數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在財務(wù)分析中的應(yīng)用

摘 要：隨著"互聯(lián)網(wǎng)+"的發(fā)展，大數(shù)據(jù)、云計算等多種信息技術(shù)的不斷創(chuàng)新，推動了會計信息化的發(fā)展。本文主要分析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在財務(wù)分析中的應(yīng)用的意義、主要內(nèi)容及流程等方面進(jìn)行闡述。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；財務(wù)分析

以會計信息化為代表的企業(yè)管理信息化為企業(yè)管理和決策積累了大量的信息，尤其會計核算已經(jīng)進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)時代，這就導(dǎo)致會計數(shù)據(jù)庫規(guī)模不斷擴(kuò)大，保存在計算機(jī)文件和數(shù)據(jù)庫中的財務(wù)數(shù)據(jù)量正以驚人的速度增長。所以就需要對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行選擇，找出分析者需要的數(shù)據(jù)。目前，得到快速應(yīng)用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就是為了解決數(shù)據(jù)搜集、處理等問題發(fā)展起來的一種處理方式。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從不確定的、紛繁復(fù)雜的、隨機(jī)的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、潛在有用的信息和知識，為決策者作出正確的決策提供了可靠的依據(jù)。

一、財務(wù)分析與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概念

1.財務(wù)分析概念

財務(wù)分析是一個龐大復(fù)雜的系統(tǒng)，依靠大量的會計信息及其他相關(guān)輔助信息為各個利益相關(guān)者（投資者、債權(quán)人、經(jīng)營者、政府部分等）提供企業(yè)過去和現(xiàn)在籌資活動、投資活動、經(jīng)營活動等狀況的分析及評價，為他們了解企業(yè)過去、評價企業(yè)現(xiàn)狀、預(yù)測企業(yè)未來，做出正確決策提供準(zhǔn)確的信息或依據(jù)。在財務(wù)分析過程中，財務(wù)分析信息是必要的基礎(chǔ)，信息的準(zhǔn)確與否將直接影響到財務(wù)分析結(jié)論的可靠性及準(zhǔn)確性。

2.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概念

數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）就是指從大量的數(shù)據(jù)中，運(yùn)用一定的方法提取出隱含的人們事先不知道但有用的信息和知識。并通過分析這些數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性，建立起有規(guī)律的模式的過程。數(shù)據(jù)挖掘不僅僅是簡單搜集數(shù)據(jù)或建立模型的過程，而是隨著科學(xué)技術(shù)發(fā)展而發(fā)展起來的一門多學(xué)科交叉領(lǐng)域，在數(shù)據(jù)挖掘過程中，不僅需要數(shù)據(jù)庫、人工智能等知識，還涉及到統(tǒng)計分析、邏輯推理、模式識別、電子技術(shù)等多學(xué)科的綜合知識。

二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在財務(wù)分析應(yīng)用中的意義

1.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以有效地降低財務(wù)分析的成本

就短期而言，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為一種新興的技術(shù)確實需要投入一定的人力和物力，但是就長遠(yuǎn)而言，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以動態(tài)實時地反應(yīng)各種信息，并且根據(jù)已經(jīng)建立好的模型對企業(yè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。更重要的是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對同樣數(shù)據(jù)進(jìn)行多次訪問時，不必做重復(fù)操作，對于不同的決策者做相似訪問時也不必做重復(fù)操作，這樣對于企業(yè)就可以減少大量的成本。

2.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以深化財務(wù)分析的層次，提高財務(wù)信息的利用能力

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以利用序列分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、遺傳算法及其他統(tǒng)計方法，對公司的會計報表等財務(wù)數(shù)據(jù)庫中大量的財務(wù)會計數(shù)據(jù)中隱藏的各種關(guān)系進(jìn)行分析，揭示其內(nèi)在的特征和聯(lián)系，使它們轉(zhuǎn)化為公司經(jīng)營管理、財務(wù)管理和投資決策中所需要的更清晰、價值更高的信息。

3.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以及時更新財務(wù)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)，幫企業(yè)準(zhǔn)確分析市場變化

數(shù)據(jù)挖掘當(dāng)中的技術(shù)模型和管理功能夠?qū)τ谑袌龅淖兓龀黾皶r的反應(yīng)，一旦市場當(dāng)中的某些信息發(fā)生了變化，財務(wù)分析人員可以根據(jù)該信息的變化情況做出及時的調(diào)整，重新分析，得出最優(yōu)方案，以免企業(yè)在經(jīng)營活動中由于信息的不對稱、不及時而做出錯誤的判斷使企業(yè)受到損失。

4.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以擴(kuò)大財務(wù)分析的范圍，提升財務(wù)分析的質(zhì)量

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠滿足使用者需要實現(xiàn)多部門信息的綜合分析，擴(kuò)大財務(wù)分析的范圍。另外和傳統(tǒng)的財務(wù)分析相比，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠及時更新數(shù)據(jù)庫的信息，了解市場的最新動態(tài)；可以整合分類客戶的基本信息，在分群銷售和客戶挽留方面都有積極的貢獻(xiàn)；利用關(guān)聯(lián)分析能夠了解競爭對手的動態(tài)、優(yōu)劣勢以及價值活動，這樣有助于提升公司的競爭實力。

