淺談財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析論文
淺談財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析論文
在當(dāng)前現(xiàn)代化的事業(yè)單位財(cái)務(wù)會計(jì)監(jiān)管體系建設(shè)過程當(dāng)中不僅應(yīng)當(dāng)針對工作的難點(diǎn)和重點(diǎn)進(jìn)行有層次性的整改,同時還應(yīng)當(dāng)明確工作的指導(dǎo)原則,以更好的實(shí)現(xiàn)事業(yè)單位財(cái)務(wù)會計(jì)監(jiān)管體系質(zhì)量的增強(qiáng)和改進(jìn)。下面是學(xué)習(xí)啦小編為大家整理的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析論文，供大家參考。
財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析論文范文一：上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析
摘 要：對公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析，主要是通過對上市公司的償債能力、經(jīng)營能力、盈利能力和成長能力的指標(biāo)的分析，再結(jié)合杜邦分析法，得出一個比較完整的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析方法。
關(guān)鍵字：流動負(fù)債;總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率;利潤增長率
一、財(cái)務(wù)報(bào)表分析的基本方法
財(cái)務(wù)分析是以財(cái)務(wù)報(bào)告及其相關(guān)資料為主要依據(jù)，對企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營成果進(jìn)行評價和剖析，反映企業(yè)在運(yùn)營過程中的利弊得失、發(fā)展趨勢，從而為改進(jìn)企業(yè)財(cái)務(wù)管理工作和優(yōu)化經(jīng)濟(jì)決策提供重要的財(cái)務(wù)信息，同時也反映了一個行業(yè)的財(cái)務(wù)管理狀況和發(fā)展趨勢。由于需求者的利益出發(fā)點(diǎn)不同，對于財(cái)務(wù)分析的要求也不同。就企業(yè)經(jīng)營決策者而言，必須對企業(yè)經(jīng)營理財(cái)?shù)母鱾€方面，包括企業(yè)的償債能力、經(jīng)營能力、盈利能力、成長能力以及社會貢獻(xiàn)能力等多方面的信息予以詳盡的了解和掌握，以便及時發(fā)現(xiàn)問題，采取對策，規(guī)劃和調(diào)整市場定為目標(biāo)、策略，從而進(jìn)一步挖掘潛力，為企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的持續(xù)穩(wěn)定增長奠定基礎(chǔ)。財(cái)務(wù)分析對國家對行業(yè)的整體宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控、投資者決策和加強(qiáng)內(nèi)部管理都非常重要的意義。
企業(yè)的生存和發(fā)展主要通過各種能力體現(xiàn)出來，這些能力主要有獲利能力、運(yùn)營能力、成長能力和償債能力，而分析企業(yè)這四個方面的能力分別從主營業(yè)務(wù)利潤率、主營業(yè)務(wù)收入增長率、資本周轉(zhuǎn)率和流動、速動比率這些財(cái)務(wù)指標(biāo)來體
二、償債能力分析
(1)短期償債能力分析
短期償債能力主要是了解企業(yè)短期償債能力高低及其變動情況，說明企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況和風(fēng)險程度。企業(yè)的短期償債能力指標(biāo)主要包括流動比率、速動比率等。我們以流動比率為主要參考指標(biāo)進(jìn)行比較。流動比率是流動資產(chǎn)與流動負(fù)債的比值。一般認(rèn)為，流動比率應(yīng)達(dá)到2:1以上即200%。該項(xiàng)指標(biāo)越高，表明企業(yè)的償付能力越強(qiáng)，企業(yè)所面臨的短期流動性風(fēng)險越小。速動比率是速動資產(chǎn)(速動資產(chǎn)=流動資產(chǎn)-存款)與流動負(fù)債的比值。一般要求速動比率值保持在100%較為適宜，高于100%表明短期償債能力較強(qiáng)，反之短期償債能力弱?，F(xiàn)金比率是指企業(yè)現(xiàn)金及現(xiàn)金等價物與流動負(fù)債之間的比率。一般認(rèn)為，現(xiàn)金比率高，表明企業(yè)及時支付能力較強(qiáng)，對償還到期的短期債務(wù)有保障。
