摘要:在解决问题之前，我们往往必须收集相关的信息加以分析。但是，在日常商业运营过程当中，操作系统会产生大量的数据，充分提炼并挖掘信息，发挥数据的决策分析作用，可以产生很大的增值效益。然而，大多数企业面临数据重复与不一致的问题，大量的数据并未在决策中产生真正的价值。因此市场需要的是能够将数据转变为可靠与可用的信息。传统的财务分析方法的评价集中于一个或几个单一的财务指标，或应用统计技术进行少量的财务数据分析，无法对整个行业上百家企业做到全面的财务状况剖析，数据挖掘恰好弥补了这一点。

本文旨在利用数据挖掘常见方法分析公司的财务报表数据，以64家采矿行业上市公司为研究样本，借助数据分析软件SPSS，建立可操作性强的财务报表分析模型，以偿债能力、营运能力、获利能力和发展能力四个指标作为对象，运用聚类分析和因子分析法对财务状况进行评价，帮助内部财务分析人员、外部投资者和决策者来了解公司的财务状况，并对相关问题做出合理判断和正确决策。

关键词：数据挖掘  财务报表分析  分析模型

目录

摘要

Abstract

1 引言-1

2 文献综述-1

2.1 国外文献综述-1

2.2 国内文献综述-2

3 财务分析与数据挖掘概述-3

3.1 财务分析概述-3

3.2 数据挖掘概述-5

4 构建基于数据挖掘的财务报表分析模型-8

4.1 模型设计方案概述-8

4.2 研究思路与数据准备-9

4.3 数据挖掘实证分析-10

5 结论-12

致谢-13

参考文献-14

附录-15