哪些信息不实数据

❶ 数据质量问题的影响因素都有哪些

在先前的文章中，企通查对数据质量的重要性、数据预处理及工具进行了简要介绍，感兴趣的小伙伴们可以回顾阅读：

为什么数据质量监控能让你的数据更可信？

时代的数据魔法：ETL

大数据关键技术浅谈之大数据预处理

随着越来越多的企业认识到了数据的重要性，数据仓库、大数据平台的建设如雨后春笋。

但数据在为企业带来业务的同时也带来了一定的风险来源，糟糕的数据质量往往意味着糟糕的业务决策。

能够为企业提供洁净、结构清晰的数据，是企业开发业务系统、提供数据服务、发挥数据价值的必要前提，也是 企业数据资产管理的前提 。

在前边的文章中，我们提到过， 数据质量 反映的是数据的“ 适用性 ”——即数据满足使用需要的适合程度，通过对数据从正确性、一致性、完整性、可靠性、及时性等多维度对数据进行全面考察，从而避免“假数据、真分析”的情况发生。

在解决问题之前，往往需要先分析出问题的责任主体。

大家熟知的常见的数据质量问题包括： 数据无法匹配、数据不可识别、数据不一致、冗余重复、时效性不强、精度不够 等，我们可以按照问题的来源及具体原因进行分类。

按数据源的多少和所属层次分类

单数据源定义层

违背字段约束条件（例如日期出现2月30日）、字段属性依赖性冲突（例如两条记录都描述了同一个人的某一个身高，但一个是160cm，另一个是175cm）、违反唯一性（同一个主键ID出现了多次）等；

单数据源实例层

单个属性值含有过多信息、拼写错误、存在空白值、存在噪声数据、数据重复、数据过时等；

多数据源定义层

同一个实体的不同称呼（如custom_id、custom_num）、同一属性的不同定义（如字段长度定义不一致、字段类型不一致等）；

多数据源实例层

数据的维度、粒度不一致（如有的按GB记录存储量，有的则按TB）、数据重复、拼写错误等。

图：来源于网络

按问题的来源及具体原因分类

按照问题的来源和具体原因，可以分为 信息、技术、流程、管理 四个问题域。

图：来源于网络

信息、流程和技术 三个方面的数据质量问题相对来说， 比较容易控制 ，有可能通过引入数据质量管理体系和数据质量管理系统得到改善；对于 管理类 的数据质量问题，往往与企业对数据的理解和支持程度紧密相关， 需要从数据规划、数据治理的组织与职责、数据规范的制度和流程方面下功夫 。

信息问题域

信息类问题 是由于对数据本身的描述理解及其度量标准的偏差而造成的数据质量问题。

产生这部分数据质量问题的原因主要有：元数据描述及理解错误、数据度量的各种性质得不到保证和变化频度不恰当等。

图：来源于网络

技术问题域

技术类问题 是指由于具体数据处理的各技术环节的异常造成的数据质量问题，它产生的直接原因是技术实现上的某种缺陷。

数据质量问题的产生环节主要包括数据创建、数据获取、数据传递、数据装载、数据使用、数据维护等方面的内容。

图：来源于网络

流程问题域

流程类问题 是指由于系统作业流程和人工操作流程设置不当造成的数据质量问题，主要来源于主题分析数据的创建流程、传递流程、装载流程、使用流程、维护流程和稽核流程等各环节。

图：来源于网络

管理问题域

管理类问题 是指由于人员素质及管理机制方面的原因造成的数据质量问题，如人员管理、培训和奖励等方面的措施不当导致的管理缺失。

图：来源于网络

通过上述对数据质量问题的影响因素分析，从侧面也体现了数据收集后一次性达标的困难程度，同时也反映出数据质量的重要性。

弄清了数据质量问题的来源和责任主体后，接下来就应该考虑如何解决。

数据预处理能够帮助改善数据的质量，进而帮助提高数据挖掘过程的有效性和准确性。

接下来的几篇文章将对数据预处理的具体方法进行介绍，欢迎大家持续关注企通查。

❷ 个人敏感信息包括哪些

个人敏感信息包括姓名、性别、年龄、身份证号码、电话号码、Email地址及家庭住址等在内的个人基本信息，还有婚姻、信仰、职业、工作单位、收入等相对隐私的个人基本信息。个人信息遭到泄露，相关权利人可以通过行政、民事、刑事手段保护自身合法权益。向行政管理部门举报投诉。在实体消费过程中发生的个人信息泄露可以向工商行政部门、消费者协会投诉，在虚拟网络中发生的侵权行为，可以向互联网管理部门举报。向公安机关报案。刑法第253条之一对侵犯个人信息犯罪作出明确规定。个人信息被不法利用、遭遇诈骗的可以报警，通过公权力救济来惩戒犯罪、维护权利。向法院起诉，请求侵权人承担民事责任。司法机关可依照民法典规定，对其相关民事权利予以保护。

