企业在生产经营过程中积累了大量的财务数据,再结合其他相关资料,企业就能对其财务状况和经营成果进行诊断分析。传统的企业财务诊断大多使用统计的或者财务的方法,仅能分析、评价少量财务信息,难以处理企业多年财务数据及行业海量信息。并且传统诊断法局限于滞后性、片面性且易受会计政策选择的影响,导致其实用性不佳。企业若要从残缺不全的、含糊不清的、简单随机的数据中挖掘出有价值的信息,就需要用到一种高效的分析工具——数据挖掘。通过数据挖掘得到的信息不仅是实用的,甚至是全新的,企业能够以此为基础找出数据背后隐藏的规律,更能够运用这些规律构建诊断分析模型,应用于企业实际财务问题的处理。本文研究内容是利用数据挖掘的优势,探讨财务诊断方法及数据挖掘方法的有效结合。即在整体和专项判断得出的诊断数据的基础上,再结合数据挖掘方法,构建财务诊断模型。文章将财务诊断划分为诊断数据系统、整体和专项判断、财务诊断的数据挖掘分析和财务预警诊断模型等四大部分。文章详细描述了数据挖掘理论及方法在财务诊断分析中的应用。为了使财务诊断效率得到的有效提高,本文以S公司近5年来的财务报表数据为基础作为分析研究的背景,以数据挖掘软件Clementine及SPSS Statistic作为分析平台,基于聚类分析法、主成分分析法和决策树分析法等数据挖掘方法,再结合财务诊断方法,进行财务诊断中的数据挖掘方法的应用研究,力图构建实用的、智能化的财务诊断模型。