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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。
数据挖掘与机器学习在财务管理中的应用数据挖掘与机器学习是当今社会发展的热点领域，广泛应用于各行各业，其中财务管理领域也不例外。
本文将从实际案例出发，探讨数据挖掘与机器学习在财务管理中的应用，旨在为读者介绍这两种技术在财务管理方面的优势和应用场景。
一、数据挖掘在财务管理中的应用1. 风险评估风险评估是财务管理中必不可少的环节。
数据挖掘技术能够从大量数据中抽取有用的信息，揭示企业财务运营中存在的隐性风险。
例如，通过对信贷客户申请信息进行挖掘，可以找出那些申请信贷的客户中，可能存在不良信用记录的个体。
这样贷款机构就能采取更加恰当的风险管理措施，减少不良贷款的风险。
2. 模型预测财务预测是企业日常运营管理中经常遇到的挑战之一。
数据挖掘技术的应用可以帮助企业构建出基于历史数据和现有情况的模型，进而预测未来的财务状况。
例如，通过对过去一段时间内企业销售数据进行挖掘，可以预测今后一段时间内的销售收入情况，从而做出相应的财务决策。
3. 数据可视化数据挖掘还能帮助企业实现数据可视化，让更多的人能够理解和使用数据。
在企业财务管理中，数据可视化能够帮助管理人员更好地理解企业财务状况，并且及时发现财务状况中的异常现象。
例如，通过数据挖掘技术所创建的企业财务报表，可以使企业管理人员对财务状况有更加清晰的认识。
二、机器学习在财务管理中的应用1. 告警监控机器学习技术可以通过对大量数据进行学习，进而建立出模型，可以根据过去的数据对未来的数据进行预测。
在财务管理中，机器学习技术可以用来监控各种财务数据，如账户余额、现金流量等，及时发现可能存在的风险，并告警提示。
2. 自动化预测机器学习技术不仅可以在财务管理中进行风险监控，还可以对财务数据进行分类、回归、聚类等处理，进而预测财务状况。
例如，通过对企业销售数据的机器学习分析，可以预测未来的销售收入情况，为企业的财务预测提供更加准确的依据。
3. 自动化辅助决策机器学习技术还能够应用于企业财务决策的支持，帮助企业管理人员快速地做出恰当的财务决策。
财务报表数据挖掘技术的研究与应用财务报表是企业财务状况的重要反映，对于投资者、债权人、管理层以及监管机构等各方都具有重要意义。
然而，传统的财务报表分析方法往往只局限于一些明显的指标，无法真正揭示企业的实际运营情况。
因此，财务报表数据挖掘技术的应用，成为了现代财务分析的热门话题。
一、财务报表数据挖掘技术的概述财务报表数据挖掘技术是指利用统计学、计算机科学、人工智能等技术，对大量的财务数据进行预处理、数据挖掘、分析和可视化展示，以期从中发现隐含的关联和规律。
该技术可以帮助财务分析师更好地理解企业的经营状况和趋势，提高分析的精确度和有效性。
二、财务报表数据挖掘技术的应用领域（一）财务诊断：财务报表数据挖掘技术可以帮助分析师更好地发现企业的盈利模式、经营风险和运营效率等问题。
例如，分析企业的应付账款和应收账款数据，可以发现企业的供应链是否畅通、销售收款情况等。
（二）财务预测：通过对历史数据的分析和挖掘，可以预测企业未来的收入、利润和现金流等财务指标。
例如，分析企业的营业收入变化，可以预测未来的收入走势，分析企业的销售成本，可以预测未来的毛利率。
（三）财务风险管理：利用财务报表数据挖掘技术，可以发现企业的风险点，提出相应的风险应对方案。
例如，分析企业的资产负债表，可以发现企业的负债结构和还款能力，从而提出风险预警。
三、财务报表数据挖掘技术的具体方法（一）数据清理：清理数据中的异常值、重复值、缺失值等，以保持数据的准确性和完整性。
（二）数据预处理：对数据进行标准化、归一化、平滑化等预处理操作，以消除随机误差，体现数据的趋势性。
（三）特征提取：提取与所要研究的问题相关的特征参数，例如提取营业收入的增长率、毛利率等。
（四）模型训练：根据问题的特点，选择适合的模型进行训练，例如决策树模型、神经网络模型等。
