基于財務分析的數(shù)據(jù)挖掘研究

高建敏

【摘 要】隨著信息化的不斷發(fā)展，企業(yè)的各項管理也發(fā)生了翻天覆地的變化。企業(yè)管理會產(chǎn)生大量的信息，而財務信息是反應企業(yè)經(jīng)營狀況的重要信息。面對大量的財務信息，企業(yè)的財務管理人員要將其進行有效的處理、分析，并應用在具體的財務管理中，使企業(yè)的財務管理不斷發(fā)展。這些成為當下企業(yè)財務管理中存在的主要問題。本文簡單闡述數(shù)據(jù)挖掘的基本理論，分析數(shù)據(jù)挖掘在財務分析中應用的重要性，探討如何將數(shù)據(jù)挖掘技術應用于財務分析中，以促進企業(yè)財務管理的發(fā)展。

【關鍵詞】企業(yè)；財務分析；數(shù)據(jù)挖掘；應用

在全球化經(jīng)濟快速發(fā)展的背景下，企業(yè)借助信息化的發(fā)展，來提高各項管理的水平，促進了企業(yè)的快速穩(wěn)定發(fā)展。近年來，逐漸發(fā)展起來的企業(yè)信息化管理積累了大量的信息。

隨著大量信息的不斷出現(xiàn)，企業(yè)的財務管理系統(tǒng)的分析功能變得異常薄弱，大量豐富的信息，為企業(yè)的財務管理提供了有效的信息，但是，要做出正確的財務決策，就必須對大量的信息進行分析。然而具體的財務信息較多，工作人員不能全部掌握，其真假也很難辨別，如果不進行有效的分析和選擇，就會造成嚴重的決策錯誤。采用相應的技術手段，發(fā)現(xiàn)眾多財務信息背后的資源，能解決財務分析的眾多問題。而近年來出現(xiàn)的數(shù)據(jù)挖掘技術，能對財務信息進行有效的分析和選擇，解決財務管理的眾多問題。

一、數(shù)據(jù)挖掘的基本理論

數(shù)據(jù)挖掘是指在大量的、不完全的，具有噪聲，甚至模糊隨機的數(shù)據(jù)中，提取有用信息和知識的一種過程。一般來講，數(shù)據(jù)挖掘就是人們對數(shù)據(jù)的應用，從簡單的查詢，到從大量的數(shù)據(jù)中挖掘有用的信息和知識，在一定程度上提高決策者的決策能力。

數(shù)據(jù)挖掘可以在數(shù)據(jù)倉庫中，發(fā)現(xiàn)模型與數(shù)據(jù)之間的緊密關系，利用模型與數(shù)據(jù)的關系，進行有效的預測，以幫助決策者尋找數(shù)據(jù)之間潛在的隱含性聯(lián)系，從而采取正確的決策，它是信息化時代，處理大量信息的一種有效方法。數(shù)據(jù)挖掘的主要技術有關聯(lián)分析、聚類、分類和預測、發(fā)現(xiàn)序列模式等不同的類型。

數(shù)據(jù)挖掘主要是從大量的信息中，發(fā)現(xiàn)隱含的具有深刻意義的信息，其主要的功能有估計與預測、關聯(lián)和序列的發(fā)現(xiàn)、聚類、描述、檢測偏差等。一般情況下，估計是根據(jù)已有的資料經(jīng)驗來預測未知值，而預測則是根據(jù)對象的過去，來觀察、估計該屬性未來的數(shù)值。在關聯(lián)和序列的發(fā)現(xiàn)中，關聯(lián)是找出與事件同時出現(xiàn)的東西，而序列發(fā)現(xiàn)對關聯(lián)非常相似，但經(jīng)常以時間來區(qū)分。聚類是將數(shù)據(jù)庫中的記錄劃分為有意義的子集，在劃分的過程中要考慮對象之前的距離，描述其子集的內(nèi)涵。描述就是對負責的數(shù)據(jù)庫進行簡單的描述，以更好的建立分析模型，對偏差的檢測是指在數(shù)據(jù)庫中會出現(xiàn)一些異常的記錄，要能在數(shù)據(jù)庫中檢查出這些偏差。

