多表模型分析方法

㈠ 财务报表分析方法有哪些

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1、比较分析法

比较分析法的理论基知础，是客观事物的发展变化是统一性与多样性的辩证结合。共同性使它们具有了可比的基础，差异性使它们具有了不同的特征。在实际分析时，这两方面的比较往往结合使用。

2、因素分析法

因素分析法也是财务报表分析常用的一道种技术方法，它是指把整体分解为若干个局部的分析方法，包括财务的比率因素分解法和差异因素分解法。

(1)多表模型分析方法扩展阅读：

做好财务报表分析工作，可以正确评价企业的财务状况、经营成果和现金流量情况，揭示企业未来的报酬和风险；可以检查企业预算完成情况，考核经营管理人员的业绩，为建立健全合理的激励机制提供帮助。

1、与财务部门进行卓有成效的沟通。

2、对企业的经营绩效做出正确的评估回。

3、从财务角度出发，为决策者提供支持。

4、从所有者和经营者不同的角度理解企业三大报表。

5、快速识别财务数据中可能存在的造假成分。

6、学会分析企业的营运资本，审视企业存在的弊病。

7、从现金流量表来分析企业的利润水平。

㈡ 需求分析的建模分析方法有哪两种

数据库设计需求
1. 需求概述
建立完善的数据库结构管理设备的基本参数、运行状态和各种工作计划。

数据库的框架和结构必须根据设备和运行状态而设计，方便提供强大的录入、查询、统计、分析和报表等各种功能操作，较好的反映平台业务的基本情况和运行状况，满足平台的基本要求。

2. 外部设计需求
2.1 标识符和状态

数据库表前缀：根据模块名定义（如用户模块：sys_）

用户名：root

密码：待定

权限：全部

有效时间：开发阶段

说明：系统正式发布后，可能更改数据库用户/密码。

2.2 使用它的程序

本系统主要利用java作为后端的应用开发工具，使用MySQL作为后台的数据库， Linux或Windows均可作为系统平台。

2.3 约定

所有命名一定要具有描述性，杜绝一切拼音、或拼音英文混杂的命名方式。
字符集采用 UTF-8，请注意字符的转换。
所有数据表第一个字段都是系统内部使用主键列，自增字段，不可空，名称为：id，确保不把此字段暴露给最终用户。
除特别说明外，所有日期格式都采用date格式。
除特别说明外，所有字段默认都设置不充许为空， 需要设置默认值。
所有普通缩影的命名都是表名加设置缩影的字段名组合，例如用户表User中name字段设置普通所以，则缩影名称命名方式为user_name_index。
2.4 专门指导

对本系统的开发者、使用这、测试员和维护人员，提出以下参考意见：

在使用数据库时，首先要参考上面的约定内容，做好软件的安装以及表格的建立。
数据库的输入统一采用键盘。对于数据库的使用权限，请参考本系统其他相关文档。
数据库的后台管理员没用等级差异，可根据实际情况添加删除管理员。
2.5 支持软件

操作系统： Linux / Windows

数据库系统：MySQL

查询浏览工具：Navicat Premium

命令行工具：mysql

注意：mysql 命令行环境下对中文支持不好，可能无法书写带有中文的 SQL 语句。

3. 结构设计需求
3.1 概念结构设计需求

概念数据库的设计是进行具体数据库设计的第一步，概念数据库设计的好坏直接影响到逻辑数据库的设计，影响到整个数据库的好坏。

我们已经得到了系统的数据流程图和数据字典，现在就是要结合数据规范化的理论，用一种模型将用户的数据要求明确地表示出来。

概念数据库的设计应该极易于转换为逻辑数据库模式，又容易被用户所理解。概念数据库设计中最主要的就是采用“实体-关系数据”模型来确定数据库的结构。

数据是表达信息的一种重要的量化符号，是信息存在的一种重要形式。数据模型则是数据特征的一种抽象。它描述的是数据的共性，而不是描述个别的数据。一般来说，数据模型包含两方面内容：

