收益，不是靠出售產品，而是靠吸收新的「銷售人員」。這種詐騙詭計一般用來推銷家用產品和服務。如果想加入這種組織，通常要預先交納一些費用，收上來的資金付給更早加入的成員。但事實上，沒有人真正從事產品銷售，而是在不斷吸收新成員，用新成員所交的資金維持整個金字塔。最終沒有一個足夠的人數來加入這個騙局就必然以失敗而告終。這種騙局對社會危害極大，必須嚴加防範。
·「釣魚」騙局。它是指由某一行為主體所實施的騙局，該主體建立了一種「小額訂單即時償付」的模式。小額訂單安全交易了幾次後，受害人就不再持有懷疑態度。這時，該行為主體就大量訂貨。當貨物發出後，客戶（即行為主體）就不再付款，而且逃之夭夭。騙局也可反過來設計，該行為主體作為供貨，他先提供物美而且價格很低的產品，但是要求先付款後提貨。幾次小額交易後，購買者就誤認為供貨商（行為主體）是誠實可靠的合法者。一旦大量訂貨，供貨方就會攜款潛逃。
·付費用騙局。它是通過無中生有的說你「獲得XX獎品」，或者聲稱可幫助你將一大筆錢從國外轉出。但你要獲得獎品或獎金需要先寄幾千元的個人稅金或手續費。然而，那些寄錢的受害者，最終肯定不會收到任何獎品。
·信用卡詐騙。
（1）盜卡。他是從持卡人身上把卡偷走，或仿製、竊取密碼，在持卡人掛失前將款取走。
（2）信用卡身份欺詐。信用卡依然持有，但其信息已經通過各種手段被人獲得，並被冒名頂替使用，用於在網上訂購商品，所有這些所需要的只是卡號和到期日。
（3）虛假退貨騙局。客戶對公司來說是「上帝」，當客戶不滿意公司商品或服務時就會要求退貨。在不存在商品銷售退回的情況下，不誠實的員工可以在系統中偽造退款，並將款項劃入自己的信用卡。因此，需要對信用卡退款進行定期檢查和分析。

② 近期公司在對比幾個大數據分析工具，想了解一下國內的BDP和國外的tableau

看到問題我自己對比了下BI工具，然後整理了一些，以下是詳細內容：

國外BI：SAS BI、IBM的cognos、Oracle BIEE、SAP BO、Power-BI、Informatica、Arcplan、QlikView、Tableau等等；
國內BI：BDP商業數據平台、smartbi、用友華表、帆軟、潤乾報表，永洪科技等。

國外BI
1、IBM Cognos
IBM提供了全面的商業智能解決方案，包括前端工具、在線分析處理工具、數據挖掘工具、企業數據倉庫、數據倉庫管理器和數據預處理工具等。結合行業用戶的業務需要，IBM還向用戶提供面向政府、電力、金融、電信、石油、醫療行業的商業智能解決方案。IBM Cognos商業智能解決方案基於已經驗證的技術平台而構建的，旨在針對最廣泛的部署進行無縫升級和經濟有效的擴展，能滿足各類型用戶的不同信息需求。傳統BI工具中最被廣泛使用的，已被IBM收購。擁有強大的資料庫平台、在數據管理、數據整合以及中間件領域專業功底深厚。偏操作型，手工建模，一旦需求變化需要 重新建模，學習要求較高。
（信息來自網路）

2、Qracle BIEE
BIEE 現在oracle下是最強力的bi分析工具，最早進入中國,支持簡單方便的集群，前端及中後端設計功能強大，前端開發靈活易用，只要開發公司投入足夠強力的技術人員，工程期規劃合理，基本上可以實現從上層到中下層的所有的需求，界面還算美觀，不過弱點就是說做一些中國式的報表工量較大，還有一些不足的地方，但是oracle不斷的發展和升級，產品正在變得越來越好。其他方面是實施建議找一個真的很負責任的公司和實施團隊實施 。全看實施團隊的技術能力。

