电子商务视域下高校财务数据的分析与利用研究

文章旨在深入探讨电子商务环境下高校财务数据的分析方法,即数据挖掘与模式识别、趋势分析与预测建模、成本效益分析与优化、多维度分析与可视化呈现,并提出提升决策效率与准确性、加强风险管理与内部控制、优化资源配置与提高效率、促进透明度与公信力建设、支持战略规划与目标管理等建议,以期为高校财务管理提供新的思路与策略,进而推动高校财务工作的现代化与精细化进程。

基于文本过滤技术的多来源高校财务数据智能聚合方法

高校财务数据来源广泛且数量庞大,影响了财务数据的利用效率。针对这一问题,文章提出了基于文本过滤技术的多来源高校财务数据智能聚合方法,先爬取并预处理多来源高校财务文本数据,利用朴素贝叶斯分类器,结合类别阈值设计文本过滤技术,过滤多来源高校财务数据中的不良文本;然后通过Jaro-Winkler相似度匹配算法将过滤后文本聚合在一起,实现多来源高校财务数据智能聚合。实验结果表明,应用该方法后,多来源高校财务数据智能聚合结果的归一化互信息高达0.918,聚合效果优越。

基于高校智慧财务数据的大学生消费水平分析建模研究

目前,各大高校的扶贫资助体系与政策都较为完善,但在帮扶贫困大学生的精准性上还有所欠缺。贫困生碍于面子不愿参选,非贫困生浑水摸鱼顶替名额,这使得学校帮扶贫困生工作的难度大大增加,且迫切需求一套科学、精准的评定贫困生的方法。本研究以智慧财务校园支付系统采集的消费数据作为数据支撑资源,建立数据库,通过聚类算法进行数据挖掘、分类与统计,对学生在校消费水平按阶梯划分,建立精准帮扶分析模型;通过收集同学评价、了解生源地经济水平为辅助手段,侧面反映个体在校期间的消费行为偏好,从而达到精准帮扶的目的,为最终决策提供依据和数据支撑。