无冗余关联规则在财政收支分析中的应用
财务冗余调研报告
财务冗余调研报告财务冗余调研报告一、背景介绍财务冗余是财务管理中的一个重要概念，指的是公司在财务方面的备用资金或保证金。
财务冗余在保证财务安全和稳定方面起到了重要的作用。
因此，为了更好地理解财务冗余的概念和其在企业财务管理中的运用，本次调研旨在探讨财务冗余的实践和效果。
二、调研方法本次调研采用了问卷调查和个别访谈两种方法。
其中，问卷调查旨在了解不同企业对于财务冗余的运用以及在实践中遇到的问题和效果；个别访谈则用于深入了解少数企业的具体案例和经验。
三、调研结果及分析1. 企业对财务冗余的重视程度：调查数据显示，大部分企业对财务冗余持有积极的态度，认为财务冗余能够提高企业的财务安全性和灵活性。
他们普遍认为，财务冗余能够应对各种风险因素，如市场风险、流动性风险等。
2. 财务冗余的实践情况：从调研结果来看，大部分企业都会实施财务冗余。
这些企业通常会将一部分资金用于现金储备，以备不时之需。
同时，还有一些企业会投资于相对稳定的金融产品，以达到资金保值增值的目的。
3. 财务冗余的问题与挑战：一方面，较大的财务冗余可能导致企业的资金长期处于闲置状态，错失了可能的投资收益。
另一方面，财务冗余的设置并不容易确定一个合适的比例。
过高的冗余可能会造成企业的财务负担，而过低的冗余又无法达到预期的财务安全目标。
四、调研结论综合以上调研结果，我们得出以下结论：1. 财务冗余对企业的财务安全和灵活性具有重要作用；2. 企业在实践中普遍会设置一定的财务冗余；3. 财务冗余的设置需要兼顾投资收益和财务安全之间的平衡；4. 企业需要根据自身的经营状况和风险承受能力来合理确定财务冗余比例。
五、建议基于上述调研结论，我们提出以下建议：1. 企业在设置财务冗余时，应根据自身的风险承受能力、经营状况和行业特点等因素来合理确定财务冗余比例；2. 企业在进行财务冗余实践时，应将其纳入财务规划的重要部分，并定期进行评估和调整；3. 财务冗余的设置需要兼顾投资收益和财务安全，企业可以通过灵活投资策略来提高财务收益；4. 企业应密切关注外部环境的变化，及时调整财务冗余策略，以保证财务安全。
机器学习中的关联规则挖掘方法简介
机器学习中的关联规则挖掘方法简介机器学习中的关联规则挖掘是一种用于发现数据集中不同属性之间的关联关系的方法。
这些关联关系可以帮助我们理解属性之间的相互作用，从而能够更好地进行数据分析和决策制定。
在本文中，我们将介绍机器学习中常用的关联规则挖掘方法，包括Apriori算法和FP-growth算法。
1. Apriori算法Apriori算法是一种用于发现频繁项集的经典算法。
频繁项集是指在数据集中经常同时出现的一组项的集合。
Apriori算法基于“先验原理”，即如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集也是频繁的。
该算法采用一种逐层的方式，从$k$-项集生成$k+1$-项集，直到不能再生成新的项集为止。
Apriori算法的时间复杂度较高，因为需要多次扫描数据集进行计数。
2. FP-growth算法FP-growth算法是一种用于发现频繁项集的高效算法。
该算法通过构建一个称为FP树的数据结构来实现。
FP树具有压缩数据集的能力，从而减少了扫描数据集的次数。
FP-growth算法的关键步骤包括：构建FP树、挖掘频繁项集和生成条件模式基。
首先，根据事务的频率对数据集进行排序，然后构建FP树，最后通过递归遍历FP树来挖掘频繁项集。
相比于Apriori算法，FP-growth算法的时间复杂度更低。
3. 频繁项集和关联规则在关联规则挖掘中，频繁项集是指在给定最小支持度阈值下出现频率很高的项集。
而关联规则是从频繁项集中通过设置最小置信度阈值而获得的一种形式化表示。
关联规则通常具有“A ⇒ B”的形式，其中A和B都是项集。