（五）模型评估和优化：对训练的模型进行评估和优化，以提高模型的预测准确率和稳定性。
四、财务报表数据挖掘技术的局限性（一）信息不对称：财务报表数据挖掘技术受到企业信息披露的影响，如果企业的信息披露不完整或不准确，可能会影响数据挖掘的结果。
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。
财务管理中的数据挖掘应用财务管理是企业经营管理的重要组成部分，其核心是对公司的财务状况进行评估、分析和优化。
而随着信息技术的迅猛发展，数据挖掘技术已经成为了财务管理的重要工具之一，可以帮助企业更好地利用和分析财务数据，在决策和经营活动中发挥更大的作用。
一、数据挖掘在财务管理中的应用1.预测模型建立数据挖掘技术可以通过建立预测模型，预测企业的经营结果及特定业务的变化趋势。
例如，通过对历史销售数据进行分析，建立销售量预测模型，可以帮助企业预测未来的销售趋势和销售量增长情况，以便为企业的产品定价和市场策略提供支持和决策。
2.数据分析与决策支持数据挖掘技术可以帮助企业分析财务数据，包括资产负债表、利润表等财务报表。
通过对这些信息进行分析，企业可以更好地了解自己的业务情况，挖掘潜在问题，并制定针对性的战略和解决方案。
此外，数据挖掘还可以帮助企业将经营绩效和关键指标进行数据化分析和比较，以便更好地指导企业的日常管理决策。
3.欺诈检测与预防财务欺诈是企业面临的一大风险，数据挖掘技术可以帮助企业检测和预防欺诈。
通过对财务数据进行挖掘和分析，可以发现正在进行的或者即将发生的欺诈行为，以便及时采取措施，减少财务风险。
二、数据挖掘在财务管理中的优势1.提高经营效率数据挖掘技术可以帮助企业快速分析丰富的财务数据，从而为企业的经营决策提供支持和指导。
通过对富有价值的数据进行分析，企业可以更好地了解自己的业务情况，及时调整战略，提高经营效率。
2.精细化管理数据挖掘技术可以帮助企业进行精细化管理。
通过对数据的挖掘和分析，企业可以更好地了解自己的业务情况，挖掘出那些可能被忽视的问题，以及估算业务中存在的资金风险，从而可以指导企业的调整和决策。
此外，通过精细化管理，企业可以更好地提高其与金融机构的谈判和协商能力，增强企业的资金流动性。
3.提高预测准确性数据挖掘技术可以帮助企业更准确地预测其财务状况。
通过对财务数据进行挖掘和分析，可以为企业提供准确的预测结果、风险评估以及最优决策方案。
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。
数据挖掘技术在财务分析中的应用研究随着科技的不断进步和财务数据的不断积累，财务分析也在不断向更高级别、更科学化的方向发展。
数据挖掘技术作为一种新型的信息处理技术，已经在财务领域得到了广泛的应用。
本文将探讨在财务分析中，数据挖掘技术的应用研究。
一、数据挖掘在财务分析中的基本概念数据挖掘，即从大量的数据中，发现其中有用的信息和知识的过程。
财务分析则是针对财务数据进行分析，以便得到公司财务状况的详细报告。
数据挖掘技术与财务分析结合使用，可以更精确地找出财务数据中的规律和趋势，更及时地获取财务信息，更有效地作出决策。
数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则、机器学习等几类方法。
其中，分类方法可用于财务数据的预测，聚类方法可用于寻找相似的财务数据，关联规则方法可用于寻找财务数据之间的关联性，机器学习方法可用于训练模型，预测财务数据变化趋势等。
二、数据挖掘技术在财务分析中的具体应用1、财务风险预测在公司经营过程中，难免会出现各种风险。
数据挖掘技术可以通过对财务数据的分析，预测公司的财务风险。
如通过分析公司的财务指标、股票价格等数据，可以预测公司是否会陷入债务危机、是否会出现股票下跌等风险。
2、财务数据分析数据挖掘技术可以对公司的各种财务数据进行分类、聚类等分析方法，以此来识别财务数据中的规律和趋势。
比如可以通过分析公司的利润、成本、资产等财务指标，来评估公司的财务状况。
