前言
1.拟解决的关键问题或技术：
本研究旨在解决企业在财务管理方面的主要问题，即如何通过对财务数据进行深度挖掘，实现对未来财务趋势的预测和风险的识别。具体地，该研究将重点解决以下问题：
1.构建有效的财务指标体系、设计合理的特征工程和指标构建方法，以充分反映企业的财务状况。
2.开发针对财务数据的机器学习算法、选择合适的算法模型和评估指标，以实现对未来财务趋势的准确预测和风险的识别。
3.实现可视化展示和用户友好的分析报告、将复杂的财务数据以直观易懂的方式呈现，并通过自然语言处理技术生成财务分析报告。
2.机器学习算法建模：
采用Python语言或Java语言及相关库（如Scikit-learn、XGBoost）进行监督学习算法对企业财务数据使用回归分析等方法，以实现对未来财务趋势的预测和风险的识别。
（1）模型选择：选择适合的机器学习算法，例如决策树等。
（2）模型训练：将数据集划分为训练集和测试集，并用训练集训练模型，验证模型的性能。
（3）模型评估：用测试集对训练好的模型进行评估，获得模型的准确率等指标，优化模型效果。
3.数据集来源
BdRace数睿思 数据挖掘竞赛平台
数据说明：
- 我们用来做分析和预测的数据为样列数据集附件2
- 数据说明看附件3
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含义 |
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实际披露时间 |
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发布时间 |
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报告截止日期 |
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报告类型 |
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合并标志：1-合并，2-母公司 |
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会计准则 |
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货币代码 |
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| CASH_C_EQUIV |
货币资金 |
元 |
| SETT_PROV |
结算备付金 |
