数据挖掘技术在财务风险分析中的应用
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。
数据挖掘在财务风险预警系统中的应用
数据挖掘在财务风险预警系统中的应用作者：吴慧香来源：《财会通讯》2008年第02期传统的财务风险预警系统一般是通过财务指标来实现的。
也有学者引入了人工神经网络进行财务风险的预测，在进行财务风险预警指标的选取中，仍然是采用财务指标。
虽然传统的财务风险预警系统能够对企业财务风险起到一定的警示作用，但也存在着不足。
一是由于财务方面的问题所直接导致，二是传统的财务指标分析都是基于历史数据、基本的回归分析的预测中，对于未来不确定因素的预测具有一定的局限性。
基于以上两点，本文提出应将数据挖掘技术应用于财务风险预警系统。
一、数据挖掘概述数据挖掘是一种知识发现的过程，它主要基于统计学、人工智能、机器学习等技术，高度自动化地分析数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，并对未来情况进行预测，以辅助决策者评估风险，做出正确的决策。
对于企业而言，数据挖掘有助于发现业务的趋势，揭示已知的事实，预测未知的结果。
在实际应用中，数据挖掘主要采用以下方法进行模式的发现。
(1)分类分析。
找出一个类别的概念描述，它代表这类数据的整体信息，一般用规则或决策树模式表示。
常用的分类模型有决策树模型、基于规则模型和神经网络模型等。
(2)聚类分析。
与分类分析不同，聚类分析的输入是一组未标定的记录，目的是根据一定的规则，合理地划分记录集合。
聚类分析和分类分析是一组互逆的过程，因此在很多分类分析中适用的算法也同样适用于聚类分析。
(3)关联分析。
如果两个或多个数据项之间的取值之间重复出现且概率很高时，它们之间就存在某种关联，可以建立这些数据项的关联规则。
一般用“支持度”和“可信度”两个阈值来在筛选关联规则。
(4)预测。
预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并用此模型来预测未来数据的种类，特征等。
典型的方法是回归分析、人工神经网络、遗传算法等。
二、数据挖掘技术在财务风险预警系统中的应用根据财务风险预警系统需求以及系统分析的原理，尝试将数据挖掘技术应用于财务风险预警系统。
财务报表数据挖掘技术的研究与应用
财务报表数据挖掘技术的研究与应用财务报表是企业财务状况的重要反映，对于投资者、债权人、管理层以及监管机构等各方都具有重要意义。
然而，传统的财务报表分析方法往往只局限于一些明显的指标，无法真正揭示企业的实际运营情况。
因此，财务报表数据挖掘技术的应用，成为了现代财务分析的热门话题。
一、财务报表数据挖掘技术的概述财务报表数据挖掘技术是指利用统计学、计算机科学、人工智能等技术，对大量的财务数据进行预处理、数据挖掘、分析和可视化展示，以期从中发现隐含的关联和规律。
该技术可以帮助财务分析师更好地理解企业的经营状况和趋势，提高分析的精确度和有效性。
二、财务报表数据挖掘技术的应用领域（一）财务诊断：财务报表数据挖掘技术可以帮助分析师更好地发现企业的盈利模式、经营风险和运营效率等问题。
例如，分析企业的应付账款和应收账款数据，可以发现企业的供应链是否畅通、销售收款情况等。
（二）财务预测：通过对历史数据的分析和挖掘，可以预测企业未来的收入、利润和现金流等财务指标。
例如，分析企业的营业收入变化，可以预测未来的收入走势，分析企业的销售成本，可以预测未来的毛利率。
（三）财务风险管理：利用财务报表数据挖掘技术，可以发现企业的风险点，提出相应的风险应对方案。
例如，分析企业的资产负债表，可以发现企业的负债结构和还款能力，从而提出风险预警。
三、财务报表数据挖掘技术的具体方法（一）数据清理：清理数据中的异常值、重复值、缺失值等，以保持数据的准确性和完整性。
（二）数据预处理：对数据进行标准化、归一化、平滑化等预处理操作，以消除随机误差，体现数据的趋势性。
（三）特征提取：提取与所要研究的问题相关的特征参数，例如提取营业收入的增长率、毛利率等。
（四）模型训练：根据问题的特点，选择适合的模型进行训练，例如决策树模型、神经网络模型等。
