基于大数据思维的财务数据挖掘及应用研究-《国际商务财会》(2019年11期).docx

龙源版权所有 基于大数据思维的财务数据挖掘及应用研究作者：朱有婧来源：《国际商务财会》2019年第11期 江苏舜天国际集团有限公司成立于1996年，主营进出口和国内贸易及国际招标、生产、仓储和实物租赁等业务，是集技工贸于一体的省属国有外贸集团。面对国内外复杂严峻的经营环境，舜天国际集团始终将财务管理放在集团管控的核心位置，推动构建风险防范文化。集团高度注重财会队伍建设，专门成立集团层面的理论研究小组，组织财会人员进行理论研究，以理论促实践，促进财会队伍提档升级，将实践经验转化为理论成果。在全国及江苏省商务系统财会论文评选中多篇论文获奖，本刊特选登集团财会人员撰写的对商务财会工作实践中新问题进行分析和思考的文章，供转型中的外贸企业财会同行借鉴参考。 【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。 【关键词】大数据思维；财务数据 挖掘；数据分析 【中图分类号】F275 一、大数据时代背景及特征 直到2009年，“大数据”的概念才逐渐在西方国家流行，引起了全世界的极大关注。“大数据”思维和技术开始进入我们的工作和生活。 （一）总体性思维 自19世纪以来，研究社会现象的整体特征，收集数据的主要手段一直是抽样方法，通过抽样获取数据对于无法访问聚合数据的人来说是一种无助的选择。 这是因为过去数据的记录、储存和分析手段较落后，难以搜集大量数据进行储存和分析。而现在人们可以通过各种算法分析数据，甚至可以分析与之相关的所有数据，而不只是依赖于抽样分析，可以更全面地了解样本中隐藏的细节或关键信息。在大数据时代，数据采集、处理、存储和分析技术的发展取得了重大突破，使我们能够轻松、快速、动态地获取与研究对象相关的所有数据，我们的思维方式也从以前的样本思维转向整体思维，这使我们对整体的理解更加全面、立体和直观。 （二）容错率思维 过去由于收集的信息不充分，来源又相对单一，因此有必要确保样本数据尽可能结构化和精细化。否则，分析出的结论就很可能会有所偏离，导致数据不准确，从而将导致分析出的结果与实际情况相差甚远，因此人们十分注重数据样本的精确思维。然而，由于大数据技术的突破，可以存储、处理、计算和分析大量不同类型的数据，这对传统的精确思维提出了挑战。当今时代，我们的思维方式需要转变，不能再完全是精确性思维，而应该转向容错性思维。精度的绝对性不再是我们追求的主要目标，如果能适度忽略精确性，允许一定可控范围之内的错误，反而能在宏观层面上收获更多的知识信息。 （三）相关性思维 在过去，人们常常坚持这种现象隐含的因果关系，试图根据有限的样本数据来分析事物的内部关系。但是，有限的样本数据并不能反映事物之间的普遍联系。大数据时代，使用数据挖掘技术发掘和分析各个事物间的隐藏关系，帮助我们捕捉现状并预测未来。通过关注线性关系和复杂的非线性关系，可以帮助人们看到许多以前从未发现的数据联系，使我们发现了解这个世界更好的视角（图1）。 二、数据挖掘的定义及特征 （一）数据挖掘的背景及挑战 在过去十几年的时间里，人们使用信息技术生成和收集数据的能力急剧增加，这一势头仍将持续发展下去。于是，出现了一个新的挑战：在这个信息爆炸的时代，信息的高度过载几乎是每个人将要面对的问题。在广阔的信息海洋中，我们需要及时发现有用的信息，并有效提高其利用率。为了使数据能够真正成为一个企业的可用资源，就要充分利用它来帮助企业进行业务决策，同时服务于企业的战略性发展，否则这些数据很可能会成为企业的负担，甚至变成垃圾数据。因此，面对这种种的挑战，数据挖掘技术得以产生并蓬勃发展，其强大的生命力标志着它在现今时代的重要性越来越显著。 （二）数据挖掘的定义 数据挖掘通常可理解为数据勘探，是指从大型、模糊、不完整和有噪声的算法中搜索隐藏在其中的潜在有效信息的过程（图2）。大数据时代的來临，使得数据挖掘的研究领域也越来越深入和广泛。 （三）数据挖掘的特征 一是数据的来源是庞大、丰富、有效、内容真实和不确定的；二是提取的数据内容是为了满足用户的需求，是用户重点需要关注的对象；三是数据挖掘的结果在特定的领域有一定的商业价值，通常是相对的；四是用户可以理解、描述和使用挖掘出的内容。 三、案例分析 外贸企业S主要从事进出口贸易，进出口产品包括：成套设