數(shù)據(jù)挖掘及可視化技術(shù)在財(cái)務(wù)分析中的應(yīng)用

【摘 要】傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析主要基于歷史財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)，針對(duì)過(guò)去工作和結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，實(shí)時(shí)性差，往往只注重財(cái)務(wù)指標(biāo)的分析，因此有較多的局限性。數(shù)據(jù)挖掘以及可視化技術(shù)能夠滿足多樣性系統(tǒng)交互需求，如生產(chǎn)、物流以及財(cái)務(wù)系統(tǒng)等，并開(kāi)展多元化分析操作。論文首先分析了數(shù)據(jù)挖掘及可視化技術(shù)的應(yīng)用需求，搭建了應(yīng)用框架，闡述了在財(cái)務(wù)指標(biāo)及非財(cái)務(wù)指標(biāo)中的具體應(yīng)用，最后提出了在應(yīng)用中應(yīng)該注意的幾個(gè)問(wèn)題。

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)挖掘；可視化；財(cái)務(wù)分析

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

1 引言

對(duì)于整個(gè)網(wǎng)絡(luò)時(shí)代而言，數(shù)據(jù)規(guī)模十分龐大，企業(yè)不僅每天會(huì)接收大量數(shù)據(jù)，經(jīng)營(yíng)活動(dòng)開(kāi)展過(guò)程中，也會(huì)涉及眾多數(shù)據(jù)信息的記錄與保存。如何能夠確保相關(guān)數(shù)據(jù)能夠?yàn)槠髽I(yè)管理提供最大的效益？這必須體現(xiàn)大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)價(jià)值。從近些年發(fā)展?fàn)顩r來(lái)看，隨著數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，企業(yè)財(cái)務(wù)分析領(lǐng)域也受到很大影響。

2 數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)可視化

大數(shù)據(jù)挖掘是運(yùn)用專門的工具和技術(shù)，從各種來(lái)源獲取的海量數(shù)據(jù)中，探索并解讀其中蘊(yùn)含的模式和趨勢(shì)的活動(dòng)。其核心目標(biāo)是揭示隱藏在數(shù)據(jù)深處的關(guān)聯(lián)，以增強(qiáng)企業(yè)對(duì)市場(chǎng)動(dòng)態(tài)的理解，優(yōu)化運(yùn)營(yíng)策略，強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)管理和預(yù)測(cè)商業(yè)機(jī)遇。

數(shù)據(jù)可視化，則是將大規(guī)模數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)化成視覺(jué)元素，如詞云、條形圖、樹(shù)狀圖等，以直觀呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的特征和結(jié)構(gòu)。這一過(guò)程借助于數(shù)據(jù)分析和可視化軟件，旨在挖掘并揭示數(shù)據(jù)中未被察覺(jué)的見(jiàn)解和洞察。

數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)可視化是在不同級(jí)別處理和呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的方法。大數(shù)據(jù)挖掘側(cè)重于從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的信息和見(jiàn)解，而數(shù)據(jù)可視化則以圖形方式直觀地展示分析結(jié)果，以幫助用戶理解和應(yīng)用這些結(jié)果。二者相輔相成，共同構(gòu)成完整的數(shù)據(jù)分析和實(shí)施流程。

3 數(shù)據(jù)挖掘和可視化在財(cái)務(wù)分析中的應(yīng)用需求

3.1 傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析只關(guān)注過(guò)去

傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析側(cè)重于對(duì)歷史財(cái)務(wù)報(bào)告數(shù)據(jù)的審視，其核心在于評(píng)估過(guò)往業(yè)績(jī)與結(jié)果，而非預(yù)見(jiàn)未來(lái)。在經(jīng)營(yíng)決策的視野中，企業(yè)更應(yīng)著眼未來(lái)，故此，傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析方式顯得局限，無(wú)法提供前瞻性的預(yù)判。相比之下，大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠揭示數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)性，運(yùn)用模型剖析數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)，從而為企業(yè)的未來(lái)業(yè)務(wù)拓展開(kāi)辟新的可能，對(duì)公司的持久發(fā)展進(jìn)行有力的預(yù)測(cè)和評(píng)估。

