数据分析在财务领域的应用研究，探讨了数字技术如何赋予财务新的职能，使其基于数据、业务和技术深入分析信息、挖掘价值，成为企业数字化经营的实践者与推动者。文章核心观点包括：
一、数据探索与数据算法的原理与应用
- 数据探索通过描述性统计、推断性统计和相关性统计，帮助财务人员掌握数据特征、关联性及分布规律。
- 数据算法通过回归、分类、聚类、时间序列和关联规则等算法，对海量数据进行深度信息挖掘，发挥数据价值。
二、数据算法在财务领域的应用场景
- 应收账款信用风险管理：通过Logistic回归算法构建客户违约概率模型，结合信用评级和财务评级，计算授信额度，降低信用风险。
- 销售量与订货量预测：利用ARIMA模型预测每日菜品销售量，结合规则模型调节预测，实现精准订货，降低运营成本。
- 潜在流失客户画像：通过K-means聚类算法对潜在流失客户群体进行特征挖掘，划分三类特征群体，制定个性化营销策略，减少客户流失。
三、数据分析常用工具
- 常见工具包括Excel、SQL、SPSS、SAS、Python、R等，而算子平台作为面向财务人员的人工智能大数据平台，通过算子拖拽和可视化配置，简化数据分析流程，降低技术门槛。
四、数据分析对财务的价值
- 提高财务分析的效率与质量，降低数据处理成本，提升响应速度。
- 强化财务风险的评估与防范，建立风险识别与预警系统，增强企业抵御风险能力。
- 全方位支撑业务的高效开展，预测未来趋势，识别业务风险，监督资金流向。
- 精准驱动企业经营管理决策，挖掘数据价值，实现科学决策与精准决策，创造新的附加值。
研究结论表明，数据分析技术正在颠覆财务传统工作模式及企业运营决策方式，推动企业向洞察驱动型模式转变，助力企业深度挖掘数据价值，实现从数据到模型，从模型到场景化应用的全流程数据资产管理闭环。
