在中国，2009年10月30日首批创业板上市公司挂牌上市，标志着创业板市场正式交易，这是一个为暂时无法上市的中小企业和新兴公司提供融资途径和成长空间的证券交易市场。首批上市的28家公司中，从事高科技业务的占多数，这些公司具有高成长性、灵活的经营机制和多元化盈利模式，但同时因为成立时间短、股本规模小，因此经营不确定性和抵御外部风险能力较弱，公司治理基础相对较薄弱，投资风险较高。
文中指出，对创业板公司的财务分析应该特别注意与传统企业财务分析的区别，尤其在财务分析指标体系、企业技术市场环境变化、缺乏历史数据和企业非线性发展规律等方面。因此，文章提出采用数据挖掘技术中的聚类分析方法，对首批创业板上市公司的财务状况进行分析。
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的实际数据中，提取隐含在其中、人们事先不知道但又是潜在有用的信息和知识的过程。其中聚类分析是数据挖掘中常用的一种方法，它能够将大量数据聚集为多个类别，以便于研究者从数据中发现分布规律，进行有效分类。
文章中还提到了数据准备过程，选取了特定时点的关键财务指标，如流动资产合计、总资产合计等，并说明了如何使用这些指标数据进行聚类分析。这种分析对于投资者而言可以提供有价值的投资决策依据，帮助他们理解企业的财务状况，从而作出是否投资的判断。
从这些信息中，我们可以得出以下几点知识点：
1. 创业板的概念及特点：创业板作为“二板市场”，是主板市场的有效补充，旨在扶持中小企业和高成长性企业，为风险投资和创投企业建立正常的退出机制，提供自主创新国家战略的融资平台。
2. 创业板上市公司财务分析的特点：由于创业板上市公司的高成长性和高科技业务特点，其财务分析比传统企业更为复杂，需要考虑企业高投入、高风险、高收益的特性，以及技术环境的快速变化和缺乏历史数据等因素。
3. 数据挖掘技术在财务分析中的应用：数据挖掘技术，尤其是聚类分析方法，能够从大量的财务数据中发现潜在有用的模式，为投资者提供深入的财务信息和决策支持。
4. 财务分析指标体系：包括流动资产、总资产、流动负债等关键财务指标，这些都是评估企业财务状况时必须要考察的重要指标。
5. 创业板首批上市公司分析：通过对首批28家上市公司的财务数据进行聚类分析，可以将公司分类，并利用辅助指标进行业绩评估，为投资者提供决策依据。
创业板市场的出现为中小企业和新兴公司提供了一个全新的融资平台，同时也为投资者带来了新的投资机会和挑战。数据挖掘技术的引入，尤其是在财务分析方面的应用，为深入理解创业板市场和上市公司提供了新的视角和方法。
