大数据挖掘技术在财务分析中的应用研究
刘楹林（贵州电子信息职业技术学院）
摘要： 大数据时代随着经济和科技发展进程的不断加快到来了，改变了人们传统的生活习惯，给人们的生活和工作都带来了更大的便利条件。大数据时代中庞大的数据得到了有效的整合和处理，使人们能够深入庞大的数据中，并得到有效信息。大数据挖掘技术在财务分析工作中进行广泛的应用，能够有效地提高财务分析工作的效率和质量，同时，能够使财务分析工作更加具体和科学。
关键词： 大数据挖掘技术；财务分析；应用
当代社会经济和科技的迅速发展，推动着大数据时代的到来，而大数据时代是一个以数据为驱动的时时代，在这一时代中，庞大的数据已经成为企业发展的资源，能够为企业创造巨大的效益，而企业的各种交易和信息也会以数据的形式呈现出来。大数据挖掘技术可以解决人们无法处理整合的庞大的数据信息问题，有效地提高财务分析工作的效率和质量，为企业领导人员的决策提供更有力的数据支持。
根据上文的表述，目前国内高管薪酬各个部分的比例不当，缺乏长期的激励，这容易引起高管人员的短期行为和利己行为，对于企业长期健康的发展十分不利。而恰当有效的长期激励不仅可以使高管人员注重于企业和个人的双赢发展，也可以使高管人员在风险管控方面更加谨慎、仔细。
要成为一名合格的“师傅型”师资，不仅要具备某专业技能的从业资格证，还要参加职业培训师资质认证。本培训中心引入德国双元制培训师资质培训(AEVO)做法，对跨企业培训中心师资的人格素养、教育教学能力、专业能力标准开展培训和资格认定。丰富的实践经验是跨企业培训中心“师傅型”教师的必备基础，不管是培训实施过程还是培训师的工作过程都强调职业工作过程，缺乏实际工作经验的教师无法切实了解实际工作岗位的性质和理论知识。
一、大数据挖掘的概述
（一）大数据概念
就目前来说，世界对于大数据还没有一个十分准确的定义，但是随着社会发展水平的不断提高，数据的规模和数量都在与日俱增，庞大的数据规模是人工所不能够处理和解决的，而处理庞大的数据，这项工作也会给企业造成巨大的困难，如果不能有效的处理数据问题，就会使企业丧失在激烈的市场竞争中的竞争资本，为了避免这种问题的出现，企业必须要提高对数据的处理能力，增加数据的资本，使数据不但不会给企业带来困扰，还会给企业带来更大的利益。
（二）数据挖掘概念
数据挖掘是一个发现数据特征和模式的过程，在这个过程中，准确把握整个数据的概念，实现对数据的有效整合。数据挖掘的整个过程是进行学习和对数据特征的识别、预测以及模式分布等等。通过分析企业在经营活动中有一定关系的数据，并对其进行有效的分析和推测，从而进一步发掘出其中存在的关系，从而为企业提供更多保障。
（三）数据挖掘技术在财务分析工作中应用的可行性分析
投融资是每一个企业中都必须的前较为复杂的工作，企业在投资之前必须要充分考虑到各种因素环境，并且要搜集专门的数据信息和借助专门的工具去进行计算分析，整个过程较为繁琐，大大降低了企业的工作效率。但是，数据挖掘技术可以在第一时间内收集各种有价值的数据信息，帮助企业作出正确的投融资决策。因为投融资是一项十分复杂繁琐的项目，在传统条件下会受到一定的限制和影响，但是利用数据挖掘技术，可以使企业摆脱传统模型回归模型，并且还可以根据实际需要去发掘更多相关的筹资方式，为企业进行投融资决策提供更多的可能和选择。
即使我以身犯险，冲上去，凭我这点力气能抓住她吗?如果我明知自己太弱帮不上忙，还努力去帮她，这值不值得呢?
除此以外，在财务分析工作中，应用数据挖掘技术可以将起财务数据处理更加有条理性和专业化，有利于帮助领导做出正确的决策。企业最重要的是要获取更高的利润，而数据挖掘技术可以帮助企业达到这一目标，有效地降低成本，合理配置资源，提高数据信息的利用率，为企业及时获取市场上的数据信息提供条件。
二、以数据挖掘技术的视角看传统财务分析
第二，传统的分析很难把握全局的变化，比较片面，主要是采用定量的方式去进行财务分析和数据处理，但是这种方法仅适用于数据量较小的时候，在当代社会，庞大的数据量中，定量的方式已经不能满足企业对数据处理的需要，定量方式已经不能够找出在庞大数据背后，最有价值的信息，很难为领导人员作出决策提供有力的数据支持。但是，当前数据挖掘技术在财务分析中的广泛应用，给企业提供了更有利的条件，企业可以利用数据挖掘技术，发现各种数据背后更加复杂的关系，利用充分的数据，为管理者做出科学的决策提供依据，同时也可以把数据转化为效益，推动企业的进步发展。
在数据挖掘技术的角度来看传统财务分析，第一，传统财务分析在做任何工作和操作时需要一定的时间和周期，具有较强的滞后性和延期性，在进行指标计算和其他数据计算的过程中，主要借助历史数据和企业的财务报表，更加注重历史，但是缺乏对企业未来发展的规划，但是这种情况会使企业在未来的发展中局限于历史，很难发现社会中发展的要求，跟随社会发展的脚步，长久以往会使企业在激烈的市场竞争中失去竞争地位，在当代飞速发展的社会中企业每天都会更新大量数据信息，若想要推动企业发展，必须要及时挖掘有价值的信息，为企业的发展和领导人员做正确的决策等提供可靠的支持。
