sas大数据分析报告税务欺诈

① 税务欺诈是什么

税务欺诈也是报表欺诈的组成部分，其风险涉及面之广、危害之大不亚于会计报表欺诈。有多少老总在绞尽脑汁想降低税负少交税款，会计也千方百计的在“税务筹划”上大显自己的“才技”。但要看到税务风险非同一般，因偷税、逃税企业被罚倒闭、判刑入狱、家破人亡者大有人在。

企业财务欺诈方式列观

欺诈自古有之，但进入21世纪以来，欺诈给企业造成的影响形似“9.11”世贸大楼被炸。有些一流公司已不复存在，它们的执行官不是被判刑、就是被指控，数以百万计的投资者丧失上千亿的资本，而企业欺诈案件仍不断涌现。国外出现了安然、世通、泰科、施乐……，而国内呢？蓝田、银广夏、科龙、三鹿等也不示弱。欺诈危胁到企业生存发展甚至社会稳定。
一、欺诈和企业欺诈
挖掘其本质，欺诈就是偷盗、欺骗、撒谎、造假及缺乏诚信的代名词，从表面上看是真实的，揭开表面后内藏的欺诈、腐败及谎言就全部曝光了。欺诈风险就是由于对欺诈警惕性不高、防范措施不力，可能形成的损害。欺诈风险时时有、处处在，大有愈演愈烈之势。上有贪腐官员、下有弄虚作假，花样不断翻新，诈骗缕缕得逞，真是防不胜防，己成为人们生存的一大危害，也是构建和谐社会的一大隐患。必须群策群力、严加防范与惩治，还社会一片安宁。
由美国司法部定义的“企业欺诈”，含有下列法律条款：
（1）公司伪造财务信息。包括伪造会计分录、提供虚假交易，人为制造收入波动，欺骗性的高估资产、利润和收益，或低估／隐藏负债和损失，以及逃避法律监督的交易；
（2）公司内部人的自行交易。包括内部交易、回扣、为谋取个人利益而不适当地使用公司资产以及违反有关个人所得税法律规定的任何自行交易行为；
（3）与非法运作的共同基金和对冲基金有关的欺诈。包括延迟交易，某些市场时机地掌握，虚假的净资产价值及其他涉及共同基金或对冲基金交易实践之内的造假和舞弊；
（4）阻碍公证，做伪证，篡改证据，或其他与上述（1）至（3）相关的其他行为。
二、企业财务欺诈的各种表现
企业欺诈中，以财务欺诈为代表，按实施欺诈主体看有高管层欺诈、会计欺诈、员工欺诈、非雇员欺诈等。
（一）高管层欺诈
高管层欺诈多种多样，就一个企业来说，重点有财务报告欺诈、税务欺诈和产品欺诈。
1、财务报告欺诈
财务报告欺诈对一个企业来说是致命性的，重者则严重影响社会。众所周知的安然、施乐、世通、安达信等公司，都是因财务报告造假而倒闭破产，造成几十万员工无业，千千万万股民受损，甚至资本市场严受挫伤，布什总统也急来“救驾”。
（1）财务报告欺诈伎俩。从国外看，财务报告欺诈是层出不穷、比比皆是，而且愈演愈烈。自美国安然公司始，以后又接连发生了施乐、世通等大公司的会计造假案。2007年查出日本电器巨头三洋电机，在2004年3月结束的财务年报中，蓄意把子公司亏损的1900亿日元，减报为500亿日元，还隐满了大量亏损留于以后冲销，被媒体称为日本的“安然事件”。最近暴露迪拜债务危机也潜在财务报告欺诈。
从国内看，近年来财务报告欺诈也大有所在，以上市公司为例：·原野公司通过虚增销售收入、隐匿管理费用，炒卖本公司股票等手段，虚增利润2.22亿元。1989～1991年对外报表显示累计盈利7742.5万元，实际累计亏损14457.5万元。虚报盈利22200万元。