数据的静态特性：主要包括数据的基本结构、数据间的关系和数据之间的相互约束等特性。
数据的动态特性：主要包括对数据进行操作的方法。
在数据库系统设计中，建立反映客观信息的数据模型，是设计中最为重要的，也最基本的步骤之一。

数据模型是连接客观信息世界和数据库系统数据逻辑组织的桥梁，也是数据库设计人员与用户之间进行交流的共同基础。概念数据库中采用的实体-关系模型，与传统的数据模型有所不同。“实体-关系”模型是面向现实世界，而不是面向实现方法的，它主要是用使用方便，因而在数据库系统应用的设计中，得到了广泛应用。“实体-关系”模型可以用来说明数据库中实体的等级和属性。

以下是实体-关系模型中的重要标识：

在数据库中存在的实体；
实体的属性；
实体之间的关系；
3.2 逻辑结构设计需求
物理结构设计需求

1）定义数据库、表及字段的命名规范：

数据库、表及字段的命名要遵守可读性原则。
数据库、表及字段的命名要遵守表意性原则。
数据库、表及字段的命名要遵守长名原则。
2）选择合适的存储引擎：
3）为表中的字段选择合适的数据类型。

4）建立数据库结构

4. 运用设计需求
4.1 表名的命名规范

表名以英文单词、单词缩写、简写、下划线构成，总长度要求小于30位。

4.2 表字段的命名规范

字段名以英文单词、单词缩写、简写、下划线构成，总长度要求不超过30位。
字段名以名词或名词短语，字段采用单数形式。若表名由多个单词组成，则取各个单词的缩写组成，单词缩写间使用下划线作为分隔。
若某个字段是引用某个表的外键，则字段名应尽量与源表的字段名保持一致，一面混淆。
5. 安全保密设计需求
5.1 防止用户直接操作数据库的方法

通过把关键应用服务器和数据库服务器进行分离，防止用户对数据库服务器的直接操作，保证数据库安全。

5.2 应用系统的用户口令进行加密

在软件系统中，对于数据的保护、业务操作的许可是通过识别用户身份和权限来完成的。用户口令相比较，相同的话系统将该用户的操作权限分配给用户，用户再根据所分配的权限对系统进行操作。

由以上过程可知，用户口令在传输过程中容易被窃取泄漏，另外如果数据库被非法进入则其中保存的口令能够被非法查看。因此，在传输过程中和数据库中的口令记录字段不应使用明文传递和保存，应该在口令被传递前对其明文口令使用有效的主流技术，对传输数据进行加密部分描述的加密算法进行加密，在加密后传输到系统。系统将用户提交的经过加密的口令数据保存的加密口令进行比较，相一致则进行后续操作。

㈢ 模型分析

由于影响地热流体动态变化的因素非常复杂,具体模型已经过高度概化,与实际情况有一定误差,然而使模型参数无限接近含水层固有参数,也是不必要和不可能的。产生差异的影响因素可能有:①某些观测孔地热流体水位不能准确代表该层实际值。特别是地热流体温度和密度对水头高的影响,虽然对地热流体作了统一温度等技术处理,但是否合理还有待在实践中进一步验证;②尽管十分注重长观孔的观测质量,难免存在观测误差;③长观及统测数据存在偶然性,不能代表某一时段的水位;④因剖分的关系,计算水位标高代表的是整个单元的平均水头高,而观测值是某个点的值;⑤实测地热流体水位等值线图是人工绘制的流场,存在人为误差;⑥地热地质模型概化产生的误差及模拟过程的误差。

数值模型存在来自多方面的不确定因素。为了使所建模型确实能代表所研究的地质体、再现野外实测水位和流场,必须对所建模型进行分析评估,根据建模的目的要求,对模型变量之间的依赖关系、稳定性、系统参数的灵敏度等进行分析。通过分析、确定不确定因素对校正模型的影响程度。如果不符合要求,就修改或增减建模假设条件,重新建模,直到符合要求。

