會(huì)計(jì)信息中的數(shù)據(jù)挖掘及應(yīng)用

聶蓓蓓

(湖北日?qǐng)?bào)計(jì)財(cái)處 湖北武漢 430000)

會(huì)計(jì)信息中的數(shù)據(jù)挖掘及應(yīng)用

聶蓓蓓

(湖北日?qǐng)?bào)計(jì)財(cái)處 湖北武漢 430000)

通過對(duì)會(huì)計(jì)信息組成的分析，可知企業(yè)在經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中產(chǎn)生原始會(huì)計(jì)信息具有巨大的潛在價(jià)值。會(huì)計(jì)信息不僅反映企業(yè)內(nèi)部經(jīng)營狀況，且反映外部資金及資源的流動(dòng)狀況，因此，對(duì)這些信息的挖掘分析，具有特別重要的意義。文中從會(huì)計(jì)信息的構(gòu)成、價(jià)值、挖掘內(nèi)容、挖掘技術(shù)方法等方面進(jìn)行了有益的探討和研究。

數(shù)據(jù)挖掘 會(huì)計(jì)信息 應(yīng)用

隨著經(jīng)濟(jì)的全球化浪潮的興起，企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈，要想立于不敗之地，對(duì)會(huì)計(jì)信息利用的要求越來越高，會(huì)計(jì)必須從單純的核算會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)變，會(huì)計(jì)信息的利用應(yīng)作為企業(yè)會(huì)計(jì)的工作重點(diǎn)。充分利用會(huì)計(jì)信息了解企業(yè)自身的發(fā)展?jié)摿?，提高企業(yè)財(cái)務(wù)運(yùn)行質(zhì)量，正確進(jìn)行財(cái)務(wù)決策，對(duì)完善和提高企業(yè)的經(jīng)營管理有重要的意義。

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和信息系統(tǒng)技術(shù)的發(fā)展，各企業(yè)均有大量的會(huì)計(jì)信息數(shù)據(jù)，面對(duì)這些大量的會(huì)計(jì)信息數(shù)據(jù)，采用數(shù)挖掘技術(shù)能夠很好的解決這些信息數(shù)據(jù)的利用。數(shù)據(jù)挖掘能夠從龐雜的會(huì)計(jì)信息中提取有用的信息，通過公正客觀的分析，可以快速準(zhǔn)確獲得企業(yè)的經(jīng)營狀況，為企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)做出正確的決策提供依據(jù)，極大地提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)能力。

一、會(huì)計(jì)信息的潛在價(jià)值與數(shù)據(jù)挖掘

(一)會(huì)計(jì)信息的潛在價(jià)值

企業(yè)由經(jīng)營活動(dòng)而所產(chǎn)生的會(huì)計(jì)信息價(jià)值在于其準(zhǔn)確反映企業(yè)的經(jīng)濟(jì)狀況，這種會(huì)計(jì)信息，對(duì)于企業(yè)可以有效地進(jìn)行經(jīng)營和決策，提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益，合理地進(jìn)行投資，提高投資收益等。而會(huì)計(jì)信息本身則反映一個(gè)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況。如果從國家整個(gè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)來看，則會(huì)計(jì)信息反映國家社會(huì)經(jīng)濟(jì)資源的流動(dòng)，是制定國家經(jīng)濟(jì)政策與國家經(jīng)濟(jì)決策的重要依據(jù)，具有更為重要的價(jià)值。

會(huì)計(jì)信息是來源于企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)的原始經(jīng)濟(jì)信息，它反映經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的聯(lián)系性、基礎(chǔ)性、真實(shí)性、全面性和可靠性等方面的內(nèi)容。原始的會(huì)計(jì)經(jīng)濟(jì)信息不僅揭示企業(yè)內(nèi)、外的資金流信息，同時(shí)反映企業(yè)間的物流信息，這些會(huì)計(jì)信息是企業(yè)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)決策與監(jiān)管的信息來源和依據(jù)。這些會(huì)計(jì)信息的潛在的價(jià)值，不僅表現(xiàn)在企業(yè)間的資金流動(dòng)上，而且還表現(xiàn)在企業(yè)間的物流上，其真實(shí)地反映各種資源在國內(nèi)外各個(gè)行業(yè)和各企業(yè)間經(jīng)濟(jì)資源的供需動(dòng)態(tài)，具有重大的價(jià)值。

