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一、2021届毕业论文指导教师分配表（详见附件1）
二、 毕业论文写作与指导的具体安排
论文辅导时间：2020年10月1日至2021年4月1日
具体安排：
工作安排
具体内容
具体要求
截止时间
选题
确定论文题目
根据自己的专业、结合实习情况，以项目为基础选择论文题目，并经指导教师审核通过。
2021年1月1日
提纲
构思论文结构、拟订论文提纲
结合企业实践内容确定论文结构列出提纲。
2021年2月1日
写作与批改
初稿
按照论文提纲撰写初稿，主动与论文指导老师联系审核与批改。
2021年3月1日
二稿
按照论文指导老师的要求反复修改、完善、补充。
2021年4月1日
定稿
达到论文基本要求，定稿电子版发给论文指导老师。
2021年4月10日
交稿
打印提交
双面打印，毕业返校时以班级为单位提交。
2021年6月
三、 指导教师联系方式
姓名
职称
邮箱
电话
方党生
副教授
2541790217@qq.com
2541790217
15136166829
杨冬梅
讲师
339097597@qq.com
339097597
18625779090
李春花
讲师
19772728@qq.com
19772728
18638793098
魏瑶
讲师
43665723@qq.com
43665723
15838313791
马杰
高级讲师
Hnhymj@126.com
13838067063
杜旭阳
助理讲师
604696049@qq.com
604696049
17396370961
高艳云
副教授
37742562@qq.com
37742562
13939020929
钱钰
讲师
397019111@qq.com
397019111
15093132377
梁慧丹
助理讲师
1620280267@qq.com
1620280267
15188395423
秦航琪
助理讲师
1191084277@qq.com
1191084277
15670930099
范迪
助理讲师
1261810070@qq.com
1261810070
18339270887
四、毕业论文参考题目
大数据技术及应用专业
1) 大数据时代下的网络信息安全
2) 大数据对市场调查技术与研究方法的影响
3) 大数据环境下社会舆情分析方法研究
4) 大数据在房屋租赁的应用
5) 大数据在互联网金融领域的应用
6) 大数据在电子商务下的应用
7) 大数据时代下线上餐饮变革
8) 大数据在养殖业中的应用
9) 大数据对商业模式影响
10) 大数据在智能交通中的应用
11) 基于大数据小微金融
12) 大数据在农副产品中的应用
13) 大数据在用户行为分析中的应用
14) 基于大数据的会员价值分析
15) 大数据对教育模式的影响
物联网应用技术专业
1）物联网技术在蔬菜大棚中的应用
2）物联网技术对智能家居的应用
3) 物联网技术对智能物流监管的应用
4) 物联网技术在企业的应用
5) 计算机物联网技术带来的影响
6) 物联网技术在校园安全的应用
7) 浅谈物联网技术的应用与发展
8) 物联网技术在企业的应用
9) 计算机物联网技术在各个行业的应用
10) 物联网技术在食品安全追溯方面的应用
11)物联网技术在楼宇智能化系统的应用
12)物联网技术在智能停车场系统的应用
13)物联网技术在安保行业的应用
14)物联网技术在智能交通行业的应用
15)基于物联网技术的校园宿舍安防系统的设计与实现
信息统计与分析专业
1) 某企业竞争力调查分析
2) 浅谈企业统计数据质量
3) 人口素质与经济增长的关系研究
4) 地区竞争力初步分析
5) 农业结构调整与粮食安全保证问题研究
6) 我国中小企业发展现状与对策
7) 对某市房地产开发的市场分析
8) 消费者购买动机调查分析
9) 某产品市场需求调查
10) 某产品销售预测
11) 某产品销售统计分析
12) 某产品竞争力分析
13) 产业结构变动分析
14) 大数据发展对统计工作的影响分析
15) 郑州租房状况分析
五、毕业论文（设计）格式规范要求（详见附件2）
六、毕业论文（设计）格式模板（详见附件3）
附件1：2021届毕业论文指导教师分配表
附件2
河南信息统计职业学院
毕业论文格式及规范要求
河南信息统计职业学院毕业论文（设计）统一的规格要求如下：
（一）开本
A4白纸（210mm×297mm）
（二）装订
长边左侧装订
（三）全文编置
1．页码
全文页码自正文起编列，正文与附录可连续编码。页码以阿拉伯数字左右加圆点标示，置页边下脚中间。
2．边距
正文至附录的文字版面规范为：天头25mm；地脚25mm；左边距30mm；右边距25mm。上述边距的允许误差均为±1mm。
3．行字间距
正文至附录的行字间距按5mm设置；字间距为1mm，或由Word自动默认。
（四）编排构成
1．前置部分
（1）封面设置
第一排：“河南信息统计职业学院”，华文行楷一号字，居中排列，第一排前空两行（三号字）；
第二排：“毕业论文（设计）”，黑体一号字，居中排列；
第三排：“ 级 专业 班”， 黑体三号字，居中排列，横线空格处填写相应内容，填写内容使用宋体三号字，与第二排空二行（三号字）；
第四排：“题目 ” 黑体三号字，居中排列，“题目”两字中间留两个汉字的空位，横线空格处填写相应内容，填写内容使用宋体三号字，与第三排空六行（三号字）；
第五排：“姓名 学号 ”， 黑体三号字，居中排列，“姓名“两字中间留两个汉字的空位，横线空格处填写相应内容，填写内容使用宋体三号字；
第六排：“指导教师 职称 ”， 黑体三号字，居中排列，横线空格处填写相应内容，填写内容使用宋体三号字；
第七排：“系别 ” 黑体三号字，居中排列，横线空格处填写相应内容，填写内容使用宋体三号字，与第六排空两行（三号字）。
第八排：“ 年 月 日” 黑体三号字，居中排列，横线空格处填写相应内容，填写内容使用宋体三号字，与第七排空两行（三号字）。
（2）声明
本人必须声明所呈交的论文是学生本人在导师的指导下独立完成的。除了文别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果。要求学生本人签名。
（3）内容提要
第二页为内容提要。内容提要是对全文基本观点的集中提炼和说明。提要中应阐明本论文（设计）要解决的主要问题及其依据，并指出创新之处。内容提要以300-500字为宜。其中“内容提要”为黑体三号字，每字间空一格，居中排列。“内容提要”下空一行编排具体内容，具体内容按照中文文章格式排列，使用宋体四号字。
（3）关键词
关键词是揭示文献主体信息的词汇。关键词在内容提要之后空一行设置。其中“关键词”三字用黑体三号字与“内容提要”对应居中排列，而后另起行设置关键词3-5个，用宋体四号字。各词汇间不用标点符号分隔，空一格汉字字符。
（4）目录页
“目录”二字用三号加黑宋居中排列，字间空三格；“目录”下空一行排全文的主要标题，用四号仿宋体。对目录中的每一个标题都要标注页码。
2．正文部分
一部完整的毕业论文（设计）正文部分一般应由以下要素构成：论文正文文字；结论；注释；参考文献。
（1）正文文字
论文（设计）的正文文字在署名后空一行排列，用四号仿宋字体打印。
（2）结论
毕业设计的体会和总结；该设计的结论、优点及有待探讨的问题。
（3）注释
注释是用于对文内某一特定内容作必要的解释或文字说明。注释的内容置于与当前页主题文字的分线以下，以带圆圈的阿拉伯数字标示，左空二格排列，用小五号宋体字。
（4）参考文献
参考文献是作者著文时研究和参阅的相关资料。“参考文献”四个字用三号黑体字左顶格标示。参考文献的内容置于主体文字之后空一行排列，其顺序与主体文字中的序号编排相对应，以带方括号的阿拉伯数字左顶格用五号宋体字排出全部内容。参考文献要列出书名，作者姓名、出版社及出版日期、并标明序号。在论文中引用所列的参考文献时，只要在方括号内注明所列文献的序号即可。
（5）毕业论文（设计）正文部分3000～5000字。
附件3
河南信息统计职业学院
毕业论文（设计）
级 专业 班
题 目
姓 名 学号
指导教师 职称
系 别
20 年 月 日
声 明
本人郑重声明所呈交的论文（设计）是我个人在导师的指导下独立完成的。除了文别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果。
论文作者签名：
20 年 月
日
内 容 提 要
××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××
关键词 ：××××× ××××× ××××× ×××××
目 录 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 结论 22
5.1 结论 23
5.2 问题与不足 26
5.3 未来展望 27
参考文献 28
1 ×××××××××××××××× 1.1 ×××××××××× ××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××
1.2 ×××××××××××××××× 1.2.1 ×××××××× ××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××
参考文献 [1] 江正荣编.地基与基础施工手册.北京：中国建筑工业出版社，1997
[2] 高大钊主编.土力学与基础工程.北京：中国建筑工业出版社，1998
………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………
[8] 赵玉良.房屋地基基础变形事故原因分析及处理.河北建筑工程学院学报，2007，25（2）
[9] 袁迎曙，贾福萍，蔡跃. 锈蚀钢筋混凝土梁的结构性能退化模型[J].土木工程学报，2001，(3)
[10] A. Castel, R. Francois, G.Arliguie. Mechanical Behavior of Reinforced Concrete Beams－Part 2: Bond andNotch Effects[J]. Materials and Structures. 2000, (3)
…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………
[12] 中华人民共和国国家标准.建筑地基基础设计规范（GB50007-2002）
[13] 中华人民共和国国家标准.建筑边坡工程技术规范（GB50330-2002）.