在财务分析中传统的操作方法是定量分析法，而这种方法的局限性较强，主要借助历史数据进行分析和处理，在企业中，依靠企业的财务报表，也无法计算指标，必须要等到企业的财务报表完成之后，而在之前不能进行其他操作，浪费了大量的资源和时间，具有一定的滞后性，使企业被局限在财务报表中。但是，运用数据挖掘技术，能够有效地解决这一问题，使财务分析不必再局限于企业的财务报表中，其指标的计算也并没有改变运算方法，但是却可以借助数据库中的其他数据和信息等进行处理和计算，从而得到所需要的结果，同时，也能够将自己的业绩与市场上其他企业相比，更好地把握市场动态。
三、数据挖掘技术在财务分析中的具体应用
（一）在财务指标中的具体应用
第三，会计政策选择会对财务分析产生一定的影响，而这种影响是不同的，这种影响会随着行业的不同而产生不同，会对其可比性产生影响。另外，财务政策的选择会对财务分析产生十分重要的影响，传统的财务分析，主要是把企业与同行业的相比较，不同行业中的企业是无法直接进行比较的，这样一来，就使所有的数据有一定的局限性，其包含的领域十分狭窄，也无法帮助企业管理人员正确地看待市场发展趋势。但是数据挖掘技术可以把海量数据进行直接的收集处理，将所有的数据标准化，从而使得不同行业之间的数据比较成为可能，为企业的发展提供了更多可能。
（二）在投融资决策中的具体应用
经济的快速发展，为企业创造了更多的发展机会，同时也给企业带来了庞大的数据，而如何有效地解决这些数据，也是当待企业需要立即着手解决的问题，只有把数据转化为效益，才能够让企业在激烈的市场竞争中脱颖而出，对于企业中的财务分析工作来说更是如此，财务分析是把握整个企业资金流转的关键点，而数据挖掘技术在财务分析工作中广泛应用，能够有效地提高工作效率和工作质量。数据挖掘技术能够为财务分析提供更为有利的保障，并且以还能够使半结构化和非结构化的数据标准化，同时，也为企业在开展财务分析工作时提供了许多应用软件，为数据挖掘技术在财务分析工作中的应用提供了可能。
本是为了方便工作的专用号段，成了一些人眼中的“通行证”“护身符”；本是正常的公务用车，因为有了“特殊牌号”而成了一些人手中的“特权车”。一些人开上这样的车，往往对红灯、应急车道、专用车道视而不见，对禁止驶入、禁止停车等标志置若罔闻，有的甚至百无禁忌，对执法人员也敢恶语相加甚至拳脚相向。这些行为损害了公共利益，伤害了公务车形象，在社会上造成恶劣影响。辽宁在全省开展“特权车”问题专项整治，体现了着力解决官僚主义问题、消除特权思想的主动与自觉，值得称道。
（三）在财务预警中的具体应用
在财务分析中控制评价也是十分关键的一项，传统的财务分析是在每一阶段结束之后，将预期和结果之间进行比较，进一步分析预期和结果之间的差异及造成差异的原因。但是这样会需要一定的周期，在这期间也会有过多的可变因素，可能会对最终的结果产生一定的影响。但是，大数据挖掘技术不需要这样一个周期能够在第一时间内将计算的结果和预期结果进行比较，如果最终发现计算结果和预期结果之间的偏差过大，会发出警报，提醒工作人员，从而企业能够尽快分析其中的原因，并采取有效的方法予以解决。
四、大数据挖掘技术在财务分析中的工作流程
数据挖掘技术的智能性较强，不是传统的单纯套用算法公式的形式对数据进行运算和处理以及进一步分析，而是十分全面完善的一个整体流程，可以为企业发展和管理以及管理人员做出正确的决策提供有力的数据支持。数据挖掘技术使用的完整的流程共有六个阶段，首先是要识别问题，认识到问题所在，并且根据问题去广泛搜集信息，找到大致方向，为后续工作奠定良好的基础；其次就要开始数据集成和数据准备，因为财务分析的数据比较分散，大数据挖掘技术需要在第一时间内搜集到分散于各个系统和用户中的数据信息进行整合处理，在此时，需要综合考虑到所收否满足要求，并且根据具体要求选择最有价值的数据信息；之后要开始模型建立，而这一环节是整个流程中最关键的部分，需要根据数据信息的不同去对数据进行建模分析，同时要综合考虑到各个方面；紧接着要对模型进行评价，通常情况下，评价包括功能性和服务性的评价，根据模型的工作情况来对其进行功能性评价，根据用户的反馈和使用情况进行服务性评价，综合评价完成之后才能够进行下一个流程，而这一评价对于财务分析具有十分关键的影响；最后就是部署应用阶段，在经过实验、使用和验证之后将大数据挖掘技术广泛应用在财务分析中，推动企业的进步发展。
五、结束语
大数据时代的到来，不但改变了人们传统的生活方式，给人们带来生活和工作等各方面的便利，也给企业创造了新的发展机遇，企业要牢牢把握这一点，将大数据挖掘技术充分应用到财务分析中，增加企业在市场竞争中的竞争资本。
参考文献
[1]刘念.大数据挖掘技术在财务分析中的应用研究[J].财会学习,2019(27)：13.
[2]张超,肖聪,朱卫东,陈绪龙,李正西.财务智能可视化分析与文献综述[J].财会月刊 ,2019(3)：24-32.
[3]甘超.基于数据挖掘的财务分析系统的设计与实现[D].大连：大连理工大学,2018.
[4]郭婧.大数据时代数据挖掘技术在财务分析中的应用[D].杭州：浙江工业大学,2017.
[5]吴娜.大数据环境下的企业财务分析变革研究[D].武汉：武汉理工大学,2017.
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