前言

本来因为ACM竞赛培训的原因没有参加数学建模的培训和系列赛事，开学被同学拉过来凑数，就这样阴差阳错的参加了一次数学建模国赛。由于没有系统的学习数学建模，还是第一次接触数学建模正式赛事，所以论文写的比较水。主要用到的方法都是烂大街的没有新意的方法，都是我在平时做数据练习时的一些偏机器学习的模型。前期想着队长能有什么模型想出来，结果队长啥也没想出来只好自己上，导致正式开始动笔建模时已经比较晚。其实论文还有很多可以改进的地方，比如没有查阅足够的文献资料，综合前人的结果，其实前人已经做出一些信用风险评估模型，其次集成学习比较仓促，没有分配分类器权重系数，时间够的话还应该可以做一下信用迁移矩阵，将题目中的时间用到。但最终还是写出了一个可行但并非最优解，也算完成论文。

题目

摘要

说明

详细论文、程序源码和数据

请见代码仓库，过一阵子放

数据预处理

据说这个部分让很多队伍头痛，其实也不是很难，不用很多时间。主要是根据发票信息对每个公司进行统计，我们算出了一些指标，以便以后使用，由于时间原因，没有处理发票中的时间信息。如果时间足够的话，其实还可以算一下信用迁移矩阵。详细程序见下。

综合评价系统

我们用的是Topsis+熵权法，其实综合评价系统有很多种，应该针对不同的数据区别使用，但笔者没系统学过建模，也是现学现用。读者可以尝试使用其他评价系统，或者尝试一些现有信用风险模型，谷歌学术搜一搜就可。

分类系统

使用kmeans分类，我也只知道这个，太菜了╯﹏╰。论文里分了九类，是根据聚类效果评价算法得出来的最佳聚类簇个数，其实3个也就够了的。

程序

1.问题1

数据读取

#导入相关库
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import zscore
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import silhouette_score

#读取数据
data = pd.read_excel('a0.xlsx')
data2 =pd.read_excel('a0.xlsx',sheet_name=1)
data3 =pd.read_excel('a0.xlsx',sheet_name=2)
#将企业代号前的E去掉，使其成为数值型变量，便于排序
data['企业代号']=data['企业代号'].apply(lambda x:int(x[1:]))
data2['企业代号']=data2['企业代号'].apply(lambda x:int(x[1:]))
data3['企业代号']=data3['企业代号'].apply(lambda x:int(x[1:]))

数据概览

data

	企业代号	企业名称	信誉评级	是否违约
0	1	***电器销售有限公司	A	否
1	2	***技术有限责任公司	A	否
2	3	***电子(中国)有限公司***分公司	C	否
3	4	***发展有限责任公司	C	否
4	5	***供应链管理有限公司	B	否
...	...	...	...	...
118	119	***药房	D	是
119	120	***陈列广告有限公司	D	是
120	121	***药业连锁有限公司***药店	D	是
121	122	***商贸有限责任公司	D	是
122	123	***创科技有限责任公司	D	是

123 rows × 4 columns

data2

	企业代号	发票号码	开票日期	销方单位代号	金额	税额	价税合计	发票状态
0	1	3390939	2017-07-18	A00297	-943.40	-56.60	-1000.00	有效发票
1	1	3390940	2017-07-18	A00297	-4780.24	-286.81	-5067.05	有效发票
2	1	3390941	2017-07-18	A00297	943.40	56.60	1000.00	有效发票
3	1	3390942	2017-07-18	A00297	4780.24	286.81	5067.05	有效发票
4	1	9902669	2017-08-07	A05061	326.21	9.79	336.00	有效发票
...	...	...	...	...	...	...	...	...
210942	122	54706234	2019-04-17	A08967	223.30	6.70	230.00	有效发票
210943	122	55721344	2020-01-10	A09184	264.15	15.85	280.00	有效发票
210944	123	38493295	2017-12-15	A03624	264.15	15.85	280.00	有效发票
210945	123	95472001	2018-12-29	A03626	264.15	15.85	280.00	有效发票
210946	123	54469883	2019-12-18	A03626	264.15	15.85	280.00	有效发票

210947 rows × 8 columns

data3

	企业代号	发票号码	开票日期	购方单位代号	金额	税额	价税合计	发票状态
0	1	11459356	2017-08-04	B03711	9401.71	1598.29	11000.0	有效发票
1	1	5076239	2017-08-09	B00844	8170.94	1389.06	9560.0	有效发票
2	1	5076240	2017-08-09	B00844	8170.94	1389.06	9560.0	有效发票
3	1	5076241	2017-08-09	B00844	4085.47	694.53	4780.0	有效发票
4	1	5076242	2017-08-09	B00844	4085.47	694.53	4780.0	有效发票
...	...	...	...	...	...	...	...	...
162479	123	8887701	2019-12-17	B10944	4827.67	144.83	4972.5	有效发票
162480	123	8887702	2019-12-17	B10944	7412.62	222.38	7635.0	有效发票
162481	123	34173085	2019-12-17	B13093	1917.47	57.53	1975.0	有效发票
162482	123	8887703	2019-12-25	B13093	7252.42	217.58	7470.0	有效发票
162483	123	8887704	2019-12-25	B13093	6660.19	199.81	6860.0	有效发票

162484 rows × 8 columns

数据预处理

#计算有效发票、负数发票和作废发票数量
def cnt(a,b,df):
    tot=0
    for i in range(a,b):
        if df.iloc[i,6]<0 and df.iloc[i,7] == '有效发票':
            tot+=1 
    if(len(df.iloc[a:b,:]['发票状态'].value_counts())==1):
        return  df.iloc[a:b,:]['发票状态'].value_counts()['有效发票'],0,tot
    return df.iloc[a:b,:]['发票状态'].value_counts()['有效发票'],df.iloc[a:b,:]['发票状态'].value_counts()['作废发票'],tot

#计算有效金额，有效税额，作废额
def cnt2(a,b,df):
    zf=0
    yxj=0
    yxs=0
    for i in range(a,b):
        if df.iloc[i,7] == '作废发票':
            zf+=df.iloc[i,6]
        else:
            yxj+=df.iloc[i,4]
            yxs+=df.iloc[i,5]
    return yxj,yxs,zf

#对进项发票进行统计
checkin=pd.DataFrame(data2['企业代号'].value_counts())
checkin.columns=['进项发票数量']
checkin.sort_index(inplace=True)

last=0
temp1=[]
temp2=[]
temp3=[]
temp4=[]
temp5=[]
temp6=[]
temp7=[]

for i in range(len(checkin)):
    a,b,c=cnt(last,last+int(checkin.iloc[i,0]),data2)
    d,e,f=cnt2(last,last+int(checkin.iloc[i,0]),data2)
    last=last+int(checkin.iloc[i,0])
    temp1.append(a)
    temp2.append(b)
    temp3.append(c)
    temp4.append(d)
    temp5.append(e)
    temp6.append(f)
    temp7.append(d+e)

checkin['进项有效发票']=temp1
checkin['进项作废发票']=temp2
checkin['进项负数发票']=temp3
checkin['进项有效金额']=temp4
checkin['进项有效税额']=temp5
checkin['进项无效额']=temp6
checkin['进项有效价税']=temp7

#对销项发票进行统计
checkout=pd.DataFrame(data3['企业代号'].value_counts())
checkout.columns=['销项发票数量']
checkout.sort_index(inplace=True)

last=0
temp1=[]
temp2=[]
temp3=[]
temp4=[]
temp5=[]
temp6=[]
temp7=[]

for i in range(len(checkout)):
    a,b,c=cnt(last,last+int(checkout.iloc[i,0]),data3)
    d,e,f=cnt2(last,last+int(checkout.iloc[i,0]),data3)
    last=last+int(checkout.iloc[i,0])
    temp1.append(a)
    temp2.append(b)
    temp3.append(c)
    temp4.append(d)
    temp5.append(e)
    temp6.append(f)
    temp7.append(d+e)
    
checkout['销项有效发票']=temp1
checkout['销项作废发票']=temp2
checkout['销项负数发票']=temp3
checkout['销项有效金额']=temp4
checkout['销项有效税额']=temp5
checkout['销项无效额']=temp6
checkout['销项有效价税']=temp7

