摘 要统计学是一门应用性很强的学科，它是讨论如何有效地收集、整理、分析数据，并对所考察的问题作出推断或预测，甚至为制定决策和实行行动提供依据和建议的一门学科。凡是有大量数据出现的地方，都用到了统计学。另外，众所周知的是复杂的数据处理需要计算机来辅助完成。证券投资也毫不例外地用到了统计学的理论和方法，但是统计学在证券投资领域主要应用在证券投资技术分析上，而较少涉及基本分析。技术分析是讨论股票的短期买卖行为，即何时买进、何时卖出；基本面分析则主要致力于讨论股票的内在价值，它的讨论范围包括宏观、中观和微观三个层面。宏观因素对具体的证券投资决策影响很小，作为一个理性的投资者，首要关注的是基本面的行业和公司分析，其次才是宏观层面分析和技术分析。行业分析和公司分析的数据源都是上市公司的财务数据，包括财务报表和报表附注。上市公司财务数据多维联机分析（ Multi-dimensional On-Line Financial Data Analysis, MOLFDA）以上市公司财务数据为分析对象，综合应用计算机数据处理技术、统计分析方法，用多维联机数据分析（Multi-dimensional On-Line Data Analysis, MOLDA）作为技术支持，不仅可以实现基本面的行业分析和公司分析，还可以对上市公司从地区、市场（深、沪）等多个角度进行分析。全文由 “引言”、“正文”和“结论” 三部分组成；其中，“正文”部分由第一章至第四章构成，它们是论文的主体部分。“引言”部分，在现实需求和讨论现状分析的基础上，指出上市公司财务数据分析是理性证券投资者的现实需求，而目前提供的相关信息存在量少、分析方法不够完善、大量的数据缺乏合理的联机组织等问题，最后提出多维联机数据分析（Multi-dimensional On-Line Data Analysis, MOLDA）技术是实现上市公司财务数据多维联机分析的理想技术。第一章：多维联机数据分析（MOLDA）技术。阐述与 MOLDA 相关的基本概念、特点和结构。指出“多维联机数据分析设计”的重要性，它包括“多维业务空间设计”和“方法库设计”第二章：MOLFDA 多维业务空间的设计。介绍了业务空间设计的基本理论，设计了上市公司财务数据分析的业务空间——设计了“度量”和“维”；并构建了多维数据立方体。第三章：MOLFDA 方法库的设计（一）。设计了总量分析、相对数分析、财务比率基本分析等较简单的计算分析方法。主要用了大量表格进行详细地说明。第四章：MOLFDA 方法库设计（二）。设计了财务分析中较...
