基于模糊识别算法的财务指标分析系统的设计

[摘 要] 本文利用数据挖掘技术，设计了一个具有财务分析和数据挖掘功能的财务指标分析系统，以便为企业决策层提供快速的财务分析支持。在指标分析模块中使用了模糊识别算法。该算法是利用训练样本集的模糊识别矩阵计算出模糊聚类中心矩阵，再利用模糊聚类中心矩阵反算出测试样本集的最优模糊识别矩阵，从而克服了传统的模糊聚类算法只能聚类的缺点。

[关键词] 数据挖掘；财务指标；模糊识别

[中图分类号] F232 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2013）12-0036-02

随着全集团ERP系统的逐步推广，如何从海量数据中提取出对决策有价值的信息成为了财务分析的一大难题。本文将模糊识别算法引入到财务分析工作中，结合本企业实际决策分析需求在SAP BW平台上设计一个财务指标分析系统，并对该系统进行了深入的需求分析、系统设计。该系统能够智能挖掘出有效信息，并将结果直观、友好地呈现出来。

1 需求分析

通过分析对各公司的经营指标，能够即时监控企业的各项经营管理活动，发现和纠正企业管理活动的重大失误和波动，及时发出警报，建立免疫机制，不断提高企业抵抗财务风险的能力，使企业的财务管理活动始终处于安全、可靠的运行状态。本系统需要对偿债能力、营运能力、盈利能力和发展能力进行分析和预警。

偿债能力分析包括资产负债率和流动比率。营运能力分析包括总资产周转率和存货周转率。盈利能力分析包括资产净利率和净资产收益率。发展能力分析包括资本积累率。

6 改进方向

本系统虽然已经完成了财务分析的初步要求，但分析的面还太少。在将来的工作中可以加入财务的关键业绩指标（KPI）分析，使分析更加全面具体。另外在识别出样本集的好坏等级以后，可以使系统自动对识别结果做出结论并提出改进的意见，这样就能够给决策层提供更加丰富直观的信息。

主要参考文献

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