3、评估投资风险投资是公司经营过程中不可缺少的一部分。
数据挖掘技术可以通过对公司的财务数据的分析，来评估投资的风险和潜在收益。
如通过分析公司的财务指标，可以评估公司的运营能力、增长潜力、风险等，进而对投资决策进行更好的指导。
4、预测财务业绩财务业绩是公司经营状况的重要指标之一。
数据挖掘技术可以通过分析历史财务数据，预测未来业绩的变化趋势。
通过对公司的销售情况、资产负载、现金流等数据进行分析，可以更准确地预测公司的未来财务业绩。
三、数据挖掘技术在财务分析中的挑战数据挖掘技术在财务分析中的应用虽然得到了广泛的认可，但仍然面临着一些挑战。
数据挖掘在财务领域的应用
数据挖掘在财务领域的应用非常广泛。
它可以帮助企业利用海量
的财务数据，分析和挖掘出隐藏在数据中的有价值的信息，提供对决
策的支持和指导。
以下是一些主要的应用：
1. 风险管理
数据挖掘可以帮助企业识别和评估风险，以便提前采取措施。
它
可以通过分析投资组合、信用评级等数据，预测市场波动和金融风险，使企业能够及时调整投资策略。
2. 财务分析
数据挖掘可以通过对财务数据的分析，识别出企业的优势和劣势，找出经营问题的症结所在，从而在制定财务决策时提供依据。
基于数
据挖掘结果，企业可以对预算、成本、利润等方面进行深入分析，以
便精确掌握企业的财务状况和经营趋势。
3. 诈骗检测
数据挖掘可以通过分析交易记录、客户信息等数据，识别出异常
交易和欺诈行为。
它可以识别出恶意交易者和金融犯罪分子，有助于
保护企业的资产安全。
4. 信用风险评估
数据挖掘可以通过分析客户的信用历史、收支情况、借贷记录等数据，预测客户的还款能力和信用风险。
它可以帮助银行等机构制定个性化的信用评估策略，更加精确地评估客户的信用等级，减少信用风险。
总之，数据挖掘在财务领域的应用有助于企业更好地了解和掌握自身的财务状况，预测市场动向和风险，优化投资策略和贷款风险管理，提高财务决策的准确性和效率。
数据挖掘在公司财务分析中的应用作者：王颖来源：《今日财富》2017年第30期随着科学技术的不断发展，信息化网络化的时代到来。
信息化和网络化在带来大量信息满足人们需求的同时也带来了信息安全难以保证、信息真伪难以辨别的难题。
在公司发展过程中，也面临着数据激增无法挖掘有效信息并加以利用的困难。
数据库的出现只满足了数据的输入、查询和统计的要求，并不能够挖掘出数据背后隐藏的可用信息，而数据挖掘就做到了这一点。
一、数据挖掘的概念通俗来说，数据挖掘即是从大量模糊的不完全、无规则、有噪声的实际数据中提取有用的信息和知识的过程，这一过程中同时涉及到统计学、机器学、人工智能、数据库管理等多种学科，具有对数据进行描述、分类、聚类、关联以及预测的功能，在特定领域中有十分重大的实际应用价值，在各种信息集聚的今天，数据挖掘是提高决策者决策效率、决策能力以及提升决策正确性的重要保障。
二、数据挖掘的产生及其功能（一）数据挖掘的产生数据挖掘在30世纪末被提出，是在数据库的基础上发展而来的，指在大量的、具有噪声的、不完全的甚至模糊的随机数据中提取有用知识和信息的过程。
发展至今，数据挖掘经历了漫长的研究过程，截至目前已成为了人们运用、分析数据的主要手段之一，是提高决策者决策能力，提升决策正确性的重要保障。
数据挖掘产生的原因在于数据挖掘能够将数据上升到知识的层面，为相关人员的决策提供可靠的参考依据，通过数据库对数据进行输入、查询和统计，能够帮助相关人员发现数据仓库不同模型与数据之间的紧密关系，进而相关人员或者决策者可在模型与数据关系的帮助下寻找到数据之间潜在的隐含性联系，并以此为依据对数据走向、模型发展变化等进行有效预测，最终作出决策，在信息爆炸的今天，数据挖掘技术为大量信息的处理提供了可能。
大量研究证实，将数据挖掘技术应用到企业财务分析之中由突出作用，可帮助企业决策人员从大量信息中发现、提取隐含的具有深刻意义的数据，并能够通过对数据进行估计、预测、聚类、描述、检测偏差等方式为决策人员的决策提供参考依据。