关联规则的置信度表示当项集A出现时，项集B同时出现的概率。
4. 关联规则挖掘的应用关联规则挖掘在实际应用中有着广泛的应用。
例如，在市场篮子分析中，关联规则可以帮助商家了解购物者的购买习惯，从而进行商品定价和促销策略的制定。
此外，关联规则挖掘还可以应用于网络流量分析、医学诊断、检测新闻事件等领域。
5. 关联规则挖掘的局限性和挑战尽管关联规则挖掘是一种有用的方法，但也存在一些局限性和挑战。
itginsight帮助
使用手册 版本 V 1.0.0
目录 目录 .................................................................................................................................................. I 第一章：功能与用户 ...................................................................................................................... 3 1.1 功能简介............................................................................................................................. 3 1.2 适用用户............................................................................................................................. 3 第二章：安装与运行 ...................................................................................................................... 3 2.1 安装必备...................................................................
浅谈财政存量资金管理中存在的问题及建议
使用率；一方面坚持存量资金使用权归属不动摇，加快 支出进度。
四、盘活财政存量资金的主要措施
（1）清 理 一 般 公 共 预 算 结 转 结 余 资 金 。 对 历 年 结 转结余资金进行科学规划、统筹管理，将以前年度的一 般 公 共 预 算 全 部 纳 入 结 余 资 金 范 畴 内 ，并 将 其 用 于 编 制以后年度预算，将资金调剂到急需的项目中，提高资 金使用效率。
（3）部 分 财 政 资 金 下 达 时 间 晚 、未 能 及 时 形 成 支 出 。从 客 观 上 来 讲 ，拨 付 周 期 较 长 、下 达 时 间 较 晚 是 财 政 专 项 资 金 使 用 中 存 在 的 突 出 问 题 。这 些 资 金 一 般 于 年 底 才 匆 忙 拨 付 至 各 项 目 实 施 单 位 ，在 年 底 结 账 前 又 不能形成支出，最后直接影响预算执行进度，造成资金 沉淀。
浅谈财政存量资金管理中存在的问题及建议
何正良
（西宁市林业局财务核算中心 青海 西宁）
摘 要：近几年来，财政资金利用率下降、存量高的问题始终困扰着有关部门，这些问题若不能及 时解决，势必会增加 小金库 、 突击花钱 的可能。笔者结合这几年工作实践，就财政存量资金管理 现 状 ，展 开 分 析 与 探 讨 ，同 时 对 出 现 的 问 题 提 出 相 关 建 议 。
