大数据挖掘技术在财务分析中的应用研究
浅谈大数据下财务数据挖掘及应用
浅谈大数据下财务数据挖掘及应用大数据时代的到来给各行各业带来了巨大的机遇和挑战，财务领域也不例外。
财务数据作为企业经营活动的重要组成部份，其挖掘和应用对于企业的决策和发展具有重要意义。
本文将从大数据下财务数据的挖掘和应用两个方面进行探讨。
一、大数据下财务数据的挖掘1. 数据采集与清洗在大数据时代，财务数据的挖掘首先需要进行数据的采集与清洗。
数据采集可以通过企业内部系统的记录、财务报表、交易数据等方式获取，也可以通过外部数据源如金融市场数据、宏观经济数据等进行补充。
数据清洗则是对数据进行预处理，包括去除重复数据、处理缺失值、异常值等，以保证数据的准确性和完整性。
2. 数据存储与管理大数据下的财务数据量庞大，对于数据的存储和管理提出了更高的要求。
传统的关系型数据库已经无法满足大数据处理的需求，因此需要采用分布式数据库或者云计算平台进行数据存储和管理。
同时，还需要建立相应的数据仓库和数据湖，以便于数据的检索和分析。
3. 数据分析与挖掘技术在大数据时代，传统的财务分析方法已经无法满足对海量数据进行深入挖掘的需求，因此需要借助于数据分析与挖掘技术。
常用的数据分析与挖掘技术包括数据挖掘、机器学习、人工智能等。
通过这些技术，可以对财务数据进行趋势分析、关联分析、分类预测等，提取出有价值的信息和规律。
二、大数据下财务数据的应用1. 风险管理大数据分析可以匡助企业对财务风险进行有效管理。
通过对大量的财务数据进行分析，可以及时发现潜在的风险因素，并采取相应的措施进行防范。
例如，通过对供应链数据进行分析，可以预测供应链中的风险点，避免因供应链中断而造成的财务损失。
2. 经营决策大数据分析可以为企业的经营决策提供有力支持。
通过对财务数据的挖掘和分析，可以了解企业的盈利模式、成本结构、资金运作等，为企业的战略决策提供数据支持。
例如，通过对销售数据的分析，可以找出销售增长的关键因素，为企业的市场拓展提供指导。
3. 财务预测大数据分析可以匡助企业进行财务预测，为企业的财务规划和预算制定提供依据。
大数据技术在财务管理中的应用研究
大数据技术在财务管理中的应用研究随着时代的不断发展和进步，大数据技术的应用在各行各业都得到了广泛的应用和推广。
财务管理领域也不例外，大数据技术在财务管理中的应用研究，有助于提高财务数据的处理效率和质量，提升企业财务管理的水平和质量。
一、大数据技术在财务管理中的应用大数据技术在财务管理中有很多应用形式，比如在企业的财务报表分析中，可以通过大数据技术对企业的财务数据进行汇总、分析和挖掘，从而更加准确地了解企业的财务情况和经营状况。
同时也可以应用大数据技术对企业的财务数据进行可视化分析，通过可视化的形式让企业高层管理者更好地了解企业的业务情况和财务状况。
在企业的预算规划中，也可以应用大数据技术进行预算分析和规划，通过大数据技术的应用让企业的预算规划更加准确和科学，提高企业的预算规划效率和质量。
此外，在财务风险管理中，大数据技术也有着广泛的应用，通过对企业财务数据的挖掘和分析，可以更好地了解企业的财务风险状况，进而对风险进行更加全面和准确的评估和预警，从而降低企业财务风险的发生概率。
二、大数据技术在财务管理中的优势大数据技术在财务管理中的应用具有以下几个优势：1. 提高财务数据处理效率和质量在传统的财务数据处理方式中，由于数据量较大，需要人工逐一处理，加之企业财务数据来源复杂、格式不一，使得财务数据处理的效率和质量都较低。
而应用大数据技术在财务数据处理中，可以通过对大数据的处理和分析，对企业财务数据进行智能化、自动化处理，提高数据处理的效率和质量。
2. 实现财务数据实时监测和预警应用大数据技术可以对企业财务数据进行实时监控，并对异常数据进行预警和反馈处理，从而保障企业的财务稳定和安全。
3. 实现对企业财务数据的深度分析和挖掘对企业财务数据进行深度分析和挖掘，可以帮助企业发现一些潜在的问题和机会，比如在销售额方面，可以通过大数据技术发现某个区域的销售额增长率较快，进而对销售策略进行调整和优化，切实提高企业的销售业绩。
大数据技术在企业财务分析中的应用研究
大数据技术在企业财务分析中的应用研究随着信息时代的到来，企业面临着数据量剧增的挑战。