#保存中间结果
checkin.to_excel('value_counts_in.xls')
checkout.to_excel('value_counts_out.xls')

#合并进项和销项发票收据数据，为进行下一步计算做准备
checks=pd.concat([checkin,checkout],axis=1)

#对发票进行汇总统计
temp1=data['信誉评级']
temp2=data['是否违约']

temp1.index=range(1,124)
temp2.index=range(1,124)
checks=pd.concat([temp1,temp2,checks],axis=1)
checks['收入']=checks['销项有效价税']-checks['进项有效价税']

temp1=[]
temp2=[]
temp3=[]
temp4=[]
temp5=[]
last1=last2=0
a=b=0
for i in range(len(checks)):
    next1=last1+checks.iloc[i,2]
    next2=last2+checks.iloc[i,10]
    temp3=data2.iloc[last1:next1,3].value_counts()
    temp4=data3.iloc[last2:next2,3].value_counts()
    if(len(temp3)<=3):
        temp1.append(1)
        temp2.append(1)
        temp5.append(1)
    else:
        a=sum(temp3[:3])/sum(temp3)
        b=sum(temp4[:3])/sum(temp4)
        temp1.append(a)
        temp2.append(b)
        temp5.append(np.sqrt((a*a+b*b)/2))
    last1=next1
    last2=next2
    
checks['进稳定度指标']=temp1
checks['销稳定度指标']=temp2
checks['供求稳定度指标']=temp5

temp1=[]
temp2=[]
for i in range(len(checks)):
    sum1=sum2=sum3=0
    sum1=checks.iloc[i,2]+checks.iloc[i,10]
    sum2=checks.iloc[i,4]+checks.iloc[i,12]
    sum3=checks.iloc[i,5]+checks.iloc[i,13]
    temp1.append(sum2/sum1)
    temp2.append(sum3/sum1)
    
checks['作废发票率']=temp1
checks['负数发票率']=temp2

#保存中间结果
checks.to_excel('checks_1.xls')

第一问子问题一求解

pa0=checks[checks['信誉评级']!='D']

pa0

	信誉评级	是否违约	进项发票数量	进项有效发票	进项作废发票	进项负数发票	进项有效金额	进项有效税额	进项无效额	进项有效价税	...	销项有效金额	销项有效税额	销项无效额	销项有效价税	收入	进稳定度指标	销稳定度指标	供求稳定度指标	作废发票率	负数发票率
1	A	否	3441	3249	192	71	5.744706e+09	8.932358e+08	2.547518e+08	6.637942e+09	...	4.065843e+09	6.327901e+08	1.001785e+08	4.698633e+09	-1.939309e+09	0.515838	0.236252	0.401188	0.036014	0.025885
2	A	否	32156	31435	721	156	1.557623e+08	6.725653e+06	9.248509e+06	1.624880e+08	...	5.908417e+08	3.545392e+07	6.841255e+07	6.262956e+08	4.638077e+08	0.268597	0.084520	0.199108	0.039297	0.011457
3	C	否	4561	4367	194	26	5.202698e+07	2.152374e+06	3.341486e+06	5.417935e+07	...	5.701780e+08	9.089228e+07	2.166951e+07	6.610703e+08	6.068909e+08	0.168823	0.568936	0.419636	0.020221	0.154781
4	C	否	558	521	37	4	2.198771e+08	3.470711e+07	1.258232e+08	2.545842e+08	...	1.839970e+09	3.065709e+08	1.990901e+08	2.146541e+09	1.891956e+09	0.261649	0.710892	0.535643	0.081391	0.004661
5	B	否	2169	2084	85	16	1.977850e+08	2.954699e+07	4.718235e+06	2.273320e+08	...	2.026323e+08	3.065841e+07	9.497473e+06	2.332907e+08	5.958721e+06	0.393269	0.591509	0.502267	0.043357	0.008052
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
98	B	否	51	50	1	1	1.993190e+05	9.963970e+03	2.060000e+02	2.092830e+05	...	1.403242e+06	4.186923e+04	3.697712e+05	1.445111e+06	1.235828e+06	0.392157	0.732026	0.587218	0.102941	0.034314
104	C	否	1	1	0	0	2.641500e+02	1.585000e+01	0.000000e+00	2.800000e+02	...	2.626505e+05	7.879490e+03	2.000000e+04	2.705300e+05	2.702500e+05	1.000000	1.000000	1.000000	0.090909	0.045455
105	C	否	6	6	0	0	7.436920e+03	1.043080e+03	0.000000e+00	8.480000e+03	...	9.248194e+05	2.774452e+04	1.039500e+04	9.525639e+05	9.440839e+05	0.833333	0.196721	0.605452	0.007812	0.031250
106	B	否	36	35	1	0	5.033527e+04	2.125830e+03	9.000000e+03	5.246110e+04	...	5.860489e+05	1.762900e+04	5.552000e+04	6.036779e+05	5.512168e+05	0.361111	0.156863	0.278395	0.084656	0.021164
110	C	否	3	3	0	0	9.633900e+02	7.661000e+01	0.000000e+00	1.040000e+03	...	1.969199e+05	5.907650e+03	7.257769e+04	2.028275e+05	2.017875e+05	1.000000	1.000000	1.000000	0.244186	0.000000

99 rows × 24 columns

pa0.iloc[:,0].value_counts()

B    38
C    34
A    27
Name: 信誉评级, dtype: int64

#替换指标值、删除多余项
pa1=pa0
pa1=pa1.replace('是',0)
pa1=pa1.replace('否',1)
pa1=pa1.replace('A',100)
pa1=pa1.replace('B',80)
pa1=pa1.replace('C',52.45)

pa1.drop(pa1.columns[range(2,18)],axis=1,inplace=True)
pa1.drop(pa1.columns[range(3,5)],axis=1,inplace=True)

pa1

	信誉评级	是否违约	收入	供求稳定度指标	作废发票率	负数发票率
1	100.00	1	-1.939309e+09	0.401188	0.036014	0.025885
2	100.00	1	4.638077e+08	0.199108	0.039297	0.011457
3	52.45	1	6.068909e+08	0.419636	0.020221	0.154781
4	52.45	1	1.891956e+09	0.535643	0.081391	0.004661
5	80.00	1	5.958721e+06	0.502267	0.043357	0.008052
...	...	...	...	...	...	...
98	80.00	1	1.235828e+06	0.587218	0.102941	0.034314
104	52.45	1	2.702500e+05	1.000000	0.090909	0.045455
105	52.45	1	9.440839e+05	0.605452	0.007812	0.031250
106	80.00	1	5.512168e+05	0.278395	0.084656	0.021164
110	52.45	1	2.017875e+05	1.000000	0.244186	0.000000

99 rows × 6 columns

#成本型指标转换，数据归一化
pa1['作废发票率']=(max(pa1['作废发票率'])-pa1['作废发票率'])/(max(pa1['作废发票率'])-min(pa1['作废发票率']))
pa1['负数发票率']=(max(pa1['负数发票率'])-pa1['负数发票率'])/(max(pa1['负数发票率'])-min(pa1['负数发票率']))
pa1=(pa1-pa1.min())/(pa1.max()-pa1.min())
pa2=np.asarray(pa1)

#熵权法计算权重
ta=pa1
tb=pa2
n,m=np.shape(tb)
s=np.sum(ta,axis=0)
s=np.asarray(s)
s=np.reshape(s,(1,len(s)))
s=np.repeat(s,len(tb),axis=0)
s=s.reshape((n,m))
tb=tb/s
a=tb*1.0
a[np.where(tb==0)]=0.001
e=(-1.0/np.log(n))*np.sum(tb*np.log(a),axis=0)
w=(1-e)/np.sum(1-e)

w

array([0.62060705, 0.04171411, 0.02020687, 0.25088922, 0.04182548,
       0.02475726])

