企業(yè)異常財務數(shù)據(jù)分析的相關(guān)理論基礎(chǔ)綜述目錄TOC\o"1-3"\h\u13229企業(yè)異常財務數(shù)據(jù)分析的相關(guān)理論基礎(chǔ)綜述 [22]。1.3.1異常財務指標界定（3σ檢測法）通過觀察和分析企業(yè)的財務報表可以基本了解一家公司在一段時期內(nèi)的經(jīng)營狀況，更進一步的是，可以查詢報表里的異常值，通過三大報表里面查詢出來的異常值來進行進一步的分析與評估，基于這中異常值的分析方法，叫做“異常值法”。一般定義上來說，異常值就是在這個樣本中，其數(shù)值明顯偏離它所在的這個樣本的其他樣本值。本文的異常數(shù)據(jù)基于3σ原則來檢測。它是指抽取的數(shù)據(jù)里只含有隨機誤差，計算得到樣本的標準差值，按一定概率來確定區(qū)間，凡是超過這個區(qū)間的誤差都是粗大誤差，在區(qū)間外的就是異常數(shù)據(jù)。在正態(tài)分布概率公式里，σ表示標準差，μ表示平均數(shù)，f(x)表示正態(tài)分布函數(shù)，具體公式如下：f(2-2)如圖2-3為標準差等于1，平均數(shù)等于0時的正態(tài)分布圖。若某一財務數(shù)據(jù)指標服從了正態(tài)分布，那么在3σ范圍之外就界定為財務異常數(shù)據(jù)。圖2-3均值0，標準差為1時的正態(tài)分布圖1.4軟件環(huán)境概述1.4.1創(chuàng)建python環(huán)境目前python的開發(fā)環(huán)境的搭建有很多的選擇，基于本研究的需求，采用了anaconda進行開發(fā)。Anaconda是一個集成了大量的常用擴展包的環(huán)境，能有效避免配置或兼容等各種問題。它的基本特點：含有180個以上的科學包；包含了大量流行的工程和數(shù)據(jù)分析的python庫；完全開源和免費。如圖2-4是anaconda打開的頁面：圖24anaconda進入頁面1.4.2tushare財經(jīng)數(shù)據(jù)接口基于本文研究的小微企業(yè)財務異常數(shù)據(jù)的需要，在對比幾家開源財經(jīng)數(shù)據(jù)接口網(wǎng)站后，選取了tushare這個財經(jīng)數(shù)據(jù)接口。它是一個免費開源且調(diào)取數(shù)據(jù)非常直觀的財經(jīng)數(shù)據(jù)網(wǎng)站。本文使用的python環(huán)境可以非常簡單快捷的調(diào)取tushare網(wǎng)站上的數(shù)據(jù)。Tushare能對股票等金融數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)采集、清洗和加工。它能夠為金融研究人員提供大量的和多樣化的數(shù)據(jù)。用戶在數(shù)據(jù)獲取方面能極大地減輕自己的工作量，這是一個很好的優(yōu)點。如圖2-5是網(wǎng)頁上打開tushare接口的頁面：圖25tushare網(wǎng)站頁面Tushare在2014年12月在全球最大開源平臺GitHub成功發(fā)布第一版，并且開通了網(wǎng)站，并建立了pandas技術(shù)群、大數(shù)據(jù)交流群，到2018年經(jīng)過運營團隊的改良推出了tusharePro版，Pro版的數(shù)據(jù)更穩(wěn)定質(zhì)量更好