【正文】 設(shè)計(jì)的業(yè)務(wù)空間在裝入 MOLDA 分析系統(tǒng)的多維業(yè)務(wù)空間定義庫中后，通過多維分析操作，用戶可以獲得聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)源中所有數(shù)據(jù)以及加工后的信息。一個(gè)維不可再分，但這個(gè)維坐標(biāo)的取值可以細(xì)分。例如，總量和相對數(shù)分析等就是上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析主題中的兩個(gè)子題。其中多維業(yè)務(wù)空間和方法庫是核心。 ? 以 MOLDA 模型為基礎(chǔ)設(shè)計(jì)開發(fā)的分析系統(tǒng)，可方便地?cái)U(kuò)充和修改。它迎合了人的思維模式 ，滿足人們多維查詢的較低層面的現(xiàn)實(shí)需求。 切片和切塊是在一部分維上選定維成員后，度量數(shù)據(jù)在剩余維上的分布。對數(shù)據(jù)立方體進(jìn)行一次切片將使時(shí) 間 1672 2089 1985 1056 2326 987 2560 1340 1864 上港集箱 天津港 招商局 3 年以上 1 年以下 13 年 公司 賬齡 圖 12應(yīng)收賬款期末余額數(shù)據(jù)立方體實(shí)例 時(shí) 間 上港集箱 天津港 招商局 3 年以上 1 年以下 13 年 公司 賬齡 圖 11 應(yīng)收賬款期末余額數(shù)據(jù)立方體 20xx 年 20xx 年 20xx 年 20xx 年 20xx 年 20xx 年 11 數(shù)據(jù)立方體的維數(shù)減 1，所以得到的切片并不一定是二維的“平 面”，其維數(shù)取決于原來的多維數(shù)據(jù)的維數(shù)。多維數(shù)組由一組維和度量組成，它的表示形式是：（維 1，維 2，?維 n，度量）。 上述關(guān)于多維數(shù)據(jù)立方體的定義是一個(gè)抽象的定義，具體針對一個(gè)多維數(shù)據(jù)立方體實(shí)例，我們必須沿著各個(gè)維為每個(gè)度量賦值。 ? 一個(gè)多映射 ADf ?: ，即每個(gè)維存在一個(gè)對應(yīng)的屬性集合。這樣處理就可以得到快速一致的查詢響應(yīng)。 此外，多維數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢不僅在于多維概念表達(dá)清楚，占用存儲(chǔ)空間少，更重要的是它有著高速的綜合速度。如果一個(gè)維是多層次的，那么，不同層次上的取值構(gòu)成一個(gè)維成員。 6 維（ Dimension）是指觀察數(shù)據(jù)的角度。 其中， 多維性是人們 對 OLAP 廣泛而熱切關(guān)注的焦點(diǎn)之一，因?yàn)?多維分析是最有效的數(shù)據(jù)分析方法。它為數(shù)據(jù)的聯(lián)機(jī)、多維組合打下了基礎(chǔ)?！岸嗑S性”體現(xiàn)在： MOLDA 尤其著重從不同角度（維）觀察問題、查詢數(shù)據(jù)，能夠向用戶快速提供各種可能的信息咨詢；“聯(lián)機(jī)性”體現(xiàn)在：分析數(shù)據(jù)源、加工后的信息都以聯(lián)機(jī)的形式組織存儲(chǔ)，能夠?yàn)橛脩籼峁┚C合程度不同的數(shù)據(jù)或信息；“數(shù)據(jù)分析能 力強(qiáng)”體現(xiàn)在： MOLDA 能夠根據(jù)研究問題的需要加載對應(yīng)的統(tǒng)計(jì)分析方法，提供不同分析深度的信息，提供更有價(jià)值的決策支持信息。初步分析得出的財(cái)務(wù)比率相對數(shù) 只能分別反映公司經(jīng)營活動(dòng)中某時(shí)刻上市公司盈利能力、償債能力、運(yùn)營能力或成長 能力等某個(gè)方面的部分情況 ，而 上市公司的經(jīng)營業(yè)績需要一系列的財(cái)務(wù)比率指標(biāo)來反映。它是本期數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)比，即不同時(shí)期的數(shù)據(jù)相比。按數(shù)據(jù)分析的深度層次不同， MOLFDA 可以為投資者提供以下投資決策信息： ? 原始的總量財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。 這樣投資者不能在一個(gè)屏幕界面上同時(shí)看到多家上市公司的財(cái)務(wù)報(bào)告數(shù)據(jù)；同時(shí)，要想獲得財(cái)務(wù)報(bào)表中某個(gè)項(xiàng)目的詳細(xì)數(shù)據(jù)必須到財(cái)務(wù)報(bào)告附注中去找。