数据算法的原理及应用

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数据算法的原理及应用

来源： / 作者： / 时间：2022-11-29

数据算法的原理及应用

算法是指一切经过明确定义的计算过程，其将某个或者某组值作为输入内容，并产生某个或者某组值作为输出结果，其既包含一系列解决问题的清晰指令，也包含决定各项清晰指令背后的逻辑规则与方法。算法可以从数据中“学习”或对数据集中进行“拟合”，不同算法对应着企业不同的信息要求，数据算法是数据价值链中的核心环节，面向业务需求，对采集、清洗后的数据由浅入深的进行价值挖掘，发挥数据作用，赋能企业财务数字化转型。

常见算法包括：
1、回归算法。每一件事情的发生都有一定的因果关系，回归的过程即是由因溯果的过程，最终得到因果关系。回归算法一般应用于预测分析，如果财务人员通过今年的利润额，采用线性回归分析得出利润额与时间的关系模型，从而可以预测明年第一季度的利润额。常见的回归算法包括线性回归算法和非线性回归算法。

2、分类算法。分类算法是人类认知事物最基本的方法，人类通过对复杂事物进行分类，寻找规律，并根据每个类别的特征快速识别每个具体事物，降低被分析问题的复杂程度，从而简化问题。常见的分类算法包括KNN算法、Logistic回归算法、决策树算法、BP神经网络算法等。

3、聚类算法。聚类和分类都是把多个分散的事物归集唯不同类别，但聚类目标只是把相似的东西聚到一起，并不需要明确的类别信息。常见的聚类算法包括K-means聚类算法、均值漂移聚类算法等。

4、时间序列算法。时间序列算法分析能在特定时间里对某区域进行连续观测形成图像，并分析其变化过程和发展模式。常见的时间序列模型有四种，包括AR模型（自回归模型）、MA模型（移动平均模型）、ARMA模型（自回归移动平均模型）和ARIMA模型（自回归差分移动平均模型）。

5、关联规则算法。关联规则分析也称为购物篮分析，是通过机器学习的方式寻找数据相关的关联性并对数据进行转换，帮助企业通过销售找到具有关联关系的商品，并以此获得销售收益的增长。常见的关联规则算法包括：Apriori算法、EP-Tree算法、Eclat算法及灰色关联法等。

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