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数据处理求助
附件中是样本数据。
要求取下：
1、以时间为对象进行筛选，取出数据时长为一年的时间段，将该时间段内的最后一日的收盘价设为A，并对筛选出的数据依次编号，设置参数n，收盘价格A乘以n得到B，将成交量乘以序数并求和得到M
2、将以“A&收盘价&B”为条件对数据进行筛选
3、筛选出数据，并对该组数据依次编号，用成交量乘以序号，再求和得到W
4、将W除以M,
5、一次运算结束，下一次运算就是从新选取一个时长为一年的时间段，（这个时间段比之前的那个时间段推迟5天。及一周的时间，可能包含的数据不是每天都有）
E2输入起始日期，F2输入结束日期。
公式不写了，请参考黄色区域和绿色区域的公式，以及求各值的橙色单元格。
黄色区域是在G2输入公式，右拖下拉复制（数组公式）
绿色区域是在L2输入公式，右拖下拉复制（数组公式）
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如何利用筛选功能只显示出数据清单中满足用户给定条件的数据?
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Excel 2000中文版为用户提供了&自动筛选&和&高级筛选&命令来筛选数据清单中的数据记录，可在工作表中只显示出符合用户所设定的筛选条件的数据行。利用该功能，用户可以快速查找到所需的数据子集，便于用户编辑和分析数据。警告:要进行筛选操作，数据清单中必须包含有列标记。1.&自动筛选&&适用于筛选条件相对简单的筛选操作(1)单击任一单元格，激活用户要进行&自动筛选&的数据清单。(2)将鼠标指向&数据&菜单中的&筛选&选项，选中&自动筛选&复选框。这时，数据清单中每个列标记的右侧都插入了一个下拉式箭头按钮(请参见图8一12一1)o(3)单击用户要设定筛选条件的列标记右侧的下拉箭头，在下拉式列表中单击用户所需要的筛选条件。如:在&化学&下拉列表中选定&90&(请参见图8-12-2).通过这样简单的几步操作，用户便得到了筛选后的数据子集.在本例中，筛选结果为化学成绩是90分的数据记录。如果用户只想显示数据清单中包含有某列标记下最大或最小几项的数据行，那么，用户可以在上述第3步中单击该列标记下拉列表中的&前10个&&命令选项(请参见图8-12-2).然后，在&自动筛选前10个&对话框中，用户可以根据用户的需要设定用户要显示的是&项&还是&百分比&、项的个数或百分比的值、&最大&还是&最小&(请参见图8-12-3)。最后，单击&确定&按钮即可。提示:使用&自动筛选前10个&时，用户并不是只能筛选前to个，而是可以根据用户的需要任意设置要筛选的个数。如果用户要设定的是&不等于&、&小于&、&大于或等于&等特殊的筛选条件，则需在前述第3步中单击该列标记下拉式列表中的&自定义&&命令选项(请参见图842-2),进入&自定义自动筛选方式&对话框(请参见图8-12-4)。单击&自定义自动筛选方式&对话框左侧列表框的下拉式箭头按钮，用户可以在列表中选择相应的条件选项，如:&大于或等于&、&小于或等于&等:单击右侧列表框的下拉式箭头按钮，用户可以在该列表中选择条件数值，如:88. 95等;如果用户要同时设定两个条件，则请在&与&、&或&单选框中选定这两个条件之间的关系(请参见图8-12-5)。最后，单击&确定&按钮即可完成自定义自动筛选。2.&高级筛选&一适用于筛选条件相对复杂的筛选操作使用&自动筛选&寻找符合条件的数据行，方便快速。但每次用户只能在一个列标记下设置1个或2个筛选条件。虽然通过连续进行多次&自动筛选&也能够在多个列标记下设定筛选条件，进而完成多个逻辑&与&关系条件的筛选操作。但是在用户需要设定的条件比较多时，这样反复多次运行&自动筛选&就显得非常麻烦了。而此时如果用户使用&高级筛选&的话，便可以大大提高自己的工作效率。进行&高级筛选&的具体步骤如下:(1)激活用户所要进行&高级筛选&的数据清单。(2)在〔作表的空白处(一般是在工作表数据区域的上方)建立一个条件区域，它包含一个条件标记行和若干个条件行。其中，条件标记必须与要进行筛选的数据所使用的列标记相同(请参见图8-12-6)(3)将鼠标指向&数据&菜单.中的&筛选&选项，执行弹出子菜单中的&高级筛选&&命令选项，弹出&高级筛选&对话框(请参见图8-12-7).(4)在&高级筛选&对话框的&方式&栏中，对&在原有区域显示筛选结果&或&将筛选结果复制到其他位置&单选项作出选择。.如果用户选择&在原有区域显示筛选结果&，Excel 2000中文版把数据项显示在数据清单的位置。.