报表大数据如何处理

1. 大数据处理流程的第一步是

大数据处理流程的起始步骤是数据收集。该流程涉及多个阶段：
1. 数据收集：这是大数据处理的基础，涉及从不同来源获取数据，无论是通过日志服务器输出、自定义采集系统，还是利用Flume等工具进行数据抓取和传输。
2. 数据预处理：接下来，使用MapRece等编程模型对原始数据进行清洗和格式化，以滤除杂质并整理成易于分析的点击流模型。
3. 数据加载：经过预处理的 data is loaded into相应的HIVE数据库和表格中，为后续分析做准备。
4. 数据分析：这是项目的核心环节，涉及开发ETL（提取、转换、加载）脚本来执行数据分析，并生成各种统计结果。
5. 数据展示：最后，将分析结果通过数据可视化工具呈现出来，通常以图表的形式直观展示。
数据收集通常是一个关键且耗时的基础任务，通常包括查阅现有的统计年鉴、报表，以及运用调查方法如抽样调查来获取所需的研究数据。在中国，抽样调查作为一种获取数据的方式日益普及，并且已有许多专业书籍介绍了各种抽样技术。

2. 什么是大数据大数据有哪些处理方式

大数据的四种主要计算模式包括：批处理模式、流处理模式、交互式处理模式、图处理模式。

1、批处理模式（Batch Processing）：将大量数据分成若干小批次进行处理，通常是非实时的、离线的方式进行计算，用途包括离线数据分析、离线数据挖掘等。

2、流处理模式（Stream Processing）：针对数据源的实时性要求更高，实时计算每个事件（Event）或者一组事件的处理结果，能够进行非常低延迟的计算和响应，用途包括实时监控、实时推荐等。

3、交互式处理模式（Interactive Processing）：这种模式的特点是快速响应交互请求，在数据中进行查询、分组、排序等等，处理的时间通常在数秒内，用途包括复杂报表生成、数据可视化、数据探索等。

4、图处理模式（Graph Processing）：针对数据之间的关系进行计算，通常以图的形式表示数据之间的联系，能够解决一些复杂的问题，如社交网络分析、路径规划、推荐系统等。

这四种计算模式通常都需要在大规模分布式计算框架中实现，如Hadoop、Spark、Storm、Flink等，以应对大数据量的处理需求。

大数据技术主要涉及以下方面的学科

1、数学和统计学：大数据处理离不开高等数学、线性代数、概率论和数理统计等数学和统计学的基础。

2、计算机科学：大数据分析和处理需要有扎实的计算机编程基础，掌握各种编程语言和开发工具，并熟悉分布式系统和数据库等技术。

3、数据挖掘：数据挖掘是从大量数据中发现隐藏的关系、规律和趋势的过程，需要深入理解各种数据挖掘算法和技术。

4、人工智能：人工智能技术中的机器学习、深度学习等方法也常常用于大数据分析和处理，并能够为大数据提供更深入、更高级的分析。

5、网络和通信：现代大数据技术需要支持海量数据的传输和处理，因此还需要掌握网络和通信技术，如云计算、分布式存储和通信协议等。

总之，大数据技术是涉及多个学科领域的综合性学科，需要广泛的知识面和深入的专业技能，未来有很大的发展空间和挑战。

3. 如何使用大数据分析的方法对财务指标进行数据分析

1、垂直分析：主要是分析总体与部分之间的比例，对于某个项目占总体报表项目的比重，又叫做结构分析。

第一步，首先计算确定财务报表中各项目占总额的比重或百分比。第二步，通过各项目的占比，分析其在企业经营中的重要性。一般项目占比越大，其重要程度越高，对公司总体的影响程度越大。第三步，将分析期各项目的比重与前期同项目比重对比，研究各项目的比重变动情况，对变动较大的重要项目进一步分析。

2、水平分析：主要是横向分析报表中变化率最大的项目，将财务报表各项目报告期的数据与上一期的数据进行对比，分析企业财务数据变动情况。

水平分析进行的对比，一般不是只对比一两个项目，而是把财务报表报告期的所有项目与上一期进行全面的综合的对比分析，揭示各方面存在的问题，为进一步全面深入分析企业财务状况打下了基础，所以水平分析法是会计分析的基本方法。