论文（设计）指导评语
建议论文成绩 指导教师
20 年 月 日
论文（设计）答辩评语
论文成绩 答辩组组长
20 年 月 日
答 辩 组 成 员
姓 名
性别
年龄
职称
工作单位
中图分类号：F832 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2016）21-0080-02
引言
2015年3月，总理在《政府工作报告》中首次提出“互联网+”行动计划，明确列出了有关互联网金融的发展规划，互联网金融正从金融服务体系的完善者逐步过渡为金融体系的参与者和合作者。“互联网+”是从工业时代的创新1.0到信息时代、知识社会的创新2.0下的互联网发展的新业态，指以互联网为主，包括移动互联网、云计算、大数据技术等一整套信息技术在经济、社会各个领域的扩散，本质在于传统行业的数据化和在线化。互联网金融是“互联网+”实际运用的一种形式，凭借其快捷便利、准入门槛低等优势迅速崛起，使大众拥有更加多元化的投资融资方式，无抵押贷款、第三方支付、P2P网络贷款、众筹融资等多种商业模式不断发展完善。
一、我国互联网金融的发展现状
互联网金融是指利用互联网技术和信息通信技术等一系列现代科学信息技术实现资金融通、支付和信息中介等业务的新型金融模式。互联网金融产生的原因可以从供给与需求两个方面阐述。需求方面，由于传统金融机构高门槛高手续费，导致了处于长尾理论尾巴上的有资金需求的中小企业或中低收入者长期被排斥在商业银行信贷业务之外，而新兴的互联网金融因其方便快捷、透明度高、成本低，恰好满足了中小理财投资者的需求。供给方面，信息通讯技术、大数据、云计算的迅速发展，刺激了互联网技术和金融功能的有机结合，提高了金融效率，丰富了金融生态。
当前我国互联网金融主要有以下六种商业运作模式：一是第三方支付，目前常见的第三方支付有中国银联、支付宝，财付通、快钱支付、易宝支付、拉卡拉等。二是众筹，主要有京东众筹、众筹网、点名时间等，据国内金融市场研究资料显示，从平台的影响力和可靠度方面排名，众筹网综合第一，京东众筹位列第二。三是P2P网贷，常见P2P平台有陆金所、拍拍贷、人人贷、宜信等。四是大金融数据，主要有两类，以阿里小额信贷为典型代表的平台模式和京东金融为代表的供应链金融模式。五是信息化金融机构，主要有三类，分别是以“融E购”为代表的金融电商模式、以网上银行为代表的传统金融业务电子化模式和以互联网为基础的创新金融服务模式。六是互联网金融门户，常见的有网贷之家、融360、91金融超市、大童网、安贷客等。
二、互联网金融对商业银行传统业务的影响
（一）对存款业务的影响
存款业务是商业银行传统业务中的基础业务，是银行的重要资金来源途径。互联网金融业务的范围逐步扩大，本质上具有商业银行存款方面的特点，因而对商业银行存款业务造成极大的冲击。互联网基金因其明显高于商业银行存款业务的收益率，吸引了大量商业银行储户的闲置资金，从而对商业银行的储蓄存款形成分流。以余额宝为例，2013年6月上线，是目前规模最大的货币基金。2014年余额宝七日年化收益率一度高达6.76%，最近也一直维持在2.4%左右，远高于银行活期储蓄。
（二）对贷款业务的影响
商业银行传统的信贷业务具有复杂的征信体系、烦琐的审批过程和较高的手续费用，这也会导致信用记录不完备的小微企业获取贷款十分困难。互联网信贷模式则利用海量的大数据资源细分目标客户，分析客户贷款需求和还款能力，提供多元化的金融服务。互联网融资的出现分流了对商业银行融资服务的需求，给商业银行的传统信贷业务带来一定的挑战。互联网融资包含三种主要模式：P2P网贷、众筹融资和电商小贷。以中低端理财市场为主要业务目标的P2P网贷公司，不受资本充足率和杠杆率的要求，低门槛，低成本，很大程度上缓解了中小企业融资难问题。近三年来，网贷运营平台数量增长迅速，从2013年的800家上涨到2015年的2 595家，网贷成交量自2013年的1 058亿上涨到2015年的9 823亿元，增长幅度高达828.45%。随着互联网信息技术的不断完善，互联网金融的影响力将会进一步增强，对商业银行贷款业务的冲击也一定会不断加大。
（三）对中间业务的影响
商业银行中间业务主要包括支付结算、银行卡、、担保、承诺、交易、咨询等。互联网金融创新，金融市场化改革，使得商业银行存贷利差缩小，从而更加重视中间业务的盈利性，但第三方支付的发展，打破了商业银行中间业务的垄断格局。互联网金融模式下，第三方支付被广泛采用，因其价格较低，操作便捷，很容易被消费者接受，中间业务有被替代的可能性。在支付结算业务方面，如支付宝、财付通等既可为个人客户提供信用卡免费跨行还款等资金支付服务，也可为企业客户提供大额收付款、一对多批量付款等资金结算服务。作为国内最大的第三方支付平台，支付宝的支付结算功能涉及网络支付、转账、手机充值、水电煤缴费等多个领域。
三、商业银行与互联网金融的优势分析对比
（一）商业银行的优势
1.资金和客户资源丰富。传统商业银行依靠几十年来的稳健运营，已经积累了大量的优质客户资源，对其顺利开展业务起到了基础性作用，这是近几年新兴的互联网金融一时无法超越的。尽管互联网金融发展速度加快，但是自身经济资本实力依然无法与商业银行相抗衡。
2.风险管理体系健全。商业银行拥有更专业的风险控制管理体系和信用风险管理经验，切实履行着稳健经营的理念，确保了客户资金安全性，比互联网金融具有更好的风险控制管理方面的优势。互联网金融目前的发展仍缺乏规范性和自控力，例如P2P跑路的事件屡见不鲜，整体的风险水平较高，资金安全保障不完善，一旦出现系统性风险，互联网金融企业违约可能性极大。
（二）互联网金融的优势
1.满足中小企业的融资需求。商业银行传统主流业务往往需要较高的信用水平和较高的交易费用，重心放在需求曲线的头部，即资金力量雄厚的大企业上，因而中小企业难以及时获得所需的资金和服务。而互联网金融依托互联网信息技术与大数据搜索技术，成本较低，效率较高，整合跨地域的分散资源，能满足中小企业和中低收入者的金融需求，实现长尾效应和资源的有效配置。
2.信息处理分析能力高效。互联网金融借助云计算、大数据技术，记录和分析客户消费与商户经营的数据信息，掌握了客户的消费意愿、财产状况、信用水平和还款能力，获取了一些个人或机构没有完全披露的信息。而这一信息采集和分析过程，又在互联网上完成，发挥了大数据强大的整合分析能力，从而省去了不必要的中间环节，大大提高了信息处理效率，降低了资金成本，这是传统商业银行无法高效低廉实现的。
四、我国商业银行应对的措施建议
（一）加强与互联网企业的合作
互联网金融和商业银行各具有不同的优势和资源，商业银行想要得到长足发展，下一步就需要与互联网企业加强合作，借鉴互联网金融成功发展的经验，将互联网技术同传统金融业务相结合，全面提升金融服务的水平和质量，调整商业银行的服务理念和服务方式，提高客户黏度和忠诚度，突破发展瓶颈。如百度与中国银行、中信银行等多家商业银行开展合作，涉及联名信用卡、电子商务平台、大数据、金融支付等多个领域，这是银行与互联网企业深度合作的典例，较好地整合了双方资源。
（二）加大产品创新力度
互联网金融通过获取的客户需求信息提供差异化的金融产品，自身得以快速发展的同时弱化了商业银行原有的代销产品经营模式。银行若想要在扭转因互联网金融导致的客户大量流失的局面，就需要依据客户的需求与体验感受开发特色化、个性化的金融产品。商业银行可通过细分市场，构建客户相关行为数据库，为客户提供定制化、高度专业化的金融服务及产品，提升客户体验。同时，开展网络营销，通过应用互联网技术降低成本费用，保证利润来源。
（三）加强专业复合型人才的培育
互联网金融和商业银行的竞争取决于人才的竞争。在“互联网+”时代下，商业银行面对拥有高端人才的互联网金融的冲击，要积极转变发展策略，进行金融创新。在这方面，除了积极引进具备金融营销知识与互联网应用技能的专业复合型人才外，在日常的经营过程中，还要定期对银行员工进行专业知识和业务能力的培训，避免员工知识结构单一化。只有培育出一支既懂银行金融业务、又了解计算机信息技术的高素质人才队伍，商业银行真正才能保持核心竞争力。
参考文献：
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doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2017.06.162
[中图分类号]G642.0 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2017）06-0-02
0 引 言
随着计算机互联网、移动互联网、物联网、云计算、社交网络等现代网络新技术突飞猛进的发展，人们通过网络浏览、搜索、购物等行为产生的数据日益增多，致使人们迈入了数据以大量性、多样性、价值性和高速性为特征的大数据时代。在我国，大数据已提升到国家战略的层面，国务院于2015年颁布的《促进大数据发展行动纲要》指出，“深化大数据在各行业创新应用”，在文化、教育等领域全面推广大数据应用和开展大数据应用示范。十八届五中全会通过的“十三五”规划纲要进一步提出了将“实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享”。