3.2 傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析實(shí)時(shí)性差

通常情況下，財(cái)務(wù)分析的核心是基于財(cái)務(wù)報(bào)表的數(shù)據(jù)。公司在進(jìn)行此類分析時(shí)，往往依賴于月度、季度或年度的財(cái)務(wù)報(bào)告發(fā)布，這可能造成分析結(jié)果對(duì)現(xiàn)實(shí)狀況的滯后反映，無(wú)法精準(zhǔn)映射即時(shí)需求，因而限制了有效的預(yù)測(cè)制定。然而，大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運(yùn)用預(yù)設(shè)的模型和流程，能夠依據(jù)企業(yè)實(shí)時(shí)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行連續(xù)分析，確保分析的時(shí)效性和精確性，同時(shí)大幅削減人力成本。

3.3 數(shù)據(jù)量非常大，人工識(shí)別有效數(shù)據(jù)并進(jìn)行準(zhǔn)確分析局限性大

在“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代背景下，社會(huì)與企業(yè)正置身于一個(gè)數(shù)據(jù)泛濫的新紀(jì)元。如何在無(wú)盡的信息洪流中甄別并獲取有價(jià)值的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，已然成為一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。單純依賴人工進(jìn)行逐項(xiàng)搜索和篩選，顯然已無(wú)法適應(yīng)這樣的需求。于是，大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，其目標(biāo)在于從龐大的數(shù)據(jù)集中鑒別出關(guān)鍵信息，探究數(shù)據(jù)間的內(nèi)在聯(lián)系，以此加速其實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)際業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)的有益影響。

3.4 傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析只注重財(cái)務(wù)指標(biāo)的分析，忽視非財(cái)務(wù)指標(biāo)的分析

傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析僅基于財(cái)務(wù)報(bào)告指標(biāo)，分析方法相對(duì)簡(jiǎn)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(gè)公司的歷史經(jīng)營(yíng)活動(dòng)情況，對(duì)于服務(wù)質(zhì)量、人力資源、營(yíng)銷效果、顧客滿意度等一些重要的非財(cái)務(wù)指標(biāo)都無(wú)從涉及。非財(cái)務(wù)指標(biāo)的深度剖析不僅局限于彼此的互動(dòng)研究，大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的引入拓寬了視野，使其能夠揭示這些指標(biāo)與財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)之間隱含的聯(lián)系，這對(duì)于企業(yè)決策的精確性提升具有顯著影響，從而驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的高效增長(zhǎng)。

4 數(shù)據(jù)挖掘及可視化技術(shù)在財(cái)務(wù)分析中的應(yīng)用框架

作為財(cái)務(wù)管理體系的重要組成單位，財(cái)務(wù)分析即利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行財(cái)務(wù)分析框架建設(shè)，其不僅能夠幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)成本控制目標(biāo)，同時(shí)也可以提高管理能力，這些均能夠?yàn)榉€(wěn)定財(cái)務(wù)經(jīng)營(yíng)狀況創(chuàng)造良好基礎(chǔ)條件。

4.1 數(shù)據(jù)挖掘與可視化技術(shù)流程

在初步探討了大數(shù)據(jù)挖掘的核心理念之后，即通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘手段揭示海量數(shù)據(jù)的內(nèi)在特性，并構(gòu)建模型揭示數(shù)據(jù)間的潛在關(guān)聯(lián)，以支持業(yè)務(wù)策略的制定。大數(shù)據(jù)挖掘的完整流程包含：原始數(shù)據(jù)獲取—關(guān)鍵信息篩選—前期數(shù)據(jù)清理—深入挖掘—結(jié)果解讀與驗(yàn)證—可視化呈現(xiàn)，如圖1所示，這一系列步驟構(gòu)成了挖掘價(jià)值的完整鏈條。

