经济全球化的发展很大程度上加剧了企业间的竞争压力,企业如何进行风险管理成为企业眼前的首要任务。传统的统计分析方法存在着诸多的弊端,不利于展开对海量数据的处理操作,疏忽了时间延续性对于财务指标的影响,不能及时掌握财务指标的动态走向等。在此背景下,本文基于数据挖掘的财务风险分析方法应用研究,提出以关联规则交互挖掘为基础的一种财务风险分析方法,围绕企业所面临的各种财务风险,建立专门的风险分析模型,对关键因素进行分析,最后进行实证研究。主要研究内容包括几个方面:(1)基于关联规则的交互挖掘算法HIUA。建立在Hash结构基础上交互挖掘算法HIUA,有效弥补了这种算法在剪枝阶段存在的不足。支持度计数一直是制约算法执行操作速率的重要因素,借助于Hash结构,极大地提高了其存取速度,使得算法的运行更加有保障。(2)建立了基于关联规则的交互式挖掘财务分析模型。基于企业财务风险分析理论基础,确立一些同企业财务风险密切相关的指标参数,围绕着其相关性展开了具体研究。说明划分财务风险区间等级的方法,并据此确定了财务风险分析模型。(3)以国内二十家上市公司作为研究对象进行实证研究。对其财务风险实证分析,发挥基于关联规则所建立的交互挖掘算法的优势,围绕着数据集、指标变量展开了重构及相关性分析操作。同时,基于该挖掘算法也建立了针对性的挖掘平台,实现了对阈值的灵活调控,也使得规则数量图、时间效率图的输出更加具体,在此基础上进行规则的分析。企业财务风险分析实证研究。通过样本的选取、指标的选择、数据库的重构对企业财务风险进行了分析,并针对性的给出了相关预警方案。