（五）模型评估和优化：对训练的模型进行评估和优化，以提高模型的预测准确率和稳定性。
四、财务报表数据挖掘技术的局限性（一）信息不对称：财务报表数据挖掘技术受到企业信息披露的影响，如果企业的信息披露不完整或不准确，可能会影响数据挖掘的结果。
浅谈数据挖掘在财务分析中的应用
采用专 门方 法 ，系统 分析和 评价 企业 过 去和现在 的经营成 果 、财 务状 况及变 动 ， 目的是 了解过 去 、评 价现 在 、预 测 未来 ，帮助 企 业决 策者 改善 决策 。财务 分析 常用 的方法 是一些 专 门的 定量分 析 方法 ，主 要包括 比较 分析 、结 构分析 、因素分 析 、比率分 析等 和
一
随着最 新数 据 的加入 不断修 正 ，同时 能够支 持决 策者对 某一 主题 的相 关数据 进行 多角度 的 比较 、分析 ， 为其挖掘 出潜 在有价 值 的 财务信 息 。 （ ）数据 挖掘 能提升 财务 分析质 量 三 首先 ，数据 挖掘 技术 能够有 效地 整合 客户 的基本 信息 ，找 出 各类 客户 的消 费特征 ，对 客户进 行细 分 ，预测客 户 需求 ，对 客户 的持 久性 、稳 定性 以及客 户流 失的可 能性 进行 分析 和判 断，并挖 掘 出影响 客户满 意度 的重 要 因素 ，据 此 改进公 司 的服务 水平 ，保 留和 发展 客户 ， 大市场 份额 ， 高公 司的社 会效益 和经 济效益 。 扩 提
ｑ ｒ ｓａｉｔｃ ｆ ｃｉ ｎ ｔ ｄ ｃｓｏ ｓ ｐ ｏ ｆ ｃｉｎｓＴｈｉ ｐｅ ｏ ｂｎｅ ｗｉ ｔｅ ｏ ｅ ｔ ｏ ａ ｉ ｎ ａ ａｙｓｓ ｆ ｔｅ ｕｅｙ ｔｔｓｉｓ ｕｎ ｔｏ ｏ ｅ ｉｉｎ ｕ ｐ ￣ ｕｎ ｔ ｏ ． ｓ ｐａ ｒ ｃ ｍ ｉ ｓ ｔ ｈ ｃ ｎｃ ｐ ｆ ｄ ｔ ｍ ｎｉｇ，ｎ ｌ ｉ ｏ ｈ ａ ｈ
（ ）数据 挖掘 能深化 财务 分析 层次 二
可视化 、并行 计算 等不 同学 科和领 域 ，与这 些领 域 的相 关技 术有 着 密切 的联 系 。数据挖 掘 的 目标 是从大 量数 据 中，发现 隐藏 于其 后的规律 或 数据 间的关 系 ，将人 们对 数据 的应用 从低层 次 的简单
戋谈数据挖掘技术在现代企业财务分析中的作用
司都高度规范 自己的经营管理 ．尤其是在 个 主要方 面严格意义 上的财务分 析 。它 测 未来可能发 生的行为 ，帮助决策 者作
制定投 资计划和重 大决策 的时候 。企业 是 以会计核 算和报表 资料以及其他 相关 出正 确 的决 策 。
在 经 营 过 程 中任 何 一 步 投 资 或 者 是 决 策 资 料为依据 ，采用一 系列 专 门的分析 技
（ ）数据挖掘的分类 二
１
．
的失误都 有可能给 企业带来灭 项之灾 ．
术 和 方 法 ．对 企 业 等 经 济 学 组 织 过 去 和
描述型数据挖掘
因此 ，企 业的决策层 不得不依靠 大量 的 现 在的有关筹 资活动 、投 资活动 、经 营
描述型挖 掘是对现有 数据的进一步
数据尤其是 财务数据进 行数据分析 ，进 活动 的偿债能 力 盈利能 力 、营运能 力 精炼和 归纳 从 中抽取更宏 观的反映数 而对企业 财务状况和 经营成果进 行评价 状况 等进行分析 和评价 ．为企业利益 相 据特征的概念描述 。 和 剖 析 ， 正确 判 断 企 业 在 运 营 过 程 中 的 关者 了解企业过 去 、评价 企业现状 、预 （ ） 统 计 和 可 视 化 。 要 想 建 立 １
及 流程 ．为 解决企业如何 从财务 系统 中 找出潜在 的数 据 ．进而通过 财务分析 帮
二 、财务分析概 述
企 业财务分析 是指企业根 据信息使
用 的 目的 不 同 ．从 财 务 角度 入 手 ．比 照
三 、数据挖 掘技术原理概述
（ 一）数据挖掘技术 的概念
数 据 挖 掘 是 指 从 数 据 集 合 中 抽 取
据 。最基 本 的方 法 是计 算 各 种 统计 变
财务分析中的数据挖掘技术应用教程
财务分析中的数据挖掘技术应用教程数据挖掘技术在财务分析中的应用越来越受到重视。
随着数据量不断增长，传统的财务分析方法已经无法有效地处理大量的数据。
