多表模型分析方法

㈠ 財務報表分析方法有哪些

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1、比較分析法

比較分析法的理論基知礎，是客觀事物的發展變化是統一性與多樣性的辯證結合。共同性使它們具有了可比的基礎，差異性使它們具有了不同的特徵。在實際分析時，這兩方面的比較往往結合使用。

2、因素分析法

因素分析法也是財務報表分析常用的一道種技術方法，它是指把整體分解為若干個局部的分析方法，包括財務的比率因素分解法和差異因素分解法。

(1)多表模型分析方法擴展閱讀：

做好財務報表分析工作，可以正確評價企業的財務狀況、經營成果和現金流量情況，揭示企業未來的報酬和風險；可以檢查企業預算完成情況，考核經營管理人員的業績，為建立健全合理的激勵機制提供幫助。

1、與財務部門進行卓有成效的溝通。

2、對企業的經營績效做出正確的評估回。

3、從財務角度出發，為決策者提供支持。

4、從所有者和經營者不同的角度理解企業三大報表。

5、快速識別財務數據中可能存在的造假成分。

6、學會分析企業的營運資本，審視企業存在的弊病。

7、從現金流量表來分析企業的利潤水平。

㈡ 需求分析的建模分析方法有哪兩種

資料庫設計需求
1. 需求概述
建立完善的資料庫結構管理設備的基本參數、運行狀態和各種工作計劃。

資料庫的框架和結構必須根據設備和運行狀態而設計，方便提供強大的錄入、查詢、統計、分析和報表等各種功能操作，較好的反映平台業務的基本情況和運行狀況，滿足平台的基本要求。

2. 外部設計需求
2.1 標識符和狀態

資料庫表前綴：根據模塊名定義（如用戶模塊：sys_）

用戶名：root

密碼：待定

許可權：全部

有效時間：開發階段

說明：系統正式發布後，可能更改資料庫用戶/密碼。

2.2 使用它的程序

本系統主要利用java作為後端的應用開發工具，使用MySQL作為後台的資料庫， Linux或Windows均可作為系統平台。

2.3 約定

所有命名一定要具有描述性，杜絕一切拼音、或拼音英文混雜的命名方式。
字元集採用 UTF-8，請注意字元的轉換。
所有數據表第一個欄位都是系統內部使用主鍵列，自增欄位，不可空，名稱為：id，確保不把此欄位暴露給最終用戶。
除特別說明外，所有日期格式都採用date格式。
除特別說明外，所有欄位默認都設置不充許為空， 需要設置默認值。
所有普通縮影的命名都是表名加設置縮影的欄位名組合，例如用戶表User中name欄位設置普通所以，則縮影名稱命名方式為user_name_index。
2.4 專門指導

對本系統的開發者、使用這、測試員和維護人員，提出以下參考意見：

在使用資料庫時，首先要參考上面的約定內容，做好軟體的安裝以及表格的建立。
資料庫的輸入統一採用鍵盤。對於資料庫的使用許可權，請參考本系統其他相關文檔。
資料庫的後台管理員沒用等級差異，可根據實際情況添加刪除管理員。
2.5 支持軟體

操作系統： Linux / Windows

資料庫系統：MySQL

查詢瀏覽工具：Navicat Premium

命令行工具：mysql

注意：mysql 命令行環境下對中文支持不好，可能無法書寫帶有中文的 SQL 語句。

3. 結構設計需求
3.1 概念結構設計需求

概念資料庫的設計是進行具體資料庫設計的第一步，概念資料庫設計的好壞直接影響到邏輯資料庫的設計，影響到整個資料庫的好壞。

我們已經得到了系統的數據流程圖和數據字典，現在就是要結合數據規范化的理論，用一種模型將用戶的數據要求明確地表示出來。

概念資料庫的設計應該極易於轉換為邏輯資料庫模式，又容易被用戶所理解。概念資料庫設計中最主要的就是採用「實體-關系數據」模型來確定資料庫的結構。

數據是表達信息的一種重要的量化符號，是信息存在的一種重要形式。數據模型則是數據特徵的一種抽象。它描述的是數據的共性，而不是描述個別的數據。一般來說，數據模型包含兩方面內容：

