基于數(shù)據(jù)挖掘的會計管理與分析研究

李津

（唐山市住房和城鄉(xiāng)建設(shè)局房屋產(chǎn)權(quán)監(jiān)理處,河北唐山063000）

基于數(shù)據(jù)挖掘的會計管理與分析研究

李津

（唐山市住房和城鄉(xiāng)建設(shè)局房屋產(chǎn)權(quán)監(jiān)理處,河北唐山063000）

隨著計算機技術(shù)的飛速發(fā)展，會計管理也逐步實現(xiàn)了計算機化，計算機進行會計管理過程中會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)含有很寶貴的潛在價值，值得去進行分析。而要對這些大數(shù)據(jù)進行分析，光依賴人工是無法實現(xiàn)的，因此，基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的匯集管理與數(shù)據(jù)分析便應運而生。本文在介紹數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基礎(chǔ)上，闡述了其在會計管理與分析中的應用研究。

數(shù)據(jù)挖掘；會計管理；信息系統(tǒng)；應用

一、引言

數(shù)據(jù)挖掘就是指從超大量的計算機數(shù)據(jù)中尋找和分析對企業(yè)有潛在價值的數(shù)據(jù)信息的步驟，該過程可以為企業(yè)的生產(chǎn)、經(jīng)營、管理和風險評估帶來巨大的價值，大大提高企業(yè)的管理水平和風險防御能力。因此，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)被廣泛應用于企業(yè)管理、生產(chǎn)制造、政府管理、國家安全防御等各行各業(yè)中。據(jù)某調(diào)查數(shù)據(jù)顯示大約有30%的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)被應用于會計管理領(lǐng)域中，32%的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)被應用于金融分析與管理領(lǐng)域，用在信息系統(tǒng)和市場領(lǐng)域分別占29%和9%，該數(shù)據(jù)顯示數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)廣泛應用于會計管理中，其可以幫助企業(yè)分析和挖掘出更多潛在的客戶、供貨商、潛在產(chǎn)品市場以及內(nèi)部管理的優(yōu)化數(shù)據(jù)等等，這些都將為企業(yè)提供更優(yōu)化的管理依據(jù)和運營模式，以提高企業(yè)的綜合實力，增強其在市場中的競爭力。

二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述

（一）數(shù)據(jù)挖掘的基本定義

數(shù)據(jù)挖掘是通過某種算法對計算機系統(tǒng)中已經(jīng)生成的大批量數(shù)據(jù)中進行分析和挖掘，進而得到所需有價值的信息或者尋求某種發(fā)展趨勢和模式的過程，數(shù)據(jù)挖掘是將現(xiàn)代統(tǒng)計學、計算機算法、離散數(shù)學、信息處理系統(tǒng)、機器學習、人工智能、數(shù)據(jù)庫管理和決策理論等多學科的知識交叉在一起所形成的。它可以有效地從海量的、繁雜的、毫無規(guī)律的實際應用數(shù)據(jù)中，分析得到潛在的有價值的數(shù)據(jù)信息，以供企業(yè)使用，幫助其改善管理流程，并為管理者做判斷時提供有價值的參考。決策樹算法、聚類分析算法、蟻群算法、關(guān)聯(lián)分析算法、序列模式分析算法、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等都是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中常用的算法，可以大大提高數(shù)據(jù)挖掘的效率和質(zhì)量。

（二）數(shù)據(jù)挖掘的基本流程

SEMMA方法是目前最受歡迎的一種數(shù)據(jù)挖掘方法，其由SAS研究所提出。它主要包括數(shù)據(jù)樣本采集、大數(shù)據(jù)搜索、數(shù)據(jù)調(diào)整、模型建立和挖掘結(jié)果評價五個數(shù)據(jù)挖掘步驟。

數(shù)據(jù)樣本采集過程是在數(shù)據(jù)挖掘之前進行的數(shù)據(jù)儲備過程，該過程一般是先根據(jù)預先設(shè)定的數(shù)據(jù)挖掘目的，選定要進行挖掘的的現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫。采集過程主要是通過建立一個或多個數(shù)據(jù)表來實現(xiàn)的。所采集的樣本數(shù)據(jù)不僅要足夠多，以使得這些數(shù)據(jù)盡可能涵蓋所有可能有價值的潛在信息，還要保持在一定的數(shù)量級下，以防止計算機無法處理或者處理很慢。大數(shù)據(jù)搜索過程主要是對上一階段所采集的大樣本數(shù)據(jù)進行初步分析的過程，通過對這些海量數(shù)據(jù)進行初步分析以發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中潛在價值，從而幫助調(diào)整數(shù)據(jù)挖掘的方向和目標。數(shù)據(jù)調(diào)整過程主要是對前面兩個過程所得到基本信息進行進一步的篩選和修改，使其更加清有效，方便后續(xù)進行建模處理，提高所建數(shù)學模型的精度。模型建立過程主要是通過決策樹分析、聚類分析、蟻群算法、關(guān)聯(lián)分析、序列模式分析、遺傳算法分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等分析工具來建立模型，從采集的海量樣本數(shù)據(jù)中尋找那些能夠?qū)︻A測結(jié)果進行可靠預測的模型。挖掘結(jié)果評價?過程主要是對從數(shù)據(jù)挖掘過程中發(fā)現(xiàn)的信息的實用性和可靠性進行評估。

