大数据相关论文好发表吗

大数据相关论文好发表吗

“大学生”是什么，大几或研几。论文是指毕（学）业（术）论（辣）文（鸡）还是什么

不难，只要有心人世上无难事

学术，是指系统专门的学问，泛指高等 教育 和研究，而学术论文是培养我们的科学研究能力的 方法 。下面是我为大家整理AAAAA的方法，希望你们喜欢。 发表学术论文的方法 1、确定自己的学术论文专业和分类方向。 2、查阅期刊，寻找合适自己学术论文的相关期刊，并对其规范性，合法性，及专业程度进行综合的了解和考评。 3、寻找代理机构或者杂志社。在此杂志之家网就得提醒各位，一定确认其合法性，正规性了，对于这些机构，杂志社也要做一个全面的了解和考评，并作出慎重的结论。 4、达成协议，支付定金。然后按照编辑或者审稿专家的意见对学术论文进行修正。 5、收到用稿通知后，付清余款。学术论文成功发表之后，杂志社或者相关机构会给你寄去样刊。 6、收到样刊，确认自己的学术论文已经成功发表。(记得确认期刊是正刊，并到知网去查询下有没有被收录) 关于经济的学术论文 关于高校科技统计中的问题及对策探讨 摘 要：高校科技统计工作是科研管理工作的一部份，准确的科技统计数据将为国家、为学校制定科技规划与决策提供重要的参考依据。然而，目前的全国普通高等学校科技统计工作仍然存在许多问题。本文描述了高校科技统计工作实际操作过程中存在的几个重点问题： 课题中的投入人员工作量统计数据严重失真;配套经费计算太复杂;国民经济行业分类与社会经济目标分类要求太细。文中提出了相应的对策方案及建议与同行者探讨。 关键词：高校科技统计 重点问题 探讨 引 言 高校科技统计工作由人文社会科学类与理、工、农、医类科技统计组成。统计数据的上报方式是以年报报表上报。年报报表内容包括[1]: 科技活动人员情况、科学研究与发展人员情况、科技活动经费情况、科学研究机构情况、科技项目情况、研究成果情况、学术交流情况、技术转让与知识产权情况。科技统计指标和教育部科技统计系统是开展科技统计工作的准则和工具，然而在执行科技指标和操作科技统计系统过程中仍然存在着许多的问题。 1. 科技统计过程中存在的几个重点问题 1.1课题中投入的人员工作量统计数据(即社科年报2表[2]与科技年报4-1表、4-2表[3]中的课题投入人员数)严重失真 课题中投入的人员工作量是指高等院校教职工中,在本年度内承担立项科研课题研究任务且研究工作时间累计在一个月以上(包括外籍或高教系统以外的专家和访问学者)的全时人员人数与非全时折合成全时人员人数之和,全时人员是指专职科技人员,非全时人员是指教师岗、教辅岗、行政岗中从事立项科研课题研究的人员。非全时人员折合成全时人员是按一年10个月的工作时间为标准进行折合。 课题中投入的人员工作量数据来源于科研项目中的各类专业技术职称人员的科研工作时间及参与项目的研究生人数。数据需要具体到参与某一科研项目中的每一个人具体在此课题中工作多少折合全时时间。需要所有科研工作者将每天就某一科研项目的工作小时登记记录然后到年底进行累计，累计之后再折合成全时工作量。由此可见，此项统计数据对数据的来源要求范围广、数据细。可是在实际操作过程中，课题中投入的人员并没有对具体的课题投入的工作时间的进行细致记录。从而使得课题中投入的人员工作量数据无准确来源依据。在目前的统计操作过程中，此项数据都是统计工作者根据数据的逻辑范围无可奈何地主观发挥，凭空设想数据，然后东拼西凑，将数据调整到数据的规定范围内，从而完成“课题中投入的人员工作量”的统计工作。这样的统计数据毫无意义，不尽加重统计工作者的无用工作量，而且有助于统计工作者对统计工作意义的负面思考。统计数据存在的这种不真实性，也是多年来统计工作得不到重视的一个重要因素。 