企业财务数据在这个过程中尤为重要，它们对企业财务决策和经营活动有着至关重要的作用。
大数据技术的应用为企业财务数据的收集、存储、处理和分析提供了便利，有助于发现数据中隐藏的商业价值，提高企业的核心竞争力。
一、大数据技术在企业财务分析中的应用研究背景1. 场景在计算机和互联网技术的发展过程中，数据的规模和处理速度都大大提升，产生了大数据技术。
作为一种新型技术，大数据技术已经成为信息化建设的重点。
在企业财务分析中，大数据技术的应用可以大幅提高财务数据的收集、存储、处理和分析效率，为管理者提供更准确和快速的决策支持。
2. 理论依据我们知道，企业财务分析中最重要的是数据的准确性、及时性和全面性。
大数据技术可以通过不断优化数据收集和处理方法，从而保证以上三个方面。
同时，基于数据挖掘、机器学习等技术的大数据分析方法，可以从复杂的大数据集中找出有利的信息，帮助企业制定更具科学性的财务决策策略，提高企业核心竞争力。
1. 数据的全面性、准确性和规范性在企业财务分析中，数据的全面性、准确性和规范性是至关重要的。
大数据技术可以通过提高数据收集和处理的准确率，从而保证数据质量。
比如，利用大数据技术对财务数据进行实时监控，及时发现数据异常，挖掘数据波动因素，帮助企业进行风险控制。
同时，大数据技术也可以通过标准化数据，保证数据的规范性和可比性，实现不同财务数据之间的比较和汇总。
2. 智能化的数据分析和预测大数据技术的应用，对企业财务数据分析和预测也有着很大的裨益。
利用大数据技术可以智能化地分析和预测经常性的财务变化，如资金使用、纳税等方面。
同时，结合机器学习算法，可以从庞大的数据集中，分析出企业运营的成功因素，帮助企业优化产品和服务，提高财务表现。
3. 数据的可视化分析企业财务分析需要大量的数据酷炫分析，数据可视化工具可以将数据呈现出来，并帮助财务分析人员更直观地了解数据关系和数据传导的整体过程。
财务分析与大数据运用
财务分析与大数据运用标题：财务分析与大数据运用引言概述：随着大数据技术的不断发展，财务分析领域也开始逐渐应用大数据技术，以提高数据处理效率和分析深度。
本文将探讨财务分析与大数据运用的相关内容，分析大数据在财务分析中的作用和应用。
一、大数据在财务分析中的作用1.1 提高数据处理效率大数据技术能够快速处理大量的财务数据，提高数据处理效率，减少人工干预和错误率。
1.2 提升数据分析深度大数据技术可以深入挖掘财务数据的隐藏信息，匡助财务分析师更好地理解企业的财务状况和经营情况。
1.3 实现数据可视化大数据技术可以将复杂的财务数据通过可视化的方式呈现，匡助决策者更直观地了解企业的财务情况。
二、大数据在财务预测中的应用2.1 利用大数据预测财务趋势通过大数据技术分析历史财务数据和市场数据，可以预测未来的财务趋势，匡助企业制定更准确的财务计划。
2.2 风险管理大数据技术可以匡助企业更好地识别和管理财务风险，及时调整经营策略，降低风险。
2.3 优化资源配置通过大数据分析，企业可以更好地了解资源利用情况，优化资源配置，提高经营效率。
三、大数据在财务决策中的应用3.1 数据驱动决策大数据技术可以提供更准确的数据支持，匡助企业决策者做出更明智的财务决策。
3.2 实时监控大数据技术可以实现对企业财务状况的实时监控，匡助企业及时调整经营策略和应对市场变化。
3.3 预测模型建立通过大数据技术建立预测模型，可以匡助企业更准确地预测未来的财务情况，指导决策。
四、大数据在财务报告中的应用4.1 自动化报告生成大数据技术可以实现财务报告的自动化生成，减少人工成本和时间成本。
4.2 数据精准度提升通过大数据技术，可以提高财务报告的数据精准度，减少错误率。
4.3 报告可视化大数据技术可以将财务报告通过可视化的方式呈现，使报告更易于理解和分析。
五、大数据在财务分析师角色中的变革5.1 技能要求提升财务分析师需要不断学习大数据技术，提升自身技能，适应大数据时代的变革。
大数据技术在企业财务决策中的应用
大数据技术在企业财务决策中的应用随着科技的不断发展和企业竞争的加剧，大数据技术逐渐成为企业管理和决策的重要工具。
在企业财务决策中，大数据技术的应用能够提供全面、准确的信息支持，帮助企业管理者做出更明智的决策。
本文将探讨大数据技术在企业财务决策中的应用，并分析其优势和挑战。
