大数据挖掘技术在财务分析中应用

大数据挖掘技术在财务分析中应用

【摘要】“互联网+”时代是数据和信息爆炸的时代,企业如何利用从这些信息中识别出有效信息为企业财务分析服务是文章要讨论的内容。文章从传统财务分析的四个缺陷方面引入利用大数据进行财务分析必要性的内容,在此基础上构建大数据挖掘流程图和财务分析框架,力求为企业财务分析提供一种新思路和新方法。

【关键词】大数据;大数据挖掘;财务分析

1前言

“大数据”的概念由来已久,但是何为“大数据”,到目前为止还没有一个准确的定义,但是将其可以理解为大量海量的数据。随着互联网时代的来临,海量数据时代,即大数据时代也随之而来。人们和企业每天都处于海量数据中,企业的一系列经营活动也都以数据来进行保存和记录,但是如何在短时间内对这些数据进行处理,分析并形成对企业有用的信息成为了值得探讨的内容。从实际上可以看出,企业缺乏的不是数据,而是如何处理和分析数据的工具,让海量的数据发挥其应有的价值,而这就需要借助大数据挖掘技术[1]。近年来,数据分析和大数据技术的发展,使得大数据挖掘技术能够快速应用于企业的财务分析。

2大数据挖掘概念

大数据挖掘即从已收集的大量数据中,通过一定的平台和算法,利用大数据工具,对现有数据之间的关系,特征进行分析与预测的过程。大数据挖掘意在分析数据背后的关系,挖掘出这些数据之间存在的潜在关系,以更好帮助企业进行业务运营,风险防控,商机预测等工作[1]。

3大数据挖掘技术应用于财务分析的必要性

3.1传统财务分析只注重过去,而忽略将来预测

传统财务分析主要是基于财务报表的历史数据进行分析,这种分析是对过去工作和结果的一种评价,而并非对未来的预测。而企业要发展,更多的是要关注未来,而非过去,因此传统财务分析具有片面性,无法预测未来。而大数据挖掘技术,可以发现这些数据中的关系,利用模型分析出这些数据的走势,从而为企业未来发展挖掘出更多的商机。

3.2传统财务分析无法做到实时分析

一般来说,传统财务分析都是基于财务报表进行的分析,所以企业在进行财务分析的时候都必须等到当月、当季或当年的财务报表出来后才能进行分析,这就可能使得企业的分析落后于现实的变化。由于传统财务分析基于的是历史数据的分析,因此很难反映现实的需求,也无法做出合理的预测。而大数据挖掘技术可以依照提前设定好的模型、程序,只需企业实时把财务数据更新到系统当中,那么利用大数据挖掘技术就可以实现实时分析,这种分析又快又准确,还节省大量的人力成本。

3.3数据量庞大,人工难以甄别出有效的数据并进行准确分析

随着“互联网+”时代的来临,大众和企业都暴露在一个数据爆炸的时代,如何从这些庞大的数据中找出对企业的有效的数据就成为了难题,利用人工去一一查找和甄别显然变得遥不可及。那么就需要大数据挖掘技术来从海量数据中查找出有效数据,并进行数据关系间的分析,从而快速的应用于企业发展。

3.4传统财务分析只注重财务指标分析,而忽略非财务指标分析

在之前也分析过,传统财务分析只是基于财务报表的指标进行的分析,并且分析方法也比较单一,最主要的就是比率分析和比较分析,而这两种方法对企业来说都只能反应历史经营业务[2],并且这些基于财务指标而忽略非财务指标的分析对于企业运营来说益处很小。而一些非财务指标,例如:服务质量,人力资源,市场营销效力,客户满意度等,这些非财务指标计量能够很快地提供给管理层,也很容易被管理层理解和应用。但是由于传统财务分析的局限性,导致企业忽略了这些非财务指标。但是利用大数据挖掘技术可以分析计算非财务指标之间的关系,以及这些指标与财务指标之间的潜在关系,以期为企业提供更加精确的参考,助推企业发展。