盘活财政存量资金是责任者智慧和政府责任心的 具 体 体 现 。唤 醒 财 政 存 量 资 金 ，强 化 存 量 资 金 管 理 ，将 其 利 用 到 急 需 资 金 的 重 点 项 目 中 去 ，才 能 实 现 盘 活 存 量 资 金 的 预 期 目 的 ，全 面 提 升 资 金 管 理 水 平 和 预 算 执 行效果，带动国民经济的稳定发展，确保财政资金的经 济效益以及社会效益能够最大程度地发挥出来。
数据挖掘考试习题汇总
第一章1、数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。
2、元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，它为访问数据仓库提供了一个信息目录，根据数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。
3、数据处理通常分成两大类：联机事务处理和联机分析处理。
4、多维分析是指以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片、切块、钻取和旋转等各种分析动作，以求剖析数据，使拥护能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据，从而深入理解多维数据集中的信息。
5、ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现，而MOLAP是基于多维数据结构组织的OLAP实现。
6、数据仓库按照其开发过程，其关键环节包括数据抽取、数据存储与管理和数据表现等。
7、数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同，可以分为以下4种类型：两层架构、独立型数据集合、以来型数据结合和操作型数据存储和逻辑型数据集中和实时数据仓库。
8、操作型数据存储实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的（但是可“挥发”的）、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。
9、“实时数据仓库”以为着源数据系统、决策支持服务和仓库仓库之间以一个接近实时的速度交换数据和业务规则。
10、从应用的角度看，数据仓库的发展演变可以归纳为5个阶段：以报表为主、以分析为主、以预测模型为主、以运营导向为主和以实时数据仓库和自动决策为主。
第二章1、调和数据是存储在企业级数据仓库和操作型数据存储中的数据。
2、抽取、转换、加载过程的目的是为决策支持应用提供一个单一的、权威数据源。
因此，我们要求ETL 过程产生的数据（即调和数据层）是详细的、历史的、规范的、可理解的、即时的和质量可控制的。
3、数据抽取的两个常见类型是静态抽取和增量抽取。
静态抽取用于最初填充数据仓库，增量抽取用于进行数据仓库的维护。
4、粒度是对数据仓库中数据的综合程度高低的一个衡量。
粒度越小，细节程度越高，综合程度越低，回答查询的种类越多。
大数据分析师如何进行数据分析的关联分析
大数据分析师如何进行数据分析的关联分析随着大数据时代的到来和应用的普及，数据分析师的需求越来越大。
作为一名数据分析师，关联分析是我们日常工作中的重要环节之一。
本文将介绍大数据分析师如何进行数据分析的关联分析，以帮助读者更好地理解和应用这一技术。
一、什么是关联分析关联分析是一种用于发现数据集中项与项之间的关联关系的技术。
它可以帮助我们发现数据集中的潜在规律，揭示变量之间的相关性，并通过这些相关性对未来的数据进行预测。
二、关联分析的基本原理在进行关联分析之前，我们首先需要了解几个基本概念。
其中最重要的是“支持度”和“置信度”。
- 支持度：指的是一个项集在数据集中出现的频率，在关联分析中通常用百分比来表示。
支持度越高，说明该项集出现的概率越大。