❸ 在利用大数据技术进行营销时哪些数据属于用户的隐私信息

对大数据运用和安全保护的思考
万平：商务智能分析师，风险计量和模型研发专家
大数据时代，对于普通客户来讲，对于所谓隐私安全、信息安全的忧虑其实已经很难自行缓释了。笔者一直致力于企业数据分析和数据应用，特从企业数据用途角度来谈谈对于数据安全的思考。
一、专业分析数据，使用正确数据
在大数据运用过程中，企业要明确数据属性和数据用途。对于企业不经常用但涉及客户隐私的信息要严格保密，如姓名、身份证号、手机、邮箱、工作单位、家庭住址、车牌号码等基础信息，这些对于客户来讲绝对具有唯一性，是客户最为关键的私密信息，而本质上不具备任何的分析功能，对于企业研究消费者消费习惯、社交网络、市场偏好、产品研发、服务运营等来讲其意义并不直接，而从客户信息安全的角度来讲，这却是最为重要的，需严格加密，与一般常用信息隔离存储，以保证安全。
二、切不可随意滥用客户的唯一性信息
企业努力去获取并分析客户的消费习惯、交易行为、社会网络、产品偏好等数据，用以改善自己的运营服务、产品供给、定价策略无可厚非，这也是企业市场竞争力的表现，然而生活在互联网时代的人们已经被各种营销短信、欺诈电话困绕很长时间了。这种困局的出现，不管是企业自主还是被不法分子盗用，都是在随意、滥用客户的隐私信息，是对客户人身、财产、安全的一种不道德的践踏行为。
三、大数据时代，法律要强调保护弱者
尽管大数据时代对个人信息安全保护有各种先进的技术，但这是远远不够的。比如，有报道称储户遇到的银行账户内资金失踪、ATM机取假钞、信用卡盗刷时，掌握着音频、视频、交易记录等大数据的银行却要求客户举证，这无疑让客户沦为弱者，而法律却无条款规定，这显然是不科学的。同时，对于故意欺诈金融机构、欠债跑路的老赖们，公安机关要充分联合各行业大数据维护正义。
大数据，是时代进步的必然产物，但伴随而来的信息安全是考验企业道德和社会法制健全的重要方面。因此，我们一方面要借助大数据来提高企业的产品质量和服务品质；另一方面，也要切实保护客户的信息安全。
大数据时代，客户隐私会变得越来越少
石云：CC－CMM标准组织常务理事、研发总监
日前网上流传了这么一个段子：一个客户打电话订购比萨，客服人员根据他的会员卡号报出他的家庭住址和所有电话号码，根据他的医疗记录和图书馆借阅信息推荐适合他的披萨口味，根据他的信用卡和房贷欠款信息推荐现金支付，甚至还准确定位出他正在离比萨店30分钟路程的地方骑着一辆摩托车……
我们生活在大数据的时代，“大数据”之大，不仅仅是数据容量之大，更是数据抓取、整合和分析能力的强大。不可否认，大数据在为我们带来方便生活的同时也为企业带来了不可估量的商业价值，尤其是移动互联网的到来，让每个人无论何时何地都能以不同的终端入口连接在互联网上，一切数据都被企业以各种形式进行抓取、整合和分析。于是，我们的一举一动企业都了如指掌，根据你的兴趣爱好、你的定位信息，企业可以随时随地向你发送广告和促销活动。在这个时代，数据安全，尤其是个人隐私问题，正在日益困扰我们身边越来越多的人。毫无疑问，客户的数据越多，能够分析得到的信息量就越大，但其中客户的隐私就会变得越来越少。如何在大数据时代保护客户数据和隐私，是我们不得不面对的问题。
企业大数据与大数据安全初探
程学勇：华远智德(北京)科技有限公司总经理，企业绩效管理资深咨询顾问
大数据并不是一个新的概念，任何一个企业从一诞生开始便持续创造并拥有大数据。大数据环境下数据安全的首要任务仍然是对数据的非法访问和入侵的防范，但由于大数据的特点，其安全架构也异于传统的企业信息系统安全。针对大数据安全，企业将面临更多更加艰难的挑战，例如企业很难对文件丢失的原因进行追溯，很难确认一个包含敏感数据信息的非结构化文件（如Word，Excel文件）是否传递给了不应该拥有它的人。
即便如此，大数据技术的出现又为大数据安全带来契机。当前的大数据技术能够针对结构化、非结构化数据进行采集，按照预定规则进行数据采集、归类，并按照预定规则进行实时监控分析，这大大提高了企业对大数据非法访问和入侵检测的技术手段。在此背景带动下，未来的数据安全监控对象将不仅仅是信息系统账号、权限、数据的安全，在企业中存在于各种载体形式之下的数据都将成为安全管理对象，如电子邮件、标书报价单的内容等等。
在这一架构中，除了大数据技术，借助于商务智能的信息安全可视化同样为企业的信息安全防范带来帮助。建立企业统一的数据安全视图，使按照安全特性、安全对象、业务对象进行分类的多维度下的安全甄别线索、证据的展现更加容易让管理员了解安全问题发生的节点、原因及可能出现的安全风险趋势，以便制定更加完善的安全策略。
大数据时代的企业及个人隐私保护
黄成明：数据化管理咨询顾问、培训师
从2014年开始，大家真真正正地感觉到大数据时代的来临，每个人都能说出几个大数据的案例，例如大数据帮助奥巴马连任成功、微软大数据成功预测奥斯卡21项大奖、大数据测算出来的热播电视剧《纸牌屋》、网络预测2014年高考作文等等。
但是，大数据带来的副作用是个人的隐私无处遁形，我们每天产生各种数据，这些数据基本上都能被机器、程序等捕捉到。浏览网页记录会被机器追踪，买东西的消费记录会被商家利用，在大街上行走也会被无处不在的Wi-Fi跟踪……
那么，在大数据时代个人如何保护自己的隐私呢？
1、提高个人的安全防范意识，不要轻易将自己的个人信息上传到网络或留给商家。现在的商家办个会员卡都恨不得你把所有的家庭信息都填上，比如不久前笔者刚办过一张健身卡，申请登记时竟然要求填身份证号码，这当然被我拒绝。个人重要的信息包括手机号、微信微博号、QQ号、身份证号、银行卡号、社保号等。
2、养成随时清除无用信息的习惯，比如定时删除自己上网的历史记录，将记录了自己重要信息的文件（包括通话记录单，银行卡账单等）撕碎然后扔到不同的垃圾筐中等等。
3、不要随意下载陌生软件，不要添加如微信中的陌生账号，不要随意扫二维码，谨慎使用社交网络。
对于企业来说，保护企业的商业秘密也是重中之重：
1、需要建立一套企业信息保密制度，例如将重要信息分级管理，培训并监督员工认真执行。可能的情况下，企业可以设立一个隐私官的职位。
2、企业必须部署网络安全设备，一是防止被外部攻击，其次也可以追踪企业信息流向。

