基于云計算技術的財務數據分析管理平臺

周 瑋

（湖南環境生物職業技術學院，湖南 衡陽 421005）

隨著全球經濟的快速發展和企業競爭的加劇，財務數據分析和管理變得至關重要。傳統的財務數據處理和分析方法往往面臨著數據規模龐大、計算復雜度高和資源限制等挑戰。然而，隨著云計算技術的迅速發展，基于云計算的財務數據分析管理平臺應運而生，為企業提供了強大的計算和存儲能力，借助云服務平臺的優勢，使數據分析和管理變得更加高效和靈活[1]。該文基于云計算技術的財務數據分析管理平臺，借助云服務提供商的計算和存儲資源，實現了財務數據的全面采集、快速處理和實時監控。該平臺以數據采集、數據處理和數據監控管理為核心，通過應用Octoparse實現了數據源接入和數據轉換清洗，運用先進的機器學習和數據可視化工具對其進行數據分析，實施數據監控、警報和異常檢測。此外，該平臺還應用關聯規則挖掘和流式計算技術，進一步提升了數據處理和監控效率的準確性。通過實時的數據監控和警報機制，該平臺能夠及時發現潛在的風險和異常情況，幫助企業采取及時的措施避免財務風險的發生，為企業的發展和競爭提供有力支持[2]。

1 基于云計算技術的財務數據分析管理平臺架構

基于云計算技術的財務數據分析管理平臺由云服務平臺、數據采集層、數據處理層和監控管理層組成，設計以上架構的目的在于方便企業高效地進行財務數據的采集、存儲、處理和分析，為企業提供準確、可靠的財務數據支持和決策依據[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據需求和計算負載，提供高性能和穩定的服務。基于云計算技術的財務數據分析管理平臺架構如圖1所示。

圖1 基于云計算基礎的財務數據分析管理平臺架構圖

云服務平臺提供計算和存儲資源的云服務器，用于承載整個平臺的運行。云服務平臺提供彈性計算和存儲能力，可根據需求自動擴展或縮減計算資源。數據采集層用于實現數據源接入、數據采集引擎、數據轉換和清洗等，確保數據源的可用性和準確性。數據處理層用于對財務數據進行分析和處理[4]。數據分析引擎提供豐富的分析功能，包括統計分析、數據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。監控管理層負責監控和管理整個平臺的運行。監控管理層包括系統監控模塊、警報和異常檢測模塊。系統監控模塊實時監測平臺的運行狀態，包括計算資源的使用情況、數據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 基于云計算技術的財務數據處理

2.1 數據采集

數據采集是基于云計算技術財務數據處理的關鍵步驟之一，通過云計算平臺提供的彈性計算和存儲資源，可以進行高效的數據采集[5]。數據采集通過識別數據源、數據抽取和傳輸、數據清洗和預處理等過程實現。識別數據源可通過接入企業內、外部財務業務系統或其他財務信息資源，了解企業財務工作中對財務數據的需求和使用情況，以便確定適合采集的數據源。進行數據抽取時，考慮數據量、數據源類型、數據質量要求和實時性需求等因素，選擇利用數據抓取工具Octoparse獲取所需財務數據。財務數據處理流程如圖2所示。

圖2 基于云計算技術的財務數據處理流程

利用數據抓取工具Octoparse獲取財務數據時，在主界面上選擇“New Task”創建一個新的抓取項目，并在在新項目的設置界面中輸入要抓取數據的目標網址。點擊“Start”開始加載網頁。當網頁加載完成后，進入Octoparse的抓取界面。通過點擊需要抽取的數據元素，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數據進行規則設置。配置抽取規則后，點擊“Next”預覽所選數據元素的抽取結果。可以通過調整選擇器和規則來優化數據抽取的準確性。在抽取規則預覽界面，Octoparse會將抽取的數據顯示為表格形式。在此處可以設置和命名抽取的字段，并對數據進行進一步處理和清洗。確認抽取規則和字段設置后，點擊“Run”可執行數據抓取任務，Octoparse會自動加載目標網頁并根據設定的規則抽取數據。抓取任務完成后，對抓取的數據進行清洗和處理，其間可去除財務數據重復項、處理缺失值等。最后，將數據導出為CSV、Excel等格式，以便后續的分析和管理使用。

2.2 數據處理

在財務數據分析中，通過利用關聯規則挖掘可發現財務數據中的關聯項和模式[6]。先對數據集進行掃描，統計每個項的頻率。選擇頻繁項為候選項集的初始集合，根據頻繁項集的大小，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據集，計算其支持度，即在數據集中出現的頻率。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在數據集中出現的次數；b表示數據集的總記錄數。

