高校財務樣本數(shù)據(jù)庫研究

1、第 頁免責聲明：圖文來源網(wǎng)絡征集，版權歸原作者所有。若侵犯了您的合法權益，請作者持權屬證明與本站聯(lián)系，我們將及時更正、刪除！謝謝！高校財務樣本數(shù)據(jù)庫研究 摘要：研究了大數(shù)據(jù)算法在高校財務數(shù)據(jù)分析中的應用，提出了基于水庫抽樣算法建立樣本數(shù)據(jù)庫的方法，結果表明：基于水庫抽樣算法建立樣本數(shù)據(jù)庫，能夠大幅縮短建立時間、系統(tǒng)開銷小、且建立完成后其內(nèi)部數(shù)據(jù)具有良好的均勻特性，可有效解決傳統(tǒng)高校財務管理中基礎數(shù)據(jù)樣本生成時間長、開銷大、分布不均勻的缺點，提高了財務基礎數(shù)據(jù)分析質(zhì)量，推動了高校財務管理工作的發(fā)展 關鍵詞：大數(shù)據(jù)；高校財務；數(shù)據(jù)分析 大數(shù)據(jù)對高校財務管理的影響比較廣泛而深遠，它將有利于高校的資源

2、配置，強化高校全面預算管理，加強成本核算意識，同時提高資金使用效益，防范財務風險，使高校側重預算編制和結果分析的財務管理向業(yè)務全過程的財務管理轉(zhuǎn)變，實現(xiàn)高校財務管理新變革大數(shù)據(jù)為高校財務管理帶來變革的關鍵特性之一是其預測性作用，傳統(tǒng)財務利用財務報表和人為經(jīng)驗為高校財務管理者提供決策依據(jù)，隨著海量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，此種方式已不能在合理的時間范圍內(nèi)產(chǎn)生合理性的判斷依據(jù)，遠不能達到目前高校財務管理精細化要求，更偏離信息化時代所強調(diào)的信息支持決策的發(fā)展方向從目前高校財務管理實際來看，基礎數(shù)據(jù)的分析是關鍵，而數(shù)據(jù)更新及時、均勻特性好的樣本數(shù)據(jù)庫是進行分析的前提條件但由于受到高校財務數(shù)據(jù)多等因素限制，傳統(tǒng)財務的

3、線性掃描處理方法無法對基礎數(shù)據(jù)進行快速均勻的抽取處理，導致了高校財務數(shù)據(jù)分析工作上的困難，不利于高校財務管理工作的開展應用大數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)進行全面分析，遵循的是每件事情都有跡可循，找到事物變化的規(guī)律，能夠更好地對高校資源籌劃、資本運營、資產(chǎn)管理以及當前辦學和長期的規(guī)劃進行預測，把握高校發(fā)展方向，使教育產(chǎn)出能更好地適應市場需求，合理配置資源，提高經(jīng)濟與社會效益，實現(xiàn)高?？缭绞娇沙掷m(xù)發(fā)展大數(shù)據(jù)技術的出現(xiàn)，為高校財務數(shù)據(jù)分析工作提供了新的技術手段，文中將大數(shù)據(jù)算法與高校財務數(shù)據(jù)分析進行結合與應用，在保證速度的前提下，建立具有良好均勻特性的樣本數(shù)據(jù)庫 樣本數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫構架 數(shù)據(jù)挖掘與分析是大數(shù)據(jù)在教育領

4、域中的應用之一，其主要作用是進行預測分析、行為分析、學業(yè)分析等的應用和研究其中財務數(shù)據(jù)分析能夠為學生心理健康、獎優(yōu)助評、貧困生關懷、個性化就業(yè)等領域提供數(shù)據(jù)參考為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)的有效收集，應建立財務基礎數(shù)據(jù)樣本數(shù)據(jù)庫，為下一步數(shù)據(jù)分析提供有力支持，其總體架構為：傳統(tǒng)財務通常利用線性掃描與隨機選取的方法進行樣本數(shù)據(jù)抽取，抽取過程中需要將所有數(shù)據(jù)加載進內(nèi)存或緩存，同時在索引遞增的同時利用隨機函數(shù)生成索引用于確定抽取元素數(shù)據(jù)加載和隨機索引生成帶來了大量的系統(tǒng)開銷，同時如果隨機算法的選擇并不優(yōu)秀，還會導致樣本的重復概率增加為解決上述問題，文中利用水庫抽樣算法作為樣本數(shù)據(jù)抽取的基礎算法，該算法打破了傳統(tǒng)財務

5、線性的時間處理局限，在未損失精度的前提下，提供傳統(tǒng)財務所不能提供的海量數(shù)據(jù)樣本生成能力樣本數(shù)據(jù)庫除了數(shù)據(jù)抽取功能之外，還要求具有數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分類和序列化功能對樣本數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分類可以實現(xiàn)按類別和權重的樣本抽取，從而豐富大數(shù)據(jù)分析的手段同時通過對樣本數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分類，還能解決基礎數(shù)據(jù)的序列化問題序列化通過為分類數(shù)據(jù)添加指定索引，可以大大提升數(shù)據(jù)的檢索速度和準確性所以，做好樣本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分類，并按照財務管理信息類別對基礎數(shù)據(jù)進行合理的序列化對數(shù)據(jù)處理是十分必要的對樣本數(shù)據(jù)進行分類和序列化之后，可對每一類數(shù)據(jù)進行必要的統(tǒng)計，總結樣本數(shù)據(jù)特點，把握樣本數(shù)據(jù)處理原則，提高樣本數(shù)據(jù)的處理質(zhì)量 數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)樣本

