大数据中的文本挖掘技术研究

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大数据挖掘技术在财务分析中的应用研究

作者：刘念

来源：《财会学习》2019年第27期

摘要：近年来，随着互联网、物联网、云计算以及三网融合等信息和新兴技术的迅速发展，现代信息社会已经迈入了大数据时代，大数据的价值之大，并不是混沌无序的数据所创造的，而是通过对这些数据进行深入分析并发现知识实现的。目前传统的财务分析暴露出越来越多的缺点，若将大数据挖掘技术应用其中，可以大大提高财务分析工作的效率和质量。因此，本文主要分析了大数据挖掘技术在财务分析方面的应用，以期能够更好的帮助企业进行决策。 龙源期刊网

关键词：大数据;数据挖掘技术;财务分析

一、引言

目前社会正处于一个以数据为驱动的时代，大数据发展的浪潮持续汹涌，数据信息已经成为企业非常宝贵的资源。而企业经营的一系列活动都会以数据的形式进行保存并记录，数据呈现爆炸式增长的事态，人工在短时间内是无法合理完成数据的收集、管理并处理成有用的信息。奈斯比特在《大趋势》中曾说：“尽管我们沉浸在信息的海洋中，却十分渴望所需要的知识”。从这句话中可以看出，我们缺乏的不是数据，而是一种有效的分析工具，从海量的数据中挖掘到有价值的信息，在这种情况下，应用大数据挖掘技术就非常有必要了。近年来算法优化和数据建模等领域实现了多项突破，使得大数据挖掘技术能够快速的在财务分析中应用和推广。而财务分析是企业经营管理非常重要的一环，传统的财务分析因其固有的局限性，使财务人员在分析多年的财务数据和行业数据都感到很棘手，往往不能发现隐藏在財务数据背后的内在联系。因此，将大数据挖掘技术应用于财务分析，从海量信息中挖掘有用的信息，帮助管理者更好的进行决策就显得尤为重要。

二、大数据挖掘的概述

（一）大数据概念

目前，对于大数据还没有一个公认的定义，最早是由“Big Data”译过来的，麦肯锡在《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前言》指出：“大数据是指大小超过了传统数据库软件工具的抓取、存储、管理和分析能力的数据群”。虽然这个定义带有一定的主观性，但是随着科学技术的不断进步，数据不仅巨量而且还复杂，巨量则意味着数据数量庞大，如果处理海量数据耗费超过了企业可承受的能力，则企业将会落后于同行。而复杂则意味着数据是多元化的，不仅仅是只有过去的结构化数据，也包含着半结构化和非结构化数据。因此企业要想在市场上获得持久的竞争力，必须要提高对这些“数据”的加工能力，实现数据的“增值”。

知识图谱技术在文本挖掘中的应用案例

随着信息技术不断发展，我们越来越依赖于大数据和人工智能技术来处理海量信息。而知识图谱技术作为人工智能领域的一个重要分支，它可以将数据连接起来，使得机器能够理解和处理更加复杂的数据。在文本挖掘方面，知识图谱技术的应用已经引起了人们的高度关注。本文将以具体的案例为例来介绍知识图谱技术在文本挖掘中的应用。

案例一：使用知识图谱技术进行医学文本挖掘

医学领域是一个知识密集型的领域，涉及到很多学科和专业知识。为了更好地处理和分析医学领域的文本数据，研究人员可以使用知识图谱技术来构建一个医学知识图谱。医学知识图谱的建立主要包括以下几个步骤：

1. 数据采集：收集相关的医学文献、病例和临床数据等。

2. 实体识别：利用自然语言处理技术和命名实体识别算法，识别和提取出文本中的实体，如疾病、药物、治疗方法等。

3. 实体链接：对提取出的实体进行链接，将不同文本中的相同实体关联起来，形成实体之间的关系。

4. 知识图谱构建：以实体为节点，以实体之间的关系为边，构建医学知识图谱。

通过医学知识图谱的建立，研究人员可以快速地查询到相关的医学知识，并通过知识图谱的可视化展示，更好地理解医学领域的知识。

案例二：使用知识图谱技术进行金融文本挖掘

在金融领域，人们需要及时了解市场动态和行业趋势，以便制定正确的投资策略。传统的文本挖掘方法只能对文本进行简单的分类和关键词提取，而无法深入地挖掘文本背后的知识和信息。使用知识图谱技术可以更好地解决这个问题。