會(huì)計(jì)信息深層的價(jià)值在于準(zhǔn)確反映各類經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中，企業(yè)間物流、資金流的過程及其供需關(guān)系，這也是進(jìn)行經(jīng)濟(jì)科學(xué)決策和制定經(jīng)濟(jì)政策的重要依據(jù)。使國家能夠獲得在合理地保持各種資源的動(dòng)態(tài)平衡上、科學(xué)地制訂宏觀經(jīng)濟(jì)政策的既準(zhǔn)確、又可靠的寶貴經(jīng)濟(jì)信息，可以有效地行使經(jīng)濟(jì)監(jiān)管權(quán)和履行經(jīng)濟(jì)調(diào)控，對(duì)我國的經(jīng)濟(jì)建設(shè)將會(huì)產(chǎn)生極大的作用。

(二)會(huì)計(jì)信息數(shù)據(jù)挖掘

對(duì)于一個(gè)企業(yè)來說，從企業(yè)的會(huì)計(jì)信息中一般可以進(jìn)行成本和價(jià)值鏈分析、財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)分析、投資決策分析、客戶關(guān)系管理、產(chǎn)品和市場(chǎng)分析、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析和虛假財(cái)務(wù)識(shí)別等。具體可進(jìn)行的數(shù)據(jù)挖掘內(nèi)容為：

1.作業(yè)成本的數(shù)據(jù)挖掘

提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的最有效的方法是作業(yè)成本的準(zhǔn)確計(jì)算和充分利用企業(yè)資源，但復(fù)雜的操作又限制了它的應(yīng)用。企業(yè)會(huì)計(jì)人員可任意采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的線型回歸、聚類分析等方法確定作業(yè)的成本構(gòu)成，并準(zhǔn)確計(jì)算成本。通過建立作業(yè)與成本之間關(guān)系的數(shù)學(xué)模型，區(qū)分增值作業(yè)和非增值作業(yè)，達(dá)到改進(jìn)和優(yōu)化企業(yè)作業(yè)流程的目的，實(shí)現(xiàn)作業(yè)成本的數(shù)據(jù)挖掘。

2.財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)分析的數(shù)據(jù)挖掘

企業(yè)財(cái)務(wù)管理的重要環(huán)節(jié)之一是進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)分析，運(yùn)用經(jīng)濟(jì)分析預(yù)測(cè)原理和理論方法來進(jìn)行財(cái)務(wù)管理，通過對(duì)未來經(jīng)濟(jì)行為和經(jīng)濟(jì)狀況進(jìn)行假設(shè)，對(duì)企業(yè)未來財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營成果做出科學(xué)的預(yù)測(cè)。財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)一般以預(yù)測(cè)性財(cái)務(wù)報(bào)告的形式加以表達(dá)，可以是整套的財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)報(bào)告，也可以是季節(jié)性或非季節(jié)性的財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)報(bào)告。財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)分析是在巨量的會(huì)計(jì)信息歷史數(shù)據(jù)和所建立的預(yù)測(cè)模型既既基礎(chǔ)上，采用回歸分析、時(shí)間序列分析和趨勢(shì)分析等方法，科學(xué)準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)企業(yè)運(yùn)行中的各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)，依此作為企業(yè)財(cái)務(wù)管理的決策依據(jù)。

3.投資決策分析數(shù)據(jù)挖掘

投資決策分析過程本身是一個(gè)非常復(fù)雜的過程，一般從企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)告信息、國家宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境信息和行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r等大量的會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)資料中挖掘出與投資決策相關(guān)有用的信息，來保證企業(yè)在投資決策上的正確性和有效性。

4.客戶關(guān)系管理數(shù)據(jù)挖掘

客戶關(guān)系管理是通過對(duì)客戶群體進(jìn)行的分類管理。一方面通過對(duì)企業(yè)來往的所有客戶進(jìn)行分類和相關(guān)分析，發(fā)現(xiàn)客戶間的群體行為規(guī)律，來對(duì)企業(yè)客戶進(jìn)行按類分組，從而有利于實(shí)現(xiàn)客戶的差別化服務(wù)。另一方面對(duì)企業(yè)客戶進(jìn)行價(jià)值分析，找出對(duì)公司最有價(jià)值的一部分客戶，重點(diǎn)對(duì)這一部分客戶的行為、需求和偏好進(jìn)行動(dòng)態(tài)跟蹤和管理，根據(jù)客戶群體的不同提供相應(yīng)產(chǎn)品和優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，為與客戶建立長(zhǎng)期的合作關(guān)系建立堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，為客戶提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，提高客戶長(zhǎng)期保持能力。

