数据挖掘及可视化技术在财务分析中的应用

【摘 要】传统财务分析主要基于历史财务报表数据，针对过去工作和结果进行评估，实时性差，往往只注重财务指标的分析，因此有较多的局限性。数据挖掘以及可视化技术能够满足多样性系统交互需求，如生产、物流以及财务系统等，并开展多元化分析操作。论文首先分析了数据挖掘及可视化技术的应用需求，搭建了应用框架，阐述了在财务指标及非财务指标中的具体应用，最后提出了在应用中应该注意的几个问题。

【关键词】大数据；数据挖掘；可视化；财务分析

【中图分类号】F270.7；F275 【文献标志码】A 【文章编号】1673-1069（2024）04-0135-03

1 引言

对于整个网络时代而言，数据规模十分庞大，企业不仅每天会接收大量数据，经营活动开展过程中，也会涉及众多数据信息的记录与保存。如何能够确保相关数据能够为企业管理提供最大的效益？这必须体现大数据挖掘技术价值。从近些年发展状况来看，随着数据分析和大数据技术的广泛应用，企业财务分析领域也受到很大影响。

2 数据挖掘与数据可视化

大数据挖掘是运用专门的工具和技术，从各种来源获取的海量数据中，探索并解读其中蕴含的模式和趋势的活动。其核心目标是揭示隐藏在数据深处的关联，以增强企业对市场动态的理解，优化运营策略，强化风险管理和预测商业机遇。

数据可视化，则是将大规模数据集转化成视觉元素，如词云、条形图、树状图等，以直观呈现数据的特征和结构。这一过程借助于数据分析和可视化软件，旨在挖掘并揭示数据中未被察觉的见解和洞察。

数据挖掘和数据可视化是在不同级别处理和呈现数据的方法。大数据挖掘侧重于从海量数据中发现有价值的信息和见解，而数据可视化则以图形方式直观地展示分析结果，以帮助用户理解和应用这些结果。二者相辅相成，共同构成完整的数据分析和实施流程。

3 数据挖掘和可视化在财务分析中的应用需求

3.1 传统财务分析只关注过去

传统财务分析侧重于对历史财务报告数据的审视，其核心在于评估过往业绩与结果，而非预见未来。在经营决策的视野中，企业更应着眼未来，故此，传统的财务分析方式显得局限，无法提供前瞻性的预判。相比之下，大数据挖掘技术能够揭示数据间的关联性，运用模型剖析数据动态，从而为企业的未来业务拓展开辟新的可能，对公司的持久发展进行有力的预测和评估。

3.2 传统财务分析实时性差

通常情况下，财务分析的核心是基于财务报表的数据。公司在进行此类分析时，往往依赖于月度、季度或年度的财务报告发布，这可能造成分析结果对现实状况的滞后反映，无法精准映射即时需求，因而限制了有效的预测制定。然而，大数据挖掘技术运用预设的模型和流程，能够依据企业实时的财务数据进行连续分析，确保分析的时效性和精确性，同时大幅削减人力成本。

3.3 数据量非常大，人工识别有效数据并进行准确分析局限性大

在“互联网+”时代背景下，社会与企业正置身于一个数据泛滥的新纪元。如何在无尽的信息洪流中甄别并获取有价值的业务数据，已然成为一项艰巨的任务。单纯依赖人工进行逐项搜索和筛选，显然已无法适应这样的需求。于是，大数据挖掘技术应运而生，其目标在于从庞大的数据集中鉴别出关键信息，探究数据间的内在联系，以此加速其实现对实际业务运营的有益影响。

3.4 传统财务分析只注重财务指标的分析，忽视非财务指标的分析

传统的财务分析仅基于财务报告指标，分析方法相对简单。其中最重要的是比率分析方法和比较分析方法，而这两种方法都只能反映一个公司的历史经营活动情况，对于服务质量、人力资源、营销效果、顾客满意度等一些重要的非财务指标都无从涉及。非财务指标的深度剖析不仅局限于彼此的互动研究，大数据挖掘技术的引入拓宽了视野，使其能够揭示这些指标与财务数据之间隐含的联系，这对于企业决策的精确性提升具有显著影响，从而驱动经济社会的高效增长。