三、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在財務(wù)分析應(yīng)用中的主要內(nèi)容

1.投資決策分析

要對一個投資項目的可行性進(jìn)行分析，必須要借助大量的統(tǒng)計工具和模型，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以及時動態(tài)的提供投資環(huán)境以及行業(yè)基木狀況等大量的數(shù)據(jù)資料，通過這些數(shù)據(jù)資料建立起來的模型，可以挖掘出對企業(yè)投資決策有用的信息，保證投資決策的正確性和有效性，如利用時間序列分析模型進(jìn)行股票價格的預(yù)測，就能為進(jìn)行股票投資提供有用的決策信息。

2.籌資決策分析

企業(yè)利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，運(yùn)用回歸分析模型等預(yù)測企業(yè)所需要籌集資金的量，還可以利用關(guān)聯(lián)模型等對各種渠道及方式進(jìn)行分析，挖掘最適合企業(yè)籌集資金的渠道、方式及期限，力爭以最小的風(fēng)險及成本籌集到企業(yè)所需要的資金。

3.產(chǎn)品銷售分析

企業(yè)要不斷發(fā)展，必須實時分析不同產(chǎn)品在整個市場的趨勢，加強(qiáng)管理，不能盲目擴(kuò)大產(chǎn)品生產(chǎn)線，在采購原材料時，要注意分析庫存的量，不能積壓太多原材料，在銷售過程中，也應(yīng)盡量注意不要過多采取賒銷方式；而對那些市場行情看好，具有長遠(yuǎn)市場潛力的產(chǎn)品，不僅要注意盡量多培養(yǎng)長期客戶群，建立各個客戶的信息數(shù)據(jù)庫；同時要通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)相關(guān)模型，如趨勢分析等模型了解該產(chǎn)品前期原材料等的預(yù)期市場趨勢，以加強(qiáng)材料庫存的管理，減少產(chǎn)品成本的變化給企業(yè)帶來的損失。

4.客戶分析

企業(yè)為了加強(qiáng)對客戶信息的管理，可以及時把各個客戶的信息錄入企業(yè)的數(shù)據(jù)庫，再通過對這些客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，并進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析客戶對企業(yè)的價值貢獻(xiàn)、忠誠度、流失等信息，掌握各個客戶的行為規(guī)律，并根據(jù)這些規(guī)律進(jìn)行分類，找出最有價值和具有潛力的客戶群，對這些重要客戶要緊密追蹤，要多角度、全方位的盡量為他們提供所需要的服務(wù)。

四、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在財務(wù)分析應(yīng)用中的流程

1.確定對象

財務(wù)分析所涉及到的利益相關(guān)者很多，有投資者，債權(quán)人，政府部門等，不同利益相關(guān)者對數(shù)據(jù)的需求不同。數(shù)據(jù)挖掘人員在選擇數(shù)據(jù)前必須確定對象，通過與各領(lǐng)域用戶緊密合作，掌握用戶所要求數(shù)據(jù)的知識背景，明確工作的目標(biāo)，滿足客戶需求。

2.選擇數(shù)據(jù)

明確了財務(wù)分析對象后，根據(jù)不同需求，從有關(guān)數(shù)據(jù)庫信息中選擇出適用的數(shù)據(jù)。財務(wù)指標(biāo)數(shù)量的并不是選得越多越好，如果選擇過多，可能就會產(chǎn)生冗余數(shù)據(jù)，對整個財務(wù)分析的預(yù)測結(jié)果產(chǎn)生負(fù)面影響，但也不能過少，否則，在數(shù)據(jù)挖掘過程中所找出的關(guān)聯(lián)模型會出現(xiàn)偏差。

3.數(shù)據(jù)調(diào)整

數(shù)據(jù)調(diào)整是對前而所選擇數(shù)據(jù)進(jìn)行合并、清洗對一些無用或缺失值過多的變量可以考慮過濾掉、刪除等，而對一些文件、圖形等可以通過一定的方式轉(zhuǎn)換成便于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)集合。

4.數(shù)據(jù)挖掘

首先必須確定挖掘的任務(wù)或目的，在明確任務(wù)和目的后，根據(jù)任務(wù)的需求以及不同數(shù)據(jù)的特點，選擇合適的挖掘算法，如在進(jìn)行投資收益預(yù)測時，可以選擇遺傳算法、決策樹、數(shù)理統(tǒng)計等方法來建立模型。

5.分析

對數(shù)據(jù)挖掘階段建立的模型，需要采用一定的方法進(jìn)行分析評價，可以選擇與開始建立的挖掘數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，也可以同實際中的或其他方法得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，根據(jù)比較的結(jié)果，進(jìn)行修正，甚至重新選擇數(shù)據(jù)，建立新的挖掘模式。只有找到最適合的模式，才能為信息需求者提供合理的決策服務(wù)。

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作者簡介：

呂凱（1993-），女，漢族，山西長治，山西財經(jīng)大學(xué)2016級會計學(xué)碩研究生，研究方向：會計信息化.