一、大数据技术在财务数据分析中的应用大数据技术的应用使得企业能够处理和分析大量的财务数据，从而更好地理解企业的财务状况和经营情况。
通过对大数据的挖掘和分析，企业能够发现潜在的机会和风险，为财务决策提供准确的依据。
1.1 数据挖掘与趋势分析大数据技术可以帮助企业从庞大的财务数据中快速发现关键信息并进行趋势分析。
通过对历史财务数据的挖掘和分析，企业可以更准确地预测未来的市场走势，并相应地作出财务决策。
例如，通过分析过去几年的销售数据和市场趋势，企业可以预测未来的销售额和市场需求，以此调整资金的运营和投资策略。
1.2 预测模型的建立与优化大数据技术可以帮助企业建立和优化财务预测模型，提高预测准确性。
通过将大量历史财务数据与其他关键因素进行关联分析，企业可以发现不同变量之间的关系，并据此建立财务预测模型。
这些模型可以为企业提供未来业务增长、盈利能力等方面的预测指导，进而指导财务决策的制定。
二、大数据技术在风险管理中的应用企业面临各种风险，包括市场风险、金融风险、运营风险等。
大数据技术可以帮助企业更好地评估和管理这些风险，降低企业的经营风险。
2.1 风险模型的构建与优化大数据技术可以帮助企业构建和优化风险模型，提高风险评估的准确性。
通过将大量的财务和经营数据与其他风险因素进行关联分析，企业可以了解不同风险因素对业务和财务状况的影响程度，据此构建风险模型。
这些模型可以为企业提供风险评估和管理策略的参考，帮助企业更好地应对不同的风险挑战。
2.2 实时监测与预警系统借助大数据技术，企业可以建立实时监测和预警系统，及时发现并应对潜在风险。
通过对大量的财务和市场数据进行实时监测和分析，企业可以迅速捕捉到市场变化和风险信号，并相应地调整财务决策和经营策略，以降低风险对企业的影响程度。
浅谈大数据下财务数据挖掘及应用
浅谈大数据下财务数据挖掘及应用大数据下财务数据挖掘及应用引言：随着大数据时代的到来，企业面临着海量的数据，其中包括财务数据。
财务数据是企业经营活动的重要组成部分，通过对财务数据进行挖掘和分析，可以帮助企业发现潜在的商业机会、风险和问题，提供决策支持。
本文将探讨大数据下财务数据挖掘的意义、方法和应用。
一、大数据下财务数据挖掘的意义1. 提供全面的财务分析：大数据技术可以帮助企业从海量的财务数据中提取有用的信息，进行全面的财务分析。
通过对财务数据的挖掘，可以了解企业的财务状况、经营绩效和风险状况，为企业提供全面的财务分析报告。
2. 发现商业机会：大数据技术可以帮助企业发现潜在的商业机会。
通过对财务数据的挖掘，可以发现市场需求的变化、产品销售的趋势等信息，为企业提供商业机会的预测和分析。
3. 风险管理：大数据技术可以帮助企业进行风险管理。
通过对财务数据的挖掘，可以发现企业的财务风险，如财务造假、资金流动性风险等，及时采取措施进行风险控制。
二、大数据下财务数据挖掘的方法1. 数据清洗：财务数据通常包含大量的噪声和异常值，需要进行数据清洗。
数据清洗包括数据去重、数据填充、异常值处理等。
2. 数据集成：财务数据通常来自不同的系统和部门，需要进行数据集成。
数据集成包括数据格式转换、数据字段映射等。
3. 数据挖掘算法：财务数据挖掘可以采用多种算法，如关联规则挖掘、分类算法、聚类算法等。
根据具体的需求和问题，选择合适的算法进行数据挖掘。
4. 数据可视化：通过数据可视化技术，将挖掘到的财务数据以图表、报表等形式展示出来，便于用户理解和分析。
三、大数据下财务数据挖掘的应用1. 财务风险预警：通过对财务数据的挖掘，可以建立财务风险预警模型，及时发现财务风险，并采取相应的措施进行风险控制。
2. 财务绩效评估：通过对财务数据的挖掘，可以评估企业的财务绩效，包括利润率、资产回报率等指标，为企业提供绩效评估报告。
3. 成本管理：通过对财务数据的挖掘，可以了解企业的成本结构和成本驱动因素，为企业提供成本管理的决策支持。
大数据分析在企业财务中的应用
大数据分析在企业财务中的应用一、引言随着互联网时代的到来，企业的数据量呈现爆炸式增长。
大数据分析技术正应运而生，为企业的决策提供了有效支撑。
财务作为企业的核心部门，更加需要利用大数据分析技术来进行财务管理和预测。
因此，本文将探讨大数据分析在企业财务中的应用。
二、大数据分析在企业财务中的应用1. 数据挖掘首先，采用数据挖掘技术可以为企业提供更为准确的财务数据，以便企业对公司财务状况进行更为精确的分析。