4大数据挖掘技术应用于财务分析的框架

大数据挖掘技术可以弥补传统财务分析的不足。大数据视角下,企业财务管理工作量加大,工作难度明显提高。在庞大且多变的信息中挖掘、采集隐藏数据,借助信息化技术和手段分析期中的规则和内在联系,并在历史数据基础上全面预测企业发展趋势和潜在风险,能有效提高财务分析的工作效率、精准度和安全性,为管理层决策提供可靠依据,实现企业财务管理模式优化。财务分析作为企业核心职能,是对企业经济活动的具体管理。使用大数据技术建立财务分析框架,可嘉庆成本控制和管理,改善企业经营的财务状况[3]。

4.1大数据挖掘技术流程

在前面分析过大数据挖掘的概念,即利用数据挖掘技术发现海量数据的特征,通过建立模型来发现数据间的关系,从而为企业发展提供参考。大数据挖掘的流程分为以下几个阶段:数据源——数据抽取——数据汇集与清洗——数据加工——数据分析——可视化,如图1所示。

4.2利用大数据挖掘技术构建财务分析框架图

利用大数据挖掘技术可以构建财务分析框架。构建思路如下:首先确定数据源。该数据源不仅仅指传统财务分析中的报表财务数据,还有很多非财务数据。其次是数据抽取和数据汇集与清洗,从而得到目标数据。从这些数据源中抽取出对企业有用的信息,或者企业需要分析的某一方面的数据,例如,企业想通过分析员工的出差天数,或者差旅费来对公司成本进行控制,那么就需要从数据源中抽取相关数据。抽取这些数据之后,需对其进行去重,清洗,截取字段等工作,去除无用信息,保留有用数据。再次是数据挖掘。该步骤包括了数据加工和数据分析。在该过程中,需要企业利用大数据平台中的语言和符号,利用规定的算法,模型等来对前一步骤筛选出的财务数据进行处理分析,发现数据内部存在的关系,从而为企业的商机预测和风险防控做铺垫。最后是数据可视化。该步骤可以通过形象直观的内容来表现出财务分析结果的内容,从可视化图形中可以直观观察财务数据和各种指标走势,使得大数据挖掘技术的结果更加形象生动,并且容易被管理层所理解。根据以上分析,利用大数据挖掘技术构建财务分析框架图,见图2。

5结语

“互联网+”时代是万物互联的时代,也是海量数据和信息的时代,将大数据挖掘技术深入应用到企业财务分析领域还值得更深层次的研究。当然,要把大数据挖掘技术应用于财务分析,还需要解决以下几个问题:一是财务人员的技术问题。企业所雇佣的财务人员是否能够熟练运用大数据挖掘技术并进行财务工作的开展。二是企业是大数据平台问题。自己搭建大数据平台耗时耗力,而企业通过第三方服务机构购买一些大数据平台又可能无法满足自己所有的工作需求。三是完全依赖网络处理财务问题。大数据挖掘技术不可避免存在漏洞,也会有很多黑客技术盗窃数据信息,企业如果一味依赖大数据挖掘技术处理财务问题,企业财务乃至整体都会遇到更加严重的安全问题[4]。因此,企业需要从各个方面合理、安全的利用大数据挖掘技术,让其为自身所用,而非被其所困。

参考文献

[1]刘念.大数据挖掘技术在财务分析中的应用研究[J].财会学习,2019(27):13-14.

[2]沈春玮.大数据视角的财务分析框架[J].长春师范大学学报,2019,38(10):190-193.

[3]朱有婧.基于大数据思维的财务数据挖掘及应用研究[J].国际商务财会,2019(11):3-9.

[4]张新民,钱爱民.财务报表分析[M].北京:中国人民大学出版社,2020.

作者:张鹭 单位:郑州商学院