论文数据挖掘在公司财务分析中应用是关于对写作财务分析论文范文与课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文财务分析报告范文论文开题报告范文和相关文献综述及职称论文参考文献资料下载有帮助。
随着科学技术的不断发展,信息化网络化的时代到来.信息化和网络化在带来大量信息满足人们需求的同时也带来了信息安全难以保证、信息真伪难以辨别的难题.在公司发展过程中,也面临着数据激增无法挖掘有效信息并加以利用的困难.数据库的出现只满足了数据的输入、查询和统计的要求,并不能够挖掘出数据背后隐藏的可用信息,而数据挖掘就做到了这一点.
一、数据挖掘的概念
通俗来说,数据挖掘即是从大量模糊的不完全、无规则、有噪声的实际数据中提取有用的信息和知识的过程,这一过程中同时涉及到统计学、机器学、人工智能、数据库管理等多种学科,具有对数据进行描述、分类、聚类、关联以及预测的功能,在特定领域中有十分重大的实际应用价值,在各种信息集聚的今天,数据挖掘是提高决策者决策效率、决策能力以及提升决策正确性的重要保障.
二、数据挖掘的产生及其功能
(一)数据挖掘的产生
数据挖掘在30世纪末被提出,是在数据库的基础上发展而来的,指在大量的、具有噪声的、不完全的甚至模糊的随机数据中提取有用知识和信息的过程.发展至今,数据挖掘经历了漫长的研究过程,截至目前已成为了人们运用、分析数据的主要手段之一,是提高决策者决策能力,提升决策正确性的重要保障.数据挖掘产生的原因在于数据挖掘能够将数据上升到知识的层面,为相关人员的决策提供可靠的参考依据,通过数据库对数据进行输入、查询和统计,能够帮助相关人员发现数据仓库不同模型和数据之间的紧密关系,进而相关人员或者决策者可在模型和数据关系的帮助下寻找到数据之间潜在的隐含性联系,并以此为依据对数据走向、模型发展变化等进行有效预测,最终作出决策,在信息爆炸的今天,数据挖掘技术为大量信息的处理提供了可能.大量研究证实,将数据挖掘技术应用到企业财务分析之中由突出作用,可帮助企业决策人员从大量信息中发现、提取隐含的具有深刻意义的数据,并能够通过对数据进行估计、预测、聚类、描述、检测偏差等方式为决策人员的决策提供参考依据.传统上,大部分企业财务分析人员在进行财务分析时习惯于采用经验主义的方法,即根据对象的过去,来观察、估计该属性未来的数值,该方法具有较大的不确定性和随机性,并且对于分析人员自身的素质有着较高要求,受人的因素影响较大,使用该方法所得出的结果往往不够准确甚至存在较大误差.数据挖掘则可以很好的解决上述问题,通过对关联和序列的发现,能够排除人的因素对结果的影响,保证预测的准确性.此外,数据挖掘中的聚类技术,通过将数据库中的记录划分为有意义的子集,可最大限度的提出不相关数据对最终分析结果的干扰.
(二)数据挖掘的功能
①数据挖掘能够发现数据之间的密切联系.数据挖掘能够分析出数据和数据之间潜在的联系,并组建出数据关联网,进行高效的信息传递.②数据挖掘能够对同类特征知识和不同类的特征知识进行分类和归纳.③数据挖掘具有推测未来数据的功能.数据挖掘能够根据过去和当前的数据资源,对未来的数据做出预测并加以分析.
三、公司财务分析
(一)公司财务分析的现状
伴随着我国经济的高速发展,公司的发展速度也十分迅猛.信息化时代的到来也为公司发展提出了更高的要求.财务系统作为公司系统中最为重要的部分,掌控着公司的经济运营状况,同时,财务数据量大,信息得不到有效的处理也成为公司发展的阻碍.在我国大部分的公司中,财务分析工作仍停留在效率低下的手工分析上,这种财务分析的方式有许多的不便之处,比如分析结果缺乏动态性、时效性差、分析范围狭窄等,总之,这种分析方法已经不能满足发展的需要.
