大數據挖掘技術在財務分析中的應用研究

■ 劉楹林（貴州電子信息職業技術學院）

當代社會經濟和科技的迅速發展，推動著大數據時代的到來，而大數據時代是一個以數據為驅動的時時代，在這一時代中，龐大的數據已經成為企業發展的資源，能夠為企業創造巨大的效益，而企業的各種交易和信息也會以數據的形式呈現出來。大數據挖掘技術可以解決人們無法處理整合的龐大的數據信息問題，有效地提高財務分析工作的效率和質量，為企業領導人員的決策提供更有力的數據支持。

一、大數據挖掘的概述

（一）大數據概念

就目前來說，世界對于大數據還沒有一個十分準確的定義，但是隨著社會發展水平的不斷提高，數據的規模和數量都在與日俱增，龐大的數據規模是人工所不能夠處理和解決的，而處理龐大的數據，這項工作也會給企業造成巨大的困難，如果不能有效的處理數據問題，就會使企業喪失在激烈的市場競爭中的競爭資本，為了避免這種問題的出現，企業必須要提高對數據的處理能力，增加數據的資本，使數據不但不會給企業帶來困擾，還會給企業帶來更大的利益。

（二）數據挖掘概念

數據挖掘是一個發現數據特征和模式的過程，在這個過程中，準確把握整個數據的概念，實現對數據的有效整合。數據挖掘的整個過程是進行學習和對數據特征的識別、預測以及模式分布等等。通過分析企業在經營活動中有一定關系的數據，并對其進行有效的分析和推測，從而進一步發掘出其中存在的關系，從而為企業提供更多保障。

（三）數據挖掘技術在財務分析工作中應用的可行性分析

經濟的快速發展，為企業創造了更多的發展機會，同時也給企業帶來了龐大的數據，而如何有效地解決這些數據，也是當待企業需要立即著手解決的問題，只有把數據轉化為效益，才能夠讓企業在激烈的市場競爭中脫穎而出，對于企業中的財務分析工作來說更是如此，財務分析是把握整個企業資金流轉的關鍵點，而數據挖掘技術在財務分析工作中廣泛應用，能夠有效地提高工作效率和工作質量。數據挖掘技術能夠為財務分析提供更為有利的保障，并且以還能夠使半結構化和非結構化的數據標準化，同時，也為企業在開展財務分析工作時提供了許多應用軟件，為數據挖掘技術在財務分析工作中的應用提供了可能。

除此以外，在財務分析工作中，應用數據挖掘技術可以將起財務數據處理更加有條理性和專業化，有利于幫助領導做出正確的決策。企業最重要的是要獲取更高的利潤，而數據挖掘技術可以幫助企業達到這一目標，有效地降低成本，合理配置資源，提高數據信息的利用率，為企業及時獲取市場上的數據信息提供條件。

二、以數據挖掘技術的視角看傳統財務分析

在數據挖掘技術的角度來看傳統財務分析，第一，傳統財務分析在做任何工作和操作時需要一定的時間和周期，具有較強的滯后性和延期性，在進行指標計算和其他數據計算的過程中，主要借助歷史數據和企業的財務報表，更加注重歷史，但是缺乏對企業未來發展的規劃，但是這種情況會使企業在未來的發展中局限于歷史，很難發現社會中發展的要求，跟隨社會發展的腳步，長久以往會使企業在激烈的市場競爭中失去競爭地位，在當代飛速發展的社會中企業每天都會更新大量數據信息，若想要推動企業發展，必須要及時挖掘有價值的信息，為企業的發展和領導人員做正確的決策等提供可靠的支持。

第二，傳統的分析很難把握全局的變化，比較片面，主要是采用定量的方式去進行財務分析和數據處理，但是這種方法僅適用于數據量較小的時候，在當代社會，龐大的數據量中，定量的方式已經不能滿足企業對數據處理的需要，定量方式已經不能夠找出在龐大數據背后，最有價值的信息，很難為領導人員作出決策提供有力的數據支持。但是，當前數據挖掘技術在財務分析中的廣泛應用，給企業提供了更有利的條件，企業可以利用數據挖掘技術，發現各種數據背后更加復雜的關系，利用充分的數據，為管理者做出科學的決策提供依據，同時也可以把數據轉化為效益，推動企業的進步發展。

