本文目录导读：
随着金融市场的快速发展，金融数据挖掘技术在金融领域得到了广泛应用，本文以东北财经大学为例，通过对财务数据的挖掘与分析，探讨财务风险与投资策略，为投资者提供有益的参考。
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东北财经大学财务数据挖掘实验背景
东北财经大学是我国著名的财经类高等学府，具有丰富的金融学科资源，本文选取东北财经大学作为案例，旨在通过财务数据挖掘技术，分析其财务状况，为投资者提供投资建议。
数据挖掘方法与工具
1、数据来源：本文选取东北财经大学近三年的财务报表数据，包括资产负债表、利润表和现金流量表。
2、数据处理：对原始数据进行清洗，剔除缺失值和异常值，对数据进行标准化处理，消除量纲影响。
3、数据挖掘方法：本文采用以下数据挖掘方法：
（1）关联规则挖掘：分析财务数据之间的关联关系，找出财务指标之间的潜在联系。
（2）聚类分析：将财务数据划分为若干类，分析不同类别之间的财务状况差异。
（3）决策树：根据财务指标预测东北财经大学的财务风险。
案例分析
1、关联规则挖掘
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通过对东北财经大学财务数据的关联规则挖掘，发现以下关联关系：
（1）资产负债率与净利润之间存在正相关关系，即资产负债率越高，净利润可能越高。
（2）应收账款周转率与总资产周转率之间存在负相关关系，即应收账款周转率越低，总资产周转率可能越低。
2、聚类分析
将东北财经大学财务数据划分为三类：
（1）A类：财务状况良好，资产负债率较低，净利润较高。
（2）B类：财务状况一般，资产负债率适中，净利润一般。
（3）C类：财务状况较差，资产负债率较高，净利润较低。
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3、决策树
根据东北财经大学财务指标，构建决策树模型，预测其财务风险，结果表明，东北财经大学财务风险较低，投资价值较高。
投资策略建议
1、关注东北财经大学财务状况，选择A类或B类企业进行投资。
2、分析财务指标变化趋势，及时调整投资策略。
3、结合市场环境，关注行业发展趋势，把握投资机会。
本文通过对东北财经大学财务数据的挖掘与分析，揭示了财务风险与投资策略之间的关系，投资者可以根据分析结果，选择合适的投资对象，降低投资风险，提高投资收益，本文的研究方法可为其他高校的财务数据分析提供借鉴。
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