·琼民源1996年虚构5.66亿元利润，虚编资本公积金6.57亿元，其手段是将投入资本金及合作建房资金近2亿元确认为收入。
·东方锅炉在上市之前通过调整财务报告虚增净利润1.23亿元。上市后又将1996年的收入1.76亿元和利润3800万元转移到1997年。
·沈阳黎明股份更是花样繁多，1999年采用对开增值税发票、虚开产品销售发票、利用出口货物优惠政策、任意扩大销售业务范围等手段虚增资产8996万元、虚增负债1956万元、虚增所有者权益7040万元、虚增主营业务收入1.5亿元（占收入37％）、虚增利润8679万元（占实际利润166％），利润总额经核实从对外披露的5231万元变为亏损3448万元。
·济南轻骑摩托股份为保牌上市，2002年利用“洗大澡”手段、对一些长期收不回账款计提27亿元坏账准备，又为关联公司借款担保计提坏账准备13亿元，使该年利润大幅减少。到2003年又将上年计提的坏账准备转回了15.8亿元，一举扭亏为盈，实现了“保牌”阴谋。利用作假账、假发票偷逃国家税收更是随处可见。
（2）财务报告欺诈因素迈克尔·杨在《会计违规和财务欺诈》中指出，财务报告欺诈在现实世界中是普遍存在的。对于财务信息，都存在无法满足的贪欲。并指出财务报告欺诈的六因素：①欺诈的动机源于不诚实；②欺诈的动机源于压力；③欺诈始于小事；④欺诈始于会计的灰色区域；⑤欺诈随时问的推移而增加；⑥骑虎难下，无法纠正。
报告造假的欺诈事件一旦暴出，就会造成股价下跌、诉讼不断、名誉破坏、刑事起诉、会计被抓、数以万计的股民血本无归。
2、税务欺诈
税务欺诈也是报表欺诈的组成部分，其风险涉及面之广、危害之大不亚于会计报表欺诈。有多少老总在绞尽脑汁想降低税负少交税款，会计也千方百计的在“税务筹划”上大显自己的“才技”。但要看到税务风险非同一般，因偷税、逃税企业被罚倒闭、判刑入狱、家破人亡者大有人在。
3、产品／服务欺诈
企业欺诈除财务报告欺诈外还有产品欺诈。通过每年的“3.15”晚会，可见它给社会造成的损失不可低估。石家庄三鹿集团所产的婴儿奶粉，由于含有三聚氰胺造成几十万名儿童受害，有的引起肾衰竭，有的已发展为肾功能不全造成终身受损，有的已造成死亡。其老总早知含毒，有的职工早就劝说朋友不要用三鹿奶粉，但该厂仍欺世盗名的销售，直至被大量揭发后才停止生产。最终企业破产、老总入狱、员工遭殃、30多万儿童受害。
（二）会计欺诈
财务报告欺诈的基础是会计造假欺诈，利维特指出会计有五种哄骗“伎俩”：巨额冲销重组费用、创造性收购会计、甜品盒准备、滥用会计非重要事项原则、提前确认收入。具体有下列形形色色手法：
·捏造收入。通过虚开发票、高估完工程度，无中生有“创收入”；
·提前确认收入。将未到期的收入或不能实现的收入提前确认；
·夸大一次性收入。通过资产转移高估资产价值虚增企业收入；
·虚增存货。将他人资产说是自己的，或无中生有虚构商品／材料；
·调整资产价值。利用减值准备、坏账准备等调整资产价值；
·利用时间差。将应计入下年收入／费用记入本年；或相反将应计入本年的收入／费用记入下年；