- 置信度：指的是在一个项集出现的情况下，另外一个项集也同时出现的概率。
置信度越高，说明两个项集之间的关联性越强。
基于以上原理，我们可以通过以下步骤进行关联分析：1. 收集数据：首先，我们需要收集与分析主题相关的数据。
这些数据可以是来自企业内部的数据库、网络爬虫等多种渠道。
2. 数据清洗：收集到的数据可能存在噪声和冗余，我们需要对其进行清洗，以保证后续分析的准确性。
3. 数据转换：将清洗后的数据转换成适合关联分析的格式，通常是将数据转换为二进制矩阵或事务型数据。
4. 确定项集：根据业务需求，选择适当的项集进行分析。
项集可以是单个项、多个项或者序列项。
5. 计算支持度和置信度：对选定的项集进行支持度和置信度的计算。
6. 挖掘关联规则：根据支持度和置信度的阈值，确定关联规则并进行挖掘。
关联规则可以提供变量之间的相关性信息，帮助我们发现隐藏在数据背后的规律。
7. 分析结果解读：对挖掘得到的关联规则进行解读和分析，根据实际情况进行业务决策。
三、关联分析的应用场景关联分析在实际工作中有广泛的应用场景。
以下是几个常见的应用场景：1. 购物篮分析：通过挖掘顾客购买商品的关联规则，帮助商家进行销售策略制定和商品搭配推荐。
大数据分析中的关联规则挖掘与数据预处理优化
大数据分析中的关联规则挖掘与数据预处理优化大数据分析已经成为当今科技领域中的热门话题。
随着互联网和物联网技术的快速发展，大量的数据被产生和积累，如何从海量数据中提取有用的信息并进行分析成为了一项重要挑战。
关联规则挖掘作为大数据分析中的一项关键技术，可以帮助我们发现数据之间的相关关系，并根据这些关系进行决策和预测。
而数据预处理优化则是为了减少数据分析中的噪声和冗余，提高关联规则挖掘的准确性和效率。
关联规则挖掘是指在大规模数据集中寻找频繁项集以及它们之间的关联关系。
频繁项集是指在数据集中频繁出现的物品的集合。
关联规则则是描述物品或者事件之间的相关性。
一个典型的关联规则表示为X → Y，其中 X和 Y 分别代表项集的集合。
这种关联规则可以帮助我们发现不同事物之间的关联性，并根据这些关联性进行市场营销、推荐系统、医疗诊断等方面的决策和预测。
在关联规则挖掘过程中，数据预处理优化起着非常重要的作用。
数据预处理是指对原始数据进行清洗、集成和变换等操作，以提高数据质量和可用性，并为后续的数据挖掘任务做好准备。
在大数据分析中，由于数据量庞大、结构复杂，其质量和准确性往往受到各种问题和噪声的影响。
因此，数据预处理优化是关联规则挖掘的前提和基础，直接影响到挖掘结果的准确性和可靠性。
数据预处理优化的过程包括数据清洗、缺失值处理、重复数据删除、数据变换等环节。
数据清洗是指对原始数据中的噪声和错误进行检测和纠正。
噪声是指数据中的异常值或离群值，可以通过统计方法或者机器学习方法进行检测和修复。
错误则是指数据中的错误标签或错误记录，在处理过程中需要通过数据质量评估来进行修复。
缺失值处理是指对数据中的缺失值进行填充或者删除，以保证数据的完整性和一致性。
重复数据删除是指对数据中的重复记录进行识别和删除，以减少数据分析中的冗余和重复计算。
数据变换是指对数据进行特征提取、降维或转换，以便于后续的关联规则挖掘和分析。
为了优化数据预处理的过程，可以采用多种技术和算法。
国库现金管理
国库现金管理破解地方国库现金管理的“黑箱”原创 2021-04-11 牛播坤、余芽芳金融读书会金融读书会bashusongonfinance 巴曙松研究员是中国银行业协会首席经济学家、博士生导师，是同时熟悉金融理论动态、金融政策决策与金融巿场实际运行的金融学家，本平台主要聚焦金融政策专业领域文/牛播坤（华创证券首席宏观分析师）、余芽芳（华创证券宏观分析师）投资要点截止 2021 年末我国共有 3.1 万亿存量财政资金。
财政存款存放方式的调整，是 2021 年盘活财政存量资金的重要内容。
