基于云计算技术的财务数据分析管理平台

周 玮

（湖南环境生物职业技术学院，湖南 衡阳 421005）

随着全球经济的快速发展和企业竞争的加剧，财务数据分析和管理变得至关重要。传统的财务数据处理和分析方法往往面临着数据规模庞大、计算复杂度高和资源限制等挑战。然而，随着云计算技术的迅速发展，基于云计算的财务数据分析管理平台应运而生，为企业提供了强大的计算和存储能力，借助云服务平台的优势，使数据分析和管理变得更加高效和灵活[1]。该文基于云计算技术的财务数据分析管理平台，借助云服务提供商的计算和存储资源，实现了财务数据的全面采集、快速处理和实时监控。该平台以数据采集、数据处理和数据监控管理为核心，通过应用Octoparse实现了数据源接入和数据转换清洗，运用先进的机器学习和数据可视化工具对其进行数据分析，实施数据监控、警报和异常检测。此外，该平台还应用关联规则挖掘和流式计算技术，进一步提升了数据处理和监控效率的准确性。通过实时的数据监控和警报机制，该平台能够及时发现潜在的风险和异常情况，帮助企业采取及时的措施避免财务风险的发生，为企业的发展和竞争提供有力支持[2]。

1 基于云计算技术的财务数据分析管理平台架构

基于云计算技术的财务数据分析管理平台由云服务平台、数据采集层、数据处理层和监控管理层组成，设计以上架构的目的在于方便企业高效地进行财务数据的采集、存储、处理和分析，为企业提供准确、可靠的财务数据支持和决策依据[3]。同时，云计算平台的弹性和可扩展性能够满足不断增长的数据需求和计算负载，提供高性能和稳定的服务。基于云计算技术的财务数据分析管理平台架构如图1所示。

图1 基于云计算基础的财务数据分析管理平台架构图

云服务平台提供计算和存储资源的云服务器，用于承载整个平台的运行。云服务平台提供弹性计算和存储能力，可根据需求自动扩展或缩减计算资源。数据采集层用于实现数据源接入、数据采集引擎、数据转换和清洗等，确保数据源的可用性和准确性。数据处理层用于对财务数据进行分析和处理[4]。数据分析引擎提供丰富的分析功能，包括统计分析、数据可视化和报表生成等。机器学习模块通过应用各种机器学习算法来进行预测、分类和聚类等高级分析。监控管理层负责监控和管理整个平台的运行。监控管理层包括系统监控模块、警报和异常检测模块。系统监控模块实时监测平台的运行状态，包括计算资源的使用情况、数据采集和处理的进度等。警报和异常检测模块可以检测和通知潜在的问题、异常情况，以便及时采取相应的措施。

2 基于云计算技术的财务数据处理

2.1 数据采集

数据采集是基于云计算技术财务数据处理的关键步骤之一，通过云计算平台提供的弹性计算和存储资源，可以进行高效的数据采集[5]。数据采集通过识别数据源、数据抽取和传输、数据清洗和预处理等过程实现。识别数据源可通过接入企业内、外部财务业务系统或其他财务信息资源，了解企业财务工作中对财务数据的需求和使用情况，以便确定适合采集的数据源。进行数据抽取时，考虑数据量、数据源类型、数据质量要求和实时性需求等因素，选择利用数据抓取工具Octoparse获取所需财务数据。财务数据处理流程如图2所示。

图2 基于云计算技术的财务数据处理流程

利用数据抓取工具Octoparse获取财务数据时，在主界面上选择“New Task”创建一个新的抓取项目，并在在新项目的设置界面中输入要抓取数据的目标网址。点击“Start”开始加载网页。当网页加载完成后，进入Octoparse的抓取界面。通过点击需要抽取的数据元素，Octoparse会自动识别并生成选择器。通过手动选择元素，可自行对需要抓取的财务数据进行规则设置。配置抽取规则后，点击“Next”预览所选数据元素的抽取结果。可以通过调整选择器和规则来优化数据抽取的准确性。在抽取规则预览界面，Octoparse会将抽取的数据显示为表格形式。在此处可以设置和命名抽取的字段，并对数据进行进一步处理和清洗。确认抽取规则和字段设置后，点击“Run”可执行数据抓取任务，Octoparse会自动加载目标网页并根据设定的规则抽取数据。抓取任务完成后，对抓取的数据进行清洗和处理，其间可去除财务数据重复项、处理缺失值等。最后，将数据导出为CSV、Excel等格式，以便后续的分析和管理使用。

2.2 数据处理

在财务数据分析中，通过利用关联规则挖掘可发现财务数据中的关联项和模式[6]。先对数据集进行扫描，统计每个项的频率。选择频繁项为候选项集的初始集合，根据频繁项集的大小，生成候选项集，包括单个项集、双项集和三项集等。对每个候选项集扫描数据集，计算其支持度，即在数据集中出现的频率。Apriori算法支持度的计算如公式（1）所示。

式中：X表示项集；a表示项集X在数据集中出现的次数；b表示数据集的总记录数。

根据设定的最小支持度阈值，可筛选出支持度大于等于该阈值的频繁项集。针对每个频繁项集，生成其所有的非空子集，将其作为规则的前提部分，根据设定的最小置信度阈值可计算规则的置信度，并筛选出置信度大于等于该阈值的关联规则。置信度的计算如公式（2）所示。

