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数据挖掘在财务管理中的应用分析随着科技的不断发展，数据挖掘已经成为了财务管理中一个十分重要的分支。
在当今信息化的时代，数据积累已经达到了一个极高的水平，然而，这些数据要想发挥其真正的价值，就需要对其进行深入的挖掘和分析。
在财务管理中，通过应用数据挖掘的方法和技巧，可以帮助企业和机构更好地管理财务，实现有效的风险控制和价值增长。
一、数据挖掘在财务管理中的意义首先，数据挖掘可以帮助财务管理人员更好地掌握财务信息。
随着企业规模的增长，会产生大量的财务数据，财务人员需要从这些数据中挑选出对企业发展最有价值的信息。
而通过数据挖掘技术，可以快速定位到财务数据中最重要的信息，并据此制定决策。
其次，数据挖掘可以有效地发现和控制风险。
在金融领域，风险控制一直是一个十分重要的问题。
而数据挖掘可以帮助财务管理人员及时地发现风险因素并做出相应的控制措施，以避免公司和投资者遭受不必要的损失。
最后，数据挖掘可以实现更高效的资金管理。
在一个企业的经营过程中，资金管理一直是一个十分困难的问题。
数据挖掘可以让企业更深入地了解资金流向及其影响，从而更好地规划资金使用。
二、数据挖掘在财务管理中的具体应用1. 信用风险评估在进入借贷市场前，投资者必须了解借款人的信用风险，以决定是否投资。
数据挖掘技术可以通过收集大量的现有数据来分析借款人的信用风险。
例如，可以通过分析借款人的信用评分、历史还款记录和社交资料等来确定信用风险水平。
倘若借款人信用风险过高，投资者可考虑更佳的投资策略，以便更好地保护自己的投资。
2. 欺诈侦测在欺诈侦测中，数据挖掘技术可以通过大量收集和分析消费数据，以便发现并预防欺诈活动的发生。
例如，通过挖掘信用卡交易数据，可以了解卡片的使用地点、时间和金额等，从而能够快速发现异常交易。
3. 资金流分析在企业财务管理中，资金管控一直是一个重要的问题。
而数据挖掘技术可以通过收集企业的交易数据，并将这些数据关联起来进行分析。
这样，就可以了解企业的资金流动情况，制定更科学和合理的资金管理策略。
财务分析中的数据挖掘和统计分析方法财务分析作为一种重要的决策工具，帮助企业评估财务状况、预测未来趋势，并为投资者提供参考。
随着信息技术的快速发展，数据挖掘和统计分析方法在财务分析中的应用也变得越来越广泛。
本文将探讨财务分析中常用的数据挖掘和统计分析方法，以及它们在提高决策效果和预测准确性方面的优势。
1. 数据挖掘在财务分析中的应用数据挖掘是从大量的数据中，挖掘出潜在的、以前未知的、对业务决策有价值的信息的过程。
在财务分析中，数据挖掘方法可以帮助企业寻找隐藏的规律和模式，提供对决策有帮助的洞察和预测。
1.1 聚类分析聚类分析是将相似的数据分组到一起的过程。
在财务分析中，聚类分析可以帮助将企业的财务数据（如收入、成本、利润等）划分为不同的类别，进而识别出企业经营状况的不同模式。
通过对类别的比较，可以发现业务上的优势与劣势，制定相应的策略和改进措施。
1.2 关联分析关联分析用于发现不同变量之间的关系和依赖性。
在财务分析中，关联分析可以帮助企业发现销售数据与其他因素之间的关联，如产品销售与广告投入、季节因素、经济环境等。
通过了解这些关系，企业可以调整自身的战略，提高销售收入并降低成本开支。
1.3 预测模型基于历史数据和相关因素的统计模型可以帮助企业预测未来的财务状况和趋势。
通过数据挖掘技术，可以选择合适的变量，并建立预测模型。