(二)数据挖掘在财务分析中应用的可行性
首先,公司在激烈的市场竞争中想要保持良好的发展态势,对各方面的要求会不断提高,财务分析也不例外.伴随着科技的进步,信息量的增多,传统的财务分析方式已经不能够适应经济的快速发展.由数据库技术发展而来的数据挖掘技术不但能够对大量数据进行保留和统计,还能够透过现象看本质,分析出不同数据之间隐藏的联系,并得出结论,极大地提高财务分析的工作效率.
其次,在网络化时代,公司要向多元化发展才能长盛不衰.因此,财务分析不仅要对大量的数据进行分析还要对现有资源以及潜在资源进行分析和预测.在对公司现有的发展情况正确认识的同时,对公司未来发展趋势的预测也能够为公司及时调整运营模式,更好地适应市场环境提供间接的依据.
最后,一个公司的有形资产是其物质基础,那么无形资产就是其精神基础.无形资产包括公司文化、公司特有的規章制度、知识储备、市场资源等,无形资产的价值要远远超过有形资产.无形资产可以为公司的在激烈的市场竞争中保持优势提供可靠的精神基础.在网络飞速发展的当下,将无形资产列入公司财务分析中已经是很有必要的,也是大势所趋.
(三)运用数据挖掘进行财务分析的必要性
在信息网络化飞速发展的今天,信息量高速增长,公司的财务分析不再仅仅局限于传统的数据统计,而是有了更高的要求.数据挖掘技术的诞生很好的解决了数据量大、数据处理成本较低的难题.从某种程度上讲,在市场竞争日益激烈、日益严峻的今天,财务决策的时效性变得十分重要,企业财务决策是否正确将直接关系到企业自身能够得到长期可持续发展,财务分析的重要性在此可见一斑.相较于传统分析技术,财务挖掘技术实现了对大量财务信息的快速、有效提取,既是提高财务分析效果和效率的关键所在,同时也是提高财务人员信息处理能力、利用能力和决策能力的重要手段之一.
传统意义上的财务数据查询由于缺乏对数据信息进行分析和查询的能力,因此仅属于一种支持日常操作的事务处理,其主要面向数据的应用,因而决策者无法通过其对某个主题的相关数据进行多维度的比较、分析.而数据挖掘技术所展现的序列导向及多维度的特点则能够帮助财务人员对财务信息进行有效分析,因而可显著提升人员财务信息应用能力.另外,数据挖掘技术还可有效解决财务信息的噪声问题,在互联网信息技术不断发展的今天,企业在获取企业内部信息、各关联方信息以及外部信息的过程中难免会出现信息过量的问题,如何在海量信息中迅速提取对决策有用的信息是当前各个企业面临的首要问题,此时,数据挖掘技术的出现使得问题的解决有了可能,大量实践研究证实,数据挖掘技术能够在海量信息中分辨、挖掘出对财务决策有用的信息,最大程度的减少信息噪声对决策者决策的影响.最后,数据挖掘技术还可显著提升企业财务分析的智能化水平.
总结:本论文主要论述了财务分析论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
参考文献：
1、 广电网络公司财务管理存在常见问题 摘 要：本文主要以广电网络公司财务管理存在的常见问题及对策为主要研究对象，结合当下广电网络公司财务管理存在的问题为主要依据，从提高企业财务活动控。
2、 产品、预算管理和公司财务业绩 【摘 要】 产品创新和预算管理都是影响企业财务绩效的重要因素。当前，越来越多的企业开始关注产品创新过程中产生的成本与通过产品创新所带来的公司财务。
3、 贸易公司财务风险控制制度完善 摘 要：本文主要就贸易公司风险管控和制度建设进行探讨。关键词：贸易公司；财务风险；管控体系财务风险的产生往往是由于企业在资金筹措、经营运作、。
4、 互联网技术公司财务报表分析 摘 要：本文利用网易公司2016年四个季度的利润表、资产负债表及现金流量表等会计报表，从而了解网易公司的经营状况与经营成果，再对该种运营模式对网。
5、 营改增对寿险公司财务管理带来影响和应对措施 摘 要：营改增作为我国近几年税制改革的一项重要举措，受到社会各界的广泛关注。本文就营改增对寿险公司财务管理带来的机遇、挑战和影响，以及寿险公司该。
6、 保险公司财务风险管理控制 摘 要：随着经济的快速发展，财务风险管理成为各个领域企业发展面临的重要课题。对于保险公司而言，作为一种金融企业，其面临更多的财务风险问题，因此，。