• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

      基于云計算技術(shù)的財務(wù)數(shù)據(jù)分析管理平臺

      2023-09-28 02:30:14
      中國新技術(shù)新產(chǎn)品 2023年16期
      關(guān)鍵詞:項集計算技術(shù)財務(wù)數(shù)據(jù)

      周 瑋

      (湖南環(huán)境生物職業(yè)技術(shù)學院,湖南 衡陽 421005)

      隨著全球經(jīng)濟的快速發(fā)展和企業(yè)競爭的加劇,財務(wù)數(shù)據(jù)分析和管理變得至關(guān)重要。傳統(tǒng)的財務(wù)數(shù)據(jù)處理和分析方法往往面臨著數(shù)據(jù)規(guī)模龐大、計算復雜度高和資源限制等挑戰(zhàn)。然而,隨著云計算技術(shù)的迅速發(fā)展,基于云計算的財務(wù)數(shù)據(jù)分析管理平臺應運而生,為企業(yè)提供了強大的計算和存儲能力,借助云服務(wù)平臺的優(yōu)勢,使數(shù)據(jù)分析和管理變得更加高效和靈活[1]。該文基于云計算技術(shù)的財務(wù)數(shù)據(jù)分析管理平臺,借助云服務(wù)提供商的計算和存儲資源,實現(xiàn)了財務(wù)數(shù)據(jù)的全面采集、快速處理和實時監(jiān)控。該平臺以數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)監(jiān)控管理為核心,通過應用Octoparse實現(xiàn)了數(shù)據(jù)源接入和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換清洗,運用先進的機器學習和數(shù)據(jù)可視化工具對其進行數(shù)據(jù)分析,實施數(shù)據(jù)監(jiān)控、警報和異常檢測。此外,該平臺還應用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和流式計算技術(shù),進一步提升了數(shù)據(jù)處理和監(jiān)控效率的準確性。通過實時的數(shù)據(jù)監(jiān)控和警報機制,該平臺能夠及時發(fā)現(xiàn)潛在的風險和異常情況,幫助企業(yè)采取及時的措施避免財務(wù)風險的發(fā)生,為企業(yè)的發(fā)展和競爭提供有力支持[2]。

      1 基于云計算技術(shù)的財務(wù)數(shù)據(jù)分析管理平臺架構(gòu)

      基于云計算技術(shù)的財務(wù)數(shù)據(jù)分析管理平臺由云服務(wù)平臺、數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)處理層和監(jiān)控管理層組成,設(shè)計以上架構(gòu)的目的在于方便企業(yè)高效地進行財務(wù)數(shù)據(jù)的采集、存儲、處理和分析,為企業(yè)提供準確、可靠的財務(wù)數(shù)據(jù)支持和決策依據(jù)[3]。同時,云計算平臺的彈性和可擴展性能夠滿足不斷增長的數(shù)據(jù)需求和計算負載,提供高性能和穩(wěn)定的服務(wù)?;谠朴嬎慵夹g(shù)的財務(wù)數(shù)據(jù)分析管理平臺架構(gòu)如圖1所示。

      圖1 基于云計算基礎(chǔ)的財務(wù)數(shù)據(jù)分析管理平臺架構(gòu)圖

      云服務(wù)平臺提供計算和存儲資源的云服務(wù)器,用于承載整個平臺的運行。云服務(wù)平臺提供彈性計算和存儲能力,可根據(jù)需求自動擴展或縮減計算資源。數(shù)據(jù)采集層用于實現(xiàn)數(shù)據(jù)源接入、數(shù)據(jù)采集引擎、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和清洗等,確保數(shù)據(jù)源的可用性和準確性。數(shù)據(jù)處理層用于對財務(wù)數(shù)據(jù)進行分析和處理[4]。數(shù)據(jù)分析引擎提供豐富的分析功能,包括統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)可視化和報表生成等。機器學習模塊通過應用各種機器學習算法來進行預測、分類和聚類等高級分析。監(jiān)控管理層負責監(jiān)控和管理整個平臺的運行。監(jiān)控管理層包括系統(tǒng)監(jiān)控模塊、警報和異常檢測模塊。系統(tǒng)監(jiān)控模塊實時監(jiān)測平臺的運行狀態(tài),包括計算資源的使用情況、數(shù)據(jù)采集和處理的進度等。警報和異常檢測模塊可以檢測和通知潛在的問題、異常情況,以便及時采取相應的措施。