国库现金与基础货币本是一体两面的关系，其变化会直接影响基础货币的收缩和扩张。
财政存款从国库转至商行会提升广义货币乘数，但也会给央行流动性管理带来挑战。
尤其在当前央行流动性管理仍秉持中性略偏紧基调，短期资金面的波动性和脆弱性均有所上升背景下，国库现金管理更需财政部与央行间的良好而适时的协调。
国库现金管理主要有三种典型模式：国库现金全部存入中央银行模式；留底后存入商业银行以获利息收入模式；将国库现金余额直接投入货币市场进行短期投资的模式。
2021 年之前，我国实施单纯的国库现金全部存放在货币当局的模式； 2021 年之后，我国开始中央国库开展国库现金管理，但基本以商业银行定期存款为主。
2021 年地方国库现金管理试点，标志着我国正向第二种模式过渡。
理论上估算，地方国库现金管理能够释放近万亿基础货币。
按 Baumol 最优库底资金模型估算，当前我国地方国库最优库底资金为 5,329 亿元。
如果地方国库现金余额保持在最优库底水平，那么预计将能释放 10900 亿元的基础货币，这大致相当于两次全面降准（每次降 0.5%）的效果。
事实上来看，今年地方国库现金管理仅能释放近千亿流动性。
这是因为，一方面目前政策仅允许省本级和直辖市展开国库现金管理，而大部分存量库款主要集中在省级以下政府；另一方面，难以准确把握财政收支动态的地方政府缺乏大规模开展国库现金管理的动力，而 2021 年地方财政收支两端压力凸显，也进一步限制了其最终能够进行现金管理的规模。
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是 指挖 掘 出支持 度 和可信 度 分别 大 于用 户给 定
的最小支持度
联 规 则
） 和最小可信度 ｍｎｃ奶的关 ｉ ｏ ＿
定义 ２ 项集 的出现频率 包 含 项 集 的 事 务 数 ， 称 项 集 的 频 率 、 持 计 数 简 支 或计数
定 义 ３ 频 繁 项 集
１ 基本 知 识
可 信 度 ｒｉ ｃ ， ａ ｎ ０ 定 义 １ 强 关 联 规 则
少 ． 就使得提 取 出的规则数 目随着 数据库 中记 录 的 这
数 目急 剧 增 加 。例 如 ， 对 某 一 地 区 的 财 政 收 支 状 况 要
进行分析 ， 利用 数据库 中的信 息得 到的规则 数 目成百 上千 ， 对于 决策 者来 说 ， 可能 对所 有 规则 一一 分 而 不 析． 这就要 求 我们 将最 重要 的信 息 提取 出来 ． 将那 些 在意义上重 复的规 则简化掉 ． 而提高工 作效率 。 从
Ｏ 引 言
对 某 一 地 区 一 定 时 期 的 财 政 收 支 状 况 通 过 关 联
设 ，｛ ｉ ，． 为 一 组 １ 个 不 同 的 特 征 ， 称 － ， ．， ２ ． ｝ １ １ 也
之为 项 ： 的集 合 被称 为项 集 ． 有 ｋ个 项 的项 集称 项 含 为 ｋ 项 集 事 务数据 库 Ｔ 中的每项 事务 都有一 一 Ｄ
特征 Ｂ
收 稿 日期 ： ０ ８ ０ — ７ 修 稿 日期 ： ０ ８ — ７ ２０－ ５ ２ ２ ０ —１ ０ １
般 而 言 关 联 规 则 的 挖 掘 过 程 包 括 两 个 步 骤 唧 ：
机
第 一步找 出ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 有 的频繁项集 ． 二步再 从这些 频繁 项 总 第
集 中找 出可能存在 的布尔 型关联规 则
规则 可 以表示 为 Ａｊ Ｂ， 中 Ａ． 其 ＢｃＩ 并且 Ａ ｎ曰 ＝ 。
如 果 加 中 含 有 该 项 集 的 事 务 比 例 为 ｓｐ ｕ ．称 为 该 项
科 学决策 的依 据 ． 中得 到 有价 值 的信息 ． 从 对该 地 区 财政 收支状况 给 出一 个综合性 的分 析评价 ． 后应 用 最
竺 竺竺
． ．
