淺談數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在會計管理與分析的實用性研究_1

1、  淺談數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在會計管理與分析的實用性研究   【摘要】隨著會計現(xiàn)代化的發(fā)展，會計越來越多的運用計算機技術(shù)的拓展。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在數(shù)據(jù)處理和財會分析上具有獨特的優(yōu)越性。在會計管理和會計分析中，數(shù)據(jù)挖掘更是表現(xiàn)出極大的優(yōu)越性。不僅為企業(yè)決策者提供更為廣泛而有效的決策依據(jù)，而且可以提高企業(yè)戰(zhàn)略競爭能力，更加提高了會計分析的準確性和高效率。【關(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)挖掘；會計管理；計算機技術(shù)一、數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)當(dāng)中發(fā)現(xiàn)趨勢和模式的過程，它融合了現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)、知識信息系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、決策理論和數(shù)據(jù)庫管理等多學(xué)科的知識。它能有效地從大量的、不完全的、模糊的實際應(yīng)用數(shù)

2、據(jù)中，提取隱含在其中的潛在有用的信息和知識，揭示出大量數(shù)據(jù)中復(fù)雜的和隱藏的關(guān)系，為決策提供有用的參考。數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)當(dāng)中發(fā)現(xiàn)趨勢和模式的過程，它融合了現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)、知識信息系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、決策理論和數(shù)據(jù)庫管理等多學(xué)科的知識。它能有效地從大量的、不完全的、模糊的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的潛存有用的信息和知識，揭示出大量數(shù)據(jù)中復(fù)雜的和隱藏的關(guān)系，為決策提供有用的參考。二、數(shù)據(jù)挖掘的現(xiàn)代最新方法介紹常用的數(shù)據(jù)挖掘方法主要有決策樹(decision tree)、遺傳算法(genetic algorithms)、關(guān)聯(lián)分析(association analysis).聚類分析(csmr analys

3、is)、序列模式分析(sequential pattern)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(neural networks)等。三、數(shù)據(jù)挖掘的實際應(yīng)用由于數(shù)據(jù)挖掘市場還處于起步的階段，但是發(fā)展很快。在國外有一些著名的大公司對數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)進行了開發(fā)。1.intelligent miner這是ibm公司的數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品，它提供了很多數(shù)據(jù)挖掘算法，包括關(guān)聯(lián)、分類、回歸、預(yù)測模型、偏離檢測、序列模式分析和聚類。有2個特點：一是它的數(shù)據(jù)挖掘算法的可伸縮性；二是它與ibm/db/2關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)緊密地結(jié)合在一起。2.eineset是由sgi公司開發(fā)的，它也提供了多種數(shù)據(jù)挖掘方法，包括關(guān)聯(lián)分析和分類以及高級統(tǒng)計和可視化工具。特

4、色是它具有的強大的圖形工具，包括規(guī)則可視化工具、樹可視化工具、地圖可視化工具和多維數(shù)據(jù)分散可視化工具，它們用于實現(xiàn)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的可視化。3.clementine是由isl公司開發(fā)的，它為終端用戶和開發(fā)者提供提供了一個集成的數(shù)據(jù)挖掘開發(fā)環(huán)境。4.dbminer是由dbminer technology公司開發(fā)的，它提供多種數(shù)據(jù)挖掘算法，包括發(fā)現(xiàn)驅(qū)動的olap分析、關(guān)聯(lián)、分類和聚類。特色是它的基于數(shù)據(jù)立方體的聯(lián)機分析挖掘，它包含多種有效的頻繁模式挖掘功能和集成的可視化分類方法。四、數(shù)據(jù)挖掘與管理會計1.提供有力的決策支持面對日益激烈的競爭環(huán)境，企業(yè)管理者對決策信息的需求也越來越高。管理會計作為

5、企業(yè)決策支持系統(tǒng)的重要組成部分，提供更多、更有效的有用信息責(zé)無旁貸。因此，從海量數(shù)據(jù)中挖掘和尋求知識和信息，為決策提供有力支持成為管理會計師使用數(shù)據(jù)挖掘的強大動力。例如，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)加強成本管理，改進產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量，提高貨品銷量比率，設(shè)計更好的貨品運輸與分銷策略，減少商業(yè)成本。2.贏得戰(zhàn)略競爭優(yōu)勢的有力武器實踐證明數(shù)據(jù)挖掘不僅能明顯改善企業(yè)內(nèi)部流程，而且能夠從戰(zhàn)略的高度對企業(yè)的競爭環(huán)境、市場、顧客和供應(yīng)商進行分析，以獲得有價值的商業(yè)情報，保持和提高企業(yè)持續(xù)競爭優(yōu)勢。如，對顧客價值分析能夠?qū)槠髽I(yè)創(chuàng)造80%價值的20%的顧客區(qū)分出來，對其提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，以保持這部分顧客。3.預(yù)防和控制