3、SAP BO
SAP BO公司收購的一款BI工具，產品運作模式是結合SAP的ERP系統，所以整合其他資料庫或系統並不佔優勢，屬於重型BI，使用要求較高，升級困難。無功無過，在BI產品不具特色，同SAP一樣，與Oracle的產品線緊密綁在一起。貌似國外廠商都是捆綁型賣整體方案。

4、Qlikview
Qlikview的主要特點是開發和使用簡單，但是和Tableau 、FineBI相比，操作性能差一些，總的來說，它可以讓自助數據分析和所有信息都有一個靈活的直觀的展現。Qlikview通過AQL架構提供靈活、強大的分析能力時，AQL架構改變了需要OLAP立方體的需求。Qlikview的缺陷也很明顯，受限於用戶數（也就是說價格）和設計報表的復雜程度，只能用於少數幾個管理層人員，廣大的中層幹部的報表問題其實沒有解決。

5、Tableau
定位是一款數據可視化工具，可視化功能很強大，對計算機的硬體要求較高，部署較復雜，目前移動端只支持IOS系統。操作簡單，用戶只需要簡單配置，拖拖拽拽，就可以做出數據分析。整體來看，工具挺不錯的，成本低，可以快速上手；功能挺強大的，可視化效果真心不錯，也有數據鑽取、動態的功能效果，Tableau雖然具備強悍的分析功能，但是數據抓取功能很弱，數據處理能力差，需要實現准備好數據，所以可以認為是面向數據分析師的前端工具。另外Tabluea真心不便宜，最便宜的一年要999刀。

國內BI
1、BDP商業數據平台
BDP商業數據平台旨在幫助企業快速完成多數據整合，建立統一數據口徑，支持自助式數據准備（ETL），並提供靈活、易用、高效可視化探索式分析能力，幫助企業構建貼合自身業務的企業洞察，並將數據決策快速覆蓋各層員工及應用場景。
BDP可以靈活接入與同步多種數據源，包括各類資料庫連接、OpenAPI以及各種SaaS平台API，滿足企業多種多樣的業務場景、億行數據秒反應，快速實現數據清洗、整合、載入，通過拖拽即可可視化分析，支持近30種圖表類型和12種自帶配色方案，讓數據更加直觀、美觀。
BDP商業數據平台為企業提供的核心價值在於用直觀、多維、實時的方式展示和分析數據，並可在APP實時查看和分享，全面激活企業內部數據，用數據驅動業績，適應快速變化的市場。海致幫助各類型企業迅速搭建貼合業務的數據分析平台，目前服務的客戶涵蓋互聯網、零售快消、物流、O2O、醫療/教育SEM等多個行業。
（信息來自BDP官網）

2、FineBI
FineBI是幾年前帆軟公司推出的，在國內口碑和發展還行。通過傻瓜式操作，用戶只需在Dashboard中簡單拖拽操作，便能製作出豐富多樣的數據可視化信息，進行數據鑽取、聯動和過濾等操作，自由分析數據。FineBI面向企業IT部門、業務人員，提供企業級管控下的業務人員自助式數據分析，向下幫助IT做好數據管控，向上充分利用底層數據，支撐前端業務數據應用。數據分析功能全面實用，但中規中矩，沒有那麼多突出亮點。帆軟旗下的自助性BI產品，輕量化的BI工具，部署方便，走多維分析方向。後期採用jar包升級換代，維護方便，最具性價比。

3、永洪BI
敏捷BI軟體，產品穩定性較高。利用sql處理數據，不支持程序介面，實施交由第三方外包。永洪的技術主要分為大數據和可視化兩點。在大數據方面，通過列存儲、分布式計算、內存計算、分布式通訊等技術，永洪自主研發了高性能的大數據計算引擎，作為分析用的數據集市，可實現百億級數據在秒級時間內完成計算。在可視化方面，永洪將復雜的多維分析功能隱藏在背後，在前端通過點擊和拖拽的簡單可視化操作實現各種復雜的分析過程。