(1)误差分析

实测热流体水头和模拟水头等值线图的对比提供了一种看得见的定量方法,同时给出了识别误差空间分布的大致信息。但根据野外资料绘制的等值线图包含了绘制引起的误差,因此不宜作为识别的唯一证据。误差是衡量实测值和模拟值之间接近程度的物理量。实测值与计算值之间的误差大小和某种误差值的平均是展示识别结果的常用方法。

A.平均误差(绝对误差)

误差值的平均作为识别过程中的平均误差,识别的目的就是使这个误差成为最小。本次工作采用均方根(RME)误差和平均绝对误差(MAE)来衡量水头实测值和模拟值间的接近程度。其计算公式如下:

沉积盆地型地热田勘查开发与利用

式中:i为表示比较时刻(第i次实测);n为观测井实测次数;h^ob为实测热流体水头(m);h为计算热流体水头(m);RME为均方根误差值;MAE为平均绝对误差值。

B.平均相对误差

相对误差体现了误差值对整个系统内总水头变化的影响程度,一般用它的百分比表示,其计算公式为

沉积盆地型地热田勘查开发与利用

式中:Er为平均相对误差;i为表示比较时刻(第i次实测);n为观测井实测次数;h^ob为实测热流体水头(m);h为计算热流体水头(m)。

由上式可看出Er值越小,说明模型拟合得越好;反之Er值越大,说明误差值对整个系统内总水头变化的影响程度越大。

本次工作利用公式5-26至公式5-28对模型模拟期和检验期部分长观井实测值和计算值间误差进行分析计算。但数值模拟无法给出一个绝对指标来衡量计算结果的好坏。从误差分析结果来看,模型存在一定的误差,但都不算大。根据其总体误差分析值判断,模拟值与实测值拟合较好,模型模拟基本达到精度要求。

(2)灵敏度分析

由于水文地质参数、储层参数、岩性、构造、外部影响以及边界条件都不可能知道的很详细,因此建模过程中通过判断所取得的上述参数存在着不确定性。灵敏度分析的目的是为了对已经识别过的模型的不确定性进行量化,用来考察微观变化对建立模型的整体影响,检验模型的优劣性。

灵敏度分析包括局部灵敏度分析和全局灵敏度分析(包括定量全局灵敏度分析、定性全局灵敏度分析),本次工作采用国内使用较多的局部灵敏度分析方法。局部灵敏度分析也称一次变化法,其特点是在其他参数不变的情况下,只针对某一个参数,评价模型结果在该参数每次发生变化时的变化量。通常采用灵敏度系数作为衡量参数灵敏度的标准,其形式是:

沉积盆地型地热田勘查开发与利用

式中:β_i,k为模型的因变量(如水头、浓度等)对第i观测点,第k参数的灵敏度系数;H_i为模型第i观测点的因变量(此处指热流体水头);a_k为模型第k参数(可以是模型中用到的任一参数)。

由于不同模型变量的量纲不同,不同参数的量纲差别也很大,所以式5-29所示灵敏度没有一个统一的单位和量纲。为了便于不同参数间灵敏度的比较,式5-29也可化为下列形式:

沉积盆地型地热田勘查开发与利用

这样灵敏度的量纲就和模型变量的量纲一致(式5-30中参数参见式5-29)。

β_i,k值大意味着第k个参数值改变对模型变量(热流体水头)的影响大,针对某一特定参数k的灵敏度系数值,在保证其他所有参数不变时,使该参数k的值由a_k变化为a_k+Δa_k相应的因变量值由H_i(a_k)变化为H_i(a_k+Δa_k),由式(7 11)获得其近似值,即:

沉积盆地型地热田勘查开发与利用

或采用下列标准化的形式:

沉积盆地型地热田勘查开发与利用

式中:Δa_k为模型第k个参数的细小改变,H_i(a_k)和H_i(a_k+Δa_k)表示第k个参数值为a_k和a_k+Δa_k时第i观测点所得的模型变量值(热流体水头)。