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❹ 资产数据不完整有哪些表现形式

（一）资产原始数据不准确、不规范

当前，资产信息管理系统中的数据是2006年、2007年全国资产清查后的资产管理存量信息，信息大而全、多而乱，不是动态的信息数据。在资产管理过程中，固定资产价值评价标准已发生变化，但原始数据更新工作滞后。同时，在工作中存在资产使用人、存放地点、使用情况等发生变更后，资产管理系统中的信息并没有随之变更现象，这些都导致资产信息管理系统数据不准确，无法体现资产的实际状态。再者，受历史原因、政策要求或技术条件等因素的影响，原始数据中没有记录固定资产的型号、规格、出厂编号、出厂日期等重要信息，致使原始资产数据不规范。

（二）资产数据增加缺少主动性、自觉性

高职院校国有资产管理过程中，“重购置，轻管理”的现象相当严重。资产的使用部门，注重资产的采购、使用，但对新增资产的信息数据缺乏收集、整理意识。当前，多数职业院校虽然设置了专职或兼职资产管理员，但实际管理水平仍达不到要求，尤其是责任意识薄弱。甚至出现设备到货后尚未验收，与设备相关的说明书、合格证已丢失的情况，严重影响了资产验收的工作进度和使用部门对设备资产的正常使用。工作不到位、数据不完整，导致与资产管理相关的“物”“信息”“流程”不能有效衔接，形成“资源孤岛”。
（一）资产原始数据不准确、不规范

