淺談數(shù)據(jù)挖掘財(cái)務(wù)分析論文

淺談數(shù)據(jù)挖掘財(cái)務(wù)分析論文

　　一、數(shù)據(jù)挖掘在財(cái)務(wù)分析中的重要作用

　　首先,提高財(cái)務(wù)信息的利用能力。傳統(tǒng)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)查詢主要面向應(yīng)用,屬于一種支持日常操作的事務(wù)處理,沒有分析所查詢的數(shù)據(jù)信息的能力,決策者也無法在分析大量歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上多維度的比較、分析某個(gè)主題的相關(guān)數(shù)據(jù)。而財(cái)務(wù)分析中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)體現(xiàn)出序列導(dǎo)向及多維度的特點(diǎn),從而有效提高財(cái)務(wù)信息的應(yīng)用能力。其次,解決財(cái)務(wù)信息的噪聲問題。網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,企業(yè)可以方便、快捷的獲取企業(yè)內(nèi)部信息、各關(guān)聯(lián)方及外部信息,這個(gè)過程中難免會(huì)出現(xiàn)信息過量的問題,如何迅速?gòu)暮Ａ啃畔⒅蝎@取對(duì)決策有用的信息成為各決策者及管理者面臨的重要問題。這種情況下,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以在海量信息中分辨、挖掘出對(duì)財(cái)務(wù)決策有用的信息,最大程度上減少信息噪聲的影響。最后,提高財(cái)務(wù)分析的智能化水平。決策本身體現(xiàn)出動(dòng)態(tài)性、復(fù)雜性、多樣性的特點(diǎn),而決策者本身的綜合素質(zhì)也會(huì)對(duì)決策的準(zhǔn)確性產(chǎn)生影響,因此同一種情況可能產(chǎn)生不同的決策結(jié)果。隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加,傳統(tǒng)依靠程序人員設(shè)計(jì)專用程序查詢數(shù)據(jù)的方法已經(jīng)相對(duì)滯后,決策者需要更加智能化的信息分析方法,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)便可滿足這一要求,其利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)獲取新的、有用的信息,并對(duì)信息的查詢、存儲(chǔ)過程預(yù)以優(yōu)化,體現(xiàn)出強(qiáng)大的自我學(xué)習(xí)功能,從而最大程度上滿足財(cái)務(wù)信息分析智能化的要求。

　　二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在財(cái)務(wù)分析中的應(yīng)用

　　財(cái)務(wù)分析的主要目的是改善經(jīng)營(yíng)管理,提高企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益,其主要目的是保證會(huì)計(jì)信息資料的正確可靠性,以保證企業(yè)財(cái)產(chǎn)的安全性、完整性。比如某生態(tài)園林企業(yè)需要投入大量資金完善生產(chǎn)基礎(chǔ)設(shè)施,并保證現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)的有序,如有必要還要投資于企業(yè)產(chǎn)品周邊附屬產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,因此財(cái)務(wù)決策的重要性不言而喻,而在財(cái)務(wù)決策中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)十分必要。財(cái)務(wù)分析中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘的基本流程包括問題識(shí)別、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)開采及結(jié)果表達(dá)與解釋等四個(gè)步驟,圖1可將財(cái)務(wù)分析數(shù)據(jù)挖掘的過程直觀的表達(dá)出來:

　　(一)問題識(shí)別

　　典型的財(cái)務(wù)決策包括投資決策、籌資決策、成本決策、銷售決策等,企業(yè)要進(jìn)行財(cái)務(wù)分析前必須識(shí)別決策問題,明確需要達(dá)到的決策目標(biāo)等,再將決策目標(biāo)轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo),最后進(jìn)行準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)定義。如企業(yè)需要投資企業(yè)產(chǎn)品周邊附屬產(chǎn)業(yè),則需要利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)明確以下問題:

　　(1)企業(yè)經(jīng)營(yíng)中可隨時(shí)支配的資金額度,需要財(cái)務(wù)人員建立數(shù)據(jù)庫(kù)模型,將可用于投資的資金情況準(zhǔn)確、詳細(xì)的計(jì)算出來;

　　(2)編制投資方案,即與本企業(yè)實(shí)際情況相結(jié)合,考慮具體投資計(jì)劃,并對(duì)投資方案的可操作性進(jìn)行分析,比如上述園林生態(tài)企業(yè)需要投資進(jìn)口園林機(jī)械的代理項(xiàng)目,就需要在投資前對(duì)該項(xiàng)目的大小做出合理評(píng)估,了解該品牌園林機(jī)械在國(guó)際市場(chǎng)的占有份額、品質(zhì)、成本及銷售價(jià)格等信息;