1.2配套经费计算太复杂，数据的准确性得不到保证 在高校科技年报“科技项目情况表”(即科技年报st4-1表与st4-2表)中，配套经费要求根据项目类型(973、863、国家自然科学基金等)进行分类统计，而在年报“科技活动经费情况表”(即科技年报st2表)中，配套经费又需根据项目来源进行分类统计(即当年学校科技活动经费，其中为国家科技计划项目配套)。如果只有为数不多的几个项目有配套经费，所带来的工作量不会太大。对于配套经费涉及面大的单位，此项经费的计算太复杂。目前，各高校配套经费在财务建档时有两种情况：第一种情况，自财务建档时，配套经费就与项目下达经费一并做成一个经费帐号，这种情况下的配套经费经经过数据处理后，在“科技项目情况表”(即科技年报st4-1表与st4-2表)中能够很准确地体现出来，而在“科技活动经费情况表”(即科技年报st2表)中却无法正确体现。第二种情况，自财务建档时，配套经费就独立设立经费帐号，这种情况的配套经费可以分别在“科技项目情况表”及“科技活动经费情况表”中准确体现，但是需要通过复杂计算才能得出准确数据，计算非常繁琐，并且需要统计工作者有相当的计算机数据处理能力。由于当前的教育部科技统计系统在科技项目计算库中没有设有“配套经费”这一项指标，所以教育部科技统计系统在针对科技项目进行汇总计算时不会显示配套经费的汇总数量。计算“科技活动经费情况表”中的配套经费，需要统计工作者自建程序进行数据处理。这样的统计工作，给统计工作者增加了巨大的工作量。在实际的统计工作中，具备计算机编程能力的统计工作者很少，为了方便与显示数据，统计工作者会将全年的配套经费进行主观的分配，数据的准确性得不到保证。 1.3年报中“国民经济行业分类与代码”要求太细，数据不准确 在年报中的科技项目统计指标(即st4表)中，其中有一项指标为“国民经济行业分类与代码”(即L17)，统计中要求选择的分类代码为3位码。此项指标要求每一个项目(课题)按照《国民经济行业分类与代码》GB/T 4754-2002》标准，从396项分类代码表[3]中选择合适的分类代码，这种分类代码在项目下达的合同书上(从国家课题到自立课题)没有进行具体的设置归类。而在做年报统计时，要求统计工作者对每一项项目进行如此细致的分类。如果有2000个在研的项目，就需要统计工作者进行2000*396=792000次选择，假设做一次选择的时间是10秒钟，那么完成项目统计中选择“国民经济行业分类与代码”的工作时间就需2200个小时。事实表明这种统计分类指标要求太细，不切实际。实际中得到的结果只能是统计工作者根据项目所属学科做大致选择，然后以复制拷贝的方式填充相同学科项目中的“国民经济行业分类与代码”(即L17)栏的其他空白项。 1.4年报中的“社会经济目标分类与代码”要求太细，数据不准确 在年报中的科技项目统计指标(即st4表)中，其中有一项指标为“社会经济目标分类与代码”(即L18)，统计中要求选择的分类代码为4位码。此项指标要求每一个项目(课题)按照《社会经济目标分类与代码GB/T 24450-2009》标准，从98项分类代码表[3]中选择合适的分类代码，与“国民经济行业分类与代码”一样，“社会经济目标分类与代码”在项目下达的合同书上(从国家课题到自设课题)没有进行具体的设置归类。选择“社会经济目标分类与代码”的工作量同样很大。如按2000个在研项目进行统计计算，需要进行的选择次数应该为2000*98=196000次。如果做一次选择的时间是10秒钟，完成项目统计中选择“社会经济目标分类与代码”的工作时间就需544个小时。事实表明这种统计指标要求太高，不切实际。