基于数据挖掘财务风险分析

财务管理风险分析是目前研究的重点。伴随着计算机技术的发展,大部分风险系统通过采用一种新的探索方法—信息数据挖掘财务风险分析,实现了无人工检索即可获得信息的新技术。目前的文献中基本都是在进行数据仓库的优化,文章的创新点在于引入神经网络的优化算法处理风险系统数据中的噪声数据,进行有效的基于风险系统的财务风险分析,实验分析,优化的财务风险分析算法模型在存在噪声的风险系统数据中起到了优化的效果。因而,将该模型应用于数据挖掘财务风险分析算法,尤其是个性化数据挖掘是十分合理的。