如果用户选择&将筛选结果复制到其他位置&，&复制到&编辑框允许输入。用户即可以键入显示区域的位置范困，也可以用按下鼠标左键选定显示的单元格。(5)利用&数据区域&、&条件区域&和&复制到&编辑框右侧的折叠按钮确定或修改相应的引用位置。(6)如果用户选中了&选择不重复的记录&复选项，则Excel 2000中文版将过滤掉满足设定条件中相同的记录。反之，一概将满足条件的数据记录显示在用户的数据清单中。(7)最后，单击&确定&按钮，完成对数据的高级筛选。撤消对数据清单的筛选操作。具体的有以下两种情况:对于&自动筛选&，用户只要取消对&自动筛选&复选框的选定即可。对于&高级筛选&，用户可以将鼠标指向&数据&菜单中的&筛选&选项，然后执行弹出子菜单中的&全部显示&命令选项即可撤消筛选。
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利用自组织方法进行数据筛选和建立税收预测模型10
利用自组织方法进行数据筛选和建立税收预测模型；背景：；日期：作者：无忧论文网编辑：；销售价格：免费论文论文编号：lw；论文属性：职称论文论文地区：中国论文语种：中文；收藏：del.icio.usgoogle书签雅虎；关键词：组合预测自组织方法神经网络线性回归时间序；摘要：自组织理论是基于神经网络和计算机科学的迅速；关键词：
利用自组织方法进行数据筛选和建立税收预测模型背景：日期： 作者：无忧论文网 编辑：xiaoch 点击次数：15销售价格：免费论文 论文编号：lw048466 论文字数：论文属性：职称论文 论文地区：中国 论文语种：中文 收藏：del.icio.us google书签 雅虎搜藏 百度搜藏 新浪vivi 和讯网摘poco网摘天极网摘qq书签饭否mister-wong365网摘LiveDiggDiglog 关键词：组合预测 自组织方法 神经网络 线性回归 时间序列 中国论文 职称论文摘要：自组织理论是基于神经网络和计算机科学的迅速发展而产生和发展起来的。它将黑箱思想、生物神经元方法、归纳法、概率论、数理逻辑等方法有机地组合起来。其主要思想是通过简单的初始输入（局部变量）的交叉组合产生第一代中间候选模型，再从第一代中间候选模型中选出最优的若干项组合而产生第二代中间候选模型，重复这样一个产生、选择和遗传进化过程，使模型复杂度不断增加，直到选出最优复杂度模型为止。本文利用自组织方法进行数据筛选和建立税收预测模型，并在数据筛选基础上建立线性回归预测模型和BP神经网络预测模型，然后结合时间序列的预测模型，利用自组织方法建立组合预测模型。通过预测结果比较得出了组合预测模型比其它单个模型具有更高的预测精度。 关键词：组合预测；自组织方法；神经网络；线性回归；时间序列 一、 引言税收收入的增长与变化受多方面因素的影响，一方面，税收收入变化与税收政策因素有很强的联系，同时也存在着由未知不确定因素引起的随机波动；另一方面，税收收入又随着经济的增长而增长，并且与很多因素密切相关，如居民消费水平、财政支出总量、社会消费品销售量等。税收收入
预测可以使用统计技术，其使用的模型一般分为时间序列模型和回归模型。时间序列模型的缺点在于不能充分利用与税收收入密切相关的经济因素，导致预测的数据不准确和不稳定。回归模型虽然考虑了经济因素，但需要事先知道其它经济因素与税收收入间的函数关系，而且为了获得比较精确的预测结果，需要大量的计算。许多实验表明BP神经网络用于税收等经济指标的预测也是一种适合的方法。神经网络的优点在于它具有模拟多变量而不需要对输入变量做复杂的相关假定的能力，只要利用以往的历史数据，就可以从训练过程中通过学习来抽取和逼近隐含的输入/输出非线性关系。但BP神经网络也有缺点，特别是在复杂系统建模时输入变量确定主观化等缺陷。为结合回归模型、时间序列模型和神经网络模型的优点，这里我们利用自组织方法将多种模型的预测结果进行组合，实现自组织方法的组合预测模型。所谓组合预测，就是将不同的预测方法进行适当的组合，综合利用各种方法所提供的有用信息，从而尽可能地提高预测精度。为提高预测的精度，贺昌政、俞海等人提出了自组织的组合预测方法，实验结果表明预测精度有明显提高。自组织理论在复杂系统的模拟、预测、模式识别、样本聚类等诸方面都有成功的应用。李晓峰提出了自组织方法与BP神经网络算法结合的预测优化模型，并通过实验说明在自组织方法对相关变量进行筛选的基础上进行预测时效果得到提高。故此，本文提出了结合李晓峰的自组织变量筛选并参照贺昌政、俞海等人的组合预测算法，即在自组织方法对变量筛选的基础上将多元线性回归模型、时间序列模型、神经网络模型预测结果进行组合，再使用自组织方法进行组合预测的方法。