導(dǎo)語(yǔ)：建筑企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)支撐經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略分析一文來(lái)源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

【摘要】隨著萬(wàn)物互聯(lián)、大數(shù)據(jù)技術(shù)和智能化的快速發(fā)展，建筑企業(yè)的經(jīng)營(yíng)管理也逐漸進(jìn)入信息自動(dòng)化時(shí)代，在此背景下，充分利用財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，能夠及時(shí)、準(zhǔn)確地整理出有用的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)信息，并將其提供給決策層，將有助于有效支撐公司自身的經(jīng)營(yíng)發(fā)展?；诖?，本文從財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)概念出發(fā)，詳細(xì)闡述了財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘方法和步驟，進(jìn)而分析了財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)在企業(yè)經(jīng)營(yíng)發(fā)展中的作用。

【關(guān)鍵詞】建筑企業(yè)；挖掘財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析；經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略

一、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)概述

（一）財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘的概念。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)現(xiàn)中的一種算法，能夠從紛繁冗雜的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中提取有助于經(jīng)營(yíng)決策、有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息。在當(dāng)今大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)逐漸被應(yīng)用于企業(yè)經(jīng)營(yíng)與管理的各個(gè)領(lǐng)域，在支撐企業(yè)經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略發(fā)展方面發(fā)揮著不可替代重要作用，有效促進(jìn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略的實(shí)現(xiàn)。（二）財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘的方法。對(duì)于建筑企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘而言，常采用的方法如下：1.信息分類。信息分類是建筑企業(yè)內(nèi)部使用最為廣泛的數(shù)據(jù)挖掘方法之一。信息分類就是按照一定的分類標(biāo)準(zhǔn)，將數(shù)據(jù)項(xiàng)中與之匹配的相應(yīng)數(shù)據(jù)整體出來(lái)，并根據(jù)相應(yīng)類別進(jìn)行存放，比如可以對(duì)建筑企業(yè)財(cái)務(wù)采購(gòu)的具體材料、屬性、價(jià)格等信息進(jìn)行分類整理，以為下一次采購(gòu)活動(dòng)提供重要依據(jù)。2.回歸分析?；貧w分析常常應(yīng)用于建筑企業(yè)的銷售利潤(rùn)預(yù)測(cè)活動(dòng)中?；貧w分析本身就是大數(shù)據(jù)中運(yùn)用數(shù)學(xué)建模的方式，去預(yù)測(cè)相關(guān)數(shù)據(jù)信息的方法，通過(guò)研究相關(guān)因素之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)不同因素間的依存關(guān)系，以此去對(duì)數(shù)據(jù)的變化進(jìn)行相對(duì)科學(xué)的預(yù)測(cè)。3.差異分析。差異分析一般被應(yīng)用于建筑企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警方面。差異分析是一種重要的對(duì)比分析方式，如在建筑企業(yè)中，通過(guò)對(duì)預(yù)計(jì)銷售收入與實(shí)際銷售收入及其相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行差異分析，就能夠很容易發(fā)現(xiàn)預(yù)計(jì)銷售與實(shí)際銷售不符的原因所在，以此反饋給企業(yè)管理層，并作出科學(xué)的管理決策。4.聚類分析。聚類分析與信息分類有相似之處，但是相比而言，聚類則更為籠統(tǒng)，并不需要按照特定的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行相應(yīng)分組，只要數(shù)據(jù)之間存在共性就可以進(jìn)行聚類統(tǒng)計(jì)，以此更能夠發(fā)現(xiàn)不同數(shù)據(jù)之間的微妙關(guān)系。5.web信息挖掘。web信息挖掘是建筑企業(yè)獲取外部其他企業(yè)信息的重要數(shù)據(jù)挖掘形式。隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展與建筑企業(yè)間信息在網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的公開(kāi)，通過(guò)web數(shù)據(jù)挖掘能夠有效搜集網(wǎng)絡(luò)上有價(jià)值的信息數(shù)據(jù)，以為建筑企業(yè)在同行業(yè)中競(jìng)爭(zhēng)力的提升提供重要參照數(shù)據(jù)。（三）財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘的步驟。在建筑施工企業(yè)中，挖掘財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)往往通過(guò)以下步驟實(shí)現(xiàn)：1.獲取數(shù)據(jù)。