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　　很多年前，我所在会计师事务所受某大型集团所托去它的某家子公司做费用专项审计项目。当时的审计方案是以各明细费用为总体，从中抽取样本去检查费用的真实性和准确性，看是否存在虚报、多报的现象。

　　到了现场，我们都铆足了劲去翻凭证，检查发票的真实性、凭证后附的原始单据是否齐全、审批签字手续是否完整等等。

　　最终的审计结果是除了有几张连号的的士票（一个人打车报销，其发票不可能连号，连号是表示乘客问的士司机要了好几张发票，以达到去公司虚报、多报的目的）报销外，并没有发现其他异常，发票都是真的，原始单据也齐全，审批手续也符合制度规定。

　　项目负责人也准备就此结束项目，其中一个组员在翻看凭证时，发现某部门总的出差油补报销很频繁。

　　该公司的出差油补政策是如果驾驶私人车辆用于公务、则公司给予2元/公里的油耗补贴。

　　该部门总虽然报销很频繁，但是呢，凭证后面的原始单据也齐全，什么行驶里程表截图、报销签字手续等都有。

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　　我们的组员将明细账做了个透视表，发现该部门总的出差频率远远高于其他人，而且出差的地点大部分都是A市，这就有点奇怪了。

　　后来一路排查，该部门总的老婆孩子在A市，他把个人往返两市之间的费用一直在公司报销。

　　当时还没有大数据的概念，只能靠审计人员利用自己的职业敏感性、专业知识去发现蛛丝马迹。

　　在审计该公司时，会计在凭证摘要里也只写了谁谁谁出差油补报销，并没有注明报销人出差的城市，如果要想知道是去哪里出差的油补报销，只能去翻凭证后面的附件。

　　当时我们为了统计该部门总的出差目的地等数据，花了很多精力和时间去翻凭证看附件。

　　自此出了这件事后，该集团公司出了一条新规，要求会计在做账时，如果是出差油补费用报销，则需要统一摘要格式为“XX于XXXX年XX月XX日～XX月XX日出差XX市油补报销”，如果是业务招待费报销，则需要统一格式为“XX于XXXX年XX月XX日业务招待费报销”，如果是下属代领导报销，则还是要在摘要里注明实际报销人是谁，比如“XX(XX代)于XXXX年XX月XX日业务招待费报销”。

　　这样的话，集团总部都不用去子公司现场，直接在财务系统里把明细账一导出来，然后从中提取相应字段做数据分析，就能知道每个人每个月的报销频率及报销金额，一旦发现指标异常，就能展开具体核查工作。

　　特别是业务招待费，有些是领导自己的私人朋友或家庭聚餐所花的费用，然后拿到公司来报，财务也不敢质疑，也不能要求领导在报销单上写清楚招待的谁（毕竟有些是招待政府官员、金融机构等相关人员，比较敏感），所以领导利用自己的职权将私人花费拿到公司报的现象层出不穷。

　　该集团出了这个新规后，一定程度上就能够遏制这种公款报销私人支出的现象，把所有子公司的数据一拉出来，分析一下各项指标，当事人很难解释，所以各子公司自然而然地会节约支出。

　　比如要设置哪些分析指标(出差频率、出差地点、报销金额等)，指标的正常波动区间是多少（每月两次、每月2000元等），超出这个波动区间则自动预警，同时规范基础数据以便于数据分析（规范凭证摘要格式统一，以便提取字段作数据分析）等等。

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　　记得以前有一次去到一家小公司做年度审计，发现他们家账上挂着10万块的营业外支出，一查明细，是滞纳金及罚款支出。

　　后来经与财务打听，原来是去年他们公司出现了点状况，又卡在企业所得税申报的时点，他们老板没有钱纳税，后来灵光一闪，现在不是大部分发票都是电子发票吗？那么就采用将电子发票重复打印的方式做账，做高费用，这样当季利润就会大幅下降，从而达到少缴税的目的。

　　刚申报完没多久，税务局就打电话让企业财务去税务局约谈，然后还来到了企业现场检查会计凭证，很快就发现了猫腻，当场就下了处罚通知书。

　　后来才了解到，税务局系统能掌控企业所有的发票信息，谁给你们企业开了多少发票，税务局系统一清二楚，比如其他企业今年给A企业总共开了5000万的发票，而A企业在做纳税申报时申报了8000万的费用支出，那税务局系统就会自动发出警报。

