池网科技 一、excel如何修改不同工作簿下的数据引用？
我试了一下，
黄晨
老师的方法是可行的，条件格式中条件公式跨工作表没有问题，而且很简单。下面是用VBA实现的，稍微麻烦了点，不太建议使用。打开你的工作簿，按Alt+F11调出vbe窗口，双击工程窗口中的工作表对象：把下面这段代码粘贴到右侧的代码编辑窗口中（所包含数据的工作表全部粘贴一遍）：将工作簿保存为启用宏的工作簿（*.xls或*.xlsm）。二、大数据时代下如何利用小数据创造大价值？
“所谓‘小数据’，并不是因为数据量小，而是通过海量数据分析找出真正能帮助用户做决策的客观依据，让其真正实现商业智能。”日前，在线业务优化产品与服务提供商国双科技揭幕成立“国双数据中心”，该公司高级副总裁续扬向记者表示，数据对企业决策运营越来越重要，大数据时代来临，企业最终需要的数据不是单纯意义上的大数据，而是通过海量数据挖掘用户特征获取的有价值的“小数据”，进而使企业获取有价值的用户信息，科学地分析用户行为，帮助企业明确品牌定位、优化营销策略。
“小数据”是价值所在
“如今数据呈爆发式增长，已进入数据‘狂潮’时代，过去3年的数据量超过此前400年的数据总量。但是，高容量的数据要能够具体应用在各个行业才能算是有价值。”国双科技首席执行官祁国晟认为，大数据具有高容量、多元化、持续性和高价值4个显著特征。目前，各行各业的数据量正在迅速增长，使用传统的数据库工具已经无法处理这些数据。在硬件发展有限的条件下，通过软件技术的提升来处理不断增长的数据量，对数据利用率的提升以及各行业的发展起着重要的推动作用
三、大数据下的数据安全
大数据下的数据安全
随着信息技术的快速发展，大数据已经成为当前时代的热点话题之一。大数据的产生、存储和处理已经成为许多企业的重要工作，然而在大数据时代，数据安全问题也变得愈发突出和重要。在大数据环境下如何确保数据的安全性，已经成为各行各业都需要面对和解决的挑战之一。
数据安全的重要性
数据安全对于一个企业来说至关重要。在大数据时代，企业积累了大量的数据，其中可能包含着重要的商业机密、客户信息、财务数据等。如果这些数据泄露或被盗取，将对企业的声誉和经济利益造成巨大损失。因此，保护数据安全不仅仅是企业的责任，也是企业发展的关键之一。
面临的挑战
在大数据环境下，数据安全面临着诸多挑战，其中包括数据量大、存储复杂、数据来源多样等特点。这些特点给数据安全带来了诸多挑战，包括但不限于：
- 数据泄露风险增加：大数据量意味着数据泄露的潜在风险也在增加，一旦数据泄露，后果不堪设想。
- 数据存储安全性难以保障：大数据存储在多个地方，如何确保数据的安全性成为一个难题。
- 数据处理环节容易受到攻击：大数据处理时，数据可能需要多次传输和处理，这增加了数据被攻击的风险。
保障数据安全的措施
为了应对大数据下的数据安全挑战，企业需要采取一系列有效措施来确保数据的安全。以下是一些保障数据安全的措施：
- 加强数据加密：对重要数据进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中不易泄露。
- 建立完善的权限控制机制：根据用户的权限设置数据访问权限，限制不必要的数据访问。
- 实施数据备份与灾难恢复：定期对数据进行备份，并建立有效的灾难恢复机制，以应对数据意外丢失的情况。
- 持续监控和审计数据访问：对数据访问进行监控和审计，及时发现异常行为并及时处置。
- 加强员工安全意识培训：加强员工对数据安全的意识培训，减少内部人员对数据的不当操作。
未来趋势
随着大数据技术的不断发展和普及，数据安全问题将会变得更加复杂和严峻。未来，数据安全将成为企业发展不可或缺的一环，同时也将会涌现出更多的数据安全解决方案和技术。只有不断创新和提升数据安全的措施，企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。
综上所述，大数据时代下的数据安全问题势在必行，企业需要高度重视数据安全，并采取一系列有效措施来确保数据的安全性。只有做好数据安全，企业才能在激烈的市场竞争中占据一席之地。
四、大数据的工作原理_？
数据核心原理：从“流程”核心转变为“数据”核心 大数据时代，计算模式也发生了转变，从“流程”核心转变为“数据”核心。Hadoop体系的分布式计算框架已经是“数据”为核心的范式。非结构化数据及分析需求，将改变IT系统的升级方式：从简单增量到架构变化。大数据下的新思维——计算模式的转变。 科学进步越来越多地由数据来推动，海量数据给数据分析既带来了机遇，也构成了新的挑战。大数据往往是利用众多技术和方法，综合源自多个渠道、不同时间的信息而获得的。为了应对大数据带来的挑战，我们需要新的统计思路和计算方法。
