【大數(shù)據(jù)挖掘在財務(wù)方面的應(yīng)用探究（論文）4000字】

大數(shù)據(jù)挖掘在財務(wù)方面的應(yīng)用研究目錄TOC\o"1-2"\h\u2921一、數(shù)據(jù)挖掘的概述 117356（一）數(shù)據(jù)挖掘的概念 124701（二）數(shù)據(jù)挖掘的功能 226447二、數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用 228890（一）數(shù)據(jù)挖掘在財務(wù)預(yù)測中的應(yīng)用 37210（二）數(shù)據(jù)挖掘在財務(wù)分析中的應(yīng)用 47318（三）數(shù)據(jù)挖掘在危機(jī)預(yù)警中的應(yīng)用 517832三、結(jié)論 5摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，信息傳播速度越來越快，且無論是企業(yè)還是個人接受的信息越來越多，范圍越來越廣，要想在海量的數(shù)據(jù)信息中靠人工找出所需要的有用的信息是很困難的，如何從企業(yè)會計信息處理系統(tǒng)等其他信息技術(shù)資源中快速挖掘出潛在的有用信息,服務(wù)于現(xiàn)代企業(yè)的財務(wù)管理決策,是當(dāng)前企業(yè)需要及時解決的財務(wù)問題，因此數(shù)據(jù)處理的技術(shù)得到了快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運而生。本文主要研究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在財務(wù)方面的應(yīng)用,介紹了數(shù)據(jù)挖掘的基本原理和方法,對數(shù)據(jù)挖掘在財務(wù)分析、危機(jī)預(yù)警、財務(wù)預(yù)測等方面的實際應(yīng)用進(jìn)行了深入探討。關(guān)鍵字：大數(shù)據(jù)挖掘；財務(wù)分析；財務(wù)預(yù)警；預(yù)測一、數(shù)據(jù)挖掘的概述（一）數(shù)據(jù)挖掘的概念數(shù)據(jù)挖掘指在大量的、不完全的、模糊的財務(wù)數(shù)據(jù)中,采用一定的技術(shù)方式或者方法進(jìn)行提取挖掘出一些隱含的、人們不可能知道的但是對它有著重要指導(dǎo)作用的專業(yè)知識與財務(wù)信息的挖掘過程,通過深入研究分析挖掘數(shù)據(jù)的邏輯關(guān)聯(lián)性,建立一個個具有邏輯規(guī)律的挖掘模式；數(shù)據(jù)挖掘是使用人工智能技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)以及統(tǒng)計學(xué)原理等來完成的數(shù)據(jù)收集、收據(jù)分析的過程。數(shù)據(jù)挖掘?qū)⑼苿尤藗儗Ａ繑?shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用,從低層次的簡單數(shù)據(jù)查詢,提升發(fā)展到從海量數(shù)據(jù)中深入挖掘有用的技術(shù)信息和專業(yè)知識，以此來提高決策的水平，它不僅能對過去的數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢,并且能夠找出過去數(shù)據(jù)之間的潛在聯(lián)系,從而促進(jìn)信息的傳遞。數(shù)據(jù)挖掘的主要目的是發(fā)現(xiàn)和目標(biāo)群體契合的數(shù)據(jù)，找到這些數(shù)據(jù)存在的規(guī)律，并將其運用到日常工作中，提高工作效率以及減少風(fēng)險的發(fā)生。數(shù)據(jù)挖掘的功能1、數(shù)據(jù)挖掘具備預(yù)測分析的功能目前數(shù)據(jù)挖掘分析技術(shù)已經(jīng)能夠自動地在大型海量數(shù)據(jù)庫中自動尋找具有預(yù)測性質(zhì)的信息,以往那些需要自動進(jìn)行大量數(shù)據(jù)手工預(yù)測分析的大型問題現(xiàn)在可以直接由大型數(shù)據(jù)本身得出結(jié)論。一個非常典型的應(yīng)用例子是市場預(yù)測問題,數(shù)據(jù)挖掘使用對過去幾年有關(guān)產(chǎn)品促銷的市場數(shù)據(jù)分析來幫助尋找未來促銷投資中每年回報最大的目標(biāo)客戶。2、數(shù)據(jù)挖掘具備關(guān)聯(lián)分析的功能若兩個或多個變量共同取得的值之間仍然存在某種新的規(guī)律性,就可以稱為關(guān)聯(lián)。