·不确认不良资产。将不可能收回的货款及残废品仍留在账面；
·改变费用性质。将资本性支出变为费用性支出，或将费用性支出变为资本性支出；
·转移资金。将企业的资金以莫须有转为他用；
·虚列费用。用虚构的假公司发票支付大量成本费用；
·隐瞒负债。将企业债务及或有负债，不在财务报告中反映。
·企业合并。采用“购买法”还是“权益法”，会产生不同的价值结果。
·合并报表。通过调整合并范围改变报表“面貌”，安然主要会计问题是SPE要不要并表的问题；
·会计估计。滥用会计估计调整资产折旧方法及年限；
·会计计量。任意变换会计计量方法，调整企业当期的盈亏；
·无形资产。有些企业无形资产所占比重很高，利用计价及摊销期调整利润；
·关联交易。利用市场外衣转移企业利润或费用，改变财务报告；……
这些手法的主要特点是滥用会计选择权、钻会计准则漏洞，运用形式重于实质。这里会计“才智”至关重要，他可把赔钱的企业做成“赚钱”的报表；赚钱的企业也可做成“亏损”的报表。正如社会上流传一段戏说：公司老总面试挑选应聘会计，题目是“1+1=？”，第一位应聘会计，回答是“2”。问第二位会计，他想：会计必须给老板多造财富，才会用你，想了想，回答是“3”。到第三位应聘会计时，他走过去对着老总的耳朵轻声地说：“您说多少？就是多少。”老总一听喜出望外：好！就聘你了。这虽是戏说，却成为现实。招商局集团董事长秦晓对国资委李一中副主任及现场嘉宾公开宣称：“我这两天在北京开会，公司那些领导给我打电话，问我今年利润是做成17亿、18亿、还是20亿呢？我说你等我回去看看国资委的考核条例我再给你定。”这不就是“老总利润、厂长成本吗？”。这些人把会计的科学性变成了魔术性，随意改变会计数据。但是要看到，变造的数据越多，潜在的风险越大，到头来吃的苦头也越大。
（三）员工欺诈
企业内部员工也存有大量欺诈行为。据注册舞弊调查师协会2004年报告显示，92％的欺诈涉及挪用企业资产、盗窃现金、瞒报收入和虚假支出。其中，现金性资产约占80％左右。欺诈手段与方法中，使用频率很高的手段是挪用资产，可归纳为下列几项：·里应外合。企业各部门工作人员之间、企业内部与外部有关人员之间，利用各自的“方便”条件，躲避企业的内部控制与监督，合伙作弊，共同窃取公司资产，达到私吞目的。
·暗渡陈仓。装作谋事以掩人耳目，采取迂回、变换的方式窃取企业的资财。
·混水摸鱼。借助某种意外或混乱局面，采取某些手段而获取不正当利益的行为。
·虚报冒领。明知违背现行规章制度，却采取弄虚作假手法、虚报费用、套取资金，冒领物资，攫为己有。
·无中生有。凭空捏造收、付款的假项目，购买非法假发票，捏造假工资单、假合同，变造假销货退回等等，实施作弊贪污行为。
·张冠李戴。故意混淆账户对应关系，错误处理经济业务。如企业支付利息本来是经营用借款，为提高当年利润却计入资本性支出。
·监守自盗。利用自己经管财物的职务之便，进行贪污盗窃的行为。如有的库管员，找些己报废的仪器，把仓库中好仪器换走出卖。
·侵吞不报。对企业的收入采取少计售价、不开或少开发票、收到款不入账等方式，将收入直接吞为已有。