6、財務(wù)風(fēng)險利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以建立企業(yè)財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型。企業(yè)財務(wù)風(fēng)險的發(fā)生并非一蹴而就，而是一個積累的、漸進的過程，通過建立財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型，可以隨時監(jiān)控企業(yè)財務(wù)狀況，防范財務(wù)危機的發(fā)生。另外，也可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對企業(yè)籌資和投資過程中的行為進行監(jiān)控，防止惡意的商業(yè)欺詐行為，維護企業(yè)利益。尤其是在金融企業(yè)，通過數(shù)據(jù)挖掘，可以解決銀行業(yè)面臨的如信用卡的惡意透支及可疑的信用卡交易等欺詐行為。根據(jù)sec的報告，美國銀行、美國第一銀行、聯(lián)邦住房貸款抵押公司等數(shù)家銀行已采用了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。五、數(shù)據(jù)挖掘在管理會計中的應(yīng)用1.作業(yè)成本和價值鏈分析作業(yè)成本法以其對成本的精確計算和對資源的充分利用引起了人們的

7、極大興趣，但其復(fù)雜的操作使得很多管理者望而卻步。利用數(shù)據(jù)挖掘中的回歸分析、分類分析等方法能幫助管理會計師確定成本動因，更加準確計算成本。同時，也可以通過分析作業(yè)與價值之間的關(guān)系，確定增值作業(yè)和非增值作業(yè)，持續(xù)改進和優(yōu)化企業(yè)價值鏈。在thomas g，john j和il-woon kim的調(diào)查中，數(shù)據(jù)挖掘被用在作業(yè)成本管理中僅占3%。2.預(yù)測分析管理會計師在很多情況下需要對未來進行預(yù)測，而預(yù)測是建立在大量的歷史數(shù)據(jù)和適當(dāng)?shù)哪Ｐ突A(chǔ)上的。數(shù)據(jù)挖掘自動在大型數(shù)據(jù)庫中尋找預(yù)測性信息，利用趨勢分析、時間序列分析等方法，建立對如銷售、成本、資金等的預(yù)測模型，科學(xué)準確的預(yù)測企業(yè)各項指標，作為決策的依據(jù)。例如

8、對市場調(diào)查數(shù)據(jù)的分析可以幫助預(yù)測銷售；根據(jù)歷史資料建立銷售預(yù)測模型等。3.投資決策分析投資決策分析本身就是一個非常復(fù)雜的過程，往往要借助一些工具和模型。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提供了有效的工具。從公司的財務(wù)報告、宏觀的經(jīng)濟環(huán)境以及行業(yè)基本狀況等大量的數(shù)據(jù)資料中挖掘出與決策相關(guān)的實質(zhì)性的信息，保證投資決策的正確性和有效性。如利用時間序列分析模型預(yù)測股票價格進行投資；用聯(lián)機分析處理技術(shù)分析公司的信用等級，以預(yù)防投資風(fēng)險等。4.產(chǎn)品和市場預(yù)測與分析品種優(yōu)化是選擇適當(dāng)?shù)漠a(chǎn)品組合以實現(xiàn)最大的利益的過程，這些利益可以是短期利潤，也可以是長期市場占有率，還可以是構(gòu)建長期客戶群及其綜合體。為了達到這些目標，管理會計師不僅

9、僅需要價格和成本數(shù)據(jù)，有時還需要知道替代品的情況，以及在某一市場段位上它們與原產(chǎn)品競爭的狀況。另外企業(yè)也需要了解一個產(chǎn)品是如何刺激另一些產(chǎn)品的銷量的等等。例如，非盈利性產(chǎn)品本身是沒有利潤可言的，但是，如果它帶來了可觀的客戶流量，并刺激了高利潤產(chǎn)品的銷售，那么，這種產(chǎn)品就非常有利可圖，就應(yīng)該包括在產(chǎn)品清單中。這些信息可根據(jù)實際數(shù)據(jù)，通過關(guān)聯(lián)分析等技術(shù)來得到。5.財務(wù)風(fēng)險預(yù)測與評估管理會計師可以利用數(shù)據(jù)挖掘工具來評價企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險，建立企業(yè)財務(wù)危機預(yù)警模型，進行破產(chǎn)預(yù)測。破產(chǎn)預(yù)測或稱財務(wù)危機預(yù)警模型能夠幫助管理者及時了解企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險，提前采取風(fēng)險防范措施，避免破產(chǎn)。另外，破產(chǎn)預(yù)測模型還能幫助分析破產(chǎn)原因，對企業(yè)管理者意義重大。，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包括多維判別式分析、邏輯回歸分析、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及決策樹等方法在管理會計中得到了廣泛的應(yīng)用。六、結(jié)論數(shù)據(jù)挖掘是個嶄新的領(lǐng)域，對于數(shù)字和信息的處理是非?？茖W(xué)和方便的，也是非常高效率和合理分析的非常好的工具，對于會計管理領(lǐng)域的應(yīng)用在國際上只是剛剛開始，相信隨著會計的國際化的接軌和