1、瀏覽器進入“閱讀庫（YueDuKu）”網站；
2、點擊需要添加的書源進入詳情頁；
3、復制書源代碼或保存書源二維碼；
4、打開“閱讀”App；
5、點擊左上角三橫圖標，選擇【書源管理】；
6、依次點擊右上角三個點-【新建書源】-右上角三個點-【粘貼書源】或【二維碼導入】；
7、點擊右上角保存按鈕，
8、在“發現”頁面可以看到導入的書源，點擊即可加入書架或閱讀
皮皮喵獲取來源的方法：
新用戶：
1、點擊右上方三個點。
2、選擇設置訂閱倉庫，訂閱即可。
老用戶：
1、點擊發現，然后點擊來源圖標（就是那個房子一樣的按鈕）。
2、點擊三個點，選擇設置訂閱倉庫，就可以訂閱了！
軟件特色：
1、在這里擁有上千個漫畫閱讀源，用戶可以選擇自己需要喜歡的漫畫源添加，進行漫畫閱讀觀看；
2、在操作上也是很簡單的，直接就能進行漫畫源的搜索，給你更加容易上手的方式；
3、漫畫畫質清晰，你訂閱的漫畫資源都會在更新的時候提示你，更新速度快，免費漫畫想看隨時看；
4、你的漫畫閱讀記錄都在這里保存著，喜歡看漫畫的你一定不要錯過該款軟件哦。
數據質量與商業智能
數據質量角色
對于增強數據資產準確度和價值而言，將數據質量規則與活動（探查、清洗和監測）和MDM流程相集成顯得十分關鍵。在啟動任何MDM項目之前，您都需要了解源數據的內容、質量和結構。在數據源進行的數據探查使數據管理員和數據倉庫管理員能夠在數據進入MDM系統之前，快速發現和分析跨所有數據源的所有數據異常。此流程可極大加快從MDM實施中獲取價值。
由于數據清洗增強了數據的準確度，帶來了數據完整性，并從源頭增進了數據的可信度，因此數據清洗改善了MDM系統中的數據一致性。一旦源數據進入MDM系統，它將接受數據質量處理，其中包括驗證、更正和標準化。MDM系統存儲了在數據清洗前后的整個歷史記錄，從而開發人員不必再跟蹤數據倉庫中的數據沿襲。
最后，數據質量度量標準使數據倉庫管理員能夠更好地監控參考數據的質量，并確保可以長期持續使用高質量的數據。
因此，從技術角度看，實施MDM和InformaticaDataQuality，作為數據倉庫中主數據的確定來源，可以從提取、轉換和加載（ETL）流程中簡化數據集成。此方法可極大減低與數據倉庫有關的整個開發和維護工作。通過建立數據質量度量標準和定義數據質量目標，數據倉庫管理員和數據管理員能夠更好地監控參考數據的質量，并確保隨著時間的推移能夠跨企業持續使用高質量的數據。MDM簡化了對數據倉庫維度更新的處理，因為用于確定更改內容的所有邏輯均封裝在MDM系統中。
此外，MDM系統可以卸除大多數數據倉庫的歷史記錄跟蹤負擔，使數據倉庫僅管理它需要為進行聚合而應跟蹤的變更。此系統可帶來更小的數據倉庫維度以及對負荷和查詢性能的重大改進。運用MDM和InformaticaDataQuality將最終降低數據集成的工作量，提高從商業智能和報表推導的洞察分析的質量，確保能夠從為商業智能增效的數據倉庫方案中獲得預期的價值和投資回報。
數據質量水平與商業智能的關系
當無法通過商業智能系統和報告系統提供準確的數據時，業務總體上都會受到影響。以下是為創建報表的商業智能系統提供不可靠數據所造成的一些后果：
業務負責人：不準確的管理報告導致決策不夠明智。
合規主管：合規性法案要求公司能為其財務和合規報表提供一定的透明度和可審計性。
業務分析師：如果業務分析師花費過多時間在多個商業智能系統間手動搜索和整理信息以更新和修正報表，則業務分析師的生產率會受到影響。此低效的工作會直接影響成本和營利能力。
這些業務問題的根源在于沒有關于客戶、產品、渠道合作伙伴和供應商的唯一真實版本。由于在處理每個業務流程的不同系統間收集、存儲和管理這些數據（亦稱之為參考數據或主數據），因此，需要正確地解析重疊和沖突的參考數據，以獲得唯一真實版本，從而帶來寶貴而可操作的洞察力。許多組織擁有數十或數百數據庫，并且在這些數據庫中有維護相同核心參考對象的數十個（有時為數百個）不同的應用程序，而這些核心參考對象還具有重疊的屬性。
商業智能系統的用途是以中立的視角報告取自多個系統的現有數據。商業智能系統可以為維度分析進行一些累積工作，但是設計或配備商業智能系統并非為了創建唯一的真實版本。在取自應用程序孤島的客戶或產品數據中存在的不一致會對數據倉庫中運行的分析可靠性產生消極的影響。
總而言之，企業的商業智能只會與企業的數據質量水平相當。
數據質量與五種形式的商業智能。
商業智能已經發展成為多種形式，旨在滿足企業不斷增長的要求和任務關鍵型活動日益增長的水平。這些形式都有其自己的一套數據質量要求。
儀表板
記分卡和儀表板正被廣泛采用，越來越多的用戶利用它們獲取財務，業務和績效監控的鳥瞰圖。通過可視化的圖形、圖標和計量表，這些傳輸機制幫助跟蹤性能指標并向員工通知相關趨勢和可能需要的決策。提供集成視圖所需的數據元素通常跨越多個部門和學科，需要絕對最新才能有效。