式5-30和式5-32给出的灵敏度只是在一个特定位置上对一个给定的参数,模型所反应的灵敏度的大小。

目标函数均方根(RMS)误差对某一个模型输入参数的灵敏度定义了一个单一的灵敏度,因为它不会由于模型变量不同而有不同的灵敏度。为此以目标函数的均方根(RMS)误差来代替灵敏度公式中的模型变量,有:

沉积盆地型地热田勘查开发与利用

或标准化形式:

沉积盆地型地热田勘查开发与利用

式5-33意味着β_k≈

,其中ΔH为由于改变参数值a_k为a_k+Δa_k时,目标函数均方根(RMS)误差。

选取模型中不确定因素较多的水文地质参数:水平向渗透系数K_xy、垂向渗透系数K_z和弹性释水系数S^*分别增加和减小10%,20%,利用公式5-34来计算目标函数的灵敏度和对数学模型进行灵敏度分析。由于模型中参数分区赋值,灵敏度计算时a_k和a_k+Δa_k取其平均值,计算结果见表5-8。

表5-8 Ng热储层K_xy,K_z,S^*灵敏度分析计算表

由上表可知,馆陶组灵敏度系数最大的是弹性释水系数的2.50;水平向渗透系数和垂向渗透系数的灵敏度系数分别为1.72和1.71,基本相当。

从灵敏度系数值的大小可以看出,各参数的取值变化对计算结果有一定的影响。但影响程度较小。可见在正确选择各项水文地质参数之后,均表现为不太灵敏的参数。

进行灵敏度分析是为了确定模型的结果对模型参数的敏感程度,如果模拟结果对某一特定参数高度敏感,模型作出重要解释和预报的能力将受到和该参数有关的不确定性的严重影响。根据表5 8的结果,说明所建模型相对比较稳定,模拟结果对给定参数不太敏感,也即意味着水文地质参数领域的不确定性对模型解释和预报能力的影响有限。

(3)流量均衡分析

从均衡的角度出发,热流体均衡是对计算结果的可信度的一个重要测量指标。有限差分方程是依据流体的连续性方程建立起来的,所以流进和流出一个地下水系统的流量总和应能满足连续性原则:总流入量和总流出量之差等于贮水量的变化量。模拟的热流体均衡变化与实际要基本相符。

A.均衡区的确定及均衡时段划分

均衡区的范围以明化镇组和馆陶组计算范围为界,均衡计算采用多年平均及2002～2006年来进行均衡计算评价。

B.均衡方程的建立

地热流体资源一般埋藏较深,相应补径排项较为单一。依据均衡原理,结合热流体补给、径流、排泄条件,建立均衡方程如下:

沉积盆地型地热田勘查开发与利用

式中:Q_补为地下水总补给量(m³);Q_排为地下水总排泄量(m³);S^*为弹性释水系数;F为均衡区面积(km²);Δt为均衡时间段长(a);ΔH为与Δt对应的水位变幅(m);Q_径入为侧向径流补给量(m³);Q_开采为人工开采总量(m³);Q_径出为侧向径流排泄量(m³);Q_越入为此处主要指热储层通过导水断裂得到的越流补给量(m³);Q_越出为热储层越流流出量(m³);Q_泥岩释水为热储层中泥岩层压缩变形释放出的水量(m³);Q_回灌为人工回灌总量(m³)。

C.热流体均衡分析

通过上述热流体各均衡要素分析可知评价区补给、排泄项均比较单一,地热流体系统模拟期热流体量均衡结果见表5-9。

表5-9 Ng组热储层模拟期均衡表

从表5-9中可以得到,Ng模拟期总补给量为2913.47×10⁴m³,包括侧向补给量、弹性释水量、泥岩释水量和部分从沧东断裂带得到的垂向越流补给,分别占总补给量的54.85%,23.52%,4.87%和16.81%。弹性释水量动用的是储存量,因此弹性释水量越多,水位下降越大。侧向补给量在模型中是通用水头边界控制的流入流出量。从各补给项比例关系可以看出,评价区主要的补给来源是侧向补给。