当前，资产信息管理系统中的数据是2006年、2007年全国资产清查后的资产管理存量信息，信息大而全、多而乱，不是动态的信息数据。在资产管理过程中，固定资产价值评价标准已发生变化，但原始数据更新工作滞后。同时，在工作中存在资产使用人、存放地点、使用情况等发生变更后，资产管理系统中的信息并没有随之变更现象，这些都导致资产信息管理系统数据不准确，无法体现资产的实际状态。再者，受历史原因、政策要求或技术条件等因素的影响，原始数据中没有记录固定资产的型号、规格、出厂编号、出厂日期等重要信息，致使原始资产数据不规范。

（二）资产数据增加缺少主动性、自觉性

高职院校国有资产管理过程中，“重购置，轻管理”的现象相当严重。资产的使用部门，注重资产的采购、使用，但对新增资产的信息数据缺乏收集、整理意识。当前，多数职业院校虽然设置了专职或兼职资产管理员，但实际管理水平仍达不到要求，尤其是责任意识薄弱。甚至出现设备到货后尚未验收，与设备相关的说明书、合格证已丢失的情况，严重影响了资产验收的工作进度和使用部门对设备资产的正常使用。工作不到位、数据不完整，导致与资产管理相关的“物”“信息”“流程”不能有效衔接，形成“资源孤岛”。

❺ 信息安全包括哪些方面的内容

信息安全五个属性：保密性、完整性、可用性、可控性以及不可抵赖性。
第一、保密性
信息不泄露给非授权用户、实体或者过程，或供其利用的特性。保密性是指网络中的信息不被非授权实体获取与使用。这些信息不仅包括国家机密，也包括企业和社会团体的商业机密或者工作机密，还包括个人信息。人们在应用网络时很自然地要求网络能够提供保密性服务，而被保密的信息既包括在网络中传输的信息，也包括存储在计算机系统中的信息。
第二、完整性
数据未授权不能进行改变的特性。即信息存储或传输过程中保持不被修改、不被破坏或丢失的特性。数据的完整性是指保证计算机系统上的数据和信息处于一种完整和未受损害的状态，这就是说数据不会因为有意或者无意的事件而被改变或丢失。除了数据本身不能被破坏外，数据的完整性还要求数据的来源具有正确性和可信性，也就是说需要首先验证数据是真实可信的，然后再验证数据是否被破坏。
第三、可用性
可用性是指对信息或资源的期望使用能力，即可授权实体或用户访问并按要求使用信息的特性。简单来说，就是保证信息在需要时能为授权者所用，防止由于主客观因素造成的系统拒绝服务。比如网络环境下的拒绝服务、破坏网络和有关系统的正常运行都属于对可用性的攻击。
第四、可控性
可控性是人们对信息的传播路径、范围及其内容所具有的控制能力，即不允许不良内容通过公共网络进行传输，使信息在合法用户的有效掌控之中。
第五、不可抵赖性
也就是所谓的不可否认性。在信息交换过程中，确信参与方的真实统一性，即所有参与者都不能否认和抵赖曾经完成的操作或者承诺。简单来说，就是发送信息方不能否认发送过信息，信息的接收方不能否认接收过信息。

❻ 医保数据不真实什么意思

医保数据不真实就是指：主要来源于医疗机构 和医保部门信息系统里的海量参保 及就医信息不真实，包括医疗机构(医院 和医生)信息、个人信息、门诊及 住院信息、治疗信息、医疗费用信息等;主要包括数值型、字符型、 日期型等类型，有结构化也有非结构化数据，且分别存储于不同的 信息系统。这些数据具有Volume (规模性)、V a r i e t y(多样性)， Velocity(高速性)、Value(价 值性)和Veracity(真实性)，即 “5V”特征，是典型的大数据， 需应用大数据技术进行挖掘和利 用。目前，医保大数据已用于识别 医保欺诈行为，常用的信息类型及 指标。

