數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在財(cái)務(wù)分析中的研究與應(yīng)用.pdf

1、企業(yè)的各類利益相關(guān)者需要利用企業(yè)提供的財(cái)務(wù)報(bào)表,結(jié)合其他資料,對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)成果進(jìn)行分析。但是傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析方法具有片面性、滯后性、和易受會(huì)計(jì)政策選擇的影響等局限性。而隨著經(jīng)濟(jì)和技術(shù)的發(fā)展,一種基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和商業(yè)智能的,能夠發(fā)掘出隱含的、有用的信息和知識(shí),幫助決策者尋找數(shù)據(jù)間潛在的關(guān)聯(lián),發(fā)現(xiàn)被忽略的因素的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)正被逐漸廣泛應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域,包括財(cái)務(wù)領(lǐng)域。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)相對(duì)于傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析方法,能夠深入地了解海量財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)潛在的、深層

2、次的信息,輔助公司財(cái)務(wù)分析人員、公司的投資者和決策者深入認(rèn)識(shí)公司的財(cái)務(wù)狀況,進(jìn)行相關(guān)問(wèn)題的正確決策。本文從數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘流程入手,結(jié)合財(cái)務(wù)分析的方法,將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)用于財(cái)務(wù)預(yù)警分析,展現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在財(cái)務(wù)分析中的應(yīng)用。文章使用的是SPSSClementine12.0構(gòu)建“財(cái)務(wù)預(yù)警智能系統(tǒng)”。作為一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái),Clementine提供了一個(gè)功能強(qiáng)大而且簡(jiǎn)單易用的數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)。整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程要做的,是將數(shù)據(jù)導(dǎo)入Clementi

3、ne,建立數(shù)據(jù)流節(jié)點(diǎn),并將其連接起來(lái),然后執(zhí)行并輸出結(jié)果,就完成了數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程,還可以利用挖掘的結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步的分析。在數(shù)據(jù)挖掘方案設(shè)計(jì)方面,文章主要描述了財(cái)務(wù)預(yù)警數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的形成和方案。首先說(shuō)明了數(shù)據(jù)挖掘在財(cái)務(wù)分析領(lǐng)域的主要應(yīng)用,選取財(cái)務(wù)預(yù)警分析作為本文的研究重點(diǎn)。接下來(lái)描述財(cái)務(wù)預(yù)警的傳統(tǒng)分析方法,說(shuō)明了財(cái)務(wù)預(yù)警傳統(tǒng)分析方法的局限性。針對(duì)這些局限性,設(shè)計(jì)了由Logistic回歸分析方法、關(guān)聯(lián)規(guī)則、決策樹(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成的聯(lián)合數(shù)據(jù)挖掘