(2)長期償債能力分析
長期償債能力對于債權(quán)人來說，可以判斷債權(quán)的安全程度，即是否能收回本金和利息;對于企業(yè)經(jīng)營者來說，有利于優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)，降低財(cái)務(wù)風(fēng)險;對于投資者來說，可以判斷其投資的安全性和盈利性;對于政府來說，可以理解企業(yè)經(jīng)營的安全性;對于業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)企業(yè)，可以了解企業(yè)是否有長期償債能力，并作出是否建立長期的業(yè)務(wù)合作關(guān)系的決定。那我們對長期償債能力的分析主要是通過資產(chǎn)負(fù)債率來分析。
而資產(chǎn)負(fù)債率是衡量企業(yè)負(fù)責(zé)水平及風(fēng)險程度的重要標(biāo)準(zhǔn)。負(fù)債對于企業(yè)來說一方面增加了企業(yè)的風(fēng)險，借債越多，風(fēng)險越大;另一方面，債務(wù)的成本低于權(quán)益資本的成本，增加債務(wù)可以改善獲利能力。鑒于此，企業(yè)經(jīng)營者的任務(wù)就是在風(fēng)險和權(quán)益之間取得穩(wěn)定。一般來說，該指標(biāo)一般維持在50%比較合適，有利于權(quán)益和風(fēng)險的平衡;如果大于100%，則資不抵債，視為達(dá)到警戒線。
三、經(jīng)營能力分析
企業(yè)運(yùn)營能力是指企業(yè)運(yùn)營資產(chǎn)的效率和效益，通俗來說就是同樣的資產(chǎn)，在相同的時間，看誰創(chuàng)造的產(chǎn)值更大。而總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率是分析資產(chǎn)周轉(zhuǎn)能力的重要指標(biāo)，總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率越高，說明企業(yè)銷售能力越強(qiáng)，效益越好。
四、盈利能力分析
反映企業(yè)盈利能力的主要指標(biāo)有銷售毛利率、主營業(yè)務(wù)利潤率、營業(yè)利潤率、主營業(yè)務(wù)毛利率、凈資產(chǎn)收益率和成本費(fèi)用利潤率等。其中營業(yè)利潤率是企業(yè)的營業(yè)利潤與主營業(yè)務(wù)收入的比率，反映企業(yè)每百元主營業(yè)務(wù)收入所實(shí)現(xiàn)的營業(yè)利潤額，說明企業(yè)在增加收入、提高效益方面的管理績效。成本費(fèi)用利潤率是企業(yè)的凈利潤與成本費(fèi)用總額的比率，他反映企業(yè)成本費(fèi)用與凈利潤直接的關(guān)系，從總消耗的角度出發(fā)考核獲利情況的指標(biāo)。凈資產(chǎn)收益率是企業(yè)凈利潤與行業(yè)平均凈利潤的比率，它反映所有者權(quán)益所獲得的水平，它是從所有者權(quán)益的角度考核其盈利能力，其比值越高越好。
五、成長能力分析
企業(yè)成長能力可以由稅后凈利潤增長率、營業(yè)利潤增長率、總資產(chǎn)增長率、凈資產(chǎn)增長率和主營業(yè)務(wù)收入增長率，其中主要通過主營業(yè)務(wù)收入增長率表現(xiàn)出來。主營業(yè)務(wù)收入增長率越高，表明公司產(chǎn)品市場需求越大，業(yè)務(wù)擴(kuò)張能力越強(qiáng)，如果主營業(yè)務(wù)收入增長率超過10%，說明公司產(chǎn)品處于成長期，將繼續(xù)保持較好增長勢頭。
六、綜合財(cái)務(wù)能力分析
對一個公司的財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行分析，不僅僅僅單一的指標(biāo)，而是要對財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合的分析。財(cái)務(wù)報(bào)告綜合分析的具體方法有杜邦分析體系、杠桿分析法、沃爾比重評分法、平衡記分卡分析法等。在本文中，主要用杜邦分析體系來對天方藥業(yè)公司進(jìn)行綜合財(cái)務(wù)能力的分析。
杜邦分析法，又稱杜邦財(cái)務(wù)分析體系，簡稱杜邦體系，是利用各主要財(cái)務(wù)比率指標(biāo)間的內(nèi)在聯(lián)系，對企業(yè)財(cái)務(wù)狀況及經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行綜合系統(tǒng)分析評價的方法。該體系是以凈資產(chǎn)收益率為龍頭，以資產(chǎn)凈利率和權(quán)益乘數(shù)為核心，重點(diǎn)揭示企業(yè)獲利能力及權(quán)益乘數(shù)對凈資產(chǎn)收益率的影響，以及各相關(guān)指標(biāo)間的相互影響作用關(guān)系。因其最初由美國杜邦公司成功應(yīng)用，所以得名。
