数据挖掘财务分析论文

摘要：目前企业普遍面临数据爆炸、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。以下是小编精心整理的《数据挖掘财务分析论文(精选3篇)》相关资料，欢迎阅读！

数据挖掘财务分析论文 篇1：

数据挖掘在财务分析中应用的理性思考

[摘 要] 本文详细阐述了当前网络环境下财务分析的特点，论述了数据挖掘技术及其应用前提，深刻地剖析了数据挖掘技术应用于财务分析的可行性，最终指出了财务数据挖掘信息处理技术的发展前景。

[关键词] 数据挖掘 财务分析 XBRL语言

作者：吕　橙　易艳红

数据挖掘财务分析论文 篇2：

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爆炸、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爆炸、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未知的值，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性信息。

2、关联和序列发现。关联是要找出在某一事件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，数据可以来自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、数据整理。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，因此数据的整理是必须的。同时通过数据整理，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。数据整理主要包括以下内容：（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。

参考文献：

1、李剑锋,李一军,祁威.数据挖掘在公司财务分析中的应用[J].计算机工程与应用,2005(2).

2、林伟林,林有.数据挖掘在上市公司财务状况分析中的应用[J].市场周刊,2004(10).

3、李爱玲,沈宪章,李豫州.数据挖掘在财务预测中的应用[J].安阳师范学院学报,2005(2).

4、刘胜平,张启銮.基于数据挖掘技术的财务实时控制系统研究[J].财会月刊,2004(3).

5、杨春华.数据挖掘OLAP在财务决策中的应用[J].财会通讯,2002(10).

6、郭素蓉.浅谈数据挖掘在财务风险分析中的应用[J].现代企业教育,2007(14).

7、吕橙,易艳红.数据挖掘在财务分析中应用的理性思考[J].商场现代化,2006(18).

8、李静,万继峰.浅议数据挖掘技术在企业财务报表分析中的应用[J].中国管理信息化,2005(8).

9、曹明,闪四清,梁海燕.基于数据挖掘的财务预警模型设计与实现[J].计算机应用,2006(10).

10、曹中.论数据挖掘和企业财务分析[J].上海会计,2004(3).

11、郑楼英.数据挖掘技术在会计信息系统中的应用初探[J].财会研究,2007(6).

（作者单位：天津财经大学）

作者：何京舟

数据挖掘财务分析论文 篇3：

数据挖掘在公司财务分析中的应用探究

【摘要】近年来，在我国经济社会的积极作用下，各个行业实现了迅猛发展，公司内部的财务管理及分析方式也发生了较大的变化。对于这种情况而言，如果公司财务部门依然运用传统的财务分析方式开展相关工作，不但无法获得良好的工作效果，还会阻碍财务管理工作的顺利进行，甚至会对企业的经济决策造成严重的影响。若是将数据挖掘技术应用于财务分析中，将会促进财务管理质量的提升，实现公司的稳定发展。因此，本文对数据挖掘在公司财务分析中的应用进行探究。

【关键词】数据挖掘;财务分析;应用

信息技术与互联网技术在不断发展与深化改革的过程中逐渐充斥各个领域，如教育、金融、购物、旅游等，从而使得公司内部的管理及工作方式发生了较大的改变[1]。财务分析作为财务管理中的主要工作，在信息化时代的影响下，工作人员对分析手段提出了新的要求，即对计算机技术的合理运用。但在现实应用中发现，因财务分析涉及的范围较广，如公司分部和分支机构的信息、创新金融工具的信息、核心与非核心信息等，所以会产生大量的财务数据，工作人员采集这些数据时会在计算机技术的作用下变得相对容易，如果使用计算机技术分析、处理这些财务信息，十分困难的。而数据挖掘技术的运用，将会使财务分析中存在的难题迎刃而解，确保分析效率和工作质量的提升。

1、相关概述

1.1数据挖掘

1.1.1基本含义

简单来说，数据挖掘就是从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。该技术是在计算机科学的基础上进行应用的，数据挖掘方法包括统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统等，有着针对性强、涉及范围广、效率高等优势[2]。若是将其应用在公司的财务分析中，既可以解决传统分析手段存在的局限性、不确定性等弊端，还可以提高财务数据价值，为公司的各项活动的开展提供有效的数据支持。

1.1.2数据挖掘所具有的功能

首先，数据挖掘技术在运用时可发现广义的、系统的知识，并进行概念描述。这里所说的广义知识是类别特征可以进行概括描述的知识;概念描述是对某一对象的内涵或特点进行细致的描述;

其次，在对某一数据进行挖掘时，可发现其关联数据，并从中找出隐藏的关联网;

再次，数据挖掘技术既可以发现同类事物的共同特点，又能够区分出与不同事物存在的本质区别，以帮助人们更好地对知识进行分类;

