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一、2021屆畢業論文指導教師分配表（詳見附件1）
二、 畢業論文寫作與指導的具體安排
論文輔導時間：2020年10月1日至2021年4月1日
具體安排：
工作安排
具體內容
具體要求
截止時間
選題
確定論文題目
根據自己的專業、結合實習情況，以項目為基礎選擇論文題目，并經指導教師審核通過。
2021年1月1日
提綱
構思論文結構、擬訂論文提綱
結合企業實踐內容確定論文結構列出提綱。
2021年2月1日
寫作與批改
初稿
按照論文提綱撰寫初稿，主動與論文指導老師聯系審核與批改。
2021年3月1日
二稿
按照論文指導老師的要求反復修改、完善、補充。
2021年4月1日
定稿
達到論文基本要求，定稿電子版發給論文指導老師。
2021年4月10日
交稿
打印提交
雙面打印，畢業返校時以班級為單位提交。
2021年6月
三、 指導教師聯系方式
姓名
職稱
郵箱
電話
方黨生
副教授
2541790217@qq.com
2541790217
15136166829
楊冬梅
講師
339097597@qq.com
339097597
18625779090
李春花
講師
19772728@qq.com
19772728
18638793098
魏瑤
講師
43665723@qq.com
43665723
15838313791
馬杰
高級講師
Hnhymj@126.com
13838067063
杜旭陽
助理講師
604696049@qq.com
604696049
17396370961
高艷云
副教授
37742562@qq.com
37742562
13939020929
錢鈺
講師
397019111@qq.com
397019111
15093132377
梁慧丹
助理講師
1620280267@qq.com
1620280267
15188395423
秦航琪
助理講師
1191084277@qq.com
1191084277
15670930099
范迪
助理講師
1261810070@qq.com
1261810070
18339270887
四、畢業論文參考題目
大數據技術及應用專業
1) 大數據時代下的網絡信息安全
2) 大數據對市場調查技術與研究方法的影響
3) 大數據環境下社會輿情分析方法研究
4) 大數據在房屋租賃的應用
5) 大數據在互聯網金融領域的應用
6) 大數據在電子商務下的應用
7) 大數據時代下線上餐飲變革
8) 大數據在養殖業中的應用
9) 大數據對商業模式影響
10) 大數據在智能交通中的應用
11) 基于大數據小微金融
12) 大數據在農副產品中的應用
13) 大數據在用戶行為分析中的應用
14) 基于大數據的會員價值分析
15) 大數據對教育模式的影響
物聯網應用技術專業
1）物聯網技術在蔬菜大棚中的應用
2）物聯網技術對智能家居的應用
3) 物聯網技術對智能物流監管的應用
4) 物聯網技術在企業的應用
5) 計算機物聯網技術帶來的影響
6) 物聯網技術在校園安全的應用
7) 淺談物聯網技術的應用與發展
8) 物聯網技術在企業的應用
9) 計算機物聯網技術在各個行業的應用
10) 物聯網技術在食品安全追溯方面的應用
11)物聯網技術在樓宇智能化系統的應用
12)物聯網技術在智能停車場系統的應用
13)物聯網技術在安保行業的應用
14)物聯網技術在智能交通行業的應用
15)基于物聯網技術的校園宿舍安防系統的設計與實現
信息統計與分析專業
1) 某企業競爭力調查分析
2) 淺談企業統計數據質量
3) 人口素質與經濟增長的關系研究
4) 地區競爭力初步分析
5) 農業結構調整與糧食安全保證問題研究
6) 我國中小企業發展現狀與對策
7) 對某市房地產開發的市場分析
8) 消費者購買動機調查分析
9) 某產品市場需求調查
10) 某產品銷售預測
11) 某產品銷售統計分析
12) 某產品競爭力分析
13) 產業結構變動分析
14) 大數據發展對統計工作的影響分析
15) 鄭州租房狀況分析
五、畢業論文（設計）格式規范要求（詳見附件2）
六、畢業論文（設計）格式模板（詳見附件3）
附件1：2021屆畢業論文指導教師分配表
附件2
河南信息統計職業學院
畢業論文格式及規范要求
河南信息統計職業學院畢業論文（設計）統一的規格要求如下：
（一）開本
A4白紙（210mm×297mm）
（二）裝訂
長邊左側裝訂
（三）全文編置
1．頁碼
全文頁碼自正文起編列，正文與附錄可連續編碼。頁碼以阿拉伯數字左右加圓點標示，置頁邊下腳中間。
2．邊距
正文至附錄的文字版面規范為：天頭25mm；地腳25mm；左邊距30mm；右邊距25mm。上述邊距的允許誤差均為±1mm。
3．行字間距
正文至附錄的行字間距按5mm設置；字間距為1mm，或由Word自動默認。
（四）編排構成
1．前置部分
（1）封面設置
第一排：“河南信息統計職業學院”，華文行楷一號字，居中排列，第一排前空兩行（三號字）；
第二排：“畢業論文（設計）”，黑體一號字，居中排列；
第三排：“ 級 專業 班”， 黑體三號字，居中排列，橫線空格處填寫相應內容，填寫內容使用宋體三號字，與第二排空二行（三號字）；
第四排：“題目 ” 黑體三號字，居中排列，“題目”兩字中間留兩個漢字的空位，橫線空格處填寫相應內容，填寫內容使用宋體三號字，與第三排空六行（三號字）；
第五排：“姓名 學號 ”， 黑體三號字，居中排列，“姓名“兩字中間留兩個漢字的空位，橫線空格處填寫相應內容，填寫內容使用宋體三號字；
第六排：“指導教師 職稱 ”， 黑體三號字，居中排列，橫線空格處填寫相應內容，填寫內容使用宋體三號字；
第七排：“系別 ” 黑體三號字，居中排列，橫線空格處填寫相應內容，填寫內容使用宋體三號字，與第六排空兩行（三號字）。
第八排：“ 年 月 日” 黑體三號字，居中排列，橫線空格處填寫相應內容，填寫內容使用宋體三號字，與第七排空兩行（三號字）。
（2）聲明
本人必須聲明所呈交的論文是學生本人在導師的指導下獨立完成的。除了文別加以標注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經發表或撰寫的研究成果。要求學生本人簽名。
（3）內容提要
第二頁為內容提要。內容提要是對全文基本觀點的集中提煉和說明。提要中應闡明本論文（設計）要解決的主要問題及其依據，并指出創新之處。內容提要以300-500字為宜。其中“內容提要”為黑體三號字，每字間空一格，居中排列。“內容提要”下空一行編排具體內容，具體內容按照中文文章格式排列，使用宋體四號字。
（3）關鍵詞
關鍵詞是揭示文獻主體信息的詞匯。關鍵詞在內容提要之后空一行設置。其中“關鍵詞”三字用黑體三號字與“內容提要”對應居中排列，而后另起行設置關鍵詞3-5個，用宋體四號字。各詞匯間不用標點符號分隔，空一格漢字字符。
（4）目錄頁
“目錄”二字用三號加黑宋居中排列，字間空三格；“目錄”下空一行排全文的主要標題，用四號仿宋體。對目錄中的每一個標題都要標注頁碼。
2．正文部分
一部完整的畢業論文（設計）正文部分一般應由以下要素構成：論文正文文字；結論；注釋；參考文獻。
（1）正文文字
論文（設計）的正文文字在署名后空一行排列，用四號仿宋字體打印。
（2）結論
畢業設計的體會和總結；該設計的結論、優點及有待探討的問題。
（3）注釋
注釋是用于對文內某一特定內容作必要的解釋或文字說明。注釋的內容置于與當前頁主題文字的分線以下，以帶圓圈的阿拉伯數字標示，左空二格排列，用小五號宋體字。
（4）參考文獻
參考文獻是作者著文時研究和參閱的相關資料。“參考文獻”四個字用三號黑體字左頂格標示。參考文獻的內容置于主體文字之后空一行排列，其順序與主體文字中的序號編排相對應，以帶方括號的阿拉伯數字左頂格用五號宋體字排出全部內容。參考文獻要列出書名，作者姓名、出版社及出版日期、并標明序號。在論文中引用所列的參考文獻時，只要在方括號內注明所列文獻的序號即可。
（5）畢業論文（設計）正文部分3000～5000字。
附件3
河南信息統計職業學院
畢業論文（設計）
級 專業 班
題 目
姓 名 學號
指導教師 職稱
系 別
20 年 月 日
聲 明
本人鄭重聲明所呈交的論文（設計）是我個人在導師的指導下獨立完成的。除了文別加以標注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經發表或撰寫的研究成果。
論文作者簽名：
20 年 月
日
內 容 提 要
××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××
關鍵詞 ：××××× ××××× ××××× ×××××
目 錄 1 前言 1
1.1 1
1.2 1
1.3 4
1.4 4
2 5
2.1 5
2.2 5
2.2.1 5
2.2.2 6
2.3 7
3 8
3.1 9
3.2 10
4 11
4.1 12
4.1.1 13
4.1.2 14
4.1.3 15
4.1.4 18
4.1.5 20
5 結論 22
5.1 結論 23
5.2 問題與不足 26
5.3 未來展望 27
參考文獻 28
1 ×××××××××××××××× 1.1 ×××××××××× ××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××
1.2 ×××××××××××××××× 1.2.1 ×××××××× ××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××
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…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………
[12] 中華人民共和國國家標準.建筑地基基礎設計規范（GB50007-2002）
[13] 中華人民共和國國家標準.建筑邊坡工程技術規范（GB50330-2002）.