通过上述分析可以看出,水均衡计算仅反映模型计算过程的可靠性,并不能反映模型与野外实际条件的一致性。

㈣ 大数据分析领域有哪些分析模型

数据角度的模型一般指的是统计或数据挖掘、机器学习、人工智能等类型的模型，是纯粹从科学角度出发定义的。
1. 降维
在面对海量数据或大数据进行数据挖掘时，通常会面临“维度灾难”，原因是数据集的维度可以不断增加直至无穷多，但计算机的处理能力和速度却是有限的；另外，数据集的大量维度之间可能存在共线性的关系，这会直接导致学习模型的健壮性不够，甚至很多时候算法结果会失效。因此，我们需要降低维度数量并降低维度间共线性影响。
数据降维也被成为数据归约或数据约减，其目的是减少参与数据计算和建模维度的数量。数据降维的思路有两类：一类是基于特征选择的降维，一类是是基于维度转换的降维。
2. 回归
回归是研究自变量x对因变量y影响的一种数据分析方法。最简单的回归模型是一元线性回归（只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示），可以表示为Y=β0+β1x+ε，其中Y为因变量，x为自变量，β1为影响系数，β0为截距，ε为随机误差。
回归分析按照自变量的个数分为一元回归模型和多元回归模型；按照影响是否线性分为线性回归和非线性回归。
3. 聚类
聚类是数据挖掘和计算中的基本任务，聚类是将大量数据集中具有“相似”特征的数据点划分为统一类别，并最终生成多个类的方法。聚类分析的基本思想是“物以类聚、人以群分”，因此大量的数据集中必然存在相似的数据点，基于这个假设就可以将数据区分出来，并发现每个数据集（分类）的特征。
4. 分类
分类算法通过对已知类别训练集的计算和分析，从中发现类别规则，以此预测新数据的类别的一类算法。分类算法是解决分类问题的方法，是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。
5. 关联
关联规则学习通过寻找最能够解释数据变量之间关系的规则，来找出大量多元数据集中有用的关联规则，它是从大量数据中发现多种数据之间关系的一种方法，另外，它还可以基于时间序列对多种数据间的关系进行挖掘。关联分析的典型案例是“啤酒和尿布”的捆绑销售，即买了尿布的用户还会一起买啤酒。
6. 时间序列
时间序列是用来研究数据随时间变化趋势而变化的一类算法，它是一种常用的回归预测方法。它的原理是事物的连续性，所谓连续性是指客观事物的发展具有合乎规律的连续性，事物发展是按照它本身固有的规律进行的。在一定条件下，只要规律赖以发生作用的条件不产生质的变化，则事物的基本发展趋势在未来就还会延续下去。
7. 异常检测
大多数数据挖掘或数据工作中，异常值都会在数据的预处理过程中被认为是“噪音”而剔除，以避免其对总体数据评估和分析挖掘的影响。但某些情况下，如果数据工作的目标就是围绕异常值，那么这些异常值会成为数据工作的焦点。
数据集中的异常数据通常被成为异常点、离群点或孤立点等，典型特征是这些数据的特征或规则与大多数数据不一致，呈现出“异常”的特点，而检测这些数据的方法被称为异常检测。
8. 协同过滤
协同过滤（Collaborative Filtering，CF)）是利用集体智慧的一个典型方法，常被用于分辨特定对象（通常是人）可能感兴趣的项目（项目可能是商品、资讯、书籍、音乐、帖子等），这些感兴趣的内容来源于其他类似人群的兴趣和爱好，然后被作为推荐内容推荐给特定对象。
9. 主题模型
主题模型（Topic Model），是提炼出文字中隐含主题的一种建模方法。在统计学中，主题就是词汇表或特定词语的词语概率分布模型。所谓主题，是文字（文章、话语、句子）所表达的中心思想或核心概念。
10. 路径、漏斗、归因模型
路径分析、漏斗分析、归因分析和热力图分析原本是网站数据分析的常用分析方法，但随着认知计算、机器学习、深度学习等方法的应用，原本很难衡量的线下用户行为正在被识别、分析、关联、打通，使得这些方法也可以应用到线下客户行为和转化分析。