浅议数据挖掘技术在会计管理及研究中应用

浅议数据挖掘技术在会计管理及研究中应用

ID:34333162

大小:57.18 KB

页数:6页

时间:2019-03-05

浅议数据挖掘技术在会计管理及研究中应用_第1页
浅议数据挖掘技术在会计管理及研究中应用_第2页
浅议数据挖掘技术在会计管理及研究中应用_第3页
浅议数据挖掘技术在会计管理及研究中应用_第4页
浅议数据挖掘技术在会计管理及研究中应用_第5页
资源描述:

《浅议数据挖掘技术在会计管理及研究中应用》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库

1、浅议数据挖掘技术在会计管理及研究中应用【摘要】随着会计现代化的发展,会计越来越多的运用计算机技术的拓展。数据挖掘技术在数据处理和财会分析上具有独特的优越性。在会计管理和会计分析中,数据挖掘更是表现出极大的优越性。不仅为企业决策者提供更为广泛而有效的决策依据,而且可以提高企业战略竞争能力,更加提高了会计分析的准确性和高效率。【关键词】数据挖掘;会计管理;计算机技术一、数据挖掘数据挖掘是从数据当中发现趋势和模式的过程,它融合了现代统计学、知识信息系统、机器学习、决策理论和数据库管理等多学科的知识。它能有效地从大量的、不完全的、模糊的实际应用数

2、据中,提取隐含在其中的潜在有用的信息和知识,揭示出大量数据中复杂的和隐藏的关系,为决策提供有用的参考。数据挖掘是从数据当中发现趋势和模式的过程,它融合了现代统计学、知识信息系统、机器学习、决策理论和数据库管理等多学科的知识。它能有效地从大量的、不完全的、模糊的实际应用数据中,提取隐含在其中的潜存有用的信息和知识,揭示出大量数据中复杂的和隐藏的关系,为决策提供有用的参考。二、数据挖掘的现代最新方法介绍常用的数据挖掘方法主要有决策树(DecisionTree)、遗传算法(GeneticAlgorithms)、关联分析(AssociationA

3、nalysis).聚类分析(C〜smrAnalysis)^序列模式分析(SequentialPattern)以及神经网络(NeuralNetworks)等。三、数据挖掘的实际应用由于数据挖掘市场还处于起步的阶段,但是发展很快。在国外有一些著名的大公司对数据挖掘系统进行了开发。1.IntelligentMiner这是IBM公司的数据挖掘产品,它提供了很多数据挖掘算法,包括关联、分类、回归、预测模型、偏离检测、序列模式分析和聚类。有2个特点:一是它的数据挖掘算法的可伸缩性;二是它与IBM/DB/2关系数据库系统紧密地结合在一起。2.EineS

4、et是由SGI公司开发的,它也提供了多种数据挖掘方法,包括关联分析和分类以及高级统计和可视化工具。特色是它具有的强大的图形工具,包括规则可视化工具、树可视化工具、地图可视化工具和多维数据分散可视化工具,它们用于实现数据和数据挖掘结果的可视化。3.Clementine是由ISL公司开发的,它为终端用户和开发者提供提供了一个集成的数据挖掘开发环境。4.DBMiner是由DBMinerTechnology公司开发的,它提供多种数据挖掘算法,包括发现驱动的OLAP分析、关联、分类和聚类。特色是它的基于数据立方体的联机分析挖掘,它包含多种有效的频繁

5、模式挖掘功能和集成的可视化分类方法。四、数据挖掘与管理会计1•提供有力的决策支持面对日益激烈的竞争环境,企业管理者对决策信息的需求也越来越髙。管理会计作为企业决策支持系统的重要组成部分,提供更多、更有效的有用信息责无旁贷。因此,从海量数据中挖掘和寻求知识和信息,为决策提供有力支持成为管理会计师使用数据挖掘的强大动力。例如,数据挖掘可以帮助企业加强成本管理,改进产品和服务质量,提高货品销量比率,设计更好的货品运输与分销策略,减少商业成本。2.赢得战略竞争优势的有力武器实践证明数据挖掘不仅能明显改善企业内部流程,而且能够从战略的高度对企业的竞

6、争环境、市场、顾客和供应商进行分析,以获得有价值的商业情报,保持和提高企业持续竞争优势。如,对顾客价值分析能够将为企业创造80%价值的20%的顾客区分出来,对其提供更优质的服务,以保持这部分顾客。3•预防和控制财务风险利用数据挖掘技术可以建立企业财务风险预警模型。企业财务风险的发生并非一蹴而就,而是一个积累的、渐进的过程,通过建立财务风险预警模型,可以随时监控企业财务状况,防范财务危机的发生。另外,也可以利用数据挖掘技术,对企业筹资和投资过程中的行为进行监控,防止恶意的商业欺诈行为,维护企业利益。尤其是在金融企业,通过数据挖掘,可以解决银

7、行业面临的如信用卡的恶意透支及可疑的信用卡交易等欺诈行为。根据SEC的报告,美国银行、美国第一银行、联邦住房贷款抵押公司等数家银行已采用了数据挖掘技术。五、数据挖掘在管理会计中的应用1.作业成本和价值链分析作业成本法以其对成本的精确计算和对资源的充分利用引起了人们的极大兴趣,但其复杂的操作使得很多管理者望而却步。利用数据挖掘中的回归分析、分类分析等方法能帮助管理会计师确定成本动因,更加准确计算成本。同时,也可以通过分析作业与价值之间的关系,确定增值作业和非增值作业,持续改进和优化企业价值链。在ThomasG,JohnJ和II-woonKi

8、m的调查中,数据挖掘被用在作业成本管理中仅占3%o2.预测分析管理会计师在很多情况下需要对未来进行预测,而预测是建立在大量的历史数据和适当的模型基础上的。数据挖掘自动在大型数据库中寻找预测性信

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。