利用上市公司相关信息构建有效的财务危机预警模型，从而预测上市公司财务危机的可能性、获得上市公司财务状况恶化的预警信号，对于保护投资者和债权人的利益、对于经营者防范财务危机、对于政府管理部门监控上市公司质量和注册会计师规避风险，都具有重要的现实意义。 通过对国内外财务危机预警现状和相关理论的研究，本文采用实证分析方法，选取上市公司13个财务指标和3个非财务指标，以ST前3年数据为样本，以微软SSAS为分析平台，综合运用决策树、神经网络、聚类分析、逻辑回归等数据挖掘技术分别构建了相应的财务指标预警模型和非财务指标预警模型。对比分析结果表明，神经网络非财务指标模型和逻辑回归财务指标模型在上市公司财务预警方面具有良好的有效性。同时也证明，引入非财务指标后建立的模型预测能力对神经网络模型和聚类分析模型有显著提高，而对决策树模型和逻辑回归模型则相反。