關(guān)聯(lián)分析可以根據(jù)以前對數(shù)據(jù)的分析所得出的相關(guān)信息中尋找到數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，它的目的是找出數(shù)據(jù)庫中隱藏的關(guān)聯(lián)網(wǎng)。數(shù)據(jù)挖掘具備概念描述的功能概念描述就是對某類對象的各種內(nèi)涵特征進(jìn)行描述,并明確概括這類對象的各種有關(guān)功的特征。概念描述主要分為共同特征性描述和基本區(qū)別性描述,前者主要描述某類對象的共同概念特征,后者主要描述不同對象之間的基本區(qū)別。通過對象在數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)據(jù)描述能夠真正了解數(shù)據(jù)的本質(zhì)，尋找出數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)聯(lián)性，奠定良好的基礎(chǔ)保障數(shù)據(jù)模型能夠順利地建立。數(shù)據(jù)挖掘具備聚類分析的功能所謂的聚類就是指在發(fā)現(xiàn)相關(guān)的數(shù)據(jù)聯(lián)系之后，針對數(shù)據(jù)進(jìn)行重新地分類與分析，簡單的來說聚類就是一個數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中的所有記錄數(shù)據(jù)可被個性化地劃分為一系列的具有重要意義的數(shù)據(jù)子集。聚類分析加強(qiáng)了現(xiàn)代人們對社會客觀現(xiàn)實的正確認(rèn)識，利用聚類分析可以進(jìn)行企業(yè)績效評價和投資決策等。二、數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用（一）數(shù)據(jù)挖掘在財務(wù)預(yù)測中的應(yīng)用財務(wù)預(yù)測是根據(jù)企業(yè)財務(wù)活動的重要歷史數(shù)據(jù)資料,考慮當(dāng)前已經(jīng)出現(xiàn)和正在出現(xiàn)的財務(wù)變化因素,運用現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)的數(shù)學(xué)方法和結(jié)合現(xiàn)代電子計算科學(xué)技術(shù),對一個企業(yè)未來幾年財務(wù)活動的持續(xù)發(fā)展變化狀況進(jìn)行綜合預(yù)測和分析判斷。財務(wù)預(yù)測是現(xiàn)代企業(yè)財務(wù)預(yù)算管理的重要環(huán)節(jié),是經(jīng)濟(jì)預(yù)測原理和方法在財務(wù)預(yù)算管理中的具體應(yīng)用。財務(wù)預(yù)測是一個涉及自身財務(wù)活動和外部財務(wù)環(huán)境的復(fù)雜動態(tài)過程,有很多不受管理人員控制的因素,包含主觀方面和客觀方面的、企業(yè)內(nèi)部的和企業(yè)外部的,單純充分利用這些傳統(tǒng)的財務(wù)模型和分析方法很難對其做出準(zhǔn)確的財務(wù)判斷。而數(shù)據(jù)挖掘正是解決這一難題的有效方法,它可以從大量的、不完全的、模糊的會計數(shù)據(jù)中,提取一些隱含在其中的、潛在有用的專業(yè)知識,會計信息化的迅速普及為這種新信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用奠定了堅實基礎(chǔ)。利用數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行財務(wù)預(yù)測采用定量分析與定性分析相結(jié)合的方法：1、定量分析定量分析法以已經(jīng)掌握的歷史資料為基礎(chǔ),運用數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行科學(xué)的加工處理,并通過建立一套數(shù)學(xué)模型,揭示各時期有關(guān)數(shù)據(jù)變量之間的規(guī)律性聯(lián)系,作為長期預(yù)測分析的重要依據(jù)。定量分析法是財務(wù)預(yù)測的基本方法,可分為以下兩種類型:（1）因果預(yù)測分析。從某項定量指標(biāo)與其它某種有關(guān)定量指標(biāo)之間的規(guī)律性聯(lián)系中可以進(jìn)行定量分析研究。這種數(shù)學(xué)預(yù)測模型主要目的是根據(jù)各有關(guān)預(yù)測指標(biāo)之間的各種相互依存、相互不受制約的因果關(guān)系,建立相應(yīng)的因果關(guān)系數(shù)學(xué)預(yù)測模型。