二、自组织方法组合预测模型1.自组织理论及算法自组织理论的核心技术是数据分组处理方法GMDH（Groupmethod of Data Handing），是基于神经网络和计算机科学的迅速发展而产生和发展起来的。它将黑箱思想、生物神经元方法、归纳法、概率论、数理逻辑等方法有机地组合起来。其主要思想是通过简单的初始输入（局部变量）的交叉组合产生第一代中间候选模型，再从第一代中间候选模型中选出最优的若干项组合而产生第二代中间候选模型，重复这样一个产生、选择和遗传进化的过程，使模型复杂度不断增加，直到选出最优复杂度模型为止。GMDH算法的特点是将数据样本分成学习集和检测集。在学习集上产生复杂度渐进增加的模型，并利用外准则（选择准则）在检测集上对产生的模型进行择优选择。其选择过程的终止法则由自组织原理给出：当模型的复杂度逐渐增加时，具有“外补充”（数理逻辑中Godel不完备定理中的术语）性质的称之为外准则的准则值达到极小，全局极小的实现标示最优复杂度模型的存在。对经济变量进行筛选，则将各经济变量作为输入，税收收入作为输出，通过以上步骤的选择、淘汰，最后模型中剩余的变量即为经过筛选后的变量。对于自组织组合预测，则将各预测方法的预测值作为自组织算法的输入，其输出即为组合预测结果。2.预测数据的获取本文参考漆莉莉的税收收入统计预测模型进行相关模型变量的选择，根据影响因素的大小、资料的可比性及预测模型的要求等原因，选择农业总产值、社会消费品零售总额、进出口总额、职工工资总额、固定资产投资总量、居民消费水平、全国城乡储蓄存款年末余额、国内生产总值、财政支出总量等9项指标作为神经网络的输入变量。数据为从中国统计年鉴取得的年的数据，单位为亿元，见表1。 3.利用自组织方法对数据进行预处理利用自组织方法，将税收收入作为因变量，其余变量作为自变量，通过自组织GMDH方法的实现工具KnowledgeMiner 5.0建立模型得到税收与相关变量的模型方程为：Y=-190..+0/ssycyfx//lw048466.html.+0.其中，决定系数R2=0.9934，预测误差平方和：0.0079，平均绝对百分比误差：4.53%，近似误差：0.0066。从模型的拟合效果看，除1985年左右的拟合税收数据与实际税收相差超过5%之外，其余年份的数据拟合误差大多小于5%，说明回归模型建立成功。根据该方程可知，该组变量中最能反映税收变化的变量有财政支出总量、城乡储蓄存款年末余额、社会消费品零售总额。自组织方法挖掘结果表明，由于相关性等原因，尽管税收收入与很多经济指标相关联，如与GDP之间就有非常密切的关系，但从拟合和预测的角度讲，并不是经济指标越多越好，也不一定是有密切关联的就一定选用，而应该选择最恰当的组合。4.组合预测模型的建立（1）利用以上变量建立四个单项模型。①自组织方法建立模型Y1：Y1=-190..+0.+0.②多元线性回归模型Y2：利用最小二乘法，根据实际税收观测值与回归估计值的偏差平方和最小为原则，通过SPSS软件计算得多元线性回归方程：Y2=-432.738+0.158X2-0.077X7+0.7652X9通过拟合检验，除1985年左右的拟合税收数据与实际税收数据相差超过5%以外，其余年份的数据拟合误差大多小于3%，说明时间序列模型建立成功。③时间序列模型Y3：时间序列模型基本思想是将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列，即除去个别的因偶然原因引起的观测值外，认为时间序列是一组依赖于时间的随机变量。这组随机变量所具有的依存关系或自相关性表征了预测对象发展的延续性，而这种自相关性一旦被相应的数学模型描述出来就可以从时间序列的过去值及现在值来预测其未来值。时间序列模型一般有：自回归（AR）模型、自回归滑动平均）模型等。 这里使用AR模型，时滞因子为1，通过KnowledgeMiner建立时间序列模型：Y3（t）=-58..（t-1），其中t=2，3，?21，Y3（1）=629.89通过拟合检验除1985年左右的拟合税收数据与实际税收数据相差超过5%之外，其余年份的数据拟合误差大多小于3%，说明时间序列模型建立成功。 （2）自组织方法组合预测模型。组合预测理论“组合预测”思想是由J.M.Bates和C.W.J Granger 1969年首次提出，其研究成果引起了预测学界的高度重视，其应用范围也逐渐扩大。组合预测理论的基本原理是：通过个体预测值的加权算术平均而得到其组合预测值，在确定加权权重（也称组合权重）时，以组合预测误差方差最小为原则。其本质就是将各种单项预测看作代表不同信息的片段，通过信息的集成分散单个预测特有的不确定性和减少总体的不确定性，从而提高预测精度。