比如说，可以通过数据挖掘发现一些背后的规律，比如公司所在行业的收入和支出的时间规律、公司不同地区的经济指数以及公司内部不同职位对应的薪资等，这些都有助于企业决策者对公司的财务状况进行更为准确的了解。
2. 风险管控大数据分析可以通过对财务数据进行分析，发现其中可能存在的风险。
比如，发现某个关键员工的资金流动异常，或发现公司现金流的比例明显低于同行业平均值等。
通过大数据分析，企业能够及时发现潜在的风险因素，并采取相应的措施予以规避，从而保障企业的财务安全。
3. 预测分析数据分析技术还可以为企业提供更为准确的预测分析，从而帮助企业进行决策。
比如，利用分析技术可以预测销售额、成本、毛利润等指标，从而帮助企业管理者制定相应的战略，以保证企业财务的平稳发展。
4. 异常检测对财务数据进行分析，可以帮助企业快速发现异常情况。
比如，企业可以通过数据分析技术快速发现账目记录或管理记录出现问题的情况，及时采取相应的措施，避免因为财务问题而影响企业的正常经营。
5. 财务报告在进行财务报告时，也可以采用大数据分析技术。
财务报告需要对企业的财务状况进行准确的分析和总结，而大数据分析技术的使用可以使得财务报告更为精准。
采用数据分析技术，企业可以通过财务报告对自身的财务状况进行全面地分析和评估。
三、总结综上所述，在当今大数据时代，采用大数据分析技术来进行企业财务管理和预测分析已成为企业发展的重要手段。
通过利用大数据分析技术，能够更为准确地了解公司的财务状况，发现存在的风险和问题，制定相应的决策，从而为企业发展提供有效支持。
浅谈大数据下财务数据挖掘及应用
浅谈大数据下财务数据挖掘及应用大数据下财务数据挖掘及应用在当今数字化时代，大数据已经成为企业决策和发展的重要工具。
财务数据作为企业经营的核心数据之一，也逐渐受到大数据技术的关注和应用。
本文将浅谈大数据下财务数据挖掘及应用的相关内容。
一、大数据对财务数据挖掘的影响1. 数据量的增加：大数据时代，财务数据的规模呈指数级增长。
传统的财务数据分析方法已经无法处理如此庞大的数据量，因此需要借助大数据技术进行数据的存储、处理和分析。
2. 数据的多样性：大数据时代，财务数据不再局限于传统的会计报表数据，还包括非结构化数据、社交媒体数据、市场数据等多种类型的数据。
这些多样化的数据可以为财务决策提供更全面、准确的信息。
3. 数据的实时性：传统的财务数据分析通常是基于历史数据进行的，而大数据技术可以实现对实时数据的分析和挖掘。
这使得财务决策可以更及时地做出，对企业的经营具有更大的灵活性和敏捷性。
二、财务数据挖掘的方法和技术1. 数据清洗和预处理：财务数据往往存在缺失值、重复值、异常值等问题，需要进行数据清洗和预处理。
常用的方法包括缺失值填充、重复值去除、异常值检测和处理等。
2. 数据可视化：通过可视化技术，将财务数据以图表、图形等形式展示出来，可以更直观地理解和分析数据。
常用的可视化工具包括Tableau、Power BI等。
3. 数据挖掘算法：常用的数据挖掘算法包括关联规则挖掘、分类算法、聚类算法、预测算法等。
这些算法可以帮助挖掘财务数据中的潜在规律和模式，为企业决策提供支持。
4. 机器学习：机器学习是大数据时代的重要技术之一，可以通过训练模型，实现对财务数据的分类、预测和优化。
常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
三、财务数据挖掘的应用场景1. 风险管理：通过对财务数据的挖掘和分析，可以发现企业的风险点和潜在风险。
例如，通过分析财务数据中的异常交易行为，可以及时发现可能存在的欺诈风险。
2. 成本控制：财务数据挖掘可以帮助企业分析成本结构和成本驱动因素，找出成本的潜在降低点，实现成本的有效控制和优化。
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大数据挖掘技术在财务分析中的应用研究作者：刘念来源：《财会学习》2019年第27期摘要：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都感到很棘手，往往不能发现隐藏在財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（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“Big Data”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，使其标准化，为不同行业的企业进行横向财务比较提供可能。