这些模型可以用于预测销售额、市场需求、成本变化等，为企业未来的决策提供参考。
2. 统计分析在财务分析中的应用统计分析是通过对数据进行描述、概括、分析和解释，以了解数据背后的模式和规律的方法。
在财务分析中，统计分析方法可以帮助企业对财务数据进行量化和比较，提供客观的指标和评估结果。
2.1 财务比率分析财务比率分析是财务分析中常用的统计方法之一，通过计算不同财务指标之间的比率，帮助企业评估财务绩效。
比如，利润率可以评估企业的盈利能力，资产负债率可以评估企业的债务风险等。
通过财务比率分析，企业可以了解自身的财务状况，并与行业标准或竞争对手做比较，找出差距和改进的方向。
浅谈大数据下财务数据挖掘及应用引言概述：在大数据时代，财务数据挖掘成为了财务管理和决策过程中的重要环节。
通过挖掘财务数据中的有价值信息，企业可以更好地了解市场趋势、客户需求以及业务运营情况，从而做出更准确的财务决策。
本文将从五个方面探讨大数据下财务数据挖掘及应用。
一、财务数据挖掘的意义1.1 提高财务决策的准确性：通过挖掘财务数据，可以发现潜在的规律和趋势，从而提高财务决策的准确性。
1.2 发现财务风险和机会：挖掘财务数据可以识别潜在的风险和机会，帮助企业及时采取相应措施。
1.3 提高财务运营效率：通过挖掘财务数据，可以发现财务运营中的瓶颈和问题，从而提高财务运营效率。
二、财务数据挖掘的方法2.1 数据清洗和预处理：对财务数据进行清洗和预处理，去除异常值和缺失值，保证数据的准确性和完整性。
2.2 数据探索和可视化：通过统计分析和可视化技术，对财务数据进行探索，发现数据之间的关联和趋势。
2.3 模型建立和预测：基于挖掘出的财务数据模式和规律，建立预测模型，对未来的财务情况进行预测。
三、财务数据挖掘的应用3.1 财务风险管理：通过挖掘财务数据，可以识别潜在的财务风险，并采取相应的风险管理策略。
3.2 财务分析和决策支持：通过挖掘财务数据，可以进行财务分析，为企业的决策提供可靠的数据支持。
3.3 财务预测和规划：通过挖掘财务数据，可以建立财务预测模型，为企业的财务规划提供依据。
四、财务数据挖掘的挑战4.1 数据质量问题：财务数据的质量对挖掘结果有重要影响，数据质量问题是财务数据挖掘中的一个主要挑战。
4.2 数据隐私和安全：财务数据包含敏感信息，保护数据隐私和安全是财务数据挖掘中的一个重要问题。
4.3 技术和人才需求：财务数据挖掘需要一定的技术和人才支持，技术和人才需求是财务数据挖掘中的一个挑战。
五、财务数据挖掘的未来发展趋势5.1 智能化和自动化：随着人工智能和机器学习的发展，财务数据挖掘将越来越智能化和自动化。
财务分析中的数据挖掘技术应用教程数据挖掘技术在财务分析中的应用越来越受到重视。
随着数据量不断增长，传统的财务分析方法已经无法有效地处理大量的数据。
因此，数据挖掘技术的出现为财务分析师提供了一种新的方式来发现数据中的潜在模式和关联规律，从而更准确地预测公司的财务状况，提供更准确的决策支持。
本文将介绍数据挖掘技术在财务分析中的应用，并提供一些实用的工具和方法。
一、数据挖掘在财务分析中的意义数据挖掘是一种通过发现数据中隐藏的模式和关联规律，提取有价值信息的技术。
在财务分析中，大量的财务数据包含了公司的历史财务指标、市场数据和行业数据等，这些数据中蕴含着大量的信息，但传统的财务分析方法并不能很好地发现其中的潜在规律。
而数据挖掘技术可以通过分析这些数据，发现其中的关联性和趋势，提供更准确的预测和决策支持。
