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财务大数据基础知识点 一、财务大数据的概念 财务大数据是指在财务领域中产生的海量、多样化、高速、低价值密度的数据。这些数据的特点是Volume、Variety、Velocity、Value，简称为“4V”。 二、财务大数据的特点 （1）Volume：海量化的数据，指的是财务大数据的数量非常大，例如全球估计有 35ZB 的数据量。 （2）Variety：数据类型的多样化，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。 （3）Velocity：大数据的时效性，指的是大数据的生成速度高和处理速度高。 （4）Value：大数据的价值密度，指的是大数据的价值密度相对较低，但基于大数据得到的分析结果，其商业价值却很高。 三、财务大数据的来源和类型 财务大数据的来源主要有三个方面： （1）全球约有 40 亿人接入了互联网，每个人都是信息的接收者和产生者，每个人都是数据源。 （2）全球大约有 1000 亿个传感器，这些传感器 24 小时不停地产生数据。 （3）人类活动的进一步扩展使数据规模急剧膨胀，数据类型越来越多，数据结构越来越复杂。 根据数据的特点，把大数据分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据两种。 四、财务大数据的应用场景 当前大数据的应用场景： （1）大数据+民生 （2）大数据+交通 （3）大数据+金融 （4）大数据+安全 将来还可应用在哪些方面：略。 五、财务大数据的处理 财务大数据的处理包括以下几个环节： （1）数据预处理 （2）数据分析 （3）数据可视化 六、财务大数据的分析目的 数据分析是采用适当的方法对收集来的大量看似杂乱无章的数据进行理解、分析和汇总，提炼数据的内在规律，以最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。 七、财务大数据的理解 财务大数据是指在财务领域中产生的海量、多样化、高速、低价值密度的数据。这些数据的特点是Volume、Variety、Velocity、Value，简称为“4V”。 八、财务大数据的挑战 基于大数据的分析活动主要挑战的不是大数据分析的技术，而是基于对行业的深入了解和对业务的精准把控，只有明确问题分析的方向才有可能。