隨著近幾年大數據、數據分析技術越來越熱門，Tableau、Qlikview包括國內的BDP商業數據平台等一些輕型敏捷BI，由於簡單易用，可視化程度高、使用門檻低的優勢，逐漸被企業認可。

對於BI產品，我了解的就這么多啦，希望能幫到你吧~~~

③ 大數據分析怎麼做最好

大數據可以概括為5個V， 數據量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、Value（價值）、真實性(Veracity)。大數據分析的五個操作流程：
1. Analytic Visualizations（可視化分析）
不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。
2. Data Mining Algorithms（數據挖掘演算法）
可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。
3. Predictive Analytic Capabilities（預測性分析能力）
數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
4. Semantic Engines（語義引擎）
知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從「文檔」中智能提取信息。
5. Data Quality and Master Data Management（數據質量和數據管理）
數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。
假如大數據真的是下一個重要的技術革新的話，我們最好把精力關注在大數據能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰。

④ 國外學data science也就是大數據這種專業回國是不是不好找工作

基本上，國內對大數據人才需求還是非常大的，其中，所謂消費金融，p2p行業對於這方面的人才尤其需要。由於，這些公司需要控制借貸風險，再加上火的不能再火的大數據概念，是家所謂Fintech公司都要提自己的大數據手段。說的也非常的動人，利用大數據分析客戶風險信息，識別欺詐風險。但在國內大數據就業中，吹牛逼的真心不在少數，找類似Fintech這樣的公司，尤其是比較小的公司，要多長個心眼，別看JD上寫的多讓人心動。但就是這些公司尤其需求大，所以要挑挑仔細了。
回來就業還有一個方向就是正兒八經的IT行業，有外資的，也有民營的，但感覺略微偏底層一點，需要資料庫經驗豐富，會擼C，會Java，會SQL，知道Hadoop怎麼弄。
還有一個方向是商務信息咨詢公司，類似Merkle(美庫爾)這樣的外企，也有類似的民企。不需要去接觸特別底層的數據結構，利用SAS，R等軟體對一些商業信息做數據分析，一般都是做精準營銷的，這就是Business Analyst 。還要有很好的presentation能力和溝通能力。但這些公司感覺招聘信息不是特別多，要多多留意。
Data mining其實是有別於Business Analyst的。前者需要更多統計知識，數學知識，並且擼代碼能力也要更強一些。國內需要這方面的人才的行業類似大的保險公司銀行，和一些IT行業如BAT三家都是需要的。

⑤ 如何評價中國高校SAS數據分析大賽

當時參賽復還是匯豐銀行贊助的，決制賽頒獎典禮匯豐銀行也派了人參加，也會招聘實習生。決賽第一天的case就是匯豐銀行提供的數據，題目也是全英文的，覺得題目還挺有意思，也是答主第一次完整的做一份數據分析的case。不過看別人回答今年好像不贊助了，不知道情況。個人覺得含金量還不錯。畢竟初賽復賽下來會涉及很多統計分析的模塊，在准備比賽的時候也學習到了很多知識。之後找實習找工作的過程中，涉及到數據分析、金融工程的崗位，面試官也會很感興趣。不過比賽知名度還不高。招聘會企業很多，也都是數據分析對口的崗位。不過答主當時沒有實習需求，所以並沒有投遞簡歷，不過聽說投遞簡歷還是很大概率獲得面試機會的。主辦方很用心。除了賽事組織外，比賽結束後幾個月還發郵件問我要過一次簡歷，幫忙推薦簡歷。不過好像並沒有後續。

⑥ 如何獲得用sas分析大數據的經驗

大數據的蓬勃發展，為各行各業都帶來了前所未有的發展機遇。但是要專想將這些海屬量、多樣的數據資源轉化為真正的價值，大數據分析是唯一的途徑。現如今，大數據分析已經成為幫助業務發展的關鍵元素、商業競爭的制勝法寶。

