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| 題 名 | 基於人工智慧的財務報表資料探勘與分析技術應用--以MOPS為例=Application of AI-based Financial Statement Data Mining and Analysis Technology: A Case Study on Market Observation Post System |
|---|---|
| 作 者 | 莊泉福; | 書刊名 | 大數據應用與管理 |
| 卷 期 | 5 2025.07[民114.07] |
| 頁 次 | 頁16-21 |
| 分類號 | 312.83 |
| 關鍵詞 | 人工智慧模式架構; 第三方套件mops_data-0.2.0; 公開資訊觀測站; 每股盈餘; 股票投資決策; Artificial intelligence schema framework; Third-party package mops_data-0.2.0; Market observation post system; Earnings per share; Stock investment decisions; |
| 語 文 | 中文(Chinese) |
| 中文摘要 | 本研究以人工智慧模式架構(AISF)開發設計 了 Python 的第三方套件「mops_data-0.2.0」。該套 件應用於公開資訊觀測站(MOPS),實現上市公 司 財 務 報 表 的 即 時 探 勘 和 分 析 , 萃 取 每 股 盈 餘 (EPS)數據,並產生可視化的 EPS 圖表。本研究的 結果不僅提升了運算思維與程式設計課程在會計上 的實際應用,還能幫助投資人做出更精準的股票投 資決策。 |
| 英文摘要 | This study develops and designs the Python third- party package "mops_data-0.2.0" based on the Artificial Intelligence Schema Framework (AISF). This package is applied to the Market Observation Post System (MOPS), enabling real-time mining and analysis of financial statements of publicly listed companies, extracting Earnings Per Share (EPS) data, and generating visualized EPS charts. The findings of this study not only enhance the practical application of computational thinking and programming courses in accounting but also assist investors in making more precise stock investment decisions. |
本系統中英文摘要資訊取自各篇刊載內容。