隐私预算

采购申请费用发票总账凭证检查预算可用资金通过预留资金通过审批不通过审批

预算管理概述 预算管理是一种管理机制，通过预算代替管理，使其成为自动的管理机制，而非单纯的管理手段。其核心内容包括预算管理的概念、本质、构成及演进。 预算管理的重要性 预算管理的目标是帮助企业实现既定的战略目标，并通过预算管理使企业的战略意图得以具体贯彻，提高企业的运营效率和经济效益。 预算管理的构成 预算管理包括三个方面：1. 经营预算：销售预算、费用预算、利润预算2. 财务预算：资金预算、资产负债表预算3. 资本预算：投资预算、资金预算 实施预算管理 预算管理的实施需要企业各部门和员工的合作，并建立一套完善的预算管理系统，涵盖预算编制、执行、控制和分析。 培训内容 普华永道提供全面的预算管

挡土墙预算编制指南 本指南阐述了挡土墙预算编制的步骤和方法，涵盖材料、人工、机械等成本要素的核算。

Hadoop 安全机制保障了大数据平台数据隐私与安全，有效防御外部攻击和内部威胁。

利用KT算法解决固定预算的R&S问题，以达到特定目标。

随着Oracle的甲骨文系统的引入，企业能够有效降低预算支出。这一解决方案在多个行业中展示了其高效性和可靠性。

广告投放的效果总让你摸不准？广告预算分配模型的 R 语言实现会帮上大忙。这个实例用 R 写得挺清爽的，逻辑清晰，代码也不长。你可以直接看到预算怎么按渠道分配，图表展示也一目了然。 里面用了线性回归来做效果归因，思路比较实用。比如要把 10 万块广告预算分到微博、抖音、微信这三路，它能根据历史转化效果给出一个还算靠谱的分法。对中小团队来说，省事不少。 嗯，文件结构也蛮，浏览一下就能上手。如果你之前用过 Python 的类似方案，对照着看也挺有意思的。R 的绘图能力在这类模型上还是加分的。 另外还附了不少相关资源，像预算控制流程、KT 算法那种方法论资料，也有 R 语言教程链接，扩展一下思路也不错

针对序列模式挖掘中的隐私保护问题，研究人员提出了名为CLDSA（当前最少序列删除算法）的创新算法。 该算法通过对候选序列进行加权，并在删除过程中动态更新权重，以贪心算法获得局部最优解，从而最大限度地减少对原始数据库的修改。 实验结果验证了CLDSA算法在隐藏敏感序列方面优于现有方法，实现了更有效的隐私保护。

几何结构的信息保留，是GDP 方法最大的亮点。在做数据挖掘时，多模型其实都是靠这些多维结构来提效的，比如聚类、分类、回归这些任务。GDP 不是那种一味加噪音的扰动方法，而是更聪明地保留了重要结构，这点蛮值得一试。 GDP 方法的私密性也挺有意思。作者还搞了个多列隐私评估框架，可以评估在不同攻击手法下的防护效果。尤其适合那种数据外包到云端的应用场景，既保护了隐私，又不牺牲模型效果。 实验部分也挺给力。对比了随机投影等其他方法，GDP 的模型表现还挺稳，隐私也没掉链子。如果你经常搞隐私计算或者数据共享相关的项目，这篇文章的思路和方法可以参考参考，真不是纸上谈兵。 顺带说下，作者陈可可之前在数据扰动

频繁模式挖掘的隐私保护，老实说还挺让人头疼的。一方面你得保证数据挖得准，另一方面又不能让用户的隐私裸奔。差分隐私就挺有意思，它靠往数据里加点“噪声”，让你挖不出具体个人的信息，但整体模式又还能看出来。这篇综述对差分隐私下的几种频繁模式挖掘方法讲得蛮细，像基于直方图的、基于树结构的，还有基于压缩数据结构的。每种都举了例子，优缺点也得清楚，不会太枯燥，适合你了解当前都有哪些主流做法。对比部分也挺实用，比如哪种方法适合大数据场景、哪种适合模式量多的情况。读完之后心里会比较有谱，知道该选哪条路去试。文章还提了几个未来的方向，像是结合联邦学习、引入深度模型啥的，嗯...有点前沿但不虚浮，给人启发挺大的。