#Topsis综合评价
df=pa2/np.sqrt((pa2**2).sum())
df=pd.DataFrame(df)
X=pd.DataFrame([df.min(),df.max()],index=['负理想解','正理想解'])
R=df.copy()
R.columns=['信誉评级','是否违约','收入','供求稳定度指标','作废发票率','负数发票率']
R['正理想解']=np.sqrt(((df - X.loc['正理想解']) ** 2 * w).sum(axis=1))
R['负理想解']=np.sqrt(((df - X.loc['负理想解']) ** 2 * w).sum(axis=1))
R['综合得分']=R['负理想解'] / (R['负理想解'] + R['正理想解'])
R['排序']=R.rank(ascending=False)['综合得分']
R['公司识别码']=pa1.index
R['利率']=15-(R['综合得分']-R['综合得分'].min())/(R['综合得分'].max()-R['综合得分'].min())*11

#保存第一问子问题一结果
R.to_excel('result_1.xls')

第一问子问题二求解

pb0=pa0
pb1=pb0.iloc[:,[2,6,7,10,14,15,18,19,20,21,22,23]]#删去多余的指标
pb2=np.asarray(pb1)#转化为numpy数组,便于进行下一步计算
pb2=zscore(pb2)#数据标准化

#PCA主成分分析
pca=PCA()
pca.fit(pb2)
#计算差异保留比例
pcavr=[]
for i in range(1,13):
    pcavr.append(sum(pca.explained_variance_ratio_[:i]))
pcavr

[0.35983267152542864,
 0.5976689949959799,
 0.7300543810440263,
 0.8069829584129986,
 0.8737054990987985,
 0.9362732312043334,
 0.9788073230784305,
 0.9989350168474531,
 0.9995699794090525,
 0.9999523012802018,
 0.9999999999999999,
 0.9999999999999999]

#PCA差异保留画图分析
X = range(1,13)
#plt.figure(figsize=(12,8))
plt.xlabel('n_components')
plt.title('Principal Component Analysis')
plt.ylabel('Explained Variance Ratio')
plt.plot(X,pcavr,'o-')
plt.locator_params('x',nbins=12)
plt.savefig('Principal_Component_Analysis.jpg')
plt.show()

#选取最佳维度6,保留93%差异性
pca_=PCA(n_components=6)
pb3=pca_.fit_transform(pb2)

#肘部法则计算最佳聚类数
SSE=[]
for k in range(2,21):
    km=KMeans(n_clusters=k,random_state=10)
    km.fit(pb3)
    SSE.append(km.inertia_)
    X = range(2,21)
    
#肘部法则画图分析
#plt.figure(figsize=(12,8))
plt.xlabel('k')
plt.title('Elbow Method')
plt.ylabel('SSE')
plt.plot(X,SSE,'o-')
plt.locator_params('x',nbins=20)
plt.savefig('Elbow_Method.jpg')
plt.show()

#轮廓系数计算最佳聚类数
SC=[]
for k in range(2,21):
    km=KMeans(n_clusters=k,random_state=10)
    km.fit(pb3)
    a=silhouette_score(pb3,km.labels_, metric='euclidean')
    SC.append(a)
    
#轮廓系数画图分析
X = range(2,21)
#plt.figure(figsize=(12,8))
plt.xlabel('k')
plt.title('Silhouette Coefficient')
plt.ylabel('SC')
plt.plot(X,SC,'o-')
plt.locator_params('x',nbins=20)
plt.savefig('Silhouette_Coefficient.jpg')
plt.show()

#选取最佳聚类数9进行聚类分析
km=KMeans(n_clusters=9,random_state=12)
km.fit(pb3)
#标签统计
pd.DataFrame(km.labels_)[0].value_counts()

7    34
6    29
2    16
5     8
8     5
4     3
3     2
1     1
0     1
Name: 0, dtype: int64

#加入标签
pb1['分类']=km.labels_
pb1

/home/yang/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher.py:2: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy

​

	进项发票数量	进项有效金额	进项有效税额	销项发票数量	销项有效金额	销项有效税额	收入	进稳定度指标	销稳定度指标	供求稳定度指标	作废发票率	负数发票率	分类
1	3441	5.744706e+09	8.932358e+08	8110	4.065843e+09	6.327901e+08	-1.939309e+09	0.515838	0.236252	0.401188	0.036014	0.025885	1
2	32156	1.557623e+08	6.725653e+06	12707	5.908417e+08	3.545392e+07	4.638077e+08	0.268597	0.084520	0.199108	0.039297	0.011457	4
3	4561	5.202698e+07	2.152374e+06	24073	5.701780e+08	9.089228e+07	6.068909e+08	0.168823	0.568936	0.419636	0.020221	0.154781	3
4	558	2.198771e+08	3.470711e+07	2231	1.839970e+09	3.065709e+08	1.891956e+09	0.261649	0.710892	0.535643	0.081391	0.004661	0
5	2169	1.977850e+08	2.954699e+07	1060	2.026323e+08	3.065841e+07	5.958721e+06	0.393269	0.591509	0.502267	0.043357	0.008052	7
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
98	51	1.993190e+05	9.963970e+03	153	1.403242e+06	4.186923e+04	1.235828e+06	0.392157	0.732026	0.587218	0.102941	0.034314	6
104	1	2.641500e+02	1.585000e+01	21	2.626505e+05	7.879490e+03	2.702500e+05	1.000000	1.000000	1.000000	0.090909	0.045455	5
105	6	7.436920e+03	1.043080e+03	122	9.248194e+05	2.774452e+04	9.440839e+05	0.833333	0.196721	0.605452	0.007812	0.031250	6
106	36	5.033527e+04	2.125830e+03	153	5.860489e+05	1.762900e+04	5.512168e+05	0.361111	0.156863	0.278395	0.084656	0.021164	7
110	3	9.633900e+02	7.661000e+01	83	1.969199e+05	5.907650e+03	2.017875e+05	1.000000	1.000000	1.000000	0.244186	0.000000	5

99 rows × 13 columns

#保存问题一子问题二结果
pb1.to_excel('result_2.xls')

2.附件一Topsis综合评价

说明
这些程序从问题一改写而来,问题要去掉信誉等级为D的再算topsis综合得分,为了神经网络的学习，这里不需要去D

数据读取

#导入相关库
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import zscore
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import silhouette_score

#读取数据
data = pd.read_excel('a0.xlsx')
data2 =pd.read_excel('a0.xlsx',sheet_name=1)
data3 =pd.read_excel('a0.xlsx',sheet_name=2)
#将企业代号前的E去掉，使其成为数值型变量，便于排序
data['企业代号']=data['企业代号'].apply(lambda x:int(x[1:]))
data2['企业代号']=data2['企业代号'].apply(lambda x:int(x[1:]))
data3['企业代号']=data3['企业代号'].apply(lambda x:int(x[1:]))

数据概览

data

	企业代号	企业名称	信誉评级	是否违约
0	1	***电器销售有限公司	A	否
1	2	***技术有限责任公司	A	否
2	3	***电子(中国)有限公司***分公司	C	否
3	4	***发展有限责任公司	C	否
4	5	***供应链管理有限公司	B	否
...	...	...	...	...
118	119	***药房	D	是
119	120	***陈列广告有限公司	D	是
120	121	***药业连锁有限公司***药店	D	是
121	122	***商贸有限责任公司	D	是
122	123	***创科技有限责任公司	D	是

123 rows × 4 columns

data2

	企业代号	发票号码	开票日期	销方单位代号	金额	税额	价税合计	发票状态
0	1	3390939	2017-07-18	A00297	-943.40	-56.60	-1000.00	有效发票
1	1	3390940	2017-07-18	A00297	-4780.24	-286.81	-5067.05	有效发票
2	1	3390941	2017-07-18	A00297	943.40	56.60	1000.00	有效发票
3	1	3390942	2017-07-18	A00297	4780.24	286.81	5067.05	有效发票
4	1	9902669	2017-08-07	A05061	326.21	9.79	336.00	有效发票
...	...	...	...	...	...	...	...	...
210942	122	54706234	2019-04-17	A08967	223.30	6.70	230.00	有效发票
210943	122	55721344	2020-01-10	A09184	264.15	15.85	280.00	有效发票
210944	123	38493295	2017-12-15	A03624	264.15	15.85	280.00	有效发票
210945	123	95472001	2018-12-29	A03626	264.15	15.85	280.00	有效发票
210946	123	54469883	2019-12-18	A03626	264.15	15.85	280.00	有效发票

