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      大數(shù)據(jù)背景下數(shù)據(jù)挖掘在管理會計中的應(yīng)用探討

      2019-12-25 16:10:03
      新營銷 2019年12期
      關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘分析信息

      (南京信息工程大學 江蘇 南京 210044)

      一、引言

      2016年,國務(wù)院發(fā)布《“十三五”國家信息化規(guī)劃》,強調(diào)大數(shù)據(jù)核心技術(shù)發(fā)展的必要性。數(shù)據(jù)挖掘即從海量的數(shù)據(jù)中,將未知、隱含及具備潛在價值的信息進行提取加工的過程。當前我國管理會計發(fā)展還較為緩慢,多數(shù)企業(yè)數(shù)據(jù)處理還停留在財務(wù)報表層面,但企業(yè)不僅需要靜態(tài)的報表數(shù)據(jù)與公司財務(wù)狀況,更需要動態(tài)的市場數(shù)據(jù)進而改善公司經(jīng)營管理方式。因此,將數(shù)據(jù)挖掘與管理會計相融合是改變管理會計現(xiàn)狀的必由之路。近年來,學者們在將數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用于管理會計方面有所研究,王娟對數(shù)據(jù)挖掘在作業(yè)成本法、價值鏈分析、預(yù)測分析等方面的應(yīng)用進行了探討,認為數(shù)據(jù)挖掘能優(yōu)化分析,但該研究未能深入討論如何應(yīng)用。胡彥寧對數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)財務(wù)風險評估方面進行了研究,結(jié)果顯示數(shù)據(jù)挖掘能對風險進行防范,但該研究僅限于理論層面。高爽運用模糊層次分析對中小企業(yè)財務(wù)風險進行分析,結(jié)果顯示該模型對于中小企業(yè)財務(wù)預(yù)警具有積極意義,但該研究局限于有周期性規(guī)律的財務(wù)數(shù)據(jù)。通過對前人研究進行回顧,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于管理會計很多還停留在理論層面,沒有完整提出數(shù)據(jù)挖掘的流程。本文將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入管理會計,分析了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對全面預(yù)算管理和業(yè)績考核與評價方面的影響并提出數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用流程。

      二、大數(shù)據(jù)背景下數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用于管理會計的發(fā)展機遇

      (一)人工智能分析數(shù)據(jù)能力強

      管理會計是為管理者提供預(yù)測企業(yè)發(fā)展的數(shù)據(jù)支持,這就不僅僅需要簡單的財務(wù)會計工作,更需要將數(shù)據(jù)結(jié)合內(nèi)外部環(huán)境進行加工、分析。在傳統(tǒng)工作中,雖然已經(jīng)存在信息分析技術(shù),但是缺少數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),分析結(jié)果比較簡單。人工智能出現(xiàn)之后,AI能學習并模仿人類思維從而把握數(shù)據(jù)、學習數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù),幫助財務(wù)人員完成基礎(chǔ)工作,緩解財務(wù)人員工作壓力,讓會計人員有余力提高自身綜合素質(zhì)。

      (二)智能時代管理會計價值突出

      各行業(yè)競爭者不斷涌入,市場競爭日益激烈。在此背景下,公司管理者需要更加全面、綜合以及及時的數(shù)據(jù)支撐來制定企業(yè)的發(fā)展規(guī)劃,而傳統(tǒng)的管理會計因數(shù)據(jù)受限,可衡量的方面較窄,已經(jīng)難以支撐企業(yè)的決斷。管理會計的重要任務(wù)是從海量的看似沒有關(guān)聯(lián)非必要的數(shù)據(jù)中挖掘、分析對企業(yè)發(fā)展有價值的內(nèi)容。以往因技術(shù)水平受限,所以管理會計人員無法對競爭者、內(nèi)外部環(huán)境、行業(yè)發(fā)展扎狀況,以及企業(yè)自身的情況做出準確分析,但是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)出現(xiàn)以后,管理會計人員就可以將財務(wù)數(shù)據(jù)以及非財務(wù)數(shù)據(jù)結(jié)合,提高分析的全面性、效率。管理會計越來越被企業(yè)所重視,在管理會計中的資金投入越來越多。

      三、數(shù)據(jù)挖掘?qū)芾頃嫷挠绊?/h2>

      (一)加強全面預(yù)算管理

      企業(yè)為了加強統(tǒng)籌規(guī)劃,強化控制管理過程,必須增強全面預(yù)算管理。相較于傳統(tǒng)的企業(yè)預(yù)算,數(shù)據(jù)挖掘不在主要依靠人工,縮短了集團全面預(yù)算管理的時間,增強了準確性、時效性,數(shù)據(jù)挖掘的信息集成與共享,使企業(yè)可以采取上下結(jié)合的預(yù)算編制方式,結(jié)合廣泛的數(shù)據(jù)來源確定預(yù)算的編制政策。不僅如此,大數(shù)據(jù)背景下數(shù)據(jù)來源呈現(xiàn)多樣性,不僅可以從財務(wù)能力、業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)和資金管理等組織內(nèi)部信息來源中預(yù)測下一年度的預(yù)算信息,還可以對外部成本數(shù)據(jù)進行篩選和測算,針對市場的變化做出相應(yīng)的調(diào)整,使預(yù)算的編制更加精確,且具有彈性空間。

