利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析上市公司財(cái)務(wù)狀況

[摘 要] 利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的聚類分析方法進(jìn)行財(cái)務(wù)分析#65377;選取幾個(gè)核心的財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)，利用SPSS分析軟件對(duì)我國上市房地產(chǎn)公司進(jìn)行聚類分析，將其分類，為投資者提供最佳的決策依據(jù)#65377;

[關(guān)鍵詞] 數(shù)據(jù)挖掘;聚類分析;財(cái)務(wù)分析

[中圖分類號(hào)]F275[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A[文章編號(hào)]1673-0194(2009)03-0030-03

1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

從商業(yè)角度來看數(shù)據(jù)挖掘是一種新的商業(yè)信息處理技術(shù)，其主要特點(diǎn)是對(duì)商業(yè)數(shù)據(jù)庫中的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取#65380;轉(zhuǎn)換#65380;分析和其他模型化處理，從中提取輔助商業(yè)決策的關(guān)鍵性信息#65377;數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的#65380;不完全的#65380;有噪聲的#65380;模糊的#65380;隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的#65380;人們事先不知道的#65380;但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過程[2]#65377;

數(shù)據(jù)挖掘的分析方法有許多，如關(guān)聯(lián)分析#65380;聚類分析#65380;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹等#65377;它被應(yīng)用到公司客戶關(guān)系管理#65380;投資項(xiàng)目決策#65380;銀行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和金融市場股價(jià)分析等眾多領(lǐng)域#65377;

2 聚類分析

聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的重要分析技術(shù)，是通過數(shù)據(jù)建模簡化數(shù)據(jù)的一種方法，研究成果主要集中在基于距離和相似度的聚類方法#65377;就數(shù)據(jù)挖掘功能而言，聚類能夠作為一個(gè)獨(dú)立的工具獲得數(shù)據(jù)的分布狀況，觀察每一簇?cái)?shù)據(jù)的特征，集中對(duì)特定的聚簇集合作進(jìn)一步的分析，聚類分析主要針對(duì)的數(shù)據(jù)類型包括區(qū)間標(biāo)度變量#65380;二元變量#65380;標(biāo)稱變量#65380;序數(shù)型變量#65380;比例標(biāo)度變量以及由這些變量類型構(gòu)成的符合類型[5]#65377;

稱為數(shù)據(jù)……