論文（設計）指導評語
建議論文成績 指導教師
20 年 月 日
論文（設計）答辯評語
論文成績 答辯組組長
20 年 月 日
答 辯 組 成 員
姓 名
性別
年齡
職稱
工作單位
中圖分類號：F832 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2016）21-0080-02
引言
2015年3月，總理在《政府工作報告》中首次提出“互聯網+”行動計劃，明確列出了有關互聯網金融的發展規劃，互聯網金融正從金融服務體系的完善者逐步過渡為金融體系的參與者和合作者?！盎ヂ摼W+”是從工業時代的創新1.0到信息時代、知識社會的創新2.0下的互聯網發展的新業態，指以互聯網為主，包括移動互聯網、云計算、大數據技術等一整套信息技術在經濟、社會各個領域的擴散，本質在于傳統行業的數據化和在線化?；ヂ摼W金融是“互聯網+”實際運用的一種形式，憑借其快捷便利、準入門檻低等優勢迅速崛起，使大眾擁有更加多元化的投資融資方式，無抵押貸款、第三方支付、P2P網絡貸款、眾籌融資等多種商業模式不斷發展完善。
一、我國互聯網金融的發展現狀
互聯網金融是指利用互聯網技術和信息通信技術等一系列現代科學信息技術實現資金融通、支付和信息中介等業務的新型金融模式。互聯網金融產生的原因可以從供給與需求兩個方面闡述。需求方面，由于傳統金融機構高門檻高手續費，導致了處于長尾理論尾巴上的有資金需求的中小企業或中低收入者長期被排斥在商業銀行信貸業務之外，而新興的互聯網金融因其方便快捷、透明度高、成本低，恰好滿足了中小理財投資者的需求。供給方面，信息通訊技術、大數據、云計算的迅速發展，刺激了互聯網技術和金融功能的有機結合，提高了金融效率，豐富了金融生態。
當前我國互聯網金融主要有以下六種商業運作模式：一是第三方支付，目前常見的第三方支付有中國銀聯、支付寶，財付通、快錢支付、易寶支付、拉卡拉等。二是眾籌，主要有京東眾籌、眾籌網、點名時間等，據國內金融市場研究資料顯示，從平臺的影響力和可靠度方面排名，眾籌網綜合第一，京東眾籌位列第二。三是P2P網貸，常見P2P平臺有陸金所、拍拍貸、人人貸、宜信等。四是大金融數據，主要有兩類，以阿里小額信貸為典型代表的平臺模式和京東金融為代表的供應鏈金融模式。五是信息化金融機構，主要有三類，分別是以“融E購”為代表的金融電商模式、以網上銀行為代表的傳統金融業務電子化模式和以互聯網為基礎的創新金融服務模式。六是互聯網金融門戶，常見的有網貸之家、融360、91金融超市、大童網、安貸客等。
二、互聯網金融對商業銀行傳統業務的影響
（一）對存款業務的影響
存款業務是商業銀行傳統業務中的基礎業務，是銀行的重要資金來源途徑?；ヂ摼W金融業務的范圍逐步擴大，本質上具有商業銀行存款方面的特點，因而對商業銀行存款業務造成極大的沖擊?；ヂ摼W基金因其明顯高于商業銀行存款業務的收益率，吸引了大量商業銀行儲戶的閑置資金，從而對商業銀行的儲蓄存款形成分流。以余額寶為例，2013年6月上線，是目前規模最大的貨幣基金。2014年余額寶七日年化收益率一度高達6.76%，最近也一直維持在2.4%左右，遠高于銀行活期儲蓄。
（二）對貸款業務的影響
商業銀行傳統的信貸業務具有復雜的征信體系、煩瑣的審批過程和較高的手續費用，這也會導致信用記錄不完備的小微企業獲取貸款十分困難?；ヂ摼W信貸模式則利用海量的大數據資源細分目標客戶，分析客戶貸款需求和還款能力，提供多元化的金融服務?；ヂ摼W融資的出現分流了對商業銀行融資服務的需求，給商業銀行的傳統信貸業務帶來一定的挑戰。互聯網融資包含三種主要模式：P2P網貸、眾籌融資和電商小貸。以中低端理財市場為主要業務目標的P2P網貸公司，不受資本充足率和杠桿率的要求，低門檻，低成本，很大程度上緩解了中小企業融資難問題。近三年來，網貸運營平臺數量增長迅速，從2013年的800家上漲到2015年的2 595家，網貸成交量自2013年的1 058億上漲到2015年的9 823億元，增長幅度高達828.45%。隨著互聯網信息技術的不斷完善，互聯網金融的影響力將會進一步增強，對商業銀行貸款業務的沖擊也一定會不斷加大。
（三）對中間業務的影響
商業銀行中間業務主要包括支付結算、銀行卡、、擔保、承諾、交易、咨詢等。互聯網金融創新，金融市場化改革，使得商業銀行存貸利差縮小，從而更加重視中間業務的盈利性，但第三方支付的發展，打破了商業銀行中間業務的壟斷格局?；ヂ摼W金融模式下，第三方支付被廣泛采用，因其價格較低，操作便捷，很容易被消費者接受，中間業務有被替代的可能性。在支付結算業務方面，如支付寶、財付通等既可為個人客戶提供信用卡免費跨行還款等資金支付服務，也可為企業客戶提供大額收付款、一對多批量付款等資金結算服務。作為國內最大的第三方支付平臺，支付寶的支付結算功能涉及網絡支付、轉賬、手機充值、水電煤繳費等多個領域。
三、商業銀行與互聯網金融的優勢分析對比
（一）商業銀行的優勢
1.資金和客戶資源豐富。傳統商業銀行依靠幾十年來的穩健運營，已經積累了大量的優質客戶資源，對其順利開展業務起到了基礎性作用，這是近幾年新興的互聯網金融一時無法超越的。盡管互聯網金融發展速度加快，但是自身經濟資本實力依然無法與商業銀行相抗衡。
2.風險管理體系健全。商業銀行擁有更專業的風險控制管理體系和信用風險管理經驗，切實履行著穩健經營的理念，確保了客戶資金安全性，比互聯網金融具有更好的風險控制管理方面的優勢?；ヂ摼W金融目前的發展仍缺乏規范性和自控力，例如P2P跑路的事件屢見不鮮，整體的風險水平較高，資金安全保障不完善，一旦出現系統性風險，互聯網金融企業違約可能性極大。
（二）互聯網金融的優勢
1.滿足中小企業的融資需求。商業銀行傳統主流業務往往需要較高的信用水平和較高的交易費用，重心放在需求曲線的頭部，即資金力量雄厚的大企業上，因而中小企業難以及時獲得所需的資金和服務。而互聯網金融依托互聯網信息技術與大數據搜索技術，成本較低，效率較高，整合跨地域的分散資源，能滿足中小企業和中低收入者的金融需求，實現長尾效應和資源的有效配置。
2.信息處理分析能力高效?；ヂ摼W金融借助云計算、大數據技術，記錄和分析客戶消費與商戶經營的數據信息，掌握了客戶的消費意愿、財產狀況、信用水平和還款能力，獲取了一些個人或機構沒有完全披露的信息。而這一信息采集和分析過程，又在互聯網上完成，發揮了大數據強大的整合分析能力，從而省去了不必要的中間環節，大大提高了信息處理效率，降低了資金成本，這是傳統商業銀行無法高效低廉實現的。
四、我國商業銀行應對的措施建議
（一）加強與互聯網企業的合作
互聯網金融和商業銀行各具有不同的優勢和資源，商業銀行想要得到長足發展，下一步就需要與互聯網企業加強合作，借鑒互聯網金融成功發展的經驗，將互聯網技術同傳統金融業務相結合，全面提升金融服務的水平和質量，調整商業銀行的服務理念和服務方式，提高客戶黏度和忠誠度，突破發展瓶頸。如百度與中國銀行、中信銀行等多家商業銀行開展合作，涉及聯名信用卡、電子商務平臺、大數據、金融支付等多個領域，這是銀行與互聯網企業深度合作的典例，較好地整合了雙方資源。
（二）加大產品創新力度
互聯網金融通過獲取的客戶需求信息提供差異化的金融產品，自身得以快速發展的同時弱化了商業銀行原有的代銷產品經營模式。銀行若想要在扭轉因互聯網金融導致的客戶大量流失的局面，就需要依據客戶的需求與體驗感受開發特色化、個性化的金融產品。商業銀行可通過細分市場，構建客戶相關行為數據庫，為客戶提供定制化、高度專業化的金融服務及產品，提升客戶體驗。同時，開展網絡營銷，通過應用互聯網技術降低成本費用，保證利潤來源。
（三）加強專業復合型人才的培育
互聯網金融和商業銀行的競爭取決于人才的競爭。在“互聯網+”時代下，商業銀行面對擁有高端人才的互聯網金融的沖擊，要積極轉變發展策略，進行金融創新。在這方面，除了積極引進具備金融營銷知識與互聯網應用技能的專業復合型人才外，在日常的經營過程中，還要定期對銀行員工進行專業知識和業務能力的培訓，避免員工知識結構單一化。只有培育出一支既懂銀行金融業務、又了解計算機信息技術的高素質人才隊伍，商業銀行真正才能保持核心競爭力。
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doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2017.06.162
[中圖分類號]G642.0 [文獻標識碼]A [文章編號]1673-0194（2017）06-0-02
0 引 言
隨著計算機互聯網、移動互聯網、物聯網、云計算、社交網絡等現代網絡新技術突飛猛進的發展，人們通過網絡瀏覽、搜索、購物等行為產生的數據日益增多，致使人們邁入了數據以大量性、多樣性、價值性和高速性為特征的大數據時代。在我國，大數據已提升到國家戰略的層面，國務院于2015年頒布的《促進大數據發展行動綱要》指出，“深化大數據在各行業創新應用”，在文化、教育等領域全面推廣大數據應用和開展大數據應用示范。十八屆五中全會通過的“十三五”規劃綱要進一步提出了將“實施國家大數據戰略，推進數據資源開放共享”。