作為一個(gè)理性的投資者，首要關(guān)注的是股票的基本面分析，其次才是技術(shù)面。對本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。 furthermre it can analysis the financial data from the area dimension and the market dimension, even any tow or all of them. This paper contains three parts: preface, text and conclusion. The text includes four chapters。主要用了大量表格進(jìn)行詳細(xì)地說明。 全文由 “引言”、“正文”和“結(jié)論” 三部分組成；其中，“正文”部分由第一章至第四章構(gòu)成，它們是論文的主體部分。上海海運(yùn)學(xué)院碩士論文 上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)多維聯(lián)機(jī)分析設(shè)計(jì) 1 摘 要 統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門應(yīng)用性很強(qiáng)的學(xué)科，它是研究如何有效地收集、整理、分析數(shù)據(jù)，并對所考察的問題作出推斷或預(yù)測，甚至為制定決策和采取行動(dòng)提供依據(jù)和建議的一門學(xué)科。 上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)多維聯(lián)機(jī)分析（ Multidimensional OnLine Financial Data Analysis, MOLFDA）以上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為分析對象，綜合應(yīng)用計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理技術(shù)、統(tǒng)計(jì)分析方法，用多維聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)分析（ Multidimensional OnLine Data Analysis, MOLDA）作為技術(shù)支持，不僅可以實(shí)現(xiàn)基本面的行業(yè)分析和公司分析，還可以對上市公司從地區(qū)、市場（深、滬）等多個(gè)角度進(jìn)行分析。設(shè)計(jì)了總量分析、相對數(shù)分析、財(cái)務(wù)比上海海運(yùn)學(xué)院碩士論文 上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)多維聯(lián)機(jī)分析設(shè)計(jì) 2 率 基本分析等較簡單的計(jì)算分析方法。 elementary analysis focus on the intrinsic value the stock, as a result, its concerns are the macro economy, the middle economy and the micro economy and so on. A rational stock investor should pay his attention to the stock’s intrinsic value at first, then to the trend of its price. So, applying the theory and method of statistics to the elementary analysis of stock’s investment is significant for the dissertation in the stock investments. The industry analysis or the pany analysis is based on the financial data, which contain the financial report and their notes of the listed panies. The multidimensional online financial data analysis（ MOLFDA） are based the financial data, applying the data process technology by puter and statistics methods, backed up the multidimensional online data analysis（ MOLDA） . It can realize the elementary analysis, such as industry analysis and the pany analysis。