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    企业需要向这些机构取得跟自己企业相关的数据。在实践中，对于两种数据来源的方式我们简单分析下：①对于第一种数据来源方式，由于企业自动生成并保管数据是很有可能会篡改数据甚至是虚构数据的，在审计中，那就需要对企业数据生成、数据保管、数据转移、数据修改等企业的IT环境和内部控制措施进行核查，目的就是要保证数据从生成到审计的整个过程中是否存在可能导致数据被修改的因素或者隐患。②对于第二种数据来源方式，我们可以假定统一大平台的数据生成和管理措施是完善的，同时假定企业从大平台取得数据的过程和方式是值得信赖的，那么我们可以初步认定发行人的数据来源值得信任。当然，数据是否存在合理性，是否准确，是否有虚假的成分，那么就需要对数据进行进一步的分析。同时我们也需要通过一些核查程序对数据情况进行一个基本判断。（1）内控核查。如果一个企业的IT内控缺失，那么会增加数据不完整或数据被篡改的风险；（2）应用控制核查。主要关注算法逻辑和接口，例如取数逻辑、统计算法、接口调用等都会影响到数据完整性，应用控制核查需根据企业实际的系统情况和数据情况制定具体审计策略。数据源的清晰和质量的保证对数据建模的影响巨大。联通大数据提取精细意向客户！惠山区联通大数据值得推荐

在完全随机的数据中显示了某些规律，因为数据的量非常大，可能产生向各个方向辐射的各种联系，有可能会得到与事实完全相反的结论。但是只要数据足够大，数据挖掘总能发现一些相关关系，可以帮助我们发现趋势和异常情况。数据来源大数据分析的数据来源有很多种，包括公司或者机构的内部来源和外部来源。分为以下几类：1)交易数据。包括POS机数据、刷卡数据、电子商务数据、互联网点击数据、“企业资源规划”(ERP)系统数据、销售系统数据、客户关系管理(CRM)系统数据、公司的生产数据、库存数据、订单数据、供应链数据等。2)移动通信数据。能够上网的智能手机等移动设备越来越普遍。移动通信设备记录的数据量和数据的立体完整度，常常优于各家互联网公司掌握的数据。移动设备上的软件能够追踪和沟通无数事件，从运用软件储存的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)等。3)人为数据。人为数据包括电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过微信、博客、推特、维基、脸书、Linkedin等社交媒体产生的数据流。这些数据大多数为非结构性数据，需要用文本分析功能进行分析。4)机器和传感器数据。丰县联通大数据特价西藏营销联通大数据优势！

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