6、處理流程 數(shù)據(jù)樣本處理流程為： 數(shù)據(jù)庫抽樣算法及其改進 數(shù)據(jù)庫線性抽樣算法 在盡可能快的時間內(nèi)，對基礎數(shù)據(jù)庫中的學生進行盡力均勻抽取，形成樣本用于數(shù)據(jù)分析盡力均勻抽取意味著盡力保證每個學生被抽為樣本的概率是相同的輸入：基礎數(shù)據(jù)庫中的學生數(shù)據(jù)輸出：這組數(shù)據(jù)的個均勻取樣 水庫抽樣算法定義 針對應用情景，可以利用水庫抽樣算法進行樣本抽取，該算法的特征為：）抽取時限要求較高，且數(shù)據(jù)只掃描一次）利用計算機資源有限，只為用戶想要獲取的個取樣分配內(nèi)存空間用于計算）掃描前個數(shù)據(jù)時，已保存的個取樣是均勻抽取的，隨著的增長，個取樣的隨機性一直不變算法定義為：）申請一個長度為的數(shù)組保存抽樣）保存首先接收到的個元素）

7、當接收到第個新元素時，以的概率隨機替換中元素 改進算法均勻性證明 該算法的取樣是均勻的，在任何時候接收到大于的個數(shù)時，選出的個數(shù)一定是已掃描數(shù)據(jù)中的均勻抽?。寒斀邮盏降趥€數(shù)時，第個數(shù)能保存在數(shù)組中的概率為()，因為在接收到第個數(shù)的時候要以()的概率隨機替換而第個數(shù)被選中的概率是，他們相乘為，就是第個數(shù)被換出數(shù)組的概率所以()就是在接收個元素時，第個數(shù)在數(shù)組中的概率同理在接收第個數(shù)時，第個數(shù)仍然保存在數(shù)組中的概率為()，以此類推，接收第個數(shù)時，第個元素仍保存在數(shù)組中的概率為()，如果上述事件都發(fā)生，那么在接收第個數(shù)時，第個數(shù)才能保存在數(shù)組中，因此它保留在抽樣數(shù)組中的概率是這些時間發(fā)生概率的積，就

8、是()()()() 算法實現(xiàn) 算法實現(xiàn)的偽代碼為：初始化：；處理：（）（，）（） 實證結果分析 財務流程中，對于業(yè)務數(shù)據(jù)的時效性有較高要求，處理算法的優(yōu)劣直接影響執(zhí)行算法主機的系統(tǒng)開銷，從而影響整個財務流程的運轉(zhuǎn)速度為對比傳統(tǒng)線性掃描算法和水庫抽樣算法的系統(tǒng)開銷，對兩種算法進行了程序?qū)崿F(xiàn)，設定樣本規(guī)模為并進行了樣本抽取，種抽取算法帶來的系統(tǒng)開銷對比如圖（）所示，可見傳統(tǒng)線性掃描隨數(shù)據(jù)量級的上升系統(tǒng)開銷不斷增大，而水庫抽樣則穩(wěn)定在樣本規(guī)模時的臨界值傳統(tǒng)的利用隨機數(shù)確定抽樣元素，隨機函數(shù)利用時間等作為種子產(chǎn)生隨機數(shù)，雖保證了隨機性，但不能保證樣本抽取的均勻特性，而水庫抽樣彌補了傳統(tǒng)方法的這個缺陷，

9、圖（）展示了部分抽樣結果 結語 大數(shù)據(jù)環(huán)境中，高校財務數(shù)據(jù)的數(shù)量級不斷提升，因此基礎數(shù)據(jù)的分析成為難點而樣本數(shù)據(jù)庫作為基礎數(shù)據(jù)分析的必要支撐，其建立生成尤為重要通過本文的分析可知，大數(shù)據(jù)技術的出現(xiàn)，給了均勻、快速的樣本生成以新的手段支持，為在允許的時間與精度范圍內(nèi)的分析提供了依據(jù)本文提供了基礎數(shù)據(jù)樣本數(shù)據(jù)庫的建立思路，在樣本數(shù)據(jù)庫的基礎上利用水庫抽樣算法進行抽樣，作者對上述思路進行了程序?qū)崿F(xiàn)并提供了試驗結果該應用手段解決了高校財務管理中基礎數(shù)據(jù)樣本來源困難，提高了財務基礎數(shù)據(jù)分析質(zhì)量，豐富了高校財務分析工作手段 參考文獻： 韓丹丹大數(shù)據(jù)時代下高校財務管理如何做好基礎數(shù)據(jù)的分析財務管理，（）： 黎羊基于高校財務管理問題的調(diào)查與對策研究長春：吉林大學，： 薛硯丹基于決策樹算法的高校財務管理與決策分析研究銀川：寧夏大學，： 王宏志大數(shù)據(jù)算法北京：機械工業(yè)出版社，： 王元卓，靳小龍，程學旗網(wǎng)絡大數(shù)據(jù)：現(xiàn)狀與展望計算機學報，（）： 孫大為，張廣艷，鄭緯民大數(shù)據(jù)流式計算：關鍵技術及系統(tǒng)實例軟件學報，（）： 楊靜，張楠男，李建，等決策樹算法的研究與應用計算機技術與發(fā)展，（）： 陳東淺談高校財務決策支持系統(tǒng)及