目前,市场的竞争空前激烈,各企业面临的挑战也越来越大,而财务诊断就显得越来越重要。传统的财务诊断方法在施诊过程中没有考虑企业所处的环境,诊断方法比较简单,诊断过程太过主观,诊断结果过于滞后,因此,不能为企业提供更多的可靠信息。而数据挖掘技术在对数据的分析方面有着明显的优势,但该技术在财务诊断领域的应用并不多。本文利用数据挖掘的优势,探讨财务诊断方法与数据挖掘方法的有效结合,力图在不增加成本的基础上,提高财务诊断的科学性与及时性。本文以财务诊断和数据挖掘的理论为依据,探讨财务诊断方法及数据挖掘方法的有效结合。在描述HBSK公司财务现状的基础上指出其存在的问题,提出在该公司建立以数据挖掘为基础的财务诊断体系的必要性和可行性。在本文的设计方案中,以HBSK公司2011-2016年的财务和非财务数据为基础,建立一套财务指标和非财务指标相结合的财务指标体系;运用分层聚类方法对数据进行预处理,初步筛选所需的分析变量;运用提取主成分的方法,对经过分层聚类后的指标数据进行再次降维处理,并计算出各年财务状况综合评分,且为决策树的构建坚定基础;在此基础上建立决策树模型找出影响企业财务状况的敏感性指标,从而有针对性地进行分析;并将此模型应用于HBSK公司2017年的财务诊断研究中,找出影响企业财务状况的问题指标;最后针对这些问题指标,运用基于案例的决策思想（CBDT）,提出改善方案,使得企业能够更加科学地进行财务状况的改善。本文将财务诊断和数据挖掘方法相结合,建立基于数据挖掘的财务诊断流程体系,为企业实际财务诊断提供相应的技术支持,使财务诊断愈加智能化,也使财务问题在施诊时更为便利,可以为财务诊断中数据挖掘方法的使用提供参考和借鉴。