數據挖掘技術在財務分析中的應用

[摘 要] 數據挖掘技術是多學科交叉的新興技術，它是隨著數據的大量積累以及市場競爭對信息與知識的迫切需求而產生和發展起來的，并逐漸成為人們關注的熱點。它將傳統的數據分析方法與處理大量數據的復雜算法相結合，為探查和分析新的數據類型以及用新方法分析舊有數據類型提供了令人振奮的機會。將數據挖掘技術應用于財務分析，不僅拓寬了財務分析的范圍，而且還可以發現那些隱藏在財務報表數據中的信息，對于幫助管理層做出及時、適當的決策是很有價值的。

[關鍵詞] 財務分析;決策樹;聚類;關聯分析

[中圖分類號]F275;F232[文獻標識碼]A[文章編號]1673-0194(2009)02-0034-05

一、研究背景

數據挖掘技術主要應用于商業、醫學、科研領域，著眼于海量數據集存儲、檢索與處理，目標是從繁冗復雜的數據對象中找出其相關性。誠然，大多數公司的財務分析所需要的一些數據相對有限，尚不能稱得上“海量”，但是如果能從另一個角度去換位思考，或許能得到意想不到的效果，為更深層次的財務分析作準備。

當前，大多數公司的財務分析是用一些財務指標來反映本公司的經營情況，分門別類、分項列出，先總體、后局部，個別異常個別說明。這種分析方式是正確的，然而很多情況下財務人員會忽略數據的相關性，無法抓住問題的實質，進而影響財務分析的準確性、全面性。造成這樣的情況，一是由于財務數據范圍相對較小，容易根據一些財務指標直觀上發現問題，這就往往使人們忽視管理與經營上的不足;二是財務人員的知識水平相對有限，無法從更深層次角度去分析報表數據。……