二、数据挖掘在财务分析中的常用方法1.聚类分析聚类分析是一种将相似数据进行分类的方法，通过将相似的数据聚集在一起，可以发现数据中的模式和群组。
在财务分析中，聚类分析可以帮助我们发现不同公司或行业之间的相似性和差异性，进而进行更精确的财务对比和评估。
2.预测分析预测分析是一种通过建立数学模型，预测未来趋势和结果的方法。
在财务分析中，预测分析可以帮助我们预测公司的财务状况、市场发展趋势等，并为投资决策提供参考依据。
常用的预测分析方法包括时间序列分析、回归分析、神经网络等。
3.关联规则挖掘关联规则挖掘是一种发现数据中关联关系的方法，通过分析不同数据项之间的关系，可以发现潜在的交叉销售机会、市场趋势等。
在财务分析中，关联规则挖掘可以帮助我们发现公司的销售偏好、市场需求等，从而提供更准确的市场营销策略。
4.决策树分析决策树是一种通过树状结构表示决策规则的方法，通过对财务数据进行分析，可以建立决策树模型，从而根据不同的财务指标和条件，预测公司的财务状况和发展趋势。
决策树分析可以帮助我们更好地理解财务数据之间的关系，并根据这些关系制定更合理的财务战略。
数据挖掘在财务分析中的应用随着时代的进步和技术的发展，数据挖掘成为了财务分析领域中重要的工具之一。
数据挖掘可以利用大量的、复杂的数据，找到其中的关联和规律，从而为财务决策提供有效的指导和支持。
本文将从数据挖掘的概念、应用场景和案例三个方面来阐述数据挖掘在财务分析中的具体应用。
一、数据挖掘的概念数据挖掘是指通过分析和挖掘大量数据，从中提取出有用的、并原来未知的信息和知识的一种技术。
它是用统计学、人工智能、机器学习等方法对大数据集进行分析和挖掘，以发现其中的模式和规律。
数据挖掘可用来预测未来走势、改进策略、提高效率等方面，对财务分析具有广泛的应用。
二、数据挖掘的应用场景数据挖掘在财务分析中的应用场景很多。
比如，可以用数据挖掘技术分析企业的财务数据，预测未来的盈利情况，找到企业的发展瓶颈，优化企业的财务管理。
还可以从客户数据中挖掘客户需求和偏好，制定更加精准的营销策略，提高市场占有率。
此外，也可以用数据挖掘来分析投资组合的风险和收益，为投资决策提供重要参考。
三、数据挖掘在财务分析中的案例数据挖掘在财务分析中的具体应用，可以结合实际案例来进行说明。
一个典型的例子是，某公司要对其股票价格进行预测。
该公司的财务数据包括负债率、股票价格等多个指标。
利用数据挖掘技术，在建立合适的模型后，可以对公司未来股票价格进行预测，提高投资决策的准确性。
另一个例子是，某商业银行要识别信用风险较高的客户。
在客户数据中应用数据挖掘技术，可以准确地发现哪些客户存在较大的信用风险，采取相应的风险控制措施，保护银行的财务利益。
总之，数据挖掘在财务分析中具有非常广泛的应用，可以帮助企业和投资者从大量复杂的财务数据中发现有用的、原先未知的信息和知识，为财务决策提供有效的指导和支持。
随着财务数据的逐渐积累和技术的不断发展，数据挖掘在财务领域的应用前景将更加广阔。
浅谈大数据下财务数据挖掘及应用大数据下财务数据挖掘及应用引言：随着大数据时代的到来，企业面临着海量的数据，其中包括财务数据。
财务数据是企业经营活动的重要组成部分，通过对财务数据进行挖掘和分析，可以帮助企业发现潜在的商业机会、风险和问题，提供决策支持。
本文将探讨大数据下财务数据挖掘的意义、方法和应用。
一、大数据下财务数据挖掘的意义1. 提供全面的财务分析：大数据技术可以帮助企业从海量的财务数据中提取有用的信息，进行全面的财务分析。
通过对财务数据的挖掘，可以了解企业的财务状况、经营绩效和风险状况，为企业提供全面的财务分析报告。