5.產(chǎn)品的市場(chǎng)數(shù)據(jù)挖掘

會(huì)計(jì)人員通可根據(jù)實(shí)際會(huì)計(jì)信息數(shù)據(jù)，通過關(guān)聯(lián)分析等來得到產(chǎn)品價(jià)格和成本數(shù)據(jù)，以及在某一市場(chǎng)價(jià)值上與其它企業(yè)產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)的狀況。從而為企業(yè)制定銷售策略提供依據(jù)。

6.財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)挖掘

如果企業(yè)因?yàn)楫a(chǎn)品營銷、投資決策和不可抗力因素而出現(xiàn)企業(yè)經(jīng)營循環(huán)和財(cái)務(wù)循環(huán)無法正常進(jìn)行，則企業(yè)的財(cái)務(wù)出現(xiàn)了危機(jī)。而進(jìn)行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的數(shù)據(jù)挖掘，實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警就能夠使企業(yè)經(jīng)營者及時(shí)了解企業(yè)面臨的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，通過觀察所設(shè)置的財(cái)務(wù)預(yù)警數(shù)據(jù)指標(biāo)的變化，對(duì)企業(yè)可能面臨的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)報(bào)，是在財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生前采取風(fēng)險(xiǎn)防范措施，避免出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)最有效的手段。

7.虛假會(huì)計(jì)信息數(shù)據(jù)挖掘

與正常的會(huì)計(jì)信息相比，虛假會(huì)計(jì)信息具有某種結(jié)構(gòu)上的特征。通過對(duì)數(shù)據(jù)庫中大量的正常會(huì)計(jì)信息和虛假財(cái)務(wù)信息數(shù)據(jù)通過概念描述方法實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘，將詳細(xì)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)在較高層次上表達(dá)出來，可得到正常會(huì)計(jì)信息和虛假會(huì)計(jì)信息的一般屬性特征描述，從而為財(cái)務(wù)人員的判斷虛假會(huì)計(jì)信息提供了依據(jù)。

二、會(huì)計(jì)信息數(shù)據(jù)挖掘的功能、方法和挖掘流程

(一)會(huì)計(jì)信息數(shù)據(jù)挖掘的功能和方法

會(huì)計(jì)信息的數(shù)據(jù)挖掘是從會(huì)計(jì)信息數(shù)據(jù)中挖掘出這些數(shù)據(jù)的某種趨勢(shì)和關(guān)系模式，能夠從海量的、不完全的、模糊的、隨機(jī)的會(huì)計(jì)信息數(shù)據(jù)中提取潛在的有用會(huì)計(jì)信息，尋找出大量會(huì)計(jì)信息數(shù)據(jù)間的隱藏關(guān)系。

會(huì)計(jì)信息數(shù)據(jù)挖掘的主要功能體現(xiàn)在一下幾個(gè)方面：①相關(guān)關(guān)聯(lián)分析。找出數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)隱藏的關(guān)聯(lián)關(guān)系，而數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系是會(huì)計(jì)信息中存在的一類重要的和有用的信息。一般用置信度來度量挖掘出來會(huì)計(jì)信息的相關(guān)關(guān)聯(lián)程度。②信息分類。利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集通過一定的算法求得分類規(guī)則，找出同一個(gè)類別的概念描述，它代表了這類數(shù)據(jù)的整體信息。③聚類分析。將挖掘出的會(huì)計(jì)信息對(duì)象集合按組分類，按某種特征或其趨勢(shì)將會(huì)計(jì)信息對(duì)象重組，形成多個(gè)不同的集合。④財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)。利用會(huì)計(jì)信息的歷史數(shù)據(jù)找出其變化規(guī)律，通過建立財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)模型，對(duì)未來的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的種類、特征和發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行分析預(yù)測(cè)。⑤時(shí)間序列分析。通過對(duì)會(huì)計(jì)信息數(shù)據(jù)在發(fā)生時(shí)間上進(jìn)行按序搜索，找出會(huì)計(jì)信息數(shù)據(jù)重復(fù)發(fā)生概率較高的出現(xiàn)方式。⑥偏差分析。即用于分析抽取數(shù)據(jù)中的偏差和異常。

常用的數(shù)據(jù)挖掘方法主要有概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)、決策樹分析方法、優(yōu)化算法、相關(guān)關(guān)聯(lián)分析法、聚類分析法、序列模式分析法、粗糙集方法以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等。

(二)會(huì)計(jì)信息數(shù)據(jù)挖掘流程

會(huì)計(jì)信息數(shù)據(jù)挖掘流程，一般需要經(jīng)歷以下幾個(gè)個(gè)階段：

1.確定挖掘功能目標(biāo)

是進(jìn)行單一數(shù)據(jù)挖掘分析還是進(jìn)行綜合數(shù)據(jù)挖掘分析，從而以利于整個(gè)會(huì)計(jì)信息數(shù)據(jù)挖掘流程的進(jìn)行。

