陳謙

（西北婦女兒童醫(yī)院陜西西安710054）

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)財(cái)務(wù)分析中的應(yīng)用

陳謙

（西北婦女兒童醫(yī)院陜西西安710054）

近幾年來，我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)得到迅猛發(fā)展，傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析方式已遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足于現(xiàn)狀，給企業(yè)財(cái)務(wù)管理帶來嚴(yán)重問題，甚至影響企業(yè)的經(jīng)濟(jì)決策。然而，通過應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，不僅為企業(yè)財(cái)務(wù)分析工作帶來極大的便利，還能夠快速從大量的數(shù)據(jù)中獲取所需知識(shí)和信息，為企業(yè)決策者提供重要依據(jù)。對(duì)此，本文主要針對(duì)挖掘技術(shù)在企業(yè)財(cái)務(wù)分析中的應(yīng)用進(jìn)行了詳細(xì)探討，為企業(yè)在市場(chǎng)中的競(jìng)爭(zhēng)力的提高具有重要保障作用。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；財(cái)務(wù)分析；數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)；應(yīng)用

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展，使得人們對(duì)數(shù)據(jù)信息要求越來越高，但在實(shí)際工作中，一旦面對(duì)大量企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析工作，將會(huì)使工作效率大大折扣，使得現(xiàn)有的企業(yè)財(cái)務(wù)分析無法滿足現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的發(fā)展需求，然而，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)具有快速、精確等諸多優(yōu)勢(shì)，在企業(yè)財(cái)務(wù)分析中具有廣泛的應(yīng)用作用，為企業(yè)財(cái)務(wù)分析工作開啟了新的發(fā)展方向。

1　數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概述

一般情況下，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)［1］就是對(duì)大量的、不完全的、模糊的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行詳細(xì)的模型化處理，從中提取人們所需要的信息，涉及模式識(shí)別、統(tǒng)計(jì)學(xué)、知識(shí)獲取等多個(gè)領(lǐng)域范圍，可以說，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)現(xiàn)了人工智能化，完成了從一個(gè)由數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)到人工智能進(jìn)而到機(jī)器學(xué)習(xí)的演變過程［2］。正因如此，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)財(cái)務(wù)分析中具有重要作用。由于企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表對(duì)企業(yè)的發(fā)展具有重要作用，能夠直接反映出企業(yè)的運(yùn)營(yíng)狀況，也是企業(yè)和投資者進(jìn)行財(cái)務(wù)分析的重要依據(jù)。而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要任務(wù)就是從大量財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中挖掘出有意義的信息，具有描述、聚類、偏差檢測(cè)、估計(jì)和預(yù)測(cè)、關(guān)聯(lián)和序列發(fā)現(xiàn)等多種功能［3］。

圖1　數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基本步驟Fig.1The basic steps of data mining techniques

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)財(cái)務(wù)分析中受到極大歡迎，它主要是信息的有效轉(zhuǎn)換的過程，其步驟包括取樣、探索、修改、模型和評(píng)價(jià)幾個(gè)階段［3］如圖1所示。首先，對(duì)于數(shù)據(jù)的取樣來說，在實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘之前，要先以數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)為依據(jù)，對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行選定，并通過創(chuàng)建一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)表，從中實(shí)現(xiàn)取樣的過程。但在取樣過程中，所抽取的樣本不僅要求數(shù)據(jù)信息具有實(shí)際意義，還要滿足處理的要求。其次，對(duì)于數(shù)據(jù)的探索來說，它是對(duì)數(shù)據(jù)深入調(diào)查的過程，通過該過程能夠發(fā)現(xiàn)隱藏?cái)?shù)據(jù)是否異常，并能夠有效掌握事物的相關(guān)情況。第三，對(duì)于數(shù)據(jù)的調(diào)整功能來說，它需要在完成數(shù)據(jù)的取樣和探索后方能實(shí)施，進(jìn)而完成對(duì)數(shù)據(jù)的修改、增刪等功能。第四，數(shù)據(jù)的建模。在建立模型過程中，需要利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、回歸分析、決策樹等方法來完成，這樣做的目的就是為了從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行可靠預(yù)測(cè)的模型。最后，數(shù)據(jù)的評(píng)價(jià)。在數(shù)據(jù)挖掘過程中，能夠發(fā)現(xiàn)具有實(shí)用性信息數(shù)據(jù)，并能夠?qū)ζ溥M(jìn)行評(píng)價(jià)。

