周 瑋

（湖南環(huán)境生物職業(yè)技術(shù)學(xué)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(fù)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(yīng)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(yīng)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(jìn)的機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)可視化工具對其進(jìn)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(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和流式計算技術(shù)，進(jìn)一步提升了數(shù)據(jù)處理和監(jiān)控效率的準(zhǔn)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(fēng)險和異常情況，幫助企業(yè)采取及時的措施避免財務(wù)風(fēng)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(jìn)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(zhǔn)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(fù)載，提供高性能和穩(wěn)定的服務(wù)。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)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(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)處理層用于對財務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)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(xué)習(xí)模塊通過應(yīng)用各種機器學(xué)習(xí)算法來進(jìn)行預(yù)測、分類和聚類等高級分析。監(jiān)控管理層負(fù)責(zé)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(jìn)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(yīng)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(jìn)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(yù)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(jìn)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(biāo)網(wǎng)址。點擊“Start”開始加載網(wǎng)頁。當(dāng)網(wǎng)頁加載完成后，進(jìn)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(jìn)行規(guī)則設(shè)置。配置抽取規(guī)則后，點擊“Next”預(yù)覽所選數(shù)據(jù)元素的抽取結(jié)果。可以通過調(diào)整選擇器和規(guī)則來優(yōu)化數(shù)據(jù)抽取的準(zhǔn)確性。在抽取規(guī)則預(yù)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(jìn)行進(jìn)一步處理和清洗。確認(rèn)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(biāo)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(jìn)行清洗和處理，其間可去除財務(wù)數(shù)據(jù)重復(fù)項、處理缺失值等。最后，將數(shù)據(jù)導(dǎo)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(jìn)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(fù)雜度，自動分配適當(dāng)?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(zhǔn)確的決策、識別風(fēng)險并采取適當(dāng)?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(jìn)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(yīng)速度[8]。因此，通過應(yīng)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(fēng)險，并采取相應(yīng)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(biāo)，并根據(jù)需要聚合的數(shù)據(jù)項進(jìn)行分組計算，生成相應(yīng)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(jìn)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(jìn)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(biāo)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(jìn)一步分析。通過應(yīng)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(fēng)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(jìn)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(biāo)，并為每個關(guān)鍵指標(biāo)設(shè)置適當(dāng)?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(jìn)行閾值設(shè)定，應(yīng)對高風(fēng)險指標(biāo)設(shè)置較嚴(yán)格的閾值，以便更早地發(fā)現(xiàn)潛在的問題[9]?；鶞?zhǔn)值設(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(biāo)，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(zhǔn)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(zhǔn)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(zhǔn)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(yù)警分析方面的準(zhǔn)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(dǎo)入財務(wù)指標(biāo)、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(yù)警規(guī)則和警報條件。測試數(shù)據(jù)集包括100個樣本，當(dāng)利潤率低于10%時，預(yù)警觸發(fā)。使用測試數(shù)據(jù)集進(jìn)行財務(wù)預(yù)警分析，觀察預(yù)警的觸發(fā)情況和預(yù)警信息的準(zhǔn)確性。

4.2 測試結(jié)果

將數(shù)據(jù)集導(dǎo)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(jìn)行財務(wù)預(yù)警分析，并觀察分析預(yù)警結(jié)果。通過記錄預(yù)警的觸發(fā)時間、準(zhǔn)確率和誤報率等指標(biāo)，分析預(yù)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(yù)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(yù)警方面表現(xiàn)良好。預(yù)警觸發(fā)樣本數(shù)較高，意味著系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確識別出潛在的財務(wù)風(fēng)險，并及時觸發(fā)預(yù)警通知，使用戶能夠迅速采取應(yīng)對措施。預(yù)警準(zhǔn)確率可達(dá)93.75%，說明大部分預(yù)警相對準(zhǔn)確，沒有出現(xiàn)漏報重要風(fēng)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(fēng)險的過度干擾。系統(tǒng)在預(yù)警準(zhǔn)確性方面表現(xiàn)出較高的可靠性，用戶可以對預(yù)警信號給予較高的信任，并根據(jù)預(yù)警情況做出相應(yīng)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(yù)警方面展現(xiàn)出較高的準(zhǔn)確性和可靠性。通過對大量的財務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)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(fēng)險，并通過預(yù)警機制提供警示和指導(dǎo)，以便用戶能夠采取適當(dāng)?shù)拇胧﹣斫档惋L(fēng)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(jìn)行數(shù)據(jù)采集、處理和監(jiān)控，為企業(yè)提供準(zhǔn)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(yīng)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(yù)警分析，及時發(fā)現(xiàn)潛在的財務(wù)風(fēng)險并采取相應(yīng)措施。通過測試和驗證，該平臺展現(xiàn)了較高的準(zhǔn)確性和可靠性，可為企業(yè)決策和風(fēng)險管理提供有力支持。