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以對數(shù)據(jù)庫中收集、加工和存儲的大量財務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理,使用決策樹方法建立各種指標(biāo)的預(yù)測模型,對財務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，使因果預(yù)測的結(jié)果更準(zhǔn)確。（2）趨勢預(yù)測分析。根據(jù)某項財務(wù)指標(biāo)按時間順序排列的數(shù)據(jù),運用數(shù)學(xué)方法進(jìn)行加工計算,借以預(yù)測未來發(fā)展趨勢的分析方法,其實質(zhì)就是把未來視為歷史的延伸。在數(shù)據(jù)挖掘中,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法可以很好地進(jìn)行趨勢分析。首先找出一組關(guān)鍵變量,這些關(guān)鍵變量中往往需要有導(dǎo)致實例結(jié)果的因素，然后通過反復(fù)分析學(xué)習(xí),找出這組變量與實例結(jié)果的函數(shù)之間的關(guān)系,利用這一關(guān)系函數(shù)對新建的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、預(yù)測、評價等處理。2、定性分析財務(wù)預(yù)測中包含許多不確定因素,如政策影響、企業(yè)背景資料等。在這種特殊情況下,首先由熟悉上述企業(yè)主營經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)和相關(guān)市場動態(tài)的行業(yè)專家,根據(jù)過去幾年積累的企業(yè)經(jīng)驗數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析判斷,提出初步征求意見,然后再通過組織召開專家座談會或公開發(fā)出初步征求意見邀請函等多種形式,對上述企業(yè)預(yù)測的初步征求意見結(jié)果進(jìn)行分析修正、補充,并作為上述預(yù)測結(jié)果分析的最終參考依據(jù)。定量分析法和其他定性定量分析法各自都有其中的缺陷,數(shù)據(jù)挖掘可以將兩者融合起來,充分利用會計信息系統(tǒng)和其它業(yè)務(wù)系統(tǒng)的信息,提高預(yù)測的準(zhǔn)確性。（二）數(shù)據(jù)挖掘在財務(wù)分析中的應(yīng)用財務(wù)數(shù)據(jù)分析主要是以企業(yè)財務(wù)報表和其它企業(yè)相關(guān)會計資料為主要數(shù)據(jù)分析依據(jù)和理論起點,采用專門分析方法,系統(tǒng)性地分析和綜合評價一家企業(yè)過去和現(xiàn)在的企業(yè)經(jīng)營管理成果、財務(wù)狀況及經(jīng)濟(jì)變動,目的主要是用于了解過去、評價現(xiàn)在、預(yù)測未來,幫助現(xiàn)代企業(yè)管理決策者不斷改善企業(yè)決策。財務(wù)定量分析常用的計算方法主要是一些專門的定量分析計算方法,主要類型包括比較定量分析、結(jié)構(gòu)分析、因素分析、比率分析等和一些綜合分析方法(如杜邦分析)。從企業(yè)財務(wù)管理學(xué)的角度分析,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一種新的企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)信息綜合處理應(yīng)用技術(shù),其主要技術(shù)特點在于它能對企業(yè)會計管理數(shù)據(jù)庫、其它各種業(yè)務(wù)管理數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中的大量財務(wù)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行綜合分析處理,通過數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、分析及其它各種模型化數(shù)據(jù)處理中分析提取出能輔助財務(wù)決策的大量關(guān)鍵性業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。