❼ 剔除不实财务数据的分析方法有哪些试叙述其中三种。

1．财务报表自身存在的局限性根据会计准则要求，财务报表格式相对固定。财务报表对企业复杂的经济业务均以货币加以计量并表现出来，但不反映会对企业产生重大影响的其他信息;其次，从信息的发生时间上看，财务报表只能对已经发生了的历史财务信息加以列报，无法反映使用者决策时可能需要的各项预测信息。即使是采用了一些技术手段对未来趋势进行预测，也是将建立在财务报表提供的历史资料的基础上，只是一个历史的假设;再次，根据目前的会计准则要求，就同一性质的经济业务企业可以根据实际自身需要选择不同的会计处理方式，还可以采用一定的会计估计方法。这样就为企业操纵会计报表数据留下一定空间，减少财务信息的公信力。2．财务分析方法的局限性目前，财务报表分析方法主要包括比较分析法、比率分析法和因素分析法。这些分析方法存在一定的局限性。比较分析法对应用范围有较大限制。例如，在进行行业内数据比较时，需要选取同行业相同且尽可能类似性质的业务，同时还需要满足企业的规模和运作模式类似或相同的条件。比率分析方法的局限性则主要表现在：如果单纯使用比率分析方法，那么所得出的结论仅仅是通过堆砌数据指标而形成的分析结果；由于这些是数据是历史形成，所以常常无法判断是否足以为企业未来财务和经营状况形成一个可靠的基础。因素分析法在实践中应用比较广泛。但是这个方法在使用时，要谨慎确定因素分解的相关性，注意各个因素的顺序性，而且分析过程存在某些假设前提。3．财务报表分析人员专业素质的局限性企业财务报表的分析和评估是一项专业性很强的工作，通常是由企业财务部门的分析人员来完成。每个财务人员限于专业知识的掌握程度，在对财务报表的理解和判断能力、财务分析方法理论和实践的深度和广度有着较大的差异。这些自身专业素质的差异往往导致每个分析人员所得出的财务分析和指标计算的结果略有不同。再者，如果分析人员不完全了解的分析过程和指标之间的关系，单凭计算结果进行判断，也很难对企业的财务和经营状况有一个全面的描述与把握。

❽ 生活中的数据欺骗现象 有哪些

数据欺骗即网上非法用户有意冒充另一个合法用户接受或发送信息，欺骗、干扰计算机正常通信。

本文所要描述和讨论的并不是测试成绩究竟是否含有水分，而是评测过程的本质。

阅读拙作之前您先回答一个问题，两块显卡在同样平台、同样条件下运行游戏，一个平均速度是150帧/秒，另一个是160帧/秒，这两块显卡有区别么？也许您会回答有区别，因为这两块显卡的速度相差6.666667%。或许您会回答没有区别，因为无论是120帧/秒还是130帧/秒或者更高，我们在游戏中感觉到的速度都是一样的。但是无论如何，作为DIYer的我们还是都热衷于讨论各种显卡的评测数据。

由于种种原因，无论是厂家、经销商还是国内外媒体、用户，对显卡3D性能（注意，2D画质和显卡做工不在本文讨论范围之内）好坏最直接的评价都是通过各种标准化的评测数据获得的。评测方式不外乎以下三种。

方法一，基准测试软件。基准测试软件在选定条件下运行几款覆盖面较大的实际3D游戏，获得平均帧数，然后通过自有运算方式进行加权平均后，给出平台的3D性能得分作为测试成绩。这种方法的典型代表是经典的3DMark03和3DMark05等。

方法二，游戏软件中自带的帧数测试程序。某些游戏软件自带性能测试程序，通过运行相同DEMO获得平均帧数作为测试成绩。例如常见的DOOM3、Half-Life2、FarCry等。

方法三，实际测试帧速度。使用第三方软件纪录游戏实际运行时的平均帧速度作为测试成绩。这种方法由于随机性较大，一般通过多次测试取数值平均的方式减少误差。

也许看过太多的评测数据后，您和笔者一样已经麻木了。但是眼花耳热之后，您是否也曾仔细想过，这些评测数据合理么？或者说这种评测方式合理么？也许您会习惯性的觉得这些很合理，也许您不会同意笔者以下的观点，也许您通读本文后仍旧不会找到更好的评测显卡的方法，甚至不知笔者所云。这里需要强调的是，笔者本文中仅对目前流行的标准化显卡评测方式作技术性探讨，而不存在任何针对媒体或厂商的攻击，由于没有足够的证据，文章中涉及到的厂商和产品品牌均用化名。