數據的靜態特性：主要包括數據的基本結構、數據間的關系和數據之間的相互約束等特性。
數據的動態特性：主要包括對數據進行操作的方法。
在資料庫系統設計中，建立反映客觀信息的數據模型，是設計中最為重要的，也最基本的步驟之一。

數據模型是連接客觀信息世界和資料庫系統數據邏輯組織的橋梁，也是資料庫設計人員與用戶之間進行交流的共同基礎。概念資料庫中採用的實體-關系模型，與傳統的數據模型有所不同。「實體-關系」模型是面向現實世界，而不是面向實現方法的，它主要是用使用方便，因而在資料庫系統應用的設計中，得到了廣泛應用。「實體-關系」模型可以用來說明資料庫中實體的等級和屬性。

以下是實體-關系模型中的重要標識：

在資料庫中存在的實體；
實體的屬性；
實體之間的關系；
3.2 邏輯結構設計需求
物理結構設計需求

1）定義資料庫、表及欄位的命名規范：

資料庫、表及欄位的命名要遵守可讀性原則。
資料庫、表及欄位的命名要遵守表意性原則。
資料庫、表及欄位的命名要遵守長名原則。
2）選擇合適的存儲引擎：
3）為表中的欄位選擇合適的數據類型。

4）建立資料庫結構

4. 運用設計需求
4.1 表名的命名規范

表名以英文單詞、單詞縮寫、簡寫、下劃線構成，總長度要求小於30位。

4.2 表欄位的命名規范

欄位名以英文單詞、單詞縮寫、簡寫、下劃線構成，總長度要求不超過30位。
欄位名以名詞或名詞短語，欄位採用單數形式。若表名由多個單片語成，則取各個單詞的縮寫組成，單詞縮寫間使用下劃線作為分隔。
若某個欄位是引用某個表的外鍵，則欄位名應盡量與源表的欄位名保持一致，一面混淆。
5. 安全保密設計需求
5.1 防止用戶直接操作資料庫的方法

通過把關鍵應用伺服器和資料庫伺服器進行分離，防止用戶對資料庫伺服器的直接操作，保證資料庫安全。

5.2 應用系統的用戶口令進行加密

在軟體系統中，對於數據的保護、業務操作的許可是通過識別用戶身份和許可權來完成的。用戶口令相比較，相同的話系統將該用戶的操作許可權分配給用戶，用戶再根據所分配的許可權對系統進行操作。

由以上過程可知，用戶口令在傳輸過程中容易被竊取泄漏，另外如果資料庫被非法進入則其中保存的口令能夠被非法查看。因此，在傳輸過程中和資料庫中的口令記錄欄位不應使用明文傳遞和保存，應該在口令被傳遞前對其明文口令使用有效的主流技術，對傳輸數據進行加密部分描述的加密演算法進行加密，在加密後傳輸到系統。系統將用戶提交的經過加密的口令數據保存的加密口令進行比較，相一致則進行後續操作。

㈢ 模型分析

由於影響地熱流體動態變化的因素非常復雜,具體模型已經過高度概化,與實際情況有一定誤差,然而使模型參數無限接近含水層固有參數,也是不必要和不可能的。產生差異的影響因素可能有:①某些觀測孔地熱流體水位不能准確代表該層實際值。特別是地熱流體溫度和密度對水頭高的影響,雖然對地熱流體作了統一溫度等技術處理,但是否合理還有待在實踐中進一步驗證;②盡管十分注重長觀孔的觀測質量,難免存在觀測誤差;③長觀及統測數據存在偶然性,不能代表某一時段的水位;④因剖分的關系,計算水位標高代表的是整個單元的平均水頭高,而觀測值是某個點的值;⑤實測地熱流體水位等值線圖是人工繪制的流場,存在人為誤差;⑥地熱地質模型概化產生的誤差及模擬過程的誤差。

數值模型存在來自多方面的不確定因素。為了使所建模型確實能代表所研究的地質體、再現野外實測水位和流場,必須對所建模型進行分析評估,根據建模的目的要求,對模型變數之間的依賴關系、穩定性、系統參數的靈敏度等進行分析。通過分析、確定不確定因素對校正模型的影響程度。如果不符合要求,就修改或增減建模假設條件,重新建模,直到符合要求。