传统上，大部分企业财务分析人员在进行财务分析时习惯于采用经验主义的方法，即根据对象的过去，来观察、估计该属性未来的数值，该方法具有较大的不确定性和随机性，并且对于分析人员自身的素质有着较高要求，受人的因素影响较大，使用该方法所得出的结果往往不够准确甚至存在较大误差。
数据挖掘则可以很好的解决上述问题，通过对关联和序列的发现，能够排除人的因素对结果的影响，保证预测的准确性。
此外，数据挖掘中的聚类技术，通过将数据库中的记录划分为有意义的子集，可最大限度的提出不相关数据对最终分析结果的干扰。
（二）数据挖掘的功能①数据挖掘能够发现数据之间的密切联系。
数据挖掘能够分析出数据与数据之间潜在的联系，并组建出数据关联网，进行高效的信息传递。
②数据挖掘能够对同类特征知识和不同类的特征知识进行分类和归纳。
③数据挖掘具有推测未来数据的功能。
数据挖掘能够根据过去和当前的数据资源，对未来的数据做出预测并加以分析。
三、公司财务分析（一）公司财务分析的现状伴随着我国经济的高速发展，公司的发展速度也十分迅猛。
信息化时代的到来也为公司发展提出了更高的要求。
财务系统作为公司系统中最为重要的部分，掌控着公司的经济运营状况，同时，财务数据量大，信息得不到有效的处理也成为公司发展的阻碍。
在我国大部分的公司中，财务分析工作仍停留在效率低下的手工分析上，这种财务分析的方式有许多的不便之处，比如分析结果缺乏动态性、时效性差、分析范围狭窄等，总之，这种分析方法已经不能满足发展的需要。
（二）数据挖掘在财务分析中应用的可行性首先，公司在激烈的市场竞争中想要保持良好的发展态势，对各方面的要求会不断提高，财务分析也不例外。
伴随着科技的进步，信息量的增多，传统的财务分析方式已经不能够适应经济的快速发展。
由数据库技术发展而来的数据挖掘技术不但能够对大量数据进行保留和统计，还能够透过现象看本质，分析出不同数据之间隐藏的联系，并得出结论，极大地提高财务分析的工作效率。
其次，在网络化时代，公司要向多元化发展才能长盛不衰。
因此，财务分析不仅要对大量的数据进行分析还要对现有资源以及潜在资源进行分析和预测。
在对公司现有的发展情况正确认识的同时，对公司未来发展趋势的预测也能够为公司及时调整运营模式，更好地适应市场环境提供间接的依据。
最后，一个公司的有形资产是其物质基础，那么无形资产就是其精神基础。
无形资产包括公司文化、公司特有的规章制度、知识储备、市场资源等，无形资产的价值要远远超过有形资产。
无形资产可以为公司的在激烈的市场竞争中保持优势提供可靠的精神基础。
在网络飞速发展的当下，将无形资产列入公司财务分析中已经是很有必要的，也是大势所趋。
（三）运用数据挖掘进行财务分析的必要性在信息网络化飞速发展的今天，信息量高速增长，公司的财务分析不再仅仅局限于传统的数据统计，而是有了更高的要求。
数据挖掘技术的诞生很好的解决了数据量大、数据处理成本较低的难题。
从某种程度上讲，在市场竞争日益激烈、日益严峻的今天，财务决策的时效性变得十分重要，企业财务决策是否正确将直接关系到企业自身能够得到长期可持续发展，财务分析的重要性在此可见一斑。
相较于传统分析技术，财务挖掘技术实现了对大量财务信息的快速、有效提取，既是提高财务分析效果和效率的关键所在，同时也是提高财务人员信息处理能力、利用能力和决策能力的重要手段之一。
传统意义上的财务数据查询由于缺乏对数据信息进行分析和查询的能力，因此仅属于一种支持日常操作的事务处理，其主要面向数据的应用，因而决策者无法通过其对某个主题的相关数据进行多维度的比较、分析。
而数据挖掘技术所展现的序列导向及多维度的特点则能够帮助财务人员对财务信息进行有效分析，因而可显著提升人员财务信息应用能力。
另外，数据挖掘技术还可有效解决财务信息的噪声问题，在互联网信息技术不断发展的今天，企业在获取企业内部信息、各关联方信息以及外部信息的过程中难免会出现信息过量的问题，如何在海量信息中迅速提取对决策有用的信息是当前各个企业面临的首要问题，此时，数据挖掘技术的出现使得问题的解决有了可能，大量实践研究证实，数据挖掘技术能够在海量信息中分辨、挖掘出对财务决策有用的信息，最大程度的减少信息噪声对决策者决策的影响。