210947 rows × 8 columns

data3

	企业代号	发票号码	开票日期	购方单位代号	金额	税额	价税合计	发票状态
0	1	11459356	2017-08-04	B03711	9401.71	1598.29	11000.0	有效发票
1	1	5076239	2017-08-09	B00844	8170.94	1389.06	9560.0	有效发票
2	1	5076240	2017-08-09	B00844	8170.94	1389.06	9560.0	有效发票
3	1	5076241	2017-08-09	B00844	4085.47	694.53	4780.0	有效发票
4	1	5076242	2017-08-09	B00844	4085.47	694.53	4780.0	有效发票
...	...	...	...	...	...	...	...	...
162479	123	8887701	2019-12-17	B10944	4827.67	144.83	4972.5	有效发票
162480	123	8887702	2019-12-17	B10944	7412.62	222.38	7635.0	有效发票
162481	123	34173085	2019-12-17	B13093	1917.47	57.53	1975.0	有效发票
162482	123	8887703	2019-12-25	B13093	7252.42	217.58	7470.0	有效发票
162483	123	8887704	2019-12-25	B13093	6660.19	199.81	6860.0	有效发票

162484 rows × 8 columns

数据预处理

#计算有效发票、负数发票和作废发票数量
def cnt(a,b,df):
    tot=0
    for i in range(a,b):
        if df.iloc[i,6]<0 and df.iloc[i,7] == '有效发票':
            tot+=1 
    if(len(df.iloc[a:b,:]['发票状态'].value_counts())==1):
        return  df.iloc[a:b,:]['发票状态'].value_counts()['有效发票'],0,tot
    return df.iloc[a:b,:]['发票状态'].value_counts()['有效发票'],df.iloc[a:b,:]['发票状态'].value_counts()['作废发票'],tot

#计算有效金额，有效税额，作废额
def cnt2(a,b,df):
    zf=0
    yxj=0
    yxs=0
    for i in range(a,b):
        if df.iloc[i,7] == '作废发票':
            zf+=df.iloc[i,6]
        else:
            yxj+=df.iloc[i,4]
            yxs+=df.iloc[i,5]
    return yxj,yxs,zf

#对进项发票进行统计
checkin=pd.DataFrame(data2['企业代号'].value_counts())
checkin.columns=['进项发票数量']
checkin.sort_index(inplace=True)

last=0
temp1=[]
temp2=[]
temp3=[]
temp4=[]
temp5=[]
temp6=[]
temp7=[]

for i in range(len(checkin)):
    a,b,c=cnt(last,last+int(checkin.iloc[i,0]),data2)
    d,e,f=cnt2(last,last+int(checkin.iloc[i,0]),data2)
    last=last+int(checkin.iloc[i,0])
    temp1.append(a)
    temp2.append(b)
    temp3.append(c)
    temp4.append(d)
    temp5.append(e)
    temp6.append(f)
    temp7.append(d+e)

checkin['进项有效发票']=temp1
checkin['进项作废发票']=temp2
checkin['进项负数发票']=temp3
checkin['进项有效金额']=temp4
checkin['进项有效税额']=temp5
checkin['进项无效额']=temp6
checkin['进项有效价税']=temp7

#对销项发票进行统计
checkout=pd.DataFrame(data3['企业代号'].value_counts())
checkout.columns=['销项发票数量']
checkout.sort_index(inplace=True)

last=0
temp1=[]
temp2=[]
temp3=[]
temp4=[]
temp5=[]
temp6=[]
temp7=[]

for i in range(len(checkout)):
    a,b,c=cnt(last,last+int(checkout.iloc[i,0]),data3)
    d,e,f=cnt2(last,last+int(checkout.iloc[i,0]),data3)
    last=last+int(checkout.iloc[i,0])
    temp1.append(a)
    temp2.append(b)
    temp3.append(c)
    temp4.append(d)
    temp5.append(e)
    temp6.append(f)
    temp7.append(d+e)
    
checkout['销项有效发票']=temp1
checkout['销项作废发票']=temp2
checkout['销项负数发票']=temp3
checkout['销项有效金额']=temp4
checkout['销项有效税额']=temp5
checkout['销项无效额']=temp6
checkout['销项有效价税']=temp7

#合并进项和销项发票收据数据，为进行下一步计算做准备
checks=pd.concat([checkin,checkout],axis=1)

#对发票进行汇总统计
temp1=data['信誉评级']
temp2=data['是否违约']

temp1.index=range(1,124)
temp2.index=range(1,124)
checks=pd.concat([temp1,temp2,checks],axis=1)
checks['收入']=checks['销项有效价税']-checks['进项有效价税']

temp1=[]
temp2=[]
temp3=[]
temp4=[]
temp5=[]
last1=last2=0
a=b=0
for i in range(len(checks)):
    next1=last1+checks.iloc[i,2]
    next2=last2+checks.iloc[i,10]
    temp3=data2.iloc[last1:next1,3].value_counts()
    temp4=data3.iloc[last2:next2,3].value_counts()
    if(len(temp3)<=3):
        temp1.append(1)
        temp2.append(1)
        temp5.append(1)
    else:
        a=sum(temp3[:3])/sum(temp3)
        b=sum(temp4[:3])/sum(temp4)
        temp1.append(a)
        temp2.append(b)
        temp5.append(np.sqrt((a*a+b*b)/2))
    last1=next1
    last2=next2
    
checks['进稳定度指标']=temp1
checks['销稳定度指标']=temp2
checks['供求稳定度指标']=temp5

temp1=[]
temp2=[]
for i in range(len(checks)):
    sum1=sum2=sum3=0
    sum1=checks.iloc[i,2]+checks.iloc[i,10]
    sum2=checks.iloc[i,4]+checks.iloc[i,12]
    sum3=checks.iloc[i,5]+checks.iloc[i,13]
    temp1.append(sum2/sum1)
    temp2.append(sum3/sum1)
    
