利用wps表单实现资金日报的快速统计

面对集团内众多子公司及银行账户,总账会计利用WPS表单创新解决资金日报统计难题,通过设计公司码、账户编码及Excel模板,结合字符串加密与分割符技巧,实现数据高效汇总与解码。

利用wps表单实现资金日报的快速统计

	集团有20多家子公司百多个账号,总账会计特别头疼每天的资金日报。每天要花很多时间打电话确认账户余额,即使是各公司通过邮件、微信发Excel表,汇总起来也是个麻烦事儿。
	这些日子,随着各公司员工健康信息的统计,wps表单非常火。我首先想到的也是它,但有两个问题:1)如何保障信息安全?2)如果一个公司有多个账户,无论手机还是电脑填写起来也都是个麻烦事儿。
	解决的方法:1)每个公司有一个唯一的公司码,同时每个账户有一个唯一编码;2)设计了Excel模板,包含账户、收付款、余额等信息。通过公式把账户代码、收付款信息、余额整合为一个字符串;3)在wps表单里填写公司码、日期、账户信息字符串;4)资金会计下载当日数据,粘贴到统计表中;5)统计表对字符串解码,还原为二维表格式。
	小贴士:1)生成字符串时,可能设计一个简单的加密整数串,所有金额减掉这个整数;2)针对不同项目使用不同的分割符,以方便还原数据。
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
虽然参考引用中未直接提及使用WPS JS宏实现类似SQL语言统计功能的方法,但可以从一般的编程逻辑和功能实现思路来推导。 在WPS JS宏中实现类似SQL语言的统计功能,可借助WPS JS宏提供的对象模型和方法来操作表格数据,模拟SQL的常见统计操作,如`SELECT`、`GROUP BY`、`SUM`、`COUNT`等。 以下是几种常见统计功能的实现示例: ### 1. 统计某列的总和 ```javascript function sumColumn() { // 获取当前活动工作表 var sheet = ThisWorkbook.ActiveSheet; // 获取数据范围,假设数据从第2行开始,第1列 var range = sheet.Range("A2:A" + sheet.Cells(sheet.Rows.Count, 1).End(-4162).Row); var sum = 0; // 遍历范围中的每个单元格 for (var i = 1; i <= range.Rows.Count; i++) { sum += parseFloat(range.Cells(i, 1).Value2); } // 在单元格中显示总和 sheet.Cells(sheet.Rows.Count, 1).End(-4162).Offset(1, 0).Value2 = sum; } ``` ### 2. 按某列分组统计数量 ```javascript function groupByAndCount() { var sheet = ThisWorkbook.ActiveSheet; var dataRange = sheet.Range("A2:B" + sheet.Cells(sheet.Rows.Count, 1).End(-4162).Row); var groupMap = {}; // 遍历数据范围 for (var i = 1; i <= dataRange.Rows.Count; i++) { var groupKey = dataRange.Cells(i, 1).Value2; if (groupMap[groupKey]) { groupMap[groupKey]++; } else { groupMap[groupKey] = 1; } } // 将结果输出到新的表格 var resultRow = 2; for (var key in groupMap) { sheet.Cells(resultRow, 3).Value2 = key; sheet.Cells(resultRow, 4).Value2 = groupMap[key]; resultRow++; } } ``` ### 3. 按某列分组统计总和 ```javascript function groupByAndSum() { var sheet = ThisWorkbook.ActiveSheet; var dataRange = sheet.Range("A2:B" + sheet.Cells(sheet.Rows.Count, 1).End(-4162).Row); var groupMap = {}; // 遍历数据范围 for (var i = 1; i <= dataRange.Rows.Count; i++) { var groupKey = dataRange.Cells(i, 1).Value2; var value = parseFloat(dataRange.Cells(i, 2).Value2); if (groupMap[groupKey]) { groupMap[groupKey] += value; } else { groupMap[groupKey] = value; } } // 将结果输出到新的表格 var resultRow = 2; for (var key in groupMap) { sheet.Cells(resultRow, 3).Value2 = key; sheet.Cells(resultRow, 4).Value2 = groupMap[key]; resultRow++; } } ``` 这些示例展示了如何在WPS JS宏中实现类似于SQL的基本统计功能。通过操作WPS表格的数据范围和单元格,模拟SQL的分组、求和、计数等操作。
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