五、数据保护的工作内容？
数据安全保护系统的保护对象主要是政府及企业的各种敏感数据文档，包括设计文档、设计图纸源代码、营销方案、财务报表及其他各种涉及国家机密和企业商业秘密的文档，可以广泛应用于政府研发、设计、制造等行业。
产品特点
1.透明加解密技术：提供对涉密或敏感文档的加密保护，达到机密数据资产防盗窃、防丢失的效果，同时不影响用户正常使用。
2. 泄密保护：通过对文档进行读写控制、打印控制、剪切板控制、拖拽、拷屏/截屏控制、和内存窃取控制等技术，防止泄漏机密数据。
3.强制访问控制：根据用户的身份和权限以及文档的密级，可对机密文档实施多种访问权限控制，如共享交流、带出或解密等。
4. 双因子认证：系统中所有的用户都使用USB-KEY进行身份认证，保证了业务域内用户身份的安全性和可信性。
5. 文档审计：能够有效地审计出，用户对加密文档的常规操作事件。
6. 三权分立：系统借鉴了企业和机关的实际工作流程，采用了分权的管理策略，在管理方法上采用了职权分离模式，审批，执行和监督机制。
7. 安全协议：确保密钥操作和存储的安全，密钥存放和主机分离。
六、大数据的工作原理？
一、数据核心原理——从“流程”核心转变为“数据”核心
大数据时代，计算模式也发生了转变，从“流程”核心转变为“数据”核心。hadoop体系的分布式计算框架已经是“数据”为核心的范式。非结构化数据及分析需求，将改变IT系统的升级方式：从简单增量到架构变化。大数据下的新思维——计算模式的转变。
二、数据价值原理——由功能是价值转变为数据是价值
大数据真正有意思的是数据变得在线了，这个恰恰是互联网的特点。非互联网时期的产品，功能一定是它的价值，今天互联网的产品，数据一定是它的价值。
三、全样本原理——从抽样转变为需要全部数据样本
需要全部数据样本而不是抽样，你不知道的事情比你知道的事情更重要，但如果现在数据足够多，它会让人能够看得见、摸得着规律。数据这么大、这么多，所以人们觉得有足够的能力把握未来，对不确定状态的一种判断，从而做出自己的决定。
四、关注效率原理——由关注精确度转变为关注效率
关注效率而不是精确度，大数据标志着人类在寻求量化和认识世界的道路上前进了一大步，过去不可计量、存储、分析和共享的很多东西都被数据化了，拥有大量的数据和更多不那么精确的数据为我们理解世界打开了一扇新的大门。大数据能提高生产效率和销售效率，原因是大数据能够让我们知道市场的需要，人的消费需要。
五、关注相关性原理
关注相关性而不是因果关系，社会需要放弃它对因果关系的渴求，而仅需关注相关关系，也就是说只需要知道是什么，而不需要知道为什么。这就推翻了自古以来的惯例，而我们做决定和理解现实的最基本方式也将受到挑战。
六、预测原理——从不能预测转变为可以预测
大数据的核心就是预测，大数据能够预测体现在很多方面。大数据不是要教机器像人一样思考，相反，它是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。正因为在大数据规律面前，每个人的行为都跟别人一样，没有本质变化，所以商家会比消费者更了消费者的行为。
七、信息找人原理——从人找信息，转变为信息找人
互联网和大数据的发展，是一个从人找信息，到信息找人的过程。先是人找信息，人找人，信息找信息，现在是信息找人的这样一个时代。信息找人的时代，就是说一方面我们回到了一种最初的，广播模式是信息找人，我们听收音机，我们看电视，它是信息推给我们的，但是有一个缺陷，不知道我们是谁，后来互联网反其道而行，提供搜索引擎技术,让我知道如何找到我所需要的信息，所以搜索引擎是一个很关键的技术。
八、机器懂人原理——由人懂机器转变为机器更懂人
不是让人更懂机器，而是让机器更懂人，或者说是能够在使用者很笨的情况下，仍然可以使用机器。甚至不是让人懂环境，而是让我们的环境来懂我们，环境来适应人，某种程度上自然环境不能这样讲，但是在数字化环境中已经是这样的一个趋势，就是我们所在的生活世界，越来越趋向于它更适应于我们，更懂我们。哪个企业能够真正做到让机器更懂人，让环境更懂人，让我们随身携带的整个的生活世界更懂得我们的话，那他一定是具有竞争力的了，而“大数据”技术能够助我们一臂之力。
九、电子商务智能原理——大数据改变了电子商务模式，让电子商务更智能