      2 基于云計算技術(shù)的財務(wù)數(shù)據(jù)處理

      2.1 數(shù)據(jù)采集

      數(shù)據(jù)采集是基于云計算技術(shù)財務(wù)數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵步驟之一,通過云計算平臺提供的彈性計算和存儲資源,可以進行高效的數(shù)據(jù)采集[5]。數(shù)據(jù)采集通過識別數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)抽取和傳輸、數(shù)據(jù)清洗和預處理等過程實現(xiàn)。識別數(shù)據(jù)源可通過接入企業(yè)內(nèi)、外部財務(wù)業(yè)務(wù)系統(tǒng)或其他財務(wù)信息資源,了解企業(yè)財務(wù)工作中對財務(wù)數(shù)據(jù)的需求和使用情況,以便確定適合采集的數(shù)據(jù)源。進行數(shù)據(jù)抽取時,考慮數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)源類型、數(shù)據(jù)質(zhì)量要求和實時性需求等因素,選擇利用數(shù)據(jù)抓取工具Octoparse獲取所需財務(wù)數(shù)據(jù)。財務(wù)數(shù)據(jù)處理流程如圖2所示。

      圖2 基于云計算技術(shù)的財務(wù)數(shù)據(jù)處理流程

      利用數(shù)據(jù)抓取工具Octoparse獲取財務(wù)數(shù)據(jù)時,在主界面上選擇“New Task”創(chuàng)建一個新的抓取項目,并在在新項目的設(shè)置界面中輸入要抓取數(shù)據(jù)的目標網(wǎng)址。點擊“Start”開始加載網(wǎng)頁。當網(wǎng)頁加載完成后,進入Octoparse的抓取界面。通過點擊需要抽取的數(shù)據(jù)元素,Octoparse會自動識別并生成選擇器。通過手動選擇元素,可自行對需要抓取的財務(wù)數(shù)據(jù)進行規(guī)則設(shè)置。配置抽取規(guī)則后,點擊“Next”預覽所選數(shù)據(jù)元素的抽取結(jié)果??梢酝ㄟ^調(diào)整選擇器和規(guī)則來優(yōu)化數(shù)據(jù)抽取的準確性。在抽取規(guī)則預覽界面,Octoparse會將抽取的數(shù)據(jù)顯示為表格形式。在此處可以設(shè)置和命名抽取的字段,并對數(shù)據(jù)進行進一步處理和清洗。確認抽取規(guī)則和字段設(shè)置后,點擊“Run”可執(zhí)行數(shù)據(jù)抓取任務(wù),Octoparse會自動加載目標網(wǎng)頁并根據(jù)設(shè)定的規(guī)則抽取數(shù)據(jù)。抓取任務(wù)完成后,對抓取的數(shù)據(jù)進行清洗和處理,其間可去除財務(wù)數(shù)據(jù)重復項、處理缺失值等。最后,將數(shù)據(jù)導出為CSV、Excel等格式,以便后續(xù)的分析和管理使用。

      2.2 數(shù)據(jù)處理

      在財務(wù)數(shù)據(jù)分析中,通過利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可發(fā)現(xiàn)財務(wù)數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)項和模式[6]。先對數(shù)據(jù)集進行掃描,統(tǒng)計每個項的頻率。選擇頻繁項為候選項集的初始集合,根據(jù)頻繁項集的大小,生成候選項集,包括單個項集、雙項集和三項集等。對每個候選項集掃描數(shù)據(jù)集,計算其支持度,即在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率。Apriori算法支持度的計算如公式(1)所示。

      式中:X表示項集;a表示項集X在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的次數(shù);b表示數(shù)據(jù)集的總記錄數(shù)。

      根據(jù)設(shè)定的最小支持度閾值,可篩選出支持度大于等于該閾值的頻繁項集。針對每個頻繁項集,生成其所有的非空子集,將其作為規(guī)則的前提部分,根據(jù)設(shè)定的最小置信度閾值可計算規(guī)則的置信度,并篩選出置信度大于等于該閾值的關(guān)聯(lián)規(guī)則。置信度的計算如公式(2)所示。

      式中:X和Y表示項集。

      置信度表示一個關(guān)聯(lián)規(guī)則的可靠程度,即條件發(fā)生的條件下結(jié)論發(fā)生的概率。對于關(guān)聯(lián)規(guī)則(X→Y),置信度可以表示為項集X和項集Y的聯(lián)合支持度與項集X的支持度之比。Apriori算法通過逐層生成候選項集、計算支持度和篩選頻繁項集的方式,逐步發(fā)現(xiàn)頻繁項集,從而找到數(shù)據(jù)集中的關(guān)聯(lián)關(guān)系。此外,云計算平臺還提供彈性計算資源,可以根據(jù)需求動態(tài)調(diào)整計算資源的規(guī)模。在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘過程中,能夠根據(jù)數(shù)據(jù)集的大小和算法的復雜度,自動分配適當?shù)挠嬎阗Y源,從而提高處理速度。