实际中得到是的结果也只能是统计工作者根据项目的承担单位做大致选择，然后以复制拷贝的方式填充相同承担单位项目中“社会经济目标分类与代码”(即L18)栏的其他空白项。 2. 针对科技统计工作中存在的几个重点问题，提出相应的对策方案 2.1课题中投入的人员工作量的数据无准确依据，统计出来的数据太虚假，建议在年报的统计中取消对课题中投入的工作量进行统计。 2.2关于配套经费的分类汇总，建议在项目统计指标中增加“配套经费”，进一步完善教育部科技统计系统中的汇总计算程序，使得配套经费能够根据项目来源及项目类型进行分别汇总。 2.3对于“国民经济行业分类代码” 及“社会经济目标分类代码”，建议在年报统计时只需统计到大类。“国民经济行业分类代码”选择到2位码，“社会经济目标分类代码”同样选择到2位码，这样不尽能减轻统计工作者大量的工作量，更重要的是能保证数据的准确性。 3.做好高校科技统计工作的几点建议 3.1适时地修订统计指标 我国的高校统计工作是自1985年开始[4]，至今已有27年的统计历史。虽然统计系统和统计水平也在不断地提升，但是我国科技的进步是跳跃式的大发展，各类科研项目及投入经费都在跳跃式地猛增，科技统计的数据呈直线上升，可是各项统计指标20多年来还是基本上没变。以致出现当前科技统计中的某些指标与某些统计方法跟不上当前科技发展的变化。比如项目中各项工作量指标，以前一个人就从事一个项目，估算一下还可以基本准确地统计到实际科研工作量，可是现在一个人同时进行的项目有2个到10个不等，一个项目的参与人数一般有3人到30人不等，造成对工作量的统计难度极大。使得用现行的统计系统及统计手段来计算科研工作量已经变得不可行。根据实际情况，适时地修订统计指标是非常必要的。 3.2增加高校科技统计研究课题的投入 每年的高校科技统计工作都是一项枯燥而又艰巨的工作。由于科技统计工作看似简单，实是艰难，对专项研究课题的投入也极少，致使实际从事科技统计的统计人员频繁变换。为了使科技统计与科技进步同步，稳定科技统计人员队伍，增强科技统计的科学技术含量[5]，增加科技统计研究课题的投入是非常必要的。 3.3增强高校科技统计数据的应用性 高校科技统计年报是需要耗费科研统计工作者几个月的加班加点的艰辛努力而得出的数据结果。但是大多数学校领导并不太重视这份报表数据，原因之一是年报中的数据与各高校实际需要用于做科技决策的数据的统计口径及统计指标不大一致，原因之二是上级部门对高校科技统计年报数据没有做出评价结果。只有通过提高数据的应用价值，才能使科技统计工作得到各高校领导们的进一步重视，才能使统计工作做得更好更实。 基金项目：广西教育厅基金项目“基于普通高等学校科技统计年报前期数据处理研究”(200911MS21)。 参考文献： [1] 吴利平，对高校科技统计的几点思考[J] 重庆邮电学院学报，2006年第6期，986-987 [2]全国普通高等学校科技统计年报表(人文、社科类)，中华人民共和国教育部，2010.10 [3]高等学校科技统计(理、工、农、医类)工 作文 件, 教育部科学技术司, 2006.11 [4] 刘仁义，对高校科技统计数据真实性和准确性的思考[J]，统计与决策，2006年 11月(下)65-66 [5] 徐芳，加强高校科技统计创新 提高科研管理水平[J]，科技管理研究，2008年第 9期，150-151 作者简介： 龙凤英(1965.9-)，女，汉族，湖南邵东人，广西大学科技处，高级工程师，从事科研管理及研究工作。 看了“发表学术论文难不难”的人还看： 1. 大学生如何发表学术论文 2. 大学发表学术论文 3. 发表一篇职称论文要交纳多少钱 4. 学术论文都要花钱 5. 对学术论文重要性的认识

