數據挖掘及可視化技術在財務分析中的應用

【摘 要】傳統財務分析主要基于歷史財務報表數據，針對過去工作和結果進行評估，實時性差，往往只注重財務指標的分析，因此有較多的局限性。數據挖掘以及可視化技術能夠滿足多樣性系統交互需求，如生產、物流以及財務系統等，并開展多元化分析操作。論文首先分析了數據挖掘及可視化技術的應用需求，搭建了應用框架，闡述了在財務指標及非財務指標中的具體應用，最后提出了在應用中應該注意的幾個問題。

【關鍵詞】大數據；數據挖掘；可視化；財務分析

【中圖分類號】F270.7；F275 【文獻標志碼】A 【文章編號】1673-1069（2024）04-0135-03

1 引言

對于整個網絡時代而言，數據規模十分龐大，企業不僅每天會接收大量數據，經營活動開展過程中，也會涉及眾多數據信息的記錄與保存。如何能夠確保相關數據能夠為企業管理提供最大的效益？這必須體現大數據挖掘技術價值。從近些年發展狀況來看，隨著數據分析和大數據技術的廣泛應用，企業財務分析領域也受到很大影響。

2 數據挖掘與數據可視化

大數據挖掘是運用專門的工具和技術，從各種來源獲取的海量數據中，探索并解讀其中蘊含的模式和趨勢的活動。其核心目標是揭示隱藏在數據深處的關聯，以增強企業對市場動態的理解，優化運營策略，強化風險管理和預測商業機遇。

數據可視化，則是將大規模數據集轉化成視覺元素，如詞云、條形圖、樹狀圖等，以直觀呈現數據的特征和結構。這一過程借助于數據分析和可視化軟件，旨在挖掘并揭示數據中未被察覺的見解和洞察。

數據挖掘和數據可視化是在不同級別處理和呈現數據的方法。大數據挖掘側重于從海量數據中發現有價值的信息和見解，而數據可視化則以圖形方式直觀地展示分析結果，以幫助用戶理解和應用這些結果。二者相輔相成，共同構成完整的數據分析和實施流程。

3 數據挖掘和可視化在財務分析中的應用需求

3.1 傳統財務分析只關注過去

傳統財務分析側重于對歷史財務報告數據的審視，其核心在于評估過往業績與結果，而非預見未來。在經營決策的視野中，企業更應著眼未來，故此，傳統的財務分析方式顯得局限，無法提供前瞻性的預判。相比之下，大數據挖掘技術能夠揭示數據間的關聯性，運用模型剖析數據動態，從而為企業的未來業務拓展開辟新的可能，對公司的持久發展進行有力的預測和評估。

3.2 傳統財務分析實時性差

通常情況下，財務分析的核心是基于財務報表的數據。公司在進行此類分析時，往往依賴于月度、季度或年度的財務報告發布，這可能造成分析結果對現實狀況的滯后反映，無法精準映射即時需求，因而限制了有效的預測制定。然而，大數據挖掘技術運用預設的模型和流程，能夠依據企業實時的財務數據進行連續分析，確保分析的時效性和精確性，同時大幅削減人力成本。

3.3 數據量非常大，人工識別有效數據并進行準確分析局限性大

在“互聯網+”時代背景下，社會與企業正置身于一個數據泛濫的新紀元。如何在無盡的信息洪流中甄別并獲取有價值的業務數據，已然成為一項艱巨的任務。單純依賴人工進行逐項搜索和篩選，顯然已無法適應這樣的需求。于是，大數據挖掘技術應運而生，其目標在于從龐大的數據集中鑒別出關鍵信息，探究數據間的內在聯系，以此加速其實現對實際業務運營的有益影響。

3.4 傳統財務分析只注重財務指標的分析，忽視非財務指標的分析

傳統的財務分析僅基于財務報告指標，分析方法相對簡單。其中最重要的是比率分析方法和比較分析方法，而這兩種方法都只能反映一個公司的歷史經營活動情況，對于服務質量、人力資源、營銷效果、顧客滿意度等一些重要的非財務指標都無從涉及。非財務指標的深度剖析不僅局限于彼此的互動研究，大數據挖掘技術的引入拓寬了視野，使其能夠揭示這些指標與財務數據之間隱含的聯系，這對于企業決策的精確性提升具有顯著影響，從而驅動經濟社會的高效增長。

