摘要：本文以“财务数据分析”作为研究对象，对其展开研究。论文首先阐述了财务数据分析的内容及方法，然后结合现阶段高校财务数据分析的现状深入分析了其中普遍存在的问题，最后从运行机制、部门沟通、人才培养、综合利用等方面提出了财务数据分析的思路及具体对策。论文对于高等学校进一步加强财务数据分析工作提供了参考价值。
关键词：新会计制度；财务数据分析；高校
一、引言
网络信息技术、数据分析技术和云计算技术在信息处理、信息传输、信息挖掘上呈现出巨大的优势，势必推动高校的财务数据分析工作。而新政府会计制度的实施，对高校的财务管理工作提出了新的要求和标准，通过财务数据分析为高校财务管理和决策提供有价值的信息，进而提高高校财务管理水平的需求凸显，然而目前高校财务数据分析却存在许多问题，为此论文基于新会计制度背景，深入研究高校财务数据分析面临的问题及对策。
二、高校财务数据分析概述
1.高校财务数据分析含义
关键词：商务经济学；商业数据分析；stata软件；学科建设；实践应用
二、应用实践类课程与商务经济学科建设的关系
三、基于stata软件的商业数据分析课程设计
关键词:大数据技术;VOSviewer;热点研究;高被引论文;数据安全
引言
1数据准备
1．1数据收集
1资料与方法
1.1一般资料
1.2方法
1.2.1收集数据
1研究背景及意义
2研究现状
3BERT模型
DevlinJ等于2018年时提出了BERT模型，并指出模型是一种NLP领域的与训练模型。BERT模型的核心内容是找出目标文本中每一个词汇与其他任意词汇的关系，在这基础上，将词汇与句子中或文本中其他词汇的联系充分表示出来，即BERT模型能更清楚地展现出词汇在上下文的不同语义。其中，E1，E2，…EN表示需要进行训练的目标文本中的文字的输入，在经过编码层的双向的Transformer编码器后，输出的就是目标文本的向量化表示结果，即T1，T2，…TN分别对应输入字的向量化表示结果。BERT语言训练模型和其他模型相比，层数更深，对词向量表示的结果更加泛化，能够对目标文本中的任意词汇或句子之间的关系进行更详细地描述。但由于BERT模型在向量化时是经过编码层的双向Transformer编码器所进行操作的，其输出结果中的词包含了该词在其他句子中的所有语义，这对预测结果会产生影响。为解决此问题，BERT模型提出了两个预训练任务模型：Masked语言模型（MaskedLanguageModule，MLM）和下一个句子预测（NextSentencePrediction，NSP）模型。
摘要：现代教育是多元化的，在这个多元化的教学中，如果我们仅仅只看学生毕业论文成绩的总分或平均值来为学生排名，而不看学生在论文中的运用，这样单纯的排名并不能让我们能很清楚的了解这个学生的能力，全面地了解学生对毕业论文的运用与掌握。因此，本文运用多元统计中的因子分析法，通过SPSS来实现学生毕业论文成绩评定中的应用，通过实验来解决论文成绩评定的问题。因子分析法是多元统计分析中非常实用的方法，因子分析从众多的变量中提取公共因子，特殊因子，通过公共因子线性关系与特殊因子之和来观察分析数据。可以全面分析数据，更直接地了解学生在毕业论文中的实际情况，易于分辨出学生在论文质量的优缺点，全面了解学生的能力。
关键词：毕业论文成绩；因子分析法；SPSS
1引言
2统计方法
3实例分析
摘要：目前，中职教师教育科研能力不强，存在发现问题能力不高，提出质疑问题的能力偏弱、信息资料搜索和处理能力欠缺、解决问题设计能力不强、实际或实训操作能力、数据分析能力和写作能力都有待加强，为此，本文提出了加强理论学习，加强实际操作，加强写作操作三条路径来提升中职教师的教育科研能力。
关键词：教育科研能力；中职教师
一、教育科研能力表现形式
“教师成为研究者”是新一轮国家基础教育课程改革的不断深入的结果。如果说教师具备的科研意识是教师开展教育科研的精神动力的话，那么教师的科研能力就是教师的教育科研走向成功的铺路石。科研能力通常包括很多方面的内容，笔者研究发现中职教师教育科研能力主要表现为教师发现问题能力，就发现的问题提出质疑问题的能力、信息资料搜索和处理能力、问题设计能力、实际或实训操作能力、数据分析能力和写作能力六方面。
二、中职教师教育科研能力存在主要问题
三、中职教师的科研能力的提升路径
摘要：统计学是高校经济管理类专业的一门专业基础课，大数据时代，统计学实践教学体系需要变革和重构。本文首先分析了目前统计学实践教学体系存在的问题，然后提出了统计学实践教学体系的重构思路，并重新设计了与大数据时代相适应的统计学实践教学体系，旨在培养社会所急需的应用型经济管理类专业人才。
关键词：大数据时代；统计学；实践教学体系
大数据是从大量的、各种各样的数据源中使用一定的方法、工具快速地获取到有用的信息。大数据在数据的采集、清洗、分离、分析、展示等过程中需要使用统计学的基本原理和分析方法。大数据的发展为统计学提供更快捷更方便的数据分析和可视化工具。在大数据时代，高校经济管理类专业学生必须能够广泛应用数据分析技术，能够从大量数据中提取有用的数据，并运用一系列统计分析方法对数据进行整理分析，然后得出结论，做出科学决策。
1大数据时代统计学实践教学体系存在的问题
1．1统计学实践教学意识不强。当前，应用型高等院校经济管理类专业在统计学教学过程中普遍存在实践教学意识不强的问题，教师在教学中过于强调系统化的理论知识，讲解大量的公式、定理和推理过程，让数据基础较薄弱的学生失去了学习统计学的兴趣，同时忽视了培养学生运用统计学理论解决实际问题的能力，无法让理论教学活动与实践教学环节有效地结合起来。统计学本来就是一门实践性很强的方法论学科，其价值主要体现为用统计学分析方法来解决实际问题的实践操作能力，因此，统计学实践教学要解决的首要问题是加强实践教学意识。
1．3统计学专业软件训练不够。目前，一些学校因为财力的原因，没有购买统计学专业软件进行实践教学，对学生的统计学专业软件训练不够。由于实践教学课时不足，教师往往会选择EXCEL软件来进行实践教学，学生无法接触到SAS、SPSS等专业统计软件，从而实践能力较弱。另外，统计学实践教材也比较单一，能够适合经济管理类专业本科生，既有理论知识又有软件运用的教材很少，这也使教师在统计学实践教学中无法结合经济管理专业特点进行统计学软件的讲授，只是给学生讲解如何运用EXCEL软件做一些简单的统计分析。由于缺乏系统的统计学专业软件的训练，当学生进行调查研究活动时，就会出现不知道如何运用统计分析软件、如何选择适当的模型和方法来分析数据、对统计软件分析结果不能从经济管理角度进行合理解释等一系列问题。面对着大数据时代海量信息和复杂数据，要求经济管理类专业学生具备更高的统计软件应用能力。