　　因为成本费用支出里不需要发票的只有人工支出，而人工支出的具体金额也可以根据与个税申报系统进行对接而获知，其余的成本费用都需要有发票，而以你公司为抬头的发票开出了多少，税务局系统一目了然，通过大数据一对比分析，你企业做纳税申报时数据是否有水分，系统自动就能判断。

　　而系统出现预警，税务局工作人员则需要去核查并解除警报，如果确实是有些正常的例外情况触发了警报，则工作人员则将会反馈给技术人员，技术人员会根据这些没考虑到的例外情况去完善预警模块的参数与指标，从而不断提高系统预警的准确度，而实现精准打击偷税漏税。

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　　之前还听说过一个案例，就是某纪委将全市各机关单位的油卡、公车、里程、维修等数据统一采集分析。

　　数字化是现在企业、高校、事业单位大力发展的新型管理模式，而数字化的基础就是大数据分析，基于大数据去指引企业的管理行为、经济决策等。

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　　好家伙，就因为多搜了几个缅甸，柬埔寨关键字，足足三个月了，短视频，浏览器，新闻啥的疯狂推送反诈骗，掏心掏肺噶腰子，现在别说东南亚了，边境城市都不想去了：）

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　　True Accord是一家用大数据进行债务催收的公司，在谷歌上的评分，高达4.8分（满分5分）。一家催收公司评分为什么这么高呢？

　　出乎意料的是，在评分下面而且下面表达感谢的，不仅有债权人，还有很多债务人。

　　他们说，多亏这家公司的帮助，自己才能摆脱债务困扰。有人甚至说，这可能是美国有史以来，最受欢迎的催收公司。

　　在我们通常的印象里，债权人和债务人，好像有一种天然的对立关系。你欠钱不还，我就得跟你过不去，直到你还钱为止。

　　首先，他们设计了一款产品，叫Recover。好多人觉得催债烦人，就是因为对方总是不分时间场合地打电话。尤其是在朋友同事面前，或者开会的时候接到这种电话。

　　首先，在邮件标题上，软件会自动根据债务人的公开信息，比如年龄、性别、欠款金额，来计算出更适合的邮件标题。（ 这里就是根据大数据，使用用户画像方法，进行个性化发邮件内容）

　　比如，有正经职业的中年人，这些人一般上有老下有小，对待债务比较认真。那么给他们的邮件，标题就要郑重一些。比如，“你可以做到！这笔债务是你的，你就必须承担责任。这是我们提供的还款方案，供您选择。”

　　假如是年轻人，语气就会轻松一些，带点幽默感：“嗨，我是你的债务，你忘记我了吗？”或者是“我正坐着吃冰淇淋、听着失恋情歌，因为感觉你正躲着我。”

　　因为有这样千人千面的标题，这家公司每周只发三次邮件，却能创造65%的开信率。相比于传统催收每天十几次的问候，效率高了很多。

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　　他们接单的标准是，只要这笔债务超过3美元，他们就接。你看，这么一来，业务范围又扩大了不少。

　　首先，是跟你讨论还款弹性，说白了，就是可以讨价还价。甚至是给出一点折扣。你可能会说，一个催收公司有什么权力给折扣呢？债务人会同意吗？

　　其实这并不难，因为催收公司收取的佣金是很高的，20%-30%是常事儿，如果是长期的欠款，甚至会超过50%。为了促使债务人还款，他们让渡5%的收益，完全值得。

　　假如债务人还不满意，Ture Accord这家公司甚至会请对方提还款方案，双方共同商讨出最佳还款计划。

　　从逾期前置管理，到个性化催款邮件，再到有弹性的还款服务，使True Accord催收的成功率比同行要高出50%。

　　所以，True Accord这家公司用大数据进行催收，提升用户体验，成为了美国有史以来，最受欢迎的催收公司。

　　第一层，围绕云平台建设为数字化转型奠基。目前，陕建集团正在打造企业私有云，未来将形成混合云模式，与公有云实现无缝连接。 第二层，以主数据平台为核心打造数字底座。通过主数据平台采集核心数据，通过IT系统沉淀交易数据，通过数据中台实现数据治理体系落地。 第三层，根据集团不同业务特点构建双模IT发展模式保证业务的敏捷和高效创新。

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　　阶段一：收费、室温采集建设与基础架构的设计和部署 阶段二：客服、科创、运营管理的数据分析需求 阶段三：生产部门数据分析需求的调研、设计和实施 、 阶段四：供应链、企审、人力资源等数据分析需求的调研、设计和实施

