Çağımız bilgi çağı olup, her türlü bilgiye sahip olmayı gerektirmektedir. Veri içinden analizler yapılarak anlamlı örüntüler çıkartıldığında pek çok kimse tarafından bilinmeyen, rakiplerin önüne geçilmesini olanak veren anlamlı bilgiler elde edilebilir. İlgili yöntemler, şirketlerin finansal göstergeleri olan finansal tablolara uygulandığında, şirketlerin finansal davranışlarına ait faydalı bilgiler elde etmek mümkün olacaktır. Veri madenciliği, finansal analiz yöntemleri olarak çok yaygın kullanılan yatay analiz, dikey analiz, eğilim yüzdeleri analizi ve oran analizinin yanında beşinci finansal analiz yöntemidir. Veri madenciliğinin söz konusu bu analiz tekniklerine göre daha üstün olmasının nedeni, çok yoğun verileri kullanabilmesi ve pek çok kimse tarafından bilinmeyen bilgileri kullanıma sunmayı amaçlamasıdır. Veri madenciliğinin uygulanmasında en önemli iki kısıt; veri madenciliği ve veri madenciliğinin uygulanacağı alan bilgisine sahip uzman bulmaktaki zorluk ile kullanılacak bilgisayar yazılım ve donanımının oldukça maliyetli olmasıdır.

The knowledge age requires controlling every kind of information. Recognition of patterns in data may provide previously unknown and useful information that can provide competitive advantages. If related techniques are applied on financial statements, it is possible to acquire valuable information about companies’ financial situations. It is considered that data mining could be an alternative of common financial analysis techniques such as vertical analysis, horizontal analysis, trend analysis and ratio analysis. Against existing financial analysis methods, data mining provides some advantages, which are ability of manipulation of huge data and competence of obtaining previously unknown information. There exist two major constraints of data mining implementation that are lack of experts on both data mining and related domains and cost of computer software and hardware used