上述三种评测方法从本质来说是相同的，都是通过使用显卡运行各种3D程序，然后通过处理平均帧数数据获得显卡性能评价，那么这种非常流行的以平均帧数作为显卡性能唯一标准的标准评测方式是否合理呢？笔者在经历了许久的麻木后产生以下疑问。

·问题一：平均帧速度很重要么？

回到本文最初的那个问题，两块显卡在同样平台、同样条件下运行游戏，一个平均速度是150帧/秒，另一个是160帧/秒，这两块显卡有区别么？实际上对于多数人来说，这是没区别的，因为人眼最大分辨速度大约50~100ms，也就是说，当图像连续速度超过30帧/秒的时候，人眼就会认为画面是连续的，所以包括电视画面在内大多数视频的连续播放速度都是30帧/秒。此外，对于CRT显示器来说，其刷新速度最多100Hz，也就是说每秒最多显示100张画面，而对于LCD显示器来说，这个速度降为60MHz。那么是不是对于显卡来说，30帧/秒的速度就足够了呢？需要注意的是，这里笔者提到的是连续播放速度，而不是平均速度。对于实际3D游戏来说，由于不同画面渲染工作量差别极大，不可能像播放媒体流那样速度均一，所以对显卡的品均运行速度来说30帧/秒并不代表最佳性能。

其实，对于不同类型的游戏，平均帧速度的要求并不是完全相同的。例如对于CS-S这类激烈的第一人称3D对战游戏，根据笔者多年的经验，45帧/秒的速度已经基本能够保证流畅运行，而当速度达到60帧/秒的时候，我们的感觉已经是非常流畅了。笔者可以负责地告诉您，无论您是多么专业的玩家，无论您的水平有多高，您永远不会发现120帧/秒和110帧/秒之间所谓“庞大”的速度差别，即使您认为您能够分出它们之间的差别，这也将是纯粹的心理作用。但是尽管所有人都明白这个道理，一些别有用心的媒体或是厂商，总是如此炒作，经常会看到这样的比较：“A卡的测试成绩是98.4帧/秒，比测试成绩为91.5帧/秒的B卡快出7.5%之多。”但是这样的比较在实际游戏中是没有任何意义的，因为在实际游戏中，两者之间的差距我们无法用肉眼感觉到，也就是说，这两款显卡的“性能”是完全相同的！

也许您会说，的确这个差距我们无法认知其存在，但是这两块显卡如果运行在更苛刻的条件下，性能差距就会被我我们感知啊。对的，是这样的！但是这里出现了概念偷换。别忘了，在这里，测试条件已经被改变了，也就是说原来九十多帧/秒的测试条件是不合理的，那么为什么测试者不选择一个更加合理并能够反映出显卡性能差距的测试条件呢？！您还会强调，一般来说性能差异会随着测试条件改变而成比例的改变。但别忘了，这句话中“一般来说”这四个字是无法省略掉的。也就是说，有（至少理论上有）这种可能，一块显卡在分辨率1024*768@32bit时的测试成绩会达到100帧/秒，但当测试条件提升至分辨率为1280*1024@32bit时，测试成绩仅为2帧/秒（当然这是笔者有意的夸张）。所以，如果您认为测试的平均帧数或其加权品均作为显卡是及性能的反映是合理的话，那么至少这个测试成绩的差别是您能够观察到的。

平均帧速度也有其重要性，因为对于目前显卡来说，平均帧速度较大的差距还是能够基本体现出性能差异的，例如运行某游戏，平均速度45帧/秒的显卡一定要比平均速度15帧/秒的显卡快。但是，笔者要强调的是，这种差异一定要产生在合理范围内，我们可以认为平均45帧/秒和平均15帧/秒速度相差很大，但是我们（至少是笔者）可以认为平均450帧/秒和平均150帧/秒在速度上是完全相同的，因为它超过了感知的极限。

还有很多http://tieba..com/f?kz=176891604

❾ 财务报告中的数据不真实有哪些危害

一方面会导致泡沫经济的产生，严重破坏经济市场的秩序，不利于企业和国家经济的健康发展。
另一方面会使广大投资者蒙受损失和风险。
而我国上市公司财务报表数据的失真有其深刻的历史原因。因此，深入分析我国上市公司财务报表数据不真实的原因以提高上市公司财务信息的质量是非常重要和具有现实意义。