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关键词： 企业财务部门   内部审计   财务风险   大数据分析   企业经营风险   财务管理中   我国制造业   优化构建  

摘要： 在企业财务部门中财务风险管理是工作重点,主要作用在于识别、分析和应对财务风险。通过对已有的经营大数据分析,内部审计同时也是防范企业经营风险的有效途径。不过从我国制造业企业内部审计工作开展情况来看,还存在一些不足,需要解决问题,进而提升财务管理工作质量。

关键词： 企业财务分析   大数据分析   人工智能   区块链   优化策略   财务领域   方式和方法   数  

摘要： 随着科技的迅猛发展,数智化已经成为企业管理和运营的重要趋势,对各个领域产生了深远的影响,财务领域也不例外。数智化的时代,企业财务分析的方式和方法正经历着深刻的变革。数智化技术的广泛应用,涵盖大数据分析、人工智能、区块链,为企业提供了更全面。

关键词： 企业财务会计   管理会计   人工智能技术   大数据分析   互联网平台   协同办公   沟通效果   信息共享  

摘要： 在互联网背景下,企业财务会计和管理会计的融合具有重要的价值,能够为企业提供更全面、准确、及时的经营信息,帮助企业更好地应对市场变化,实现战略目标。企业可以通过互联网平台实现信息共享和协同办公,提高团队的工作效率和沟通效果。通过大数据分析和人工智能技术,企业可以快速获取市场信息、用户需求和竞争对手动态,为企业的决策提供科学依据,降低经营风险。

关键词： 支柱产业   科技进步   现代科技手段   大数据分析   数字化转型   森林资源   数字化技术   畜禽产品  

摘要： 行业概述。农、林、牧、渔业,作为中国传统的支柱产业之一,承担着满足人们对粮食、森林资源、畜禽产品等需求的重要责任。其在国民经济中的地位举足轻重,不仅直接影响着国民经济的稳定增长,也关系民生福让。随着科技进步和社会需求的变化,农、林、牧、渔业正经历着深刻的变革和升级。数字化技术、遥感技术、大数据分析等先进技术被广泛应用于农业生产之中,不仅提升了生产效率,还改善了产品质量。传统农、林、牧、渔业正逐步向智慧化、数字化转型,涌现出智慧农业、智慧牧业科学与工程、智慧林业等新的专业领域。这些专业紧密结合了现代科技手段,为行业发展注入了新的活力。

关键词： 大数据分析   小微企业   影响因素   DOI模型   PLS-SEM  

摘要： 随着大数据分析在实践和理论方面越来越受到关注,越来越多的人开始认识到大数据分析所带来的挑战和机遇。在新兴经济体中,大数据分析被认为是非常重要的,尽管其采用面临着各种障碍。因此,本研究的主要目的是探讨国内大数据分析的驱动因素。该研究采用PLS-SEM分析技术因素对国内小微企业大数据应用的影响。实证结果表明,相对优势、复杂性、安全性对大数据的应用产生了影响,而兼容性似乎对采用没有显著影响。这些发现为企业管理和数据分析的战略使用提供了指导,同时也为关注国内大数据采用的研究人员提供了帮助。

关键词： 招聘信息   旅游企业   人才需求  

摘要： 探索旅游行业人才需求特征,培养符合市场需求的旅游行业人才,提升旅游人才培养质量,是旅游教育需要关注与解决的问题。本文旨在探索就业市场中旅游行业招聘单位的用人需求,明晰就业市场对旅游领域人才的相关要求,为旅游人才培养方向调整提供参考。

关键词： 大数据分析   电网调控   运行优化策略  

摘要： 本文旨在解决现代电网系统中因数据量激增和运行复杂度提高而面临的调控优化问题。在大规模可再生能源接入和电力市场快速变化的背景下,传统电网调控方法在数据处理和实时决策方面显得力不从心。针对这一问题,本文提出了一种基于大数据分析的电网调控运行优化策略。通过整合并分析来自电网的大量数据,包括实时负荷、发电量和用户消费行为,本文开发了一系列高效的数据处理和分析模型。这些模型能够精确预测电网负荷变化,有效识别潜在的运行风险,从而提升电网调控的响应速度和准确性。实验结果表明,所提策略在提高电网运行效率、降低运行成本及增强系统稳定性方面均取得显著成效,展示了大数据技术在现代电网管理中的巨大潜力和应用价值。

关键词： 220kV输电线路   可靠性评估   故障诊断   大数据分析   智能算法  

摘要： 220kV~35kV输电线路在电力系统中具有重要地位,其可靠性评估与故障诊断对电网的安全稳定运行至关重要,文中通过系统分析输电线路的多种故障类型和特点,深入研究了基于大数据分析和智能算法的故障诊断技术提出了一种综合的可靠性评估方法,该方法结合概率统计和故障树分析等多种评估技术旨在全面提升输电线路的运行可靠性,有效减少故障引起的停电时间,确保电力系统的安全稳定运行并为智能电网的发展提供技术支撑。

关键词： 大数据   新能源发电   数据分析   预测建模  

摘要： 新能源发电如风能和太阳能,因其可再生和清洁的特性而日益受到重视。然而,这些能源的生成受多种因素影响,如气候条件和地理位置,导致其发电量具有高度的不确定性和变化性。因此,大数据技术在这里发挥着至关重要的作用,可以处理海量的数据,识别模式,进行有效的数据分析和预测,优化新能源发电系统的性能和可靠性。本文首先分析新能源发电的数据特性,包括其复杂性、多变性和非线性特征,并构建一个新能源发电系统模型,旨在清洗和准备数据以供分析使用,而数据可视化和解释帮助理解数据背后的趋势和模式,以证明其在新能源发电数据分析和预测中的准确性。