2　數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)財(cái)務(wù)分析中的應(yīng)用

財(cái)務(wù)分析是企業(yè)發(fā)展的重要內(nèi)容，但隨著科技的快速發(fā)展，和傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析相較而言，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)得到了廣泛應(yīng)用，為企業(yè)決策者提供具有重要價(jià)值的信息，大大拓展了企業(yè)價(jià)值［4］。這主要體現(xiàn)在3方面的變化，一種是根據(jù)企業(yè)財(cái)務(wù)分析信息使用者出現(xiàn)了變化，傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析主要將有價(jià)值的信息提供給現(xiàn)有投資者，而今網(wǎng)絡(luò)是時(shí)代的迅猛發(fā)展，這就要求企業(yè)不僅要對(duì)投資者現(xiàn)有的資料分析，還要將企業(yè)推向具有潛力的投資者，促進(jìn)企業(yè)的穩(wěn)健發(fā)展。還有一種是財(cái)務(wù)分析出現(xiàn)了導(dǎo)向型和時(shí)效性變化。這就要求企業(yè)根據(jù)自身實(shí)際情況，不僅要對(duì)企業(yè)內(nèi)部和外部的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行全面分析，還要充分利用先進(jìn)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)隨時(shí)向外部提供有效信息來吸引投資者的眼球。最后是財(cái)務(wù)分析中對(duì)象范圍的變化。傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析對(duì)象主要以有形資產(chǎn)為主，而在網(wǎng)絡(luò)信息時(shí)代，財(cái)務(wù)分析對(duì)象不僅包括人力資源、還包括企業(yè)文化、知識(shí)資源等無形資產(chǎn)。正是由于上述的變化，使得人們對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)分析工作又有了更高的要求。

2.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)財(cái)務(wù)中盈利能力分析

盈利能力就是公司獲取利潤(rùn)的能力，也是公司組織生產(chǎn)活動(dòng)、銷售活動(dòng)和財(cái)務(wù)管理水平高低的綜合體現(xiàn)，同時(shí)更是公司在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中立于不敗之地的根本保證［5］。盈利能力的主要分析指標(biāo)包括銷售毛利率、銷售凈利率、資產(chǎn)收益率、凈資產(chǎn)收益率等指標(biāo)。企業(yè)通過運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，根據(jù)財(cái)務(wù)報(bào)表、賬目、憑證等財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，找出能夠計(jì)算出上述指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得出需要的結(jié)果，接著根據(jù)得出的結(jié)果結(jié)合企業(yè)未來的發(fā)展趨勢(shì)分析，評(píng)價(jià)企業(yè)未來的盈利能力和不足，這才是運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行財(cái)務(wù)分析的關(guān)鍵所在。

2.2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)財(cái)務(wù)中投資管理分析

投融資管理分析的內(nèi)容包括參與投資和融資項(xiàng)目的財(cái)務(wù)測(cè)算、成本分析等活動(dòng)。根據(jù)上級(jí)制定投資和融資方案和防范風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)公司利益的最大化。在投資管理分析時(shí)，要對(duì)一個(gè)投資項(xiàng)目的可行性進(jìn)行分析，必須要借助大量的統(tǒng)計(jì)工具和模型。而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以及時(shí)動(dòng)態(tài)地提供投資環(huán)境以及行業(yè)基本狀況等大量的數(shù)據(jù)資料，通過這些數(shù)據(jù)資料建立起來的模型，可以挖掘出對(duì)企業(yè)投資決策有用的信息。保證投資決策的正確性和有效性。在進(jìn)行融資管理分析時(shí)。企業(yè)需要了解融資的金額量、融資渠道。融資方式和期限。這些都是融資過程中非常重要的環(huán)節(jié)。為了能夠籌集到合適的資金額，企業(yè)必須了解外部環(huán)境和內(nèi)部自身對(duì)資金使用的特點(diǎn)，比較各個(gè)融資方式的風(fēng)險(xiǎn)和成本，企業(yè)利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，運(yùn)用回歸分析模型等預(yù)測(cè)企業(yè)所需要籌集資金的量，還可以運(yùn)用關(guān)聯(lián)模型對(duì)各種渠道及方式進(jìn)行分析，挖掘最適合企業(yè)籌集資金的渠道、方式及期限，力爭(zhēng)以最小的風(fēng)險(xiǎn)及成本籌集到企業(yè)所需要的資金。