第三，會計政策選擇會對財務分析產生一定的影響，而這種影響是不同的，這種影響會隨著行業的不同而產生不同，會對其可比性產生影響。另外，財務政策的選擇會對財務分析產生十分重要的影響，傳統的財務分析，主要是把企業與同行業的相比較，不同行業中的企業是無法直接進行比較的，這樣一來，就使所有的數據有一定的局限性，其包含的領域十分狹窄，也無法幫助企業管理人員正確地看待市場發展趨勢。但是數據挖掘技術可以把海量數據進行直接的收集處理，將所有的數據標準化，從而使得不同行業之間的數據比較成為可能，為企業的發展提供了更多可能。

三、數據挖掘技術在財務分析中的具體應用

（一）在財務指標中的具體應用

在財務分析中傳統的操作方法是定量分析法，而這種方法的局限性較強，主要借助歷史數據進行分析和處理，在企業中，依靠企業的財務報表，也無法計算指標，必須要等到企業的財務報表完成之后，而在之前不能進行其他操作，浪費了大量的資源和時間，具有一定的滯后性，使企業被局限在財務報表中。但是，運用數據挖掘技術，能夠有效地解決這一問題，使財務分析不必再局限于企業的財務報表中，其指標的計算也并沒有改變運算方法，但是卻可以借助數據庫中的其他數據和信息等進行處理和計算，從而得到所需要的結果，同時，也能夠將自己的業績與市場上其他企業相比，更好地把握市場動態。

（二）在投融資決策中的具體應用

投融資是每一個企業中都必須的前較為復雜的工作，企業在投資之前必須要充分考慮到各種因素環境，并且要搜集專門的數據信息和借助專門的工具去進行計算分析，整個過程較為繁瑣，大大降低了企業的工作效率。但是，數據挖掘技術可以在第一時間內收集各種有價值的數據信息，幫助企業作出正確的投融資決策。因為投融資是一項十分復雜繁瑣的項目，在傳統條件下會受到一定的限制和影響，但是利用數據挖掘技術，可以使企業擺脫傳統模型回歸模型，并且還可以根據實際需要去發掘更多相關的籌資方式，為企業進行投融資決策提供更多的可能和選擇。

（三）在財務預警中的具體應用

在財務分析中控制評價也是十分關鍵的一項，傳統的財務分析是在每一階段結束之后，將預期和結果之間進行比較，進一步分析預期和結果之間的差異及造成差異的原因。但是這樣會需要一定的周期，在這期間也會有過多的可變因素，可能會對最終的結果產生一定的影響。但是，大數據挖掘技術不需要這樣一個周期能夠在第一時間內將計算的結果和預期結果進行比較，如果最終發現計算結果和預期結果之間的偏差過大，會發出警報，提醒工作人員，從而企業能夠盡快分析其中的原因，并采取有效的方法予以解決。

四、大數據挖掘技術在財務分析中的工作流程

數據挖掘技術的智能性較強，不是傳統的單純套用算法公式的形式對數據進行運算和處理以及進一步分析，而是十分全面完善的一個整體流程，可以為企業發展和管理以及管理人員做出正確的決策提供有力的數據支持。數據挖掘技術使用的完整的流程共有六個階段，首先是要識別問題，認識到問題所在，并且根據問題去廣泛搜集信息，找到大致方向，為后續工作奠定良好的基礎；其次就要開始數據集成和數據準備，因為財務分析的數據比較分散，大數據挖掘技術需要在第一時間內搜集到分散于各個系統和用戶中的數據信息進行整合處理，在此時，需要綜合考慮到所收否滿足要求，并且根據具體要求選擇最有價值的數據信息；之后要開始模型建立，而這一環節是整個流程中最關鍵的部分，需要根據數據信息的不同去對數據進行建模分析，同時要綜合考慮到各個方面；緊接著要對模型進行評價，通常情況下，評價包括功能性和服務性的評價，根據模型的工作情況來對其進行功能性評價，根據用戶的反饋和使用情況進行服務性評價，綜合評價完成之后才能夠進行下一個流程，而這一評價對于財務分析具有十分關鍵的影響；最后就是部署應用階段，在經過實驗、使用和驗證之后將大數據挖掘技術廣泛應用在財務分析中，推動企業的進步發展。

五、結束語

大數據時代的到來，不但改變了人們傳統的生活方式，給人們帶來生活和工作等各方面的便利，也給企業創造了新的發展機遇，企業要牢牢把握這一點，將大數據挖掘技術充分應用到財務分析中，增加企業在市場競爭中的競爭資本。