4 数据挖掘及可视化技术在财务分析中的应用框架

作为财务管理体系的重要组成单位，财务分析即利用大数据技术进行财务分析框架建设，其不仅能够帮助企业实现成本控制目标，同时也可以提高管理能力，这些均能够为稳定财务经营状况创造良好基础条件。

4.1 数据挖掘与可视化技术流程

在初步探讨了大数据挖掘的核心理念之后，即通过数据挖掘手段揭示海量数据的内在特性，并构建模型揭示数据间的潜在关联，以支持业务策略的制定。大数据挖掘的完整流程包含：原始数据获取—关键信息筛选—前期数据清理—深入挖掘—结果解读与验证—可视化呈现，如图1所示，这一系列步骤构成了挖掘价值的完整链条。

4.2 数据挖掘和可视化技术下的财务分析框架

构建财务分析框架，如图2所示，其核心在于高效整合和利用大数据资源。首先，确定数据输入渠道，它不仅涵盖传统的财务报表，还包括丰富的非财务信息，这些都是关键的数据来源。其次，执行数据采集和精细清洗，目标是提炼出对企业运营至关重要的信息或特定业务分析所需的有针对性数据。进入数据深入挖掘阶段，企业需借助大数据平台的工具和技术，运用相应的编程语言和算法模型，对筛选出的财务数据进行深度处理和细致剖析，以揭示潜在的关联性和趋势，从而为决策制定提供有力的支持，预警并有效管理风险。最后，数据可视化环节至关重要。通过图表和图形化呈现，将复杂的财务分析结果转化为直观易懂的形式。这些可视化成果使得财务数据及其指标变化一目了然，极大地提升了数据解读的效率和可操作性，使得大数据挖掘的价值得以最大化地展现和应用。

5 数据挖掘与可视化技术在财务分析中的应用

5.1 在财务指标中的应用

在财务分析的广阔领域中，债务偿还能力、盈利能力及成长潜力的评估占据核心地位。在现今数据挖掘和可视化技术的支持下，这些关键指标的数据收集与整理后，只需运用相应的公式即可自动完成计算。进一步地，这些计算出的数值能够被转化为直观的可视化图形，确保每个指标都有其独特的视觉表示，从而提升理解和解析的效率，方便信息使用者更加直观地使用信息。

大数据挖掘技术对财务数据指标的分析，延续了传统财务数据分析的概念和计算公式，但相较于传统的财务剖析方法，数据挖掘技术在财务指标计算上的革新主要体现在以下几个核心领域：一是它显著提升了分析的时效性。数据挖掘技术构建了无缝的数据流通平台，实现了财务、物流和生产数据的即时共享和动态交互，无论何时何地，都能迅速响应多样的分析请求。二是它强化了数据分析的精确度。通过集成运用，数据挖掘技术能精确到毫厘级别地进行数据传输，从而极大地提高了财务指标计算的精准度，超越了人工分析的局限。三是信息更易懂。企业的信息使用者中有些是非专业人士，对于财务数据不能有很好的理解，数据可视化让复杂的数据简单化，各类指标可以在一张图表中生动地表现出来，变化趋势也能一目了然。

5.2 在投融资决策中的应用

决策是选择最优方案的过程，在传统的财务管理实践中，决策过程往往依赖于财务专家的个人洞察力。然而，随着数据挖掘技术的融入，决策者现在能够从海量信息中揭示隐藏的相关性，并构建有效的分析模型。例如，评估投资项目时我们常用现金流量折现法，其中用于估算资产公允价值的折现率，在传统方法下，主要基于财务专家的主观评估。但采用数据挖掘技术后，系统能自动检索相关数据，建立数据之间的联系，形成折现率模型，并通过历史数据进行验证和优化。因此，当需要确定资产的公允价值时，决策者只需输入必要的参数，模型就能即时提供精确的计算输出，决策自然更加快捷。另外，数据挖掘技术在评估股权投资的可行性中也有很重要的应用，具体如表1所示。

