问：大数据背景财务管理论文框架怎么写
- 答：先绪论。
1、绪论：介绍研究背景、研究目的和意义，概述国睁旁内外相关研究现状以及研究方法论。
2、大数据技术与财务管理的基础理论：介绍大数据技术的基本原理和应用，探讨大数据技术在财务管理中的应用和意义悉袜橡，阐述财务管理中的基础理论和模型。
3、大数据背景下的财务信息披露：阐述企业财务信息披好洞露的现状和问题，分析大数据技术在财务信息披露中的应用，探究对财务信息披露的影响。
4、大数据背景下的会计准则：介绍现行会计准则的基本内容和发展历程，探讨大数据背景下会计准则改革和发展的趋势和重点，分析大数据技术对会计准则的影响。
5、大数据背景下的企业财务预测与风险管理：阐述大数据技术在企业财务预测和风险管理中的应用，探究大数据技术对企业财务预测和风险管理的影响。
问：大数据系统架构
- 答：转：
数据分析工作森并顷虽然隐藏在业务系统背后，但是具有非常重要的作用，数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高，但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前，数据分析工作已经经历了长足的发展，尤其是以BI系统为主的数据分析，已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统，对于BI系统来说，大概的架构图如下：
总的来说，目前围绕Hadoop体系的大数据架构大概有以下几种：
传统大数据架构
Lambda架构算是大数据系统里面举足轻重的架构，大多数架构基本都是Lambda架构或者基于其变种的架构。Lambda的数据通道分为两条分支：实时流和离线。实时流依照流式架构，保障了其实时性，而离线则以批处理方式为主，保障了最终一致性。什么意思呢？流式通道处理为保障实效性更多的以增蔽段量计算为主辅助参考，而批处理层则对数据进行全量运算，保障其最终的一致性，因此Lambda最外层有一个实时层和离线层合并的动作，此动作是Lambda里非常重要的一个动作
优点： 既有实时又有离线，对于数据分析场景涵盖的非常到位。
缺点： 离线层和实时流虽然面临的场景不相同，但是其内部处理的逻辑却是相同，因此有大量荣誉和重复的模块存在。
适用场景： 同时存在实时和离线需求的情况。
Kappa架构
Unifield架构
总结
以上几种架构为目前数据处理领域使用比较多的几种架构，当然还有非常多其他架构，不过其思想都会或多或少的类似。数据领域和机器学习领域会持续发展，以上几种思想或许终究也会变此陆得过时。
问：云计算与大数据学习报告
- 答：百度指数报告备源中心，有很厅尺多大扮滚高数据报告可以参考学习
