1. 数据一致性比对方法
(一)趋势分析法
趋势分析法又称水平分析法，是将两期或连续数期财务报告中相同指标进行对比，确定其增减变动的方向、数额和幅度，以说明企业财务状况和经营成果的变动趋势的一种方法。
趋势分析法的具体运用主要有以下三种方式：
1、重要财务指标的比较
它是将不同时期财务报告中的相同指标或比率进行比较，直接观察其增减变动情况及变动幅度，考察其发展趋势，预测其发展前景。
对不同时期财务指标的比较，可以有两种方法：
(1)定基动态比率。它是以某一时期的数额为固定的基期数额而计算出来的动态比率。其计算公式为：
定基动态比率=分析期数额÷固定基期数额
(2)环比动态比率。它是以每一分析期的前期数额为基期数额而计算出来的动态比率。其计算公式为：
环比动态比率=分析期数额÷前期数额
2、会计报表的比较
会计报表的比较是将连续数期的会计报表的金额并列起来，比较其相同指标的增减变动金额和幅度，据以判断企业财务状况和经营成果发展变化的一种方法。
3、会计报表项目构成的比较
这是在会计报表比较的基础上发展而来的。它是以会计报表中的某个总体指标作为100%，再计算出其各组成项目占该总体指标的百分比，从而来比较各个项目百分比的增减变动，以此来判断有关财务活动的变化趋势。
但在采用趋势分析法时，必须注意以下问题：
(1)用于进行对比的各个时期的指标，在计算口径上必须一致;
(2)剔除偶发性项目的影响，使作为分析的数据能反映正常的经营状况;
(3)应用例外原则，应对某项有显著变动的指标作重点分析，研究其产生的原因，以便采取对策，趋利避害。
(二)比率分析法
比率分析法是指利用财务报表中两项相关数值的比率揭示企业财务状况和经营成果的一种分析方法。根据分析的目的和要求的不同，比率分析主要有以下三种：
1、构成比率。构成比率又称结构比率，是某个经济指标的各个组成部分与总体的比率，反映部分与总体的关系。其计算公式为：
构成比率=某个组成部分数额/总体数额
利用构成比率，可以考察总体中某个部分的形成和安排是否合理，以便协调各项财务活动。
2、效率比率。它是某项经济活动中所费与所得的比率，反映投入与产出的关系。利用效率比率指标，可以进行得失比较，考察经营成果，评价经济效益。
3、相关比率。它是根据经济活动客观存在的相互依存、相互联系的关系，以某个项目和与其有关但又不同的项目加以对比所得的比率，反映有关经济活动的相互关系。如流动比率。
比率分析法的优点是计算简便，计算结果容易判断，而且可以使某些指标在不同规模的企业之间进行比较，甚至也能在一定程度上超越行业间的差别进行比较。但采用这一方法时对比率指标的使用该注意以下几点：
(1)对比项自的相关性。计算比率的子项和母项必须具有相关性，把不相关的项目进行对比是没有意义的。
(2)对比口径的一致性。计算比率的子项和母项必须在计算时间、范围等方面保持口径一致。
(3)衡量标准的科学性。运用比率分析，需要选用一定的标准与之对比，以便对企业的财务状况作出评价。通常而言，科学合理的对比标准有：①预定目标，②历史标准;③行业标准;④公认标准。
(三)因素分析法
因素分析法也称因素替换法、连环替代法，它是用来确定几个相互联系的因素对分析对象一一综合财务指标或经济指标的影响程度的一种分析方法。采用这种方法的出发点在于，当有若干因素对分析对象发生影响作用时，假定其他各个因素都无变化，
2. 数据 一致性
云数据传输，有自动备份功能
3. 数据一致性处理怎么做
一、数据收集
在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用易海聚采集软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。
二、数据预处理
大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。
大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。 数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量;
数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量;
数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。
