2019年6月29日，由数千名财务人员和有关专家参与评选的“影响中国会计从业人员的十大信息技术”结果出炉，财务云、电子发票、移动支付、数据挖掘、数字签名、电子档案、在线审计、区块链发票、移动互联网、财务专家系统榜上有名。其中数据挖掘技术的排名从2018年的第6名上升为第4名，得票率也达到了47%的高水平，显示出数据挖掘对财务人员的重要性越来越强，给财务管理带来的影响正在不断加大。
一、数据挖掘与财务分析
1.1数据挖掘
数据挖掘用一句简单的话说，就是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
实现数据挖掘具体的操作则是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集，规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来，规律表示是尽可能以用户可理解的方式将找出的规律表示出来。
1.2财务分析
财务分析是以会计核算和报表资料及其他相关资料为依据，采用一系列专门的分析技术和方法，对企业等经济组织过去和现在有关筹资活动、投资活动、经营活动、分配活动的盈利能力、营运能力、偿债能力和增长能力状况等进行分析与评价的经济管理活动。
财务分析的方法众多，具体应根据分析者的目的而定。最经常用到的还是围绕财务指标进行单指标、多指标综合分析、加上借用一些参照值，运用分析方法进行分析，然后通过直观的格式展现出来。
二、数据挖掘在财务方面的优势
2.1提高工作效率
在当今信息化时代下，大量的信息需要及时处理，如果不及时处理，那么最终造成的信息不对称将会给企业带来很大的麻烦。但是传统的技术不能高效率地来处理，这就形成了信息处理不及时和客户企业做决策的矛盾，给企业带来不可估量的风险。
在大数据的背景下，云计算模型应该广泛普及，以用来提高该企业人员的工作效率，同时也可以将数据的价值发挥得淋漓尽致。这样就可以在财务信息得到充分披露的同时，也可以提高数据的利用率，这便是云计算模型的奥妙所在。数据挖掘技术可以在一定的理论基础上和财务管理相结合，为企业制定出投资筹资最好的组合决策，并且为相关的审计人员提供原始的财务信息，提高了数据的准确率和人员的效率。
2.2提高投资决策分析能力
投资决策分析是一个复杂的过程，不仅要考虑投资项目的内在环境，还要考虑企业所处的各种外在环境。要对一个投资项目的可行性进行分析，必须要借助大量的统计工具和模型。而数据挖掘技术可以及时动态的提供行业基本状况以及投资环境等大量的数据资料，挖掘出对企业投资决策有用的信息，保证投资决策的正确性和有效性。
2.3提高预防风险能力
企业在日常运行的过程有着诸多的风险将会面对，数据挖掘技术能够通过数据分析有效控制企业的经营风险，帮助企业获得更加稳定的发展。企业在应用数据挖掘技术进行财务分析的过程中，首先应该注意对企业各个方面的数据信息进行全面的收集，确保数据分析结果的全面性与准确性。其次，企业应该建立风险预测模型，把相关数据录入到风险预测模型中，利用风险预测模式对企业可能面临的风险进行准确的预测，提前防范风险的出现，如果不能很好的防范风险应该立即停止相关活动的进行，一切以保证企业的正常运行为根本出发点。
2.4提高客户分析能力
客户是企业的重要资源与财富，是企业生存与发展的基础。目前企业数据库存储的大量历史数据，并没有得到充分利用。如何通过数据挖掘技术，从少量的业务数据中挖掘出有价值的客户信息，从而优化资源配置，建立与客户沟通的便利渠道，更好地为客户提供高质量的服务，为客户创造更高价值，提高客户的满意度和忠诚度，已经引起人们的广泛关注。
通过数据挖掘技术，企业可以对客户数据进行挖掘，进行关联分析客户对企业的价值贡献、忠诚度、流失等信息，掌握客户的行为规律，并根据这些规律进行分类，找出最有价值和具有潜力的客户群，对这些重要客户要紧密追踪，要多角度、全方位地尽量为他们提供所需要的服务，减少潜在长期客户的流失。
2.5提高产品销售能力
企业都是通过销售产品最终确定企业的经营利润的,如果企业不能顺利的实现销售那么企业存在的意义将不能实现,很快就会面临倒闭。由此我们可以非常清晰的指导销售对于企业生存的意义。
数据挖掘技术能够有效的分析市场的供求关系,帮助企业确定市场上最好销售的产品类型,让企业获得更多销售机会。企业在应用数据挖掘技术帮助企业进行销售的过程中,首先应该建立趋势分析模型,帮助企业做好销售规划,让企业的产量与销量实现动态平衡。其次,企业应该利用数据挖掘技术分析出那些产品具有长期的发展潜力,通过对产品市场潜力的挖掘扩大企业的生产设备,使得企业能够充分的抓住发展机遇，获得更好的发展。
三、数据挖掘的不足之处
3.1数据类型复杂
由于关系数据库和数据仓库已经广泛使用，对它们开发有效的数据挖掘系统是重要的。然而，其它数据库可能包含复杂的数据对象、超文本和多媒体数据、空间数据、时间数据、或事务数据。由于数据类型的多样性和数据挖掘的目标不同，指望一个系统挖掘所有类型的数据是不现实的。为挖掘特定类型的数据，应当构造特定的数据挖掘系统。这样，对于不同类型的数据，我们可能有不同的数据挖掘系统。
而这种情况所带来的影响就是可能会在一个项目中涉及到多个系统，这样就会给原本的操作带来麻烦。数据挖掘本是为了减少麻烦而与财务结合的技术，而财务数据类型多样给数据挖掘造成了障碍，必须设置不同的系统才能够进行操作，加大了操作难度系数。
3.2分析方面难度系数高
数据挖掘后期的主要工作是将获取的数据转换成用户能够接受的形式。在传统的数据提取技术过程中, 如电子商务等需要将其转换成数字或图表等, 但是这对软件开发者并不是件轻松的工作, 其包含很多分析编程方法、错误报告的选取。这对软件数据挖掘技术发展存在一定挑战。
四、结论
数据挖掘分析技术对于财务分析来说至关重要，不可或缺，发挥着不可估量的作用，给企业的管理者可以提供一定的相关决策。而对于以后数据挖掘技术的具体应用前景具有很大空间。我们需要在原来的数据分析处理的理论基础上不断去进行创新。因此我们需要与时俱进，开拓创新，吐故纳新。好好利用好数据挖掘在财务方面的有利之处，极大的利用这些技术。财务人员不需要太明白数据挖掘的基本原理，但是应该了解的是怎么去使用，这样才真正可以帮助财务的发展更进一步。
参考文献
[1] 蒋慧.论数据挖掘在财务领域中的应用[J].财经界,2016,(29):161+281
[2] 李佳慧,孙瑾.数据挖掘在财务管理中的应用研究[J].大众投资指南,2020,(07):167-168
[3] 王慧梅.数据挖掘与分析在智能财务中的应用研究[J].财会学习,2021,(24):53-54