四、数据挖掘技术在财务分析应用中的主要内容（一）数据挖掘在财务指标中的应用传统的财务分析最常用的方法就是定量分析方法，局限于历史数据，主要依赖企业的财务报表，指标计算要等到报表出来以后才能进行，具有一定的片面性和滞后性。
而将大数据挖掘技术应用到财务指标的计算中，虽然没有改变其计算公式，但是它能够对会计数据库和其他业务数据库中海量的数据综合的处理，实现实时分析，也能够快速实现与行业内其他公司的业绩指标相比的功能。
（二）数据挖掘在投融资决策的应用对于企业来说，投融资是一个非常复杂的过程，企业要综合考虑投资项目的内外部环境，借助大量的统计工具和应用模型，但是大数据技术能够实时提供投资环境及行业状况的资料，以此建立起来的模型能够使企业挖掘更多有价值的信息，从而确保企业投资的效率和准确性。
而对于融资而言，融资量、融资方式以及渠道等都是不容忽视的环节，企业不仅需要了解所处的政治、法律、金融等环境，还要了解企业筹集资金的用途和性质。
这时，企业利用数据挖掘技术，可以摆脱原来预设模型的约束，运用回归分析模型，预测未来需要筹资的数量，同时还可以运用关联模型挖掘到企业最合适的筹资方式，以便管理者更好的进行决策。
（三）数据挖掘在财务预警中的应用控制评价是财务分析中重要的一环，传统财务分析的做法是在每一个期间结束后，根据结果数据与原来设定的预算数据作比较，找出其中的差距并分析原因。
但是这样难免有滞后性。
而大数据挖掘技术能够实时快速的挖掘数据，将系统数据和预算数据进行比较，当发现偏差超过预设幅度，就立即会发出预警，引起管理者的注意。
因此，大数据挖掘技术能够使事后评价转变为事中实时预警。
五、大数据挖掘技术在财务分析中的工作流程数据挖掘并不是简单的套用复杂的算法或模型，也不是对数据进行简单的整理、建模以及分析，它是一个解决问题的方案和完整的流程，能够带给企业管理者一些有价值的信息，帮助其更好的进行决策。
一个完整的数据挖掘过程一般包括问题识别、数据集成、数据准备、模型建立、模型評价和部署应用等六个阶段，如图2所示。
流程的第一步是要进行问题识别，大数据挖掘的目标是通过数据分析发现能够解决问题的知识。
所以，要找出财务分析中有哪些问题以及问题是什么才能够为大数据挖掘找准方向。
其次就是数据集成与数据准备，由于财务数据的价值存在于不同的系统、不同的用户之间传递和共享。
与此同时，数据是非常容易被破坏的，所以这里重点关注获取的财务数据是否符合解决问题的需要。
根据不同的需求，选择合适的数据，例如投资者关心销售利润率、资本增值率等指标，债权人关心的是企业资产负债率、速动比率等等。
而数据准备可以将一些冗余数据以及格式不一致的数据进行处理，例如对一些文件、图形等通过技术转换成便于挖掘的数据集合进行储存，为下一步做准备。
接下来是模型建立，数据建模是大数据挖掘最核心的环节，这一阶段需要根据不同的任务，对海量的财务数据进行建模分析，例如在进行投资收益预测时，企业可以选择决策树、遗传算法等。
接着是模型的评价，一般来讲，主要包括功能性评价和服务型评。
功能性评价指从技术上评价所建立模型对于完成财务分析任务的质量，而服务型评价主要是考察用户的认可度如何，进而找出该模式的不足，不断的进行修正，更有甚者，需要不断地建立新的模型。
只有建立最适合的模型，才能为企业财务分析提供可靠并且有价值的知识。
最后就是部署应用阶段，当大数据挖掘技术建立并经过验证之后，可以将其应用到不同的数据集上，为企业所用。
六、结论大数据时代随着数据的不断增加和问题求解规模的不断扩张，基于报表的传统财务分析具有一定的片面性以及滞后性，已经不能满足企业的需求，而大数据挖掘技术运用到财务分析中，可以快速实时挖掘到隐藏在海量数据中有价值的信息，使得企业管理者更好的进行决策。
未来，随着信息技术的不断发展，大数据挖掘技术在财务分析中的应用会越来越成熟。
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