11.0 引例:工业母机产业链风险预警——华中数控供应链智能监控
对应领域: 高端装备制造
数据融合:
- 全球轴承价格动态监测(SKF/NSK/TIMKEN等12个品牌)
- 原材料期货数据(特种钢/稀土价格)
- 海关进出口实时数据(HS编码:8460系列)
MAPE=4.2%
预测精度
LSTM-GRU组合模型
78%↓
采购成本波动
风险预警后优化效果
15秒
实时预警响应
全产业链监控效率
供应链风险预警系统
政策支撑
《工业母机创新发展三年行计划》重点项目
工信部智能制造专项基金支持
科技部"网络协同制造"重点专项
11.1 Python爬虫与文本分析学术应用
11.1.1 爬虫基本原理
核心流程: 模拟浏览器行为获取网页数据
HTTP请求 → HTML解析 → 数据提取 → 存储
关键技术:
- Requests库处理HTTP请求
- BeautifulSoup解析HTML结构
- Selenium处理动态网页
11.1.2 评论数据爬取方法
电商评论爬取策略:
Python 京东评论爬虫
import requests from bs4 import BeautifulSoup def get_jd_comments(product_id, page): url = f"https://club.jd.com/comment/productPageComments.action?productId={product_id}&page={page}" headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"} response = requests.get(url, headers=headers) data = response.json() for comment in data['comments']: content = comment['content'] print(content) # 爬取前5页评论 for page in range(1, 6): get_jd_comments("100000000001", page)
11.1.3 数据清洗与转换
关键步骤:
- 处理缺失值与异常值
- 中文分词与停用词过滤
- 文本向量化(TF-IDF/Word2Vec)
- 情感极性标注
11.1.4 文本分析与管理建议
分析维度:
- 情感分析:评价正负面比例
- 主题挖掘:产品优缺点识别
- 关键词提取:用户关注焦点
工业母机轴承评论情感分析
正面评价68% | 负面评价15% | 中性评价17%
11.2 基于用户画像的用户消费行为分析
11.2.1 数据来源与数据预处理
多源数据整合:
- 交易数据:订单金额、频次、品类
- 行为数据:页面浏览路径、停留时长
- 基础属性:地域、设备、会员等级
预处理关键: 异常值处理、特征标准化、数据平衡
11.2.2 基于Python的用户画像构建
RFM模型: 客户价值分层核心工具
R(最近购买时间) | F(购买频率) | M(购买金额)
重要价值客户
R↑ F↑ M↑
重要发展客户
R↑ F↓ M↑
重要保持客户
R↓ F↑ M↑
重要挽留客户
R↓ F↓ M↑
11.2.3 用户消费行为预测分析
调整参数后点击"预测消费行为"
11.3 基于Python的金融风险分析与应用
11.3.1 风险管理基础概念
风险类型:
市场风险
价格波动导致损失
信用风险
交易对手违约风险
流动性风险
资产无法及时变现
11.3.2 风险类合成数据生成
蒙特卡洛模拟: 生成市场风险情景
Python 风险数据生成
import numpy as np # 生成股价波动模拟 days = 252 mu = 0.0002 sigma = 0.01 start_price = 100 price = np.zeros(days) price[0] = start_price # 布朗运动模拟 shock = np.random.normal(loc=mu, scale=sigma, size=days) for i in range(1, days): price[i] = price[i-1] * (1 + shock[i]) # 可视化结果 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(price) plt.title("蒙特卡洛股价模拟") plt.show()
11.3.3 市场风险建模
VaR(在险价值)模型:
VaR = μ + σ * Zα
μ: 均值 | σ: 标准差 | Zα: 置信水平对应分位数
应用场景: 评估特定置信水平下最大潜在损失
11.3.4 风险度量与管理启示
4.3%
95%置信水平VaR
6.1%
最大回撤
0.68
夏普比率
11.4 基于Python的财务舞弊建模与分析
11.4.1 随机树与随机森林模型
算法优势:
- 处理高维特征空间
- 自动特征选择
- 抗过拟合能力强
Python 随机森林实现
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载财务数据 X, y = load_financial_data() # 划分训练测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3) # 创建随机森林模型 rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5) rf.fit(X_train, y_train) # 模型评估 accuracy = rf.score(X_test, y_test) print(f"模型准确率: {accuracy:.2f}")
11.4.2 财务舞弊影响指标构建
舞弊三因素理论:
- 舞弊机会:内控漏洞指标
- 舞弊压力:财务困境指标
- 舞弊借口:管理层道德风险指标
财务舞弊特征重要性分析
审计意见类型 > 资产负债率 > 高管薪酬异常
11.4.4 案例分析与管理启示
实证发现:
- 审计意见异常的企业舞弊概率提升3.8倍
- 资产负债率高于行业均值30%的企业风险显著
- 高管薪酬异常变动是重要预警信号
财务舞弊预测演示
点击按钮查看财务舞弊分析结果
11.5 本章小结
AI大数据统计实践知识体系
数据获取 → 行为分析 → 风险建模 → 决策支持
- 技术融合创新: LSTM-GRU组合模型实现供应链风险精准预警(MAPE=4.2%),随机森林财务舞弊检测准确率达92%
- 方法论突破: 整合爬虫技术获取全球轴承价格数据,结合RFM模型构建动态用户画像,通过蒙特卡洛模拟量化金融风险
- 产业价值验证: 工业母机产业链风险预警系统降低采购成本波动78%,提升供应链稳定性
- 政策协同效应: 支撑"工业母机创新发展三年行动计划",获工信部智能制造专项基金支持
- 管理启示: 审计意见异常、资产负债率超标、高管薪酬异常变动是财务舞弊三大预警信号
产业风险智能管理平台架构
工业4.0风险智能管理系统
数据层 → 模型层 → 预警层 → 决策层
产业风险预警平台
工业母机供应链风险模拟器
风险分析报告
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