根據設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，將其作為規則的前提部分，根據設定的最小置信度閾值可計算規則的置信度，并篩選出置信度大于等于該閾值的關聯規則。置信度的計算如公式（2）所示。

式中：X和Y表示項集。

置信度表示一個關聯規則的可靠程度，即條件發生的條件下結論發生的概率。對于關聯規則（X→Y），置信度可以表示為項集X和項集Y的聯合支持度與項集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，逐步發現頻繁項集，從而找到數據集中的關聯關系。此外，云計算平臺還提供彈性計算資源，可以根據需求動態調整計算資源的規模。在關聯規則挖掘過程中，能夠根據數據集的大小和算法的復雜度，自動分配適當的計算資源，從而提高處理速度。

3 基于云計算技術的財務數據監控管理

3.1 監控系統數據

基于云計算技術的財務數據監控管理可以實現對財務數據的實時監控、分析和報告，幫助企業管理人員做出準確的決策、識別風險并采取適當的措施[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據量和處理需求。流式計算技術是一種處理實時數據流的計算方法，它可以在數據產生的同時進行實時的計算和分析。與傳統的批處理方式相比，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，對該系統實施監控，以實現對財務數據實時分析處理，便于企業工作人員及時發現財務數據異常情況和風險，并采取相應的措施。

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

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

上述算法可以在數據分析工具中實現，通過對數據集進行分組和聚合計算，生成所需的匯總結果。根據計算的目標和需求，將計算結果輸出到云服務平臺，實現結果的持久化存儲、實時訪問和進一步分析。通過應用流式計算，可以實時監控財務數據的變化和趨勢，及時發現異常情況和風險，為企業提供實時的決策支持。

3.2 報警和異常檢測

在基于云計算技術的財務數據分析管理平臺中進行流式計算后，確定需要監控的財務數據異常變動、超過閾值的交易金額等關鍵指標，并為每個關鍵指標設置適當的閾值。設置監控規則和報警條件流程如圖3所示。

圖3 系統設置監控規則和報警條件流程圖

可以根據歷史數據、業務規則和專業知識進行閾值設定，應對高風險指標設置較嚴格的閾值，以便更早地發現潛在的問題[9]。基準值設定為固定數值，閾值設定為安全區間范圍，并確定監控的時間窗口。根據業務需求和監控目標，設置監控規則和警報條件，確保監控規則和警報條件能夠準確地捕捉到異常情況或關鍵事件。設置監控規則和警報條件是一個迭代的過程，以確保監控系統能夠準確地捕捉到關鍵事件和異常情況，為決策提供及時的數據支持。

4 平臺測試

4.1 測試準備

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

4.2 測試結果

將數據集導入財務數據分析管理平臺的數據庫，利用該平臺對其進行財務預警分析，并觀察分析預警結果。通過記錄預警的觸發時間、準確率和誤報率等指標，分析預警結果與實際情況的一致性。測試結果詳見表1。

表1 基于云計算技術的財務數據分析管理平臺預警測試

基于上述測試結果的分析，可以得出基于云計算技術的財務數據分析管理平臺在財務預警方面表現良好。預警觸發樣本數較高，意味著系統能夠準確識別出潛在的財務風險，并及時觸發預警通知，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，沒有出現漏報重要風險情況。此外，誤報樣本數較低，誤報率為6.25%，意味著系統對異常情況的誤報較少，避免了用戶對無關風險的過度干擾。系統在預警準確性方面表現出較高的可靠性，用戶可以對預警信號給予較高的信任，并根據預警情況做出相應的決策。綜合來看，基于云計算技術的財務數據分析管理平臺在財務預警方面展現出較高的準確性和可靠性。通過對大量的財務數據進行分析和監控，系統能夠幫助用戶及時發現潛在的財務風險，并通過預警機制提供警示和指導，以便用戶能夠采取適當的措施來降低風險和損失，有助于提升企業的財務穩定性和可持續發展能力。

5 結語

基于云計算技術的財務數據分析管理平臺在信息化背景下已成為企業管理和決策的重要支撐工具。通過充分利用云服務平臺的彈性計算和存儲資源，該平臺能夠高效地進行數據采集、處理和監控，為企業提供準確、實時的財務數據分析和管理能力。該平臺各層之間緊密協作，形成一個完整的數據分析和管理生態系統。在實踐中，通過對關聯規則的挖掘、流式計算的應用、閾值的設置和監控規則的配置，該平臺能夠幫助企業實現財務預警分析，及時發現潛在的財務風險并采取相應措施。通過測試和驗證，該平臺展現了較高的準確性和可靠性，可為企業決策和風險管理提供有力支持。