杜邦分析法中的主要的財(cái)務(wù)指標(biāo)關(guān)系為：
凈資產(chǎn)利潤率=總資產(chǎn)利潤率×權(quán)益乘數(shù)
杜邦分析法有助于企業(yè)管理層更加清晰地看到權(quán)益資本收益率的決定因素，以及銷售凈利潤率與總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、債務(wù)比率之間的相互關(guān)聯(lián)關(guān)系，給管理層提供了一張明晰的考察公司資產(chǎn)管理效率和是否最大化股東投資回報(bào)的路線圖。
這樣在對財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行單一分析的基礎(chǔ)上，有一個綜合的評價指標(biāo)，才會是一個比較完整的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析，其得到的結(jié)果也才有一定的參考價值。
參考文獻(xiàn)：
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財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析論文范文二：淺議數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與財(cái)務(wù)分析
摘要：目前企業(yè)普遍面臨數(shù)據(jù)爆炸、知識匱乏的困境。企業(yè)在進(jìn)行財(cái)務(wù)分析時如何在海量的資源中挖掘出有用的信息，為管理和決策服務(wù)，是企業(yè)迫切需要解決的問題。文章主要研究了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在財(cái)務(wù)分析中的應(yīng)用問題，介紹了數(shù)據(jù)挖掘的基本原理，并對數(shù)據(jù)挖掘在財(cái)務(wù)分析的應(yīng)用以及應(yīng)用存在的困難進(jìn)行了探討。
關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù);財(cái)務(wù)分析
財(cái)務(wù)報(bào)表是綜合反映企業(yè)一定時期財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營成果、現(xiàn)金流量狀況及財(cái)務(wù)狀況變動的文件，是企業(yè)和投資者進(jìn)行財(cái)務(wù)分析的主要依據(jù)。但是企業(yè)普遍面臨數(shù)據(jù)爆炸、知識匱乏的困境，如何從海量的信息資源中挖掘出潛在的信息，為管理和決策服務(wù)，是企業(yè)迫切需要解決的問題。數(shù)據(jù)挖掘?yàn)榻鉀Q該問題提供了新的途徑。
一、數(shù)據(jù)挖掘基本原理介紹
數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘?qū)⑷藗儗?shù)據(jù)的應(yīng)用，從低層次的簡單查詢，提升到從數(shù)據(jù)中挖掘有用的信息和知識，提高決策能力的水平。
(一)數(shù)據(jù)挖掘的主要功能
數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)是從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)隱含的、有意義的信息，主要有以下功能：
1、估計(jì)與預(yù)測。估計(jì)是根據(jù)已有積累的資料來推測某一屬性未知的值，預(yù)測是根據(jù)對象屬性的過去觀察來估計(jì)該屬性未來之值。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠自動的在大型數(shù)據(jù)庫中尋找預(yù)測性信息。
2、關(guān)聯(lián)和序列發(fā)現(xiàn)。關(guān)聯(lián)是要找出在某一事件或是資料中會同時出現(xiàn)的東西;序列發(fā)現(xiàn)與關(guān)聯(lián)關(guān)系很密切，所不同的是序列發(fā)現(xiàn)中相關(guān)的對象是以時間來區(qū)分的。
3、聚類。數(shù)據(jù)庫中的記錄可被化分為一系列有意義的子集，即聚類。聚類技術(shù)要點(diǎn)是在劃分對象時不僅考慮對象之間的距離，還要求劃分出的類具有某種內(nèi)涵描述，從而避免了傳統(tǒng)技術(shù)的某些片面性。
4、描述。描述的功能是對負(fù)責(zé)的數(shù)據(jù)庫提供簡要的描述，其主要目的是為了在使用別的功能時對數(shù)據(jù)先有較好的了解，然后再建立分析模型。