三、數(shù)據(jù)挖掘在管理會計中的運用

隨著市場經(jīng)濟的發(fā)展，企業(yè)所面臨的競爭壓力越來越大，因此，企業(yè)管理者要想在這激烈的競爭中獲勝，就必須及時精準的掌握企業(yè)運行動態(tài)，市場動態(tài)，產(chǎn)品趨勢等關(guān)鍵性決策信息。而這些關(guān)鍵信息的獲取往往離不開會計管理的作用，其是現(xiàn)代企業(yè)決策支持系統(tǒng)的重要環(huán)節(jié)，而如何來高效準確地發(fā)現(xiàn)這些關(guān)鍵性決策數(shù)據(jù)就成為制勝的關(guān)鍵，在會計管理中涉及到海量的數(shù)據(jù)，必須對這些海量數(shù)據(jù)進行分析，才可以得出有價值的潛在信息，這就必須借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，以分析出關(guān)鍵決策信息，幫助企業(yè)改進成本管理，改進產(chǎn)品質(zhì)量和服務(wù)質(zhì)量，提高貨品銷量比率等等。

（一）作業(yè)成本及價值鏈數(shù)據(jù)挖掘

作業(yè)成本的精確控制可以幫助企業(yè)對自己的各項運營成本進行精確的計算，并對企業(yè)資源進行最合理的分配和使用，但其精確的成本控制卻十分繁雜，以往完成一次需要耗費大量的時間和經(jīng)歷，這一難點使得很多管理者退卻。而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的回歸分析、分類分析等方法可以是管理會計人員從海量數(shù)據(jù)中解脫出來，其可以通過計算機數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)自動的得到準確作業(yè)成本。同時，其還可以通過分析作業(yè)成本與價值鏈之間存在的關(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。幫助企業(yè)降低運營成本，提高企業(yè)利潤，

（二）資金趨勢數(shù)據(jù)挖掘

會計管理者往往需要對未來的企業(yè)的資金流發(fā)展趨勢進行預測分析，以幫助制定下一財年的資金預算。但是預測往往是基于海量歷史數(shù)據(jù)和合適的預測模型的。而數(shù)學預測模型通過人工得到是十分困難的。為了克服這個難題，可以充分利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，其可以自動在海量數(shù)據(jù)中按照預設(shè)的規(guī)則提取所需的預測信息，并通過趨勢分析、時間序列分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析、聚類分析等智能分析方法來建立對如成本、資金、銷量等的預測數(shù)學模型，高效精準的預測出企業(yè)各項運營指標，作為管理者未來的決策依據(jù)。

（三）投資決策數(shù)據(jù)挖掘

現(xiàn)有的投資決策分析涉及到財務(wù)報告、運營數(shù)據(jù)、資金流、外部市場環(huán)境、宏觀經(jīng)濟環(huán)境、企業(yè)產(chǎn)品依存度等繁雜的因素，其是一個十分復雜的過程，所以必須借助智能工具和模型。而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就為投資決策分析提供了十分高效的工具，通過基于數(shù)據(jù)挖掘的分析工具可以直接從公司的財務(wù)、外部市場環(huán)境、宏觀經(jīng)濟環(huán)境以及企業(yè)產(chǎn)品依存度等海量的影響因素數(shù)據(jù)中挖掘出與決策相關(guān)的有用信息，保證投資決策的正確性和有效性。

（四）顧客關(guān)系管理數(shù)據(jù)挖掘

良好的顧客關(guān)系管理模式是各大企業(yè)都十分重視的，其可以大大提高企業(yè)競爭力?；跀?shù)據(jù)挖據(jù)的顧客關(guān)系管理模式可以從現(xiàn)有的海量顧客關(guān)系管理數(shù)據(jù)中分析得到潛在的優(yōu)化客戶關(guān)系管理模式。先將顧客群體進行分類，通過對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的分類和聚類分析工具來發(fā)現(xiàn)群體顧客的行為規(guī)律，從而對顧客進行分組，實行差別化服務(wù)；然后對顧客的潛在價值進行深入分析，一般可以從客戶數(shù)據(jù)信息中挖掘出客戶的消費行為、需求以及偏好等因素，并對這些因素進行動態(tài)跟蹤和監(jiān)控，并根據(jù)不同的顧客群的特點提供個性化的產(chǎn)品和服務(wù)，從而與顧客建立長期的合作關(guān)系，提高顧客保持力。

（五）財務(wù)風險數(shù)據(jù)挖掘

企業(yè)要健康長久的運行，必須加強對財務(wù)風險的評估和分析預警。傳統(tǒng)模式的風險評估難度大，周期長，很難滿足企業(yè)的實際需求?；诖?，會計師可以充分利用數(shù)據(jù)挖掘工具份額高效性和精確性來對企業(yè)的財務(wù)風險進行全面預測和評估，并進一步通過建立企業(yè)財務(wù)危機預警模型來對企業(yè)進行破產(chǎn)預測、盈利預測、投資預測等等預測分析。通過建立這些完善的預測模型可以大大提高管理者的管理水平，讓其及時了解企業(yè)的財務(wù)風險、運營風險、投資風險，并為其提前采取風險防范措施提高依據(jù)。

四、結(jié)語

會計管理信息化的過程中會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，其是企業(yè)巨大的潛在財富，要充分利用好這個潛在財富，就必須找到有利的工具。而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)則可以高效地從這些海量的數(shù)據(jù)中挖掘出對企業(yè)有價值的潛在信息，以為管理者的各項決策和控制提供依據(jù)，因此，會計管理人員要加強對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的學習和應用，為企業(yè)的發(fā)展注入新的活力。

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［責任編輯：王 帥］

F235

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1005-913X（2015）04-0145-01

2015-02-16

李 津（1982-），男，河北灤縣人，會計師，研究方向：會計學。