目前，大數據及大數據技術已經滲透到經濟、社會、生活的方方面面，并影響著人們的理念、行為和習慣，其中，本科高等教育也深受影響。隨著大稻蕕募鈾俜⒄?，F代教學技術不斷轉型升級，出現了慕課、微課、翻轉課程等新的教學方法，對傳統的本科教學也提出了前所未有的新要求。如何追隨大數據時展帶來的深刻改革，對教師掌握日新月異的現代教學理念，提高教學效果具有重要的意義。國內已有學者探討了大數據對應用經濟學、國際經濟學、財政學、統計學和管理統計學等課程教學的影響及相應的調整策略。盡管劉濤雄和徐曉飛（2015）、姜疆（2016）、申紅艷 等（2014）探討了大數據時代的宏觀經濟分析，但鮮有文獻研究大數據對宏觀經濟學教學的影響。因此，本文擬在大數據時代探討宏觀經濟學本科的教學改革。
1 宏觀經濟學傳統教學模式中的問題
宏觀經濟學是經濟管理類專業中一門承上啟下的基礎課程，是經濟管理類碩士與博士研究生入學考試的必考課程。宏觀經濟學研究整體經濟現象，解釋同時影響許多家庭、企業和市場的經濟變化，主要考察國民收入的決定與變動、短期的經濟波動、長期的經濟增長、就業、通貨膨脹和國際收支等問題。當前大部分高校的宏觀經濟學還是采用傳統的教學模式，存在諸如注重理論教學、輕實踐教學；教學方式單一、學生自主學習意愿不強；考核方式偏向固定化等問題。
1.1 注重理論教學，輕實踐教學
宏觀經濟學是理論性和實踐性均比較強的一門基礎課程，該課程的理論可以指導解決現實生活中的經濟問題和現象。但在傳統的教學中，主要以講授抽象難懂的理論知識為主，如國民收入決定理論模型、IS-LM模型、AD-AS模型等，為了讓學生能夠理解清楚宏觀經濟學理論的內涵，任課教師往往會用大量的時間去講解這些理論知識，盡管在一定程度上有利于學生掌握理論知識，但占據了太多的課堂時間、消耗了教師太多的精力，教師在課堂上基本沒有多余的時間和精力區開展實踐性教學。
1.2 教學模式單一，學生自主學習意愿不強
大多數高校的宏觀經濟學仍采用教師課前備課，課堂上講授教材附帶或自作的PPT，課后解答疑難問題單一的傳統教學模式。這種教學模式以教師為主體，教師在課堂上講授的內容是學生獲取知識的主要途徑，而且教師課堂講授占據了大部分的課堂時間，留給學生在課堂上討論的機會和時間并不多，學生在課堂上以被動聽講為主，導致學生自主學習意愿不強，這不利于提高學生提問、探索、思考問題的能力。傳統的課堂教學深受時間和空間的限制，教師完全掌握了教學進度，學生基本上按教學大綱進行學習，自主安排學習的空間不多，這不利于激發學生學習的積極性。
1.3 考核方式偏向固定化
傳統的宏觀經濟學考核方式主要以期末考試為主，課程成績一般按照平時成績（包括出勤、作業、課堂表現、期中考試成績等）與期末考試成績3∶7或4∶6的比例加權平均組成。這種考核方式盡管在一定程度上能夠相對客觀地檢驗學生掌握宏觀經濟學基本概念、原理和規律等內容的情況，但也可能存在教師在試題命題過程中因為沒有為主觀題和客觀題設置合理的比例，而出現學生平時上課不認真聽講，通過考前死記硬背獲得高分的問題，未能檢驗學生運用宏觀經濟學理論分析并解決問題的能力。傳統的考核方式也未對學生的學習態度、實踐能力進行考核。
2 大數據時代宏觀經濟學教學改革的探討
大數據時代為宏觀經濟學教學帶來了海量的數據和新穎的案例等資料，為宏觀經濟學課堂教學提供了既豐富又生動的素材，為推進宏觀經濟學教學改革提供了強有力的保障。在大數據時代，對宏觀經濟學教學進行改革，可以提高教學效率、激發學生學習興趣、培養學生獨立思考和解決問題的能力，更有利于經濟管理類專業學生掌握宏觀經濟學基礎知識，為學習國際經濟學、金融經濟學、財政學等后續專業課程奠定扎實的基礎，并為參加研究生入學、政府機關、金融機構、高校等用人單位的招聘考試做好充分準備。
2.1 形成基于大數據的教學理念
大數據時代要求人們要形成大數據思維，同樣，大數據背景下的宏觀經濟學課程教學改革也需要具備大數據的思維。為了形成基于大數據的教學理念，任課教師要緊緊跟隨大數據時展的步伐，積極參加各種運用大數據改進教學的培訓、進修，認真學數據時代先進的教學技術和方法，并不斷將這些教學技術和方法引入宏觀經濟學課堂教學中。
2.2 多渠道豐富教學內容
第一，添加大數據時代的海量數據信息資料，豐富教學內容。傳統的宏觀經濟學教學存在理論性較強的問題，在大數據時代，任課教師可輔之以海量數據信息資料來豐富教學內容。與純粹理論知識教學不同，基于現實經濟現象的數據案例教學更加生動有趣，更能激發學生學習的積極性，更有助于學生牢固掌握抽象的宏觀經濟學理論知識，并提高運用宏觀經濟學理論分析問題和解決問題的能力。比如，在講授居民消費價格指數（CPI）時，可分別引入基于掃描數據、網絡搜索數據、谷歌趨勢（Google Trends）預測CPI等案例分析。宏觀經濟學課程中，所有章節的內容基本都可以通過互聯網查找到大量相關的數據信息資料，利用這些資料可以更新、修訂教學大綱、教案和講義，有利于豐富教學內容，也有助于提高教學效果。
第二，增加運用大數據技術進行宏觀經濟分析的內容。在經濟新常態下，我國經濟發展面臨著更加錯綜復雜的國內外形勢和更加繁重艱巨的任務，因此，宏觀經濟決策對宏觀經濟分析提出了更高的要求?！笆濉币巹澗V要中指出“完善政策制定和決策機制：注重運用互聯網、統計云、大數據技術，提高經濟運行信息及時性、全面性和準確性”。因此，在大數據時代的宏觀經濟學教學改革有必要加入宏觀經濟分析。
傳統的宏觀經濟分析主要通過對比宏觀經濟指標、構建宏觀經濟計量模型、仿真宏觀經濟動力系統，對宏觀經濟運行形勢及其發展趨勢加以判斷和預測。大數據時代的數據規模大、類型多，拓寬了宏觀經濟分析所用數據信息的來源，并提高了數據信息獲取的時效性。目前，國內外運用大數據的概念、方法和技術進行宏觀經濟分析的研究主要集中在宏觀經濟預測（尤其是現時預測）、宏觀經濟分析技術、宏觀經濟政策和宏觀經濟數據挖掘等領域。
第三，借助大數據時代媒體報道拓寬知識面。在學習教材的基礎上，可推薦學生通過互聯網；物聯網；經濟信息聯播、經濟半小時、經濟信息聯播等財經類電視節目；《21世o經濟報道》《經濟觀察報》《金融時報》《經濟學人》等報紙雜志的財經報道，多渠道關注宏觀經濟熱點問題，拓寬學生的知識面。
2.3 加強實踐性教學
培養學生熟練運用宏觀經濟學理論與方法分析國內外現實生活中的經濟問題和現象是宏觀經濟學教學的目標。因此，任課教師在講授理論知識和方法的基礎上，更應注重實踐教學。
大數據時代的宏觀經濟學本科實踐教學，應當以培養學生的主動性和創造性為根本出發點，任課教師可以以宏觀經濟學理論知識和豐富的大數據資源為基礎，結合與大數據相關的課題、論文，將宏觀經濟領域的研究思想、研究方法、研究前沿引入教學。具體而言，教師可通過引導學生如何觀察現實經濟問題進行選題，如何結合宏觀經濟學理論構建數學模型，如何查找和整理文獻，如何搜集大樣本的宏觀經濟數據，如何撰寫學術論文并加以修改等方式增加研究性教學。鼓勵學生積極參與到研究中，使學生在研究過程中不斷學習和實踐，培養學生獨立思考的習慣，提高其研究學習能力。
此外，還可采取“走出去”與“請進來”相結合的戰略開展實踐性教學?！白叱鋈ァ笔侵附M織學生到當地的統計局、發改委、經信委等與宏觀經濟運行緊密相關的政府部門和互聯網、金融、電信、零售等應用大數據的企業進行參觀學習，加強與這些單位開展深入合作，建立校外實訓實習基地，讓學生真正參與宏觀經濟學實踐活動。“請進來”是邀請這些單位既熟悉宏觀經濟學分析，又精通大數據分析的工作人員到學校為學生開展報告、經驗交流座談會。
2.4 采用“以學生為中心”的教學模式
大數據時代的在線教學平臺、翻轉課堂、微課、慕課，為實現宏觀經濟學教學模式，由“以教師為中心”轉換為“以學生為中心”提供了保障。具體來說，教師可先根據課程標準和教學實踐的要求，制作宏觀經濟學課程教學大綱，接著按照微課、慕課、翻轉課堂等教學模式的要求，從學生學習需求的角度出發，將每章節內容制作成PPT、視頻、練習題、測試題、討論題、評分標準等資料，然后將這些資料上傳至教學平臺，為學生提供豐富的學習資源，也為學生提供更多自主學習的空間，這樣學生可隨時隨地通過在線教學平臺進行自主學習。
在線教學平臺采用交互式的短視頻學習模式，以10分鐘左右的片段式多媒體視頻為主，并在線完成配套的測試題，讓學生在輕松有趣的環境下掌握枯燥無味的宏觀經濟學原理，有利于激發學生的學習興趣，提高學習效率。在線教學平臺為學生和教師、學生和學生、教師和教師之間搭建了交流平臺，通過平臺可以相互發表觀點、交流意見、提問、解答等，有利于增加師生的互動，也有利于培養學生思考、分析和解決現實經濟問題的能力。此外，在線教學平臺會將學生的學習行為進行記錄，并根據記憶退化曲線提醒學生哪些內容需要及時復習，進一步運用大數據技術對平臺記錄的學生信息進行分析，可提煉出學生的學習能力、性格特征、學習狀態等信息，依此開展有針對性的個性化教育。
