林颖华+陈长凤

【摘 要】 基于关联规则的交互挖掘是以数据挖掘为基础，专门用于解决最小支持度和置信度阈值未知情况下的数据挖掘问题，其最大的特点就在于需要通过实验和调整来探知最小支持度和置信度阈值，最终实现对数据用户需求的有效满足。通过构建的基于关联规则交互挖掘的企業财务风险分析模型，分别对模型的支持度和置信度阈值进行数值设定，进而实现了对企业财务风险指标频繁模式类型数目以及规则数目的挖掘，并以此为基础最终实现对财务指标间规律的探析。未来企业应结合具体财务指标选择对企业财务风险实现多层面、全方位的防范。

【关键词】 关联规则； 数据挖掘； 财务风险； 风险评价

【中图分类号】 F275 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937（2017）01-0032-04

对于企业而言，自身运营过程中存在的风险因素能否被准确洞察直接关系着自身的可持续发展，也正是如此，理论界始终关注企业财务风险或预警指标的选择和整体模型的构建，其相关理论研究成果也为企业的持续、健康运营产生了积极影响，但不可否认，传统统计模型过于苛刻的假设条件和繁杂的计算过程也极大限制了理论成果的实践效用[1]。伴随信息技术的快速发展，数字时代的到来一改传统的假设分析方法，更强调大规模数据分析中规律的呈现，这对于企业财务风险评价而言也带来了一种全新的方法，即在充分运用数据挖掘技术的基础上，结合企业发展的动态性，建立更具实效性和实践性的企业财务风险分析和危机预警模型，以确保企业管理者可以及时发现运用过程中存在的潜在风险因素，并采取积极的应对措施。……