基于大数据思维的财务数据挖掘及应用研究

论文摘要

大数据一词由来已久,如今人们一般用它来描述大量类型各异的数据。数据的爆炸性增长,对于企业未来发展的帮助变得越来越显著,尽管许多企业可能还没意识到数据的急速扩张带来的隐患,但是随着大数据的蔓延,人们将会越来越需要数据、重视数据。如何在短期内快速处理大量不同类型的数据,生成对决策有参考价值的有效信息,数据挖掘便应运而生。文章论述了大数据思维以及数据挖掘的背景与特征,以S企业为案例,运用数据挖掘对自动化财务分析,以及动态监控预警、风险评估方面的财务数据分析进行了应用探讨。

论文目录

• 一、大数据时代背景及特征
•   （一）总体性思维
•   （二）容错率思维
•   （三）相关性思维
• 二、数据挖掘的定义及特征
•   （一）数据挖掘的背景及挑战
•   （二）数据挖掘的定义
•   （三）数据挖掘的特征
• 三、案例分析
•   （一）财务数据分析存在的问题
•     1. 海量数据缺乏准确性
•     2. 数据分析缺乏科学性
•     3. 数据分析持续滞后性
•   （二）建立大数据思维挖掘模式
•     1. 各类数据交互整合
•     2. 海量数据“提纯”
•     3. 挖掘财务数据本质
•   （三）建立数据挖掘应用模型
•     1. 统计分析模型
•     2. 决策树模型
•     3. 关联规则模型
•   （四）财务数据挖掘的实现机制
•     1. 数据全面预处理
•     2. 自动化财务分析
•   （五）实时动态监控预警
•     1. 财务预警管理平台
•     2. 预警信息自动推送
•     3. 业务反馈预警模块
•   （六）财务风险评估
•     1. 构造风险决策树
•     2. 确定指标风险阈值
•     3. 设置风险层级权值
•   （七）数据挖掘方法延伸
• 四、结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 朱有婧

关键词: 大数据思维,财务数据挖掘,数据分析

来源: 国际商务财会 2019年11期

年度: 2019

分类: 经济与管理科学

专业: 贸易经济,会计

单位: 江苏舜天国际集团机械进出口有限公司

分类号: F752.6;F740.45

页码: 3-9+19

总页数: 8

文件大小: 1580K

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