目前，大数据及大数据技术已经渗透到经济、社会、生活的方方面面，并影响着人们的理念、行为和习惯，其中，本科高等教育也深受影响。随着大稻莸募铀俜⒄梗现代教学技术不断转型升级，出现了慕课、微课、翻转课程等新的教学方法，对传统的本科教学也提出了前所未有的新要求。如何追随大数据时展带来的深刻改革，对教师掌握日新月异的现代教学理念，提高教学效果具有重要的意义。国内已有学者探讨了大数据对应用经济学、国际经济学、财政学、统计学和管理统计学等课程教学的影响及相应的调整策略。尽管刘涛雄和徐晓飞（2015）、姜疆（2016）、申红艳 等（2014）探讨了大数据时代的宏观经济分析，但鲜有文献研究大数据对宏观经济学教学的影响。因此，本文拟在大数据时代探讨宏观经济学本科的教学改革。
1 宏观经济学传统教学模式中的问题
宏观经济学是经济管理类专业中一门承上启下的基础课程，是经济管理类硕士与博士研究生入学考试的必考课程。宏观经济学研究整体经济现象，解释同时影响许多家庭、企业和市场的经济变化，主要考察国民收入的决定与变动、短期的经济波动、长期的经济增长、就业、通货膨胀和国际收支等问题。当前大部分高校的宏观经济学还是采用传统的教学模式，存在诸如注重理论教学、轻实践教学；教学方式单一、学生自主学习意愿不强；考核方式偏向固定化等问题。
1.1 注重理论教学，轻实践教学
宏观经济学是理论性和实践性均比较强的一门基础课程，该课程的理论可以指导解决现实生活中的经济问题和现象。但在传统的教学中，主要以讲授抽象难懂的理论知识为主，如国民收入决定理论模型、IS-LM模型、AD-AS模型等，为了让学生能够理解清楚宏观经济学理论的内涵，任课教师往往会用大量的时间去讲解这些理论知识，尽管在一定程度上有利于学生掌握理论知识，但占据了太多的课堂时间、消耗了教师太多的精力，教师在课堂上基本没有多余的时间和精力区开展实践性教学。
1.2 教学模式单一，学生自主学习意愿不强
大多数高校的宏观经济学仍采用教师课前备课，课堂上讲授教材附带或自作的PPT，课后解答疑难问题单一的传统教学模式。这种教学模式以教师为主体，教师在课堂上讲授的内容是学生获取知识的主要途径，而且教师课堂讲授占据了大部分的课堂时间，留给学生在课堂上讨论的机会和时间并不多，学生在课堂上以被动听讲为主，导致学生自主学习意愿不强，这不利于提高学生提问、探索、思考问题的能力。传统的课堂教学深受时间和空间的限制，教师完全掌握了教学进度，学生基本上按教学大纲进行学习，自主安排学习的空间不多，这不利于激发学生学习的积极性。
1.3 考核方式偏向固定化
传统的宏观经济学考核方式主要以期末考试为主，课程成绩一般按照平时成绩（包括出勤、作业、课堂表现、期中考试成绩等）与期末考试成绩3∶7或4∶6的比例加权平均组成。这种考核方式尽管在一定程度上能够相对客观地检验学生掌握宏观经济学基本概念、原理和规律等内容的情况，但也可能存在教师在试题命题过程中因为没有为主观题和客观题设置合理的比例，而出现学生平时上课不认真听讲，通过考前死记硬背获得高分的问题，未能检验学生运用宏观经济学理论分析并解决问题的能力。传统的考核方式也未对学生的学习态度、实践能力进行考核。
2 大数据时代宏观经济学教学改革的探讨
大数据时代为宏观经济学教学带来了海量的数据和新颖的案例等资料，为宏观经济学课堂教学提供了既丰富又生动的素材，为推进宏观经济学教学改革提供了强有力的保障。在大数据时代，对宏观经济学教学进行改革，可以提高教学效率、激发学生学习兴趣、培养学生独立思考和解决问题的能力，更有利于经济管理类专业学生掌握宏观经济学基础知识，为学习国际经济学、金融经济学、财政学等后续专业课程奠定扎实的基础，并为参加研究生入学、政府机关、金融机构、高校等用人单位的招聘考试做好充分准备。
2.1 形成基于大数据的教学理念
大数据时代要求人们要形成大数据思维，同样，大数据背景下的宏观经济学课程教学改革也需要具备大数据的思维。为了形成基于大数据的教学理念，任课教师要紧紧跟随大数据时展的步伐，积极参加各种运用大数据改进教学的培训、进修，认真学数据时代先进的教学技术和方法，并不断将这些教学技术和方法引入宏观经济学课堂教学中。
2.2 多渠道丰富教学内容
第一，添加大数据时代的海量数据信息资料，丰富教学内容。传统的宏观经济学教学存在理论性较强的问题，在大数据时代，任课教师可辅之以海量数据信息资料来丰富教学内容。与纯粹理论知识教学不同，基于现实经济现象的数据案例教学更加生动有趣，更能激发学生学习的积极性，更有助于学生牢固掌握抽象的宏观经济学理论知识，并提高运用宏观经济学理论分析问题和解决问题的能力。比如，在讲授居民消费价格指数（CPI）时，可分别引入基于扫描数据、网络搜索数据、谷歌趋势（Google Trends）预测CPI等案例分析。宏观经济学课程中，所有章节的内容基本都可以通过互联网查找到大量相关的数据信息资料，利用这些资料可以更新、修订教学大纲、教案和讲义，有利于丰富教学内容，也有助于提高教学效果。
第二，增加运用大数据技术进行宏观经济分析的内容。在经济新常态下，我国经济发展面临着更加错综复杂的国内外形势和更加繁重艰巨的任务，因此，宏观经济决策对宏观经济分析提出了更高的要求。“十三五”规划纲要中指出“完善政策制定和决策机制：注重运用互联网、统计云、大数据技术，提高经济运行信息及时性、全面性和准确性”。因此，在大数据时代的宏观经济学教学改革有必要加入宏观经济分析。
传统的宏观经济分析主要通过对比宏观经济指标、构建宏观经济计量模型、仿真宏观经济动力系统，对宏观经济运行形势及其发展趋势加以判断和预测。大数据时代的数据规模大、类型多，拓宽了宏观经济分析所用数据信息的来源，并提高了数据信息获取的时效性。目前，国内外运用大数据的概念、方法和技术进行宏观经济分析的研究主要集中在宏观经济预测（尤其是现时预测）、宏观经济分析技术、宏观经济政策和宏观经济数据挖掘等领域。
第三，借助大数据时代媒体报道拓宽知识面。在学习教材的基础上，可推荐学生通过互联网；物联网；经济信息联播、经济半小时、经济信息联播等财经类电视节目；《21世o经济报道》《经济观察报》《金融时报》《经济学人》等报纸杂志的财经报道，多渠道关注宏观经济热点问题，拓宽学生的知识面。
2.3 加强实践性教学
培养学生熟练运用宏观经济学理论与方法分析国内外现实生活中的经济问题和现象是宏观经济学教学的目标。因此，任课教师在讲授理论知识和方法的基础上，更应注重实践教学。
大数据时代的宏观经济学本科实践教学，应当以培养学生的主动性和创造性为根本出发点，任课教师可以以宏观经济学理论知识和丰富的大数据资源为基础，结合与大数据相关的课题、论文，将宏观经济领域的研究思想、研究方法、研究前沿引入教学。具体而言，教师可通过引导学生如何观察现实经济问题进行选题，如何结合宏观经济学理论构建数学模型，如何查找和整理文献，如何搜集大样本的宏观经济数据，如何撰写学术论文并加以修改等方式增加研究性教学。鼓励学生积极参与到研究中，使学生在研究过程中不断学习和实践，培养学生独立思考的习惯，提高其研究学习能力。
此外，还可采取“走出去”与“请进来”相结合的战略开展实践性教学。“走出去”是指组织学生到当地的统计局、发改委、经信委等与宏观经济运行紧密相关的政府部门和互联网、金融、电信、零售等应用大数据的企业进行参观学习，加强与这些单位开展深入合作，建立校外实训实习基地，让学生真正参与宏观经济学实践活动。“请进来”是邀请这些单位既熟悉宏观经济学分析，又精通大数据分析的工作人员到学校为学生开展报告、经验交流座谈会。
2.4 采用“以学生为中心”的教学模式
大数据时代的在线教学平台、翻转课堂、微课、慕课，为实现宏观经济学教学模式，由“以教师为中心”转换为“以学生为中心”提供了保障。具体来说，教师可先根据课程标准和教学实践的要求，制作宏观经济学课程教学大纲，接着按照微课、慕课、翻转课堂等教学模式的要求，从学生学习需求的角度出发，将每章节内容制作成PPT、视频、练习题、测试题、讨论题、评分标准等资料，然后将这些资料上传至教学平台，为学生提供丰富的学习资源，也为学生提供更多自主学习的空间，这样学生可随时随地通过在线教学平台进行自主学习。
在线教学平台采用交互式的短视频学习模式，以10分钟左右的片段式多媒体视频为主，并在线完成配套的测试题，让学生在轻松有趣的环境下掌握枯燥无味的宏观经济学原理，有利于激发学生的学习兴趣，提高学习效率。在线教学平台为学生和教师、学生和学生、教师和教师之间搭建了交流平台，通过平台可以相互发表观点、交流意见、提问、解答等，有利于增加师生的互动，也有利于培养学生思考、分析和解决现实经济问题的能力。此外，在线教学平台会将学生的学习行为进行记录，并根据记忆退化曲线提醒学生哪些内容需要及时复习，进一步运用大数据技术对平台记录的学生信息进行分析，可提炼出学生的学习能力、性格特征、学习状态等信息，依此开展有针对性的个性化教育。