4 數據挖掘及可視化技術在財務分析中的應用框架

作為財務管理體系的重要組成單位，財務分析即利用大數據技術進行財務分析框架建設，其不僅能夠幫助企業實現成本控制目標，同時也可以提高管理能力，這些均能夠為穩定財務經營狀況創造良好基礎條件。

4.1 數據挖掘與可視化技術流程

在初步探討了大數據挖掘的核心理念之后，即通過數據挖掘手段揭示海量數據的內在特性，并構建模型揭示數據間的潛在關聯，以支持業務策略的制定。大數據挖掘的完整流程包含：原始數據獲取—關鍵信息篩選—前期數據清理—深入挖掘—結果解讀與驗證—可視化呈現，如圖1所示，這一系列步驟構成了挖掘價值的完整鏈條。

4.2 數據挖掘和可視化技術下的財務分析框架

構建財務分析框架，如圖2所示，其核心在于高效整合和利用大數據資源。首先，確定數據輸入渠道，它不僅涵蓋傳統的財務報表，還包括豐富的非財務信息，這些都是關鍵的數據來源。其次，執行數據采集和精細清洗，目標是提煉出對企業運營至關重要的信息或特定業務分析所需的有針對性數據。進入數據深入挖掘階段，企業需借助大數據平臺的工具和技術，運用相應的編程語言和算法模型，對篩選出的財務數據進行深度處理和細致剖析，以揭示潛在的關聯性和趨勢，從而為決策制定提供有力的支持，預警并有效管理風險。最后，數據可視化環節至關重要。通過圖表和圖形化呈現，將復雜的財務分析結果轉化為直觀易懂的形式。這些可視化成果使得財務數據及其指標變化一目了然，極大地提升了數據解讀的效率和可操作性，使得大數據挖掘的價值得以最大化地展現和應用。

5 數據挖掘與可視化技術在財務分析中的應用

5.1 在財務指標中的應用

在財務分析的廣闊領域中，債務償還能力、盈利能力及成長潛力的評估占據核心地位。在現今數據挖掘和可視化技術的支持下，這些關鍵指標的數據收集與整理后，只需運用相應的公式即可自動完成計算。進一步地，這些計算出的數值能夠被轉化為直觀的可視化圖形，確保每個指標都有其獨特的視覺表示，從而提升理解和解析的效率，方便信息使用者更加直觀地使用信息。

大數據挖掘技術對財務數據指標的分析，延續了傳統財務數據分析的概念和計算公式，但相較于傳統的財務剖析方法，數據挖掘技術在財務指標計算上的革新主要體現在以下幾個核心領域：一是它顯著提升了分析的時效性。數據挖掘技術構建了無縫的數據流通平臺，實現了財務、物流和生產數據的即時共享和動態交互，無論何時何地，都能迅速響應多樣的分析請求。二是它強化了數據分析的精確度。通過集成運用，數據挖掘技術能精確到毫厘級別地進行數據傳輸，從而極大地提高了財務指標計算的精準度，超越了人工分析的局限。三是信息更易懂。企業的信息使用者中有些是非專業人士，對于財務數據不能有很好的理解，數據可視化讓復雜的數據簡單化，各類指標可以在一張圖表中生動地表現出來，變化趨勢也能一目了然。

5.2 在投融資決策中的應用

決策是選擇最優方案的過程，在傳統的財務管理實踐中，決策過程往往依賴于財務專家的個人洞察力。然而，隨著數據挖掘技術的融入，決策者現在能夠從海量信息中揭示隱藏的相關性，并構建有效的分析模型。例如，評估投資項目時我們常用現金流量折現法，其中用于估算資產公允價值的折現率，在傳統方法下，主要基于財務專家的主觀評估。但采用數據挖掘技術后，系統能自動檢索相關數據，建立數據之間的聯系，形成折現率模型，并通過歷史數據進行驗證和優化。因此，當需要確定資產的公允價值時，決策者只需輸入必要的參數，模型就能即時提供精確的計算輸出，決策自然更加快捷。另外，數據挖掘技術在評估股權投資的可行性中也有很重要的應用，具體如表1所示。