2.5 實施多元化考核
在大數據背景下，宏觀經濟學課程應采用多元化考核方式，既考核學生對宏觀經濟學理論知識的理解程度，也考核學生綜合運用宏觀經濟學知識的能力，同時，也考核學生在線學習和參與宏觀經濟學實踐教學等情況。如，其可根據教學平臺記錄學生完整的在線學習過程（包括每一個知識點內容的學習進度、完成配套練習和測試的情況，完成答題的時間、答題的熟練程度、答題的順序和答題的次數等），并結合參加實踐性教學的情況、對各部分內容掌握的情況、課堂表現、出勤等綜合考核，給出合理的課程成績以及相應的評價。
3 結 語
大數據時代的到來，為宏觀經濟學課堂教學提供大量的數據和豐富生動的案例等資料。在宏觀經濟學教學改革中，應緊扣大數據時展的脈搏，充分把握好大數據時代帶來的有利條件，整合一切可以整合的大數據資源，合理運用翻轉課堂、微課、慕課等新教學方法，更好地發揮大數據服務宏觀經濟學本科教學改革，不斷提高教學效果。
主要參考文獻
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一、商業銀行大數據應用研究綜述
目前國內對商業銀行大數據應用的研究論文并不多，國內研究主要介紹大數據這一新生事物及相關的技術，并探討大數據帶來的機遇和挑戰。國外的研究也主要側重大數據相關的技術方面。北京銀行董事長閆冰竹從高層管理的視角探討了大數據時代銀行業的發展模式。潘明道等對大數據特征進行分析，并給出銀行應對大數據挑戰可借鑒的思路。全面分析了大數據時代將給商業銀行帶來的重要影響，并給出了商業銀行培養面對大數據時代核心能力的策略建議。薛亮探討了大數據技術將給銀行業帶來的改變以及銀行的品牌建設如何適應這種改變。韋雪瓊等分析了大數據技術影響下金融市場的變化，以期作出更好的投資決策和判斷。
二、大數據應用給商業銀行帶來的機遇
大數據應用給商業銀行帶來的機遇營模式轉型提供了重要戰略契機！借助大數據中國銀行業的未來發展將呈現出全新的藍圖。
第一，大數據應用將拓寬商業銀行業務發展空間，加速產品創新。隨著數據的不斷積累和商業銀行數據分析能力的不斷提升，大數據應用將拓展銀行的業務發展空間，設計具有定價權和競爭力的創新產品。社交媒體的興起為銀行創造了全新的客戶接觸渠道，從銀行網點，ATM，POS等固定設備擴展到手機，IPAD等移動終端設備，再擴展到微博，微信等社交網絡。大數據應用導致支付模式不斷創新，從傳統支付，電子支付到第三方支付，再到移動支付。第二，大數據應用將提升商業銀行核心競爭力。我國商業銀行目前基礎設施和數據全部集中在數據中心，而且經過多年運行積累了大量的數據，因此最具條件率先盤活大數據資產，洞察數據中蘊涵的價值，更加科學地評價經營業績，評估業務風險，配置全行資源，引導銀行業務科學健康發展。第三，大數據應用將提升客戶服務水平。大數據時代商業銀行不僅銷售產品和服務，而且積累了豐富的客戶交易數據，特別是在網絡社會化和搜索引擎技術支撐下，商業銀行還能收集到社交網絡上客戶的活動軌跡以及市場數據。商業銀行只要善于分析和應用這些數據，通過數據再利用和數據重組，分析客戶的消費偏好，就能準確發現并掌握客戶需求，并通過不同渠道為客戶提供個性化的服務。
三、大數據在商業銀行的應用實踐
（一）渠道拓展
大數據時代商業銀行的渠道不僅包括傳統的渠道，而且還要整合日益互聯互通的各種渠道，并增加社交網站等新的客戶接觸點。商業銀行應整合門戶網站、網上銀行、電話銀行、手機銀行、等電子渠道，利用微博、微信、社交網站等新媒體，打造在線綜合金融營銷服務平臺，進行產品推送、意見收集、客戶服務和營銷服務。
（二）個性化服務
個性化的金融產品和服務將成為銀行業務發展的主要目標。個性化服務包括互聯網化的電子渠道全景體驗、個性化產品推薦。LBS位置營銷、面向客戶個體的深度觀察等。商業銀行通過收集并分析社交網絡數據，聚類出不同的客戶群體，如高影響力的客戶、存在嚴重不滿情緒的客戶、轉行傾向的客戶，然后向這些客戶群采取更有針對性的服務。
（三）精準營銷
通過客戶行為分析并預測需求實現精準營銷是典型的大數據應用。精準營銷包括目標客戶的精準定位，傳播途徑的選擇，營銷活動執行趨勢分析和異常監控，營銷活動的傳播效果和市場效果評估，商業銀行應用大數據分析用戶影響力。用戶聚集區域和日常活動軌跡，用戶基礎銀行業務使用的規律，用戶關注點來實現客戶營銷。
（四）小微企業信貸
商業銀行需要通過大數據挖掘，分析和運用，去識別具有市場潛力的中小企業客戶，完善批量化，專業化審批，將貸款提供給合適的小微企業。
四、商業銀行應對大數據策略
大數據應用取決于三個因素：數據，技術和思維。因此，商業銀行需在這三個方面進行體制機制的創新實踐，未雨綢繆應對大數據挑戰。
（一）數據
商業銀行需要提升互聯網數據獲取，管理和整合能力，不僅要完成銀行內部數據的整合，更重要的是和大數據鏈條上其他外部數據的整合。商業銀行不斷地從廣泛來源獲取、量度、建模、處理、分析大容量多類型數據，及時在互聯互通的流程、服務、系統間共享數據，并將分析結果應用于業務決策與支持。
（二）技術
商業銀行必須進行技術創新，搭建自己的大數據基礎設施來跨越這個鴻溝。大數據基礎設施分為硬件和軟件兩類。硬件基礎設施需要通過建設私有云來提供靈活，按需和動態的IT能力。軟件基礎設施是指商業銀行培養一批既熟悉金融，同時也對互聯網和大數據應用有深入了解的復合型人才，這些人才通過對數據進行實時深度分析，能夠對未來趨勢有更多的研判和預測，并為決策提供智力支持。
（三）思維
大數據時代商業銀行必須具有數據思維。大數據時代重要特征就是社會數字化，一切社會現象解釋、監控、預測與規劃都離不開對數據足跡的收集，整理和分析。因此商業銀行需要具有數據思維，放棄對因果關系的渴求，取而代之關注相關關系，放棄對隨機樣本關注，而關注全數據，數據分析結果不是精確性，而是混雜性。
參考文獻：
2013年以來，互聯網金融快速崛起并深刻影響著金融學子的學習生活、社會實踐和思維觀念。一系列互聯網金融的新概念進入高等金融教育的視線：“大數據”、“云計算”、“社會征信”、“共享經濟”、“數字貨幣”、“機器學習”、“人工智能”等，讓金融專業的師生既興奮又備感壓力?；ヂ摼W金融相對于傳統金融的思維觀念已經改變，經濟和金融明顯可分的界限被打破。當前，互聯網“經濟”、互聯網“金融”和互聯網下的“大數據”高度融合，渾然一體，不可分割。一切資金支付活動均通過移動終端進行，幾乎不需要現實貨幣參與，點對點的資金流動使得“金融脫媒”趨勢來得異常凜冽，基于大數據的分析解決了信息不對稱的難題。受此影響，復合型人才和跨界發展不再是空洞的口號，傳統金融教育的專才培養模式不再可行?；ヂ摼W金融是新生事物，其實踐遠遠走在了當前高等金融教育的前面，對傳統高等金融教育產生強烈沖擊，但也帶來了變革和發展的機遇。因此，強化對互聯網金融教育的研究，通過互聯網金融思維重塑和再造高等金融教育勢在必行。
一、互聯網金融的優勢和特點
（一）大數據優勢
互聯網金融首先是從“草根金融”興起的，在民間金融“野蠻生長”和“亂象叢生”的時代中逐漸走向成熟，對傳統正規金融形成強大壓力。實際上，歷史上非正規金融發展緩慢的根源在于一系列困境的桎梏：信息不對稱導致嚴重的逆向選擇和道德風險、社會征信缺失、無足值抵押等。互聯網金融的出現，較好克服了這些頑疾，信息不對稱可以依靠大數據技術有效緩解，移動終端的廣泛使用結合人工智能使社會征信和債務催收都不再成為問題，在此基礎上進一步催生了眾籌、共享經濟等變革創業方式、生活方式的全新業態。
（二）人工智能優勢
與傳統金融相比，人工智能效率高，錯誤率低，模型不斷進行自主訓練和優化，大大提高了適應性，在量化投資、決策咨詢和風險控制等方面逐步取得優勢。人工智能的核心是機器學習，互聯網金融下每日新增的海量用戶數據，以及公司之間的數據共享使得感知機、決策樹、隨機森林、支持向量機、Logistic回歸、BP神經網絡等一系列機器學習的核心算法和模型不斷“學習成長”，在實踐中取代了傳統基于人工授信、核查和對客戶分類的工作模式。在不遠的將來，這種開放、大維度、多渠道的人工智能下的“智能”金融，必然取得對銀行依賴中央銀行建立的封閉客戶數據系統的優勢。
（三）“互聯網+”的后發優勢
“互聯網+”是一種全新的思維，智能化、去中心化、脫媒化、信息化以及便捷快速的推廣模式催生了各類體量巨大的新興業態，作為這些業態的基礎和共同體，互聯網金融擁有顯著的后發優勢，領先于傳統產業成為近年創新創業的最大落腳點。
（四）規模優勢
2008年以來，互聯網金融的交易規模迅速擴大，經營上的規模優勢日益明顯，各項交易成本明顯下降。與傳統金融業態不同，互聯網金融由一系列的產業鏈構成：征信、借貸、催收和服務等環節可分散于不同的公司，在業務模式上可以靈活分散也可有效整合，每一環節聚焦其優勢業務，可將規模優勢帶來的低成本優勢發揮到極致。
（五）雙創優勢
