数据出境风险自评估机制的理解与适用

数据流动为数字经济双循环带来了巨大的机遇与红利，为有效平衡数据流动自由与数据出境安全，有必要加强数据出境风险管理，落实企业数据出境风险自评估机制。该机制要求数据处理者认真研判自评估的适用场景，并从数据处理者与接收方的安全保障能力、拟出境数据的业务情况及数据跨境传输法律文件的有效性等维度开展评估，以确保数据出境活动的风险最小化。基于对数据出境风险自评估机制的解读，提出数据处理者应尽快形成行业“重要数据”目录、借鉴“白名单”制度建立数据合作伙伴清单、优化设计数据出境标准合同或标准化合同条款等合规建议，旨在推动企业搭建能够应对数据处理中多维法律风险的数据出境防控体系。     

智能公交系统的大数据处理框架初探

面对海量、多源的公交行业数据,充分利用大数据存储和分析技术成为智能公交发展进程中亟待解决的关键问题。为提高智能公交系统的大数据处理适应性,结合智能公交系统数据特征和数据处理要求,提出了大数据环境下智能公交系统的数据处理框架体系。     

“四平台”护航人口抽样调查数据处理

正为科学有效地组织好人口抽样调查数据处理工作,高质量地完成数据处理任务,根据北京市人口抽样调查数据处理的有关规定,北京市西城区结合自身的区域特点,采取了迅速搭建数据处理环境、制定具体实施方案、严格数据保密要求、建立质量控制体系等措施,保证抽样调查数据处理工作达到"严格标准、统一要求、按时完成、保证效率"的工作目标。搭建软硬件数据处理环境,奠定     

面向智能电网应用的电力大数据技术研究

现代社会经济的快速发展,对智能电网的应用也提出了更高要求。智能电网在实际运行过程中,对信息数据处理要求比较高,针对这一现状,将电力大数据技术科学合理应用其中。不仅能够提高智能电网数据处理的能力和水平,而且还能够保证系统的正常稳定运行。     

海洋地质数据库数据处理流程

本文的主要内容是介绍海洋地质数据库数据处理过程,其目的是对数据库建设的基础环节有更一步的认识,以期对相关工作人员有一定的参考意义。文章先介绍海洋地质数据库的数据实体;然后通过数据分组和分类加工、属性数据的批处理、空间数据处理和元数据处理等方面详细阐述了数据处理过程;最后指出数据质量控制是数据处理过程中的重要环节,是数据完整性、可靠性和可重复利用的根本保障。     

数据处理非常道（下）

在前两期我们已经了解了数据处理五大方法中的三个方法：数据清洗、数据抽取、数据合并。本期继续介绍另外两个方法：数据计算与数据转化。数据计算数据计算就是根据数据分析目的,在原有的字段数据基础上,采用简单、函数等计算方式得到新的字段数据。1.     

微型惯性航向、姿态系统的研究

介绍了一个用于微型惯性测量组合（Micro-inertial measurement unit，MIMU）定位定向系统装置。该装置由数据采集模块、数据传送模块、数据处理模块组成。实验结果表明，系统达到设计要求。     

浅谈应用LIMS系统处理质检数据信息

分析数据是指导维护生产装置正常运行的依据,运用LIMS可以对质检数据进行保存处理并进行再加工,进而提炼出有助于质量控制、改进和决策的有用信息。与传统数据处理模式相比,运用LIMS大大提高了实验室的数据信息处理能力,通过规范的数据处理流程,也相应保证了最终数据信息的质量。     

论会计电算化的内部控制

会计电算化内部控制的环节很多，总的看来集中在数据处理环境和数据处理过程两方面。数据处理环境包括电算化系统的硬件、系统软件、系统开发、自然环境、组织等要素，这些要素的变化将对会计信息的质量产生影响。数据处理过程包括输入、处理、输出三个环节。这些环节中可能会出现输入数据错误、数据丢失、数据处理不及时、错误地发送报表等问题。在电算化内控中，     

运用大数据提升交通管理能力

随着大数据时代的到来,大数据的分析与利用已渗透交通、汽车等多个领域。文章拟搭建Hadoop、Spark大数据处理平台,利用多种数据处理语言,对城市道路和公共交通网络数据、道路交通流检测数据、出租车GPS数据和公交刷卡数据等海量数据进行处理与计算,通过建立各种模型与算法对城市交通系统运行状态进行多方面的分析,基于复杂网络理论研究城市公共交通子网之间的级联关系,为城市交通管理和资源的优化配置提供理论和实证依据。     

运用大数据提升交通管理能力

随着大数据时代的到来,大数据的分析与利用已渗透交通、汽车等多个领域。文章拟搭建Hadoop、Spark大数据处理平台,利用多种数据处理语言,对城市道路和公共交通网络数据、道路交通流检测数据、出租车GPS数据和公交刷卡数据等海量数据进行处理与计算,通过建立各种模型与算法对城市交通系统运行状态进行多方面的分析,基于复杂网络理论研究城市公共交通子网之间的级联关系,为城市交通管理和资源的优化配置提供理论和实证依据。     

