请问挖财的报表是用什么做的？

Johan.

博客专家认证

2013-03-13 03:21:15

如题，挖财最近的新表报感觉要比以前大气了。
因为自己也是开发的所以很想知道他们是用什么做的。

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Johan. 2013-03-28

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这是个未解决的问题。

Johan. 2013-03-18

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没人回复吖，囧。。。。

Johan. 2013-03-13

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www.wacai.com 就是这个网站里的。

zbdzjx 2013-03-13

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无图无真相！！！！

包含1391个指标，其说明文档参考： https://blog.csdn.net/yushibing717/article/details/136115027 数据来源：基于上市公司公告数据整理数据期间：从具体上市公司上市那一年开始-2022年度的数据，年度数据包含各上市公司股票的、多年度的上市公司财务报表资产负债表、上市公司财务报表利润表、上市公司财务报表现金流量表间接法、直接法四表合在一个面板里面，方便比较和分析利用含各个上市公司股票的、多年度的偿债能力披露财务指标比率结构经营能力盈利能力现金流量分析风险水平发展能力每股指标相对价值指标股利分配 11类财务指标分析数据合在一个面板里面，方便比较和分析利用含上市公司公告的公司治理、股权结构、审计、诉讼等数据包含1391个指标，如：股票简称证券ID 注册具体地址公司办公地址办公地址邮政编码董事会秘书董秘联系电话董秘传真董秘电子邮箱 ..... 货币资金其中:客户资金存款结算备付金其中：客户备付金 .........

类似挖财应用中的报表页面，右边有一小条，点击后左滑，也可滑动 reverse：对应的点击事件是相反效果

目录 1. 绪论 2 1.1项目背景 2 1.2 提出问题 2 2 数据库仓库与数据集的概念介绍 2 2.1数据仓库 2 2.2数据集 2 3 数据仓库 3 3.1 数据仓库的设计 3 3.1.1数据仓库的概念模型设计 3 3.1.2数据仓库的逻辑模型设计 3 3.2 数据仓库的建立 3 3.2.1数据仓库数据集 3 3.2.2建立维表 4 4.数据挖掘操作 4 4.1数据预处理 4 4.1.1描述性数据汇总 4 4.2决策树 4 5、实验心得 12 6、大总结 12 绪论 1.1项目背景在现在大数据时代，各行各业需要对商品及相关关节的数据进行收集处理，尤其零售行业，于企业对产品的市场需求进行科学合理的分析，从而预测出将来的市场，制定出高效的决策，给企业带来经济收益。 1.2 提出问题对于超市的商品的购买时期和购买数量的如何决定，才可以使销售量最大，不积压商品，不缺货，对不同时期季节和不同人群制定不同方案，使企业收益最大，通过数据挖掘对数据进行决策树分析，关联分析，顺序分析与决策分析等可以制定出最佳方案。 2 数据库仓库与数据集的概念介绍 2.1数据仓库数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。数据仓库是决策系统支持（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。 2.2数据集数据集是指一种由数据所组成的集合。Data set（或dataset）是一个数据的集合，通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量，如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。 3 数据仓库 3.1 数据仓库的设计 3.1.1数据仓库的概念模型设计概念模型的设计是整个概念模型开发过程的三阶段。设计阶段依据概念模型分析以及分析过程中收集的任何数据，完成星型模型和雪花型模型的设计。如果仅依赖ERD，那只能对商品、销售、客户主题设计成如图所示的概念模型。这种模型适合于传统的数据库设计，但不适合于数据仓库的设计。 3.1.2数据仓库的逻辑模型设计逻辑建模是数据仓库实施中的重要一环，因为它能直接反映出各个业务的需求，同时对系统的物理实施有着重要的指导作用，它的作用在于可以通过实体和关系勾勒出企业的数据蓝图，数据仓库的逻辑模型设计任务主要有：分析主题域，确定要装载到数据仓库的主题、确认粒度层次划分、确认数据分割策略、关系模式的定义和记录系统定义、确认数据抽取模型等。逻辑模型最终设计成果包括每个主题的逻辑定义，并将相关内容记录在数据仓库的元数据中、粒度划分、数据分割策略、表划分和数据来源等。 3.2 数据仓库的建立 3.2.1数据仓库数据集一般说来,一个数据集市是按照某一特定部门的决策支持需求而组织起来的、针对一组主题的应用系统。例如,财务部拥有自己的数据集市,用来进行财务方面的报表和分析 ,市场推广部、销售部等也拥有各自专用的数据集市,用来为本部门的决策支持提供辅助手段。数据集市大都采用多维数据库技术,这种技术对数据的分析而言也许是最优的,但肯定不适合于大量数据的存储,因为多维数据库的数据冗余度很高。为了提高速度,对数据集市中的数据一般都建立大量的索引。换言之,数据集市中往往靠对数据的预处理来换取运行时的高速度,当业务部门提出新的问题时,如果不在原来设计的范围内,则需要数据库管理员对数据库作许多调整和优化处理。 3.2.2建立维表维是分析问题的角度，度量是要分析的问题。多维视图：用包含度量和维的表的数据结构可以创建一个多维视图，用试题和维创建的多维模型称为星型模型，星型模型生成的主要表格被称为事实表。事实表的属性值几乎都有连续值。事实表是规范化的。与维表不同不是随时间的推移变化，而是不断变大。维表：星型模型也具有非常小的表，用来装载描述信息。维表是逆规范化的。如果把维表置于第二范式中，这样的表称为雪花模型。维表包括主键，通常对应事实表的外部键。如果维表的主键不在实事表中，这个主键字便被称作退化的维。创建维表：有3种方法：星型模型、雪花模型和星暴模型。星暴模型含有两张以上的事实表。基本有些充当维事实表。星型模型：所有信息维都放在同一个维表中。维表信息包含一个唯一的标识符（ID）和通过这个维表建立的所有维所需的属性。星型模型由小的维表与大的事实表组成，多称为"小表和大表"。事实表一般是标准表。雪花

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