除了文中特別加以標(biāo)注引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫的成果作品。技術(shù)分析是研究股票的短期買賣行為，即何時(shí)買進(jìn)、何時(shí)賣出；基本面分析則主要致力于研究股票的投資價(jià)值，它的研究范圍是宏觀經(jīng)濟(jì)分析、行業(yè)分析和上市公司分析等三個(gè)層面（宏觀、中觀、微觀層面）。在證監(jiān)會(huì)網(wǎng)站中，各報(bào)表數(shù)據(jù)按原始的報(bào)送格式以 PDF 文件存儲(chǔ)以供查詢，通常一個(gè)報(bào)告長達(dá) 50 多頁左右，其中包括資產(chǎn)負(fù)債表、損益表、現(xiàn)金流量表及報(bào)表相對應(yīng)的詳細(xì)附注信息缺乏緊密地聯(lián)系；其他的證券網(wǎng)站雖然進(jìn)行了其他存儲(chǔ)格式的轉(zhuǎn)換，但僅僅能提供三張財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)，略去了附注信息。即本文研究的 MOLFDA 不僅可以進(jìn)行行業(yè)分析和 公司分析，還可以進(jìn)行地區(qū)、市場等方面的分析。按比較對象（和誰比）分： ? “趨勢分析”（縱向比較）， 也稱“增減法”。 ? 深層次分析的綜合財(cái)務(wù)信息。即它的主要特點(diǎn)的“多維性”、“聯(lián)機(jī)性”和“數(shù)據(jù)分析能力強(qiáng)”。 “業(yè)務(wù)空間的設(shè)計(jì)”是現(xiàn)實(shí)需求的一個(gè)反映，是整個(gè)多維聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的基礎(chǔ)。根據(jù) OLAP 產(chǎn)品的實(shí)際應(yīng)用情況和用戶對OLAP 的產(chǎn)品需求，人們提出了一種對 OLAP 簡單的、公認(rèn)的定義：共享多維信息的快速分析（ Fast Analysis of Shared Multidimension Information， FASMI）。它是一個(gè)特殊的維，有的稱之為“指標(biāo)維”。 維的取值即是維成員。顯然，二維矩陣比關(guān)系表更清晰且占用的存儲(chǔ)空間少。如果所求和的總和都已經(jīng)被綜合的話，只要讀取單個(gè)記錄就可以回答按地區(qū)求和的問題了。下面給出“多維數(shù)據(jù) 立方體”的定義： 定義：多維數(shù)據(jù)立方體是一個(gè) 4元組 ?? fAMD , ： ? n 個(gè)維的集合 ? ?ndddD , 21 ?? ，其中每個(gè) id 為從域 ??iensiondomdim 中抽取的維名； ? k 個(gè)度量的集合 ? ?km,m,mM ?21?，其中每個(gè) im 為從域 )i(measuredom 中抽取的度量名； ? t 個(gè)屬性的集合 ? ?ta,a,aA ?21?，其中每個(gè) ia 為從域 )i(attributedom 中抽取的屬性名；每個(gè)屬性名是對同一層次維成員的抽象；或就是維成員。 ? 映射 f 為： f（時(shí)間） ={20xx 年， 20xx 年， 20xx 年 }； f（賬齡） ={1 年以下， 13 年， 3 年以上 }； f（上市公司） ={上港集箱、天津港、招商局 } 同時(shí)，我們注意到上面的“應(yīng)收賬款期末余額數(shù)據(jù)立方體”滿足“維的集合與度量的集合是不相交的”、“三個(gè)屬性集合是不相交的” ，符合了前面給出的定義，其構(gòu)成如圖 11 所示。抽象的立 方體對應(yīng)于一個(gè)多維數(shù)組。由定義可以知道，切片的數(shù)目取決于所在維的成員的數(shù)量。在三個(gè)維上取某一區(qū)間的或者所有的維成員，而將其余的維都取定一個(gè)維成員，則得到的就是多維數(shù)據(jù)立方體在維 i，維 j，維 k 上一個(gè)三維子集，稱這個(gè)三維子集為多維數(shù)據(jù)立方體在維 i，維 j，維 k 上的一個(gè)三維的切塊。 