checks['作废发票率']=temp1
checks['负数发票率']=temp2

对不去D的数据进行topsis综合评价

#pa0=checks[checks['信誉评级']!='D']
pa0=checks

pa0

	信誉评级	是否违约	进项发票数量	进项有效发票	进项作废发票	进项负数发票	进项有效金额	进项有效税额	进项无效额	进项有效价税	...	销项有效金额	销项有效税额	销项无效额	销项有效价税	收入	进稳定度指标	销稳定度指标	供求稳定度指标	作废发票率	负数发票率
1	A	否	3441	3249	192	71	5.744706e+09	8.932358e+08	2.547518e+08	6.637942e+09	...	4.065843e+09	6.327901e+08	1.001785e+08	4.698633e+09	-1.939309e+09	0.515838	0.236252	0.401188	0.036014	0.025885
2	A	否	32156	31435	721	156	1.557623e+08	6.725653e+06	9.248509e+06	1.624880e+08	...	5.908417e+08	3.545392e+07	6.841255e+07	6.262956e+08	4.638077e+08	0.268597	0.084520	0.199108	0.039297	0.011457
3	C	否	4561	4367	194	26	5.202698e+07	2.152374e+06	3.341486e+06	5.417935e+07	...	5.701780e+08	9.089228e+07	2.166951e+07	6.610703e+08	6.068909e+08	0.168823	0.568936	0.419636	0.020221	0.154781
4	C	否	558	521	37	4	2.198771e+08	3.470711e+07	1.258232e+08	2.545842e+08	...	1.839970e+09	3.065709e+08	1.990901e+08	2.146541e+09	1.891956e+09	0.261649	0.710892	0.535643	0.081391	0.004661
5	B	否	2169	2084	85	16	1.977850e+08	2.954699e+07	4.718235e+06	2.273320e+08	...	2.026323e+08	3.065841e+07	9.497473e+06	2.332907e+08	5.958721e+06	0.393269	0.591509	0.502267	0.043357	0.008052
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
119	D	是	315	314	1	1	2.197387e+05	2.999611e+04	6.250000e+01	2.497348e+05	...	3.567186e+04	1.070140e+03	5.000000e+02	3.674200e+04	-2.129928e+05	0.761905	0.333333	0.588052	0.011905	0.002976
120	D	是	36	35	1	0	1.811556e+04	1.330780e+03	1.075000e+04	1.944634e+04	...	1.906732e+05	5.720210e+03	0.000000e+00	1.963934e+05	1.769471e+05	0.583333	0.206897	0.437655	0.323077	0.000000
121	D	是	50	50	0	1	1.073486e+06	1.776337e+05	0.000000e+00	1.251120e+06	...	1.014620e+05	1.282553e+04	3.505210e+03	1.142875e+05	-1.136832e+06	0.740000	0.215054	0.544907	0.097458	0.004237
122	D	是	48	47	1	1	5.067211e+04	3.074150e+03	9.620000e+02	5.374626e+04	...	5.892182e+04	1.818780e+03	2.674846e+04	6.074060e+04	6.994340e+03	0.437500	0.169492	0.331763	0.102410	0.054217
123	D	是	3	3	0	0	7.924500e+02	4.755000e+01	0.000000e+00	8.400000e+02	...	2.002358e+05	2.732385e+04	3.960850e+04	2.275597e+05	2.267197e+05	1.000000	1.000000	1.000000	0.470588	0.000000

123 rows × 24 columns

pa0.iloc[:,0].value_counts()

B    38
C    34
A    27
D    24
Name: 信誉评级, dtype: int64

#替换指标值、删除多余项
pa1=pa0
pa1=pa1.replace('是',0)
pa1=pa1.replace('否',1)
pa1=pa1.replace('A',100)
pa1=pa1.replace('B',80)
pa1=pa1.replace('C',52.45)
pa1=pa1.replace('D',1)

pa1.drop(pa1.columns[range(2,18)],axis=1,inplace=True)
pa1.drop(pa1.columns[range(3,5)],axis=1,inplace=True)

pa1

	信誉评级	是否违约	收入	供求稳定度指标	作废发票率	负数发票率
1	100.00	1	-1.939309e+09	0.401188	0.036014	0.025885
2	100.00	1	4.638077e+08	0.199108	0.039297	0.011457
3	52.45	1	6.068909e+08	0.419636	0.020221	0.154781
4	52.45	1	1.891956e+09	0.535643	0.081391	0.004661
5	80.00	1	5.958721e+06	0.502267	0.043357	0.008052
...	...	...	...	...	...	...
119	1.00	0	-2.129928e+05	0.588052	0.011905	0.002976
120	1.00	0	1.769471e+05	0.437655	0.323077	0.000000
121	1.00	0	-1.136832e+06	0.544907	0.097458	0.004237
122	1.00	0	6.994340e+03	0.331763	0.102410	0.054217
123	1.00	0	2.267197e+05	1.000000	0.470588	0.000000

123 rows × 6 columns

#成本型指标转换，数据归一化
pa1['作废发票率']=(max(pa1['作废发票率'])-pa1['作废发票率'])/(max(pa1['作废发票率'])-min(pa1['作废发票率']))
pa1['负数发票率']=(max(pa1['负数发票率'])-pa1['负数发票率'])/(max(pa1['负数发票率'])-min(pa1['负数发票率']))
pa1=(pa1-pa1.min())/(pa1.max()-pa1.min())
pa2=np.asarray(pa1)

#熵权法计算权重
ta=pa1
tb=pa2
n,m=np.shape(tb)
s=np.sum(ta,axis=0)
s=np.asarray(s)
s=np.reshape(s,(1,len(s)))
s=np.repeat(s,len(tb),axis=0)
s=s.reshape((n,m))
tb=tb/s
a=tb*1.0
a[np.where(tb==0)]=0.001
e=(-1.0/np.log(n))*np.sum(tb*np.log(a),axis=0)
w=(1-e)/np.sum(1-e)

w

array([0.34111674, 0.33907811, 0.01653923, 0.24240319, 0.03652877,
       0.02433396])

#Topsis综合评价
df=pa2/np.sqrt((pa2**2).sum())
df=pd.DataFrame(df)
X=pd.DataFrame([df.min(),df.max()],index=['负理想解','正理想解'])
R=df.copy()
R.columns=['信誉评级','是否违约','收入','供求稳定度指标','作废发票率','负数发票率']
R['正理想解']=np.sqrt(((df - X.loc['正理想解']) ** 2 * w).sum(axis=1))
R['负理想解']=np.sqrt(((df - X.loc['负理想解']) ** 2 * w).sum(axis=1))
R['综合得分']=R['负理想解'] / (R['负理想解'] + R['正理想解'])
R['排序']=R.rank(ascending=False)['综合得分']
R['公司识别码']=pa1.index
R['利率']=15-(R['综合得分']-R['综合得分'].min())/(R['综合得分'].max()-R['综合得分'].min())*11

#保存topsisi分析结果
R.to_excel('result_a1.xls')

3.问题2

数据读取

#导入相关库
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import zscore
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn import svm
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import silhouette_score
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

#读取数据
data = pd.read_excel('b0.xlsx')
data2 =pd.read_excel('b0.xlsx',sheet_name=1)
data3 =pd.read_excel('b0.xlsx',sheet_name=2)
#将企业代号前的E去掉，使其成为数值型变量，便于排序
data['企业代号']=data['企业代号'].apply(lambda x:int(x[1:]))
data2['企业代号']=data2['企业代号'].apply(lambda x:int(x[1:]))
data3['企业代号']=data3['企业代号'].apply(lambda x:int(x[1:]))

#比较坑，附件一附件二进销项位置不一样，互换位置即可
temp=data2
data2=data3
data3=temp

数据概览

data

	企业代号	企业名称
0	124	个体经营E124
1	125	个体经营E125
2	126	个体经营E126
3	127	个体经营E127
4	128	个体经营E128
...	...	...
297	421	***保温材料有限公司
298	422	***童装店
299	423	***通风设备有限公司
300	424	***贸易有限公司
301	425	***商贸有限公司

302 rows × 2 columns

data2

	企业代号	发票号码	开票日期	销方单位代号	金额	税额	价税合计	发票状态
0	124	18891676	2017-09-01 00:00:00	C00014	338.46	57.54	396.0	有效发票
1	124	18691267	2017-09-01 00:00:00	C00480	230.10	6.90	237.0	有效发票
2	124	12995412	2017-09-01 00:00:00	C23675	223.30	6.70	230.0	有效发票
3	124	6378193	2017-09-01 11:11:03	C00333	90090.09	9909.91	100000.0	有效发票
4	124	6378194	2017-09-01 11:12:01	C00333	90090.09	9909.91	100000.0	有效发票
...	...	...	...	...	...	...	...	...
395170	425	72101375	2019-12-30 00:00:00	C23112	663.11	19.89	683.0	有效发票
395171	425	20253285	2020-01-05 00:00:00	C01937	45.41	4.09	49.5	有效发票
395172	425	20253315	2020-01-05 00:00:00	C01937	110.14	1.16	111.3	有效发票
395173	425	52449404	2020-01-06 00:00:00	C15032	73.22	6.58	79.8	有效发票
395174	425	5666299	2020-01-10 00:00:00	C23112	132.04	3.96	136.0	有效发票