2.5 实施多元化考核
在大数据背景下，宏观经济学课程应采用多元化考核方式，既考核学生对宏观经济学理论知识的理解程度，也考核学生综合运用宏观经济学知识的能力，同时，也考核学生在线学习和参与宏观经济学实践教学等情况。如，其可根据教学平台记录学生完整的在线学习过程（包括每一个知识点内容的学习进度、完成配套练习和测试的情况，完成答题的时间、答题的熟练程度、答题的顺序和答题的次数等），并结合参加实践性教学的情况、对各部分内容掌握的情况、课堂表现、出勤等综合考核，给出合理的课程成绩以及相应的评价。
3 结 语
大数据时代的到来，为宏观经济学课堂教学提供大量的数据和丰富生动的案例等资料。在宏观经济学教学改革中，应紧扣大数据时展的脉搏，充分把握好大数据时代带来的有利条件，整合一切可以整合的大数据资源，合理运用翻转课堂、微课、慕课等新教学方法，更好地发挥大数据服务宏观经济学本科教学改革，不断提高教学效果。
主要参考文献
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一、商业银行大数据应用研究综述
目前国内对商业银行大数据应用的研究论文并不多，国内研究主要介绍大数据这一新生事物及相关的技术，并探讨大数据带来的机遇和挑战。国外的研究也主要侧重大数据相关的技术方面。北京银行董事长闫冰竹从高层管理的视角探讨了大数据时代银行业的发展模式。潘明道等对大数据特征进行分析，并给出银行应对大数据挑战可借鉴的思路。全面分析了大数据时代将给商业银行带来的重要影响，并给出了商业银行培养面对大数据时代核心能力的策略建议。薛亮探讨了大数据技术将给银行业带来的改变以及银行的品牌建设如何适应这种改变。韦雪琼等分析了大数据技术影响下金融市场的变化，以期作出更好的投资决策和判断。
二、大数据应用给商业银行带来的机遇
大数据应用给商业银行带来的机遇营模式转型提供了重要战略契机！借助大数据中国银行业的未来发展将呈现出全新的蓝图。
第一，大数据应用将拓宽商业银行业务发展空间，加速产品创新。随着数据的不断积累和商业银行数据分析能力的不断提升，大数据应用将拓展银行的业务发展空间，设计具有定价权和竞争力的创新产品。社交媒体的兴起为银行创造了全新的客户接触渠道，从银行网点，ATM，POS等固定设备扩展到手机，IPAD等移动终端设备，再扩展到微博，微信等社交网络。大数据应用导致支付模式不断创新，从传统支付，电子支付到第三方支付，再到移动支付。第二，大数据应用将提升商业银行核心竞争力。我国商业银行目前基础设施和数据全部集中在数据中心，而且经过多年运行积累了大量的数据，因此最具条件率先盘活大数据资产，洞察数据中蕴涵的价值，更加科学地评价经营业绩，评估业务风险，配置全行资源，引导银行业务科学健康发展。第三，大数据应用将提升客户服务水平。大数据时代商业银行不仅销售产品和服务，而且积累了丰富的客户交易数据，特别是在网络社会化和搜索引擎技术支撑下，商业银行还能收集到社交网络上客户的活动轨迹以及市场数据。商业银行只要善于分析和应用这些数据，通过数据再利用和数据重组，分析客户的消费偏好，就能准确发现并掌握客户需求，并通过不同渠道为客户提供个性化的服务。
三、大数据在商业银行的应用实践
（一）渠道拓展
大数据时代商业银行的渠道不仅包括传统的渠道，而且还要整合日益互联互通的各种渠道，并增加社交网站等新的客户接触点。商业银行应整合门户网站、网上银行、电话银行、手机银行、等电子渠道，利用微博、微信、社交网站等新媒体，打造在线综合金融营销服务平台，进行产品推送、意见收集、客户服务和营销服务。
（二）个性化服务
个性化的金融产品和服务将成为银行业务发展的主要目标。个性化服务包括互联网化的电子渠道全景体验、个性化产品推荐。LBS位置营销、面向客户个体的深度观察等。商业银行通过收集并分析社交网络数据，聚类出不同的客户群体，如高影响力的客户、存在严重不满情绪的客户、转行倾向的客户，然后向这些客户群采取更有针对性的服务。
（三）精准营销
通过客户行为分析并预测需求实现精准营销是典型的大数据应用。精准营销包括目标客户的精准定位，传播途径的选择，营销活动执行趋势分析和异常监控，营销活动的传播效果和市场效果评估，商业银行应用大数据分析用户影响力。用户聚集区域和日常活动轨迹，用户基础银行业务使用的规律，用户关注点来实现客户营销。
（四）小微企业信贷
商业银行需要通过大数据挖掘，分析和运用，去识别具有市场潜力的中小企业客户，完善批量化，专业化审批，将贷款提供给合适的小微企业。
四、商业银行应对大数据策略
大数据应用取决于三个因素：数据，技术和思维。因此，商业银行需在这三个方面进行体制机制的创新实践，未雨绸缪应对大数据挑战。
（一）数据
商业银行需要提升互联网数据获取，管理和整合能力，不仅要完成银行内部数据的整合，更重要的是和大数据链条上其他外部数据的整合。商业银行不断地从广泛来源获取、量度、建模、处理、分析大容量多类型数据，及时在互联互通的流程、服务、系统间共享数据，并将分析结果应用于业务决策与支持。
（二）技术
商业银行必须进行技术创新，搭建自己的大数据基础设施来跨越这个鸿沟。大数据基础设施分为硬件和软件两类。硬件基础设施需要通过建设私有云来提供灵活，按需和动态的IT能力。软件基础设施是指商业银行培养一批既熟悉金融，同时也对互联网和大数据应用有深入了解的复合型人才，这些人才通过对数据进行实时深度分析，能够对未来趋势有更多的研判和预测，并为决策提供智力支持。
（三）思维
大数据时代商业银行必须具有数据思维。大数据时代重要特征就是社会数字化，一切社会现象解释、监控、预测与规划都离不开对数据足迹的收集，整理和分析。因此商业银行需要具有数据思维，放弃对因果关系的渴求，取而代之关注相关关系，放弃对随机样本关注，而关注全数据，数据分析结果不是精确性，而是混杂性。
参考文献：
2013年以来，互联网金融快速崛起并深刻影响着金融学子的学习生活、社会实践和思维观念。一系列互联网金融的新概念进入高等金融教育的视线：“大数据”、“云计算”、“社会征信”、“共享经济”、“数字货币”、“机器学习”、“人工智能”等，让金融专业的师生既兴奋又备感压力。互联网金融相对于传统金融的思维观念已经改变，经济和金融明显可分的界限被打破。当前，互联网“经济”、互联网“金融”和互联网下的“大数据”高度融合，浑然一体，不可分割。一切资金支付活动均通过移动终端进行，几乎不需要现实货币参与，点对点的资金流动使得“金融脱媒”趋势来得异常凛冽，基于大数据的分析解决了信息不对称的难题。受此影响，复合型人才和跨界发展不再是空洞的口号，传统金融教育的专才培养模式不再可行。互联网金融是新生事物，其实践远远走在了当前高等金融教育的前面，对传统高等金融教育产生强烈冲击，但也带来了变革和发展的机遇。因此，强化对互联网金融教育的研究，通过互联网金融思维重塑和再造高等金融教育势在必行。
一、互联网金融的优势和特点
（一）大数据优势
互联网金融首先是从“草根金融”兴起的，在民间金融“野蛮生长”和“乱象丛生”的时代中逐渐走向成熟，对传统正规金融形成强大压力。实际上，历史上非正规金融发展缓慢的根源在于一系列困境的桎梏：信息不对称导致严重的逆向选择和道德风险、社会征信缺失、无足值抵押等。互联网金融的出现，较好克服了这些顽疾，信息不对称可以依靠大数据技术有效缓解，移动终端的广泛使用结合人工智能使社会征信和债务催收都不再成为问题，在此基础上进一步催生了众筹、共享经济等变革创业方式、生活方式的全新业态。
（二）人工智能优势
与传统金融相比，人工智能效率高，错误率低，模型不断进行自主训练和优化，大大提高了适应性，在量化投资、决策咨询和风险控制等方面逐步取得优势。人工智能的核心是机器学习，互联网金融下每日新增的海量用户数据，以及公司之间的数据共享使得感知机、决策树、随机森林、支持向量机、Logistic回归、BP神经网络等一系列机器学习的核心算法和模型不断“学习成长”，在实践中取代了传统基于人工授信、核查和对客户分类的工作模式。在不远的将来，这种开放、大维度、多渠道的人工智能下的“智能”金融，必然取得对银行依赖中央银行建立的封闭客户数据系统的优势。
（三）“互联网+”的后发优势
“互联网+”是一种全新的思维，智能化、去中心化、脱媒化、信息化以及便捷快速的推广模式催生了各类体量巨大的新兴业态，作为这些业态的基础和共同体，互联网金融拥有显著的后发优势，领先于传统产业成为近年创新创业的最大落脚点。
（四）规模优势
2008年以来，互联网金融的交易规模迅速扩大，经营上的规模优势日益明显，各项交易成本明显下降。与传统金融业态不同，互联网金融由一系列的产业链构成：征信、借贷、催收和服务等环节可分散于不同的公司，在业务模式上可以灵活分散也可有效整合，每一环节聚焦其优势业务，可将规模优势带来的低成本优势发挥到极致。
（五）双创优势
