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  • 辦公自動化軟件用于金融市場的分析論文

    時間:2024-08-30 01:08:06 自動化畢業論文 我要投稿
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    辦公自動化軟件用于金融市場的分析論文

      當前,金融產業逐漸走向混業經營模式,證券、股票、保險、基金、銀行等均是金融市場的范疇,如何維持各個行業支構之間的協調性,這些是企業經營者繼續考慮的問題。因此,充分發揮辦公自動化軟件功能,對金融市場展開全面分析,可以促進金融業經營的可持續發展。

    辦公自動化軟件用于金融市場的分析論文

      1 辦公自動化軟件特點

      辦公自動化(OA)是信息化時代企業經營模式的特點,其不僅適應了科技化產業背景要求,也順應了我國經濟轉型期的相關要求,為行業經營:請記住我站域名創建了高科技平臺。

      1.1 功能性

      辦公軟件指可以進行文字處理、表格制作、幻燈片制作、簡單數據庫的處理等方面工作的軟件。企業走信息化改革之后,對計算機軟件功能要求越來越多,這是現實辦公事務處理所需要的。辦公自動化軟件可根據行業用戶提供對應的功能,滿足日常經營及市場分析等多方面的操作要求,具有廣泛的功能性特點。

      1.2 多樣性

      科學技術發展促進了計算機應用軟件的多樣性改造,辦公軟件產品形式也呈現了不同類別,滿足了辦公人員多方面的作業要求。例如,金融行業辦公軟件更加多元化,主要包括微軟Office系列、金山WPS系列、永中Office系列等。多樣性軟件用于行業分析,可減少人工參與金融事務處理的難度,建立了高科技經營模式。

      2 金融市場分析面臨的主要問題

      金融業是我國新型行業的典型代表,近年來在國民經濟總收入中占有較大的比例。但是,受到經濟全球化大市場的影響,國內金融市場依舊面臨著不同的波動性,尤其是市場環境變化而擾亂了經營秩序,給企業造成了巨大的經濟損失。金融市場分析是對行業變化的預測性評估,應用計算機軟件展開自動化分析活動,主要研究問題包括:

      2.1 客觀性問題

      強調調研活動必須運用科學的方法,符合科學的要求,以求金融市場分析活動中的各種偏差極小化,保證所獲信息的真實性。市場客觀性問題是不可避免的,具有無法人工預測的特性,市場分析失誤會對經營者決策造成了很大困境。

      2.2 系統性問題

      金融市場分析是一個計劃嚴密的系統過程,應該按照預定的計劃和要求去收集、分析和解釋有關資料。金融市場分析是為決策服務的管理工具,企業要積極選用自動化軟件輔助辦公,及時預測到金融市場可能發生的變化,做好市場決策應對工作。

      2.3 營銷性問題

      市場分析應向決策者提供信息,而非資料。資料是通過營銷調研活動所收集到的各種未經處理的事實和數據,它們是形成信息的原料。信息是通過對資料的分析而獲得的認識和結論,是對資料進行處理和加工后的產物。

      3 辦公自動化軟件用于金融市場分析

      計算機軟件是OA系統的核心構成,不同軟件可以發揮出多種操控功能,用其作為企業經營調度中心具有多方面優勢。筆者認為,辦公軟件用于金融市場分析必須發揮其功能,將軟件功能用于市場分析的多個方面。

      3.1 遠程辦公

      遠程調控主要是集成金融企業的各項信息,標準配置工資管理、考勤管理、人事管理等極具價值的模塊,為市場分析提供更大規模的數據中心。OA系統根據金融市場現狀收集相關數據,為軟件執行自動化程序提供真實參考,提升了辦公人員決策的科學性。

      3.2 數據處理

      Windows網站服務器與MSSQL數據庫的完美結合,使得軟件性能得以充分發揮,更可利用多臺計算機組成高性能應用集群,全面面向金融市場規模化應用。OA系統用于金融數據處理具有智能化優點,避免了人工參與數據處理的缺陷,使市場分析數據結果的準確性更高。

      3.3 安全保護

      基于OA系統的企業辦公軟件,在市場數據保護方面也有顯著的功能優勢。例如,金融數據存取集中控制,避免了數據泄漏的可能;提供數據備份工具,保護金融系統數據安全;這些可以防止商業競爭中數據庫資源丟失,影響到金融業經營發展的可持續性,加快了產業結構模式改革。

      3.4 定期升級

      OA軟件成熟度很高,可實施性很強,為市場分析提供了便捷性。在大量用戶實際使用的基礎上,OA軟件歷經多次版本升級,按照金融業經營改革要求進行調整。為了適應金融市場分析的自動化趨勢,企業要定期更新OA系統以輔助經營模式,為產業科技化發展做好充分的準備工作。

      4 結論

      總之,面對良好的市場經濟秩序,金融行業開始創建現代化的經營調控模式,以計算機應用科技為中心實現自動化生產,這些有助于金融經濟體制深化改革。OA軟件用于金融市場分析,減小了人工參與市場數據處理的難度,提升了數據分析結果的準確性,適應了金融行業科技化發展要求。

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