      (二)完善業(yè)績考核與評價

      作為企業(yè)人事管理的重要內(nèi)容之一的業(yè)績考核與評價,更是加強企業(yè)管理的重要手段之一。但是當前對于員工的業(yè)績考核還較為單一,對績效的描述方法無論是定量還是定性,都難以做到信息完整、可信,更無法多維地考核員工績效。將數(shù)據(jù)挖掘中的相關(guān)關(guān)系分析法進行創(chuàng)新,同時基于樣本量增加而提高對數(shù)據(jù)混雜性和模糊度的容忍程度,能夠更加全面、快速、準確、不受偏見影響地描述和預(yù)測員工績效行為,從而提高員工積極性。

      四、數(shù)據(jù)挖掘在管理會計中的應(yīng)用探討

      數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用于管理會計中的基本步驟分為以下四步。

      (一)數(shù)據(jù)提取

      管理會計工作涉及面廣、綜合性強,特別是各類分析所需數(shù)據(jù)維度廣、分類細、數(shù)量大,要想實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值最大化,就要了解各個部門可能掌握的信息,并進行整理加工。

      例如,生產(chǎn)部門因其特殊性可提供行業(yè)內(nèi)的最新生產(chǎn)工藝、設(shè)備等信息,也可從競爭對手處獲得信息。市場信號理論表明,競爭對手的任何行為改變都能夠直接或間接地反映對手的動機、意圖或內(nèi)部情況。如果競爭對手是上市公司或公眾公司,還可以獲取法定披露的信息。另外,近年來隨著大數(shù)據(jù)行業(yè)的興起,出現(xiàn)了很多數(shù)據(jù)公司,通過購買數(shù)據(jù)服務(wù)也可獲得想要的數(shù)據(jù),例如:數(shù)據(jù)堂、神通科技、帆軟等。

      (二)數(shù)據(jù)預(yù)處理

      因數(shù)據(jù)挖掘所面對的數(shù)據(jù)庫較為龐大,高質(zhì)量的數(shù)據(jù)能減少工作量,因此數(shù)據(jù)質(zhì)量極為重要,這就需要在數(shù)據(jù)挖掘之前進行數(shù)據(jù)預(yù)處理。

      數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗以及數(shù)據(jù)標準化。數(shù)據(jù)清洗要求去除不相關(guān)數(shù)據(jù),將丟失的重要數(shù)據(jù)填補,以及將同類數(shù)據(jù)相比偏差較大的個別數(shù)據(jù)妥善處理。因為數(shù)據(jù)是從不同的系統(tǒng)中取得,數(shù)據(jù)的度量方式不一樣,為方便分類,需要將數(shù)據(jù)的度量標準進行統(tǒng)一,常見的數(shù)據(jù)標準化方式有很多種,其中最為常用的就是標準差標準化,處理后的數(shù)據(jù)符合標準正態(tài)分布。

      (三)數(shù)據(jù)挖掘

      數(shù)據(jù)挖掘中常用方法有聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、Web挖掘、文本挖掘等。本文基于企業(yè)競爭環(huán)境分析簡要介紹數(shù)據(jù)挖掘方法。

      1.聚類,在未知特征值時,通過聚類把競爭對手進行歸類。

      2.關(guān)聯(lián)規(guī)則分析,發(fā)現(xiàn)競爭環(huán)境信息中有關(guān)聯(lián)的規(guī)則,如發(fā)現(xiàn)競爭對手不同期產(chǎn)品之間的關(guān)聯(lián)性。

      3.分類(K近鄰分類、決策樹、支持向量機等),依據(jù)某個特征值(市場行為、競爭戰(zhàn)略類型等)將競爭對手進行分類。

      4.Web挖掘,從互聯(lián)網(wǎng)中抽取有關(guān)競爭對手的信息。

      5.文本挖掘,利用文本分類技術(shù)把文檔進行快速有效的分類,找出不同信息源中相關(guān)內(nèi)容之間的聯(lián)系。

      (四)數(shù)據(jù)評估

      將上述處理的結(jié)果與管理會計分析結(jié)合,在數(shù)據(jù)庫中梳理出與企業(yè)分析相關(guān)的信息,得出有用的規(guī)則。通過數(shù)據(jù)可視化,將分析結(jié)果呈現(xiàn)給管理者。企業(yè)的不同層級,依據(jù)結(jié)果進行決策,制定企業(yè)未來發(fā)展戰(zhàn)略。

      五、結(jié)論與啟示

      將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于管理會計工作中,可有效解決處理不及時問題,管理會計體系建設(shè)完成后,能及時針對變化做出調(diào)整,可以加速會計工作的變革與創(chuàng)新,但事實上,在當下中國將二者融合仍存在不少挑戰(zhàn)。筆者認為,需要做好以下兩方面基礎(chǔ)性工作:一是提高從業(yè)人員的專業(yè)判斷能力。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為新興信息化工具,改變了管理會計工作方式,但不可能改變管理會計的本質(zhì)屬性,因此從業(yè)人員的職業(yè)判斷顯得尤為重要。二是做好數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的安全監(jiān)管工作。首先存在“黑客”攻擊的可能,一旦數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)庫被攻擊,企業(yè)的交易信息、財務(wù)信息及用戶信息等將完全泄露。其次,對于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用,目前仍缺乏明確的法律法規(guī)約束。因此,應(yīng)通過建立健全行業(yè)監(jiān)督機制,盡可能降低數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用風險。

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