大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在財(cái)務(wù)分析中的應(yīng)用——以S集團(tuán)為例.pdf

1、大數(shù)據(jù)(Big Data)又稱為巨量資料，描述的是在信息爆炸時代，為了以更低的成本和更有效率的方式搜集、存儲、分析和處理不同結(jié)構(gòu)和類型的數(shù)據(jù)并獲取具有決策價值的相關(guān)技術(shù)。大數(shù)據(jù)背景下，人們獲取數(shù)據(jù)變得更容易、更迅捷，但仍然面臨著數(shù)據(jù)太多，有用信息卻太少的困惑，人們急切地尋找一種工具，以期能夠在短時間內(nèi)迅速處理大量的、類型各異的數(shù)據(jù)，最終生成具有決策參考價值的信息。在這種背景下，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。大數(shù)據(jù)幫助人們實(shí)現(xiàn)了將一切運(yùn)行的東西轉(zhuǎn)

2、換成數(shù)據(jù)并加以存儲的愿望，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)則能夠從巨量數(shù)據(jù)中篩選、提取有用信息并構(gòu)建智能分析體系，得出有決策參考價值的結(jié)論。尤其是，近年來算法優(yōu)化和數(shù)據(jù)建模領(lǐng)域的多項(xiàng)突破，促使數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在包括財(cái)務(wù)分析在內(nèi)的各個學(xué)科、領(lǐng)域得到快速的推廣應(yīng)用。
　　財(cái)務(wù)分析產(chǎn)生于二十世紀(jì)初期，在近百年的發(fā)展過程中已從最初的貸款信用評價發(fā)展演變成企業(yè)重要的財(cái)務(wù)活動和決策支撐。隨著科技和經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域進(jìn)行的一系列變革，企業(yè)搜集存儲的數(shù)據(jù)越來越多，傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析方法

3、的缺點(diǎn)逐漸暴露，尤其是片面性和滯后性已經(jīng)無法滿足現(xiàn)代企業(yè)的決策需求，數(shù)據(jù)挖掘在財(cái)務(wù)分析中的應(yīng)用就越來越緊迫，并顯得尤為必要。企業(yè)內(nèi)部因素和外部環(huán)境都影響著企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況和運(yùn)營狀況，如何將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與財(cái)務(wù)分析方法進(jìn)行有機(jī)結(jié)合，搜集、存儲數(shù)據(jù)并將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、分析，最終挖掘出有用、有價值的商業(yè)信息，讓企業(yè)決策者能更及時準(zhǔn)確地獲知這些信息，進(jìn)而做出順應(yīng)時勢的財(cái)務(wù)、戰(zhàn)略決策，提高企業(yè)的市場競爭能力，仍然是一個值得繼續(xù)深入研究的課題。

4、>　　本文研究的是如何在集團(tuán)公司內(nèi)部構(gòu)建以數(shù)據(jù)挖掘作為主要技術(shù)的財(cái)務(wù)分析平臺。全文共分為五部分，第一部分是緒論，闡述了本文的研究背景、意義以及研究方法，并介紹了國內(nèi)外學(xué)者此前對大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)挖掘財(cái)務(wù)分析系統(tǒng)的研究進(jìn)展。第二部分界定了大數(shù)據(jù)這一時代背景的內(nèi)涵以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在財(cái)務(wù)管理領(lǐng)域的應(yīng)用機(jī)理。第三部分闡述了大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在財(cái)務(wù)分析中的應(yīng)用原理與實(shí)現(xiàn)路徑。分別從傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析中的問題、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對財(cái)務(wù)分析的拓展深化與財(cái)務(wù)分析平