2013年以來，互聯網金融的交易成本低，可有效緩解信息不對稱問題，交易效率高等的優勢愈發明顯，不斷與其他行業形成跨界融合發展，催生創新，推動創業，極具雙創優勢。一是依托互聯網的移動支付業務的快速發展，不僅遠程支付場景不斷完善，近場支付也在爆發；二是支付產業鏈的受理端及其延伸的綜合金融增值服務———海量支付數據以及數據驅動的增值服務，為互聯網金融企業帶來了新的發展；三是區塊鏈技術的融合運用引爆了“跨境支付”的探索熱潮；四是在P2P等典型的互聯網金融業務模式上，從以往只提供信息中介服務平臺的模式創新發展出了引導P2P平臺與擔保機構合作、整合線上與線下服務以及增加債權轉讓等服務的新型模式；五是利用大數據、云計算和人工智能等技術幫助互聯網金融公司開展客戶的理財或量化投資業務；六是基于互聯網的共享經濟大大便利了人們的生活體驗和觀念。
二、當前高校金融教育應對互聯網金融沖擊的SWOT分析
表1是高校金融教育應對互聯網金融沖擊的SWOT分析矩陣，在理論和實踐兩個層面為當前高校金融教育如何應對互聯網金融的影響提供了分析思路和依據。
（一）優勢
首先，傳統金融教育具有雄厚的人才基礎和優勢。自20世紀80年代我國建立高等金融教育事業以來，到目前為止高等金融教育已取得質的突破，金融專業的品牌認可、高考招分、學生素質、國際化程度、畢業后的薪資水平、社會評價等各項指標均處于各行業的前列。同時，國內金融領域在國際一流期刊發表的論文數量也在整個社會科學領域處于領先地位。其次，當前高校金融專業的培養方案和課程設置一般采取模塊化搭建的思路，從公共基礎、學科基礎、專業培養、素質教育和實踐實習等方面進行模塊化管理，具有良好的可拓展性，互聯網金融的相關課程可根據不同專業需要，進行優化組合，體現功能性。第三，互聯網經濟和互聯網金融給高校師生帶來了良好體驗和觀感，高校師生有充分的積極性迎接新專業的建設和發展。
（二）劣勢
傳統金融教育是單一化的金融專才培養模式，一般分為貨幣經濟、金融市場、投資、金融工程、銀行經營與管理、公司金融、家庭金融等方向，注重對貨幣、投資、資產定價、股票、債券和財務等“純金融”知識的講授，對大數據、人工智能和機器學習等涉及計算機與統計學習等跨領域的知識鮮有涉及。在互聯網金融的沖擊到來之后，我們發現業界需要復合型的跨界人才，單一聚焦金融領域的教學思維和模式開始變得落后和陳舊，金融教育需要“混業發展”。另一方面，教材建設相對滯后。目前，比較缺乏互聯網金融的專業教材：一是自編教材的質量令人擔憂；二是優秀的互聯網金融的國外教材引用較少；三是互聯網金融跟風開設課程的現象比較突出，沒有因地適宜，教學內容和難度都過猶不及，影響了教學效果。
（三）機遇
互聯網金融是朝陽產業，帶來了巨大的發展機遇。當前，互聯網金融行業的人才極度缺乏，不得不采取“挖墻腳”的無奈之舉，導致銀行業人才流失嚴重。限于人才奇缺，互聯網金融目前的進入門檻較低，人員素質和水平良莠不齊，原因在于高校對互聯網金融人才的培養處于摸索階段，傳統金融教育畢業的學生青睞于在正規金融行業就業，對以民營企業為主的互聯網金融行業心存疑慮甚至偏見，人才供給嚴重不足。顯然，傳統金融教育向互聯網金融教育轉型發展的機遇巨大。不僅如此，互聯網金融還在科研立項、論文選題、學生的實習實踐、就業創業、高校金融教育的學科點申報、專業建設和師資培養等方面開拓了廣闊空間，前景可期。另一方面，相對于傳統的金融業而言，互聯網金融是典型的跨界金融，從一開始就在進行業務模式的細分和產品之間進行內部整合?；ヂ摼W金融也正在逐步通過用戶、大數據和場景的互動來實現對銀行、證券、保險、基金和資產管理等傳統金融機構進行強有力的整合運作?；ヂ摼W金融的跨界整合實現了不同行業功能的有機結合，推動了我國區域經濟在空間和深度上的拓展。互聯網金融需要既懂得信息技術又懂得金融業務、營銷和管理知識的跨界復合型人才，這就對高等金融教育提出了更高的要求。但是從高等金融教育實踐來看，金融、計算機及營銷和管理類專業的教育還是各自為政，獨立培養，忽略了跨界知識的構建，導致學生難以適應社會對復合型人才的需求。
（四）挑戰
首先，傳統金融教育“分業培養”的理念和當前互聯網金融“混業發展”的現實需求嚴重沖突，需要解決“并軌”發展問題。其次，傳統高等金融教育的課程設置和培養體系相對成熟，然而，互聯網金融的實踐遠遠走到了學校教育的前面。再次，互聯網金融教育強調“長尾性”。與傳統金融的“二八定律”正好相反，互聯網金融的優勢在于服務80%的小微客戶，推廣的是普惠金融的理念。但在傳統金融教育中關于普惠金融、微型金融的相關課程幾乎從不開設。消除“教育偏見”達到在正規金融和非正規金融之間的教育平衡，更加注重“長尾性”仍然任重道遠。
三、結語
高等金融教育承擔著為金融行業輸送急需人才的重任，也是社會和家長的關切所在?；ヂ摼W金融是未來金融行業的制高點，需要高校金融教育培養復合型人才，要求他們具備金融學知識，理解金融業務的原理，掌握信息化技術并能對大數據進行分析，還要具有一定的營銷和管理能力。因此，主要的啟示有如下幾點：（1）注重學科交叉，優化課程設置，培養復合型人才。（2）加強師資建設，促進傳統金融教育向互聯網金融轉型發展。（3）加強互聯網金融的“產學研”的合作，樹立“干中學”的務實求真精神。對此，高校金融教育是有優勢的，要秉持開放理念加強彼此合作，使研究向應用轉化。（4）加強對大數據和人工智能的關注，引入相關課程。此外，在互聯網金融風險高發的背景下，高等金融教育也要積極承擔社會責任，適時向社會進行互聯網金融知識的推廣和普及，提高民眾規避風險的能力，達到普及金融教育的目的。
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一、大數據與高校
伴隨著人類存儲信息量的增長，越來越多的領域開始加入大數據陣營，越來越多的行業開始利用大數據分析，大數據給我們帶來的影響已經悄然成為社會各行業運行的基礎。
高校作為社會培養人才的一個重要的組成部分，目前多數學校仍延續著傳統的教育范式，教學策略依賴教師的經驗，教師的學術嚴重落后于社會科技的發展，學校的評估機制存在很多漏洞等等。許多專家發現了高等教育存在的問題，卻沒有更好的解決辦法，以前我們常說“讓事實說話”，現在我們大聲呼吁“讓數據說話，用說話的數據”。
二、迎接大數據
迎接大數據的到來首先要做的就是思維模式的改變。大數據科學本身其實是許多學科例如統計學，數據挖掘技術，機器學習，計算機技術，方法論相結合的跨學科科技，以多種理論為基礎而誕生的新興科技，使用者必須要對自己原本的思維模式進行相應的變革。
大數據首先強調的是“大”，采集一切有關甚至表面上看似“無關”的數據，也就是以后用于分析的數據要是全體數據，我們稱之為“全數據”；其次，采集的數據講究的是模糊，而不是精確，數據的種類模糊，數據的分析模糊，而預測分析的準確度來源于數據量之大，正所謂“量變帶來質變”；最后，就是對于大數據分析的結果，我們要明確“是什么”，而不必在乎“為什么”。于是，大數據體系形成了思維的改變去采集數據，從而獲得“大數據”，利用數據分析技術和算法來得到更為有效更為精準的數據。
三、使用大數據
（一）大數據的來源。高校中其實蘊含著更加豐富的數據，從學生的角度來說，學生的消費，家庭情況，宿舍活動，選課信息，學習進度，作業完成進度，考試成績的比對，參與的社團，參加的競賽，參加的活動，已經畢業的學生就業情況，社會職業供求關系，就業的滿意度調查等等太多數據，從教師的角度，教學過程的監控，教學內容的整理，課程設計，，學生的成績變化，論文質量，參與活動，科研項目等等數據，還要從社會，從家長，從宿舍，從第三方機構采集數據。由此可以看到整個校園的數據其實是一個極度龐大的數據，這些數據的集合才是“大數據”。
（二）大數據不是單純的“數字化”。例如，某個教師采用計算機多媒體課件，或者使用在線視頻課程，或者加入MOOC的陣營，這僅僅是簡單的將原本文字的東西變成“0和1“而已，這是數字化，不是大數據，充其量算是實現“大數據”而使用的計算機技術。我們真正要做的是在這些計算機平臺中去采集我們需要的數據，甚至收集我們看似毫無關聯的數據。
（三）廣義量化的數據。建立大數據，需要將一切信息進行量化，把文字量化，把數字量化，把地理位置量化，把溝通語言量化，把一切可以量化的信息都變成數據，構建大數據平臺。
（四）大數據的作用。高校的大數據，要還原真實的教學質量，真實的就業情況，真實的師資力量，真實的管理決策成效，不能簡單的用問卷調查得出“好、不好”的結論。大數據發掘了時間價值，節約了時間，歷史數據的總結，實時數據的分析，以及對未來的預測。這一切都是建立在時間這個維度上的大數據成果。
四、小心大數據
（一）數據的隱私和安全。在高校中，學生的成績，學生的基本信息，學生在網站上發表的信息，對老師客觀的評價，學生參與的活動，教師的論文，就業信息等等一些相對可以公開的數據，但是經過分析和預測得到的評估結果，卻涉及到了個人隱私。這也就是非隱私數據經過大數據分析得到的隱私結論的現象。那么我們該如何保護這些隱私，是需要相應的規范去保護，對于數據的使用和加工者要有詳細的法律責任，以保護非隱私數據提供者的合法權益。