395175 rows × 8 columns

data3

	企业代号	发票号码	开票日期	购方单位代号	金额	税额	价税合计	发票状态
0	124	15212483	2017-09-01 11:58:43	D00585	839350.55	92328.56	931679.11	有效发票
1	124	15212484	2017-09-01 11:59:20	D00585	900900.90	99099.10	1000000.00	有效发票
2	124	15212485	2017-09-01 11:59:51	D00585	900900.90	99099.10	1000000.00	有效发票
3	124	15212486	2017-09-01 12:00:45	D00585	697365.74	76710.23	774075.97	有效发票
4	124	6089615	2017-09-05 10:58:38	D00108	726216.22	79883.78	806100.00	有效发票
...	...	...	...	...	...	...	...	...
330830	425	21803468	2018-04-03 00:00:00	D21446	9000.00	270.00	9270.00	有效发票
330831	425	21803469	2018-04-03 00:00:00	D21446	5155.34	154.66	5310.00	有效发票
330832	425	21803470	2019-06-11 00:00:00	D02126	4854.37	145.63	5000.00	作废发票
330833	425	21803471	2019-06-11 00:00:00	D02126	4854.37	145.63	5000.00	作废发票
330834	425	21803472	2019-06-11 00:00:00	D02126	4854.37	145.63	5000.00	有效发票

330835 rows × 8 columns

数据预处理

#计算有效发票、负数发票和作废发票数量
def cnt(a,b,df):
    tot=0
    for i in range(a,b):
        if df.iloc[i,6]<0 and df.iloc[i,7] == '有效发票':
            tot+=1 
    if(len(df.iloc[a:b,:]['发票状态'].value_counts())==1):
        return  df.iloc[a:b,:]['发票状态'].value_counts()['有效发票'],0,tot
    return df.iloc[a:b,:]['发票状态'].value_counts()['有效发票'],df.iloc[a:b,:]['发票状态'].value_counts()['作废发票'],tot

#计算有效金额，有效税额，作废额
def cnt2(a,b,df):
    zf=0
    yxj=0
    yxs=0
    for i in range(a,b):
        if df.iloc[i,7] == '作废发票':
            zf+=df.iloc[i,6]
        else:
            yxj+=df.iloc[i,4]
            yxs+=df.iloc[i,5]
    return yxj,yxs,zf

#对进项发票进行统计
checkin=pd.DataFrame(data2['企业代号'].value_counts())
checkin.columns=['进项发票数量']
checkin.sort_index(inplace=True)

last=0
temp1=[]
temp2=[]
temp3=[]
temp4=[]
temp5=[]
temp6=[]
temp7=[]

for i in range(len(checkin)):
    a,b,c=cnt(last,last+int(checkin.iloc[i,0]),data2)
    d,e,f=cnt2(last,last+int(checkin.iloc[i,0]),data2)
    last=last+int(checkin.iloc[i,0])
    temp1.append(a)
    temp2.append(b)
    temp3.append(c)
    temp4.append(d)
    temp5.append(e)
    temp6.append(f)
    temp7.append(d+e)

checkin['进项有效发票']=temp1
checkin['进项作废发票']=temp2
checkin['进项负数发票']=temp3
checkin['进项有效金额']=temp4
checkin['进项有效税额']=temp5
checkin['进项无效额']=temp6
checkin['进项有效价税']=temp7

#对销项发票进行统计
checkout=pd.DataFrame(data3['企业代号'].value_counts())
checkout.columns=['销项发票数量']
checkout.sort_index(inplace=True)

last=0
temp1=[]
temp2=[]
temp3=[]
temp4=[]
temp5=[]
temp6=[]
temp7=[]

for i in range(len(checkout)):
    a,b,c=cnt(last,last+int(checkout.iloc[i,0]),data3)
    d,e,f=cnt2(last,last+int(checkout.iloc[i,0]),data3)
    last=last+int(checkout.iloc[i,0])
    temp1.append(a)
    temp2.append(b)
    temp3.append(c)
    temp4.append(d)
    temp5.append(e)
    temp6.append(f)
    temp7.append(d+e)
    
checkout['销项有效发票']=temp1
checkout['销项作废发票']=temp2
checkout['销项负数发票']=temp3
checkout['销项有效金额']=temp4
checkout['销项有效税额']=temp5
checkout['销项无效额']=temp6
checkout['销项有效价税']=temp7

#保存中间结果
checkin.to_excel('value_counts_in.xls')
checkout.to_excel('value_counts_out.xls')

#合并进项和销项发票收据数据，为进行下一步计算做准备
checks=pd.concat([checkin,checkout],axis=1)

#对发票进行汇总统计
checks['收入']=checks['销项有效价税']-checks['进项有效价税']

temp1=[]
temp2=[]
temp3=[]
temp4=[]
temp5=[]
last1=last2=0
a=b=0
for i in range(len(checks)):
    next1=last1+checks.iloc[i,0]
    next2=last2+checks.iloc[i,8]
    temp3=data2.iloc[last1:next1,3].value_counts()
    temp4=data3.iloc[last2:next2,3].value_counts()
    if(len(temp3)<=3):
        temp1.append(1)
        temp2.append(1)
        temp5.append(1)
    else:
        if(sum(temp3)==0):
            a=0
        else:
            a=sum(temp3[:3])/sum(temp3)
        if(sum(temp4)==0):
            b=0
        else:
            b=sum(temp4[:3])/sum(temp4)
        temp1.append(a)
        temp2.append(b)
        temp5.append(np.sqrt((a*a+b*b)/2))
    last1=next1
    last2=next2
    
checks['进稳定度指标']=temp1
checks['销稳定度指标']=temp2
checks['供求稳定度指标']=temp5

temp1=[]
temp2=[]
for i in range(len(checks)):
    sum1=sum2=sum3=0
    sum1=checks.iloc[i,0]+checks.iloc[i,8]
    sum2=checks.iloc[i,2]+checks.iloc[i,10]
    sum3=checks.iloc[i,3]+checks.iloc[i,11]
    temp1.append(sum2/sum1)
    temp2.append(sum3/sum1)
    
checks['作废发票率']=temp1
checks['负数发票率']=temp2

#保存中间结果
checks.to_excel('checks_2.xls')

#读取问题一的信誉评级数据
checks_2=pd.read_excel('checks_a1.xls',index_col=0)

#做标注，为下面的支持向量机做准备
labels=checks_2['信誉评级']
labels=labels.replace('A',1)
labels=labels.replace('B',2)
labels=labels.replace('C',3)
labels=labels.replace('D',4)
labels=np.asarray(labels)

#合并附件一和附件二的企业
checks_2.drop(['信誉评级','是否违约'],axis=1,inplace=True)
checks_3=pd.concat([checks_2,checks],axis=0)
checks_3