2013年以来，互联网金融的交易成本低，可有效缓解信息不对称问题，交易效率高等的优势愈发明显，不断与其他行业形成跨界融合发展，催生创新，推动创业，极具双创优势。一是依托互联网的移动支付业务的快速发展，不仅远程支付场景不断完善，近场支付也在爆发；二是支付产业链的受理端及其延伸的综合金融增值服务———海量支付数据以及数据驱动的增值服务，为互联网金融企业带来了新的发展；三是区块链技术的融合运用引爆了“跨境支付”的探索热潮；四是在P2P等典型的互联网金融业务模式上，从以往只提供信息中介服务平台的模式创新发展出了引导P2P平台与担保机构合作、整合线上与线下服务以及增加债权转让等服务的新型模式；五是利用大数据、云计算和人工智能等技术帮助互联网金融公司开展客户的理财或量化投资业务；六是基于互联网的共享经济大大便利了人们的生活体验和观念。
二、当前高校金融教育应对互联网金融冲击的SWOT分析
表1是高校金融教育应对互联网金融冲击的SWOT分析矩阵，在理论和实践两个层面为当前高校金融教育如何应对互联网金融的影响提供了分析思路和依据。
（一）优势
首先，传统金融教育具有雄厚的人才基础和优势。自20世纪80年代我国建立高等金融教育事业以来，到目前为止高等金融教育已取得质的突破，金融专业的品牌认可、高考招分、学生素质、国际化程度、毕业后的薪资水平、社会评价等各项指标均处于各行业的前列。同时，国内金融领域在国际一流期刊发表的论文数量也在整个社会科学领域处于领先地位。其次，当前高校金融专业的培养方案和课程设置一般采取模块化搭建的思路，从公共基础、学科基础、专业培养、素质教育和实践实习等方面进行模块化管理，具有良好的可拓展性，互联网金融的相关课程可根据不同专业需要，进行优化组合，体现功能性。第三，互联网经济和互联网金融给高校师生带来了良好体验和观感，高校师生有充分的积极性迎接新专业的建设和发展。
（二）劣势
传统金融教育是单一化的金融专才培养模式，一般分为货币经济、金融市场、投资、金融工程、银行经营与管理、公司金融、家庭金融等方向，注重对货币、投资、资产定价、股票、债券和财务等“纯金融”知识的讲授，对大数据、人工智能和机器学习等涉及计算机与统计学习等跨领域的知识鲜有涉及。在互联网金融的冲击到来之后，我们发现业界需要复合型的跨界人才，单一聚焦金融领域的教学思维和模式开始变得落后和陈旧，金融教育需要“混业发展”。另一方面，教材建设相对滞后。目前，比较缺乏互联网金融的专业教材：一是自编教材的质量令人担忧；二是优秀的互联网金融的国外教材引用较少；三是互联网金融跟风开设课程的现象比较突出，没有因地适宜，教学内容和难度都过犹不及，影响了教学效果。
（三）机遇
互联网金融是朝阳产业，带来了巨大的发展机遇。当前，互联网金融行业的人才极度缺乏，不得不采取“挖墙脚”的无奈之举，导致银行业人才流失严重。限于人才奇缺，互联网金融目前的进入门槛较低，人员素质和水平良莠不齐，原因在于高校对互联网金融人才的培养处于摸索阶段，传统金融教育毕业的学生青睐于在正规金融行业就业，对以民营企业为主的互联网金融行业心存疑虑甚至偏见，人才供给严重不足。显然，传统金融教育向互联网金融教育转型发展的机遇巨大。不仅如此，互联网金融还在科研立项、论文选题、学生的实习实践、就业创业、高校金融教育的学科点申报、专业建设和师资培养等方面开拓了广阔空间，前景可期。另一方面，相对于传统的金融业而言，互联网金融是典型的跨界金融，从一开始就在进行业务模式的细分和产品之间进行内部整合。互联网金融也正在逐步通过用户、大数据和场景的互动来实现对银行、证券、保险、基金和资产管理等传统金融机构进行强有力的整合运作。互联网金融的跨界整合实现了不同行业功能的有机结合，推动了我国区域经济在空间和深度上的拓展。互联网金融需要既懂得信息技术又懂得金融业务、营销和管理知识的跨界复合型人才，这就对高等金融教育提出了更高的要求。但是从高等金融教育实践来看，金融、计算机及营销和管理类专业的教育还是各自为政，独立培养，忽略了跨界知识的构建，导致学生难以适应社会对复合型人才的需求。
（四）挑战
首先，传统金融教育“分业培养”的理念和当前互联网金融“混业发展”的现实需求严重冲突，需要解决“并轨”发展问题。其次，传统高等金融教育的课程设置和培养体系相对成熟，然而，互联网金融的实践远远走到了学校教育的前面。再次，互联网金融教育强调“长尾性”。与传统金融的“二八定律”正好相反，互联网金融的优势在于服务80%的小微客户，推广的是普惠金融的理念。但在传统金融教育中关于普惠金融、微型金融的相关课程几乎从不开设。消除“教育偏见”达到在正规金融和非正规金融之间的教育平衡，更加注重“长尾性”仍然任重道远。
三、结语
高等金融教育承担着为金融行业输送急需人才的重任，也是社会和家长的关切所在。互联网金融是未来金融行业的制高点，需要高校金融教育培养复合型人才，要求他们具备金融学知识，理解金融业务的原理，掌握信息化技术并能对大数据进行分析，还要具有一定的营销和管理能力。因此，主要的启示有如下几点：（1）注重学科交叉，优化课程设置，培养复合型人才。（2）加强师资建设，促进传统金融教育向互联网金融转型发展。（3）加强互联网金融的“产学研”的合作，树立“干中学”的务实求真精神。对此，高校金融教育是有优势的，要秉持开放理念加强彼此合作，使研究向应用转化。（4）加强对大数据和人工智能的关注，引入相关课程。此外，在互联网金融风险高发的背景下，高等金融教育也要积极承担社会责任，适时向社会进行互联网金融知识的推广和普及，提高民众规避风险的能力，达到普及金融教育的目的。
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一、大数据与高校
伴随着人类存储信息量的增长，越来越多的领域开始加入大数据阵营，越来越多的行业开始利用大数据分析，大数据给我们带来的影响已经悄然成为社会各行业运行的基础。
高校作为社会培养人才的一个重要的组成部分，目前多数学校仍延续着传统的教育范式，教学策略依赖教师的经验，教师的学术严重落后于社会科技的发展，学校的评估机制存在很多漏洞等等。许多专家发现了高等教育存在的问题，却没有更好的解决办法，以前我们常说“让事实说话”，现在我们大声呼吁“让数据说话，用说话的数据”。
二、迎接大数据
迎接大数据的到来首先要做的就是思维模式的改变。大数据科学本身其实是许多学科例如统计学，数据挖掘技术，机器学习，计算机技术，方法论相结合的跨学科科技，以多种理论为基础而诞生的新兴科技，使用者必须要对自己原本的思维模式进行相应的变革。
大数据首先强调的是“大”，采集一切有关甚至表面上看似“无关”的数据，也就是以后用于分析的数据要是全体数据，我们称之为“全数据”；其次，采集的数据讲究的是模糊，而不是精确，数据的种类模糊，数据的分析模糊，而预测分析的准确度来源于数据量之大，正所谓“量变带来质变”；最后，就是对于大数据分析的结果，我们要明确“是什么”，而不必在乎“为什么”。于是，大数据体系形成了思维的改变去采集数据，从而获得“大数据”，利用数据分析技术和算法来得到更为有效更为精准的数据。
三、使用大数据
（一）大数据的来源。高校中其实蕴含着更加丰富的数据，从学生的角度来说，学生的消费，家庭情况，宿舍活动，选课信息，学习进度，作业完成进度，考试成绩的比对，参与的社团，参加的竞赛，参加的活动，已经毕业的学生就业情况，社会职业供求关系，就业的满意度调查等等太多数据，从教师的角度，教学过程的监控，教学内容的整理，课程设计，，学生的成绩变化，论文质量，参与活动，科研项目等等数据，还要从社会，从家长，从宿舍，从第三方机构采集数据。由此可以看到整个校园的数据其实是一个极度庞大的数据，这些数据的集合才是“大数据”。
（二）大数据不是单纯的“数字化”。例如，某个教师采用计算机多媒体课件，或者使用在线视频课程，或者加入MOOC的阵营，这仅仅是简单的将原本文字的东西变成“0和1“而已，这是数字化，不是大数据，充其量算是实现“大数据”而使用的计算机技术。我们真正要做的是在这些计算机平台中去采集我们需要的数据，甚至收集我们看似毫无关联的数据。
（三）广义量化的数据。建立大数据，需要将一切信息进行量化，把文字量化，把数字量化，把地理位置量化，把沟通语言量化，把一切可以量化的信息都变成数据，构建大数据平台。
（四）大数据的作用。高校的大数据，要还原真实的教学质量，真实的就业情况，真实的师资力量，真实的管理决策成效，不能简单的用问卷调查得出“好、不好”的结论。大数据发掘了时间价值，节约了时间，历史数据的总结，实时数据的分析，以及对未来的预测。这一切都是建立在时间这个维度上的大数据成果。
四、小心大数据
（一）数据的隐私和安全。在高校中，学生的成绩，学生的基本信息，学生在网站上发表的信息，对老师客观的评价，学生参与的活动，教师的论文，就业信息等等一些相对可以公开的数据，但是经过分析和预测得到的评估结果，却涉及到了个人隐私。这也就是非隐私数据经过大数据分析得到的隐私结论的现象。那么我们该如何保护这些隐私，是需要相应的规范去保护，对于数据的使用和加工者要有详细的法律责任，以保护非隐私数据提供者的合法权益。