4.2 數(shù)據(jù)挖掘和可視化技術(shù)下的財(cái)務(wù)分析框架

構(gòu)建財(cái)務(wù)分析框架，如圖2所示，其核心在于高效整合和利用大數(shù)據(jù)資源。首先，確定數(shù)據(jù)輸入渠道，它不僅涵蓋傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)報(bào)表，還包括豐富的非財(cái)務(wù)信息，這些都是關(guān)鍵的數(shù)據(jù)來(lái)源。其次，執(zhí)行數(shù)據(jù)采集和精細(xì)清洗，目標(biāo)是提煉出對(duì)企業(yè)運(yùn)營(yíng)至關(guān)重要的信息或特定業(yè)務(wù)分析所需的有針對(duì)性數(shù)據(jù)。進(jìn)入數(shù)據(jù)深入挖掘階段，企業(yè)需借助大數(shù)據(jù)平臺(tái)的工具和技術(shù)，運(yùn)用相應(yīng)的編程語(yǔ)言和算法模型，對(duì)篩選出的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度處理和細(xì)致剖析，以揭示潛在的關(guān)聯(lián)性和趨勢(shì)，從而為決策制定提供有力的支持，預(yù)警并有效管理風(fēng)險(xiǎn)。最后，數(shù)據(jù)可視化環(huán)節(jié)至關(guān)重要。通過(guò)圖表和圖形化呈現(xiàn)，將復(fù)雜的財(cái)務(wù)分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為直觀易懂的形式。這些可視化成果使得財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)及其指標(biāo)變化一目了然，極大地提升了數(shù)據(jù)解讀的效率和可操作性，使得大數(shù)據(jù)挖掘的價(jià)值得以最大化地展現(xiàn)和應(yīng)用。

5 數(shù)據(jù)挖掘與可視化技術(shù)在財(cái)務(wù)分析中的應(yīng)用

5.1 在財(cái)務(wù)指標(biāo)中的應(yīng)用

在財(cái)務(wù)分析的廣闊領(lǐng)域中，債務(wù)償還能力、盈利能力及成長(zhǎng)潛力的評(píng)估占據(jù)核心地位。在現(xiàn)今數(shù)據(jù)挖掘和可視化技術(shù)的支持下，這些關(guān)鍵指標(biāo)的數(shù)據(jù)收集與整理后，只需運(yùn)用相應(yīng)的公式即可自動(dòng)完成計(jì)算。進(jìn)一步地，這些計(jì)算出的數(shù)值能夠被轉(zhuǎn)化為直觀的可視化圖形，確保每個(gè)指標(biāo)都有其獨(dú)特的視覺(jué)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(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)指標(biāo)的分析，延續(xù)了傳統(tǒng)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析的概念和計(jì)算公式，但相較于傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)剖析方法，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在財(cái)務(wù)指標(biāo)計(jì)算上的革新主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)核心領(lǐng)域：一是它顯著提升了分析的時(shí)效性。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)構(gòu)建了無(wú)縫的數(shù)據(jù)流通平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了財(cái)務(wù)、物流和生產(chǎn)數(shù)據(jù)的即時(shí)共享和動(dòng)態(tài)交互，無(wú)論何時(shí)何地，都能迅速響應(yīng)多樣的分析請(qǐng)求。二是它強(qiáng)化了數(shù)據(jù)分析的精確度。通過(guò)集成運(yùn)用，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能精確到毫厘級(jí)別地進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，從而極大地提高了財(cái)務(wù)指標(biāo)計(jì)算的精準(zhǔn)度，超越了人工分析的局限。三是信息更易懂。企業(yè)的信息使用者中有些是非專業(yè)人士，對(duì)于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)不能有很好的理解，數(shù)據(jù)可視化讓復(fù)雜的數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單化，各類指標(biāo)可以在一張圖表中生動(dòng)地表現(xiàn)出來(lái)，變化趨勢(shì)也能一目了然。

