解决用友总账明细账不平的方法

订单明细文件包含了详细的订单信息，涵盖了订单编号、客户信息、产品详细描述等内容。该文件对于管理和分析订单数据非常关键。

遇到用友数据库置疑问题？试试这款工具，操作简便，已帮助众多用户成功修复。操作前，请务必备份元数据库。

用友商业智能解决方案通过虚拟数据仓库，集成NC业务系统、人事、CRM、OA等多个业务系统数据，利用OLAP、中国报表和数据挖掘等功能进行深度分析和多维度透视。其核心功能包括时间序列分析、排行考核分析、生命周期分析、贡献度分析、库存追踪分析和问题分析风险评估，为企业决策提供关键信息支持，提高管理效率和效能。

用友现存量常见数据不准确问题，如负几百的情况。即使使用用友自带的整理工具，有时仍无法正确整理出结存数。本工具能有效解决此类问题，直接提取结存数。

鼎捷易飞ERP成本对总账功能，助力企业轻松应对对账挑战： 逻辑清晰、环环相扣的核算流程，帮助企业准确定位差异，快速查找问题根源。 已为众多企业成功应用，高效解决期末成本对总账的难点与痛点，提升财务工作效率。

此文档详细介绍了Oracle总账管理期间关闭的输入、导入、生成、冲销和过帐日记帐运行、重估和折算、合并帐套分析结果、运行期末报表以及关闭当前期间的操作流程。

在分类问题中，精度、召回率、准确率、F1分数、ROC曲线和AUC都是常用的评估指标。然而，当数据集中存在类别不平衡问题时，这些指标可能会失去参考价值。例如，在一个包含1000个样本的数据集中，只有2个样本被标记为“阳性”，即使一个简单的分类器总是预测“负面”标签，其准确率也能达到99.8%。 类别不平衡问题 类别不平衡问题是指数据集中不同类别的样本数量差异很大。这在医疗诊断、信用卡欺诈检测等领域较为常见，并会导致机器学习模型偏向多数类别，从而在少数类别上表现不佳。 解决类别不平衡问题的方法 解决类别不平衡问题的方法有很多，包括： 类别权重调整: 对不同类别的样本赋予不同的权重，以平衡其在模型训练中的影响。 过采样: 通过复制少数类别样本或生成新的少数类别样本来增加其数量。 欠采样: 通过删除多数类别样本或合并相似的多数类别样本来减少其数量。 SMOTE算法: 一种过采样技术，通过合成新的少数类别样本来平衡数据集。 类别权重处理 在Scikit-learn等机器学习库中，可以通过设置class_weight参数来调整类别权重。默认情况下，类别权重为None，表示所有类别具有相同的权重。 可以使用balanced模式自动根据类别频率分配权重，或者使用字典形式手动指定每个类别的权重，例如{'class_label': weight}。

类别不平衡问题 在机器学习中，类别不平衡问题十分常见。例如，银行信用数据中，按时还款用户占比可能高达97%，而违约用户仅占3%。若忽视违约用户，模型准确率虽高，但可能导致银行巨大损失。因此，需要采取措施平衡数据。 SMOTE算法 许多研究论文提出了包括过采样和欠采样在内的技术来处理类别不平衡问题。SMOTE算法作为一种合成少数类过采样技术，由NV Chawla、KW Bowyer、LO Hall和WP Kegelmeyer在其论文中提出。 参数 sample：少数类样本的二维数组 (numpy)。 N：SMOTE的过采样倍数，为整数。 k：用于查找最近邻的邻居数量，为整数，且 k <= 少数类样本数量。 属性 newIndex：新生成的少数类样本的索引。 代码实现 本代码库使用sklearn和numpy库实现了SMOTE算法。

ORACLE ERP财务总账实战指南 本指南详细阐述ORACLE ERP系统中财务总账模块的各项功能操作，并结合实际案例，帮助用户快速掌握总账模块的使用方法，提高财务工作效率。 主要内容包括： 总账模块概述 会计科目设置与管理 凭证录入与审核 结账与报表生成 预算管理 资产负债表、利润表等财务报表的制作与分析 适用人群： 企业财务人员 ORACLE ERP系统实施顾问 对ORACLE ERP财务总账模块感兴趣的人员