	进项发票数量	进项有效发票	进项作废发票	进项负数发票	进项有效金额	进项有效税额	进项无效额	进项有效价税	销项发票数量	销项有效发票	...	销项有效金额	销项有效税额	销项无效额	销项有效价税	收入	进稳定度指标	销稳定度指标	供求稳定度指标	作废发票率	负数发票率
1	3441	3249	192	71	5.744706e+09	8.932358e+08	2.547518e+08	6.637942e+09	8110	7886	...	4.065843e+09	6.327901e+08	1.001785e+08	4.698633e+09	-1.939309e+09	0.515838	0.236252	0.401188	0.036014	0.025885
2	32156	31435	721	156	1.557623e+08	6.725653e+06	9.248509e+06	1.624880e+08	12707	11665	...	5.908417e+08	3.545392e+07	6.841255e+07	6.262956e+08	4.638077e+08	0.268597	0.084520	0.199108	0.039297	0.011457
3	4561	4367	194	26	5.202698e+07	2.152374e+06	3.341486e+06	5.417935e+07	24073	23688	...	5.701780e+08	9.089228e+07	2.166951e+07	6.610703e+08	6.068909e+08	0.168823	0.568936	0.419636	0.020221	0.154781
4	558	521	37	4	2.198771e+08	3.470711e+07	1.258232e+08	2.545842e+08	2231	2041	...	1.839970e+09	3.065709e+08	1.990901e+08	2.146541e+09	1.891956e+09	0.261649	0.710892	0.535643	0.081391	0.004661
5	2169	2084	85	16	1.977850e+08	2.954699e+07	4.718235e+06	2.273320e+08	1060	1005	...	2.026323e+08	3.065841e+07	9.497473e+06	2.332907e+08	5.958721e+06	0.393269	0.591509	0.502267	0.043357	0.008052
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
421	19	19	0	0	3.039381e+04	1.776190e+03	0.000000e+00	3.217000e+04	29	28	...	2.457008e+05	7.371070e+03	0.000000e+00	2.530718e+05	2.209018e+05	0.894737	0.862069	0.878555	0.020833	0.000000
422	3	3	0	0	8.893900e+02	7.061000e+01	0.000000e+00	9.600000e+02	30	27	...	2.701831e+04	8.383000e+02	1.351000e+03	2.785661e+04	2.689661e+04	1.000000	1.000000	1.000000	0.090909	0.000000
423	21	21	0	1	6.104614e+04	8.005560e+03	0.000000e+00	6.905170e+04	7	6	...	7.278640e+04	2.183600e+03	5.770000e+03	7.497000e+04	5.918300e+03	0.714286	1.000000	0.868966	0.035714	0.035714
424	25	25	0	0	2.543299e+05	1.766949e+04	0.000000e+00	2.719994e+05	43	37	...	7.689642e+04	2.306880e+03	1.148231e+04	7.920330e+04	-1.927961e+05	0.560000	0.534884	0.547586	0.088235	0.029412
425	118	116	2	3	5.719625e+04	4.885150e+03	2.678840e+03	6.208140e+04	18	10	...	8.512621e+04	2.553790e+03	6.947200e+04	8.768000e+04	2.559860e+04	0.576271	1.000000	0.816115	0.073529	0.022059

425 rows × 22 columns

checks_3.to_excel('checks_3.xls')

问题二子问题一利率分配

#一些数据的初始化
pa0=checks_3
#pa1=pa0.iloc[:,[0,8,16,19,20,21]]
#pa1=pa0.drop(pa0.columns[[0,7,8,15,16,19,20,21]],axis=1)
pa1=pa0
pa1=np.asarray(pa1)
pa1=zscore(pa1)
ck=np.asarray(checks)
ck2=np.asarray(checks_2)

#主成分分析
pca=PCA()
pca.fit(pa1)
pcavr=[]
for i in range(1,23):
    pcavr.append(sum(pca.explained_variance_ratio_[:i]))
pcavr

[0.3667363880450508,
 0.5647177553788358,
 0.6694778602067868,
 0.7551550627474768,
 0.8131132267472697,
 0.865619957576671,
 0.9107898364534954,
 0.9387893796264828,
 0.9599599037916896,
 0.9788060451769551,
 0.988728920202568,
 0.9942716313124501,
 0.9978255167866447,
 0.999138389215358,
 0.9995923091351523,
 0.999967761573444,
 0.9999999766710131,
 1.0,
 1.0,
 1.0,
 1.0,
 1.0]

#PCA差异保留画图分析
X = range(1,23)
#plt.figure(figsize=(12,8))
plt.xlabel('n_components')
plt.title('Principal Component Analysis')
plt.ylabel('Explained Variance Ratio')
plt.plot(X,pcavr,'o-')
plt.locator_params('x',nbins=12)
plt.savefig('Principal_Component_Analysis.jpg')
plt.show()

#得到降维后的向量
pca_=PCA(n_components=8)
pa2=pca_.fit_transform(pa1)

#用于打乱训练集和测试集用
import random
rd=np.arange(123)
random.shuffle(rd)

#用支持向量机对前100个训练，后23个测试验证所得到的精度
clf = make_pipeline(StandardScaler(), svm.SVC(gamma='auto'))
clf.fit(pa2[rd[:100]],labels[rd[:100]])
clf.score(pa2[rd[100:123]],labels[rd[100:]])

0.2608695652173913

#对附件一所有企业进行训练，得到的训练精度
clf2 = make_pipeline(StandardScaler(), svm.SVC(gamma='auto'))
clf2.fit(pa2[:123],labels)
clf2.score(pa2[:123],labels)

0.5365853658536586

#得到信誉预测A指标
m1p=clf2.predict(pa2[123:])
labels=pd.DataFrame(labels)
m1p=pd.DataFrame(m1p)
c1=pd.concat([labels,m1p],axis=0)
c1.index=np.arange(1,426)
pa0['信誉预测A']=c1

#改写问题一topsis程序,不去除D,计算综合得分并归一化
ra1=pd.read_excel('result_a1.xls',index_col=0)
lb=(ra1['综合得分']-ra1['综合得分'].min())/(ra1['综合得分'].max()-ra1['综合得分'].min())
lb=np.asarray(lb)

#建立DNN密集链接神经网络模型
from keras import models
from keras import layers
def rmodel():
    model=models.Sequential()
    model.add(layers.Dense(64, activation='relu',
                       input_shape=(pa2.shape[1],)))
    model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
    model.add(layers.Dense(1))
    model.compile(optimizer='rmsprop', loss='mse', metrics=['mae'])
    return model

model1=rmodel()
model1.fit(pa2[rd[:100]], lb[rd[:100]],epochs=100, batch_size=1,verbose=0)
val_mse, val_mae = model1.evaluate(pa2[rd[100:123]], lb[rd[100:123]], verbose=0)

Using TensorFlow backend.

#用DNN对前100个训练，后23个测试验证所得到的误差
val_mse,val_mae

(0.19183750450611115, 0.3098321855068207)

#训练模型
model2=rmodel()
model2.fit(pa2[:123], lb,epochs=100, batch_size=1,verbose=0)
val2_mse, val2_mae = model2.evaluate(pa2[:123], lb, verbose=0)

val2_mse, val2_mae

(0.055356581490941165, 0.11002491414546967)

#得到信誉预测B指标
m2p=model2.predict(pa2[123:])
m2p=pd.DataFrame(m2p)
lb=pd.DataFrame(lb)
c2=pd.concat([lb,m2p])
c2.index=range(1,426)
pa0['信誉预测B']=c2

#统计计算
pa3=pa0.iloc[123:,:]
pa3['信誉预测A'].replace(1,100,inplace=True)
pa3['信誉预测A'].replace(2,80,inplace=True)
pa3['信誉预测A'].replace(3,52.45,inplace=True)
pa3['信誉预测A'].replace(4,1,inplace=True)
pa3['作废发票率']=(max(pa3['作废发票率'])-pa3['作废发票率'])/(max(pa3['作废发票率'])-min(pa3['作废发票率']))
pa3['负数发票率']=(max(pa3['负数发票率'])-pa3['负数发票率'])/(max(pa3['负数发票率'])-min(pa3['负数发票率']))
pa3=(pa3-pa3.min())/(pa3.max()-pa3.min())
pa3=pa3[['信誉预测A','信誉预测B','收入','供求稳定度指标','作废发票率','负数发票率']]
pa4=np.asarray(pa3)

#熵权法计算权重
ta=pa3
tb=pa4
n,m=np.shape(tb)
s=np.sum(ta,axis=0)
s=np.asarray(s)
s=np.reshape(s,(1,len(s)))
s=np.repeat(s,len(tb),axis=0)
s=s.reshape((n,m))
tb=tb/s
a=tb*1.0
a[np.where(tb==0)]=0.001
e=(-1.0/np.log(n))*np.sum(tb*np.log(a),axis=0)
w=(1-e)/np.sum(1-e)

w

array([0.11221771, 0.11019597, 0.25695496, 0.47673639, 0.01765203,
       0.02624293])

#Topsis综合评价
df=pa4/np.sqrt((pa4**2).sum())
df=pd.DataFrame(df)
X=pd.DataFrame([df.min(),df.max()],index=['负理想解','正理想解'])
R=df.copy()
R.columns=['信誉评级','是否违约','收入','供求稳定度指标','作废发票率','负数发票率']
R['正理想解']=np.sqrt(((df - X.loc['正理想解']) ** 2 * w).sum(axis=1))
R['负理想解']=np.sqrt(((df - X.loc['负理想解']) ** 2 * w).sum(axis=1))
R['综合得分']=R['负理想解'] / (R['负理想解'] + R['正理想解'])
R['排序']=R.rank(ascending=False)['综合得分']
R['利率']=15-(R['综合得分']-R['综合得分'].min())/(R['综合得分'].max()-R['综合得分'].min())*11