式中：X和Y表示项集。

置信度表示一个关联规则的可靠程度，即条件发生的条件下结论发生的概率。对于关联规则（X→Y），置信度可以表示为项集X和项集Y的联合支持度与项集X的支持度之比。Apriori算法通过逐层生成候选项集、计算支持度和筛选频繁项集的方式，逐步发现频繁项集，从而找到数据集中的关联关系。此外，云计算平台还提供弹性计算资源，可以根据需求动态调整计算资源的规模。在关联规则挖掘过程中，能够根据数据集的大小和算法的复杂度，自动分配适当的计算资源，从而提高处理速度。

3 基于云计算技术的财务数据监控管理

3.1 监控系统数据

基于云计算技术的财务数据监控管理可以实现对财务数据的实时监控、分析和报告，帮助企业管理人员做出准确的决策、识别风险并采取适当的措施[7]。同时，云计算平台提供的弹性和可扩展性能够满足不断增长的数据量和处理需求。流式计算技术是一种处理实时数据流的计算方法，它可以在数据产生的同时进行实时的计算和分析。与传统的批处理方式相比，流式计算可以提供更低的延迟和更快的响应速度[8]。因此，通过应用流式计算技术，对该系统实施监控，以实现对财务数据实时分析处理，便于企业工作人员及时发现财务数据异常情况和风险，并采取相应的措施。

根据系统监控需求，明确需要聚合的财务数据项及聚合目标，并根据需要聚合的数据项进行分组计算，生成相应的汇总值，如求和（Sum）、平均值（Average）、计数（Count）、最大值（max）和最小值（min）等。最后，将各个分组的聚合结果合并为最终的汇总结果。用于聚合函数的公式如公式（3）所示。

式中：∑（x）表示对变量x的所有取值进行求和，其中x为数据项，n为数据项个数。

上述算法可以在数据分析工具中实现，通过对数据集进行分组和聚合计算，生成所需的汇总结果。根据计算的目标和需求，将计算结果输出到云服务平台，实现结果的持久化存储、实时访问和进一步分析。通过应用流式计算，可以实时监控财务数据的变化和趋势，及时发现异常情况和风险，为企业提供实时的决策支持。

3.2 报警和异常检测

在基于云计算技术的财务数据分析管理平台中进行流式计算后，确定需要监控的财务数据异常变动、超过阈值的交易金额等关键指标，并为每个关键指标设置适当的阈值。设置监控规则和报警条件流程如图3所示。

图3 系统设置监控规则和报警条件流程图

可以根据历史数据、业务规则和专业知识进行阈值设定，应对高风险指标设置较严格的阈值，以便更早地发现潜在的问题[9]。基准值设定为固定数值，阈值设定为安全区间范围，并确定监控的时间窗口。根据业务需求和监控目标，设置监控规则和警报条件，确保监控规则和警报条件能够准确地捕捉到异常情况或关键事件。设置监控规则和警报条件是一个迭代的过程，以确保监控系统能够准确地捕捉到关键事件和异常情况，为决策提供及时的数据支持。

4 平台测试

4.1 测试准备

为验证基于云计算技术的财务数据分析管理平台在财务预警分析方面的准确性，部署AWS云服务器实例m5.large，并安装所需的Octoparse数据分析软件及其他相关工具。通过导入财务指标、交易记录和支出数据等测试数据集，设置财务预警规则和警报条件。测试数据集包括100个样本，当利润率低于10%时，预警触发。使用测试数据集进行财务预警分析，观察预警的触发情况和预警信息的准确性。

4.2 测试结果

将数据集导入财务数据分析管理平台的数据库，利用该平台对其进行财务预警分析，并观察分析预警结果。通过记录预警的触发时间、准确率和误报率等指标，分析预警结果与实际情况的一致性。测试结果详见表1。

表1 基于云计算技术的财务数据分析管理平台预警测试

基于上述测试结果的分析，可以得出基于云计算技术的财务数据分析管理平台在财务预警方面表现良好。预警触发样本数较高，意味着系统能够准确识别出潜在的财务风险，并及时触发预警通知，使用户能够迅速采取应对措施。预警准确率可达93.75%，说明大部分预警相对准确，没有出现漏报重要风险情况。此外，误报样本数较低，误报率为6.25%，意味着系统对异常情况的误报较少，避免了用户对无关风险的过度干扰。系统在预警准确性方面表现出较高的可靠性，用户可以对预警信号给予较高的信任，并根据预警情况做出相应的决策。综合来看，基于云计算技术的财务数据分析管理平台在财务预警方面展现出较高的准确性和可靠性。通过对大量的财务数据进行分析和监控，系统能够帮助用户及时发现潜在的财务风险，并通过预警机制提供警示和指导，以便用户能够采取适当的措施来降低风险和损失，有助于提升企业的财务稳定性和可持续发展能力。

5 结语

基于云计算技术的财务数据分析管理平台在信息化背景下已成为企业管理和决策的重要支撑工具。通过充分利用云服务平台的弹性计算和存储资源，该平台能够高效地进行数据采集、处理和监控，为企业提供准确、实时的财务数据分析和管理能力。该平台各层之间紧密协作，形成一个完整的数据分析和管理生态系统。在实践中，通过对关联规则的挖掘、流式计算的应用、阈值的设置和监控规则的配置，该平台能够帮助企业实现财务预警分析，及时发现潜在的财务风险并采取相应措施。通过测试和验证，该平台展现了较高的准确性和可靠性，可为企业决策和风险管理提供有力支持。