5.3 在金融預警中的應用

大量的數據分析需要投入大量的成本和時間，這在很大程度上制約了金融預警的有效性，而數據挖掘技術使海量數據的獲取成為可能，很好地解決了該局限性，數據挖掘技術構建的系統自動獲取企業的歷史數據，實現跨地域、跨時間的深度分析。它還具備適應性，能夠根據年度內外部條件的變化調整分析結果，提升預測的準確性。例如，運用調整過的預算對比模型，該模型排除了現金擔保的影響，通過對比預計現金流量或實時現金流，能有效辨識現金流異常，進而強化現金管理。再者，應用聚類分析方法，可將客戶分類為不同的信用級別，這些等級可用于構建多維度的客戶和區域清單，有助于管理層更嚴格地跟蹤應付賬款的狀態等事務。

引入大數據指標建立金融風險預警模型，利用數據挖掘技術，對有效信息進行處理，形成相關大數據指標。我們用實證研究來證明引入大數據指標后的預警更具有效性。試著運用Logistic方法，先是用獲取單純的財務指標建立了金融風險預警模型，后又建立了大數據指標背景下的金融風險預警模型，以鋼鐵行業中的龍頭企業為樣本，用來測試兩個模型的預警效果。將50個樣本數據代入模型得到的結果如表2所示。

對比兩種模型的檢驗效果，結論如下：運用大數據技術后的金融預警模型對比未使用大數據技術的原始模型，總體預測準確率提高了。

6 數據挖掘技術在財務分析中的應用保障

6.1 完善數據基礎設施

數據挖掘技術的應用離不開較為完善的數據基礎設施。數據基礎設施由信息基礎設施和數據管理層兩部分組成，信息基礎設施包括能夠匹配多樣性算力、多類型融合存儲的計算、存儲、網絡等硬件設備。數據管理層由操作系統、數據庫系統及大數據系統等組成，構成數據全生命周期管理的軟件設施，實現多源數據的智能協同和融合處理，以應對更實時和智能的數據挖掘技術應用需求。

6.2 建立相關數據管理制度

規范數據記錄流程，制定數據采集的相關職責及考核制度，以確保數據源的時效性和準確性，避免數據獲取渠道存在不真實問題；明確數據分析的方法和步驟，加大過程的監督力度；構建或引進數據品質評估框架，建立和組織數據挖掘分析評價機構，不定期評價數據挖掘結果，及時發現問題和解決問題。

6.3 人才培養和團隊建設

數據挖掘及可視化技術應用離不開技術人員的充分參與，因此需要打造完善的人才培養機制，投入經費大力培養能夠有效操作平臺并合理進行數據分析的專業性工作人員。提供更多學習機會，促進職業水平提升。另外，企業要培養良好團隊協作意識，通過共享機制建設，保持良好團隊合作關系，在體現自身優勢效用的基礎上，滿足團隊協作發展需求。

7 結論與建議

在“互聯網+”的時代背景下，萬物皆置身于相互聯結的環境中，對于數據挖掘技術的探索及其在企業財務分析中的深度應用尚還有廣闊的研究空間。其中兩個主要挑戰不容忽視：第一，涉及財務人員的技術能力，即財務人員是否具備足夠的技能來有效地運用數據挖掘技術執行財務分析任務；第二，大數據平臺的構建難題，建立自有的大數據平臺可能消耗大量的時間和資源，而從市場上購置現成的解決方案可能無法全方位滿足企業的特定業務需求。

針對以上難題，本研究提出如下建議：第一，做好專業人才（人員）的培養（培訓）工作。企業的財務崗位會隨著數據挖掘等技術的發展而提出新要求，要加強對傳統財務人員的培訓，為大數據財務分析工作建立起專業化的團隊。第二，要重視成本效益比。平臺的構建及海量數據的獲取和存儲過程中都會產生各類成本和費用，不能盲目追求數據的量而忽視數據帶來的收益。要根據自身的需求做好規劃，建議企業首先評估自身的技術實力和需求，再考慮市場標準和發展趨勢，最后綜合考慮預算、投資回報和價值創造等方面之后對成本和結果進行權衡，在自構和購買間做出最佳的選擇，盡可能在充分挖掘數據的同時做到成本的有效控制。

【參考文獻】

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