什么叫数据挖掘技术(数据挖掘技术在会计管理与分析的实用性研究)
在会计管理和会计分析中，数据挖掘显示出巨大的优势。它不仅可以为企业决策者提供更加广泛有效的决策依据，还可以提高企业的战略竞争力，提高会计分析的准确性和效率。数据挖掘是从数据中发现趋势和模式的过程，它集成了现代统计学、知识信息系统、机器学习、决策理论和数据库管理。
[关键词]数据挖掘；会计管理；计算机技术
首先，数据挖掘
数据挖掘是从数据中发现趋势和模式的过程，它集成了现代统计学、知识信息系统、机器学习、决策理论和数据库管理。它能有效地从大量不完整、模糊的实际应用数据中提取潜在有用的信息和知识，揭示大量数据中复杂和隐藏的关系，为决策提供有用的参考。数据挖掘是从数据中发现趋势和模式的过程，它集成了现代统计学、知识信息系统、机器学习、决策理论和数据库管理。它能有效地从大量不完整、模糊的实际应用数据中提取潜在的有用信息和知识，揭示大量数据中复杂和隐藏的关系，为决策提供有用的参考。
二、介绍最新的现代数据挖掘方法
常用的数据挖掘方法主要有决策树、遗传算法、关联分析、CSMR分析、序列模式分析、神经网络等。
三，数据挖掘的实际应用
因为数据挖掘市场还处于起步阶段，所以发展很快。对数据挖掘系统是由国外一些著名的大公司开发的。
1.智能挖掘器(Intelligent Miner)是IBM的数据挖掘产品，它提供了许多数据挖掘算法，包括关联、分类、返回、预测模型、偏差检测、序列模式分析和聚类。有两个特点：一是其数据挖掘算法的可扩展性；其次，它与IBM/DB/2关系数据库系统紧密集成。
2.Einset由SGI公司开发，该公司还提供各种数据挖掘方法，包括关联分析和分类，以及高级统计和可视化工具。其特点是具有强大的图形工具，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离散化可视化工具，用于实现数据和数据挖掘结果的可视化。
3.克莱曼婷是由ISL公司开发的，它为最终用户和开发人员提供了一个集成的数据挖掘开发环境。
4.DBMiner是由DBMiner技术开发的，它提供了多种数据挖掘算法，包括发现驱动的OLAP分析、关联、分类和聚类。其特点是基于数据立方体的在线分析挖掘，其中包含许多有效的频繁模式挖掘功能和集成的可视化分类方法。
第四，数据挖掘和管理会计
1.提供强有力的决策支持
面对对，日益激烈的竞争环境，企业经理对对决策信息的需求越来越高。管理会计作为企业决策支持系统的重要组成部分，有责任提供越来越有效的有用信息。因此，从海量数据中挖掘和寻求知识和信息，为决策提供强有力的支持，已经成为管理会计人员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，提高产品和服务的质量，提高商品的销售比率，设计更好的运输和分销策略，以及降低业务成本。
2.赢得战略竞争优势的有力武器
实践证明，数据挖掘不仅可以明显改善企业的内部流程，还可以从战略角度分析对企业的竞争环境、市场、客户和供应商，从而获得有价值的商业智能，维护和提高企业的持续竞争优势。例如，对的客户价值分析可以区分为企业创造80%价值的20%的客户，而对提供更好的服务来留住这些客户。
3.金融风险的防范和控制
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不是一蹴而就的，而是一个积累和渐进的过程。通过建立财务风险预警模型，可以随时监控企业的财务状况，防止财务危机的发生。此外，数据挖掘技术还可以用来监控对企业在筹资和投资过程中的行为，从而防止恶意商业欺诈，维护企业利益。特别是在金融企业，通过数据挖掘，可以解决银行业面临的欺诈行为，如恶意透支信用卡和可疑信用卡交易。根据证交会的报告，一些银行，如美国，银行、美国第一银行和联邦抵押贷款公司，已经采用了数据挖掘技术。
5.数据挖掘在管理会计中的应用
1.基于作业的成本和价值链分析
作业成本法因其对对成本的准确计算和对对资源的充分利用而引起了人们的极大兴趣，但其复杂的操作却使许多管理者望而却步。在数据挖掘中使用收益分析和分类分析可以帮助管理会计人员确定成本动因并更准确地计算成本。同时，通过分析活动与价值的关系，可以确定增值活动和非增值活动，不断完善和优化企业价值链。在托马斯、约翰和金的调查中，只有3%的数据挖掘用于基于活动的成本管理。
2.预测分析
在许多情况下，管理会计师需要根据大量的历史数据和适当的模型来预测对，的未来。数据挖掘在大型数据库中自动搜索预测信息，并利用趋势分析、时间序列分析等方法建立对，的销售、成本、资金等预测模型。科学准确地预测企业的各项指标，作为决策的依据。例如，分析对市场调查数据有助于预测销售额；根据历史数据建立销售预测模型。
3.投资决策分析
投资决策分析本身是一个非常复杂的过程，往往依赖于一些工具和模型。数据挖掘技术提供了一种有效的工具。从公司财务报告、宏观经济环境和行业基本情况出发，挖掘与决策相关的实质性信息，确保投资决策的正确性和有效性。例如，时间序列分析模型用于预测投资的股票价格；利用在线分析处理技术分析公司的信用评级，防范投资风险。
4.产品和市场的预测和分析
品种优化是选择合适的产品组合以实现利益最大化的过程，它可以是短期利润、长期市场份额、长期客户群及其综合体。为了实现这些目标，管理会计不仅需要价格和成本数据，还需要知道替代品的情况以及它们在某个细分市场与原始产品的竞争情况。此外，企业还需要知道一种产品如何刺激其他产品的销售等等。例如，一个非营利产品本身没有利润，但如果它带来可观的客户流量和刺激高利润产品的销售，那么这个产品是非常有利可图的，应该列入产品清单。这种信息可以通过相关性分析和基于实际数据的其他技术获得。
5.金融风险预测和评估
管理会计可以利用数据挖掘工具评估企业的财务风险，建立企业财务危机预警模型，预测破产。破产预测或财务危机预警模型可以帮助管理者及时了解企业的财务风险，并提前采取风险防范措施避免破产。此外，破产预测模型也有助于分析破产原因，对对企业的管理者具有重要意义。包括多维判别分析、逻辑回归分析、遗传算法、神经网络和决策树在内的数据挖掘技术已广泛应用于管理会计。
六.结论
数据挖掘是一个全新的领域。对对数字和信息的处理是非常科学和方便的，也是一个非常好的高效和合理的分析工具。对在会计管理领域的应用在世界上刚刚起步。我相信，随着会计的国际化和计算机科学的进步，我国会计领域的数据挖掘理论将会不断完善，数据挖掘在管理会计实际应用中会变得更加多样化和普及。
黑曼巴 