·假公济私。以企业的名义或力量，谋取个人的利益。如为企业采购物资时，到同学、朋友处高价采购，自己拿回扣。
·瞒天过海。将舞弊事项的真相隐藏在日常经济业务活动中，使人不易怀疑或发现，甚至产生错缴，以达到贪污的目的。
·模仿签字。模仿企业有关领导的签字，使不合规的单据蒙混过关，或到仓库冒领物资。达到窃取企业财产的目的。
·阴阳票据。将发票及单据的正联与副联分别填写不同的数字。达到隐瞒收入、扩大支出，多领物资进行贪污的目的。
（四）非雇员欺诈
非雇员欺诈风险虽然发生在企业外部，但也严重危害企业的生存与发展。其欺诈伎俩主要有下列几种：·庞氏骗局它是20世纪意大利投机商查尔斯·庞齐策划的一个阴谋，骗人向一个事实上子虚乌有的企业投资，他许诺投资者在短期将获得丰厚的投资收益，诱骗了很多波士顿人将资金投入到他的“好的令人难以置信”的投资项目。用骗来钱支付50％的回报率。很快影响力迅速扩大，那些已经得到回报率的投资者又把资金投到骗局中。不久，庞氏每天可以吸纳几百万美元的资金，最终，他共吸纳了2000多万美元。其中1500万美元用于偿还利息，其余500多万美元用于他和妻子的个人消费。骗局被识破后，法院判庞氏入狱十年。1949年他身无分文的死在了巴西。现在我们把那种用后续投资者的资金作为前期投资的回报骗局，称为“庞氏骗局”。不幸的是，人们并没有从中吸取教训，至今该骗局应用仍很普遍。
·金字塔骗局。它如同现在的传销，成员们如果想获得最大的收益，不是靠出售产品，而是靠吸收新的“销售人员”。这种诈骗诡计一般用来推销家用产品和服务。如果想加入这种组织，通常要预先交纳一些费用，收上来的资金付给更早加入的成员。但事实上，没有人真正从事产品销售，而是在不断吸收新成员，用新成员所交的资金维持整个金字塔。最终没有一个足够的人数来加入这个骗局就必然以失败而告终。这种骗局对社会危害极大，必须严加防范。
·“钓鱼”骗局。它是指由某一行为主体所实施的骗局，该主体建立了一种“小额订单即时偿付”的模式。小额订单安全交易了几次后，受害人就不再持有怀疑态度。这时，该行为主体就大量订货。当货物发出后，客户（即行为主体）就不再付款，而且逃之夭夭。骗局也可反过来设计，该行为主体作为供货，他先提供物美而且价格很低的产品，但是要求先付款后提货。几次小额交易后，购买者就误认为供货商（行为主体）是诚实可靠的合法者。一旦大量订货，供货方就会携款潜逃。
·付费用骗局。它是通过无中生有的说你“获得XX奖品”，或者声称可帮助你将一大笔钱从国外转出。但你要获得奖品或奖金需要先寄几千元的个人税金或手续费。然而，那些寄钱的受害者，最终肯定不会收到任何奖品。
·信用卡诈骗。
（1）盗卡。他是从持卡人身上把卡偷走，或仿制、窃取密码，在持卡人挂失前将款取走。
（2）信用卡身份欺诈。信用卡依然持有，但其信息已经通过各种手段被人获得，并被冒名顶替使用，用于在网上订购商品，所有这些所需要的只是卡号和到期日。
（3）虚假退货骗局。客户对公司来说是“上帝”，当客户不满意公司商品或服务时就会要求退货。在不存在商品销售退回的情况下，不诚实的员工可以在系统中伪造退款，并将款项划入自己的信用卡。因此，需要对信用卡退款进行定期检查和分析。