2.確定挖掘數(shù)據(jù)對(duì)象

首先對(duì)所挖掘的會(huì)計(jì)信息數(shù)據(jù)對(duì)象進(jìn)行定義；其次，根據(jù)會(huì)計(jì)信息的分析目標(biāo)，建立合理的數(shù)據(jù)挖掘數(shù)學(xué)模型；最后選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘數(shù)學(xué)方法。

3.準(zhǔn)備挖掘數(shù)據(jù)

準(zhǔn)備數(shù)據(jù)即為對(duì)所要挖掘的會(huì)計(jì)信息原始數(shù)據(jù)進(jìn)行加工和預(yù)處理，使之達(dá)到數(shù)據(jù)挖掘數(shù)學(xué)模型要求，獲得所需的數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)集合。具體包含數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)選擇、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換四個(gè)方面，通過上述四步將來自源于會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)中的原始數(shù)據(jù)達(dá)到適合于具體數(shù)據(jù)挖掘算法所要求的形式。

4.進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘

對(duì)所需挖掘的會(huì)計(jì)信息數(shù)據(jù)選擇確定好的挖掘算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。

5.挖掘結(jié)果分析

會(huì)計(jì)信息數(shù)據(jù)的挖掘結(jié)果一般采用表格、趨勢(shì)圖形以及相關(guān)關(guān)聯(lián)關(guān)系描述的形式展現(xiàn)，而數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果會(huì)隨數(shù)據(jù)挖掘算法的不同而呈現(xiàn)出差異，因此需要進(jìn)行評(píng)估。一般根據(jù)經(jīng)驗(yàn)或直接用實(shí)際數(shù)據(jù)來驗(yàn)證模型的正確性。一般通過多次數(shù)據(jù)挖掘或多挖掘方法的挖掘結(jié)構(gòu)的比較和分析，能夠使挖掘出來的結(jié)果分析更加客觀合理。

6.挖掘結(jié)果分析報(bào)告

會(huì)計(jì)信息數(shù)據(jù)的挖掘目的一般是對(duì)財(cái)務(wù)管理進(jìn)行輔助決策，通常情況下決策者不一定懂得高深的財(cái)務(wù)專門知識(shí)，所以，挖掘結(jié)果分析報(bào)告是企業(yè)決策者十分需要的。

三、會(huì)計(jì)信息中數(shù)據(jù)挖掘的主要應(yīng)用

常規(guī)的會(huì)計(jì)信息分析是以會(huì)計(jì)信息為基礎(chǔ)，采用數(shù)學(xué)方法，分析、評(píng)價(jià)企業(yè)的經(jīng)營現(xiàn)狀、財(cái)務(wù)狀況和風(fēng)險(xiǎn)所在，一般這樣的分析對(duì)決策者幫助不大。如何從大量的數(shù)據(jù)中經(jīng)過深層次分析，獲取有價(jià)值的信息，針對(duì)企業(yè)自身做出比較完整的分析和判斷，則只有將企業(yè)中的會(huì)計(jì)信息采用數(shù)據(jù)挖掘的方式進(jìn)行分析。會(huì)計(jì)信息數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)的主要應(yīng)用見表1所示。

表1 會(huì)計(jì)信息中數(shù)據(jù)挖掘的主要應(yīng)用示例

四、結(jié)束語

充分利用信息技術(shù)對(duì)企業(yè)的會(huì)計(jì)信息進(jìn)行挖掘分析，對(duì)企業(yè)面臨的越來越大的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)壓力，進(jìn)行內(nèi)部管理，提高企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力將具有極大的幫助。將數(shù)據(jù)挖掘的6個(gè)方面內(nèi)容應(yīng)用于會(huì)計(jì)信息的數(shù)據(jù)挖掘中，能夠?qū)⑵髽I(yè)海量會(huì)計(jì)信息數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的企業(yè)管理知識(shí)，幫助企業(yè)在作業(yè)成本控制、財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)分析、投資決策、客戶關(guān)系管理、產(chǎn)品市場(chǎng)分析、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理與虛假會(huì)計(jì)信息控制等方面提供幫助，對(duì)企業(yè)健康、持續(xù)地發(fā)展具有重要作用。

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(責(zé)任編輯程遠(yuǎn)岸)

2014-04-02

聶蓓蓓(1963-)，女，湖北日?qǐng)?bào)計(jì)財(cái)處會(huì)計(jì)，研究方向?yàn)樨?cái)務(wù)會(huì)計(jì)。

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1673-4580(2014)02-0125-(04)