了解數(shù)據(jù)挖掘的含義及主要功能的基礎上，如果要將其應用在具體的財務分析中，就要掌握其基本的步驟。

一般情況下，數(shù)據(jù)挖掘的基本步驟包括取樣、探索修改以及模型和評級等單個步驟。

首先，進行數(shù)據(jù)的取樣，在取樣之前，根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的目標，選擇相關的數(shù)據(jù)庫，并積極創(chuàng)建一個或多個相應的數(shù)據(jù)表，對其進行有效的抽樣。值得注意的是，抽取的樣本數(shù)據(jù)量要足夠大，必須包含具有實際意義的信息，也不能使具體的信息太大，導致不能進行有效的處理。

其次，對數(shù)據(jù)進行全面的探索。這樣的過程也就是對數(shù)據(jù)進行深入的調(diào)查，發(fā)展隱藏在數(shù)據(jù)中的，沒有被發(fā)現(xiàn)的關系，以及潛在的一些異常，力求獲得一些對事物判斷、理解有一定幫助概念。

再次，進行數(shù)據(jù)調(diào)整。在數(shù)據(jù)取樣與數(shù)據(jù)探索之后，對數(shù)據(jù)進行調(diào)整，如增加、刪減、修改等，使具體的數(shù)據(jù)更加明確，更加有利于進行有效的分析操作。

最后，進行建模與評價。使用適當?shù)姆治龉ぞ邅斫?，具體的分析工具可以有人工神經(jīng)網(wǎng)絡、決策樹、回歸分析等。從大量的數(shù)據(jù)中，對預測的結果進行建模，但參與建模的數(shù)據(jù)，一定要保證其可靠性。另外，對數(shù)據(jù)挖掘過程中的一些信息的實用性，以及可靠性要進行準確的評估，從而完成整個數(shù)據(jù)挖掘。

二、數(shù)據(jù)挖掘技術在企業(yè)財務分析中的應用

在現(xiàn)代企業(yè)財務管理中，運用數(shù)據(jù)挖掘技術，進行企業(yè)的財務分析。一般情況下，財務分析是以財務報表和其他關系財務的眾多數(shù)據(jù)為主要依據(jù)，采用專業(yè)的方法，對企業(yè)過去以及現(xiàn)在的經(jīng)營狀況以及財務的變化情況，進行系統(tǒng)的分析，和客觀有效的評價。

數(shù)據(jù)挖掘技術在企業(yè)財務分析中的應用，是為了更好的了解過去，評價目前企業(yè)的發(fā)展情況，并在一定程度上對未來的發(fā)展進行預測，幫助企業(yè)的決策者做出正確的決策，以改善企業(yè)的管理。

1.數(shù)據(jù)挖掘術在財務分析中的重要作用

數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)財務管理中，具有非常重要的作用，首先有利于提高企業(yè)對財務信息的利用能力，數(shù)據(jù)挖掘技術為企業(yè)的財務管理提供必要的信息，使財務管理人員，能利用有效的信息進行財務管理。提高對大量財務信息的利用能力。其次，能優(yōu)化財務信息，解決信息的噪聲問題。數(shù)據(jù)挖掘可以對大量的財務信息進行篩選、處理，去偽存真，將難以消化的信息進行處理，一定程度上保證財務信息的真實性和安全性，能減少信息中干擾財務分析的噪聲，使分析者更好的進行財務分析。最后，數(shù)據(jù)挖掘可以滿足財務信息的智能化獲取要求。企業(yè)財務管理中的決策本身具有復雜性、動態(tài)性，加上決策者本身具有多樣性。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)獲取，主要依靠人工操作，隨著信息的不斷增加，人工化的獲取信息的方法不能滿足財務管理的需要。而數(shù)據(jù)挖掘，能夠利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，來獲取大量新的數(shù)據(jù)，可以對數(shù)據(jù)進行智能化的儲存，方便進行財務分析，具有較強的自學功能，滿足了財務管理的智能化發(fā)展需求。