財務(wù)數(shù)據(jù)挖掘其實質(zhì)就是一類深層次的企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)分析方法、與傳統(tǒng)的企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)分析方法相比,一方面財務(wù)數(shù)據(jù)挖掘所需要采用的財務(wù)基礎(chǔ)統(tǒng)計數(shù)據(jù)更加全面,不僅可以包含企業(yè)財務(wù)報表分析中的財務(wù)數(shù)據(jù),而且可以同時包括財務(wù)會計管理業(yè)務(wù)中的基礎(chǔ)統(tǒng)計數(shù)據(jù)和其它財務(wù)相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),例如采購、銷售等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)等,還可以包括非財務(wù)數(shù)據(jù),如國有企業(yè)內(nèi)部背景資料、人力資源管理信息等；另一方面它在財務(wù)數(shù)據(jù)分析中還可以向用戶提供更有價值的財務(wù)信息,不僅僅可以利用數(shù)據(jù)鉆取、切片、漂移、旋轉(zhuǎn)等數(shù)據(jù)功能簡單而直觀地引導(dǎo)所有用戶從一個多角度、多側(cè)面深入觀察財務(wù)數(shù)據(jù),而且它還可以將財務(wù)分析中的數(shù)據(jù)統(tǒng)一進(jìn)行管理整合,使所有用戶在同一操作界面下輕松選擇財務(wù)分析的每個重點,獲取所有財務(wù)分析中的數(shù)據(jù);同時,財務(wù)數(shù)據(jù)分析的工作時效性更強(qiáng),財務(wù)數(shù)據(jù)分析可以影響的應(yīng)用范圍也更大,有助于有效吸引潛在的風(fēng)險投資者。數(shù)據(jù)挖掘在危機(jī)預(yù)警中的應(yīng)用從財務(wù)報表等歷史的財務(wù)數(shù)據(jù)信息中自動推倒并且判斷出企業(yè)現(xiàn)在是財務(wù)狀況與發(fā)生財務(wù)危機(jī)的可能性，從而可以對上市公司未來經(jīng)營活動和財務(wù)風(fēng)險進(jìn)行預(yù)警，這是上市公司一直尋找更加高效、快速、合理的數(shù)據(jù)挖掘模型來進(jìn)行財務(wù)危機(jī)預(yù)警的目的。將歷史的財務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類用來預(yù)測，預(yù)測的目的在于從歷史的數(shù)據(jù)中自動導(dǎo)出給定數(shù)據(jù)的模型，用來預(yù)測未來發(fā)生狀況。目前所使用的動態(tài)財務(wù)預(yù)警模型主要有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、案例推理模型、遞歸分類樹等,其中具有代表性的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和案例推理模型。同其他靜態(tài)化的財務(wù)風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)技術(shù)相比,動態(tài)化的財務(wù)風(fēng)險預(yù)警主要認(rèn)為具有以下幾個優(yōu)勢：動態(tài)化的財務(wù)風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)主要具有較強(qiáng)容錯能力和處理財務(wù)資料中的遺漏或錯誤的能力。動態(tài)財務(wù)風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)主要用于使用非統(tǒng)計分析方法。動態(tài)化的財務(wù)風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)必須具有自主學(xué)習(xí)的能力,這是與傳統(tǒng)靜態(tài)財務(wù)風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)的根本區(qū)別。動態(tài)系統(tǒng)通過專業(yè)知識的不斷積累,可及時修正原靜態(tài)系統(tǒng)的一些基本參數(shù)和性能指標(biāo),使其預(yù)警的結(jié)果更加有效、準(zhǔn)確。動態(tài)化的財務(wù)風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)具有較強(qiáng)的動態(tài)適應(yīng)性。動態(tài)財務(wù)風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)主要采用數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘和人工智能代理等核心技術(shù),能夠隨財務(wù)環(huán)境變化進(jìn)行高度適應(yīng)性的調(diào)整,其內(nèi)部的實時存儲權(quán)重參數(shù),可用于動態(tài)財務(wù)預(yù)警,以有效應(yīng)對多變的企