因此，数据挖掘技术的出现为财务分析师提供了一种新的方式来发现数据中的潜在模式和关联规律，从而更准确地预测公司的财务状况，提供更准确的决策支持。
本文将介绍数据挖掘技术在财务分析中的应用，并提供一些实用的工具和方法。
一、数据挖掘在财务分析中的意义数据挖掘是一种通过发现数据中隐藏的模式和关联规律，提取有价值信息的技术。
在财务分析中，大量的财务数据包含了公司的历史财务指标、市场数据和行业数据等，这些数据中蕴含着大量的信息，但传统的财务分析方法并不能很好地发现其中的潜在规律。
而数据挖掘技术可以通过分析这些数据，发现其中的关联性和趋势，提供更准确的预测和决策支持。
二、数据挖掘在财务分析中的常用方法1.聚类分析聚类分析是一种将相似数据进行分类的方法，通过将相似的数据聚集在一起，可以发现数据中的模式和群组。
在财务分析中，聚类分析可以帮助我们发现不同公司或行业之间的相似性和差异性，进而进行更精确的财务对比和评估。
2.预测分析预测分析是一种通过建立数学模型，预测未来趋势和结果的方法。
在财务分析中，预测分析可以帮助我们预测公司的财务状况、市场发展趋势等，并为投资决策提供参考依据。
常用的预测分析方法包括时间序列分析、回归分析、神经网络等。
3.关联规则挖掘关联规则挖掘是一种发现数据中关联关系的方法，通过分析不同数据项之间的关系，可以发现潜在的交叉销售机会、市场趋势等。
在财务分析中，关联规则挖掘可以帮助我们发现公司的销售偏好、市场需求等，从而提供更准确的市场营销策略。
4.决策树分析决策树是一种通过树状结构表示决策规则的方法，通过对财务数据进行分析，可以建立决策树模型，从而根据不同的财务指标和条件，预测公司的财务状况和发展趋势。
决策树分析可以帮助我们更好地理解财务数据之间的关系，并根据这些关系制定更合理的财务战略。
财务管理中的数据挖掘应用
财务管理中的数据挖掘应用财务管理是企业经营管理的重要组成部分，其核心是对公司的财务状况进行评估、分析和优化。
而随着信息技术的迅猛发展，数据挖掘技术已经成为了财务管理的重要工具之一，可以帮助企业更好地利用和分析财务数据，在决策和经营活动中发挥更大的作用。
一、数据挖掘在财务管理中的应用1.预测模型建立数据挖掘技术可以通过建立预测模型，预测企业的经营结果及特定业务的变化趋势。
例如，通过对历史销售数据进行分析，建立销售量预测模型，可以帮助企业预测未来的销售趋势和销售量增长情况，以便为企业的产品定价和市场策略提供支持和决策。
2.数据分析与决策支持数据挖掘技术可以帮助企业分析财务数据，包括资产负债表、利润表等财务报表。
通过对这些信息进行分析，企业可以更好地了解自己的业务情况，挖掘潜在问题，并制定针对性的战略和解决方案。
此外，数据挖掘还可以帮助企业将经营绩效和关键指标进行数据化分析和比较，以便更好地指导企业的日常管理决策。
3.欺诈检测与预防财务欺诈是企业面临的一大风险，数据挖掘技术可以帮助企业检测和预防欺诈。
通过对财务数据进行挖掘和分析，可以发现正在进行的或者即将发生的欺诈行为，以便及时采取措施，减少财务风险。
二、数据挖掘在财务管理中的优势1.提高经营效率数据挖掘技术可以帮助企业快速分析丰富的财务数据，从而为企业的经营决策提供支持和指导。
通过对富有价值的数据进行分析，企业可以更好地了解自己的业务情况，及时调整战略，提高经营效率。
2.精细化管理数据挖掘技术可以帮助企业进行精细化管理。
通过对数据的挖掘和分析，企业可以更好地了解自己的业务情况，挖掘出那些可能被忽视的问题，以及估算业务中存在的资金风险，从而可以指导企业的调整和决策。
此外，通过精细化管理，企业可以更好地提高其与金融机构的谈判和协商能力，增强企业的资金流动性。
3.提高预测准确性数据挖掘技术可以帮助企业更准确地预测其财务状况。
通过对财务数据进行挖掘和分析，可以为企业提供准确的预测结果、风险评估以及最优决策方案。
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。
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数据挖掘技术在财务风险分析中的应用
提要随着信息技术的发展，企业如何在大量的信息中挖掘出有用的信息，对企业财务风险进行有效的分析和防范，成为企业迫切需要解决的问题。