(1)誤差分析

實測熱流體水頭和模擬水頭等值線圖的對比提供了一種看得見的定量方法,同時給出了識別誤差空間分布的大致信息。但根據野外資料繪制的等值線圖包含了繪制引起的誤差,因此不宜作為識別的唯一證據。誤差是衡量實測值和模擬值之間接近程度的物理量。實測值與計算值之間的誤差大小和某種誤差值的平均是展示識別結果的常用方法。

A.平均誤差(絕對誤差)

誤差值的平均作為識別過程中的平均誤差,識別的目的就是使這個誤差成為最小。本次工作採用均方根(RME)誤差和平均絕對誤差(MAE)來衡量水頭實測值和模擬值間的接近程度。其計算公式如下:

沉積盆地型地熱田勘查開發與利用

式中:i為表示比較時刻(第i次實測);n為觀測井實測次數;h^ob為實測熱流體水頭(m);h為計算熱流體水頭(m);RME為均方根誤差值;MAE為平均絕對誤差值。

B.平均相對誤差

相對誤差體現了誤差值對整個系統內總水頭變化的影響程度,一般用它的百分比表示,其計算公式為

沉積盆地型地熱田勘查開發與利用

式中:Er為平均相對誤差;i為表示比較時刻(第i次實測);n為觀測井實測次數;h^ob為實測熱流體水頭(m);h為計算熱流體水頭(m)。

由上式可看出Er值越小,說明模型擬合得越好;反之Er值越大,說明誤差值對整個系統內總水頭變化的影響程度越大。

本次工作利用公式5-26至公式5-28對模型模擬期和檢驗期部分長觀井實測值和計算值間誤差進行分析計算。但數值模擬無法給出一個絕對指標來衡量計算結果的好壞。從誤差分析結果來看,模型存在一定的誤差,但都不算大。根據其總體誤差分析值判斷,模擬值與實測值擬合較好,模型模擬基本達到精度要求。

(2)靈敏度分析

由於水文地質參數、儲層參數、岩性、構造、外部影響以及邊界條件都不可能知道的很詳細,因此建模過程中通過判斷所取得的上述參數存在著不確定性。靈敏度分析的目的是為了對已經識別過的模型的不確定性進行量化,用來考察微觀變化對建立模型的整體影響,檢驗模型的優劣性。

靈敏度分析包括局部靈敏度分析和全局靈敏度分析(包括定量全局靈敏度分析、定性全局靈敏度分析),本次工作採用國內使用較多的局部靈敏度分析方法。局部靈敏度分析也稱一次變化法,其特點是在其他參數不變的情況下,只針對某一個參數,評價模型結果在該參數每次發生變化時的變化量。通常採用靈敏度系數作為衡量參數靈敏度的標准,其形式是:

沉積盆地型地熱田勘查開發與利用

式中:β_i,k為模型的因變數(如水頭、濃度等)對第i觀測點,第k參數的靈敏度系數;H_i為模型第i觀測點的因變數(此處指熱流體水頭);a_k為模型第k參數(可以是模型中用到的任一參數)。

由於不同模型變數的量綱不同,不同參數的量綱差別也很大,所以式5-29所示靈敏度沒有一個統一的單位和量綱。為了便於不同參數間靈敏度的比較,式5-29也可化為下列形式:

沉積盆地型地熱田勘查開發與利用

這樣靈敏度的量綱就和模型變數的量綱一致(式5-30中參數參見式5-29)。

β_i,k值大意味著第k個參數值改變對模型變數(熱流體水頭)的影響大,針對某一特定參數k的靈敏度系數值,在保證其他所有參數不變時,使該參數k的值由a_k變化為a_k+Δa_k相應的因變數值由H_i(a_k)變化為H_i(a_k+Δa_k),由式(7 11)獲得其近似值,即:

沉積盆地型地熱田勘查開發與利用

或採用下列標准化的形式:

沉積盆地型地熱田勘查開發與利用

式中:Δa_k為模型第k個參數的細小改變,H_i(a_k)和H_i(a_k+Δa_k)表示第k個參數值為a_k和a_k+Δa_k時第i觀測點所得的模型變數值(熱流體水頭)。