谈会计电算化

长期以来,我国企业会计数据的处理工作主要是通过财会人员的手工操作来完成的。但随着我国经济建设的高速发展,这种手工处理会计数据的方法已愈来愈不适应经济发展的客观要求。所以,人们也就越来越注意到电子计算机在企业财务会计工作中应用的重要性与紧迫性。一、会计电算化发展的必然性电子数据处理会计,即电算化会计是企业现代化管理的重要组成部分,它与手工会计相比具有很多优点:一是计算机运行速度快。它不仅能及时处理所有常规业务,及时编制会计报表,而且能迅速地按用户要求对会计数据进行各种加工;二是计算机准确度高。计算机进行数据处理是通过程序实现的,只要程序正确,计算机就能无差错地进行处理,而手工会计经常受主、客观条件的影响;三是计算机存储量大,存取速度快。计算机系统能保存大量数据,便于用户进行快速地查询和分析。因此,电子计算机在财会工作中取代手工操作已成为历史的必然。     

谈谈计算机辅助审计中的电子数据下载

随着被审计单位管理信息系统和会计信息系统的普及，审计人员所面临的审计环境从手工处理、部分的计算机处理逐步发展到全面的计算机处理，相应地计算机辅助审计技术也得到很大发展。本文就计算机辅助审计中如何下载电子数据作一介绍。 一、电子数据处理环境给审计工作带来的变化在计算机数据处理环境下，因为数据处理的性质发生了变化，审计对象的经济业务运作方式、控制措施及作为审计线索和审计证据的财务、非财务数据都呈现出不同于手工数据处理环境下的新特征。这种差别将对审计产生如下的影响：（一）失去输入文档。数据可能直接输…     

数据处理非常道(中)

通过上一期的介绍,我们已经了解了什么是数据处理及其作用,并讲解了数据处理五大方法之一的数据清洗。本期笔者继续介绍数据处理中的数据抽取与数据合并两大方法。数据抽取数据抽取是指抽取并保留原数据表中某些字段的部分信息,形成一个新字段。例如,我们的18位身份证号码,前6位为地区编码,第7位至第14位为出生年月日信息,而第17位为性别信息,奇数为男性,偶数为女性,对此我们就可以从用户身份证抽取出地区、出生年月日、性别等数字编码,为用户地区分布、用户年龄结构、性别结构等分     

数据上报中的软件应用

目前，北京市第二次全国经济普查被调查单位通过北京统计数据集中采集平台（含统计机构通过客户端录入）报送普查数据的工作正在如火如荼进行中，5月底前将通过国家普查数据处理程序实现普查数据的最终上报。由于国家统计局部分普查数据处理程序和清查程序为同一设计方，所以了解国家清查数据处理程序实现业务流程的主要思路和方法，对于了解国家普查数据处理程序的业务实现流程、     

大数据环境下企业在线审计关键技术探索

互联网环境下的大数据呈现出数据量大、类型繁多、价值率低和处理速度快等诸多特点.目前的审计作业模式,尤其是数据处理模式已经难以适应,发展需求亟需大数据技术支撑.本文提出了国网公司大数据在线审计平台的基本建设目标,从审计大数据平台、审计大数据在线应用两个方面构建了大数据在线审计总体技术架构.     

探讨如何培养财务管理人才财务大数据分析处理能力

大数据是新时代的产物,它可以为企业内部财务管理工作与经济效益带来直接影响.本文以大数据时代为背景,对财务管理人才培养进行探讨,概述了财务数据分析内容及方法,并对财务人员数据处理工作加以分析,提出按照软件研发生产、监督数据化平台、加强数据管理、加强数据信息整合、保证财务数据时效的顺序来培养财务管理人才财务大数据处理能力,...     

产品检验数据审核的问题

产品质量检验数据审核是质量检验部门对其产品（质量检验报告）进行质量把关的最后程序，通过认真细致的检验数据处理，及时发现检验过程中存在的问题，从而使存在的问题得到及时的解决，提高质量检验工作的质量和效率，对于质量检验部门来讲是十分重要的。质量检验工作要求检验数据应该达到质量指标是：被检验样品应具有该批次产品的代表性（所抽样本的科学性）、实验室检验过程的完整性、检验数据的精密性、准确性和可比性。因此，质量检验的数据审核工作应该紧紧围绕上述五个环节进行，从而确保检验数据的准确、及时、可靠。     

虚拟现实项目中海量数据处理方法分析

在虚拟现实项目制作中,由于种种原因,海量数据处理是一项艰巨而复杂的任务,本文主要论述了海量数据处理困难的原因,并提出了对海量数据进行处理的方法。     

大数据背景下的信息处理技术探究

随着社会经济的发展,技术的进步,电子商务、社交网络的极大应用,数据正以难以想象的速度传播与增长,现在社会已经进入大数据时代。而随着大数据时代的到来,信息的存储与检索将发生或已经发生极大的变化,本文将从实际出发,分析大数据处理中如数据挖掘、云计算、分布式数据库技术等主要技术,并探讨大数据处理技术发展趋势,为大数据应用工作提供思路。