　　(3)投資收益分析,投資的主要目的是獲得更高收益,因此在數(shù)據(jù)挖掘過程中,問題識(shí)別時(shí)必須做出可靠的收益預(yù)算。

　　(二)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

　　在完成問題識(shí)別后,需要根據(jù)不同的需求、從相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)信息中選擇適用的數(shù)據(jù)信息,即進(jìn)行數(shù)據(jù)準(zhǔn)備,該過程需要收集大量與企業(yè)財(cái)務(wù)分析相關(guān)的數(shù)據(jù)信息,以保證數(shù)據(jù)挖掘的真實(shí)性、客觀性,比如花卉市場(chǎng)分布信息、裝飾裝潢市場(chǎng)信息、園林設(shè)計(jì)與市場(chǎng)銷售等信息。通常情況下,數(shù)據(jù)準(zhǔn)備又可分為數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)選擇及數(shù)據(jù)預(yù)處理等三個(gè)步驟,其中數(shù)據(jù)集成是把多數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)行環(huán)境中的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并處理,去除信息噪聲,剔除虛假數(shù)據(jù);而數(shù)據(jù)選擇則是分辨需要分析的數(shù)據(jù)集合,進(jìn)一步縮小數(shù)據(jù)處理的范圍,提高數(shù)據(jù)質(zhì)量,從而保證數(shù)據(jù)挖掘的有效性;數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要目的是解決數(shù)據(jù)挖掘工具局限性的問題。

　　(三)數(shù)據(jù)挖掘

　　當(dāng)上述準(zhǔn)備工作完成后即可進(jìn)行深入的數(shù)據(jù)挖掘處理,挖掘過程中需要注意,必須以財(cái)務(wù)分析核心思想為指導(dǎo),明確數(shù)據(jù)挖掘的目的性,數(shù)據(jù)挖掘的主要內(nèi)容包括:選擇合適的挖掘工具、具體的挖掘操作及證實(shí)發(fā)現(xiàn)的知識(shí)等,其中選擇合適的挖掘工具至關(guān)重要,限于篇幅此處對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及決策樹兩種方法進(jìn)行簡(jiǎn)單介紹。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以自學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)模型為基礎(chǔ)的,利用該方法可以很容易的解決具有上百個(gè)參數(shù)的問題,為高復(fù)雜度的問題提供一種相對(duì)簡(jiǎn)單的方法;視經(jīng)網(wǎng)絡(luò)既可以表現(xiàn)為有指導(dǎo)的學(xué)習(xí),也可以是無指導(dǎo)聚類,不過輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的值均為數(shù)值型的。實(shí)際應(yīng)用中通常采用該方法進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)警分析。決策樹法是現(xiàn)階段應(yīng)用最廣泛的歸納推理算法之一,其提供了一種展示在何種條件下會(huì)獲得對(duì)應(yīng)值的規(guī)則的方法,是一種簡(jiǎn)單的知識(shí)表示方法,在數(shù)據(jù)挖掘過程中,決策樹法主要用于數(shù)據(jù)挖掘的分類。

　　(四)結(jié)果表達(dá)

　　結(jié)果表達(dá)即是在處理數(shù)據(jù)庫(kù)信息的基礎(chǔ)上客觀的表達(dá)出數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果,以為企業(yè)財(cái)務(wù)分析提供可靠依據(jù)。可以說結(jié)果表達(dá)是數(shù)據(jù)挖掘的成果展示,其所表達(dá)的是最有價(jià)值的信息,如結(jié)果表達(dá)所提供的信息達(dá)不到?jīng)Q策的要求,則可重復(fù)挖掘過程,直至決策者滿意為止。

　　三、結(jié)語

　　在日益激烈的市場(chǎng)環(huán)境中,企業(yè)決策層必須在分析大量的數(shù)據(jù)——特別是財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上做出準(zhǔn)確發(fā)析,對(duì)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)成果、財(cái)務(wù)狀況等做出準(zhǔn)確、客觀的評(píng)價(jià)與剖析,從而對(duì)企業(yè)運(yùn)營(yíng)過程中存在的問題、企業(yè)發(fā)展趨勢(shì)等做出正確判斷。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是以人工智能、機(jī)算機(jī)、數(shù)據(jù)庫(kù)等技術(shù)為基礎(chǔ)發(fā)展起來的,大大提高了財(cái)務(wù)信息分析的實(shí)效性與全面性,從而為企業(yè)決策者提供更有價(jià)值的財(cái)務(wù)信息,促進(jìn)企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的不斷提升。當(dāng)然,僅僅依靠計(jì)算機(jī)或軟件是無法完成數(shù)據(jù)挖掘過程的,專業(yè)人員的職業(yè)判斷至關(guān)重要。不過雖然企業(yè)財(cái)務(wù)分析中楊技術(shù)的應(yīng)用還不夠成熟,但是可以預(yù)見,隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,其在企業(yè)財(cái)務(wù)分析中的作用會(huì)越來越突出,應(yīng)用也會(huì)越來越廣泛。

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