数据挖掘技术在会计管理与分析的实用性研究.doc

数据挖掘技术在会计管理与分析的实用性研究.doc数据挖掘技术在会计管理与分析的实用性研究
数据挖掘技术在会计管理与分析的实用性研究
【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, Technology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

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高。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。

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。

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

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Thomas G,John J和Il-的调查中,数据挖掘被用在作业成本管理中仅占3%。

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息,利用趋势分析、时间序列分析等方法,建立对如销售、成本、资金等的预测模型,科学准确的预测企业各项指标,作为决策的依据。例如对市场调查数据的分析可以帮助预测销售;根据历史资料建立销售预测模型等。

投资决策分析本身就是一个非常复杂的过程,往往要借助一些工具和模型。数据挖掘技术提供了有效的工具。从公司的财务报告、宏观的