将数据挖掘运用到财务风险的分析中，就能在数据量庞大的财务数据中，对数据进行筛选，提取出有价值的数据，使企业提高财务活动的自觉性，减少盲目性。
一、数据挖掘
（一）数据挖掘的概念。
数据挖掘（DM）是近年来随着人工智能和数据库发展而出现的一门新兴技术，它综合了统计学、模式识别、人工神经网络、遗传算法等先进技术。
数据挖掘是数据库中知识发现（KDD）中的核心部分，KDD 一词首次出现在1989年8月举行的第11届国际联合工人智能学术会上，从1989年至今，KDD的定义随着人们研究的不断深入也在不断完善。
目前，比较公认的定义是Fayyad等给出的：KDD是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在的、有用的以及最终可理解模式的高级处理过程。
KDD的过程一般包括数据清理、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模式评估、知识表示等。
其中数据挖掘，指从数据库储存的大量数据中，提取隐含在其中的、以前未知的、具有潜在应用价值的模型或规则等有用知识的复杂过程，是一类深层次的数据分析方法。
提取的知识表示为概念、规则、规律、模式等形式。
也可以说，数据挖掘是一类深层次的数据分析，是实现数据上升到知识的必然过程。
但在通常的应用中，并不区分KDD和DM的概念。
数据挖掘包含了一系列旨在从数据集中发现有用而尚未发现的模式的技术。
数据挖掘的目的是为决策建模，即根据对过去活动的分析预测将来的行为。
这也是数据挖掘最吸引人的地方，即它能建立预测型而不是回顾型的模型。
（二）数据挖掘的主要方法。
数据挖掘是一种综合性技术，其所涉及的学科领域主要包括数学、计算机科学、管理科学和信息科学等，主要方法有：
1、决策树方法。
决策树方法是数据挖掘中经常使用的方法，它可以用来进行数据分析，也可以用来做预测。
决策树是一个类似流程图的树型结构，其中每个内部节点表示在一个属性上的测试，每个分枝代表一个测试输出，而每个树叶点代表类或类分布，树的最顶层节点是根节点。
决策树建立的过程，即树的生长过程是不断地把数据进行切分的过程，每次切分对应一个问题，也对应着一个节点。
对每个切分都要求分成的组之间的“差异”最大。
2、神经网络法。
神经网络最早由心理学家和神经生物学家提出，旨在寻求开发和测试神经的计算模拟。
由于神经网络在解决复杂问题时能够提供一种相对
简单的方法，因此近年来越来越受到人们的关注。
典型的神经网络模型主要分三大类：（1）以感知机、BP反向传播模型、函数型网络为代表的，用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型；（2）以Hopfield的离散模型和连续模型为代表的，分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型；（3）以ART模型、Kohonen模型为代表的，用于聚类的自组织映射方法。
3、模糊数学法。
客观事物往往具有某种不确定性。
系统的复杂性越高，则其精确性越低，也就意味着模型性越强。
在数据挖掘过程中，利用模糊数学方法对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊识别和模糊聚类，往往能够取得更好的效果。
（三）数据挖掘流程
1、数据挖掘环境。
数据挖掘是指一个完整的过程，该过程从大型数据库中挖掘先前未知的、有效的、可实用的信息，并使用这些信息做出决策或丰富知识。
（图1）
2、数据挖掘过程
（1）确定业务对象，清晰地定义出业务问题，认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步。
挖掘的最后结构是不可预测的，但要探索的问题应是有预见的，为了数据挖掘而数据挖掘则带有盲目性，是不会成功的。
（2）数据准备。
①数据的选择，搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息，并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据。