2.3企業(yè)財(cái)務(wù)分析中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用流程

在企業(yè)財(cái)務(wù)分析中，有效利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)具有多種優(yōu)勢(shì)，具體有以下幾點(diǎn)［5］。首先，數(shù)據(jù)挖掘所采用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)不僅包括財(cái)務(wù)報(bào)表中的數(shù)據(jù)，還包括非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)及其他數(shù)據(jù)，比如企業(yè)背景資料等。其次，在企業(yè)財(cái)務(wù)分析中，不僅可以通過鉆取、旋轉(zhuǎn)等方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行全面觀察，還可以將分析數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理起來，從中獲取所有分析數(shù)據(jù)。最后，財(cái)務(wù)分析有助于開發(fā)潛在的投資者。因此，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)分析中得到廣泛應(yīng)用，其流程如圖1所示。

圖2　企業(yè)財(cái)務(wù)分析中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)流程Fig.2Enterprise financial data mining process analysis

1）財(cái)務(wù)分析對(duì)象的確定

在企業(yè)財(cái)務(wù)分析中，選定財(cái)務(wù)分析對(duì)象就要合理應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)現(xiàn)，這主要因?yàn)樨?cái)務(wù)分析的最終目的就是選擇適宜的分析模型，從而選定財(cái)務(wù)分析的對(duì)象。

2）收集數(shù)據(jù)

在企業(yè)財(cái)務(wù)分析中，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的首要環(huán)節(jié)就是對(duì)數(shù)據(jù)的收集過程。通常情況下，數(shù)據(jù)可以來自會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)，也可以從其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)中獲取。

3）整理數(shù)據(jù)

通常情況下，數(shù)據(jù)收集過程中所得到的數(shù)據(jù)跟可能是缺失性數(shù)據(jù)等，在這種情況下，就要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)施簡(jiǎn)單地泛化處理，從中得到更加豐富的數(shù)據(jù)信息。由于數(shù)據(jù)整理包括多項(xiàng)環(huán)節(jié)，其中包括數(shù)據(jù)的選擇、數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)化和數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換。首先，對(duì)于數(shù)據(jù)的選擇方面，對(duì)財(cái)務(wù)分析對(duì)象相關(guān)的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行搜索，并從中選擇適宜數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用的數(shù)據(jù)。其次，對(duì)于數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)化來說，就是在對(duì)數(shù)據(jù)本身內(nèi)容理解基礎(chǔ)上，搜找到對(duì)表達(dá)數(shù)據(jù)有價(jià)值特征，從而達(dá)到縮減數(shù)據(jù)規(guī)模的目的，實(shí)現(xiàn)在盡量保持?jǐn)?shù)據(jù)原貌的基礎(chǔ)上，有效簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)量。最后，對(duì)于數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換來說，它可以根據(jù)挖掘算法建立一個(gè)適宜的分析模型，完成的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。

4）數(shù)據(jù)挖掘

利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)挖掘出經(jīng)過轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)挖掘的過程中，除了要選擇適宜的挖掘算法之外，其余各項(xiàng)工作都需要自動(dòng)完成。

5）結(jié)果分析

通常情況下，有不少數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果具有一定實(shí)際意義，但有些數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果不具有實(shí)際意義，針對(duì)此，就需要對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，在評(píng)估的過程中，要根據(jù)評(píng)估者多年經(jīng)驗(yàn)，利用實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)模型的正確與否進(jìn)行驗(yàn)證，一旦發(fā)現(xiàn)異常，應(yīng)及時(shí)調(diào)整挖掘模型，進(jìn)行再次挖掘。

6）知識(shí)的同化

利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的最終就是為企業(yè)決策者提供重要的依據(jù)，起到輔助決策的作用。對(duì)于決策者來說，可以結(jié)合企業(yè)的實(shí)際情況，并對(duì)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果進(jìn)行分析，從而將分析所得到的知識(shí)集成到財(cái)務(wù)系統(tǒng)中，為企業(yè)的穩(wěn)健運(yùn)行提供了重要依據(jù)。