2.數(shù)據(jù)挖掘技術在企業(yè)財務分析中的具體應用過程

財務分析中常用的方法一般有比較分析、結構分析、因素分析以及比率分析等四種有效的分析方法。然而以財務管理為出發(fā)點，審視整個財務分析，其數(shù)據(jù)挖掘是一種新興的、對財務信息的一種處理技術，它能對企業(yè)的會計數(shù)據(jù)倉庫以及其他的業(yè)務數(shù)據(jù)庫中的大量數(shù)據(jù)信息，進行綜合性的處理，一般會通過抽取、轉換、分析等方式進行處理，提取重要的數(shù)據(jù)。在具體的企業(yè)財務管理中，應用數(shù)據(jù)挖掘技術，對財務進行分析，需要經(jīng)過以下過程。

（1）確定企業(yè)財務分析的對象

在進行具體的財務分析之前，一定要確定財務分析的對象，然后根據(jù)財務分析的目的，選擇恰當?shù)姆治瞿Ｐ?，利用相應的?shù)據(jù)挖掘方法，進行具體的財務分析。

（2）收集數(shù)據(jù)挖掘所需的數(shù)據(jù)

收集的數(shù)據(jù)可以來源于，現(xiàn)有的企業(yè)會計信息系統(tǒng)，也可以從不同的數(shù)據(jù)倉庫中獲得，甚至可以是其他業(yè)務系統(tǒng)的數(shù)據(jù)信息。這些都完全可以作為分析的數(shù)據(jù)。

（3）篩選有用的數(shù)據(jù)

在數(shù)據(jù)收集中獲得的數(shù)據(jù)大部分存在一定的噪聲，不能參與具體的財務分析，因此，要對收集到的數(shù)據(jù)再進行整理。具體的數(shù)據(jù)整理包括對數(shù)據(jù)的選擇、數(shù)據(jù)的簡化以及數(shù)據(jù)的轉化。另外，可以通過數(shù)據(jù)篩選的方式進行處理，也可以對數(shù)據(jù)進行簡單的處理，在原始數(shù)據(jù)的基礎上，得到更加豐富的數(shù)據(jù)，這樣的數(shù)據(jù)信息，能推動數(shù)據(jù)挖掘的順利進行，保證財務分析的完整性。

（4）數(shù)據(jù)挖掘?qū)⒌玫降臄?shù)據(jù)，經(jīng)過不同的轉換，進行數(shù)據(jù)挖掘，在這樣的過程中一定要選擇合適的挖掘算法，只要挖掘算法正確，后續(xù)的分析工作一定會順利完成。

（5）對結果進行分析

財務分析中數(shù)據(jù)挖掘的結果，往往一部分是具有實際意義的，而一部分是沒有實際意義的，當然也會有與實際情況相悖的數(shù)據(jù)。面對此種情況，就要進行有效的評估。一般情況下，對結果的評估可以根據(jù)以往的經(jīng)驗，直接用實際的數(shù)據(jù)來驗證具體模型的正確性，在一定條件下調(diào)整挖掘模型，或是進行第二次的數(shù)據(jù)挖掘。

三、結語

隨著網(wǎng)絡技術以及信息化技術的不斷發(fā)展，企業(yè)的會計信息化系統(tǒng)，也在不斷的完善發(fā)展。具體的財務管理工作中，大量的信息需要進行有效的處理，數(shù)據(jù)挖掘技術，為企業(yè)的財務管理，提供了有效的途徑，利用數(shù)據(jù)挖掘技術，對大量的信息進行處理、篩選、并獲取有用的信息，幫助決策者做出正確的決策，優(yōu)化企業(yè)的財務管理系統(tǒng)，推動企業(yè)的全面發(fā)展。

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