人工智能-数据挖掘-基于数据挖掘的企业财务风险预警研究.pdf

"人工智能-数据挖掘-基于数据挖掘的企业财务风险预警研究" 本论文的主要内容是应用数据挖掘技术对企业财务风险进行预警，研究如何通过数据挖掘技术来解决企业财务风险管理中的难题。 本论文对财务风险的分析和预警进行了研究，包括财务风险的原因和特征，以及财务风险预警方法。财务风险是企业面临的一种重要风险，包括流动性风险、信用风险、市场风险、操作风险等。财务风险的预警是企业风险管理的重要组成部分，能够帮助企业避免或减少财务风险的影响。 本论文提出了一种基于频繁项集的并行数据挖掘算法，旨在提高数据挖掘的性能和效率。该算法将(K-1)频繁项集分组，各组生成K频繁项集，并将其组合。这样可以减少自连接和裁剪操作，提高搜索速度和效率。实验结果表明，改进后的算法性能有了顯著的改善。 此外，本论文还探讨了数据挖掘技术在企业财务风险预警中的应用，包括数据预处理、数据转换、模式评估和规则发现等。数据挖掘技术可以帮助企业从大量数据中挖掘出有价值的信息， identification of potential risks and opportunities，实现企业财务风险的预警和防控。 本论文的主要贡献在于提出了一种基于数据挖掘的企业财务风险预警方法，旨在帮助企业更好地管理财务风险，提高企业的财务稳定性和竞争力。 知识点： 1. 财务风险是企业面临的一种重要风险，包括流动性风险、信用风险、市场风险、操作风险等。 2. 财务风险预警是企业风险管理的重要组成部分，能够帮助企业避免或减少财务风险的影响。 3. 数据挖掘技术可以应用于企业财务风险预警，帮助企业从大量数据中挖掘出有价值的信息。 4. 基于频繁项集的并行数据挖掘算法可以提高数据挖掘的性能和效率。 5. 数据预处理、数据转换、模式评估和规则发现是数据挖掘技术在企业财务风险预警中的重要组成部分。 6. 企业财务风险预警需要通过数据挖掘技术来 identification of potential risks and opportunities，实现企业财务风险的预警和防控。 本论文对企业财务风险预警的研究具有重要的理论和实践意义，为企业财务风险管理提供了有价值的参考。