⑦ 我們老師讓自己找數據，然後用sas分析，寫篇報告（實驗論文），你有相關的例子或格式讓我參考下嗎

http://www.resset.cn/cn/去這上面下載吧！

⑧ 大數據分析用什麼軟體數據分析軟體有哪些優缺點是什麼

比較流行的有以抄下幾種

1. 最基礎的excel：操作簡單，易學習，數據量較小時，很方便使用

2. spss：內置很多現成的分析工具，不會代碼都可以直接套用其中的數據分析模式，能數據的數據量也大幅度提升，得出的結論報告也很專業； 缺點的話，不太好定製分析模型

3. sas和R語言：需要一定的代碼基礎，網上都有開源的代碼包，可以拿來使用，入門門檻相對就高了

最後說下，根據你需要處理的數據量和分析方式，選擇適合自己的軟體來分析

希望對你有幫助吧

⑨ 大數據解讀 處理信息的六個關鍵環節

大數據解讀：處理信息的六個關鍵環節

大數據按照信息處理環節可以分為數據採集、數據清理、數據存儲及管理、數據分析、數據顯化，以及產業應用等六個環節。而在各個環節中，已經有不同的公司開始在這里佔位。

1、數據採集：Google、CISCO 這些傳統的IT公司早已經開始部署數據收集的工作。在中國，淘寶、騰訊、網路等公司已經收集並存儲大量的用戶習慣及用戶消費行為數據。德勤預計，在未來，會有更為專業的數據收集公司針對各行業的特定需求，專門設計行業數據收集系統。

2、數據清理：當大量龐雜無序的數據收集之後，如何將有用的數據篩選出來，完成數據的清理工作並傳遞到下一環節，這是隨著大數據產業分工的不斷細化而需求越來越高的環節。除了Intel等老牌IT企業，Teradata、Informatica等專業的數據處理公司呈現了更大的活力。在中國，華傲數據等類似廠商也開始不斷涌現。德勤預計，在未來，將會有大量的公司專注於數據清理。

3、數據存儲及管理：數據的存儲、管理是數據處理的兩個細分環節。這兩個細分環節之間的關系極為緊密。數據管理的方式決定了數據的存儲格式，而數據如何存儲又限制了數據分析的深度和廣度。由於相關性極高，通常由一個廠商統籌設計這兩個細分環節將為更為有效。從廠商佔位角度來分析，IBM、Oracle等老牌的數據存儲提供商有明顯的既有優勢，他們在原有的存儲業務之上進行相應的深度拓展，輕松占據了較大的市場份額。而 Apache Software Foundation等新生公司，以開源的戰略匯集了行業專精的智慧，成為大數據發展的領軍企業。

4、數據分析：傳統的數據處理公司SAS及SPSS在數據分析方面有明顯的優勢。然而，基於開源軟體基礎構架Hadoop的數據分析公司最近幾年呈現爆發性增長。例如，成立於 2008 年的Cloudera公司，幫助企業管理和分析基於開源Hadoop產品的數據。由於能夠幫助客戶完成定製化的數據分析需求，Cloudera擁有了如Expedia、摩根大通等大批的知名企業用戶，僅僅五年時間，其市值估值已達到7億美元。

5、數據的解讀：將大數據的分析結果還原為具體的行業問題。SAP、SAS等數據分析公司在其已有的業務之上加入行業知識成為此環節競爭的佼佼者。同時，因大數據的發展而應運而生的wibidata等專業的數據還原公司也開始蓬勃發展。

6、數據的顯化：這一環節中，大數據真正開始幫助管理實踐。通過對數據的分析和具象化，將大數據能夠推導出的結論量化計算、同時應用到行業中去。這一環節需要行業專精人員，通過大數據給出的推論，結合行業的具體實踐制定出真正能夠改變行業現狀的計劃。

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