最后，数据挖掘技术可以借助时间对未来的知识进行预知，比如说，通过历史和当前的数据去推测未来的数据，并做出准确的判断[3]。

虽然数据挖掘技术具有诸多优势，但在具体的应用中，要注意前提条件的合理性，只有同时满足能够清楚地定义问题、存在潜在的有意义的数据、数据中包含隐藏的知识、处理数据的费用低于应用数据挖掘技术所获得的潜在知识而增加的利益这四个条件，才能够提高数据挖掘技术的应用价值，以获得良好的数据挖掘效果。

1.2财务分析

财务分析是基于会计核算和报表资料及其他相关资料，采用专业的技术和方法，对公司等经济组织过去和现在有关筹资、投资、经营等活动的盈利、偿还以及增长能力状况等方面的事宜进行分析与评价的经济管理活动。财务工作人员在进行财务分析时，常用的方法有比较分析法、比率分析法和因素分析法，方法的服务对象包括公司的资金运作、财务政策、经营管理、投融资管理和财务报告。公司在日常的经营与发展过程中，只有将自身的财务情况进行深入、详细的分析，才能够了解整体的经济概况，以便为经济项目的顺利开展及未来的长久发展奠定坚实的基础。

2、数据挖掘技术在公司财务分析中的有效应用

2.1数据挖掘适应网络环境下财务分析的特点

当前，在国内市场日益发展的大环境下，行业与行业、公司与公司之间的竞争日趋激烈。公司若想在愈演愈烈的市场竞争中占据主导地位，除了要顺应时代的发展做好创新理念及优化管理等工作外，还要重视财务管理及会计核算所涉及的各项工作，尤其是其中的财务分析，并根据工作所需合理引入数据挖掘技术。但在实际应用中，工作人员要满足以下特点的要求：

（1）在新经济、新技术、新理念的作用下，公司的股东结构较以往相比发生了较大的变化，逐渐朝向多元化的趋势发展。在这种情况下，公司不仅要考虑并分析现有股东提出的资料和要求，还要将自己推给潜在的投资者，通过其加入来提高自己的综合实力。

（2）在互联网时代下，财务分析既要遵循“去其糟粕，取其精华”的原则保留传统分析方法中存在的优势，又要迎接未来，对新型技术进行合理的运用。通过调查了解到，因公司潜在的投资者逐渐增多，所以财务分析相关工作人员需要做的是为其提供重要的决策信息，以为后续的工作提供依据[4]。若想寻求满意的潜在投资者，就需要公司全面分析内部和外部的经营、发展情况以及未来的走向，以提高自己的吸引力。

（3）公司要善于运用网络技术包装自己，并将相关信息放在平台中，以便投资者的了解和决策。

（4）在如今的形势下，公司要注重资源的丰富性和长久性，在无形资产中纳入企业文化、顾客市场、知识以及人力等方面的资源。

2.2数据挖掘技术为财务分析提供强有力的技术支持

因数据挖掘技术的应用范围较广，所以在不同的领域中会有一定的区别，若是将其应用在财务管理中的财务分析中，数据挖掘技术将会成为一种新型的财务信息处理手段，有着抽取、转换、分析及其他模型化处理大量财务数据的功能。在运用数据挖掘技术进行财务分析时，其目的不仅仅是了解公司的各种状况，还是为公司提供更有价值的决策信息，指引公司的向前发展。据了解，在技术人员的不断研究和实践下，数据挖掘技术可在公司财务分析中进行广泛使用，存在的价值也得到了激发。

首先，数据挖掘技术得到各领域的青睐和广泛使用。在大数据时代下，各行业存在的海量數据收集问题的解决得益于大数据时代的发展。因公司财务部门对会计数据库管理系统的频繁运用，所以积累力了大量的财务数据，这些数据中囊括了各种信息。想要从中提取最有价值的信息，就要通过财务分析来实现，而财务分析效果将由数据挖掘技术决定，这样既可以保证数据的准确性与真实性，又能够发现与原始数据相关联的信息，并对隐藏于数据背后的知识进行挖掘，从而为公司的各项决策奠定基础。

其次，数据挖掘技术已成为一种操作灵活且稳定的手段。数据挖掘技术自研发至今已有数十载，正是因为时间的变迁和研究人员的不懈努力，才使得该项技术愈发成熟、稳定且容易操作[5]。将其应用在公司财务分析中，既可以使传统的分析手段得到优化，又能够便利工作人员的分析方式，使其在分析过程中获得更多有价值的信息。此外，数据挖掘技术的合理运用还将成为公司在激烈的市场竞争中处于不败地位的重要利器。

结语：

综上所述，数据挖掘技术在公司财务分析中的有效运用，通过对财务数据的深层次分析，能够帮助公司采集到更多有价值的隐藏信息，牢牢把握市场提供的新机遇，这对公司经济实力的提升及持续稳定发展将会起到推波助澜作用。

参考文献：

[1]李剑锋，李一军，祁威，等.数据挖掘在公司财务分析中的应用[J].计算机工程与应用，2005，（02）：217-219.

[2]林伟林，林有.数据挖掘在上市公司财务状况分析中的应用[J].市场周刊：财经论坛，2004，（10）：098-099.

作者：陈方舟