② 近期公司在对比几个大数据分析工具，想了解一下国内的BDP和国外的tableau

看到问题我自己对比了下BI工具，然后整理了一些，以下是详细内容：

国外BI：SAS BI、IBM的cognos、Oracle BIEE、SAP BO、Power-BI、Informatica、Arcplan、QlikView、Tableau等等；
国内BI：BDP商业数据平台、smartbi、用友华表、帆软、润乾报表，永洪科技等。

国外BI
1、IBM Cognos
IBM提供了全面的商业智能解决方案，包括前端工具、在线分析处理工具、数据挖掘工具、企业数据仓库、数据仓库管理器和数据预处理工具等。结合行业用户的业务需要，IBM还向用户提供面向政府、电力、金融、电信、石油、医疗行业的商业智能解决方案。IBM Cognos商业智能解决方案基于已经验证的技术平台而构建的，旨在针对最广泛的部署进行无缝升级和经济有效的扩展，能满足各类型用户的不同信息需求。传统BI工具中最被广泛使用的，已被IBM收购。拥有强大的数据库平台、在数据管理、数据整合以及中间件领域专业功底深厚。偏操作型，手工建模，一旦需求变化需要 重新建模，学习要求较高。
（信息来自网络）

2、Qracle BIEE
BIEE 现在oracle下是最强力的bi分析工具，最早进入中国,支持简单方便的集群，前端及中后端设计功能强大，前端开发灵活易用，只要开发公司投入足够强力的技术人员，工程期规划合理，基本上可以实现从上层到中下层的所有的需求，界面还算美观，不过弱点就是说做一些中国式的报表工量较大，还有一些不足的地方，但是oracle不断的发展和升级，产品正在变得越来越好。其他方面是实施建议找一个真的很负责任的公司和实施团队实施 。全看实施团队的技术能力。

3、SAP BO
SAP BO公司收购的一款BI工具，产品运作模式是结合SAP的ERP系统，所以整合其他数据库或系统并不占优势，属于重型BI，使用要求较高，升级困难。无功无过，在BI产品不具特色，同SAP一样，与Oracle的产品线紧密绑在一起。貌似国外厂商都是捆绑型卖整体方案。

4、Qlikview
Qlikview的主要特点是开发和使用简单，但是和Tableau 、FineBI相比，操作性能差一些，总的来说，它可以让自助数据分析和所有信息都有一个灵活的直观的展现。Qlikview通过AQL架构提供灵活、强大的分析能力时，AQL架构改变了需要OLAP立方体的需求。Qlikview的缺陷也很明显，受限于用户数（也就是说价格）和设计报表的复杂程度，只能用于少数几个管理层人员，广大的中层干部的报表问题其实没有解决。

5、Tableau
定位是一款数据可视化工具，可视化功能很强大，对计算机的硬件要求较高，部署较复杂，目前移动端只支持IOS系统。操作简单，用户只需要简单配置，拖拖拽拽，就可以做出数据分析。整体来看，工具挺不错的，成本低，可以快速上手；功能挺强大的，可视化效果真心不错，也有数据钻取、动态的功能效果，Tableau虽然具备强悍的分析功能，但是数据抓取功能很弱，数据处理能力差，需要实现准备好数据，所以可以认为是面向数据分析师的前端工具。另外Tabluea真心不便宜，最便宜的一年要999刀。

国内BI
1、BDP商业数据平台
BDP商业数据平台旨在帮助企业快速完成多数据整合，建立统一数据口径，支持自助式数据准备（ETL），并提供灵活、易用、高效可视化探索式分析能力，帮助企业构建贴合自身业务的企业洞察，并将数据决策快速覆盖各层员工及应用场景。
BDP可以灵活接入与同步多种数据源，包括各类数据库连接、OpenAPI以及各种SaaS平台API，满足企业多种多样的业务场景、亿行数据秒反应，快速实现数据清洗、整合、加载，通过拖拽即可可视化分析，支持近30种图表类型和12种自带配色方案，让数据更加直观、美观。
BDP商业数据平台为企业提供的核心价值在于用直观、多维、实时的方式展示和分析数据，并可在APP实时查看和分享，全面激活企业内部数据，用数据驱动业绩，适应快速变化的市场。海致帮助各类型企业迅速搭建贴合业务的数据分析平台，目前服务的客户涵盖互联网、零售快消、物流、O2O、医疗/教育SEM等多个行业。
（信息来自BDP官网）

2、FineBI
FineBI是几年前帆软公司推出的，在国内口碑和发展还行。通过傻瓜式操作，用户只需在Dashboard中简单拖拽操作，便能制作出丰富多样的数据可视化信息，进行数据钻取、联动和过滤等操作，自由分析数据。FineBI面向企业IT部门、业务人员，提供企业级管控下的业务人员自助式数据分析，向下帮助IT做好数据管控，向上充分利用底层数据，支撑前端业务数据应用。数据分析功能全面实用，但中规中矩，没有那么多突出亮点。帆软旗下的自助性BI产品，轻量化的BI工具，部署方便，走多维分析方向。后期采用jar包升级换代，维护方便，最具性价比。

