针对于金融数据分析工作来说，将数据挖掘技术应用到其中能够有效的提升该项工作的质量与效果，同时也能够确保金融数据分析的水平得到优化，在此期间需要对于该项工作做出全面的分析与探索，并且确保数据挖掘技术能够使用在金融分析工作当中，从而保证金融分析工作能够为我国社会的发展做出更大的贡献。
1.数据挖掘应用步骤分析
所谓的数据挖掘，其主要便是通过对于大量数据进行总结与分析，从而探索在数据背后所隐藏的信息，在这个过程当中需要对于计算机技术做出综合应用，同时能够通过数据统计、数据分析、情报检索、分析系统以及模式识别等主动方法来实现数据挖掘的目标。总结来说，数据挖掘期间的一般步骤包括：定义问题、建立数据挖掘库、分析数据、准备数据、建立模型、评价模型、实施等方面的过程。（1）定义问题：在数据挖掘期间，最为重要的问题便是对于数据进行了解，同时明确其中的各项业务，对于索要挖掘的数据具有一个清晰且明确的定义，也就是说，明确在这个过程当中需要做什么，例如：在金融数据分析期间，想要做的主要事情便是对于金融数据做出分析，从而明确金融的走势以及规律，随后便可以基于以上问题建立相应的模型，确定所需要分析的问题。
（2）建立数据挖掘库：在建立数据挖掘库期间主要包含以下方面的步骤：数据收集、数据描述、数据选择、数据质量评估以及数据整理，随后对于其中的数据做出相应的合并与整合，同时构建出元数据，加载数据挖掘库，并且在此期间对于数据挖掘库做出维护。
（3）分析数据：在实践当中，对于数据进行分析的目的主要便是预测数据影像最大的数据字段，同时决定是否需要定义导出字段，若是数据集包括成百上千的字段，在浏览分析期间对于以上数据的分析将会消耗较大的能力，这时便需要利用计算机技术来辅助处理以上数据【1】。
（4）数据准备：在建立模型之前该项工作是最后一项数据准备工作，在实践当中，该项工作可以分为以下四个步骤，即：选择变量、选择记录、创建新变量、转换变量。
（5）建立模型：针对于建立模型来说，其属于一个较为复杂的过程，同时在此期间需要考量到不同的模型，随后判断何种类型的模型比较有用。可以通过部分数据建立相应的模型，随后用其余的数据来对于所建立的模型做出测试与验证。有时候还有第三个数据集，其也被成为验证集，在此期间测试集可能会受到模型特征的影响，在此期间便需要一个独立的数据集来对于模型的准确性做出验证。同时在测试期间还可以将数据模型分为两个部分，一部分用于模型训练、另外一个用于模型测试。
（6）评价模型：在模型构建完毕之后，还需要对于得到的结构做出评价，同时对于模型的价值做出解释。在测试集当中所得到的准确率只对用于建立模型的数据有意义【2】。在应用期间，需要对于错误的类型做出全面的了解，同时明确由此所带来的相关费用有多少。通过实践证明，有效的模型与其正确性之间并没有必然的联系。基于此，直接在实际中的测试模型便显得尤为重要，首先在小范围内做出应用，取得测试数据之后，若是其能够实现既定的效果，才能够在大范围内进行推广。
（7）实施：在模型构建成功且验证有效之后，便可以对其进行使用，在一般情况下有两种使用的方式，第一种便是将其提供给分析人员作为参考，第二种便是将此模型应用到不同类型的数据集上面。
2.数据挖掘在金融数据分析当中的适用性分析
针对于数据挖掘的应用来说，其为我国的众多行业发展带来了较为显著的提升，这使得人们的生活充满了智能化。同时，数据挖掘在金融行业当中也取得了较为明显的应用，并且其也具有适用性较为广泛的特点，尤其使在保险、金融、电子商务以及电信方面取得了较好的效果。下面，本文将针对数据挖掘在金融数据分析当中应用的适用性做出系统性的分析阐述。（1）风险控制：在金融数据分析当中，风险控制是其中一项重要的工作。在金融行业当中，不同的因素会对于贷款偿还和客户信用等级计算所产生的影响也不尽相同。针对于数据挖掘的方法来说，例如特征选择以及属性相关性计算，这样能够对于重要的因素和非相关因素有效的识别【3】。例如，与货款偿还风险相关的因素，包括货款率、贷款期限、负债率、偿还与收入比率、客户收入水平、受教育程度、居住地区、信用历史等等。在这之中偿还与收入比率是主导因素，受教育水平和负债率则不是。在此期间，银行可以根据以上方面因素对于货款发放政策做出一定的调整，以便将货款发放给那些曾被拒绝但根据关键因素分析，其基本信息显示是相对低风险的申请者。
（2）交叉销售：通过关联分析，能够有效的找出数据库当中的隐藏关联网，同时在银行当中储存了大量的客户交易信息，其能够对于客户的收入水平、消费习惯、购买物品等方面的指标做出系统性的数据挖掘与分析，随后便能够得到客户的潜在需求，这样便能够以此为据制定相关的政策与手段，从而提升银行的经济效益。随后还能够对于银行的理财产品做出交叉分析，同时在其中找出关联性较强的产品，这样能够对于客户进行具有针对性的关联营销，从而提升银行的业绩，这在金融行业当中具有十分重要的意义。
3.基于数据挖掘的金融数据分析方法研究
针对于金融数据分析工作来说，其需要对于大量的数据做出分析与搜集，并且对于以上数据做出处理，大部分的银行以及金融机构都能够提供丰富的银行服务、信用服务或者是投资服务，例如：个人存款、贷款、个人信用卡或者是基金投资等方面的服务。在此期间，由于交易的频繁性，便需要从海量的数据当中进行数据的挖掘【4】。数据挖掘技术能够有效的从这些信息当中获取有效的信息，并且帮助监管部门以及投资部门做出有效的监督以及投资管理工作，同时也可对银行部门描述客户以往的需求趋势具有帮助，并且能够预测客户的潜在需求，同时能够对于潜在信誉度较差的客户做出分析，这样才能够有效的减少银行在开展信贷业务期间的财产损失。