（二）永久存在的數據。高校對于學生在校期間或者對于教師在校期間所有發生的數據，比如大到一次獎學金，一次公開獲獎，小到每次活動記錄，一次出勤，一次缺勤，這些曾經否定我們進步的數據在大數據的時代變成了永久存在的數據，我們如何對待和處理這部分數據，是一個值得深思的問題。
（三）知“難”而“退”。高校利用大數據的分析得出對于某個學生的學習建議，讓該學生能夠輕松避開自己的弱項，選擇相對平坦的路線進行學習，那么這樣的結果是不是教育者希望看到的。我們一直崇尚學生學者要迎難而上，不要輕言放棄，要主動迎接挑戰，現在有了大數據分析，他們可以輕松避開困難，為學生創造一條平坦的道路。這樣的結果是我們作為教育者希望得到的嗎？
結 語
任何新的變革，都需要時代的磨練，大數據時代剛剛起步，他要走的路還很長很長，他需要完善的地方還很多很多?，F在我們要做的就是接受大數據，然后忘記大數據，讓大數據這個理念變成“計算機”一樣的通俗，一樣的深入人心。我們需要關注大數據，使用大數據，我們也需要和大數據一起成長，更好的發揮它的作用。高校未來離不開大數據，大數據的發展也離不開高校，讓每個學生、每個教師都步入大數據時代，去體會其中的奧妙，去感受他給我們帶來一場劃時代的變革，每個高校建立大數據信息平臺勢在必行。
中圖分類號：F49 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2016）003-000-01
近年來，隨著人民生活水平的提高，互聯網走進了越來越多家庭的生活中，根據中國互聯網絡發展狀況統計局的數據，我國互聯網普及率在2010年6月達到了31.8%，超過了世界平均水平，此后，互聯網普及率仍穩步提升，至2015年6月，中國網民已達6.68億人，比整個歐盟的人口數量還要多。這樣巨大的網民基數無疑為互聯網金融的發展提供了優渥的土壤。
回望2013年6月13日，支付寶公司推出了余額寶，引起了市場的轟動，到如今，互聯網理財產品呈現爆發式增長，銀行、基金、互聯網企業紛紛殺入這片藍海，互聯網理財產品總量快速增長。僅用了不到一個月的時間，支付寶就融資超過100億人民幣，截至2014年一季度末，支付寶共融資5412.75億元，整個互聯網理財產品市場融資超過一萬億元人民幣。
互聯網理財產品有著隨時可申購贖回、沒有申購資金門檻要求、年化收益率遠高于活期存款等優勢，再考慮到對于熟悉互聯網的人士來說，購買互聯網理財產品通常可以“一鍵式”完成，比去銀行存款更加便利。由于互聯網理財產品的這些先天優勢，以及互聯網理財產品和銀行存款（尤其是活期存款）的高度可替代性，互聯網理財產品的興起對傳統銀行儲蓄業務造成了一定沖擊。
大多數互聯網金融產品都擁有相似的商業模式，下面就以“余額寶”為例分析狹義的互聯網金融產品的商業模式。
“余額寶”的發行主體是支付寶公司，是以“余額寶”為橋梁，將用戶的閑散資金和貨幣型基金聯系起來，能夠帶來余額增值的一項服務。在一個完整的使用流程中，用戶首先通過將銀行卡里的資金充值進入實名認證的支付寶賬戶；再用支付寶賬戶申購“余額寶”；申購“余額寶”的資金將被統一劃至天弘貨幣基金賬戶內，天弘貨幣基金在市場上進行合理投資、獲得收益；當用戶申請贖回或使用支付寶進行支付時，天弘貨幣基金將獲得的收益扣除其他費用后轉入用戶的支付寶賬戶。
在這個流程中最重要的一個創新就在于實現了“余額寶”和天弘貨幣型基金的無縫對接，通常貨幣型基金都是T+1贖回的模式，但考慮到這會極大影響用戶體驗，支付寶公司通過自行墊資，使得“余額寶”實現了T+0日贖回。即當用戶把賬戶余額轉入“余額寶”時，后臺系統自動申購了天弘貨幣型基金，當用戶轉出資金或進行支付時，后臺系統從支付寶公司的墊資中即時抽出相對應的數額完成轉出，同時贖回天宏貨幣基金，T+1日到賬填補墊資，從而實現了即時轉出和無縫對接。與此同時互聯網金融產品還有投資起點較低，開通方便，流動性高等優點。
回到商業銀行儲蓄業務來看，由于客戶手中的資金是有限的，活期儲蓄和互聯網金融產品在功能性上的高度替代性，以及互聯網金融產品相對較高的收益率，使得活期儲蓄最容易被互聯網金融產品擠占，個人定期儲蓄由于收益率仍稍高于大多數互聯網金融產品，因此受到的影響相對較小。
在理財產品方面，商業銀行的金融產品門檻較高，用戶體驗也有提高的空間；在活期存款方面，活期儲蓄業務不受重視，商業銀行給出了極低的利率；在基金銷售方面，大型商業銀行對代銷傭金有極大的定價權，大幅削減了基金公司的利潤率，尤其是規模較小的基金公司在與銀行合作時更加被動?；ヂ摼W金融產品正是針對商業銀行這三個“不夠合理”的現狀而生，為客戶提供高利率、低門檻、良好體驗的金融產品，使得銀行客戶開始轉投互聯網金融產品，銀行的理財產品、活期存款、基金代銷三塊業務受到互聯網金融產品的沖擊比其他業務更大。
銀行作為有實體網點金融機構，比互聯網企業有更多的線下優勢，相對來說，經常去網點儲蓄或辦業務的客戶都比較依賴于線下，因此，中小型銀行若要守住現有市場，一定要立足實際情況，利用好線下優勢，定位于主要服務線下客戶，強化營業網點的業務服務能力，加強自身優勢。
一方面可以大力發展社區支行和小微支行建設，下沉中小型銀行經營重心至老百姓身邊，在社區內部設置網點。這種加強為個人客戶服務的業務模式符合中小型銀行的實際情況，只有差異化競爭，才能夠在互聯網時代的競爭下存活。
另一方面可以推廣銀行業務和小型便民點相結合的新模式?，F在大多數小區或者村鎮都設有小型便民點，有許多區域的小型便民點已經開始和銀行合作，通過委托模式，用互聯網或信息電話等手段為社區內及社區周邊持卡用戶提供信息轉賬、繳費、查詢、存取款、支付等業務的便民服務點。該策略不需局限于傳統的便民點模式，現在許多小區還設置了網購提貨點，這是方便將網絡支付和線下業務相結合的絕佳渠道。
大數據是目前互聯網金融產品的殺手锏，商業銀行也應及時跟進，享受互聯網時代帶來的技術紅利。各個行業都開始嘗試運用大數據來進行運營決策，這是一次巨大的轉型，工作方式和思維都有很大的變化。當互聯網平臺公司用大數據作為工具、高舉互聯網金融產品進軍金融行業時，商業銀行應奮起應對，大力挖掘數據背后的信息，推出依托銀行海量歷史數據的電商平臺。實際上部分商業銀行已經開始推出自己的電商平臺，以此積累交易和轉賬數據，打好數據基礎，例如中國建設銀行的“善融商務”上線一周年的營業額超過90億，之后還有交通銀行推出的“交博匯”，中國銀行、中信銀行、民生銀行業分別開設了自己的電商銀行。在大數據時代，商業銀行需要的是能將金融和大數據融會貫通的人才，由懂大數據的人才為商業銀行進行決策分析，可以讓商業銀行跟上互聯網時代，一定程度上保持現有優勢地位。 [本文由WWw. dYlW.nEt提供，第 一專業教學論文，歡迎光臨dYLW.neT]
參考文獻：
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中國人民大學的經濟學、金融學、法學、商學等學科居全國領先地位，與這些優勢學科相結合，促進學科交叉與融合，是學校工程碩士的發展方向和目標定位。我們設立了5個研究方向，其中金融信息工程方向是軟件工程學科與金融學科的結合，企業信息化與電子政務是軟件工程學科與工商管理學科的結合，計算機取整與司法鑒定是軟件工程學科與法學的結合，大數據與云計算方向、基礎軟件方向都是我校計算機學科的重點研究方向。這5個研究方向與學校的優勢學科緊密結合，充分彰顯了中國人民大學全日制工程碩士的培養目標和定位。學生可根據興趣自行選擇研究方向，根據研究方向選修相應的課程。中國人民大學在工程碩士的招生、培養模式方案設置、學生實踐落實、質量體系控制的過程中都與人文社科學科緊密結合，目標明確，過程嚴謹。
1.2D（執行）——實施培養方案，嚴格培養過程，完善質量保障
工程碩士培養要經過3個重要環節：課程學習、企業實習和學位論文。在每一個環節中又有若干環節，為保證培養質量，我們嚴格規范每個環節[2]。圖2是一套完整的工程碩士培養質量保障體系。
1.2.1課程環節
在課程環節，除嚴格執行培養方案外，每門課程都有教學大綱。授課期間要進行教學評估，學生給每位授課老師在教學態度、教學內容、教學方式、教學效果等方面進行打分，也可給出具體的意見和建議。評估結果和學生給出的意見將會反饋給老師，讓老師在教學中不斷改進提高。每個年級的碩士班設立一名班主任，協調課程安排，了解學生動態，組織課余活動。
1.2.2實習環節
面向行業進行專業實踐是培養模式高層次應用型人才的重要環節。落實實習基地和實習制度是保障實習環節有效完成的關鍵。我們選取與軟件工程學科相關的高新技術型企業、金融信息化企業等作為學生的實習基地，在實習基地聘請企業導師，具體指導學生的實踐環節。在實習過程中，制訂實習管理辦法，明確實習的時間、形式、要求，通過《企業實習手冊》對實習環節進行過程控制。
1.2.3論文環節