的 比较 ，还 主要表现 为财政 资金 的规模 和 总体实力 ．
财 政 资 金 支 出 效 益 以 及 财 政 资 金 和 经 济 发 展 水 平 的
定 义 ４ 对于规 则 ＡｊＢ和 Ｃ＝ 当且仅 当使 用 ＝ Ｄ． ＞
某 种 推 理 ． 由规 则 Ａ＝ Ｂ 推 出 规 则 Ｃ 可 ＝ ＞ ｊＤ 成 立 ． 称 则
个 唯 一 的 标 识 ＴＤ 且 含 有 一 个 项 集 Ｔ 。 一 条 关 联 Ｉ ＣＩ
规 则 的提取 算法 进行 提 取数 据 ．然后 对数 据进 行 清 理、 转换 、 载 ， 加 采用 关 联 、 分类 、 类 等数 据 分 析 手 聚
段 。 析经济 现 象 ， 测 可 能 的情况 ， 现 知识 ． 供 分 预 发 提
实践 与经 验
无冗余关联 规则在 财政收 支分析 中的应用
黄 振 国 ． 沈 夏 炯
（ 河南 大学计 算机 与信 息工程学 院 ， 封 ４ ５ ０ 开 ７ ０ ４）
摘
要 ：关 联 规 则 反 映 了 大量 数 据 中项 目集 之 间 的 相 关联 系 ， 通 过 关 联 规 则 的 提 取 可 以 对 大 量
二
第
九
五
作 者 简 介 ： 振 国（ ９ ８ ， ， 东郯 域 人 ， 士 研 究 生 ， 究 方 向 为 应 用 数 学 、 据 挖 掘 黄 １ ７ 一） 男 山 硕 研 数
期
ＭＤＲ Ｃ Ｐ Ｅ２８ ＠ ＯＥＮ Ｏ Ｕ Ｒｏ． Ｍ Ｔ ｏ１ ｌ
＼
１ 无 冗余 关联 规 则 ． ２
适度等方 面的综合 状况 因此 ． 分析 和评价地 区财政 绩效 ． 必须根 据某个地 区一定 时期 的财 政绩效 水平高 低 的众多 要素 ． 按照一定 的原则 和要求 建立一套 财政 绩 效分析评 价 的综 合指标体 系
的数 据进行 分析 。运 用无 冗余 关联规 则 的性质 对财 政收 支体 系 中的重要 参数指 标进 行 数据 处理和 关联 规 则的挖 掘 ， 而得 到最 有价 值 的信 息 ， 用到 决 策 中， 从 利 具有 非 常重 要
的现 实意 义。
关 键 词 ：数 据 挖 掘 ；关联 规 则 ；无 冗 余 ；财 政 收 支 分 析
下 面 简 要 介 绍 一 下 关 联 规 则 的有 关 概 念
１１ 关 联 规 则 概 述 ．
关 联 规 则 是 由 Ａ ｒｗ ｌ 人 首 先 提 出 的 一 个 重 ｇａ ａ 等 要 Ｋ Ｄ研 究 课 题 目 它 反 映 了 大 量 数 据 中 项 目集 之 间 Ｄ ．
如 果 项 集 的 出现 频 率 大 于 或 等 于 ｍｉ ｓｐ与 叻 现 ｎ ｕ 中 事 务 总 数 的乘 积 ． 称 它 为 频 繁 项 集 则 繁 的
到 管 理 决 策 中 ， 为 政 府 、 政 部 门 的辅 助 工 具 ， 具 成 财 也
集 的支持 度 ： 如果该 项集 的支持度 不小 于用户 确定 的
最 小 支 持 度 ｒ ｎ ｓｐ， 该 项 集 是 频 繁 项 集 ； 果 包 含 ａ ＿ｕ 则 ｉ 如
有深远 的现实意 义 然 而 目前 所使 用 的关联 规则 的 提取 算法 仅仅 将
一
代 计 定 理 １ 频 繁 项 集 的 所 有 非 空 子 集 都 必 须 也 是 频
算
＾
有趣 的关联 或相关联 系。它指 的是 一个形 如 Ａ＝ 曰的 ＝ ＞ 表达 式 ． 中 和 是 特征 集合 ． 直观 含义 是 ： 其 其 数 据库 中具有 特 征 Ａ 的行 （ 记 录 、 或 对象 ） 能 也具 备 可
规 则 进 行 了简 单 的 提 取 ．对 规 则 本 身 的 性 质 关 注 甚
Ａ也包含 Ｂ的事务 占包含 Ａ 的事 务的 比例为 ｃ ｎ． ｏｙ 则
ｃｎ 该 关 联规 则 的 可信 度 ． ｏｙ是 即有 ｃ ｎ＝ ｕ Ａ ｕＢ） ｏｆ ｓｐ（ ／
ｓ （ ； ｕ Ａ）同样要 求关联 规则 的可信度 大于规 定 的最小 ｐ