（二）永久存在的数据。高校对于学生在校期间或者对于教师在校期间所有发生的数据，比如大到一次奖学金，一次公开获奖，小到每次活动记录，一次出勤，一次缺勤，这些曾经否定我们进步的数据在大数据的时代变成了永久存在的数据，我们如何对待和处理这部分数据，是一个值得深思的问题。
（三）知“难”而“退”。高校利用大数据的分析得出对于某个学生的学习建议，让该学生能够轻松避开自己的弱项，选择相对平坦的路线进行学习，那么这样的结果是不是教育者希望看到的。我们一直崇尚学生学者要迎难而上，不要轻言放弃，要主动迎接挑战，现在有了大数据分析，他们可以轻松避开困难，为学生创造一条平坦的道路。这样的结果是我们作为教育者希望得到的吗？
结 语
任何新的变革，都需要时代的磨练，大数据时代刚刚起步，他要走的路还很长很长，他需要完善的地方还很多很多。现在我们要做的就是接受大数据，然后忘记大数据，让大数据这个理念变成“计算机”一样的通俗，一样的深入人心。我们需要关注大数据，使用大数据，我们也需要和大数据一起成长，更好的发挥它的作用。高校未来离不开大数据，大数据的发展也离不开高校，让每个学生、每个教师都步入大数据时代，去体会其中的奥妙，去感受他给我们带来一场划时代的变革，每个高校建立大数据信息平台势在必行。
中图分类号：F49 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）003-000-01
近年来，随着人民生活水平的提高，互联网走进了越来越多家庭的生活中，根据中国互联网络发展状况统计局的数据，我国互联网普及率在2010年6月达到了31.8%，超过了世界平均水平，此后，互联网普及率仍稳步提升，至2015年6月，中国网民已达6.68亿人，比整个欧盟的人口数量还要多。这样巨大的网民基数无疑为互联网金融的发展提供了优渥的土壤。
回望2013年6月13日，支付宝公司推出了余额宝，引起了市场的轰动，到如今，互联网理财产品呈现爆发式增长，银行、基金、互联网企业纷纷杀入这片蓝海，互联网理财产品总量快速增长。仅用了不到一个月的时间，支付宝就融资超过100亿人民币，截至2014年一季度末，支付宝共融资5412.75亿元，整个互联网理财产品市场融资超过一万亿元人民币。
互联网理财产品有着随时可申购赎回、没有申购资金门槛要求、年化收益率远高于活期存款等优势，再考虑到对于熟悉互联网的人士来说，购买互联网理财产品通常可以“一键式”完成，比去银行存款更加便利。由于互联网理财产品的这些先天优势，以及互联网理财产品和银行存款（尤其是活期存款）的高度可替代性，互联网理财产品的兴起对传统银行储蓄业务造成了一定冲击。
大多数互联网金融产品都拥有相似的商业模式，下面就以“余额宝”为例分析狭义的互联网金融产品的商业模式。
“余额宝”的发行主体是支付宝公司，是以“余额宝”为桥梁，将用户的闲散资金和货币型基金联系起来，能够带来余额增值的一项服务。在一个完整的使用流程中，用户首先通过将银行卡里的资金充值进入实名认证的支付宝账户；再用支付宝账户申购“余额宝”；申购“余额宝”的资金将被统一划至天弘货币基金账户内，天弘货币基金在市场上进行合理投资、获得收益；当用户申请赎回或使用支付宝进行支付时，天弘货币基金将获得的收益扣除其他费用后转入用户的支付宝账户。
在这个流程中最重要的一个创新就在于实现了“余额宝”和天弘货币型基金的无缝对接，通常货币型基金都是T+1赎回的模式，但考虑到这会极大影响用户体验，支付宝公司通过自行垫资，使得“余额宝”实现了T+0日赎回。即当用户把账户余额转入“余额宝”时，后台系统自动申购了天弘货币型基金，当用户转出资金或进行支付时，后台系统从支付宝公司的垫资中即时抽出相对应的数额完成转出，同时赎回天宏货币基金，T+1日到账填补垫资，从而实现了即时转出和无缝对接。与此同时互联网金融产品还有投资起点较低，开通方便，流动性高等优点。
回到商业银行储蓄业务来看，由于客户手中的资金是有限的，活期储蓄和互联网金融产品在功能性上的高度替代性，以及互联网金融产品相对较高的收益率，使得活期储蓄最容易被互联网金融产品挤占，个人定期储蓄由于收益率仍稍高于大多数互联网金融产品，因此受到的影响相对较小。
在理财产品方面，商业银行的金融产品门槛较高，用户体验也有提高的空间；在活期存款方面，活期储蓄业务不受重视，商业银行给出了极低的利率；在基金销售方面，大型商业银行对代销佣金有极大的定价权，大幅削减了基金公司的利润率，尤其是规模较小的基金公司在与银行合作时更加被动。互联网金融产品正是针对商业银行这三个“不够合理”的现状而生，为客户提供高利率、低门槛、良好体验的金融产品，使得银行客户开始转投互联网金融产品，银行的理财产品、活期存款、基金代销三块业务受到互联网金融产品的冲击比其他业务更大。
银行作为有实体网点金融机构，比互联网企业有更多的线下优势，相对来说，经常去网点储蓄或办业务的客户都比较依赖于线下，因此，中小型银行若要守住现有市场，一定要立足实际情况，利用好线下优势，定位于主要服务线下客户，强化营业网点的业务服务能力，加强自身优势。
一方面可以大力发展社区支行和小微支行建设，下沉中小型银行经营重心至老百姓身边，在社区内部设置网点。这种加强为个人客户服务的业务模式符合中小型银行的实际情况，只有差异化竞争，才能够在互联网时代的竞争下存活。
另一方面可以推广银行业务和小型便民点相结合的新模式。现在大多数小区或者村镇都设有小型便民点，有许多区域的小型便民点已经开始和银行合作，通过委托模式，用互联网或信息电话等手段为社区内及社区周边持卡用户提供信息转账、缴费、查询、存取款、支付等业务的便民服务点。该策略不需局限于传统的便民点模式，现在许多小区还设置了网购提货点，这是方便将网络支付和线下业务相结合的绝佳渠道。
大数据是目前互联网金融产品的杀手锏，商业银行也应及时跟进，享受互联网时代带来的技术红利。各个行业都开始尝试运用大数据来进行运营决策，这是一次巨大的转型，工作方式和思维都有很大的变化。当互联网平台公司用大数据作为工具、高举互联网金融产品进军金融行业时，商业银行应奋起应对，大力挖掘数据背后的信息，推出依托银行海量历史数据的电商平台。实际上部分商业银行已经开始推出自己的电商平台，以此积累交易和转账数据，打好数据基础，例如中国建设银行的“善融商务”上线一周年的营业额超过90亿，之后还有交通银行推出的“交博汇”，中国银行、中信银行、民生银行业分别开设了自己的电商银行。在大数据时代，商业银行需要的是能将金融和大数据融会贯通的人才，由懂大数据的人才为商业银行进行决策分析，可以让商业银行跟上互联网时代，一定程度上保持现有优势地位。 [本文由WWw. dYlW.nEt提供，第 一专业教学论文，欢迎光临dYLW.neT]
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中国人民大学的经济学、金融学、法学、商学等学科居全国领先地位，与这些优势学科相结合，促进学科交叉与融合，是学校工程硕士的发展方向和目标定位。我们设立了5个研究方向，其中金融信息工程方向是软件工程学科与金融学科的结合，企业信息化与电子政务是软件工程学科与工商管理学科的结合，计算机取整与司法鉴定是软件工程学科与法学的结合，大数据与云计算方向、基础软件方向都是我校计算机学科的重点研究方向。这5个研究方向与学校的优势学科紧密结合，充分彰显了中国人民大学全日制工程硕士的培养目标和定位。学生可根据兴趣自行选择研究方向，根据研究方向选修相应的课程。中国人民大学在工程硕士的招生、培养模式方案设置、学生实践落实、质量体系控制的过程中都与人文社科学科紧密结合，目标明确，过程严谨。
1.2D（执行）——实施培养方案，严格培养过程，完善质量保障
工程硕士培养要经过3个重要环节：课程学习、企业实习和学位论文。在每一个环节中又有若干环节，为保证培养质量，我们严格规范每个环节[2]。图2是一套完整的工程硕士培养质量保障体系。
1.2.1课程环节
在课程环节，除严格执行培养方案外，每门课程都有教学大纲。授课期间要进行教学评估，学生给每位授课老师在教学态度、教学内容、教学方式、教学效果等方面进行打分，也可给出具体的意见和建议。评估结果和学生给出的意见将会反馈给老师，让老师在教学中不断改进提高。每个年级的硕士班设立一名班主任，协调课程安排，了解学生动态，组织课余活动。
1.2.2实习环节
面向行业进行专业实践是培养模式高层次应用型人才的重要环节。落实实习基地和实习制度是保障实习环节有效完成的关键。我们选取与软件工程学科相关的高新技术型企业、金融信息化企业等作为学生的实习基地，在实习基地聘请企业导师，具体指导学生的实践环节。在实习过程中，制订实习管理办法，明确实习的时间、形式、要求，通过《企业实习手册》对实习环节进行过程控制。
1.2.3论文环节