式5-30和式5-32給出的靈敏度只是在一個特定位置上對一個給定的參數,模型所反應的靈敏度的大小。

目標函數均方根(RMS)誤差對某一個模型輸入參數的靈敏度定義了一個單一的靈敏度,因為它不會由於模型變數不同而有不同的靈敏度。為此以目標函數的均方根(RMS)誤差來代替靈敏度公式中的模型變數,有:

沉積盆地型地熱田勘查開發與利用

或標准化形式:

沉積盆地型地熱田勘查開發與利用

式5-33意味著β_k≈

,其中ΔH為由於改變參數值a_k為a_k+Δa_k時,目標函數均方根(RMS)誤差。

選取模型中不確定因素較多的水文地質參數:水平向滲透系數K_xy、垂向滲透系數K_z和彈性釋水系數S^*分別增加和減小10%,20%,利用公式5-34來計算目標函數的靈敏度和對數學模型進行靈敏度分析。由於模型中參數分區賦值,靈敏度計算時a_k和a_k+Δa_k取其平均值,計算結果見表5-8。

表5-8 Ng熱儲層K_xy,K_z,S^*靈敏度分析計算表

由上表可知,館陶組靈敏度系數最大的是彈性釋水系數的2.50;水平向滲透系數和垂向滲透系數的靈敏度系數分別為1.72和1.71,基本相當。

從靈敏度系數值的大小可以看出,各參數的取值變化對計算結果有一定的影響。但影響程度較小。可見在正確選擇各項水文地質參數之後,均表現為不太靈敏的參數。

進行靈敏度分析是為了確定模型的結果對模型參數的敏感程度,如果模擬結果對某一特定參數高度敏感,模型作出重要解釋和預報的能力將受到和該參數有關的不確定性的嚴重影響。根據表5 8的結果,說明所建模型相對比較穩定,模擬結果對給定參數不太敏感,也即意味著水文地質參數領域的不確定性對模型解釋和預報能力的影響有限。

(3)流量均衡分析

從均衡的角度出發,熱流體均衡是對計算結果的可信度的一個重要測量指標。有限差分方程是依據流體的連續性方程建立起來的,所以流進和流出一個地下水系統的流量總和應能滿足連續性原則:總流入量和總流出量之差等於貯水量的變化量。模擬的熱流體均衡變化與實際要基本相符。

A.均衡區的確定及均衡時段劃分

均衡區的范圍以明化鎮組和館陶組計算范圍為界,均衡計算採用多年平均及2002～2006年來進行均衡計算評價。

B.均衡方程的建立

地熱流體資源一般埋藏較深,相應補徑排項較為單一。依據均衡原理,結合熱流體補給、徑流、排泄條件,建立均衡方程如下:

沉積盆地型地熱田勘查開發與利用

式中:Q_補為地下水總補給量(m³);Q_排為地下水總排泄量(m³);S^*為彈性釋水系數;F為均衡區面積(km²);Δt為均衡時間段長(a);ΔH為與Δt對應的水位變幅(m);Q_徑入為側向徑流補給量(m³);Q_開采為人工開采總量(m³);Q_徑出為側向徑流排泄量(m³);Q_越入為此處主要指熱儲層通過導水斷裂得到的越流補給量(m³);Q_越出為熱儲層越流流出量(m³);Q_泥岩釋水為熱儲層中泥岩層壓縮變形釋放出的水量(m³);Q_回灌為人工回灌總量(m³)。

C.熱流體均衡分析

通過上述熱流體各均衡要素分析可知評價區補給、排泄項均比較單一,地熱流體系統模擬期熱流體量均衡結果見表5-9。

表5-9 Ng組熱儲層模擬期均衡表

從表5-9中可以得到,Ng模擬期總補給量為2913.47×10⁴m³,包括側向補給量、彈性釋水量、泥岩釋水量和部分從滄東斷裂帶得到的垂向越流補給,分別占總補給量的54.85%,23.52%,4.87%和16.81%。彈性釋水量動用的是儲存量,因此彈性釋水量越多,水位下降越大。側向補給量在模型中是通用水頭邊界控制的流入流出量。從各補給項比例關系可以看出,評價區主要的補給來源是側向補給。