工程碩士學位論文是工程碩士研究生掌握理論知識、實踐能力、創新能力的全面體現，也是衡量培養質量和授予學位的重要標志。工程碩士的學位論文與工學碩士的學位論文側重點不同，它更加重視解決工程實踐的問題，因此論文的形式和評價標準也有不同的要求。我們將工程碩士論文劃分為系統研制報告、IT管理類論文、工程設計類論文以及學術研究類論文4種類型，每一種類型都對論文提出了相應的要求。為保證論文的最終質量，我們在論文階段設置了開題報告、、預答辯、論文評閱、論文答辯5個環節，每個環節都有相應的要求規范及實施辦法，任何一個環節不通過，都不能進入下一個環節，這就保證了能夠進入答辯的論文基本質量。具體實施如下：（1）開題報告環節。學院組織不少于3人的開題報告評審組，對學生的學位論文開題報告進行評審。基于工程碩士的培養目標，我們制訂了開題報告評價標準。相關文件包括《開題報告模版》《工程碩士學位論文開題評價標準》。（2）環節。為了有效懲戒學位論文學術不端行為，保證研究生學位論文質量，加強研究生學術道德和學術規范建設，我們針對研究生學位論文學術不端行為進行專門審查，采取軟件檢測的方法，務求論文重復率不超過10%。相關文件包括《信息學院開展研究生學位論文學術不端行為審查工作辦法》。（3）預答辯環節。工程碩士學位論文預答辯是保證學位論文質量的重要環節，是對進入答辯環節論文的又一輪篩選。相關文件包括《信息學院工程碩士研究生學位論文預答辯工作實施辦法》《中國人民大學信息學院工程碩士學位論文預答辯評價標準》。（4）論文評閱環節。由兩名專家對論文進行評閱，其中至少一名校外企業評閱專家針對論文的應用性給予評審和評價。（5）論文答辯環節。嚴格執行學校關于學位論文答辯環節的規定，保證通過的論文質量。
1.3C（檢查）——培養質量檢驗
培養質量的高低可以從論文質量、教師學生的反饋、就業情況3個方面來檢驗。
1.3.1論文質量
論文寫作過程5個環節的把關保證了通過答辯的論文已經過至少3次專家評判、1次。在某個環節被淘汰的論文，需要重新修改后才可以再次進入答辯。
1.3.2學生和教師的反饋
我們定期舉行授課教師、學術導師、企業導師座談會和學生座談會，通過座談會的形式，收集學生和老師對培養方案、課程設置、實習安排、論文等環節的意見和建議，聽取學生和老師的評價意見，聽取導師反映的培養和指導過程中出現的問題，為下一步改進方案作準備。
1.3.3就業情況
工程碩士的培養目標面向企業、面向實踐，因此學生的就業情況最能反映我們的培養質量。企業在選拔人才時有它所關注的指標，企業的人才需求是否與我們的培養目標一致，從就業率及就業情況就能反映出來。2012年人民大學第一屆全日制工程碩士畢業生和2013年第二屆畢業生的就業率均為100%，畢業去向為金融機構、國家機關、大型國有企業（非金融類）、外資企業和國內其他知名企業，有的學生甚至同時拿到幾家單位的錄用通知。以2010級為例，50名學生的畢業去向數據分布情況如圖3所示。從圖3可以看出，近一半的學生被金融機構錄用，這與我們最初設定的培養目標不謀而合。我們秉承與人文社科優勢學科相結合的理念，將金融與軟件工程結合起來，學生在課程學習、企業實習等環節都接受了相應的培養和訓練，這樣的畢業生一定是用人單位所歡迎的。
1.4A（處置）——總結、反思及改進
PDCA理論的最后一個步驟，是對于既往的總結與反思，提出改進措施。通過檢驗和反思，我們對培養方案進行更精細化的調整，對開題、評閱、答辯的各個環節以及管理流程進行改進，使之更適應工程碩士的培養。
金融學課程是理論性、時效性和應用性較強的學科。在經濟全球化進程加速的國際背景下，我國經濟和金融快速發展，社會上迫切需要培養大量的具有扎實理論基礎、了解金融發展現狀、掌握金融技能的人才，解決我國金融業的發展和經濟穩定的問題。在高等院校中開設公共選修課，由學生自主選擇學習，是體現學生個體差異性的必然要求，對拓寬學生的知識視野，優化學生的知識結構，促進學生知識、能力、素質的協調發展，提高學生的科學和人文素養，促進學生創新意識、創新精神的養成和創新能力、實踐能力的提高，培養各種技能，發揮個性優勢，提高綜合素質，增強就業競爭能力，拓寬就業渠道起到積極作用。
現階段金融教學迫切需要進行改革和創新，借鑒先進國家的課程設置，結合我國具體國情，通過開設前沿創新科學的金融學課程，重視學科交叉，拓寬學生的學術視野。在高等院校開設《互聯網金融》選修課程，系統地、有側重地介紹互聯網金融的發展現狀，分析案例模式，比較互聯網金融與傳統金融理論和實踐異同，介紹互聯網金融的監管，讓學生在互聯網金融的學習過程中學習如何整合金融市場信息，與金融市場發展步伐保持一致，養成不斷更新知識系統的習慣。
一、開設《互聯網金融》選修課的目的和意義
2013年被稱為互聯網金融元年。云計算、大數據、移動支付、網絡社交等新一代信息通訊技術風起云涌，余額寶、p2p、網絡金融社區等基于互聯網平臺的新型機構正在迅速崛起，互聯網和金融業強強聯合對傳統運營模式產生了顛覆性的影響。隨著互聯網金融的不斷發展，對傳統金融的挑戰，必然推動現代金融學的發展。開設《互聯網金融》公開課課程具有如下目的與意義：一是為了了解互聯網金融的學生普及知識，探討互聯網金融的內涵和外延，討論互聯網金融與傳統金融機構的應對策略，豐富學生的知識結構。二是讓學生了解互聯網金融的發展背景、現狀和未來的發展走勢。三是鼓勵學生培養創新思維，理解互聯網金融貸款模式、第三方支付、眾籌等模式的創新與挑戰。四是全面認識技術變革帶來的影響，介紹金融大數據分析與互聯網金融，發揮學科交叉教學的作用。五是培養學生用思辨的思考方式分析新時期下金融市場風險，完善市場監管，建立互聯網金融監管平臺。
二、《互聯網金融》選修課的課程內容體系設置
（一）教材的篩選
互聯網金融是一門新興的研究領域，目前尚未有系統的教材可以直接采用，本課程的教學材料由相關的專著和市場信息整理而得。本課程使用三本相關專著：一是羅明雄、唐穎、劉勇合著的《互聯網金融》，二是盛佳編寫的《互聯網金融第三浪：眾籌崛起》，三是芮曉武和劉烈宏合著的中國互聯網金融發展報告（2013版）。這三本專著較為系統全面地詮釋了互聯網金融發展過程所取得的成就與出現的問題，并進行了較深入的分析。
（二）教材內容的安排
本課程主要涉及以下教學內容：第一章互聯網金融的概況、內涵和外延，第二章互聯網金融浪潮回顧，第三章第三方支付互聯網金融，第四章p2p網貸，第五章眾籌興起與發展，第六章大數據金融，第七章互聯網金融機構模式分析，第八章互聯網金融風險控制與監管。課程內容介紹上以中國互聯網金融業的興起與發展為主線，重視與美國互聯網金融業模式做比較。
（三）教學手段的利用
在教育思想上，本課程強調創新性、實用性、研究性，培養學生的學習和研究興趣，以期對傳統金融教學系統做有益的補充和拓展。我主要采用的教學手段如下：一是課堂講授，以生動精辟的語言講述互聯網金融知識，啟發學生多做前瞻性思考和研究性探討。二是充分利用多媒體教學手段，播放一些與教學內容相關的影像資料、紀錄片等，通過形式多樣的多媒體教學手段，調動聲、光、色，更強烈地刺激學生，活躍課堂氣氛，提高學生的學習研究興趣，達到良好的教學效果。三是充分調動和發揮學生的主觀能動性，積極主動地根據教學內容提出觀點，并通過項目討論互動的形式，培養學生的創新意識和能力。
（四）考核方式的設計
本課程考核最
成績由平時考核成績和期末考核成績等組成。各部分成績均以百分制單獨記分，加權平均記為最后成績總分，各部分權重分別為總成績的35%、65%。平時考核成績由三個部分組成，在學習本課程期間要求學生寫課程學習心得、課堂作業、課堂考勤。期末采取開卷考試的方式，以論文的形式考核。為確保論文質量，提前四周布置論題范圍，確定課程論文的寫作方法及規范要求。
三、《互聯網金融》課程開設所面臨的難點
互聯網金融是互聯網與金融兩個原本不相干行業之間的合作、融合，互取其長。互聯網金融通過網絡技術實現資金融通提供了一種新興金融服務模式?；ヂ摼W金融的特點：金融服務高效化、便捷化、低成本化、長尾化和大數據化。整個互聯網金融行業呈現出多元化、差異化的發展路徑，出現了第三方支付、人人貸、電商+信貸、眾籌、傳統金融信息化、直銷銀行、互聯網金融門戶和虛擬信用等多種模式。相關方面的知識和案例可謂目不暇接，日新月異，如何精挑細選，如何精辟生動地講解，緊密聯系實際，需要授課者做大量細致的學習和準備工作，以達到較好的課堂教學效果。對于這樣一個新興邊緣課程，必要時請實務部門的專業人士客座講授，有利于學生了解該課程的最新動態，增強對實際操作的感性認識，使任課教師獲益匪淺?；ヂ摼W金融課程本身主要體現了相關學科交叉融合的特色。金融學與金融創新、財務管理、統計學、計算機科學和互聯網技術的交叉互補應通有機結合。多學科的內容要求改進課程教學方法和教學手段，考慮現代金融實證和實用性，改變傳統的“填鴨式”教學方式，加強實踐環節，推廣案例教學、專題討論等各種新穎的教學方法方式，培養學生將抽象的理論知識運用于實際工作的能力。正確處理好知識的持續性與變革性的關系，教學內容既保持課程內容的相對穩定性，使學生掌握本課程的基礎理論知識，又不斷吸納新知識、新信息，對該領域發展的前沿信息不斷更新升級。