工程硕士学位论文是工程硕士研究生掌握理论知识、实践能力、创新能力的全面体现，也是衡量培养质量和授予学位的重要标志。工程硕士的学位论文与工学硕士的学位论文侧重点不同，它更加重视解决工程实践的问题，因此论文的形式和评价标准也有不同的要求。我们将工程硕士论文划分为系统研制报告、IT管理类论文、工程设计类论文以及学术研究类论文4种类型，每一种类型都对论文提出了相应的要求。为保证论文的最终质量，我们在论文阶段设置了开题报告、、预答辩、论文评阅、论文答辩5个环节，每个环节都有相应的要求规范及实施办法，任何一个环节不通过，都不能进入下一个环节，这就保证了能够进入答辩的论文基本质量。具体实施如下：（1）开题报告环节。学院组织不少于3人的开题报告评审组，对学生的学位论文开题报告进行评审。基于工程硕士的培养目标，我们制订了开题报告评价标准。相关文件包括《开题报告模版》《工程硕士学位论文开题评价标准》。（2）环节。为了有效惩戒学位论文学术不端行为，保证研究生学位论文质量，加强研究生学术道德和学术规范建设，我们针对研究生学位论文学术不端行为进行专门审查，采取软件检测的方法，务求论文重复率不超过10%。相关文件包括《信息学院开展研究生学位论文学术不端行为审查工作办法》。（3）预答辩环节。工程硕士学位论文预答辩是保证学位论文质量的重要环节，是对进入答辩环节论文的又一轮筛选。相关文件包括《信息学院工程硕士研究生学位论文预答辩工作实施办法》《中国人民大学信息学院工程硕士学位论文预答辩评价标准》。（4）论文评阅环节。由两名专家对论文进行评阅，其中至少一名校外企业评阅专家针对论文的应用性给予评审和评价。（5）论文答辩环节。严格执行学校关于学位论文答辩环节的规定，保证通过的论文质量。
1.3C（检查）——培养质量检验
培养质量的高低可以从论文质量、教师学生的反馈、就业情况3个方面来检验。
1.3.1论文质量
论文写作过程5个环节的把关保证了通过答辩的论文已经过至少3次专家评判、1次。在某个环节被淘汰的论文，需要重新修改后才可以再次进入答辩。
1.3.2学生和教师的反馈
我们定期举行授课教师、学术导师、企业导师座谈会和学生座谈会，通过座谈会的形式，收集学生和老师对培养方案、课程设置、实习安排、论文等环节的意见和建议，听取学生和老师的评价意见，听取导师反映的培养和指导过程中出现的问题，为下一步改进方案作准备。
1.3.3就业情况
工程硕士的培养目标面向企业、面向实践，因此学生的就业情况最能反映我们的培养质量。企业在选拔人才时有它所关注的指标，企业的人才需求是否与我们的培养目标一致，从就业率及就业情况就能反映出来。2012年人民大学第一届全日制工程硕士毕业生和2013年第二届毕业生的就业率均为100%，毕业去向为金融机构、国家机关、大型国有企业（非金融类）、外资企业和国内其他知名企业，有的学生甚至同时拿到几家单位的录用通知。以2010级为例，50名学生的毕业去向数据分布情况如图3所示。从图3可以看出，近一半的学生被金融机构录用，这与我们最初设定的培养目标不谋而合。我们秉承与人文社科优势学科相结合的理念，将金融与软件工程结合起来，学生在课程学习、企业实习等环节都接受了相应的培养和训练，这样的毕业生一定是用人单位所欢迎的。
1.4A（处置）——总结、反思及改进
PDCA理论的最后一个步骤，是对于既往的总结与反思，提出改进措施。通过检验和反思，我们对培养方案进行更精细化的调整，对开题、评阅、答辩的各个环节以及管理流程进行改进，使之更适应工程硕士的培养。
金融学课程是理论性、时效性和应用性较强的学科。在经济全球化进程加速的国际背景下，我国经济和金融快速发展，社会上迫切需要培养大量的具有扎实理论基础、了解金融发展现状、掌握金融技能的人才，解决我国金融业的发展和经济稳定的问题。在高等院校中开设公共选修课，由学生自主选择学习，是体现学生个体差异性的必然要求，对拓宽学生的知识视野，优化学生的知识结构，促进学生知识、能力、素质的协调发展，提高学生的科学和人文素养，促进学生创新意识、创新精神的养成和创新能力、实践能力的提高，培养各种技能，发挥个性优势，提高综合素质，增强就业竞争能力，拓宽就业渠道起到积极作用。
现阶段金融教学迫切需要进行改革和创新，借鉴先进国家的课程设置，结合我国具体国情，通过开设前沿创新科学的金融学课程，重视学科交叉，拓宽学生的学术视野。在高等院校开设《互联网金融》选修课程，系统地、有侧重地介绍互联网金融的发展现状，分析案例模式，比较互联网金融与传统金融理论和实践异同，介绍互联网金融的监管，让学生在互联网金融的学习过程中学习如何整合金融市场信息，与金融市场发展步伐保持一致，养成不断更新知识系统的习惯。
一、开设《互联网金融》选修课的目的和意义
2013年被称为互联网金融元年。云计算、大数据、移动支付、网络社交等新一代信息通讯技术风起云涌，余额宝、p2p、网络金融社区等基于互联网平台的新型机构正在迅速崛起，互联网和金融业强强联合对传统运营模式产生了颠覆性的影响。随着互联网金融的不断发展，对传统金融的挑战，必然推动现代金融学的发展。开设《互联网金融》公开课课程具有如下目的与意义：一是为了了解互联网金融的学生普及知识，探讨互联网金融的内涵和外延，讨论互联网金融与传统金融机构的应对策略，丰富学生的知识结构。二是让学生了解互联网金融的发展背景、现状和未来的发展走势。三是鼓励学生培养创新思维，理解互联网金融贷款模式、第三方支付、众筹等模式的创新与挑战。四是全面认识技术变革带来的影响，介绍金融大数据分析与互联网金融，发挥学科交叉教学的作用。五是培养学生用思辨的思考方式分析新时期下金融市场风险，完善市场监管，建立互联网金融监管平台。
二、《互联网金融》选修课的课程内容体系设置
（一）教材的筛选
互联网金融是一门新兴的研究领域，目前尚未有系统的教材可以直接采用，本课程的教学材料由相关的专著和市场信息整理而得。本课程使用三本相关专著：一是罗明雄、唐颖、刘勇合著的《互联网金融》，二是盛佳编写的《互联网金融第三浪：众筹崛起》，三是芮晓武和刘烈宏合著的中国互联网金融发展报告（2013版）。这三本专著较为系统全面地诠释了互联网金融发展过程所取得的成就与出现的问题，并进行了较深入的分析。
（二）教材内容的安排
本课程主要涉及以下教学内容：第一章互联网金融的概况、内涵和外延，第二章互联网金融浪潮回顾，第三章第三方支付互联网金融，第四章p2p网贷，第五章众筹兴起与发展，第六章大数据金融，第七章互联网金融机构模式分析，第八章互联网金融风险控制与监管。课程内容介绍上以中国互联网金融业的兴起与发展为主线，重视与美国互联网金融业模式做比较。
（三）教学手段的利用
在教育思想上，本课程强调创新性、实用性、研究性，培养学生的学习和研究兴趣，以期对传统金融教学系统做有益的补充和拓展。我主要采用的教学手段如下：一是课堂讲授，以生动精辟的语言讲述互联网金融知识，启发学生多做前瞻性思考和研究性探讨。二是充分利用多媒体教学手段，播放一些与教学内容相关的影像资料、纪录片等，通过形式多样的多媒体教学手段，调动声、光、色，更强烈地刺激学生，活跃课堂气氛，提高学生的学习研究兴趣，达到良好的教学效果。三是充分调动和发挥学生的主观能动性，积极主动地根据教学内容提出观点，并通过项目讨论互动的形式，培养学生的创新意识和能力。
（四）考核方式的设计
本课程考核最
成绩由平时考核成绩和期末考核成绩等组成。各部分成绩均以百分制单独记分，加权平均记为最后成绩总分，各部分权重分别为总成绩的35%、65%。平时考核成绩由三个部分组成，在学习本课程期间要求学生写课程学习心得、课堂作业、课堂考勤。期末采取开卷考试的方式，以论文的形式考核。为确保论文质量，提前四周布置论题范围，确定课程论文的写作方法及规范要求。
三、《互联网金融》课程开设所面临的难点
互联网金融是互联网与金融两个原本不相干行业之间的合作、融合，互取其长。互联网金融通过网络技术实现资金融通提供了一种新兴金融服务模式。互联网金融的特点：金融服务高效化、便捷化、低成本化、长尾化和大数据化。整个互联网金融行业呈现出多元化、差异化的发展路径，出现了第三方支付、人人贷、电商+信贷、众筹、传统金融信息化、直销银行、互联网金融门户和虚拟信用等多种模式。相关方面的知识和案例可谓目不暇接，日新月异，如何精挑细选，如何精辟生动地讲解，紧密联系实际，需要授课者做大量细致的学习和准备工作，以达到较好的课堂教学效果。对于这样一个新兴边缘课程，必要时请实务部门的专业人士客座讲授，有利于学生了解该课程的最新动态，增强对实际操作的感性认识，使任课教师获益匪浅。互联网金融课程本身主要体现了相关学科交叉融合的特色。金融学与金融创新、财务管理、统计学、计算机科学和互联网技术的交叉互补应通有机结合。多学科的内容要求改进课程教学方法和教学手段，考虑现代金融实证和实用性，改变传统的“填鸭式”教学方式，加强实践环节，推广案例教学、专题讨论等各种新颖的教学方法方式，培养学生将抽象的理论知识运用于实际工作的能力。正确处理好知识的持续性与变革性的关系，教学内容既保持课程内容的相对稳定性，使学生掌握本课程的基础理论知识，又不断吸纳新知识、新信息，对该领域发展的前沿信息不断更新升级。
