数据挖掘,OLAP在财务决策中的应用

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1、数据挖掘.OLAP在财务决策中的应用杨春华杨春华(1973-),女，浙江绍兴人，杭州商学院财务与会计学院讲师，浙江大学管理学院企业管理专业博士生。联系地址：杭州市教工路149号杭州商学院财务与会计学院办公室。邮编:310012。电话：0571-88802659cE-mail：XUJR@mail.hz.zi.ciip(杭州商学院财务与会计学院，杭州，310012)[摘要]数据挖掘、OLAP是当前基于人型数据库或数据仓库的新型信息分析技术，在许多领域得到广泛应用，取得了很好的成效。如何将具应川于财务决策以提高决策的正确性、及时性，降低决策的风险，已成为

2、财务管理领域的重要研究课题。本文在介绍数据挖掘、OLAP技术及其相互关系的基础上，分析了财务决策领域应用这两种技术的现实必要性，并进一步论述了财务决策中数据挖掘和OLAP的应用流程。[Abstract]Inthispaper,theauthorintroducedDataMiningandOLAPatfirst.Andthen,theauthoranalyzedthepracticalnecessityforthefirmstoapplythesetwotechniquesintheareaoffinancialdecision-making.In

3、theend,theauthorbroughtforwardtheflowoftheappliance.[关键词]数据挖掘，联机分析处理，财务决策[Keywords]DataMining,OnLineAnalysisProcess(OLAP),FinancialDecision-making正文随着计算机技术和Internet技术的发展，以及企业在以往事务型处理中数据的不断积累，一方面企业数据资源日益丰富，信息超载，另一方面数据资源中蕴涵的知识企业却至今未能得到充分的挖掘和利用，“数据丰富而知识贫乏”是常见现象。如何才能不被信息的汪洋人海所淹没，并

4、能从屮及时发现有川的知识，提高信息的利用效率，已成为金业急需面对的一个问题。正是在这种背呆下，数据挖掘、OLAP技术应运而生。这是两种基于大量数据库或数据仓库的新型数据分析技术。将其应用到财务决策领域则冇利于提高决策的正确性、及时性，降低决策的风险。一、数据挖掘与OLAP1.数据挖掘关于数据挖掘，一利

5、较为公认的定义是由GPiatetsky-Shapiro人提出的。他们认为：数据挖掘是从大型数据库中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先不知的，潜在有用的信息。数据挖掘涉及到机器学习、模式识别、统计学、智能数据库、知识获取、数据可视化、高性能计

6、算、专家系统等各个领域。它不仅面向特定数据库的简单检索查询调用，而且要对这些数据进行微观、中观乃至宏观的统计、分析、综合和推理，以指导实际问题的求解，企图发现事件间的相互关联，甚金利用已冇的数据对未來的活动进行预测。这样一來，就把人们对数据的应川从低层次的末端查询操作，提高到为各级经营决策者提供决策支持。2.OLAP联机分析处理(OLAP)的概念最早是由关系数据库Z父E.F.Codd于1993年提出的，它是基于人型数据库或数据仓库的信息分析过程，是大型数据库或数据仓库的用户接口部分，其1=1的是满足决策支持或多维坏境特定的查询和报表要求。简单地讲，

7、OLAP就是共亨多维信息的快速分析。它是跨部门、血向主题的，其基木特点是快速性、可分析性、多维性、信息性和共享性。也就是说，OLAP能快速响应用八的要求，能处理与应用有关的任何逻辑分析和统讣分析，能提供多维数据分析的多维视图，能及吋获得信息和管理大容量的信息，以及能在大量用户群中共享潜在的数据。其小“多维性”是其核心灵魂。1.数据挖掘与OLAP数据挖掘和OLAP都是基于大型数据库或数据仓库的数据分析技术，冇着一定的联系和区别。数据挖掘和OLAP最木质的区别在于，数据挖掘是一种挖掘性的分析工具，它主要是利用各种分析方法主动地去挖掘大量数据中蕴涵的规律

8、，产生一些假设，帮助人们在这些假设的基础上更有效地进行决策；而OLAP则是一种求证性的分析工具，一般由用户预先设定一些假设，然后使用OLAP去验证这些假设，提供可以使用户很方便地进行数据分析的手段。但就工具而言，数据挖掘和OLAP这两种分析工具本身乂是相辅相成的，且界限正在逐渐模糊。OLAP的分析结果可以补充到系统知识库中，给数据挖掘提供分析信息并作为数据挖掘的依据；数据挖掘发现的知识可以指导OLAP的分析处理，拓展OLAP分析的深度，以便发现OLAP所不能发现的更为复杂、细致的信息。二、财务决策中应用数据挖掘、OLAP的必要性财务决策是企业决策中

9、授重要的组成部分Z—。任何好的财务决策都需要事实和数字支持。一个财务决策的正确程度取决于所使用的事实和数字的正确程度。随着