大学生发表论文，如果不难就有问题了。你一个大学生，也就是完成本科基础教育，理论上来说你没有写出高质量的论文的条件的，所以不建议大学生一窝蜂的发表论文。如果水平真到了另说，本来就没有到能够完成论文的水平，也没有足够的知识积累，也没有做课题研究，这样纯粹为了奖学金什么的发表论文，就不太好了，不建议这样的去发表。当然，换个角度，如果就是纯粹感兴趣，想写某个专业，或者你有自己的独特研究，发表出来，那也不错，这种是可以的。但是大多数大学生没有发表论文的水平，所以只能发比较水的文章，意义不是很大。如果你实在想发表，就写好自己投稿试试，录用了当然更好。如果必须不得不发表论文，那你可以找一些快速发表论文的机构，比如淘淘论文网这种，可以快速审核快速发表。如果不是特别必须，不建议大学生发表论文。

大数据好发表论文吗

现在感觉大家说大数据，一般都在炒概念，大数据并不难，怎么让数据分析落地式很难的，在我来看，目前很多人都在吹嘘大数据，但是真正懂大数据落地的人寥寥无几。给你一个工具，FineBI,楼主可以自己看看。

毕业论文不用发表吧，除非是自己的特别需要啊，像补学分，或者是获得一些推免的资格之类的，像你说的这个方向可以看看《金融》里面的文章

答：大数据与会计专业论文选题方向大数据比较好。因为大数据就业范围广，题材丰富，比较容易写。

可以往数据分析方向写哦

如何搜索相关论文发表数据

论文数据可以在知网、万方、百度学术、制作调查问卷、官网数据、外文文献等，另外写论文的时候肯定不能仅仅参考国内资料，我们还需要一些外文的文献，而英文文献期刊有IEEE电气电子工程师学会，EBSCO等。扩展资料论文数据可以在知网、万方、百度学术、制作调查问卷、官网数据、外文文献等，另外写论文的.时候肯定不能仅仅参考国内资料，我们还需要一些外文的文献，而英文文献期刊有IEEE电气电子工程师学会，EBSCO等。

1.【中国知网】

中国知网是高校都用的学术资源网站，论文、期刊和外文文献都可以在这里找到，需要充值钱进去花钱下载才可以，毕竟是要引用别人的知识储备。直接在官网搜索想要的论文/期刊，也可以通过输入搜索关键词来找到需要的东西，外文文献相对比较难找点。

2.【中国数据网】

中国数据网就是进入“中华人民共和国国家统计局”官网找数据，接着可以在“数据查询”里点相关数据查询，有年度、季度、月度数据，也有普查、国际和部门数据，里面还有细分指标数据查询。如年度数据指标有国民经济、人口、对外经济贸易、能源、财政、价格指数、工农业、社会服务、固定资产投资和房地产等，可以搜索最近5年、10年、20年的数据资料。

3.【中国期刊库

里面都是中国各种出版社的期刊，可以花钱购买正版、高质量的论文/期刊，也可以下载一些免费的资料，看个人是不是需要了，我是觉得知网里的论文和期刊已经足够用了。

4.【其他网站】

再比如，不同的专业可以查询不同的网站，中国互联网络信息中心（CNNIC）可以在“互联网发展研究”里面下载《中国互联网发展状况统计报告》找到中国互联网使用情况的相关数据；而“中国城市金融学会”里可以下载最近关于经济、金融、医药等方面的优秀论文/期刊文章，还有研究报告都可以用，这两个网站都是可以免费下载的。

如何管理相关论文发表数据

管理类写论文下载数据意思就是论文数据要参考别人提供的。前期寻找数据可以在网上搜索，或者咨询一些同行和专家。另外在阅读文献资料的时候也可以多关注其他学者研究中使用的数据资料，然后根据这些线索去追溯原始数据。所以说，在阅读一定的文献之后，你对自己研究领域常见的数据来源就会有基本的了解了。此外，一些期刊会在其网站公开已经发表的论文中所用的数据集。

供应链成本管理论文所需要的数据取决于研究的具体领域和问题。一般来说，以下是可能需要涉及的数据类型：1. 成本数据：这包括供应链中的各种成本，如采购成本、制造成本、库存成本和物流成本等。2. 供应商数据：这些数据包括供应商的交货时间、质量和价格等信息，以及供应商的稳定性和可靠性等方面的数据。3. 需求数据：这些数据包括产品需求量和需求的变化趋势等信息。4. 物流数据：这些数据包括运输距离、运输时间、运输方式和物流网络布局等信息。5. 质量数据：这些数据涉及到产品和服务的质量水平，包括缺陷率、客户投诉率和维修成本等。6. 供应链风险数据：这些数据包括供应链中潜在的风险因素，如自然灾害、政治不稳定和市场变化等数据。以上仅是供应链成本管理论文所需要的数据类型的一部分，具体需要哪些数据还需要根据实际研究情况进行选择。