數據質量會影響記分卡和儀表板用戶，因此這些用戶必須能夠：
1．使用儀表板中計量表和刻度盤上的完整數據，并迅速采取措施。
2．獲取集成視圖并使用標準化數據進行協作。
3．利用具有一致數據的正式記分卡方法。
4．向下鉆取以查看組或個人級別績效的準確數據。
5．找到能夠生成明顯趨勢且重復數據最少的業務流程。
6．推導關聯性并通過驗證的數據執行交叉影響分析。
企業報告
企業報告為所有級別的個人提供來自企業資源規劃（ERP）、客戶關系管理（CRM）、合作伙伴關系管理（PRM）、發票和帳單系統，以及整個企業內其他源系統的各種運營報告和其他業務報告。這些報告分布廣泛，而薪酬和其他激勵計劃通常與報告的結果有關。
數據質量會影響組織報告，因為組織必須：
1．瀏覽多個報告，將它們顯示到從不同來源聚合數據的多個表單中。
2．選擇各種參數并通過標準化數據為用戶定制報告。
3．利用各種性能指標的協調數據呈現多個表格和圖表。
4．使業務用戶能夠利用高精準數據創建自己的報告，無需IT部門參與。
5.通過清洗和匹配的數據減少合規性管理的人工檢查和審計。
6．利用完整財務數據直接從商業智能報告開具發票和帳單。
OLAP分析
數據質量會影響OLAP分析，因為用戶和組織需要：
1．通過對目標數據的完全訪問在所有維度中任意鉆取以進行深入調查。
2．通過設置好格式的一致數據將OLAP輕松應用于任何維度子集。
3．利用一致的基本數據對象最大限地減少沖突報告，確保交互性。
4．利用多個維度的正確數據執行用戶驅動的適時分析。
5．提供更新的同步數據來處理事務級數據分析。
預測分析
高級和預測分析使富有經驗的用戶能夠充分調查和發現特定業務績效背后的詳細信息并使用該信息預測遠期效果。此方法可能涉及高級統計分析和數據挖掘功能。為了推動積極決策和改進對潛在商業威脅的姿態，預測分析可能包括假設測試，客戶流失預測，供應和需求預測，以及客戶評分。預測建模可用于預測各種業務活動及相關效果。
數據質量會影響高級和預測分析，因為用戶會尋求：
1．為可定制報告創建跨越任何數據元素的報告過濾標準。
2．為標準化數據格式搜索模式和預測洞察力以促進積極決策。
3．通過一致數據獲得信心，找出相互依存的趨勢和預期成果。
4．對準確數據采用多變量復原和其他技術，以實現更好的預測。
5．在無數據重復的前提下定制數據分組，最大限度減少沖突。
6．使用經認證的數據檢驗假設并使用統計、財務和數字函數。
通知警報
使用電子郵件、瀏覽器、網絡服務器和打印機、PDA或門戶網站時，通過通知和警報在廣泛的用戶觸點間主動共享信息。通過及時交付目標信息，關鍵相關人士和決策者可以識別潛在的機會領域并發現要采取措施的問題領域。這種“一線”BI傳輸機制使組織能夠保持協調一致，與業務風險和機會并進，同時事件仍將保持新鮮和有意義以保證響應。
在此領域，數據質量會影響組織，因為組織會努力：
1．從任何和所有數據源向最廣泛的用戶接觸點發布警報。
2．確保標準化及非沖突數據集上各種訂閱類型的高吞吐量。
3．使用戶能夠打開附件或點擊鏈接，同時呈現一致、集成的數據。
4．通過預先評定并核準的數據質量來降低發布錯誤警報和通知的風險。
5．允許在多個事件數據符合特定闕值時實時觸發警報。
6．利用經驗證的數據進行內容個性化和組關聯。
1、倉庫發出材料40000，用于生產A產品 21900元，B產品18100元
借：生產成本——直接材料——A產品 21 900
借：生產成本——直接材料——B產品 18 100
貸：原材料 40 000
2、倉庫發出輔助材料2000元，供車間使用。
借：制造費用 2 000
貸：原材料 2 000
3、以現金支付職工薪酬
借：應付職工薪酬
貸：庫存現金
貸：應交稅費——代扣代繳個人所得稅
4、按照員工工作部門，將應付職工薪酬在生產成本（直接工人的工資）、制造費用（車間管理人員的工資）和管理費用（管理科室人員的工資）和銷售費用（銷售部門人員的工資）之間分配：
借：生產成本——直接人工
借：制造費用
借：管理費用
借：銷售費用
貸：應付職工薪酬
5、會計分錄格式：
第一：應是先借后貸，借貸分行，借方在上，貸方在下；
第二：貸方記賬符號、賬戶、金額都要比借方退后一格，表明借方在左，貸方在右。
會計分錄的種類包括簡單分錄和復合分錄兩種，其中簡單分錄即一借一貸的分錄；復合分錄則是一借多貸分錄、多借一貸以及多借多貸分錄。
擴展資料：
一、本科目核算企業根據有關規定應付給職工的各種薪酬。
二、本科目應當按照“工資,獎金,津貼,補貼”、“職工福利”、“社會保險費”、“住房公積金”、“工會經費”、“職工教育經費”、“解除職工勞動關系補償”、"非貨幣性福利"、"其它與獲得職工提供的服務相關的支出" 等應付職工薪酬項目進行明細核算。
賬務處理