　　中建西部提出“一个APP，打造智慧工厂”的目标，旨在解决移动端困境和数据分散问题。分为三步走：

　　提起“大数据”，学术界和实用界对“大数据”的定义有所不同，本回答不纠结于大数据和数据的区别,主要针对题目，分享一些比较精彩的体现“实用性”的数据分析应用案例，希望可以起到参考和启发的意义。

　　其实数据分析的应用有不少典型的场景，譬如：在日常生活中有百度广告的定向推广和淘宝的“有好货”推荐；在比较专业的领域中有数据公司Palantir协助美国政府追捕，并帮多家银行追回了纳斯达克前主席麦道夫Bernie Madoff所隐藏起来的数十亿美元巨款。

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　　Netflix是美国国内规模最大的商业视频流供应商，其根据用户的观看记录，包括在看什么、喜欢在什么时段观看、在哪里观看以及使用哪些设备观看等，甚至记录用户在哪视频的哪个时间点后退、快进或者暂停，乃至看到哪里直接将视频关掉等信息，成功说服BBC重新翻拍了电视连结剧《纸牌屋》，甚至还根据数据挖掘出演员Kevin Spacey和导演David Fincher，电视剧页获得大量支持者与粉丝。这已经成为大数据的经典应用案例。

　　而优酷从2016年推出的自制网综《火星情报局》也自称利用大数据制作。首先，其每期的节目话题是根据“优酷大数据”筛选而来，容易引起网友的共鸣；而另一方面，优酷根据用户观看时的快进、后退等行为数据，推测观众的兴趣点与爱好点，以助于后续的剪辑与节目方案编写。据说第一季中大家后退重复观看次数最多的一幕，就是张宇的那句“上来”。。。。。。

　　个性化推荐最早是用于电商中，譬如亚马逊、淘宝，今日头条创造性地将其思想应用到新闻资讯方面，根据算法规则，将文章推送给更可能感兴趣的读者。这在一定程度上，提高了新闻内容和读者的匹配度，也让今日头条获得了巨大的装机量和用户活跃度，成为超越腾讯、搜狐、网易的自媒体平台。

　　头条号的机制虽然存在争议，但在理想化的角度，读者能直接看到感兴趣的话题，避免浪费时间在筛选上，其用户量和活跃度的保持也是不争的事实。

　　说到健康大数据，大家首先想到的可能是：健身手环——可以收集有关我们走路或者慢跑的数据，例如行走步数、爬坡高度、睡眠时长等，以该健康记录来提示我们改善健康状况。随着如今“健身”的观念越来越普遍，健身房同样可以应用大数据以获得更多的客户群、得到更高的利用率。

　　乐刻健身房正是如此。乐刻首创了O2O健身这样一个模式，以线上约课、刷卡入场的方式来获得客户数据。据相关负责人说，按客流量来算，三五千平米的健身房每天约有160—220人次，而在乐刻300平米的健身房里，每天访客可以多达350人次。

　　日常生活中，大家对农业的关注可能不是很多。但是大数据不仅能在金融、消费、媒体等常见领域有所应用，在农业行业也很有极大潜能。天气意外保险就是一个很有启发性的例子。

　　Climate的几位联合创始人是谷歌的早期员工，他们为天气保险的投保人开发了一种自助式服务——农民朋友可以登录公司的网站，确定特定时间段内需要投保的气温和/或降雨量范围。公司收到订单后，就会在100毫秒内综合分析天气预报、近30年来的国家气象局（National Weather Service）数据以及用户所在地的地质调查数据，并根据气候变化，对分析结果进行微调。根据结果，Climate会对意外天气风险做出综合判断，并作为保险商，给用户开出保费牛宝体育，提供农作物保险。投保人如果因为意外天气而受到损失，就能自动获得赔偿。

　　Climate自2007年开始融资以来，受到了大量投资者的支持，募资额已达1.07亿美元。投资者包括：谷歌风投（Google Ventures）、指数创投（Index Ventures）等，几年前被跨国农业生物技术公司孟山都（Monsanto）以9.3亿美元收购。

　　“无论是大数据在农业的应用也好，工业的应用也好，抑或是在金融行业的应用也好，最终都是通过大数据技术来获知事情发展的真相，最终利用这个“真相”来更加合理的配置资源。”【引用（大数据最核心的价值是什么？ - 王喆的回答）】