互聯網金融課程的學科交叉的特點對選課學生的專業基礎素質提出了更高要求。由于課程對多個學科的交叉和滲透的特點，在選修本課程前，對金融學、金融市場學、金融監管等課程要有必要的了解和學習。為了解決這個問題，在開設課程時可以考慮此公選課程主要面向大三和大四具有一定金融學和經濟學基礎的學生授課，保證教師與學生的有效互動，達到教學質量要求。
高等院校應該加大對公選課的支持力度和資金投入，尤其是對于課程涉及的教學資料和工具的購置應予以支持，對于優秀的公選課要給予適當的褒獎和獎勵，調動教師的工作積極性，打造精品課程。高校應重視教師資源的優化配置，積極邀請知名學者和專家做兼職教授或講座講授，加強學校師資力量，開闊學生的專業視野，優化學生的知識結構。
四、結語
互聯網金融是一種新興的現代金融形式，其并不僅局限于為傳統金融所忽視的市場，而且不斷拓展金融服務的生產可能性邊界和核心服務領域。其作為一門與金融相關的公共選修課，學生按照興趣選擇一個跨學科課程，能夠吸引學生的學習，培養綜合素質，加強對金融市場信息的反映。本課程的開設有必要順應現代經濟金融發展的趨勢，保證教學內容的先進性甚至是超前性。教師在授課過程中需要不斷研究學習新知，探索新的教學方法，盡力保證教學質量和效果。
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[中圖分類號]D630.9 [文獻標識碼]A [文章編號]1673-0194（2017）02-000-02
官員財產申報制度是預防腐敗的一項重要制度，是實現黨的十以來全面治黨反腐倡廉“不敢腐、不想腐、不能腐”目標的關鍵一環。近年來，財產申報制度正逐步確立并取得了一定的成績，但官員申報意愿低、核查難度大、預警效果差一直困擾其發展。官員財產申報，關鍵是“財產”，管住了財產的流向與路徑，降低其來路與去向的隱秘性，財產申報制度才能真正有效果。大數據時代，人人都會留下自己的“數據足跡”，以官員“財產”異動為切入點，引入大數據思維，利用云計算等新技術、新方法，就能從無數的“數據足跡”中了解申報者的狀況，從而起到全面核查、自動預警的效果。當前的官員財產申報，不僅需要理論突破，更需要技術創新，基于大數據思維技術將為官員財產申報制度創新開辟一條全新的路徑。
1 國外研究綜述
“大數據”（Big data）是指“無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理，并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的信息。”這個概念由Nature雜志于2008年最早提出，隨后Science雜志于2011年闡述了大數據在科學研究領域的重要性，同年6月，麥肯錫全球研究所首次論述了“大數據時代”，并將大數據方法引入社會問題領域。維克托?邁爾-舍恩伯格教授與肯尼思?庫克耶是大數據社會問題研究領域的杰出代表，2012年他們合著的《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》通過對比大數據思維與傳統小數據思維的異同，闡述了“大數據時代”對人們的生活、工作帶來革命性的影響。
現在，大數據廣泛應用于社會各領域。在商業領域，沃爾瑪利用大數據，可以清晰掌握全球27個國家11 457家門店近700萬種商品任一時段的銷售數據和銷售細節，并據此預測顧客需求。在公共行政領域，美國是首個將“大數據”全面引入行政領域的國家。2009年，奧巴馬政府《開放政府指令》，建設Data.gov公共數據開放網站；2012年3月，美國政府啟動了“大數據發展計劃”，同年5月，聯邦政府《數字政府戰略》。大數據戰略有利于公眾更好地獲取并利用政府大數據，同時也極大提升了政府效能。
美國是官員財產申報制度最為完善的國家，而大數據在此功不可沒。依托大數據，整合了稅務、金融、國土及司法等部門信息，以國家征信系統為載體，核查部門可以輕松監控政府公職人員財產的異動，快速發現問題并作出回應。
國外在大數據運用有許多地方值得我國學習和借鑒，新的思維方式與新的技術革新將帶來社會生產方式的巨大變革。順應潮流發展，引入大數據思維，將是對官員財產申報制度創新的重要嘗試。我國大數據還剛剛起步，數據碎片化、信息孤島、部門條塊分割、公民信息意識較為淡薄及國家整體信息安全威脅等都影響著大數據的發展。因此，借鑒必須結合國情，才能闖出一條新路。
2 國內研究綜述
國內關于官員財產申報的研究非常多，但重點主要圍繞以下幾個方面展開。一是域外財產申報制度介紹及比較研究。郇天瑩、榮俊 等重點介紹并對比了美國、韓國、新加坡等國家財產申報制度的異同及對我國的啟示。二是我國官員財產申報制度存在的困境與影響因素研究。主要從官員抵觸心理、隱私保護沖突、配套設施不完善等三個方面進行影響分析。王高賀、郭文亮認為存在藏富、保護隱私、擔心收入減少、害怕腐敗行為暴露心理、推行時機不成熟等心理。屠振宇提出了申報人隱私權保護問題。韓珍珍則認為當前官員認同度不高、缺乏法律制度的支撐以及配套制度不健全等是財產申報的困境。三是實現官員財產申報制度的方法與路徑研究。梁平支持“自上而下”的路徑。廖曉明則支持“自下而上”路徑。從實際情況來看，“自下而上”是當前探索主要模式，但從國外實施的成功經驗來看，只有“自上而下”才有可能真正全面實現財產申報。
近兩年來，將大數據思維、技術運用于腐敗預防和懲治成為研究的熱點。徐浩程提出利用大稻菅罷腋?。粡埓T、高九江探討了大數據技術在腐敗防治機制中的應用；劉筱勤則強調應用大數據對當前的廉政制度進行創新；廖曉明、魏永平、羅文劍基于大數據技術闡述了預防腐敗的方法、框架以及面臨的挑戰。在實踐領域，江蘇昆山、北京市檢察院、廣東肇慶、上海奉賢區紀委探索了“大數據反腐”新模式，在利用大數據科技反腐方面取得了較好的成效。
綜上所述，隨著“大數據時代”到來，基于大數據思維的反腐敗研究成為熱點，為反腐敗開辟了新的研究思路，值得肯定與借鑒。當然，這些研究更多針對腐敗這一宏觀領域展開，在大數據技術具體運用過程中因為缺少具體載體而無法聚焦。再加上廉政數據收集難、數據挖掘分析專業人員嚴重不足等因素，其真正運用還有很長的一段路要走。
3 大數據思維下的官員財產申報模式探索
運用大數據思維，從技術方法層面對官員財產申報制度進行創新研究，能給官員財產申報制度研究以一個全新的視域，從而開辟出一條新路徑規避或突破當前的層層阻礙。從應用價值來看，基于大數據思維的新方法與新技術，通過構建三位一體的“數據收集―挖掘分析―數據運用”新機制，能有效解決虛假申報、抽查比例低、核查難度大及公眾參與難等問題，有利于現有條件下快速提升官員財產申報制度的績效。大數據財產申報模式，如圖1所示。
大數據的基石是數據源，通過對官員財產申報信息的梳理，可以把大數據信息源的類型分為三類：結構型數據、半結構型數據、非結構性數據。其中結構性數據主要是通過組織部門提供信息，主要涉及與官員財產相關的銀行、稅務、公安、房產、金融與國土，這類信息的結構相對穩定，格式相對清晰。而半結構型數據與非結構性數據主要是指由公民個人在社交過程中留下的“數據足跡”和公眾參與而來的“數據反饋”，它們一般是通過微博、微信、QQ、論壇與貼吧等社交網絡信息出現。之所以將其劃歸為半結構或非結構數據，主要是由于這類信息并不是傳統意義上的可格式化信息，它們沒有固定的結構，可能是一張圖片、一段語音視頻等信息。
在數據收集階段，對應的是財產申報制度的申報與公示環節。主要是對數據源產生的數據進行整合與采集。其中申報階段重在申報數據與組織部門數據的整合比對，而公示階段則更多的是側重于公眾參與之后產生的數據信息采集。對于結構型數據主要進行數據的整合，由于不同部門間的數據存儲格式不一，所以在具體的數據收集過程中需要進行有效的整合。而對于半結構與非結構數據，則主要是數據采集。對于整合后的數據源與采集到的數據源，兩者之間需要進行相關性關聯，例如：最常見的關聯可以以個人身份證號為索引進行關聯，對于關聯后的數據進行數據存儲處理。
數據分析處理階段主要通過內部程序完成。對于已經完成關聯性的存儲數據，依托傳統的數據分析技術（如數據挖掘、數理統計、智能算法）和云計算技術，可以快速分析出申報主體的申報信息是否真實，對于虛假申報情況進行有效預警，同時依據海量大數據還可以對整個申報區域內有關信息進行預測，進而為下一步的財產申報制度改進提供決策支撐。
數據運用主要涉及財產申報制度的核查與懲處環節。在核查環節，大數據改變了傳統的以人工為主的核查方式，改由系統自動核查，這樣不僅提高了核查的效率，擴大了核查的覆蓋面，還節約了行政成本。原來的抽查將變成全方位的普查。同時，通過大數據分析也可以發現一些申報群體的共性以及部分申報主體的個性偏好，便于整個申報制度的及時改進。此外，大數據信息預警給懲處環節也提供數據支撐，使懲處環節更加科學高效。
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