2. 发现商业机会：大数据技术可以帮助企业发现潜在的商业机会。
通过对财务数据的挖掘，可以发现市场需求的变化、产品销售的趋势等信息，为企业提供商业机会的预测和分析。
3. 风险管理：大数据技术可以帮助企业进行风险管理。
通过对财务数据的挖掘，可以发现企业的财务风险，如财务造假、资金流动性风险等，及时采取措施进行风险控制。
二、大数据下财务数据挖掘的方法1. 数据清洗：财务数据通常包含大量的噪声和异常值，需要进行数据清洗。
数据清洗包括数据去重、数据填充、异常值处理等。
2. 数据集成：财务数据通常来自不同的系统和部门，需要进行数据集成。
数据集成包括数据格式转换、数据字段映射等。
3. 数据挖掘算法：财务数据挖掘可以采用多种算法，如关联规则挖掘、分类算法、聚类算法等。
根据具体的需求和问题，选择合适的算法进行数据挖掘。
4. 数据可视化：通过数据可视化技术，将挖掘到的财务数据以图表、报表等形式展示出来，便于用户理解和分析。
三、大数据下财务数据挖掘的应用1. 财务风险预警：通过对财务数据的挖掘，可以建立财务风险预警模型，及时发现财务风险，并采取相应的措施进行风险控制。
2. 财务绩效评估：通过对财务数据的挖掘，可以评估企业的财务绩效，包括利润率、资产回报率等指标，为企业提供绩效评估报告。
3. 成本管理：通过对财务数据的挖掘，可以了解企业的成本结构和成本驱动因素，为企业提供成本管理的决策支持。
如何利用数据挖掘技术分析企业的财务状况数据挖掘技术的不断发展，使得它在企业中的应用也不断拓展。
企业可以通过利用数据挖掘技术分析自身的财务状况，更好地了解企业自身的财务状况，从而为企业的决策提供更科学、更全面的参考。
下面我们将详细介绍如何利用数据挖掘技术分析企业的财务状况。
一、数据的采集和处理首先，我们需要采集企业的各种财务数据，如利润表、资产负债表、现金流量表等等。
这些数据可能分散在不同的财务系统中，需要先进行整理和清理，进行格式转化、去除重复数据、填补数据空缺等工作。
这一步工作是非常重要的，只有数据的质量达到一定级别，我们才能更好地运用数据挖掘技术进行分析。
二、数据挖掘分析在数据采集和处理完成之后，我们需要根据不同的分析需求，采用不同的数据挖掘技术进行分析。
以下是一些常见的数据挖掘技术：1、聚类分析聚类分析可以将数据根据特定的属性进行分类，每个类别之间的内部差别尽量小，类别之间的差异尽量大。
在企业的财务分析中，我们可以根据企业财务数据中的某些指标进行聚类分析，如企业营业收入、净利润、资产总额等。
2、关联规则分析关联规则分析可以找出数据中各项指标之间的关联关系，如A指标增加，B指标也同时增加等。
企业财务数据较为复杂，关联规则分析可以帮助我们找出其中指标之间的关联关系，帮助企业更好地了解自身财务状况。
3、分类分析分类分析可以将数据按照特定的属性进行分类，例如将企业客户按照地域、收入、年龄等属性划分。
在企业财务分析中，我们可以使用分类分析，将企业的财务状况按照一定的指标进行分类，如高、中、低等级。
三、研究结果的应用通过数据挖掘分析，我们可以得到企业的财务状况的诸多信息，但是这些信息对于企业的发展也需要进行进一步的研究和分析。
企业可以根据数据挖掘分析的结果，确定自身的财务优势、劣势和发展趋势，从而更好地制定经营战略。
例如，企业可以根据对市场营收状况的分析，调整产品价格，选择营销策略等。
四、数据保密与隐私保护在进行数据挖掘分析的同时，我们也需要关注数据的保密和隐私保护。