第二節(jié) 多維聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)分析（ MOLDA）技術(shù) 聯(lián)機(jī)分析處理將數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)機(jī)、簡單的加工匯總以多維形式組成數(shù)據(jù)，對其采取切片、切塊、鉆取和旋轉(zhuǎn)等分析動(dòng)作將多維數(shù)據(jù)以二維表格或圖形的形式顯示出來。 ? 可以在 MOLDA 的方法庫中加入各種指標(biāo)計(jì)算、統(tǒng)計(jì)分析方法和自動(dòng)識(shí)別建模工具，從而對提供的各種粒度的多維數(shù)據(jù)或直接來自信息源的信息進(jìn)行各種分析和自動(dòng)建模。 多維聯(lián)機(jī)分析定義庫的設(shè)計(jì)，指的是多維業(yè)務(wù)空間的設(shè)計(jì)和定義、方法庫中方法的設(shè)計(jì)及其與多維業(yè)務(wù)空間的匹配設(shè) 計(jì)、數(shù)據(jù)連接和數(shù)據(jù)源的定義等，它們是MOLDA 分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)的關(guān)鍵。因此，一個(gè)多維業(yè)務(wù)空間可被分為若干個(gè)“子空間”。 每個(gè)維有一定的維成員，即每個(gè)坐標(biāo)有其坐標(biāo)值。即數(shù)據(jù)源是設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)空間的另一基礎(chǔ)。一方面可以查詢到單個(gè)具體上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)；更重要的是可以查詢到分 16 別按行業(yè)、地區(qū)、市場角度來匯總的上市公司的總財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，如工業(yè)類上市公司的總資產(chǎn)、華東地區(qū)上市公司的總資產(chǎn)、滬市上市公司的總資產(chǎn)；甚至可以查詢到不同角度的組合數(shù)據(jù)， 如 20xx 年、工業(yè)行業(yè)、屬于華東地區(qū)的、在滬市上市的、上市公司的總資產(chǎn)等等。同時(shí)，會(huì)計(jì)報(bào)表按核算的會(huì)計(jì)主體不同分為合并會(huì)計(jì)報(bào)表和母公司會(huì)計(jì)報(bào)表，合并會(huì)計(jì)報(bào)表是以母公司和子公司組成的企業(yè)集團(tuán)為一會(huì)計(jì)主體，以母公司和子公司單獨(dú)編制的個(gè)別會(huì)計(jì)報(bào)告維基礎(chǔ)，由母公司通過編制抵消會(huì)計(jì)分錄，抵消母公司與子公司之間的經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)，從而綜合反映企業(yè)集團(tuán)的經(jīng)營成果、財(cái)務(wù)狀況及其變動(dòng)情況的會(huì)計(jì)報(bào)表。 表 22 上市公司損益表 01 編制單位：上海集裝箱股份有限公司 02 時(shí)間： 20xx 年年度 03 報(bào)表號(hào)： b 表 04 證券代碼： 600018 05 地域：上海市 06 所屬行業(yè)：服務(wù)業(yè) 07 子行業(yè)：倉儲(chǔ)運(yùn)輸業(yè) 08 主營行業(yè)：港口 代碼 名稱 數(shù)值 (單位：元 ) 代碼 名稱 數(shù)值 (單位：元 ) b01 主營業(yè)務(wù)收入 2,590,065, b21 少數(shù)股東損益 340,216, b02 折扣與折讓 b22 所得稅返還 b03 主營業(yè)務(wù)收入凈額 2,590,065, b23 分給外單位利潤 b04 主營業(yè)務(wù)成本 1,074,643, b24 凈利潤 778,448, b05 主營業(yè)務(wù)稅金及附加 81,828, b25 年初未分配利潤 621,295, b06 主營業(yè)務(wù)利潤 1,433,592, b26 盈余公積轉(zhuǎn)入數(shù) 13,917, b07 其他業(yè)務(wù)利潤 8,118, b27 可供分配的利潤 1,413,661, b08 存貨跌價(jià)準(zhǔn)備 b28 提取法定盈余公積 81,757, b09 營業(yè)費(fèi)用 (銷售費(fèi)用 ) b29 提取法 定公益金 40,359, b10 管理費(fèi)用