5.2 在投融資決策中的應(yīng)用

決策是選擇最優(yōu)方案的過(guò)程，在傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)管理實(shí)踐中，決策過(guò)程往往依賴于財(cái)務(wù)專家的個(gè)人洞察力。然而，隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的融入，決策者現(xiàn)在能夠從海量信息中揭示隱藏的相關(guān)性，并構(gòu)建有效的分析模型。例如，評(píng)估投資項(xiàng)目時(shí)我們常用現(xiàn)金流量折現(xiàn)法，其中用于估算資產(chǎn)公允價(jià)值的折現(xiàn)率，在傳統(tǒng)方法下，主要基于財(cái)務(wù)專家的主觀評(píng)估。但采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)后，系統(tǒng)能自動(dòng)檢索相關(guān)數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，形成折現(xiàn)率模型，并通過(guò)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證和優(yōu)化。因此，當(dāng)需要確定資產(chǎn)的公允價(jià)值時(shí)，決策者只需輸入必要的參數(shù)，模型就能即時(shí)提供精確的計(jì)算輸出，決策自然更加快捷。另外，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在評(píng)估股權(quán)投資的可行性中也有很重要的應(yīng)用，具體如表1所示。

5.3 在金融預(yù)警中的應(yīng)用

大量的數(shù)據(jù)分析需要投入大量的成本和時(shí)間，這在很大程度上制約了金融預(yù)警的有效性，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)使海量數(shù)據(jù)的獲取成為可能，很好地解決了該局限性，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)構(gòu)建的系統(tǒng)自動(dòng)獲取企業(yè)的歷史數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)跨地域、跨時(shí)間的深度分析。它還具備適應(yīng)性，能夠根據(jù)年度內(nèi)外部條件的變化調(diào)整分析結(jié)果，提升預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。例如，運(yùn)用調(diào)整過(guò)的預(yù)算對(duì)比模型，該模型排除了現(xiàn)金擔(dān)保的影響，通過(guò)對(duì)比預(yù)計(jì)現(xiàn)金流量或?qū)崟r(shí)現(xiàn)金流，能有效辨識(shí)現(xiàn)金流異常，進(jìn)而強(qiáng)化現(xiàn)金管理。再者，應(yīng)用聚類分析方法，可將客戶分類為不同的信用級(jí)別，這些等級(jí)可用于構(gòu)建多維度的客戶和區(qū)域清單，有助于管理層更嚴(yán)格地跟蹤應(yīng)付賬款的狀態(tài)等事務(wù)。

引入大數(shù)據(jù)指標(biāo)建立金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)有效信息進(jìn)行處理，形成相關(guān)大數(shù)據(jù)指標(biāo)。我們用實(shí)證研究來(lái)證明引入大數(shù)據(jù)指標(biāo)后的預(yù)警更具有效性。試著運(yùn)用Logistic方法，先是用獲取單純的財(cái)務(wù)指標(biāo)建立了金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，后又建立了大數(shù)據(jù)指標(biāo)背景下的金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，以鋼鐵行業(yè)中的龍頭企業(yè)為樣本，用來(lái)測(cè)試兩個(gè)模型的預(yù)警效果。將50個(gè)樣本數(shù)據(jù)代入模型得到的結(jié)果如表2所示。

對(duì)比兩種模型的檢驗(yàn)效果，結(jié)論如下：運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)后的金融預(yù)警模型對(duì)比未使用大數(shù)據(jù)技術(shù)的原始模型，總體預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率提高了。

6 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在財(cái)務(wù)分析中的應(yīng)用保障

6.1 完善數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用離不開(kāi)較為完善的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施。數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施由信息基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)管理層兩部分組成，信息基礎(chǔ)設(shè)施包括能夠匹配多樣性算力、多類型融合存儲(chǔ)的計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等硬件設(shè)備。數(shù)據(jù)管理層由操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)及大數(shù)據(jù)系統(tǒng)等組成，構(gòu)成數(shù)據(jù)全生命周期管理的軟件設(shè)施，實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的智能協(xié)同和融合處理，以應(yīng)對(duì)更實(shí)時(shí)和智能的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用需求。