以财经新闻为例，可以使用知识图谱技术来进行金融文本挖掘。具体的步骤包括：

1. 数据采集：收集相关的财经新闻，并进行预处理，如去除噪声和停用词等。

2. 实体识别：通过自然语言处理技术和命名实体识别算法，识别新闻中的实体，如公司、股票、地点等。

3. 实体链接：将不同文本中的相同实体关联起来，形成实体之间的关系。

4. 关系抽取：通过分析文本中的语义关系，提取出实体之间的关系，如公司之间的担保、收购等。

bigdata的词云

介绍

大数据（big data）是当今社会中的一个热门词汇，它代表着海量的数据信息以及通过分析这些数据获得的巨大价值。随着互联网的迅速发展和科技的进步，大数据已经成为各个行业的核心竞争力之一。在大数据分析的过程中，词云是一种常见的可视化工具，用于展示文本数据中最常出现的词语。

什么是词云？

词云是通过统计文本中单词的出现频率，并将其根据频率大小进行可视化展示的一种图形。在词云图中，最常出现的单词会以较大的字体大小呈现，而出现频率较低的单词则会以较小的字体大小呈现。通过观察词云图，可以直观地了解文本中的重点内容和关键词。

词云在大数据分析中的应用

词云在大数据分析中起着重要的作用，可以帮助研究人员和企业从海量的数据中快速发现关键信息。以下是词云在大数据分析中的几个常见应用：

1. 文本挖掘

在海量的文本数据中，通过使用词云技术可以快速找到最常出现的关键词。这些关键词可以帮助研究人员了解文本的主题和重点内容。例如，在新闻报道的数据中，可以通过词云发现哪些话题和事件受到了更多的关注。

2. 情感分析

词云也可以用于进行情感分析，帮助研究人员了解人们对某个特定话题的情感倾向。通过对文本数据进行情感分析，并将情感倾向转化为词云图，可以清晰地展示人们对不同话题的情绪变化。例如，在社交媒体上分析用户对某个品牌的评论，并通过词云图展示哪些情绪表达较为突出。 3. 用户行为分析

对于电商等在线平台，词云可以用于分析用户的行为和偏好。通过对用户留言、评论等文本数据进行挖掘，可以找到用户最常用的描述词语或表达方式。这些词语可以帮助企业了解用户的喜好和需求，并作出相应的优化和改进。

词云的生成步骤

在大数据分析中，生成词云通常需要经过以下几个步骤：

1. 数据预处理

首先需要对原始数据进行预处理，包括去除无关词汇、停用词、特殊符号等。这可以通过使用文本处理工具或编程语言中的字符串处理方法来完成。

非结构化数据挖掘和分析研究

在数字化时代，数据已经成为企业和组织最为重要的资产之一。每天，我们都会产生海量的数据，包括文本、图像、音频和视频等各种形式，这些数据被称为非结构化数据。相对于结构化数据，如数据库或表格形式的数据，非结构化数据难以被处理和分析。但是，挖掘和利用非结构化数据对于企业和组织的创新和业务发展至关重要，因为这些数据中蕴含着大量的商业价值和信息。

一、非结构化数据的挖掘和分析方法

非结构化数据的挖掘和分析需要使用先进的技术和方法。其中，文本挖掘、图像处理、语音识别和视频分析是四种主要的技术。文本挖掘可以帮助我们从大量的文本数据中抽取出关键词、主题和情感等信息，如情感分析、主题建模和实体识别等。图像处理则可以识别和分析图片中的对象、场景和情感，如人脸识别、目标检测和图像分类等。语音识别则可以将语音信号转换成文本数据，并进行分析和处理，如语音识别、文本转换和情感识别等。视频分析则可以识别视频中的对象、场景和情感，如动作识别、目标跟踪和人脸识别等。

二、非结构化数据的应用领域

非结构化数据的应用领域很广，包括金融、保险、电商、医疗、机器人等各行各业。在金融领域，文本挖掘可以帮助分析新闻和社交媒体中的事件，以及预测市场的趋势和风险。图像处理和视频分析则能够帮助银行进行面部识别、人群计数、账号风险评估等。在保险领域，文本、图像和语音识别可以帮助理赔操作自动化，提高效率和服务质量。在电商领域，文本和图像处理技术可以用于搜索、推荐和广告等方面。医疗领域，则可以利用图像处理和语音识别技术进行疾病预测和分析。机器人则是最近几年兴起的行业，在其中，非结构化数据的应用也非常广泛，例如使用图像处理和语音识别来进行人机交互，识别环境等。

三、非结构化数据的未来趋势 随着技术不断的发展，非结构化数据的挖掘和分析也在不断地创新和进化。其中，深度学习和大数据分析是当前非结构化数据领域的关键发展方向。在深度学习中，神经网络被广泛应用于图像、语音和文本等非结构化数据的处理和分析中。在大数据分析中，AI助手和增强型数据分析技术也正在不断地发展。相信，未来非结构化数据的挖掘和分析将形成更加多样化和自动化的技术方案。