数据挖掘在财务领域的应用【摘要】本文从数据挖掘的技术角度入手，根据数据挖掘的功能和流程，构建企业财务分析框架，分析数据挖掘在财务管理领域中的应用，主要包括在财务分析及财务风险预警两方面的应用。
【关键词】数据挖掘财务分析风险预警1.引言当前，大数据时代到来，各种数据得以沉淀累计，使得信息量逐年增长。
为了实现数据作用的充分发挥，企业对于数据的管理的需求越来越多。
数据挖掘技术可以利用海量碎片化的信息进行数据建模，挖掘数据背后的不为认知的一些数据特征，从而得到有价值的信息，为决策者决策提供基础。
财务会计作为企业不可缺少的一部分，又涉及企业筹资、投资、经营等各个环节，其数据量大且非常复杂，仅靠人工处理数据很难达到想要目标。
因此，将数据挖掘技术应用于财务领域，可以使企业快速获取有利于自身发展的各种信息，对企业来说有至关重要的作用。
1.数据挖掘数据挖掘本身以统计学和应用数序为基础，对数据仓库中的数据采用不同的技术，对所需要的数据进行建模输出，通过不断的反复论证，得出实际有效输入输出关系。
再通过对新数据的处理，得到有效的输出，最终将输出用于实际。
1.数据挖掘的功能数据挖掘功能主要根据不同的行业模式对指定数据进行数据建模输出的模式。
正常的来讲，这些功能主要是分为两种：描述式和预测式。
描述式是针对指定数据做数据分析报告，描述指定数据所体现出特征、性质。
预测式是针对历史指定数据处理分析后，对未来发展趋势的一种预测。
常见的数据挖掘功能包括聚类、分类、关联分析、数据总结、偏差检测和预测等。
1.数据挖掘的流程数据挖掘的流程主要分为以下几个阶段：数据源—数据抽取—数据汇集与清洗—数据加工—数据分析—可视化。
即基于所寻找到的数据源进行数据抽取，对抽取到的数据进行汇集和清洗，去除噪音数据，得到目标数据。
接着对目标数据进行挖掘，得到模型，再将数据进行加工套入得到的算法和模型中来，得到结果并对其进行分析，最后利用图标对数据结果进行可视化的呈现。
浅议数据挖掘技术与财务分析摘要：目前企业普遍面临数据 ___、知识匮乏的困境。
企业在进行财务分析时如何在海量的资源中挖掘出有用的信息，为管理和决策服务，是企业迫切需要解决的问题。
文章主要研究了数据挖掘技术在财务分析中的应用问题，介绍了数据挖掘的基本原理，并对数据挖掘在财务分析的应用以及应用存在的困难进行了探讨。
关键词：数据挖掘技术；财务分析财务报表是综合反映企业一定时期财务状况、经营成果、现金流量状况及财务状况变动的文件，是企业和投资者进行财务分析的主要依据。
但是企业普遍面临数据 ___、知识匮乏的困境，如何从海量的信息资源中挖掘出潜在的信息，为管理和决策服务，是企业迫切需要解决的问题。
数据挖掘为解决该问题提供了新的途径。
一、数据挖掘基本原理介绍数据挖掘是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
数据挖掘将人们对数据的应用，从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘有用的信息和知识，提高决策能力的水平。
（一）数据挖掘的主要功能数据挖掘的目标是从数据库中发现隐含的、有意义的信息，主要有以下功能：1、估计与预测。
估计是根据已有积累的资料来推测某一属性的值，预测是根据对象属性的过去观察来估计该属性未来之值。
数据挖掘技术能够自动的在大型数据库中寻找预测 ___。
2、关联和序列发现。
关联是要找出在某一 ___或是资料中会同时出现的东西；序列发现与关联关系很密切，所不同的是序列发现中相关的对象是以时间来区分的。
3、聚类。