      3 基于云計算技術(shù)的財務(wù)數(shù)據(jù)監(jiān)控管理

      3.1 監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)

      基于云計算技術(shù)的財務(wù)數(shù)據(jù)監(jiān)控管理可以實現(xiàn)對財務(wù)數(shù)據(jù)的實時監(jiān)控、分析和報告,幫助企業(yè)管理人員做出準確的決策、識別風險并采取適當?shù)拇胧7]。同時,云計算平臺提供的彈性和可擴展性能夠滿足不斷增長的數(shù)據(jù)量和處理需求。流式計算技術(shù)是一種處理實時數(shù)據(jù)流的計算方法,它可以在數(shù)據(jù)產(chǎn)生的同時進行實時的計算和分析。與傳統(tǒng)的批處理方式相比,流式計算可以提供更低的延遲和更快的響應速度[8]。因此,通過應用流式計算技術(shù),對該系統(tǒng)實施監(jiān)控,以實現(xiàn)對財務(wù)數(shù)據(jù)實時分析處理,便于企業(yè)工作人員及時發(fā)現(xiàn)財務(wù)數(shù)據(jù)異常情況和風險,并采取相應的措施。

      根據(jù)系統(tǒng)監(jiān)控需求,明確需要聚合的財務(wù)數(shù)據(jù)項及聚合目標,并根據(jù)需要聚合的數(shù)據(jù)項進行分組計算,生成相應的匯總值,如求和(Sum)、平均值(Average)、計數(shù)(Count)、最大值(max)和最小值(min)等。最后,將各個分組的聚合結(jié)果合并為最終的匯總結(jié)果。用于聚合函數(shù)的公式如公式(3)所示。

      式中:∑(x)表示對變量x的所有取值進行求和,其中x為數(shù)據(jù)項,n為數(shù)據(jù)項個數(shù)。

      上述算法可以在數(shù)據(jù)分析工具中實現(xiàn),通過對數(shù)據(jù)集進行分組和聚合計算,生成所需的匯總結(jié)果。根據(jù)計算的目標和需求,將計算結(jié)果輸出到云服務(wù)平臺,實現(xiàn)結(jié)果的持久化存儲、實時訪問和進一步分析。通過應用流式計算,可以實時監(jiān)控財務(wù)數(shù)據(jù)的變化和趨勢,及時發(fā)現(xiàn)異常情況和風險,為企業(yè)提供實時的決策支持。

      3.2 報警和異常檢測

      在基于云計算技術(shù)的財務(wù)數(shù)據(jù)分析管理平臺中進行流式計算后,確定需要監(jiān)控的財務(wù)數(shù)據(jù)異常變動、超過閾值的交易金額等關(guān)鍵指標,并為每個關(guān)鍵指標設(shè)置適當?shù)拈撝?。設(shè)置監(jiān)控規(guī)則和報警條件流程如圖3所示。

      圖3 系統(tǒng)設(shè)置監(jiān)控規(guī)則和報警條件流程圖

      可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)規(guī)則和專業(yè)知識進行閾值設(shè)定,應對高風險指標設(shè)置較嚴格的閾值,以便更早地發(fā)現(xiàn)潛在的問題[9]?;鶞手翟O(shè)定為固定數(shù)值,閾值設(shè)定為安全區(qū)間范圍,并確定監(jiān)控的時間窗口。根據(jù)業(yè)務(wù)需求和監(jiān)控目標,設(shè)置監(jiān)控規(guī)則和警報條件,確保監(jiān)控規(guī)則和警報條件能夠準確地捕捉到異常情況或關(guān)鍵事件。設(shè)置監(jiān)控規(guī)則和警報條件是一個迭代的過程,以確保監(jiān)控系統(tǒng)能夠準確地捕捉到關(guān)鍵事件和異常情況,為決策提供及時的數(shù)據(jù)支持。

      4 平臺測試

      4.1 測試準備

      為驗證基于云計算技術(shù)的財務(wù)數(shù)據(jù)分析管理平臺在財務(wù)預警分析方面的準確性,部署AWS云服務(wù)器實例m5.large,并安裝所需的Octoparse數(shù)據(jù)分析軟件及其他相關(guān)工具。通過導入財務(wù)指標、交易記錄和支出數(shù)據(jù)等測試數(shù)據(jù)集,設(shè)置財務(wù)預警規(guī)則和警報條件。測試數(shù)據(jù)集包括100個樣本,當利潤率低于10%時,預警觸發(fā)。使用測試數(shù)據(jù)集進行財務(wù)預警分析,觀察預警的觸發(fā)情況和預警信息的準確性。