②数据的预处理，研究数据的质量，为进一步的分析做准备，并确定将要进行的挖掘操作的类型。
③数据的转换，将数据转换成一个分析模型。
这个分析模型是针对挖掘算法建立的，建立一个真正适合挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键。
（3）数据挖掘。
对所得到的经过转换的数据进行挖掘。
除了完善选择合适的挖掘算法外，其余一切工作都能自动地完成。
（4）结果分析。
解释并评估结果。
其使用的分析方法一般应视数据挖掘操作而定，通常会用到可视化技术。
（5）知识的同化。
将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去。
二、数据挖掘在财务风险分析中的运用
（一）财务风险概述。
财务风险指企业由于负债融资导致的净资产收益率或每股收益的不确定性，也是企业到期不能还本付息的可能性。
财务风险也称筹资风险，产生财务风险的根源在于，由于举债融资后，预期实现的资产报酬率是否大于债务利率的不确定性。
财务风险防范、控制及化解的前置条件是对财务风险及其特点的充分认识。
一般地，财务风险具有以下几个特征：
1、客观性。
在市场经济条件下，财务风险是客观存在的，不以个人的意志为转移，任何经营活动都存在着两种可能的结果，即实现预期目标和无法实现预期目标，这就意味着无法实现预期目标的风险客观存在，要完全消除风险及其影响是不现实的。
2、不确定性。
财务风险虽然是客观存在的，可以事前加以估计和控制，但由于影响财务活动结果的各种因素不断发生变化，因此事前并不能准确地确定财务风险的大小。
3、共存性。
财务风险与收益并存且成正比关系，一般来说，财务活动的风险越大，收益也就越高。
（二）运用数据挖掘技术分析财务风险。
采用数据挖掘算法建立企业财务风险预测模型，主要包括决策树法、神经网络法和模糊数学法等。
1、决策树法。
决策树是建立在信息论基础之上，是数据挖掘中常用到的技术，主要用来找出能描述、区分数据类的模型，以便对类标记未知的对象类进行预测。
一种展示类似于什么条件下得到什么值的对数据进行分类的一种方法，可由此预测风险的大小、市场动态变化等。
2、神经网络法。
神经网络建立在自学习的数学模型基础之上，具有自组织和并行处理能力、很强的输入\输出非线性影射能力以及易于学习和训练等特点，它可以对大量复杂的数据进行分析，并可以完成对人脑或其他计算机来说极为复杂的模式抽取及趋势分析。
3、模糊数学法。
财务风险具有某种不确定性。
系统的复杂性越高，则其精确性越低，也就意味着模型性越强。
在运用数据挖掘技术对财务风险进行分析的过程中，利用模糊数学方法对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊识别和模糊聚类，往往能够取得更好的效果。
（三）运用数据挖掘进行财务风险分析的实施步骤
1、确定财务风险分析的对象。
清晰的定义出财务风险分析的对象，认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步，挖掘的最后结果是不可预测的，但对要分析的问题应该是有计划的，盲目的数据挖掘是不会成功的。
2、准备财务风险分析数据。
首先，获取原始的数据，该数据应是企业可用于分析的、逻辑清楚的、易获取的数据，并从中抽取一定数量的子集，建立数据挖掘库。
其次，对数据的选择，对所有与财务风险有关的数据信息进行收集后，从逻辑数据中选择出适用于数据挖掘的数据，同时对所选择的数据进行预处理，研究数据的质量，为进一步分析做准备；最后，对数据进行转换，将数据转换成一个分析模型，这个分析模型是针对挖掘算法建立的。
3、数据挖掘。
对所得到的经过转换的数据进行挖掘，在对数据进行挖掘前，应选择合适的挖掘算法。
4、结果分析。
对数据挖掘的结果进行评价，并检查构建模型的每个步骤，确认其是否真正实现了预定的目的，选择最优的模型，作出评价，运用于实际问题，并且要和专业知识结合对结果进行解释。
5、知识的同化。
将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去。
运用数据挖掘技术进行财务风险分析。
（图2）■。