数据库中的记录可被化分为一系列有意义的子集，即聚类。
聚类技术要点是在划分对象时不仅考虑对象之间的距离，还要求划分出的类具有某种内涵描述，从而避免了传统技术的某些片面性。
4、描述。
描述的功能是对负责的数据库提供简要的描述，其主要目的是为了在使用别的功能时对数据先有较好的了解，然后再建立分析模型。
5、偏差检测。
数据库中的数据常有一些异常记录，从数据库中检测这些偏差很有意义。
偏差包括很多潜在的知识，如分类中的反常实例、不满足规则的特例、观测结果与模型预测值的偏差、量值随时间的变化等。
（二）数据挖掘的基本步骤SAS研究所提出的SEMMA方法是目前最受欢迎的一种数据挖掘方法，其描述的数据挖掘的大致过程包括取样、探索修改、模型和评价。
1、数据取样。
在进行数据挖掘之前，首先要根据数据挖掘的目标选定相关的数据库。
通过创建一个或多个数据表进行抽样。
所抽取的样本数据量既要大到足以包含有实际意义的信息，同时又不至于大到无法处理。
2、数据探索。
数据探索就是对数据进行深入调查的过程，通过对数据进行深入探察以发现隐藏在数据中预期的或未被预期的关系和异常，从而获取对事物的理解和概念。
3、数据调整。
在上述两个步骤的基础上对数据进行增删、修改，使之更明确、更有效。
4、建模。
使用人工神经网络、回归分析、决策树、时间序列分析等分析工具来建立模型，从数据中发现那些能够对预测结果进行可靠预测的模型。
5、评价。
就是对从数据挖掘过程中发现的信息的实用性和可靠性进行评估。
二、数据挖掘在财务决策中的应用从财务分析的角度来看，数据挖掘是一种新的财务信息处理技术，其主要特点是能对会计数据库以及其他业务数据库中的大量数据进行抽取、转换、分析及其他模型化处理，从中提取辅助决策的关键性数据。
数据挖掘其实是深层次的财务数据分析方法。
分析这些数据主要目的是为企业决策提供真正有价值的信息，进而获取更大企业价值的最大化。
（一）网络经济时代企业财务分析的变化随着网络经济时代的到来，现在的财务分析与传统财务分析相比，数据使用的广泛性大大提高，而且还产生如下变化：1、财务分析信息使用者发生变化。
传统财务分析信息注重提供给现有投资者，主要为现有的投资者提供企业相关的分析资料。
在网络经济时代，随着资本市场的不断发展和完善，企业的股东结构日趋多元化，这就要求企业不仅要考虑现有投资者的分析资料要求，更要将企业推向潜在的投资者，吸引潜在投资者注意，以此增强其发展潜力。
2、财务分析导向性发生变化。
传统财务分析主要是面向过去。
在网络经济时代财务分析不仅要面向过去，更要面向未来。
由于潜在投资者的增多，财务分析信息使用者更需要的是能为其提供决策依据的信息，进而决定是否采取某一行动或决策。
这就要求企业全面分析企业内部和外部的经营发展情况和趋势，向使用者充分暴露有关未来发展前景，赢利预测和现金流量的信息。
3、财务分析时效性发展变化。
传统财务分析信息一般实时反映。
在网络经济时代，要求企业成为一个信息系统，利用网络随时向外提供信息，以满足投资者等利害关系人进入企业网页或有关搜索引擎上搜索当日、当时企业情况的需要。
4、财务分析对象范围发生变化。
传统财务分析的对象主要是有形资产。
在网络经济时代，知识资源、人力资源、企业文化资源和顾客市场资源等已成为公司最重要的资源，企业的无形资产在整个资产总额中的份额将大大超过有形资产。
将知识资源、人力资源、企业文化资源和顾客市场资源等无形资产纳人资产要素范畴势在必行。
（二）数据挖掘在财务分析中的应用由于以上变化，使得对财务分析的方法有了更高的要求。
