摘要：为了实现企业分布式财务不良数据的高效、精准检测,为企业财务安全决策提供重要数据保障,基于孤立森林算法,对企业分布式财务不良数据检测开展研究。通过分析企业分布式财务元数据管理体系,结合元数据仓库中的元数据目录映射实际企业分布式财务数据列表,提取企业分布式实际财务数据;从噪声干扰处理、数据缺失填补等角度,结合Z-score与中位数插值方法对数据预处理,以保证企业分布式财务数据质量;根据数据方差、标准差、偏度、峰度等统计量,计算完成预处理后数据中不良数据的分布特征,并基于孤立森林算法、融合孤立树的二叉树结构,最终实现企业分布式财务不良数据的高效、精准检测。实验结果表明:利用本文设计方法对数据集中预处理后,能够有效解决数据的异常空间分布状态、填补缺数部分数据,修复受噪声干扰产生的畸变状态;检测消耗时间最高值为5.4s,检测精准度最高值为0.93,检测效率与检测精准度具有比较优势。