5、偏差檢測。數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)常有一些異常記錄，從數(shù)據(jù)庫中檢測這些偏差很有意義。偏差包括很多潛在的知識，如分類中的反常實(shí)例、不滿足規(guī)則的特例、觀測結(jié)果與模型預(yù)測值的偏差、量值隨時間的變化等。
(二)數(shù)據(jù)挖掘的基本步驟
SAS研究所提出的SEMMA方法是目前最受歡迎的一種數(shù)據(jù)挖掘方法，其描述的數(shù)據(jù)挖掘的大致過程包括取樣、探索修改、模型和評價。
1、數(shù)據(jù)取樣。在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘之前，首先要根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)選定相關(guān)的數(shù)據(jù)庫。通過創(chuàng)建一個或多個數(shù)據(jù)表進(jìn)行抽樣。所抽取的樣本數(shù)據(jù)量既要大到足以包含有實(shí)際意義的信息，同時又不至于大到無法處理。
2、數(shù)據(jù)探索。數(shù)據(jù)探索就是對數(shù)據(jù)進(jìn)行深入調(diào)查的過程，通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行深入探察以發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中預(yù)期的或未被預(yù)期的關(guān)系和異常，從而獲取對事物的理解和概念。
3、數(shù)據(jù)調(diào)整。在上述兩個步驟的基礎(chǔ)上對數(shù)據(jù)進(jìn)行增刪、修改，使之更明確、更有效。
4、建模。使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、回歸分析、決策樹、時間序列分析等分析工具來建立模型，從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)那些能夠?qū)︻A(yù)測結(jié)果進(jìn)行可靠預(yù)測的模型。
5、評價。就是對從數(shù)據(jù)挖掘過程中發(fā)現(xiàn)的信息的實(shí)用性和可靠性進(jìn)行評估。
二、數(shù)據(jù)挖掘在財(cái)務(wù)決策中的應(yīng)用
從財(cái)務(wù)分析的角度來看，數(shù)據(jù)挖掘是一種新的財(cái)務(wù)信息處理技術(shù)，其主要特點(diǎn)是能對會計(jì)數(shù)據(jù)庫以及其他業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫中的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、分析及其他模型化處理，從中提取輔助決策的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘其實(shí)是深層次的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析方法。分析這些數(shù)據(jù)主要目的是為企業(yè)決策提供真正有價值的信息，進(jìn)而獲取更大企業(yè)價值的最大化。
(一)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)時代企業(yè)財(cái)務(wù)分析的變化
隨著網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)時代的到來，現(xiàn)在的財(cái)務(wù)分析與傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析相比，數(shù)據(jù)使用的廣泛性大大提高，而且還產(chǎn)生如下變化：
1、財(cái)務(wù)分析信息使用者發(fā)生變化。傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析信息注重提供給現(xiàn)有投資者，主要為現(xiàn)有的投資者提供企業(yè)相關(guān)的分析資料。在網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)時代，隨著資本市場的不斷發(fā)展和完善，企業(yè)的股東結(jié)構(gòu)日趨多元化，這就要求企業(yè)不僅要考慮現(xiàn)有投資者的分析資料要求，更要將企業(yè)推向潛在的投資者，吸引潛在投資者注意，以此增強(qiáng)其發(fā)展?jié)摿Α?/p>
2、財(cái)務(wù)分析導(dǎo)向性發(fā)生變化。傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析主要是面向過去。在網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)時代財(cái)務(wù)分析不僅要面向過去，更要面向未來。由于潛在投資者的增多，財(cái)務(wù)分析信息使用者更需要的是能為其提供決策依據(jù)的信息，進(jìn)而決定是否采取某一行動或決策。這就要求企業(yè)全面分析企業(yè)內(nèi)部和外部的經(jīng)營發(fā)展情況和趨勢，向使用者充分暴露有關(guān)未來發(fā)展前景，贏利預(yù)測和現(xiàn)金流量的信息。