财务数据挖掘其实是一类深层次的财务数据分析方法，同传统的财务分析相比，它具有以下特点：首先，数据挖掘所采用的基础数据更加全面，不仅包含财务报表中的数据，而且可以包括会计业务基础数据、非财务数据以及其他相关业务数据，如企业背景资料、人力资源信息等；其次，财务分析可以提供更有价值的信息，不仅可以利用钻取、切片、漂移、旋转等功能简单而直观地引导用户从多角度、多侧面观察数据，而且可以将分析数据统一管理起来，使用户在同一界面下选择分析的重点，获取所有分析数据；再次，财务分析的时效性更强，影响的范围更大，有助于吸引潜在的投资者。
利用数据挖掘技术进行财务分析的基本过程如下：1、确定财务分析对象。
定义财务分析的对象，根据财务分析的目的选择合适的分析模型，采用相应的数据挖掘方法。
2、数据收集。
数据收集是数据挖掘的首要步骤，数据可以于现有的会计信息系统，也可以从数据仓库中得到，还可以是其他业务系统中的数据。
3、数据。
数据收集阶段得到的数据可能有一定的“污染”，可能存在自身的不一致性或者有缺失数据的存在等，因此数据的是必须的。
同时通过数据，可以对数据做简单的泛化处理，从而在原始数据的基础之上得到更为丰富的数据信息，便于下一步数据挖掘的顺利进行。
数据主要包括以下内容：（1）数据选择。
搜索所有与财务分析对象有关的内部和外部数据信息，根据财务分析的目的并从中选择出适用于数据挖掘的数据。
（2）数据简化。
有些数据属性对财务分析是没用的，这些属性的存在会大大影响挖掘效率，甚至还可以导致挖掘结果的偏差。
数据简化是在对发现任务和数据本身内容理解的基础上，寻找依赖于发现目标的表达数据的有用特征，以缩减数据规模，从而在尽可能保持数据原貌的前提下最大限度地精简数据量。
（3）数据的转换。
将数据转换成一个分析模型，这个分析模型是针对挖掘算法建立的。
建立一个真正适合挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键。
4、数据挖掘。
对所得到的经过转换的数据进行挖掘。
除了完善选择合适的挖掘算法外，其余一切工作都能自动地完成。
5、结果分析。
数据挖掘的结果有些是有实际意义的，而有些是没有实际意义的或是与实际情况相违背的，就需要进行评估。
评估可以根据用户多年的经验，也可以直接用实际数据来验证模型的正确性，进而调整挖掘模型，再次进行挖掘。
6、知识的同化。
数据挖掘的最终目的是辅助决策。
决策者可以根据数据挖掘的结果，结合实际情况，将分析所得到的知识集成到财务分析系统中。
三、数据挖掘技术在企业财务分析中应用的难点数据挖掘在企业财务报表分析中的应用还是一门崭新的技术或者方法，接受数据挖掘的概念容易，但是实际将其落在实处却比较困难。
其中最重要的就是成本的负担问题。
数据挖掘功能对进行企业财务报表分析来说虽然存在优势，但前提是具备完整、正确的数据，即在建立数据仓库系统基础后，与此功能结合运用以达到事半功倍的效果。
但是企业财务报表所提供的数据本身都可能存在水分，因此需要报表使用者在经过会计信息质量分析等前提下调整或重新计算企业财务报表中的数据，然后再利用数据挖掘等技术进行财务报表分析。
数据挖掘仅仅依靠电子计算机或者软件是无法完成这项任务的，更多的是需要依靠职业人士的职业判断。
虽然在企业财务报表分析中利用数据挖掘技术还不十分成熟，相信伴随科学技术的迅猛发展，数据挖掘技术将会在未来的企业财务报表分析中扮演重要的角色。
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