#保存利率计算结果
R.to_excel('result_3.xls')

问题二子问题二额度分析

pb0=pa0
pb1=pb0.iloc[123:,[0,4,5,8,12,13,16,17,18,19,20,21]]#删去多余的指标
pb2=np.asarray(pb1)#转化为numpy数组,便于进行下一步计算
pb2=zscore(pb2)#数据标准化

#PCA主成分分析
pca=PCA()
pca.fit(pb2)
#计算差异保留比例
pcavr=[]
for i in range(1,13):
    pcavr.append(sum(pca.explained_variance_ratio_[:i]))
pcavr

[0.40237293073369423,
 0.5723379535072953,
 0.6867370550736526,
 0.7714374725780188,
 0.8524884204316454,
 0.9169752220290351,
 0.9662287460931756,
 0.9882960568245,
 0.9959509809020667,
 0.9993026536897576,
 0.9999999999999999,
 0.9999999999999999]

#PCA差异保留画图分析
X = range(1,13)
#plt.figure(figsize=(12,8))
plt.xlabel('n_components')
plt.title('Principal Component Analysis')
plt.ylabel('Explained Variance Ratio')
plt.plot(X,pcavr,'o-')
plt.locator_params('x',nbins=12)
plt.savefig('Principal_Component_Analysis_B.jpg')
plt.show()

#选取最佳维度6,保留91%差异性
pca_=PCA(n_components=6)
pb3=pca_.fit_transform(pb2)

#肘部法则计算最佳聚类数
SSE=[]
for k in range(2,21):
    km=KMeans(n_clusters=k,random_state=10)
    km.fit(pb3)
    SSE.append(km.inertia_)
    X = range(2,21)
    
#肘部法则画图分析
#plt.figure(figsize=(12,8))
plt.xlabel('k')
plt.title('Elbow Method')
plt.ylabel('SSE')
plt.plot(X,SSE,'o-')
plt.locator_params('x',nbins=20)
plt.savefig('Elbow_Method.jpg')
plt.show()

#轮廓系数计算最佳聚类数
SC=[]
for k in range(2,21):
    km=KMeans(n_clusters=k,random_state=10)
    km.fit(pb3)
    a=silhouette_score(pb3,km.labels_, metric='euclidean')
    SC.append(a)
    
#轮廓系数画图分析
X = range(2,21)
#plt.figure(figsize=(12,8))
plt.xlabel('k')
plt.title('Silhouette Coefficient')
plt.ylabel('SC')
plt.plot(X,SC,'o-')
plt.locator_params('x',nbins=20)
plt.savefig('Silhouette_Coefficient.jpg')
plt.show()

#选取最佳聚类数10进行聚类分析
km=KMeans(n_clusters=10,random_state=20)
km.fit(pb3)
#标签统计
pd.DataFrame(km.labels_)[0].value_counts()

6    87
1    87
2    36
0    35
7    31
9     9
5     8
8     4
4     3
3     2
Name: 0, dtype: int64

#加入标签
pb1['分类']=km.labels_
pb1

	进项发票数量	进项有效金额	进项有效税额	销项发票数量	销项有效金额	销项有效税额	收入	进稳定度指标	销稳定度指标	供求稳定度指标	作废发票率	负数发票率	分类
124	17411	7.855255e+08	5.867726e+07	1293	7.417804e+08	6.665738e+07	-3.576505e+07	0.127793	0.323279	0.245805	0.125160	0.020477	3
125	20288	9.323832e+08	6.881856e+07	1595	9.412114e+08	8.362975e+07	2.363930e+07	0.121057	0.303448	0.231015	0.124617	0.020016	3
126	533	1.127735e+08	1.604526e+07	1516	5.206911e+08	1.731628e+07	4.091887e+08	0.465291	0.250000	0.373494	0.131772	0.017082	4
127	1450	1.646702e+06	1.188565e+05	4026	6.519380e+08	1.957022e+07	6.697426e+08	0.388966	0.467958	0.430278	0.027027	0.001096	4
128	3222	8.928033e+06	4.324670e+05	1255	2.423902e+08	8.299067e+06	2.413287e+08	0.307573	0.980876	0.726884	0.040652	0.003350	7
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
421	19	3.039381e+04	1.776190e+03	29	2.457008e+05	7.371070e+03	2.209018e+05	0.894737	0.862069	0.878555	0.020833	0.000000	0
422	3	8.893900e+02	7.061000e+01	30	2.701831e+04	8.383000e+02	2.689661e+04	1.000000	1.000000	1.000000	0.090909	0.000000	0
423	21	6.104614e+04	8.005560e+03	7	7.278640e+04	2.183600e+03	5.918300e+03	0.714286	1.000000	0.868966	0.035714	0.035714	0
424	25	2.543299e+05	1.766949e+04	43	7.689642e+04	2.306880e+03	-1.927961e+05	0.560000	0.534884	0.547586	0.088235	0.029412	6
425	118	5.719625e+04	4.885150e+03	18	8.512621e+04	2.553790e+03	2.559860e+04	0.576271	1.000000	0.816115	0.073529	0.022059	0

302 rows × 13 columns

#保存问题二子问题二额度分析结果
pb1.to_excel('result_4.xls')

4.问题3

根据调查结果修正利率

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

gsb=pd.read_excel('gsb.xlsx')
gsb['企业代号']=gsb['企业代号'].apply(lambda x:int(x[1:]))
gsb.columns=['企业代号','企业名称','企业评分']

gsb['企业评分'].replace([9,19,18,1,2,8,15,12,5,6,3,14,11,16,4,10,13,17,7],[int(i) for i in np.linspace(5,95,19)],inplace=True)

r3=pd.read_excel('result_3.xls',index_col=0)

r3['评分']=gsb['企业评分']

r3['修正利率']=(r3['评分']-50)*0.06

r3.to_excel('result_6.xls')

5.其他程序

主要是画图

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

问题一-隶属函数

x=np.linspace(1,4,300)
y=(0.6952*np.log(x)+0.0362)*(x<3)+((1+1.1086*(x-0.8942)**(-2))**(-1))*(x>=3)

#plt.figure(figsize=(12,8))
plt.plot(x,y)
plt.title('Membership function')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.savefig('Membership_function.jpg')
plt.show()

问题一-不同公司的利率散点图和风险系数散点图

result1=pd.read_excel('result_1.xls',index_col=0)
x=result1['公司识别码']
y1=result1['利率']
y2=result1['综合得分']
y2=1-y2

plt.figure(figsize=(12,8))
plt.title('The interest rate of different companys')
plt.xlabel('Company ID')
plt.ylabel('The interest rate')
plt.plot(x,y1,'ro-')
plt.savefig('The_interest_rate_of_different_companys.jpg')

plt.figure(figsize=(12,8))
plt.title('The overall ratings of different companys')
plt.xlabel('Company ID')
plt.ylabel('The interest rate')
plt.plot(x,y2,'ro-')
plt.savefig('The_overall_ratings_of_different_companys.jpg')

问题二-不同公司的利率散点图和风险系数散点图

result3=pd.read_excel('result_3.xls',index_col=0)
x=range(1,303)
y1=result3['利率']
y2=result3['综合得分']
y2=1-y2

#plt.figure(figsize=(12,8))
plt.title('The interest rate of different companys')
plt.xlabel('Company ID')
plt.ylabel('The interest rate')
plt.plot(x,y1,'go-')
plt.savefig('The_interest_rate_of_different_companys.jpg')

#plt.figure(figsize=(12,8))
plt.title('The overall ratings of different companys')
plt.xlabel('Company ID')
plt.ylabel('The interest rate')
plt.plot(x,y2,'go-')
plt.savefig('The_overall_ratings_of_different_companys.jpg')