组合预测模型为：Y=（fY1，Y2，Y3，Y4），利用以上四种预测方法的数据拟合值和历年实际税收数据，使用KnowledgeMiner 5.0进行挖掘的组合预测模型：Y=47.8Y1-0..42303Y4自组织方法挖掘的结果舍弃了按照观测值与回归估计值的偏差平方和最小为原则的线性回归方程而选用自组织方法建立的方程。研究表明，通过自组织理论数据挖掘得到的方程比按照观测值与回归估计值的偏差平方和最小为原则的线性回归方程在有噪声的情况下预测效果更佳。通过实际比较也确实发现自组织方法建立的方程拟合效果略差，而预测效果较好。 由于神经网络模型对数据的拟合非常精确，若只使用神经网络的训练数据通过自组织方法进行数据挖掘，很可能数据挖掘的结果会出现组合预测模型只与神经网络模型的结果相关而舍弃其它模型的预测结果，因此在使用自组织方法进 无忧论文网 /ssycyfx//lw.html行数据挖掘时不应全部使用神经网络拟合数据，而应适当使用预测数据。5.预测结果从中国统计年鉴取得年财政支出总量、城乡储蓄存款年末余额、社会消费品零售总额和税收收入数据，见表2。分别通过以上建立的四个模型进行税收收入预测，并与实际税收收入进行比较，见表3。其预测误差平方和（FSSE）的计算 三、 结论通过自组织建模方法可挖掘出税收与各经济指标间的内在联系。线性回归模型、时间序列模型、神经网络模型都可较好地做相关预测工作；组合预测方法可进一步提高预测效果。由于税收收入很大程度上还受政策因素等影响（1985年前后税收数据），因此在进行数据选择和整理时还需尽量考虑这一因素。
【参考文献】[1]H.R.Madala and A.G.Ivakhnenko.Inductive learning algorithms forcomplex systems modelling[M].Boca Raton，London，Tokyo:CRC PressInc，.[2]李均立.线性回归模型结构稳定性的Eviews诊断[J].技术经济与管理研究，2009（1）：10-12.[3]J.M.BATES and C.W.J.GRANGER.The combination of forecasts[J].Operational Research Quarterly，1969（20）：451-468.[4]漆莉莉.税收收入统计预测模型与经济分析[J].税务研究，2005（1）:37-40.[5]C.W.J.GRANGER and R.RAMANATHAN.Improved methods of forecast-ing[J].Journal of Forecasting，7-204. 包含各类专业文献、高等教育、文学作品欣赏、外语学习资料、中学教育、幼儿教育、小学教育、利用自组织方法进行数据筛选和建立税收预测模型10等内容。
　预测中,通过对大量历史数据的记录和 与之相关的各种数据的分析,使用回归和滚动预测方法建立预测模型,对税收收 入情况进行了预测,实现了对 2005 年度税收收入预测。... 　本文利用自组织方法进行数据筛选和建立税收预 测模型,并在数据筛选基础上建立线性回归预测模型和 BP 神经网络预测模型, 然后结合时间序列的预测模型, 利用自组织方法... 　掌握行业税收与经济规律,利用相同产品在一定 时期内...和企业实际申报缴纳 税额的差值及差异率来筛选疑点...开展行业调查、建立行业数据模型是行业税 源监控的... 　预测中,通过对大量历史数据的记录和 与之相关的各种数据的分析,使用回归和滚动预测方法建立预测模型,对税收收 入情况进行了预测,实现了对 2005 年度税收收入预测. ... 　首先对初始 数据进行预处理,使其适应ELman神经网络学习的要求,然后建立基ELman神经网络的税收预测模型。 采用实 际数据对模型进行验证,并将其与传统的统计模型相比较... 　 基于自组织方法的税收收... 暂无评价 3页 2...网络方法和支持向量机方法建立月度税收收入预测模型。...因此利用税收数据自身进行税收收入预测是可行的办法。... 　本文通过运用数 学公式建立数据分析模型的方法研究,... 从而更好地为组织税收收入、加强税收征管、提高纳税...筛选出在地税有营业税登记无企业所得税税种登记,而... 　由于自组织网络的上述特点, 其数据链 路层、网络层...织网络具有高度动态性, 这使得建立上 述预测模型...地理位置标志目的地, 并利用该地理位 置信息进行... 　是通过自组织、自适 应和自学习来不断进行选择、...利用与物流相关 表相似的表格形式,建立非物流相互...现 行国家增值税税收政策不允许企业抵扣固定资产的...