| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究的意义 | 第10-11页 |
| ·理论意义 | 第10页 |
| ·现实意义 | 第10-11页 |
| ·研究框架 | 第11-12页 |
| ·研究的内容与方法 | 第12-13页 |
| ·研究的内容 | 第12页 |
| ·研究的方法 | 第12-13页 |
| ·论文的创新点 | 第13-14页 |
| 第二章文献综述 | 第14-19页 |
| ·财务诊断的国内外研究现状 | 第14-16页 |
| ·财务诊断的国内研究现状 | 第14-15页 |
| ·财务诊断国外研究现状 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘的研究现状 | 第16-18页 |
| ·数据挖掘的应用研究现状 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘技术用于财务预警咨询领域研究 | 第17页 |
| ·数据挖掘在财务分析方面的研究 | 第17-18页 |
| ·文献评述及对本研究的启示 | 第18-19页 |
| 第三章 相关理论概述 | 第19-25页 |
| ·财务诊断概述 | 第19-22页 |
| ·财务诊断的定义 | 第19-20页 |
| ·财务诊断基本流程 | 第20-22页 |
| ·数据挖掘概述 | 第22-25页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第22页 |
| ·数据挖掘技术 | 第22-25页 |
| 第四章 基于数据挖掘构建财务诊断流程的模型 | 第25-38页 |
| ·数据挖掘过程 | 第25-27页 |
| ·财务诊断数据的搜集过程 | 第27-28页 |
| ·构建财务诊断指标体系 | 第28-31页 |
| ·企业适用财务诊断指标的设置原则 | 第28-29页 |
| ·财务指标体系 | 第29-31页 |
| ·基于数据挖掘的财务诊断模型构建 | 第31-36页 |
| ·基于聚类分析的数据预处理 | 第33-34页 |
| ·利用因子分析得出财务诊断关键因素 | 第34-35页 |
| ·构建财务预警模型 | 第35-36页 |
| ·生成诊断结果 | 第36页 |
| ·出具诊断报告 | 第36页 |
| ·财务诊断挖掘效果评价 | 第36-38页 |
| 第五章 基于数据挖掘在财务诊断中的F公司的应用研究 | 第38-51页 |
| ·F公司的基本情况介绍 | 第38-39页 |
| ·F公司传统的财务诊断流程 | 第39页 |
| ·基于数据挖掘技术的财务诊断模型的应用 | 第39-50页 |
| ·F集团数据收集阶段 | 第39-41页 |
| ·基于聚类分析的财务数据域处理 | 第41-43页 |
| ·利用因子分析提取关键的财务指标 | 第43-47页 |
| ·利用决策树技术构建财务预警模型 | 第47-50页 |
| ·F公司财务诊断方案的形成 | 第50页 |
| ·F公司财务诊断数据挖掘效果分析 | 第50-51页 |
| 第六章 研究结论与展望 | 第51-54页 |
| ·研究结论 | 第51页 |
| ·研究的不足之处 | 第51-52页 |
| ·研究展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 个人简历及攻读硕士期间所获得的成果 | 第58页 |