产品数据管理技术是现代企业产品研发数据信息化和过程信息化的主要技术手段。下面是我为大家整理的产品数据管理论文，希望你们喜欢。

浅谈汽车产品数据准确性的验证

【摘 要】本文分析了产品数据错误的原因，提出了产品数据验证的手段，通过对比实施产品数据验证手段前后产品数据的准确性，说明了产品数据验证的实施在产品数据管理中的重要性。

【关键词】车辆配置代码;BOM表;工程零部件清单;准确性;产品数据验证

错误的产品数据，会对公司带来很大的经济损失，比如：一是计划员根据BOM表定额下达的零件计划数量不准确——BOM表零件少挂，零件计划量不能满足生产导致缺货、频繁预警;BOM表零件多挂，零件计划量过大导致供应商零件积压。二是系统库存与实物库存差异较大——BOM表零件少挂，供应商零件的实际结算数量小于实际耗用数量，会要求逐一核算零件差异，增加差异核对工作量;BOM表零件多挂，个别供应商零件的实际结算数量大于实际耗用数量，公司多付款，造成公司利益损失。提高产品数据的准确性，可以让计划员准确的下达计划，使积压物料数量减少;供应商索赔量下降;物料反冲结算数据错误量下降，财务每月月底顺利关账等。因此，如何提高产品数据的准确性至关重要，以下提出了通过产品数据的验证手段来提高产品数据的准确性。

一、汽车产品数据的相关描述

1.产品配置表。某一平台车型的产品配置清单。是公司规划部根据市场需求、竞争对手的配置情况、成本、公司目标、公司设计能力等等情况，制定出的这一车型平台的配置清单。如动力配置信息，空调配置信息、排放配置信息等等。产品配置表是产品工程师开发这一车型零件的依据。

2.车辆配置代码。汽车配置多，车型品种多，必须有一个代码来描述一辆具体的车辆，以方便各个部门识别一台车辆。车辆配置代码就是为识别一台车辆的完整配置而编制的一组代号，是公司销售、计划、生产的核心代码。车辆配置代码由配置号、批次号、识别码组成，即可以简单的写成：车辆配置代码=配置号+批次号+识别码。配置号是用于代表一个车型中的不同配置种类(装何种空调、配哪种整车颜色、是否安装安全气囊、是否装OBD等等)。车辆配置代码代表了具体的一台车辆，在产品数据管理系统中，根据车辆配置代码，就可以导出这一车辆的所有零件清单。

3.工程零件清单。工程零件清单是描述整车产品工程状态的零部件各层级构成关系、件号、名称、变更经历号、更改指令号、图号、适用车型、配置、数量等内容的综合性电子表格清单，因此工程零件清单主要用于设计部门，产品工程师可以在工程零件清单中查找到零件的零部件各层级构成关系、更改记录和历史状态、适用车型等等。另外，工程零件清单也可以作为售后配件的基础数据来源。除此之外，工程零件清单还可以作为前期财务核算整车成本的基础数据来源。

4.BOM表。BOM表是针对某个具体车型的物料清单，利用这张清单可以不多不少的制造出一部完整的车辆出来。BOM表来源于工程零件清单;根据市场部发过来的市场需求，可以从工程零件清单中分解出满足市场需求的不同的车辆配置代码对应的BOM表。BOM表是下游包括采购、物流、财务等部门的基础数据来源。

5.工程更改指令。某一零件设计锁定之后，产品数据就下发到相关下游部门，下游部门开始对零件进行供应商定点、零件定价、零件试验等等一系列相关的行动。当这些行动都完成之后，零件正式在车上使用。因各种各样的原因，如，降成本，或客户提出更改需求等等，那么，需要对该零件进行更改。工程部门提出更改方案，并评审通过后，就通过工程更改指令将零件的更改信息传达到下游部门。