3、永洪BI
敏捷BI软件，产品稳定性较高。利用sql处理数据，不支持程序接口，实施交由第三方外包。永洪的技术主要分为大数据和可视化两点。在大数据方面，通过列存储、分布式计算、内存计算、分布式通讯等技术，永洪自主研发了高性能的大数据计算引擎，作为分析用的数据集市，可实现百亿级数据在秒级时间内完成计算。在可视化方面，永洪将复杂的多维分析功能隐藏在背后，在前端通过点击和拖拽的简单可视化操作实现各种复杂的分析过程。

随着近几年大数据、数据分析技术越来越热门，Tableau、Qlikview包括国内的BDP商业数据平台等一些轻型敏捷BI，由于简单易用，可视化程度高、使用门槛低的优势，逐渐被企业认可。

对于BI产品，我了解的就这么多啦，希望能帮到你吧~~~

③ 大数据分析怎么做最好

大数据可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、Value（价值）、真实性(Veracity)。大数据分析的五个操作流程：
1. Analytic Visualizations（可视化分析）
不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
2. Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）
可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
3. Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力）
数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
4. Semantic Engines（语义引擎）
知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
5. Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）
数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。

④ 国外学data science也就是大数据这种专业回国是不是不好找工作

基本上，国内对大数据人才需求还是非常大的，其中，所谓消费金融，p2p行业对于这方面的人才尤其需要。由于，这些公司需要控制借贷风险，再加上火的不能再火的大数据概念，是家所谓Fintech公司都要提自己的大数据手段。说的也非常的动人，利用大数据分析客户风险信息，识别欺诈风险。但在国内大数据就业中，吹牛逼的真心不在少数，找类似Fintech这样的公司，尤其是比较小的公司，要多长个心眼，别看JD上写的多让人心动。但就是这些公司尤其需求大，所以要挑挑仔细了。
回来就业还有一个方向就是正儿八经的IT行业，有外资的，也有民营的，但感觉略微偏底层一点，需要数据库经验丰富，会撸C，会Java，会SQL，知道Hadoop怎么弄。
还有一个方向是商务信息咨询公司，类似Merkle(美库尔)这样的外企，也有类似的民企。不需要去接触特别底层的数据结构，利用SAS，R等软件对一些商业信息做数据分析，一般都是做精准营销的，这就是Business Analyst 。还要有很好的presentation能力和沟通能力。但这些公司感觉招聘信息不是特别多，要多多留意。
Data mining其实是有别于Business Analyst的。前者需要更多统计知识，数学知识，并且撸代码能力也要更强一些。国内需要这方面的人才的行业类似大的保险公司银行，和一些IT行业如BAT三家都是需要的。

⑤ 如何评价中国高校SAS数据分析大赛

当时参赛复还是汇丰银行赞助的，决制赛颁奖典礼汇丰银行也派了人参加，也会招聘实习生。决赛第一天的case就是汇丰银行提供的数据，题目也是全英文的，觉得题目还挺有意思，也是答主第一次完整的做一份数据分析的case。不过看别人回答今年好像不赞助了，不知道情况。个人觉得含金量还不错。毕竟初赛复赛下来会涉及很多统计分析的模块，在准备比赛的时候也学习到了很多知识。之后找实习找工作的过程中，涉及到数据分析、金融工程的岗位，面试官也会很感兴趣。不过比赛知名度还不高。招聘会企业很多，也都是数据分析对口的岗位。不过答主当时没有实习需求，所以并没有投递简历，不过听说投递简历还是很大概率获得面试机会的。主办方很用心。除了赛事组织外，比赛结束后几个月还发邮件问我要过一次简历，帮忙推荐简历。不过好像并没有后续。

