财务报表内外数据挖掘技术的运用[摘要]现代企业越来越意识到财务的重要，除了报表内信息，报表外信息的运用也备受关注。大数据时代的背景下，数据挖掘技术运用的领域在逐步扩宽，财务信息领域也不可避免。但整体上看，研究财务信息的数据挖掘技术一直相对较少，且大多是只针对财务信息中的一部分进行研究，全面研究的文章少之又少。文章试图从财务数据和非财务数据两方面阐述数据挖掘技术在各自中的运用。针对挖掘过程中遇到的问题进行浅析，为以后的研究提供一种新的思路。[关键词]财务数据；非财务数据；数据挖掘技术；瓶颈[DOI]10.13939/ki.zgsc.2016.05.1121引言随着经济和社会的发展，传统的财务已经不能满足当今管理的需要。财务会计和财务管理等分支应需求而生，财务包含的内容增加的同时，财务信息内容划分标准依据也在改变。掌控全部信息对时间和精力有限的决策者来说---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---是不可能的，主要看重的是及时有效地根据尽可能简洁的财务信息作出决策，提高经济效益。计算机具备储存容量大，计算功能强大的特点，结束了会计手工记账的年代。在如今，计算机几乎被用在所有的领域，财务也包括在其中，并且也起到了不小的功用。数据挖能从大量的数据中挖掘隐藏的信息，有力地支持管理者的决策，还可以建立企业财务风险预警模型，时时监测企业的财务状况，避免危机发生造成巨大损失，这一技术出现能否全面地解决上述的问题？对于其他方面，相关的研究就比较少，本文就是针对这些未涉及或研究尚浅的领域进行研究，完善这些方面的研究。2数据挖掘技术运用的意义数据挖掘是指一种从大型数据库或数据仓库中提取隐藏的预测性信息的新技术，基本的技术有大类：分类和预测、聚类，还有其他由之组合而成的模型。在金融行业、保险行业等方面运用非常广泛，但目前对于财务领域涉入的并不多。大数据的时代背景下，对于生成和使用财务信息的不同人群，数据挖掘技术都有一定的意义。比如，运用XBRL等技术可以大幅缩短一般财务人员处---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---理众多且繁杂的信息录入的时间；数据挖掘技术的运用结果多样化呈现出来，让使用者一目了然；相对要获得同样多和同质量的信息，数据挖掘技术的成本更低，速度和效率也是和传统的人工作业模式所不能比较的。数据挖掘得越深，越能帮助企业认识存在的问题，调整企业的战略，使企业能够进一步实现可持续发展的目标。3数据挖掘技术的运用财务信息广，形式多样，数据量巨大。文章将所有信息以数据为口径，划分为财务数据和非财务数据，依据数据集中程度地方的不同，最终定位为表内和表外数据，表内数据多限制在报表的范围。表外数据信息的形式复杂，主要紧紧围绕价值运动和增值过程中的方面进行阐述。3.1表内数据挖掘3.1.1财务报表分析表内数据的时期一般较短，大多只能反映一个时点或一段时间的数据，深入分析才能得出微小的战略方案，大多都是显示财务活动、投资活动、经营活动和分配活动。传统的财务分析方法仅仅对于少量的财务数据进行分析，且不具有直接可比性。无法反映企业潜在的、深层次的信息。这一类的数据挖掘通常都带有目的性，借助财---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---务报表分析演示数据挖掘大体的过程，以下的其他挖掘技术运用也都是在此基础上得以进行的。（1）数据的获取。数据虽然大量，但却不一定都是所需要的，也做不到分析全部的数据。在数据的获取阶段要获取数据子集，最重要的是切勿大海捞针，根据企业进行此次分析所想达到的目的来挑选数据。尽量做到数据具有代表性和逻辑性。（2）数据的筛选。获取的数据很可能会有特别数据，这些数据的存在对结果分析产生噪声，影响整体性，不能立刻投入分析之中。在这个阶段，通常采用OLAP（联机分析处理）技术通过切块功能、运用传统的财务分析建立数据库，运用偏差检测将异常数据剔除。（3）建立分析模型。在建立好数据库的基础上，利用数据挖掘中的聚类、关联规则、决策树方法层层深入来分析企业的财务状况。...