3　數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)財(cái)務(wù)分析中的應(yīng)用意義

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)財(cái)務(wù)分析中得到廣泛應(yīng)用，但在實(shí)際應(yīng)用中，需要控制企業(yè)成本問題，盡管數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠在建立數(shù)據(jù)倉庫洗頭膏后，能夠有效完成數(shù)據(jù)的各項(xiàng)功能，但要考慮到企業(yè)數(shù)據(jù)本身很可能存在質(zhì)量問題，這就需要財(cái)務(wù)報(bào)表使用者能夠加強(qiáng)對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的分析，有效調(diào)整財(cái)務(wù)中的數(shù)據(jù)，然后再應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)表進(jìn)行分析。因此，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)財(cái)務(wù)分析的應(yīng)用中具有重要意義［6］。

3.1有效降低財(cái)務(wù)分析的成本

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)離不開人力和物力的投入，從長(zhǎng)遠(yuǎn)而言，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)地反應(yīng)各種信息，并且根據(jù)已經(jīng)建立好的模型對(duì)企業(yè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。更重要的是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)同樣數(shù)據(jù)進(jìn)行多次訪問時(shí)，不需要重復(fù)操作，有利于企業(yè)減少大量的成本。

3.2深化財(cái)務(wù)分析層次，提高財(cái)務(wù)信息的利用效率

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以利用序列分析、機(jī)器學(xué)習(xí)及其他統(tǒng)計(jì)方法，對(duì)公司的會(huì)計(jì)報(bào)表以及財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)［7］中隱藏的大量會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，揭示數(shù)據(jù)的重要價(jià)值和聯(lián)系，為財(cái)務(wù)管理和投資決策中提供重要的依據(jù)。

3.3擴(kuò)大財(cái)務(wù)分析范圍，提高財(cái)務(wù)分析的質(zhì)量

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠擴(kuò)大財(cái)務(wù)分析的范圍，比如公司分部和分支機(jī)構(gòu)的信息；創(chuàng)新金融工具的信息、資產(chǎn)負(fù)債表以外籌資等。這和傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析相比，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠及時(shí)更新數(shù)據(jù)庫的信息，了解市場(chǎng)的最新動(dòng)態(tài)。與此同時(shí)，還可以整合分類客戶的基本信息，有助于提升公司的競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力。

4　結(jié)束語

由于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用時(shí)間不是很長(zhǎng)，但它卻在企業(yè)財(cái)務(wù)分析中發(fā)揮著重要作用，不僅為企業(yè)財(cái)務(wù)分析提供了更加精確的數(shù)據(jù)，還大大提高了人們財(cái)務(wù)工作的效率，使工作更加簡(jiǎn)單化和便捷化?？傊?，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用為企業(yè)財(cái)務(wù)分析提供了重要的數(shù)據(jù)信息，為企業(yè)決策者提供重要的決策依據(jù)，滿足了企業(yè)的發(fā)展需求，推動(dòng)了社會(huì)的穩(wěn)健發(fā)展。

［1］周潔.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在財(cái)務(wù)分析中的研究與應(yīng)用［J］.電子科技大學(xué)，2010：5-8. ZHOU Jie.Research and application of data mining technology in financial analysis［J］.University of Electronic Science and Technology，2010：5-8.

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Analysis of data mining technology in the enterprise financial

CHEN Qian
（Northwest Women's and Children's Hospital，Xi'an 710054，China）

in recent years，the society of our country economy has obtained the rapid development，the traditional financial analysis mode has far cannot satisfy the present situation，cause serious problems in the financial management of enterprises，and even affect the enterprise's economic decision.However，through the application of data mining technology，not only work to bring great convenience for the financial analysis of enterprises，but also can quickly acquire the knowledge and information from large amounts of data，provide an important basis for decision-makers.Therefore，this article mainly aims at the application of mining technology in the enterprise financial analysis in detail，plays a very important role for the enterprise's competitive power in the market to improve the.

data mining；financial analysis；data network；application

TN99

A

1674-6236（2015）20-0072-03

2014-12-10稿件編號(hào)：201412087

陳謙（1981—），男，陜西大荔人，會(huì)計(jì)師。研究方向：財(cái)務(wù)管理。