5.3 在金融预警中的应用

大量的数据分析需要投入大量的成本和时间，这在很大程度上制约了金融预警的有效性，而数据挖掘技术使海量数据的获取成为可能，很好地解决了该局限性，数据挖掘技术构建的系统自动获取企业的历史数据，实现跨地域、跨时间的深度分析。它还具备适应性，能够根据年度内外部条件的变化调整分析结果，提升预测的准确性。例如，运用调整过的预算对比模型，该模型排除了现金担保的影响，通过对比预计现金流量或实时现金流，能有效辨识现金流异常，进而强化现金管理。再者，应用聚类分析方法，可将客户分类为不同的信用级别，这些等级可用于构建多维度的客户和区域清单，有助于管理层更严格地跟踪应付账款的状态等事务。

引入大数据指标建立金融风险预警模型，利用数据挖掘技术，对有效信息进行处理，形成相关大数据指标。我们用实证研究来证明引入大数据指标后的预警更具有效性。试着运用Logistic方法，先是用获取单纯的财务指标建立了金融风险预警模型，后又建立了大数据指标背景下的金融风险预警模型，以钢铁行业中的龙头企业为样本，用来测试两个模型的预警效果。将50个样本数据代入模型得到的结果如表2所示。

对比两种模型的检验效果，结论如下：运用大数据技术后的金融预警模型对比未使用大数据技术的原始模型，总体预测准确率提高了。

6 数据挖掘技术在财务分析中的应用保障

6.1 完善数据基础设施

数据挖掘技术的应用离不开较为完善的数据基础设施。数据基础设施由信息基础设施和数据管理层两部分组成，信息基础设施包括能够匹配多样性算力、多类型融合存储的计算、存储、网络等硬件设备。数据管理层由操作系统、数据库系统及大数据系统等组成，构成数据全生命周期管理的软件设施，实现多源数据的智能协同和融合处理，以应对更实时和智能的数据挖掘技术应用需求。

6.2 建立相关数据管理制度

规范数据记录流程，制定数据采集的相关职责及考核制度，以确保数据源的时效性和准确性，避免数据获取渠道存在不真实问题；明确数据分析的方法和步骤，加大过程的监督力度；构建或引进数据品质评估框架，建立和组织数据挖掘分析评价机构，不定期评价数据挖掘结果，及时发现问题和解决问题。

6.3 人才培养和团队建设

数据挖掘及可视化技术应用离不开技术人员的充分参与，因此需要打造完善的人才培养机制，投入经费大力培养能够有效操作平台并合理进行数据分析的专业性工作人员。提供更多学习机会，促进职业水平提升。另外，企业要培养良好团队协作意识，通过共享机制建设，保持良好团队合作关系，在体现自身优势效用的基础上，满足团队协作发展需求。

7 结论与建议

在“互联网+”的时代背景下，万物皆置身于相互联结的环境中，对于数据挖掘技术的探索及其在企业财务分析中的深度应用尚还有广阔的研究空间。其中两个主要挑战不容忽视：第一，涉及财务人员的技术能力，即财务人员是否具备足够的技能来有效地运用数据挖掘技术执行财务分析任务；第二，大数据平台的构建难题，建立自有的大数据平台可能消耗大量的时间和资源，而从市场上购置现成的解决方案可能无法全方位满足企业的特定业务需求。

针对以上难题，本研究提出如下建议：第一，做好专业人才（人员）的培养（培训）工作。企业的财务岗位会随着数据挖掘等技术的发展而提出新要求，要加强对传统财务人员的培训，为大数据财务分析工作建立起专业化的团队。第二，要重视成本效益比。平台的构建及海量数据的获取和存储过程中都会产生各类成本和费用，不能盲目追求数据的量而忽视数据带来的收益。要根据自身的需求做好规划，建议企业首先评估自身的技术实力和需求，再考虑市场标准和发展趋势，最后综合考虑预算、投资回报和价值创造等方面之后对成本和结果进行权衡，在自构和购买间做出最佳的选择，尽可能在充分挖掘数据的同时做到成本的有效控制。

【参考文献】

【1】李雨霏.数据分析技术工具发展现状及趋势[J].信息通信技术与政策，2020（4）：23-30.

【2】冯雪红.论数据可视化在财务管理中的作用及应用策略[J].现代商业，2022（4）：163-165．

【3】李丽阳.数据挖掘技术在企业财务管理中的应用[J].湖北开放职业学院学报，2022，35（20）：112-114.