3、財(cái)務(wù)分析時效性發(fā)展變化。傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析信息一般實(shí)時反映。在網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)時代，要求企業(yè)成為一個信息系統(tǒng)，利用網(wǎng)絡(luò)隨時向外提供信息，以滿足投資者等利害關(guān)系人進(jìn)入企業(yè)網(wǎng)頁或有關(guān)搜索引擎上搜索當(dāng)日、當(dāng)時企業(yè)情況的需要。
4、財(cái)務(wù)分析對象范圍發(fā)生變化。傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析的對象主要是有形資產(chǎn)。在網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)時代，知識資源、人力資源、企業(yè)文化資源和顧客市場資源等已成為公司最重要的資源，企業(yè)的無形資產(chǎn)在整個資產(chǎn)總額中的份額將大大超過有形資產(chǎn)。將知識資源、人力資源、企業(yè)文化資源和顧客市場資源等無形資產(chǎn)納人資產(chǎn)要素范疇勢在必行。
(二)數(shù)據(jù)挖掘在財(cái)務(wù)分析中的應(yīng)用
由于以上變化，使得對財(cái)務(wù)分析的方法有了更高的要求。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘其實(shí)是一類深層次的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析方法，同傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析相比，它具有以下特點(diǎn)：首先，數(shù)據(jù)挖掘所采用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)更加全面，不僅包含財(cái)務(wù)報(bào)表中的數(shù)據(jù)，而且可以包括會計(jì)業(yè)務(wù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)以及其他相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，如企業(yè)背景資料、人力資源信息等;其次，財(cái)務(wù)分析可以提供更有價值的信息，不僅可以利用鉆取、切片、漂移、旋轉(zhuǎn)等功能簡單而直觀地引導(dǎo)用戶從多角度、多側(cè)面觀察數(shù)據(jù)，而且可以將分析數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理起來，使用戶在同一界面下選擇分析的重點(diǎn)，獲取所有分析數(shù)據(jù);再次，財(cái)務(wù)分析的時效性更強(qiáng)，影響的范圍更大，有助于吸引潛在的投資者。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行財(cái)務(wù)分析的基本過程如下：
1、確定財(cái)務(wù)分析對象。定義財(cái)務(wù)分析的對象，根據(jù)財(cái)務(wù)分析的目的選擇合適的分析模型，采用相應(yīng)的數(shù)據(jù)挖掘方法。
2、數(shù)據(jù)收集。數(shù)據(jù)收集是數(shù)據(jù)挖掘的首要步驟，數(shù)據(jù)可以來自于現(xiàn)有的會計(jì)信息系統(tǒng)，也可以從數(shù)據(jù)倉庫中得到，還可以是其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。