6.产品数据管理系统。产品数据管理系统是连接设计部门、采购、物流、计划、生产、公司销售等总门的纽带。基础数据由设计部门发布，采购、物流、计划、生产、公司销售通过产品数据管理系统使用数据以开展各项工作。汽车配置多，车型品种多，而且汽车有很多共用件，如果采用一个单一车型对应一个BOM表进行管理，那么零件的更改更换管理是很困难的。比如：某一车型平台总共有39种配置代码车型，有一个零件A是这39种配置代码车型共用，那么，当A零件更改为B零件时，就需要到39个表格中去更改信息，工作量大。因此，数据必须是将工程零件清单通过一定的逻辑关系上载进数据管理系统，从数据管理系统根据整车配置代码可以导出任意一单一车型的BOM清单。还是拿上一例子举例，只需要在一个表格中更改A零件为B零件，相对应的39种种配置代码车型的BOM零件清单就统一改变了。其中所说的逻辑关系指的就是和配置号相关的信息。如零件A，只在安装安全气囊时用到，那么，这个零件在上载进产品数据管理系统时，就必须带上安全气囊的约束。没有安全气囊配置的车辆配置代码在进行零件筛选时，就不会将A零件导出。相反，有安全气囊配置的车辆配置代码在进行零件筛选时，就会将A零件导出。

二、数据管理流程

项目前期由数据管理科汇总各专业科室制作的工程零件清单。在项目的试造车阶段，数据管理工程师从工程零件清单中筛选出造车清单，造车清单用于指导试造车阶段的物料采购、物料配送、整车装配等等。在项目批量生产之前，将数据上载进数据管理系统。数据的更改，必须有正式的工程更改指令支持。以下是数据管理流程的简易流程图。

三、数据错误的主要原因

1.出错零件数统计。2011年1月以前，我们没有实施产品数据验证流程，我们对2010年7月到12月的每月出错零件进行统计，统计数据如下：

2.出错原因汇总，分析出错原因。我们对2010年7月到12月的每月出错零件的出错原因进行统计，统计数据如下：

由以上数据我们可以分析得出，数据出错的主要原因如下：

(1)初始工程零件清单错误。工程零件清单由各科专业科室汇总而来，产品设计工程师对产品配置表理解的错误，或产品设计工程师的疏忽、大意导致的工程零件清单的错误。另外，产品配置表的错误也会导致初始工程零件清单的错误。(2)产品数据工程师分析上载错误。产品数据工程师对工程零件清单进行分析，将数据通过一定的逻辑关系上载进数据管理系统，以满足下游各个部门的需要。由于数据是由人工分析上载得来，汽车产品品种多，配置复杂，因此，经常会分析错误。(3)产品设计工程师发布工程更改指令错误。产品设计工程师经过工程更改系统下达产品的更改指令，产品设计工程师对产品配置表理解的错误，或产品工程师的疏忽、大意导致的工程更改指令错误。(4)产品数据工程师根据工程更改指令维护错误。产品数据工程师根据产品设计工程师下发的工程更改指令对数据进行更改。更改指令描述不明确，会导致产品数据工程师维护数据的错误。产品数据工程师对更改指令错误的理解，也会导致数据的错误。 四、产品数据的验证

产品数据的验证方法。2012年1月开始，根据产品数据出错的主要原因，我们在产品数据的各个阶段，增加各个阶段的产品数据验证手段，以提高产品数据的准确性。以下是具体的验证方法：(1)初始工程零件清单的校对。在项目初期阶段数据管理工程师通过产品配置表对工程零部件清单进行校对，有问题及时和产品设计工程师沟通更改。产品配置表描述了整车的所有配置，通过产品配置表校对工程零件清单，可以检查零件是否漏发、多发。以下面简单的车型配置举例：该车型分基本型和标准型，分别配不同的车轮，在检查工程零件清单时，工程零件清单中必须含有两个车轮的零件号，如果只有一个，那就是漏发零件了。通过产品配置表和工程零部件清单的校对，可以避免初始工程零部件清单错误。

