大数据挖掘技术在财务分析的应用.doc

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1、大数据挖掘技术在财务分析的应用摘要：近年来，随着互联网、物联网、云计算以及三网融合等信息和新兴技术的迅速发展，现代信息社会已经迈入了大数据时代，大数据的价值之大，并不是混沌无序的数据所创造的，而是通过对这些数据进行深入分析并发现知识实现的。目前传统的财务分析暴露出越来越多的缺点，若将大数据挖掘技术应用其中，可以大大提高财务分析工作的效率和质量。因此，本文主要分析了大数据挖掘技术在财务分析方面的应用，以期能够更好的帮助企业进行决策。关键词：大数据；数据挖掘技术；财务分析一、引言目前社会正处于一个以数据为驱动的时代，大数据发展的浪潮持续汹涌，数据信息已经成为企业非常宝贵的资源。而

2、企业经营的一系列活动都会以数据的形式进行保存并记录，数据呈现爆炸式增长的事态，人工在短时间内是无法合理完成数据的收集、管理并处理成有用的信息。奈斯比特在《大趋势》中曾说：“尽管我们沉浸在信息的海洋中，却十分渴望所需要的知识”。从这句话中可以看出，我们缺乏的不是数据，而是一种有效的分析工具，从海量的数据中挖掘到有价值的信息，在这种情况下，应用大数据挖掘技术就非常有必要了。近年来算法优化和数据建模等领域实现了多项突破，使得大数据挖掘技术能够快速的在财务分析中应用和推广。而财务分析是企业经营管理非常重要的一环，传统的财务分析因其固有的局限性，使财务人员在分析多年的财务数据和行业数据

3、都感到很棘手，往往不能发现隐藏在财务数据背后的内在联系。因此，将大数据挖掘技术应用于财务分析，从海量信息中挖掘有用的信息，帮助管理者更好的进行决策就显得尤为重要。二、大数据挖掘的概述4学海无涯(一)大数据概念。目前，对于大数据还没有一个公认的定义，最早是由“BigData”译过来的，麦肯锡在《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前言》指出：“大数据是指大小超过了传统数据库软件工具的抓取、存储、管理和分析能力的数据群”。虽然这个定义带有一定的主观性，但是随着科学技术的不断进步，数据不仅巨量而且还复杂，巨量则意味着数据数量庞大，如果处理海量数据耗费超过了企业可承受的能力，则企业将会

4、落后于同行。而复杂则意味着数据是多元化的，不仅仅是只有过去的结构化数据，也包含着半结构化和非结构化数据。因此企业要想在市场上获得持久的竞争力，必须要提高对这些“数据”的加工能力，实现数据的“增值”。(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，它的目标包括概念学习、特征识别、模式分布、规则提取和预测等。通过仔细分析经营活动中具有特定联系的数据，以此进行适当的推测，进一步挖掘其中存在的潜在关系，更好的帮助企业优化业务运营、识别风险、预测新的商业机遇。一般来说，数据挖掘的流程大致可以分为三个阶段：数据准备、数据挖掘以及结果评价，如图1所示。(三)数据挖掘技术应用于财

5、务分析的可行性分析。目前，随着计算机技术和大数据技术的迅速发展，硬件技术不断的迭代更新，为搜集、处理并储存海量的财务数据提供了保障，并且大数据技术还能使得半结构化以及非结构化的数据标准化。同时，云计算、Web存储等软件技术的发展，为企业进行财务分析时提供了软件支持。软硬件结合，为挖掘技术在财务分析中的应用提供了可能。另外，企业做的每一项决策，都会从成本效益角度出发，而利用大数据挖掘技术进行财务分析，可以有效的降低成本，提高企业对信息的利用效率。通过数据挖掘技术，企业进行财务分析时能够获取大量相关的有用数据，这个过程主要与互联网和企业的信息系统相通，不需要投入巨大的人力物力，而

6、后期的分析也是在电脑上进行操作，所以，整体来看能取得以低成本手段达到高收益效果。三、以数据挖掘视角看传统财务分析4学海无涯首先，传统的财务分析具有一定滞后性，比较重视反映企业经营活动的历史，对未来发展前景的反应欠缺。计量属性主要以历史为主，大都提供一些历史的财务信息，而企业作为一个营利组织，要重视自身的长远发展，在做决策时仅仅依赖历史信息是不够的。企业的经营活动每天都会更新大量信息，所以及时挖掘有用的信息能够提高企业财务分析的效率。其次，传统的财务分析具有一定的片面性，主要是以定量的方式来分析财务报表各项目之间的数量关系，计算比较简单，比较大的缺陷是当数据比较多时，很难找出数

7、据背后隐藏的信息，简单的数量关系并不能给管理者带来很好的利用价值。而目前大数据技术快速发展，企业能够获取各种各样的数据，不仅仅局限在简单的数量关系上，所以把数据挖掘技术应用到财务分析中，将数据加工成有价值的信息，可以辅助管理者进行决策。最后，会计政策选择对财务分析的影响是不同的，在一定程度上会干扰可比性，不同行业或者相同行业的不同公司，财务政策的选用对财务信息的影响差别是很大的，传统的财务分析一般都是同行业之间进行对比，行业不同财务指标是不能直接横向比较的。但数据挖掘技术可以将大量的数据进行处理，使其标