⑥ 如何获得用sas分析大数据的经验

大数据的蓬勃发展，为各行各业都带来了前所未有的发展机遇。但是要专想将这些海属量、多样的数据资源转化为真正的价值，大数据分析是唯一的途径。现如今，大数据分析已经成为帮助业务发展的关键元素、商业竞争的制胜法宝。

⑦ 我们老师让自己找数据，然后用sas分析，写篇报告（实验论文），你有相关的例子或格式让我参考下吗

http://www.resset.cn/cn/去这上面下载吧！

⑧ 大数据分析用什么软件数据分析软件有哪些优缺点是什么

比较流行的有以抄下几种

1. 最基础的excel：操作简单，易学习，数据量较小时，很方便使用

2. spss：内置很多现成的分析工具，不会代码都可以直接套用其中的数据分析模式，能数据的数据量也大幅度提升，得出的结论报告也很专业； 缺点的话，不太好定制分析模型

3. sas和R语言：需要一定的代码基础，网上都有开源的代码包，可以拿来使用，入门门槛相对就高了

最后说下，根据你需要处理的数据量和分析方式，选择适合自己的软件来分析

希望对你有帮助吧

⑨ 大数据解读 处理信息的六个关键环节

大数据解读：处理信息的六个关键环节

大数据按照信息处理环节可以分为数据采集、数据清理、数据存储及管理、数据分析、数据显化，以及产业应用等六个环节。而在各个环节中，已经有不同的公司开始在这里占位。

1、数据采集：Google、CISCO 这些传统的IT公司早已经开始部署数据收集的工作。在中国，淘宝、腾讯、网络等公司已经收集并存储大量的用户习惯及用户消费行为数据。德勤预计，在未来，会有更为专业的数据收集公司针对各行业的特定需求，专门设计行业数据收集系统。

2、数据清理：当大量庞杂无序的数据收集之后，如何将有用的数据筛选出来，完成数据的清理工作并传递到下一环节，这是随着大数据产业分工的不断细化而需求越来越高的环节。除了Intel等老牌IT企业，Teradata、Informatica等专业的数据处理公司呈现了更大的活力。在中国，华傲数据等类似厂商也开始不断涌现。德勤预计，在未来，将会有大量的公司专注于数据清理。

3、数据存储及管理：数据的存储、管理是数据处理的两个细分环节。这两个细分环节之间的关系极为紧密。数据管理的方式决定了数据的存储格式，而数据如何存储又限制了数据分析的深度和广度。由于相关性极高，通常由一个厂商统筹设计这两个细分环节将为更为有效。从厂商占位角度来分析，IBM、Oracle等老牌的数据存储提供商有明显的既有优势，他们在原有的存储业务之上进行相应的深度拓展，轻松占据了较大的市场份额。而 Apache Software Foundation等新生公司，以开源的战略汇集了行业专精的智慧，成为大数据发展的领军企业。

4、数据分析：传统的数据处理公司SAS及SPSS在数据分析方面有明显的优势。然而，基于开源软件基础构架Hadoop的数据分析公司最近几年呈现爆发性增长。例如，成立于 2008 年的Cloudera公司，帮助企业管理和分析基于开源Hadoop产品的数据。由于能够帮助客户完成定制化的数据分析需求，Cloudera拥有了如Expedia、摩根大通等大批的知名企业用户，仅仅五年时间，其市值估值已达到7亿美元。

5、数据的解读：将大数据的分析结果还原为具体的行业问题。SAP、SAS等数据分析公司在其已有的业务之上加入行业知识成为此环节竞争的佼佼者。同时，因大数据的发展而应运而生的wibidata等专业的数据还原公司也开始蓬勃发展。

6、数据的显化：这一环节中，大数据真正开始帮助管理实践。通过对数据的分析和具象化，将大数据能够推导出的结论量化计算、同时应用到行业中去。这一环节需要行业专精人员，通过大数据给出的推论，结合行业的具体实践制定出真正能够改变行业现状的计划。

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