大家好，今天小編關(guān)注到一個(gè)比較有意思的話題，就是關(guān)于大數(shù)據(jù)與市場(chǎng)研究的問題，于是小編就整理了2個(gè)相關(guān)介紹大數(shù)據(jù)與市場(chǎng)研究的解答，讓我們一起看看吧。

大數(shù)據(jù)對(duì)會(huì)計(jì)的影響？

大數(shù)據(jù)對(duì)會(huì)計(jì)領(lǐng)域的影響主要包括對(duì)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)和管理會(huì)計(jì)的影響，分別如下：

一、對(duì)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的影響有：

1、對(duì)會(huì)計(jì)信息來源的影響：傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)信息，多來自于結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)，且結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)更可被分析、利用，甚至是直接采納，而大數(shù)據(jù)時(shí)代所帶來的，更多的是非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)，這也對(duì)會(huì)計(jì)信息來源產(chǎn)生了一定的影響；

2、對(duì)資產(chǎn)計(jì)量的影響：由于大數(shù)據(jù)在會(huì)計(jì)行業(yè)中產(chǎn)生越來越多效應(yīng)，并逐漸被廣泛使用，因此就不得不考慮大數(shù)據(jù)對(duì)資產(chǎn)計(jì)量所帶來的影響；

3、財(cái)務(wù)管理人員的管理職能發(fā)生了轉(zhuǎn)變：原有的職能，基本上把財(cái)務(wù)人員定位在收集單據(jù)、定制憑證、復(fù)核、結(jié)賬、報(bào)告、歸檔等工作中，而大數(shù)據(jù)時(shí)代，財(cái)務(wù)人員所面對(duì)的，不僅僅是財(cái)務(wù)信息、財(cái)務(wù)單據(jù)，而更多的是海量的業(yè)務(wù)信息，如何收集信息、分析信息，并將有用的信息放置在合理的資源中，通過高效的財(cái)務(wù)管理流程，實(shí)現(xiàn)有價(jià)值的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，將資源配置在增長的領(lǐng)域中，是財(cái)務(wù)人員轉(zhuǎn)變職能的體現(xiàn)之一。

二、對(duì)管理會(huì)計(jì)的影響：

1、對(duì)初始成本的確定及后續(xù)成本的計(jì)量的影響：統(tǒng)的成本確認(rèn)和成本計(jì)量，其確認(rèn)和計(jì)量的信息來自于企業(yè)內(nèi)部，但在大數(shù)據(jù)時(shí)代，就會(huì)使得這些信息發(fā)生了一些變化，同時(shí)這些內(nèi)部信息對(duì)企業(yè)的需求也是不夠的，外部信息可以為企業(yè)提供更為完整的決策依據(jù)，從宏觀上外部信息提供了行業(yè)背景資料、企業(yè)所處行業(yè)的位置、競爭對(duì)手的信息和競爭定價(jià)策略、行業(yè)供應(yīng)鏈的結(jié)構(gòu)和變化趨勢(shì)等；

2、為決策和規(guī)劃提供了有利的會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)支持：無論是企業(yè)的短期經(jīng)營目標(biāo)還是長期經(jīng)營目標(biāo)，無論是短期戰(zhàn)略還是中長期戰(zhàn)略，如果沒有海量的數(shù)據(jù)作為支持，就不可能得出全面、準(zhǔn)確的決策，尤其是在越來越以數(shù)據(jù)為主的時(shí)代，對(duì)大數(shù)據(jù)的分析和挖掘，顯得尤為重要；

3、為控制和評(píng)價(jià)管理提供了準(zhǔn)確數(shù)據(jù)幫助：在大數(shù)據(jù)時(shí)代，由于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、分析和挖掘，使得非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的內(nèi)在關(guān)聯(lián)可以顯現(xiàn)，找出并利用這種內(nèi)在關(guān)聯(lián)性，對(duì)于確定控制和評(píng)價(jià)管理能夠提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)幫助。

在大數(shù)據(jù)來臨之際，傳統(tǒng)會(huì)計(jì)行業(yè)，會(huì)計(jì)信息化、管理會(huì)計(jì)職能受到了前所未有的沖擊，也給予會(huì)計(jì)行業(yè)帶來了一次全新的“工業(yè)革命”。本文主要從財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)、管理會(huì)計(jì)兩個(gè)方面，全面深入的剖析大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)其的影響，并針對(duì)這些影響所給出的應(yīng)對(duì)策略進(jìn)行了分析。

由于大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨，給了會(huì)計(jì)一次全新的、徹底的“工業(yè)革命”，其海量的數(shù)據(jù)、冗長的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、看似毫無規(guī)律可循的內(nèi)部數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性，給經(jīng)營決策帶來了一定的困難。同時(shí)，由于非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)與結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)的結(jié)合，也使得經(jīng)營決策的深度和廣度上上升到了一個(gè)水平。同時(shí)，也為會(huì)計(jì)的理論完善、技術(shù)創(chuàng)新，提供了條件，也在研究方法上提出了更多、更高的要求。

人工智能大數(shù)據(jù)專業(yè)是干什么的？

1、數(shù)據(jù)挖掘工程師

做數(shù)據(jù)挖掘要從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律，這就需要一定的數(shù)學(xué)知識(shí)，最基本的比如線性代數(shù)、高等代數(shù)、凸優(yōu)化、概率論等。

PS:經(jīng)常會(huì)用到的語言包括Python、Java、C或者C++，有些人用Python或者Java比較多。有時(shí)用MapReduce寫程序，再用Hadoop或者Hyp來處理數(shù)據(jù)，如果用Python的話會(huì)和Spark相結(jié)合。

2、Hadoop開發(fā)工程師

熟練掌握Hadoop整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)的組件如：Yarn，HBase、Hive、Pig等重要組件，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)平臺(tái)監(jiān)控、輔助運(yùn)維系統(tǒng)的開發(fā)。hadoop工程師主要是偏開發(fā)層面，指的是圍繞大數(shù)據(jù)系平臺(tái)系統(tǒng)級(jí)的研發(fā)人員， 熟練Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)的核心框架，能夠使用Hadoop提供的通用算法，

到此，以上就是小編對(duì)于大數(shù)據(jù)與市場(chǎng)研究的問題就介紹到這了，希望介紹關(guān)于大數(shù)據(jù)與市場(chǎng)研究的2點(diǎn)解答對(duì)大家有用。