3.1 财务报表舞弊检测分析
针对于金融行业来说，财务报表舞弊检测工作具有极为重要的作用，其能够有效的发现财务报表当中所存在的问题，从而采取相应的措施做出应对。在当前金融行业当中，财务报表舞弊现象会造成极大的损失，同时这种情况的出现，也逐渐开始引起了行业内的重视。除了金融领域当中，在社会保障与福利业中财务舞弊行为也是普遍存在的一种现象，这种情况的产生，对于我国的公信力产生了极大的影响。同时在舞弊行为当中一般都会存在夸大财产、销售额、利润或者是低报债务以及开支等行为，虽然已经有部分企业开始制定相应的措施对于以上问题采取措施，但是仍然有公司已经找到可以绕开预防措施的方法，同时在审计部门当中也有可能会存在腐败的现象，这便使该项工作的开展受到一定的局限【5】。而将数据挖掘技术应用在财务报表舞弊检测工作当中，能够有效的提升该项工作的质量，同时通过对于其中的数据进行收集，随后建立相应的数据模型，确保模型的有效性之后便可以将财务报表当中的数据输入到模型当中，随后便能够发现在其中所存在的问题，并且能够针对问题所产生的原因采取相应的措施进行规避，从而全面确保财务报表的准确性。3.2 企业财务分析领域
针对于数据挖掘来说，其能够有效的帮助企业实现对于有效信息的发掘，同时也能够保证企业在发展期间对于自身的金融实力做出全面的分析与探索，这样才能够全面提升企业财务管理力度。除此之外，通过数据挖掘技术，也能够对于企业财务在未来的发展趋势做出预测，从而确保企业所做出的决策具有一定程度的前瞻性，同时也能够通过数据挖掘技术来对于高性能的计算机做出利用，通过计算机来解决传统领域当中耗时耗力的金融问题，这样才能够有效的提升企业财务管理工作的质量与效率，进而确保企业能够在市场竞争不断剧烈的今天始终保持其核心竞争力。在数据挖掘技术当中有一种基于自适应人工神经系统网络的数据挖掘算法，这种算法在实际应用期间取得了较好的应用，同时也令实际金融数据的分析工作当中一些棘手的问题得到解决【6】。在一定程度上来说，这种算法属于一种前馈式算法，能够在数据挖掘期间提供一个非线性的预测模型，能够依照神经网络结构且从训练当中得到学习，这种方式相对于传统的固定神经网络具有诸多优势，例如：结构规模大幅度减少、学习过程更快，发展前景更好等。人工神经网络是一种使用复杂式识别机器学习算法的电脑程序，同时能够在大型的数据库中建立预测模型，在固定式算法当中神经元激活函数的选择，都属于固定的。在实践应用期间，模型的性能在一定程度上会受到该函数选择的影响，所以为了确保性能达到更佳，便需要在分析期间采用包含自由参数的自适应函数，这样能够有效的提升企业财务分析的质量与效果，从而确保企业能够根据财务分析的结构来制定相应的生产发展策略，进而使企业能够实现经济效益稳定且高效的提升。3.3 分布式结构处理
针对于数据挖掘来说，由于其在实际当中需要对于大规模的数据做出处理，所以在实际应用期间其对于运算速度的要求较高，在当前的金融行业当中，面临庞大的数据处理需求，尤其是数据资料在各个机构之间共享的期间，更加需要做好数据处理工作。在传统的处理方式上面，为了能够有效的保证数据的完整性以及稳定性，通常会将数据进行集中控制。这种方式在一般情况下通过单一单元进行，通常为一部机器，基于此，人们提出了分布式计算来提升数据挖掘的效率。例如，在实践当中为一个使用云软件的开源工作和平台提供分布式处理的能力。在此期间，数据挖掘能够在大规模的数据当中提取或者是挖掘出有效的信息，并且这方面的知识在实践当中具有一定潜在性的特征，只有通过深入的分析与挖掘的手段才能够发现其中的有效信息【7】。在所需要处理数据数量较大的情况下，若是可以利用资源有限，便有可能会导致数据挖掘的实效性受损。基于此，为了有效的对于市场当中的动态做出相应的分析，便需要对于多重的资源做出整合，并且采用云计算的方式，对于互联网上面分布的计算能力和储存资源做出协调，即能力的不平衡性以及多样性对于分布式计算的算法构架提出了更高的要求，这样才能全面提升数据挖掘工作的质量，并且确保金融数据分析工作的质量达到更佳。在实践应用期间，其具体可以分为以下两步：第一，在开源的云平台上面为真实的金融应用运行多个不同类型的虚拟机器从而对于其分析以及协处理方式做出调查 第二，建立能够向不同终端分别发送待处理要求的机制。在以上过程当中，需要拥有用户与用户之间的通信，所以在实际应用期间也有必要建立相应的P2P网络结构。通过以上方式，能够有效的减少在数据挖掘期间的资源消耗并且能够缩减数据挖掘的实践，从而为金融行业提供有力的决策支持。结束语：综上所述，在金融数据工作当中，为了确保该项工作的质量达到更优，便需要对于该项工作做出系统性的分析，并且在该项工作当中融入数据挖掘的方式，这样便能够提升金融数据分析结论的可靠性与准确性，从而确保企业能够全面提升对于自身资金的掌控能力。
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