6、比较分析：包括两个方面，一是企业内部的指标数据分析，比如销售额；二是和最主要的竞争对手进行对比分析，内容包括竞争力、财务能力等。

4. 大数据的数据处理流程

整个数据处理流程可以概括为统一的数据导入、存储与处理，以及最终的数据导出与应用。
一、数据来源与类型
数据来源包括内部业务数据，如关系数据库（如mysql、oracle、hbase、es）、内部日志数据（如埋点数据、应用日志、系统日志），以及外部数据（如第三方平台数据API接口、下载的文档如excel、json等）。数据类型分为结构化数据（一般指关系数据库的数据，具有固定的数据模式）、半结构化数据（具有一定的数据结构但数据模式不固定，如json、xml、html、日志文件）与非结构化数据（如图片、视频、文本、语音等）。目前接触的主要是结构化与半结构化数据，非结构化数据的处理通常由人工智能的图像识别、语音识别来完成。
二、数据导入与存储
统一数据存储平台分为离线数据存储平台（如hive，基于hdfs）与实时数据存储平台（如kafka）。离线数据通过离线同步工具（如sqoop、datax、自定义程序）按照全量和增量形式导入到hive中。实时数据则通过实时同步工具（如flume、canal、自定义程序）同步至kafka平台。
三、数据处理
数据处理分为离线与实时两部分。离线部分，数据以表形式存储，可相互关联分析，使用大数据批处理软件（如spark、maprece、prseto、impala）进行处理。实时部分，数据组织为分层形式，根据业务情况分析，选择实时数据处理软件（如flink、storm、spark steaming）进行实时处理。
四、数据导出
经过处理的数据需导出至外部存储工具，如mysql、druid、clickhouse、redis、hbase、es等，以供业务方使用。导出方式需根据业务情况具体分析，考虑功能实现、查询性能、稳定性与吞吐量等因素。
五、数据应用
数据应用涉及数据报表、指标统计分析、数据导出明细（如mysql、druid、clickhouse、redis、hbase、es）以及推荐、预测、搜索等算法（如redis、hbase）。

5. excel大数据处理技巧

一.条件求和
我们在工作的时候一般会根据一些条件去给数据进行求和处理，如果我们没有一个好的求和公式，只靠我们自己动手去操作就会麻烦的很多，也会大大浪费我们的时间，小编今天和你们讲解一下如何快速的将数据进行条件求和：

步骤/方法

在自己需要求和的表格里进行点击

使用公式“=sumif（）”

在公式的括号里，依次点击“姓名一行”“张三”“收入”中间有因为逗号隔开具体看图中操作

二.批量处理数据
我们在整理数据或者报表的时候会遇到这样的情况，就是需要将同一列的数据进行合并起来，然后进行整理，但是如果数据过于庞大的话我们将这些数据一个一个的整理我们就会很耗时间，浪费精力，我们该如何去操作？小伙伴们看好小编的操作步骤：

步骤/方法

使用公式：（=A2&"特长是:"&B2）详细看下图

&起到的是连接的作用

三.求和汇总
我们在求和汇中的时候需要将所有的数据进行求和，但是数据过于庞大的话我们操作起来也比较麻烦，小编就教你们使用一个方法，可以将数据进行快速的求和，大大节约对我们的时间，方法如下：

步骤/方法

选中所有的数据，然后按住快捷键“alt”+“=”

6. 大数据的处理流程包括了哪些环节

数据治理流程是从数据规划、数据采集、数据储存管理到数据应用整个流程的无序到有序的过程，也是标准化流程的构建过程。

根据每一个过程的特点，我们可以将数据治理流程总结为四个字，即“理”、“采”、“存”、“用”。

1.理：梳理业务流程，规划数据资源

对于企业来说，每天的实时数据都会超过TB级别，需要采集用户的哪些数据，这么多的数据放在哪里，如何放，以什么样的方式放？

这些问题都是需要事先进行规划的，需要有一套从无序变为有序的流程，这个过程需要跨部门的协作，包括了前端、后端、数据工程师、数据分析师、项目经理等角色的参与。

2.采：ETL采集、去重、脱敏、转换、关联、去除异常值

前后端将采集到的数据给到数据部门，数据部门通过ETL工具将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。

3.存：大数据高性能存储及管理

这么多的业务数据存在哪里？这需要有一高性能的大数据存储系统，在这套系统里面将数据进行分门别类放到其对应的库里面，为后续的管理及使用提供最大的便利。

4.用：即时查询、报表监控、智能分析、模型预测

数据的最终目的就是辅助业务进行决策，前面的几个流程都是为最终的查询、分析、监控做铺垫。

这个阶段就是数据分析师的主场，分析师们运用这些标准化的数据可以进行即时的查询、指标体系和报表体系的建立、业务问题的分析，甚至是模型的预测。

7. 财务大数据的处理流程是什么

处理财务大数据的流程通常包括以下几个步骤：1. 数据收集：获取所有与财务相关的数据，包括财务报表、账单、交易记录等，这些数据可以来自内部系统或外部数据源。2. 数据清洗：对数据进行初步清洗和过滤，去除重复数据、错误数据和不完整的数据等。这一步骤是确保数据质量的基础。3. 数据存储：将清洗后的数据存储到数据库或数据仓库中，以便日后的分析和挖掘。4. 数据分析：对数据进行统计分析、数据挖掘和机器学习等技术，以揭示数据背后的潜在规律和趋势，并提供预测和建议。5. 报告和可视化：将处理后的数据和分析结果以图表、报告等形式呈现给决策者和管理人员，以帮助他们更好地理解和利用数据。需要注意的是，财务大数据的处理流程可能会因应不同的任务和数据而有所差异，但以上步骤通常是基本的处理流程。