建筑企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘是基于海量數(shù)據(jù)進(jìn)行的，所以進(jìn)行財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘的首要前提在于從企業(yè)內(nèi)部、企業(yè)外部及其他途徑去獲取相關(guān)的數(shù)據(jù)信息。2.整理數(shù)據(jù)。建筑企業(yè)對(duì)所獲取的海量信息進(jìn)行整理，發(fā)現(xiàn)其中有價(jià)值的數(shù)據(jù)內(nèi)容，去掉沒(méi)有價(jià)值的信息內(nèi)容，并對(duì)這些數(shù)據(jù)信息進(jìn)行整理。在整理數(shù)據(jù)中，最關(guān)鍵的在于指標(biāo)選取，對(duì)于建筑企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘而言，選取數(shù)據(jù)指標(biāo)可以從以下方面著手：①短期償債能力指標(biāo)。其中包括企業(yè)流動(dòng)負(fù)債相關(guān)指標(biāo)如流動(dòng)比率、流動(dòng)速率、存貨周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率等，以此去反映建筑企業(yè)流動(dòng)負(fù)債償還能力。②長(zhǎng)期償債能力指標(biāo)。其中包括負(fù)債率、產(chǎn)權(quán)比率、已獲利息倍數(shù)等財(cái)務(wù)指標(biāo)，由此分析企業(yè)的長(zhǎng)期盈利能力。③企業(yè)盈利能力指標(biāo)。其中具體的指標(biāo)包括資本利潤(rùn)表、成本費(fèi)用利潤(rùn)率、銷售利潤(rùn)率等等指標(biāo)，以此去反映企業(yè)內(nèi)部是否存在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。④非財(cái)務(wù)指標(biāo)。非財(cái)務(wù)指標(biāo)的選取可以包括客戶滿意度、戰(zhàn)略目標(biāo)、市場(chǎng)份額等指標(biāo)內(nèi)容，將其進(jìn)行量化分析，也能夠得出與企業(yè)財(cái)務(wù)、經(jīng)營(yíng)、決策相關(guān)的結(jié)論。3.數(shù)據(jù)分類。通過(guò)數(shù)據(jù)分析中的聚類、分類，對(duì)于具有聯(lián)系的、同一類別的數(shù)據(jù)內(nèi)容進(jìn)行整理，進(jìn)而才能夠去發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息之間的關(guān)聯(lián)性，提升數(shù)據(jù)分析的針對(duì)性與有效性。4.搭建數(shù)據(jù)模型。在數(shù)據(jù)分類的基礎(chǔ)上，通過(guò)科學(xué)的算法搭建相應(yīng)的數(shù)據(jù)模型，以進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)間的聯(lián)系，并對(duì)數(shù)據(jù)的變化與發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行合理預(yù)測(cè)，以此去支撐企業(yè)的經(jīng)營(yíng)與決策。5.得出結(jié)論。通過(guò)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘得出數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系、數(shù)據(jù)指標(biāo)未來(lái)的變化趨勢(shì)，以此得出相關(guān)的結(jié)論，這對(duì)于提升建筑企業(yè)經(jīng)營(yíng)與決策而言將有重要意義。（四）財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘的重要性。傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)整理與數(shù)據(jù)分析存在數(shù)據(jù)不及時(shí)、工作量大、數(shù)據(jù)提取困難等問(wèn)題，大大影響財(cái)務(wù)工作效率，不能有效將財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為經(jīng)營(yíng)決策信息。在智能化時(shí)代，運(yùn)用財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘功能，就能夠從大量零散、重復(fù)數(shù)據(jù)中提取對(duì)經(jīng)營(yíng)有效的數(shù)據(jù)，其主要優(yōu)勢(shì)表現(xiàn)在以下三個(gè)方面：1.數(shù)據(jù)范圍寬、數(shù)量大。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘相比于傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析而言，具有數(shù)據(jù)挖掘范圍廣泛、數(shù)據(jù)信息數(shù)量龐大的特點(diǎn)，同時(shí)這些數(shù)據(jù)不僅僅涵蓋基本的財(cái)務(wù)指標(biāo)，而且還包括非財(cái)務(wù)的但有助于財(cái)務(wù)優(yōu)化的指標(biāo)。2.更具針對(duì)性、價(jià)值性。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘可以基于海量的數(shù)據(jù)信息，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類、分類整理，而這樣的處理方式將更具針對(duì)性，根據(jù)企業(yè)所需去挖掘相應(yīng)的信息、得出相應(yīng)的結(jié)論，而基于此信息所做的決策也將更有價(jià)值。3.時(shí)效性強(qiáng)、準(zhǔn)確度高。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘相比于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析處理而言，基于計(jì)算機(jī)、大數(shù)據(jù)的技能進(jìn)行具體數(shù)據(jù)挖掘分析，而非人工的統(tǒng)計(jì)計(jì)算，這樣的數(shù)據(jù)挖掘的處理速度將更快，準(zhǔn)確度也將更高，并能夠根據(jù)需要及時(shí)搜索、建模，在最短時(shí)間范圍內(nèi)獲取企業(yè)所需的數(shù)據(jù)信息。

二、企業(yè)經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略中挖掘財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的應(yīng)用