(2)试造车清单的校对。在项目的试造车阶段，从工程零件清单中导出试造车清单，发送所有相关下游部门;项目造车前，首先到采购物流部门对数据进行校对，查看采购物流部门下计划采购物料的零件清单、配送物料的零件清单和工程部门发出去的造车清单零件信息是否一致;其次，到项目造车车间，查看造车BOM上的零件清单和工程部门发出去的造车清单零件信息是否一致;最后，数据管理工程师现场跟踪造车，将造车清单上的零件信息和实际装车零件信息对比，检查零件件号、零件数量是否一致，以检查数据的准确性。发现问题及时反馈给产品工程师。产品工程师核对更改。通过试造车清单的校对，也可以减少初始工程零部件清单的错误，同时也可以发现产品配置表的错误。(3)数据上载数据管理系统之后的校对。汽车配置多，品种多，通过人工分析上载进数据管理系统，难免会出现错误。数据上载进数据管理系统之后，将从数据管理系统导出的单一车型BOM表和从工程零件清单筛选出的单一车型零件清单通过一些函数公式进行对比，对比零件号是否一致，其次对比数量是否一致，以验证数据的准确性。如果两者对不上，再查找不一致的原因，将数据更改。这一验证方法，主要是减少产品数据工程师分析上载的错误。(4)工程更改指令的校对。建立完善的工程更改指令管理机制，工程更改指令下发后，主管、经理、平台总工、下游部门相关人员，都要对工程更改指令进行校对审核;定期对新员工进行培训，以减少产品设计工程师发布工程更改指令的错误;产品数据工程师根据工程更改指令更改产品数据后，需对更改前后数据对比，以检查是否维护错误，减少工为的错误。(5)下游部门对数据的反馈。和下游各部门保持良好的沟通交流，在使用数据时，下游各部门如发现数据错误，及时反馈给产品数据工程师。产品数据工程和产品设计工程师对数据进行校对，发现错误及时下发工程更改指令进行更改。(6)数据的定期校对。定期将产品数据从数据管理系统中导出，与工程零件清单进行校对，以保证BOM表数据的准确性。

五、新的产品数据管理流程

增加产品数据验证流程后，新的产品数据管理流程更新如下：

六、产品数据验证的效果及结论

从2011年1月开始实施产品数据验证流程后，数据的准确性大大提高，以下是2011年1月到2012年12月出错的产品零件数统计表。

从上表可以看出，实行产品数据验证流程后，出错零件数明显降低。从2011年1月到2011年7月，出错零件数还较多，那是因为实行产品数据验证流程之前维护的数据，有些错误才刚刚被发现。从2011年6月份开始至今，零件的出错数已很少。2010年出错零件总数全年约为360个，2011年出错零件总数全年降为为102个，2012年出错零件总数全年降为36个。出错零件数大减少，数据证明，产品数据的验证方法有效。

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下载数据在管理类写论文中指的是获取和使用各种数据以支持论文论点的过程。这些数据可以来自各种不同的来源，如调查问卷、采访记录、统计报告、经济数据和市场分析等。通过下载这些数据，研究者可以收集和分析相关信息，以加深对研究主题的理解和认识，从而更好地支持论文的结论和主张。此外，下载数据还可以帮助研究者发现新的趋势和机会，为其未来的研究提供更好的指导和方向。因此，对于管理类论文写作来说，下载数据是非常重要的步骤之一，需要认真对待并进行细致的分析和研究。

大数据方向好发论文吗

答：大数据与会计专业论文选题方向大数据比较好。因为大数据就业范围广，题材丰富，比较容易写。

公开数据集好发论文。论文的数据和分析有缺陷或者不足，一般这种论文编辑可能直接拒绝，但是也有编辑看中你论文的其他方面给你机会，那就需要做进一步的实验去获取更多数据或者阅读更多相关文献去找寻自己论文的不足之处并且加以修改。