摘要:随着房地产企业的快速发展，房地产企业财务数据库规模不断扩大，保存在计算机文件和数据库中的有关财务数据量正以惊人的速度增长。由于房地产行业内外环境的复杂化，以及财务分析中不可避免的人为因素的影响，传统的数据分析方式显得过于程序化和机械化，不能满足多样性的需要。而且，这些信息量过大且真假难辨，可靠性难以保证。数据挖掘能够在海量数据中分辨、提取、转换、整理和挖掘出对财务分析有用的信息，避免或减少财务信息噪音的影响。而且数据挖掘技术具有多维的特征，能从数据的各个方面对财务数据进行全面的分析，提高财务的利用能力。因此，将数据挖掘技术应用于房地产公司的财务分析领域，能够满足政府和企业希望从财务数据中分析出更多的对市场和未来政策有用的信息的需求，具有一定的现实意义。
本文首先梳理了数据挖掘技术的相关理论及其在国内外的应用情况；在此基础上，作者收集了107家上市房地产公司的资产负债表并从中选取了相关财务指标，经过数据预处理消除规模影响后，运用财务软件对所选取的上市房地产公司财务数据进行数据挖掘，继而得出有利于房地产发展的信息；结果显示，上述107家房地产公司根据行业纵深发现，许多的房地产公司财务上存在问题，公司的资本结构有不合理现象。针对具体的问题，在最后提出了具体的解决措施，优化上市房地产公司的资本结构，促进有问题的公司健康的发展。
关键词: 数据挖掘；财务分析；上市房地产公司
目录
摘要
Abstract
1绪论-1
1.1 研究背景及意义-1
1.2国内外研究的现状-2
1.2.1国内的研究现状-2
1.2.2国外的研究现状-2
1.3本文的研究内容和方法-3
1.3.1研究内容-3
1.3.2研究方法-3
2数据挖掘技术-5
2.1数据挖掘技术的基本概念-5
2.2数据挖掘流程-5
2.3数据挖掘技术的方法-6
2.4 软件介绍-7
3上市房地产公司财务分析数据挖掘前期准备-8
3.1数据挖掘应用在房地产行业的意义-8
3.2数据挖掘对象的确定-8
3.3数据准备-8
4上市房地产公司财务分析数据挖掘过程-12
4.1数据预处理-12
4.2数据挖掘过程-14
4.3结果分析评价-15
5针对数据挖掘分析的问题提出解决的方案-18
5.1政府加强信息交流平台建设-18
5.2政府构建多元化融资渠道-18
5.3紧跟宏观形势，产品多元化协同发展-18
5.4建立健全财务监督机制-19
结论-20
致谢-21
参考文献-22