最后，数据挖掘技术还可显著提升企业财务分析的智能化水平。
四、运用数据挖掘进行财务分析的基本步骤①分析对象，识别问题。
这是数据挖掘的第一步也是数据挖掘的基础，只有找准分析对象，有目的性的对财务数据进行分析和挖掘，才能既提高工作的效率，又真正的发挥数据挖掘的优势。
一般情况下，企业典型的财务决策包括投资、筹资、成本以及销售决策几大类别，为保证财务分析的针对性和有效性，在运用数据挖掘进行财务分析之前，首先应当明确具体的决策问题以及需要达到的决策目标，然后再根据目标对需要挖掘的数据进行划分，最后再对数据进行准确定义，以企业的投资决策为例，企业在运用数据挖掘技术对投资决策进行财务分析时，为确保分析的实效性，在实践过程中应当把握以下几点：（1）安排专业财务人员建立数据库模型，动态掌握企业可支配的资金额度；（2）安排专业财务人员在充分考虑本企业实际情况的基础上编制投资方案，明确具体的投资计划，做好投资方案的可操作性评估和项目投资回报评估；（3）通过投资收益分析做出可靠的收益预算，以最大限度的获取投资收益。
②提供数据。
数据挖掘作为一项先进的技术，其对数据的种类也是有选择的，在完成对象分析、问题识别后，紧接着应当根据不同的分析需求在相关数据库信息中选择合适的数据，提前做好数据准备，寻找的数据必须是与财务分析对象相关并且适合进行财务分析的数据，以保证数据挖掘的真实性和分析结果的有效性。
另外，数据准备具体包括数据集成、选择以及预处理三个步骤，每个步骤均有着自身鲜明的特点和不同的工作侧重点，为提高工作效率和工作质量，实际操作过程之中应当对上述三项步骤进行明确区分，一般而言，数据集成的主要目的在于剔除虚假数据、去除信息噪声同时对数据库运行环境中的数据进行合并处理；数据选择的主要目的在于进一步缩小数据处理的范围，通过数据集合来保证数据挖掘的有效性；数据预处理的主要目的在于进一步解决数据挖掘工具局限性的问题。
数据准备完成以后，将所有收集的数据建立为一个分析模型，即确定一个数据挖掘的基本规则，可大大提高分析的准确性。
③数据挖掘。
数据挖掘可将繁杂的数据自动转换为分析结果，作为整个工作的重心和核心步骤，数据挖掘是否有效，不仅将直接决定最终工作成果质量的高低，也将直接影响到数据分析准确性的高低。
完成数据准备、收集之后即可开始对数据进行深入的挖掘处理，数据挖掘内容主要包括挖掘工具选择、挖掘操作选择等环节，不论哪一环节在挖掘过程中均应当牢牢把握以财务分析核心思想为指导的工作原则，保证所挖掘的数据具有合目的性和针对性。
④结果整理与转化。
数据结果的整理与转化可以说是数据挖掘的成果展示，其内包含了最有价值的信息，数据挖掘最终是要为财务分析服务的，只有将所挖掘的数据进行更深一步的整理和转化，形成财务分析报告，才能保证数据为财务分析所用，才能充分发挥数据挖掘技术在提高财务分析效率和质量中的作用。
五、案例分析以某电商企业为例，该企业按照分析对象、识别问题，提供数据，数据挖掘以及结果整理与转化四个步骤进行财务分析工作后取得了显著成效。
在运用数据挖掘进行财务分析工作分析之前，该企业业务急剧增长，在实际工作中面临着会计工作不够规范标准、内部控制制度不完善、风险预警机制不健全、财务人员紧缺、财务人员素质有待提升等问题，传统财务分析方法开始不能适应企业发展的需要，企业会计模式亟待变革和创新。
为此，该企业公司财务分析中引入了数据挖掘概念，在全企业范围内建立了财务报表自动生成模式以及统一的会计核算管理体系和信息标准，实现了内部交易的自动管理以及财务报告的“—键式”生成，有效降低了财务人员工作强度，同时企业管控能力显著增强、财务数据质量稳步提升。
六、结束语数据挖掘技术已经广泛的应用于各行各业，其发展势头不可小觑。
在信息网络化的时代，信息的大量激增为数据挖掘技术提供了用武之地。
大量的分析表明，数据挖掘技术的运用极大地解决公司财务分析所面临的难题，也为公司进行组织决策提供了可行性的建议。
因此，应该推动数据挖掘技术的普及，为公司的财务工作者提供更大的便利，使公司财务分析能更加适应和满足网络信息化时代的发展速度和发展要求。
（作者单位为优众网势（天津）软件有限公司）。