3、數(shù)據(jù)整理。數(shù)據(jù)收集階段得到的數(shù)據(jù)可能有一定的“污染”，可能存在自身的不一致性或者有缺失數(shù)據(jù)的存在等，因此數(shù)據(jù)的整理是必須的。同時通過數(shù)據(jù)整理，可以對數(shù)據(jù)做簡單的泛化處理，從而在原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上得到更為豐富的數(shù)據(jù)信息，便于下一步數(shù)據(jù)挖掘的順利進(jìn)行。數(shù)據(jù)整理主要包括以下內(nèi)容：(1)數(shù)據(jù)選擇。搜索所有與財(cái)務(wù)分析對象有關(guān)的內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)信息，根據(jù)財(cái)務(wù)分析的目的并從中選擇出適用于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)。(2)數(shù)據(jù)簡化。有些數(shù)據(jù)屬性對財(cái)務(wù)分析是沒用的，這些屬性的存在會大大影響挖掘效率，甚至還可以導(dǎo)致挖掘結(jié)果的偏差。數(shù)據(jù)簡化是在對發(fā)現(xiàn)任務(wù)和數(shù)據(jù)本身內(nèi)容理解的基礎(chǔ)上，尋找依賴于發(fā)現(xiàn)目標(biāo)的表達(dá)數(shù)據(jù)的有用特征，以縮減數(shù)據(jù)規(guī)模，從而在盡可能保持?jǐn)?shù)據(jù)原貌的前提下最大限度地精簡數(shù)據(jù)量。(3)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換。將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成一個分析模型，這個分析模型是針對挖掘算法建立的。建立一個真正適合挖掘算法的分析模型是數(shù)據(jù)挖掘成功的關(guān)鍵。
4、數(shù)據(jù)挖掘。對所得到的經(jīng)過轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。除了完善選擇合適的挖掘算法外，其余一切工作都能自動地完成。
5、結(jié)果分析。數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果有些是有實(shí)際意義的，而有些是沒有實(shí)際意義的或是與實(shí)際情況相違背的，就需要進(jìn)行評估。評估可以根據(jù)用戶多年的經(jīng)驗(yàn)，也可以直接用實(shí)際數(shù)據(jù)來驗(yàn)證模型的正確性，進(jìn)而調(diào)整挖掘模型，再次進(jìn)行挖掘。
6、知識的同化。數(shù)據(jù)挖掘的最終目的是輔助決策。決策者可以根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果，結(jié)合實(shí)際情況，將分析所得到的知識集成到財(cái)務(wù)分析系統(tǒng)中。
三、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)財(cái)務(wù)分析中應(yīng)用的難點(diǎn)
數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表分析中的應(yīng)用還是一門嶄新的技術(shù)或者方法，接受數(shù)據(jù)挖掘的概念容易，但是實(shí)際將其落在實(shí)處卻比較困難。其中最重要的就是成本的負(fù)擔(dān)問題。數(shù)據(jù)挖掘功能對進(jìn)行企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表分析來說雖然存在優(yōu)勢，但前提是具備完整、正確的數(shù)據(jù)，即在建立數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)基礎(chǔ)后，與此功能結(jié)合運(yùn)用以達(dá)到事半功倍的效果。但是企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表所提供的數(shù)據(jù)本身都可能存在水分，因此需要報(bào)表使用者在經(jīng)過會計(jì)信息質(zhì)量分析等前提下調(diào)整或重新計(jì)算企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表中的數(shù)據(jù)，然后再利用數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)進(jìn)行財(cái)務(wù)報(bào)表分析。
數(shù)據(jù)挖掘僅僅依靠電子計(jì)算機(jī)或者軟件是無法完成這項(xiàng)任務(wù)的，更多的是需要依靠職業(yè)人士的職業(yè)判斷。雖然在企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表分析中利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)還不十分成熟，相信伴隨科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將會在未來的企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表分析中扮演重要的角色。
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