商务智能，在今天大数据时代它获得的重新的定义。例如：传统企业进入互联网，在掌握了“大数据”技术应用途径之后，会发现有一种豁然开朗的感觉，我整天就像在黑屋子里面找东西，找不着，突然碰到了一个开关，发现那么费力的找东西，原来很容易找得到。大数据思维，事实上它不是一个全称的判断，只是对我们所处的时代某一个纬度的描述。
十、定制产品原理——由企业生产产品转变为由客户定制产品
下一波的改革是大规模定制，为大量客户定制产品和服务，成本低、又兼具个性化。比如消费者希望他买的车有红色、绿色，厂商有能力满足要求，但价格又不至于像手工制作那般让人无法承担。因此，在厂家可以负担得起大规模定制带去的高成本的前提下，要真正做到个性化产品和服务，就必须对客户需求有很好的了解，这背后就需要依靠大数据技术。
七、大数据时代下的数据挖掘
大数据时代下的数据挖掘
在当今信息爆炸的大数据时代，数据挖掘技术扮演着越来越重要的角色。随着互联网的快速发展和智能设备的普及，大量的数据被持续地产生和累积，这些数据蕴含着巨大的商业价值和潜在的洞察力。因此，如何从海量的数据中提取有用的信息和知识成为许多企业和机构面临的重要挑战。
数据挖掘作为一种通过自动或半自动地分析海量数据来发现其中潜在模式和规律的技术手段，为企业决策和战略制定提供了重要的支持。在大数据时代，数据挖掘不仅仅局限于传统的商业分析应用，还涉及到人工智能、机器学习、深度学习等更加复杂和高级的技术领域。
数据挖掘的目标是从数据中发现隐藏的模式和规律，并利用这些模式来进行预测和决策。通过数据挖掘技术，企业可以更好地理解市场和消费者行为、优化运营流程、降低风险、提高效率，从而获得持续的竞争优势。在面对日益激烈的市场竞争和不确定性的挑战时，数据挖掘技术可以帮助企业更加敏锐地捕捉机会、快速做出决策，并实现可持续发展。
数据挖掘技术涉及到多个领域的知识和技能，包括数据处理、数据预处理、特征选择、模型构建、模型评估等方面。在大数据时代，高效的数据处理和分析能力成为企业成功的关键所在。数据挖掘不仅仅是简单地对数据进行分析，更需要深入地挖掘数据背后的潜在价值和洞察力。
随着技术的不断发展和创新，数据挖掘技术也在不断演进和完善。从最初简单的关联规则挖掘到如今复杂的深度学习和神经网络模型，数据挖掘技术正变得越来越智能和高效。通过数据挖掘技术，企业可以发现更加精确的预测模式，实现更有效的营销策略和产品定位，提升整体业务绩效和竞争力。
在大数据时代下，数据挖掘技术不仅仅是一项科学技术，更是企业取得成功的重要工具。通过数据挖掘技术，企业可以实现从数据到智慧的跨越，最大限度地释放出数据的潜在价值和商业价值。数据挖掘技术的应用涉及到各个行业和领域，包括金融、医疗、零售、制造等，为企业创新和发展提供了无限的可能性。
总的来说，大数据时代下的数据挖掘技术正扮演着越来越重要的角色，成为企业获取竞争优势和推动创新的利器。随着数据量的不断增加和数据形式的不断多样化，数据挖掘技术将继续发挥着关键性的作用，帮助企业更好地应对挑战、抓住机遇，并实现持续的发展和壮大。
八、云数据工作是什么工作？
云数据（Cloud data）是基于云计算商业模式应用的数据集成、数据分析、数据整合、数据分配、数据预警的技术与平台的总称。主要攻克通信技术 ， 软件 ， 计算机学 ， 网站 ， 科技术语 ， 科学的一些难题。
九、谈谈怎样适应大数据下会计工作的转型升级？
个人拙见，不奢望有所苟同，但也请别乱喷。
个人认为，在大数据下，会计的转型，更多的是应该从分析，预算，决策这三块来发展了。？
其实会计就是很医生一样，客户不知道自己身体状况如何，所以需要专业的人来帮他们解决问题。
就好像你去医院体检，你花了钱体检（相当于企业请会计做账出报表），你当然希望能从体检报告上面获得有用的信息，趁早去解决（从财务报告上面分析出有用信息，用以辅助预算，分析，决策），但目前的会计里面，很多基层会计，都是跟医院得负责体检的一样，体检完，就给你（老板或者领导者）一份报告。然后跟没事人一样。
如果客户（老板或领导）能看懂这么一份体检报告（财务报告），那你不就是一个单纯的记账工而已，你有什么资格拿高薪呢。
客户是希望能在上面获取有用信息，来帮助自己做决定，在企业来说也是同样性质。
所以，接下来的会计转型，我个人认为，就是从分析，预算，决策这三块入手，基本的做账报税这一块重复性工作的，接下来会因为大数据的共享和机器人领域的进入，不是说就不需要了，但是需求来说，就肯定不可能像现在这般。到那个时候，其实单纯的记账报税会计，已经要不了高薪了，因为你不做，大把人做，企业不会因为你，而提高用工成本的。
十、数据员的具体工作？
数据员主要负责数据采集统计的设计、维护和数据的采集、数据的分析和加工。