数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。
总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素
三、数据处理与分析
1、数据处理
大数据的分布式处理技术与存储形式、业务数据类型等相关，针对大数据处理的主要计算模型有MapReduce分布式计算框架、分布式内存计算系统、分布式流计算系统等。MapReduce是一个批处理的分布式计算框架，可对海量数据进行并行分析与处理，它适合对各种结构化、非结构化数据的处理。分布式内存计算系统可有效减少数据读写和移动的开销，提高大数据处理性能。分布式流计算系统则是对数据流进行实时处理，以保障大数据的时效性和价值性。
总之，无论哪种大数据分布式处理与计算系统，都有利于提高大数据的价值性、可用性、时效性和准确性。大数据的类型和存储形式决定了其所采用的数据处理系统，而数据处理系统的性能与优劣直接影响大数据质量的价值性、可用性、时效性和准确性。因此在进行大数据处理时，要根据大数据类型选择合适的存储形式和数据处理系统，以实现大数据质量的最优化。
2、数据分析
大数据分析技术主要包括已有数据的分布式统计分析技术和未知数据的分布式挖掘、深度学习技术。分布式统计分析可由数据处理技术完成，分布式挖掘和深度学习技术则在大数据分析阶段完成，包括聚类与分类、关联分析、深度学习等，可挖掘大数据集合中的数据关联性，形成对事物的描述模式或属性规则，可通过构建机器学习模型和海量训练数据提升数据分析与预测的准确性。
数据分析是大数据处理与应用的关键环节，它决定了大数据集合的价值性和可用性，以及分析预测结果的准确性。在数据分析环节，应根据大数据应用情境与决策需求，选择合适的数据分析技术，提高大数据分析结果的可用性、价值性和准确性质量。
四、数据可视化与应用环节
数据可视化是指将大数据分析与预测结果以计算机图形或图像的直观方式显示给用户的过程，并可与用户进行交互式处理。数据可视化技术有利于发现大量业务数据中隐含的规律性信息，以支持管理决策。数据可视化环节可大大提高大数据分析结果的直观性， 便于用户理解与使用，故数据可视化是影响大数据可用性和易于理解性质量的关键因素。
大数据应用是指将经过分析处理后挖掘得到的大数据结果应用于管理决策、战略规划等的过程，它是对大数据分析结果的检验与验证，大数据应用过程直接体现了大数据分析处理结果的价值性和可用性。大数据应用对大数据的分析处理具有引导作用。
在大数据收集、处理等一系列操作之前，通过对应用情境的充分调研、对管理决策需求信息的深入分析，可明确大数据处理与分析的目标，从而为大数据收集、存储、处理、分析等过程提供明确的方向，并保障大数据分析结果的可用性、价值性和用户需求的满足。
4. 数据一致性评价方法
一致程度一般用4级，这是为了避免选择中立答案。
比如，请专家对某个量表的条目与主题的相关性进行评价1=不相关，2=有点相关，3=比较相关，4=完全相关。
如果有N个专家，其中有A个专家评价为3或4，那么专家评价一致程度可以用内容效度指数来表示CVI=A/N。
后来有学者认为，专家评价相关或不相关各有50%的概率，于是引入了modified kappa coefficient of agreement beyond chance，有个公式可以计算这个kappa值，这个用来表达专家评价的一致程度。附件是一个中文介绍CVI，希望有帮助。其他问题可再问。
5. 如何对数据进行一致性的检验
重测信度（test-retest reliability），又称再测信度、稳定性系数（coefficient of stability），反映测验跨越时间的稳定性和一致性，即应用同一测验方法，对同一组被试者先后两次进行测查，然后计算两次测查所得分数的关系系数。该信度能表示两次测试结果有无变动，反映了测验分数的稳定程度。相关程度高，表示前后测量一致性高，稳定性好。重测的过程考虑了不同的条件（环境的、人的）带来的测量结果的误差，这种误差与两次施测的情境相关联。
其优势是能提供有关测验结果是否随时间而改变的资料，可作为预测受测者将来行为表现的依据。
其不足在于易受练习和记忆的影响，第一次测试所发现的错误也可能导致第二次反应的变化而增加误差变异。再测信度只适用于测量那些不会随时间的变化而改变的特质。
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