      4.2 測試結(jié)果

      將數(shù)據(jù)集導入財務(wù)數(shù)據(jù)分析管理平臺的數(shù)據(jù)庫,利用該平臺對其進行財務(wù)預警分析,并觀察分析預警結(jié)果。通過記錄預警的觸發(fā)時間、準確率和誤報率等指標,分析預警結(jié)果與實際情況的一致性。測試結(jié)果詳見表1。

      表1 基于云計算技術(shù)的財務(wù)數(shù)據(jù)分析管理平臺預警測試

      基于上述測試結(jié)果的分析,可以得出基于云計算技術(shù)的財務(wù)數(shù)據(jù)分析管理平臺在財務(wù)預警方面表現(xiàn)良好。預警觸發(fā)樣本數(shù)較高,意味著系統(tǒng)能夠準確識別出潛在的財務(wù)風險,并及時觸發(fā)預警通知,使用戶能夠迅速采取應對措施。預警準確率可達93.75%,說明大部分預警相對準確,沒有出現(xiàn)漏報重要風險情況。此外,誤報樣本數(shù)較低,誤報率為6.25%,意味著系統(tǒng)對異常情況的誤報較少,避免了用戶對無關(guān)風險的過度干擾。系統(tǒng)在預警準確性方面表現(xiàn)出較高的可靠性,用戶可以對預警信號給予較高的信任,并根據(jù)預警情況做出相應的決策。綜合來看,基于云計算技術(shù)的財務(wù)數(shù)據(jù)分析管理平臺在財務(wù)預警方面展現(xiàn)出較高的準確性和可靠性。通過對大量的財務(wù)數(shù)據(jù)進行分析和監(jiān)控,系統(tǒng)能夠幫助用戶及時發(fā)現(xiàn)潛在的財務(wù)風險,并通過預警機制提供警示和指導,以便用戶能夠采取適當?shù)拇胧﹣斫档惋L險和損失,有助于提升企業(yè)的財務(wù)穩(wěn)定性和可持續(xù)發(fā)展能力。

      5 結(jié)語

      基于云計算技術(shù)的財務(wù)數(shù)據(jù)分析管理平臺在信息化背景下已成為企業(yè)管理和決策的重要支撐工具。通過充分利用云服務(wù)平臺的彈性計算和存儲資源,該平臺能夠高效地進行數(shù)據(jù)采集、處理和監(jiān)控,為企業(yè)提供準確、實時的財務(wù)數(shù)據(jù)分析和管理能力。該平臺各層之間緊密協(xié)作,形成一個完整的數(shù)據(jù)分析和管理生態(tài)系統(tǒng)。在實踐中,通過對關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘、流式計算的應用、閾值的設(shè)置和監(jiān)控規(guī)則的配置,該平臺能夠幫助企業(yè)實現(xiàn)財務(wù)預警分析,及時發(fā)現(xiàn)潛在的財務(wù)風險并采取相應措施。通過測試和驗證,該平臺展現(xiàn)了較高的準確性和可靠性,可為企業(yè)決策和風險管理提供有力支持。

      猜你喜歡
      項集計算技術(shù)財務(wù)數(shù)據(jù)
      《計算技術(shù)與自動化》2022年總目次索引
      基于云計算技術(shù)的FLAC3D軟件計算平臺的研發(fā)
      2018上市公司中報主要財務(wù)數(shù)據(jù)(8)
      2017上市公司年報主要財務(wù)數(shù)據(jù)(6)
      2017年上市公司年報主要財務(wù)數(shù)據(jù)(1)
      《物探化探計算技術(shù)》2016年1~6期總要目
      基于云計算技術(shù)的虛擬實訓室設(shè)計與實現(xiàn)
      關(guān)聯(lián)規(guī)則中經(jīng)典的Apriori算法研究
      卷宗(2014年5期)2014-07-15 07:47:08
      一種頻繁核心項集的快速挖掘算法
      計算機工程(2014年6期)2014-02-28 01:26:12
      2012年上市公司中報主要財務(wù)數(shù)據(jù)(6)
      海阳市| 海城市| 会宁县| 大理市| 云南省| 通渭县| 利川市| 黔西| 穆棱市| 四平市| 临湘市| 沁源县| 瓦房店市| 鄢陵县| 冷水江市| 林周县| 商洛市| 澄江县| 怀柔区| 柯坪县| 十堰市| 大冶市| 高陵县| 正安县| 济南市| 伊金霍洛旗| 金堂县| 霍林郭勒市| 潮安县| 商河县| 共和县| 红原县| 象山县| 澄迈县| 肇州县| 东辽县| 美姑县| 闻喜县| 永川市| 辉南县| 惠水县|