通過上述分析可以看出,水均衡計算僅反映模型計算過程的可靠性,並不能反映模型與野外實際條件的一致性。

㈣ 大數據分析領域有哪些分析模型

數據角度的模型一般指的是統計或數據挖掘、機器學習、人工智慧等類型的模型，是純粹從科學角度出發定義的。
1. 降維
在面對海量數據或大數據進行數據挖掘時，通常會面臨「維度災難」，原因是數據集的維度可以不斷增加直至無窮多，但計算機的處理能力和速度卻是有限的；另外，數據集的大量維度之間可能存在共線性的關系，這會直接導致學習模型的健壯性不夠，甚至很多時候演算法結果會失效。因此，我們需要降低維度數量並降低維度間共線性影響。
數據降維也被成為數據歸約或數據約減，其目的是減少參與數據計算和建模維度的數量。數據降維的思路有兩類：一類是基於特徵選擇的降維，一類是是基於維度轉換的降維。
2. 回歸
回歸是研究自變數x對因變數y影響的一種數據分析方法。最簡單的回歸模型是一元線性回歸（只包括一個自變數和一個因變數，且二者的關系可用一條直線近似表示），可以表示為Y=β0+β1x+ε，其中Y為因變數，x為自變數，β1為影響系數，β0為截距，ε為隨機誤差。
回歸分析按照自變數的個數分為一元回歸模型和多元回歸模型；按照影響是否線性分為線性回歸和非線性回歸。
3. 聚類
聚類是數據挖掘和計算中的基本任務，聚類是將大量數據集中具有「相似」特徵的數據點劃分為統一類別，並最終生成多個類的方法。聚類分析的基本思想是「物以類聚、人以群分」，因此大量的數據集中必然存在相似的數據點，基於這個假設就可以將數據區分出來，並發現每個數據集（分類）的特徵。
4. 分類
分類演算法通過對已知類別訓練集的計算和分析，從中發現類別規則，以此預測新數據的類別的一類演算法。分類演算法是解決分類問題的方法，是數據挖掘、機器學習和模式識別中一個重要的研究領域。
5. 關聯
關聯規則學習通過尋找最能夠解釋數據變數之間關系的規則，來找出大量多元數據集中有用的關聯規則，它是從大量數據中發現多種數據之間關系的一種方法，另外，它還可以基於時間序列對多種數據間的關系進行挖掘。關聯分析的典型案例是「啤酒和尿布」的捆綁銷售，即買了尿布的用戶還會一起買啤酒。
6. 時間序列
時間序列是用來研究數據隨時間變化趨勢而變化的一類演算法，它是一種常用的回歸預測方法。它的原理是事物的連續性，所謂連續性是指客觀事物的發展具有合乎規律的連續性，事物發展是按照它本身固有的規律進行的。在一定條件下，只要規律賴以發生作用的條件不產生質的變化，則事物的基本發展趨勢在未來就還會延續下去。
7. 異常檢測
大多數數據挖掘或數據工作中，異常值都會在數據的預處理過程中被認為是「噪音」而剔除，以避免其對總體數據評估和分析挖掘的影響。但某些情況下，如果數據工作的目標就是圍繞異常值，那麼這些異常值會成為數據工作的焦點。
數據集中的異常數據通常被成為異常點、離群點或孤立點等，典型特徵是這些數據的特徵或規則與大多數數據不一致，呈現出「異常」的特點，而檢測這些數據的方法被稱為異常檢測。
8. 協同過濾
協同過濾（Collaborative Filtering，CF)）是利用集體智慧的一個典型方法，常被用於分辨特定對象（通常是人）可能感興趣的項目（項目可能是商品、資訊、書籍、音樂、帖子等），這些感興趣的內容來源於其他類似人群的興趣和愛好，然後被作為推薦內容推薦給特定對象。
9. 主題模型
主題模型（Topic Model），是提煉出文字中隱含主題的一種建模方法。在統計學中，主題就是詞彙表或特定詞語的詞語概率分布模型。所謂主題，是文字（文章、話語、句子）所表達的中心思想或核心概念。
10. 路徑、漏斗、歸因模型
路徑分析、漏斗分析、歸因分析和熱力圖分析原本是網站數據分析的常用分析方法，但隨著認知計算、機器學習、深度學習等方法的應用，原本很難衡量的線下用戶行為正在被識別、分析、關聯、打通，使得這些方法也可以應用到線下客戶行為和轉化分析。