互联网金融课程的学科交叉的特点对选课学生的专业基础素质提出了更高要求。由于课程对多个学科的交叉和渗透的特点，在选修本课程前，对金融学、金融市场学、金融监管等课程要有必要的了解和学习。为了解决这个问题，在开设课程时可以考虑此公选课程主要面向大三和大四具有一定金融学和经济学基础的学生授课，保证教师与学生的有效互动，达到教学质量要求。
高等院校应该加大对公选课的支持力度和资金投入，尤其是对于课程涉及的教学资料和工具的购置应予以支持，对于优秀的公选课要给予适当的褒奖和奖励，调动教师的工作积极性，打造精品课程。高校应重视教师资源的优化配置，积极邀请知名学者和专家做兼职教授或讲座讲授，加强学校师资力量，开阔学生的专业视野，优化学生的知识结构。
四、结语
互联网金融是一种新兴的现代金融形式，其并不仅局限于为传统金融所忽视的市场，而且不断拓展金融服务的生产可能性边界和核心服务领域。其作为一门与金融相关的公共选修课，学生按照兴趣选择一个跨学科课程，能够吸引学生的学习，培养综合素质，加强对金融市场信息的反映。本课程的开设有必要顺应现代经济金融发展的趋势，保证教学内容的先进性甚至是超前性。教师在授课过程中需要不断研究学习新知，探索新的教学方法，尽力保证教学质量和效果。
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[中图分类号]D630.9 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2017）02-000-02
官员财产申报制度是预防腐败的一项重要制度，是实现党的十以来全面治党反腐倡廉“不敢腐、不想腐、不能腐”目标的关键一环。近年来，财产申报制度正逐步确立并取得了一定的成绩，但官员申报意愿低、核查难度大、预警效果差一直困扰其发展。官员财产申报，关键是“财产”，管住了财产的流向与路径，降低其来路与去向的隐秘性，财产申报制度才能真正有效果。大数据时代，人人都会留下自己的“数据足迹”，以官员“财产”异动为切入点，引入大数据思维，利用云计算等新技术、新方法，就能从无数的“数据足迹”中了解申报者的状况，从而起到全面核查、自动预警的效果。当前的官员财产申报，不仅需要理论突破，更需要技术创新，基于大数据思维技术将为官员财产申报制度创新开辟一条全新的路径。
1 国外研究综述
“大数据”（Big data）是指“无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理，并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的信息。”这个概念由Nature杂志于2008年最早提出，随后Science杂志于2011年阐述了大数据在科学研究领域的重要性，同年6月，麦肯锡全球研究所首次论述了“大数据时代”，并将大数据方法引入社会问题领域。维克托・迈尔-舍恩伯格教授与肯尼思・库克耶是大数据社会问题研究领域的杰出代表，2012年他们合著的《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》通过对比大数据思维与传统小数据思维的异同，阐述了“大数据时代”对人们的生活、工作带来革命性的影响。
现在，大数据广泛应用于社会各领域。在商业领域，沃尔玛利用大数据，可以清晰掌握全球27个国家11 457家门店近700万种商品任一时段的销售数据和销售细节，并据此预测顾客需求。在公共行政领域，美国是首个将“大数据”全面引入行政领域的国家。2009年，奥巴马政府《开放政府指令》，建设Data.gov公共数据开放网站；2012年3月，美国政府启动了“大数据发展计划”，同年5月，联邦政府《数字政府战略》。大数据战略有利于公众更好地获取并利用政府大数据，同时也极大提升了政府效能。
美国是官员财产申报制度最为完善的国家，而大数据在此功不可没。依托大数据，整合了税务、金融、国土及司法等部门信息，以国家征信系统为载体，核查部门可以轻松监控政府公职人员财产的异动，快速发现问题并作出回应。
国外在大数据运用有许多地方值得我国学习和借鉴，新的思维方式与新的技术革新将带来社会生产方式的巨大变革。顺应潮流发展，引入大数据思维，将是对官员财产申报制度创新的重要尝试。我国大数据还刚刚起步，数据碎片化、信息孤岛、部门条块分割、公民信息意识较为淡薄及国家整体信息安全威胁等都影响着大数据的发展。因此，借鉴必须结合国情，才能闯出一条新路。
2 国内研究综述
国内关于官员财产申报的研究非常多，但重点主要围绕以下几个方面展开。一是域外财产申报制度介绍及比较研究。郇天莹、荣俊 等重点介绍并对比了美国、韩国、新加坡等国家财产申报制度的异同及对我国的启示。二是我国官员财产申报制度存在的困境与影响因素研究。主要从官员抵触心理、隐私保护冲突、配套设施不完善等三个方面进行影响分析。王高贺、郭文亮认为存在藏富、保护隐私、担心收入减少、害怕腐败行为暴露心理、推行时机不成熟等心理。屠振宇提出了申报人隐私权保护问题。韩珍珍则认为当前官员认同度不高、缺乏法律制度的支撑以及配套制度不健全等是财产申报的困境。三是实现官员财产申报制度的方法与路径研究。梁平支持“自上而下”的路径。廖晓明则支持“自下而上”路径。从实际情况来看，“自下而上”是当前探索主要模式，但从国外实施的成功经验来看，只有“自上而下”才有可能真正全面实现财产申报。
近两年来，将大数据思维、技术运用于腐败预防和惩治成为研究的热点。徐浩程提出利用大稻菅罢腋败；张硕、高九江探讨了大数据技术在腐败防治机制中的应用；刘筱勤则强调应用大数据对当前的廉政制度进行创新；廖晓明、魏永平、罗文剑基于大数据技术阐述了预防腐败的方法、框架以及面临的挑战。在实践领域，江苏昆山、北京市检察院、广东肇庆、上海奉贤区纪委探索了“大数据反腐”新模式，在利用大数据科技反腐方面取得了较好的成效。
综上所述，随着“大数据时代”到来，基于大数据思维的反腐败研究成为热点，为反腐败开辟了新的研究思路，值得肯定与借鉴。当然，这些研究更多针对腐败这一宏观领域展开，在大数据技术具体运用过程中因为缺少具体载体而无法聚焦。再加上廉政数据收集难、数据挖掘分析专业人员严重不足等因素，其真正运用还有很长的一段路要走。
3 大数据思维下的官员财产申报模式探索
运用大数据思维，从技术方法层面对官员财产申报制度进行创新研究，能给官员财产申报制度研究以一个全新的视域，从而开辟出一条新路径规避或突破当前的层层阻碍。从应用价值来看，基于大数据思维的新方法与新技术，通过构建三位一体的“数据收集―挖掘分析―数据运用”新机制，能有效解决虚假申报、抽查比例低、核查难度大及公众参与难等问题，有利于现有条件下快速提升官员财产申报制度的绩效。大数据财产申报模式，如图1所示。
大数据的基石是数据源，通过对官员财产申报信息的梳理，可以把大数据信息源的类型分为三类：结构型数据、半结构型数据、非结构性数据。其中结构性数据主要是通过组织部门提供信息，主要涉及与官员财产相关的银行、税务、公安、房产、金融与国土，这类信息的结构相对稳定，格式相对清晰。而半结构型数据与非结构性数据主要是指由公民个人在社交过程中留下的“数据足迹”和公众参与而来的“数据反馈”，它们一般是通过微博、微信、QQ、论坛与贴吧等社交网络信息出现。之所以将其划归为半结构或非结构数据，主要是由于这类信息并不是传统意义上的可格式化信息，它们没有固定的结构，可能是一张图片、一段语音视频等信息。
在数据收集阶段，对应的是财产申报制度的申报与公示环节。主要是对数据源产生的数据进行整合与采集。其中申报阶段重在申报数据与组织部门数据的整合比对，而公示阶段则更多的是侧重于公众参与之后产生的数据信息采集。对于结构型数据主要进行数据的整合，由于不同部门间的数据存储格式不一，所以在具体的数据收集过程中需要进行有效的整合。而对于半结构与非结构数据，则主要是数据采集。对于整合后的数据源与采集到的数据源，两者之间需要进行相关性关联，例如：最常见的关联可以以个人身份证号为索引进行关联，对于关联后的数据进行数据存储处理。
数据分析处理阶段主要通过内部程序完成。对于已经完成关联性的存储数据，依托传统的数据分析技术（如数据挖掘、数理统计、智能算法）和云计算技术，可以快速分析出申报主体的申报信息是否真实，对于虚假申报情况进行有效预警，同时依据海量大数据还可以对整个申报区域内有关信息进行预测，进而为下一步的财产申报制度改进提供决策支撑。
数据运用主要涉及财产申报制度的核查与惩处环节。在核查环节，大数据改变了传统的以人工为主的核查方式，改由系统自动核查，这样不仅提高了核查的效率，扩大了核查的覆盖面，还节约了行政成本。原来的抽查将变成全方位的普查。同时，通过大数据分析也可以发现一些申报群体的共性以及部分申报主体的个性偏好，便于整个申报制度的及时改进。此外，大数据信息预警给惩处环节也提供数据支撑，使惩处环节更加科学高效。
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