6.2 建立相關(guān)數(shù)據(jù)管理制度

規(guī)范數(shù)據(jù)記錄流程，制定數(shù)據(jù)采集的相關(guān)職責(zé)及考核制度，以確保數(shù)據(jù)源的時(shí)效性和準(zhǔn)確性，避免數(shù)據(jù)獲取渠道存在不真實(shí)問(wèn)題；明確數(shù)據(jù)分析的方法和步驟，加大過(guò)程的監(jiān)督力度；構(gòu)建或引進(jìn)數(shù)據(jù)品質(zhì)評(píng)估框架，建立和組織數(shù)據(jù)挖掘分析評(píng)價(jià)機(jī)構(gòu)，不定期評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題和解決問(wèn)題。

6.3 人才培養(yǎng)和團(tuán)隊(duì)建設(shè)

數(shù)據(jù)挖掘及可視化技術(shù)應(yīng)用離不開(kāi)技術(shù)人員的充分參與，因此需要打造完善的人才培養(yǎng)機(jī)制，投入經(jīng)費(fèi)大力培養(yǎng)能夠有效操作平臺(tái)并合理進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的專業(yè)性工作人員。提供更多學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)，促進(jìn)職業(yè)水平提升。另外，企業(yè)要培養(yǎng)良好團(tuán)隊(duì)協(xié)作意識(shí)，通過(guò)共享機(jī)制建設(shè)，保持良好團(tuán)隊(duì)合作關(guān)系，在體現(xiàn)自身優(yōu)勢(shì)效用的基礎(chǔ)上，滿足團(tuán)隊(duì)協(xié)作發(fā)展需求。

7 結(jié)論與建議

在“互聯(lián)網(wǎng)+”的時(shí)代背景下，萬(wàn)物皆置身于相互聯(lián)結(jié)的環(huán)境中，對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的探索及其在企業(yè)財(cái)務(wù)分析中的深度應(yīng)用尚還有廣闊的研究空間。其中兩個(gè)主要挑戰(zhàn)不容忽視：第一，涉及財(cái)務(wù)人員的技術(shù)能力，即財(cái)務(wù)人員是否具備足夠的技能來(lái)有效地運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)執(zhí)行財(cái)務(wù)分析任務(wù)；第二，大數(shù)據(jù)平臺(tái)的構(gòu)建難題，建立自有的大數(shù)據(jù)平臺(tái)可能消耗大量的時(shí)間和資源，而從市場(chǎng)上購(gòu)置現(xiàn)成的解決方案可能無(wú)法全方位滿足企業(yè)的特定業(yè)務(wù)需求。

針對(duì)以上難題，本研究提出如下建議：第一，做好專業(yè)人才（人員）的培養(yǎng)（培訓(xùn)）工作。企業(yè)的財(cái)務(wù)崗位會(huì)隨著數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)的發(fā)展而提出新要求，要加強(qiáng)對(duì)傳統(tǒng)財(cái)務(wù)人員的培訓(xùn)，為大數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)分析工作建立起專業(yè)化的團(tuán)隊(duì)。第二，要重視成本效益比。平臺(tái)的構(gòu)建及海量數(shù)據(jù)的獲取和存儲(chǔ)過(guò)程中都會(huì)產(chǎn)生各類成本和費(fèi)用，不能盲目追求數(shù)據(jù)的量而忽視數(shù)據(jù)帶來(lái)的收益。要根據(jù)自身的需求做好規(guī)劃，建議企業(yè)首先評(píng)估自身的技術(shù)實(shí)力和需求，再考慮市場(chǎng)標(biāo)準(zhǔn)和發(fā)展趨勢(shì)，最后綜合考慮預(yù)算、投資回報(bào)和價(jià)值創(chuàng)造等方面之后對(duì)成本和結(jié)果進(jìn)行權(quán)衡，在自構(gòu)和購(gòu)買間做出最佳的選擇，盡可能在充分挖掘數(shù)據(jù)的同時(shí)做到成本的有效控制。

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