數據挖掘在公司財務分析中的應用探究

劉哲 張爽 苗得慶

1. 貴州食品工程職業學院 貴州 貴陽 551400；

2. 貴州財經職業學院 貴州 貴陽 551400

1 數據挖掘定義

數據挖掘，在20世紀90年代便有國外學者對其定義及重要性做出了相關闡釋，比如1998年，WilliamE等相繼提出并且設計了3種關于數據挖掘的方法，該方法主要對交易往來的一些信息做出財務分析，為以后的學者對這一方面研究提供了大量的參考意義。我國有學者認為數據挖掘隸屬于人工智能技術，具有廣泛用途，由于現如今的數據具有很多圖像化、復雜性的特點，運用原始的方法不能高效率的提取有用信息。而數據挖掘技術通過各種手段，如：關聯、聚類等，可以很好地進行數據深層次分析。綜上所述，數據挖掘就是通過一系列算法和模型對于所隱藏的數據進行挖掘和整理分析，其中包括結構化數據和非結構數據，然后將所得到的數據進行回歸、判別、聚類等分析，最終得出更加準確的數據供管理者進行決策。由于這些企業每天的業務量數不勝數，其產生的數據也需要進行高效的整合和分析，數據挖掘便可以提供一個可以進行信息處理的平臺，將數據進行收集整理，然后在企業之前確定的管理目標范圍內篩選獲得的數據，提高分析精準度[1]。

2 數據挖掘技術具有的特點概述

2.1 基于大規模數據的特點

隨著我國各行各業信息化程度的日益加深，數字經濟產業規模不斷擴張，不同行業中的大、中、小不同規模的企業財務相關數據的累積速度呈現爆炸式增長。……