（一）掌握公司生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的規(guī)律。對(duì)于建筑企業(yè)而言，企業(yè)的生產(chǎn)活動(dòng)與經(jīng)營(yíng)活動(dòng)都是具有一定規(guī)律的，而這種規(guī)律主要表現(xiàn)于企業(yè)投入與回報(bào)之間的關(guān)系，通過(guò)對(duì)企業(yè)投入數(shù)據(jù)信息與企業(yè)成本回報(bào)信息數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘，參照企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)表，同時(shí)結(jié)合企業(yè)自身的經(jīng)濟(jì)發(fā)展變化規(guī)律，制定出更適合于企業(yè)經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略發(fā)展的決策，這樣的決策對(duì)于企業(yè)而言將更為科學(xué)、有效。（二）及時(shí)發(fā)展生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的問(wèn)題。通過(guò)對(duì)建筑企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，并分析這些數(shù)據(jù)的未來(lái)變化趨勢(shì)，能夠幫助企業(yè)更好地了解企業(yè)現(xiàn)狀，并更及時(shí)地發(fā)展企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)中存在的問(wèn)題，以此對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，并根據(jù)生產(chǎn)中的薄弱環(huán)節(jié)加以改進(jìn)，以彌補(bǔ)企業(yè)經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略方面的不足之處，這對(duì)于企業(yè)未來(lái)的健康發(fā)展將有重要的促進(jìn)作用。（三）為籌資經(jīng)營(yíng)提供數(shù)據(jù)支撐對(duì)于建筑企業(yè)而言，籌資活動(dòng)是企業(yè)經(jīng)營(yíng)發(fā)展過(guò)程中重要的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，同樣也是對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況、未來(lái)發(fā)展影響較大的活動(dòng)，因此，通過(guò)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘去分析籌資活動(dòng)相關(guān)指標(biāo)關(guān)系，分析企。業(yè)綜合的盈利能力，去為企業(yè)籌資經(jīng)營(yíng)提供有效的數(shù)據(jù)支撐，選擇有助于企業(yè)盈利的最佳籌資形式，這對(duì)于企業(yè)最終籌資結(jié)果的有效性而言將有重要幫助。（四）為債權(quán)人、投資者提供經(jīng)營(yíng)決策。對(duì)于建筑企業(yè)而言，具體的建筑工程項(xiàng)目所涉及的并非建筑企業(yè)本身，同樣也包括債權(quán)人、投資者等多方主體，通過(guò)對(duì)建筑企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘，將更有助于了解建筑企業(yè)相關(guān)信息，并及時(shí)發(fā)現(xiàn)其中的風(fēng)險(xiǎn)以加以調(diào)整。當(dāng)然，對(duì)于建筑企業(yè)本身而言，隨著建筑工程項(xiàng)目的增多，債權(quán)人、投資者的數(shù)量也不斷增多，所以建筑企業(yè)也需要及時(shí)掌握外部財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的變化，以股東利益為前提，遵循責(zé)任共同擔(dān)當(dāng)?shù)脑瓌t，以此去更有效地利用所挖掘的數(shù)據(jù)信息，并為建筑企業(yè)本身帶來(lái)更多的價(jià)值。（五）促進(jìn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策與時(shí)俱進(jìn)發(fā)展。由于企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘能夠幫助企業(yè)及時(shí)發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)與經(jīng)營(yíng)中的問(wèn)題，并根據(jù)數(shù)據(jù)指標(biāo)的變化趨勢(shì)，在建模的基礎(chǔ)上對(duì)這些數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行調(diào)整，以作為企業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策活動(dòng)提供最優(yōu)方案。當(dāng)然，現(xiàn)代社會(huì)全球一體化的趨勢(shì)對(duì)于建筑企業(yè)的影響越來(lái)越大，建筑企業(yè)還應(yīng)該根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)論，結(jié)合外部企業(yè)的數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)，制定出與時(shí)俱進(jìn)的企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策，并盡可能地保證經(jīng)營(yíng)決策的可行性，以此去促進(jìn)企業(yè)的健康、長(zhǎng)足發(fā)展。

三、結(jié)論

通過(guò)上文的分析，發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘?qū)τ谄髽I(yè)經(jīng)營(yíng)、決策等而言具有重要意義，而且很多企業(yè)在經(jīng)營(yíng)、決策活動(dòng)中也紛紛引入大數(shù)據(jù)信息挖掘技術(shù)，建筑企業(yè)也同樣如此，通過(guò)建筑企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的挖掘，將能夠幫助企業(yè)更了解自身現(xiàn)狀，并制定出適合于企業(yè)未來(lái)發(fā)展的經(jīng)營(yíng)方案與戰(zhàn)略調(diào)整決策。在快速發(fā)展的信息化時(shí)代，我們可以展望數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將會(huì)越來(lái)越智能化，被各行各業(yè)廣泛應(yīng)用，在企業(yè)的日常工作中快速普及，為企業(yè)的價(jià)值創(chuàng)造保駕護(hù)航，實(shí)現(xiàn)經(jīng)營(yíng)發(fā)展戰(zhàn)略目標(biāo)。

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作者:李青 單位:中國(guó)核工業(yè)第二二建設(shè)有限公司