大數(shù)據(jù)背景下關(guān)聯(lián)規(guī)則算法對管理會(huì)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)決策支持的研究

摘 要：文章結(jié)合了當(dāng)下我國關(guān)聯(lián)規(guī)則算法在管理會(huì)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)決策中的應(yīng)用，深入探討其內(nèi)在機(jī)理，通過分析大數(shù)據(jù)對管理會(huì)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)決策的影響及關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的基本原理與特點(diǎn)，揭示了當(dāng)前算法在應(yīng)用中存在的問題與挑戰(zhàn)。文章進(jìn)一步探討了數(shù)據(jù)質(zhì)量與處理、算法適用性與優(yōu)化、決策支持系統(tǒng)構(gòu)建等關(guān)鍵問題，并提出了提升數(shù)據(jù)質(zhì)量、優(yōu)化算法、構(gòu)建高效決策支持系統(tǒng)及加強(qiáng)人才培養(yǎng)等策略建議。文章旨在為大數(shù)據(jù)環(huán)境下管理會(huì)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)決策提供更加精準(zhǔn)、高效的算法支持，推動(dòng)企業(yè)財(cái)務(wù)管理智能化發(fā)展。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；關(guān)聯(lián)規(guī)則算法；管理會(huì)計(jì)；風(fēng)險(xiǎn)決策；決策支持

中圖分類號：F234.3""" 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1005-6432（2025）19-0163-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2025.19.041

1 引言

伴隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的飛速進(jìn)步，在管理會(huì)計(jì)這一領(lǐng)域的運(yùn)用變得越來越普遍，優(yōu)勢在于為風(fēng)險(xiǎn)決策過程帶來了多元數(shù)據(jù)支持和決策分析工具。作為內(nèi)部管理的核心環(huán)節(jié)，管理會(huì)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)決策的科學(xué)、有效、可靠與否，深度影響公司的財(cái)務(wù)穩(wěn)定及持續(xù)增長。而作為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中的經(jīng)典技術(shù)，關(guān)聯(lián)規(guī)則算法有能力深入挖掘數(shù)據(jù)之間的潛在聯(lián)系，從而為管理會(huì)計(jì)的風(fēng)險(xiǎn)決策過程提供有力的支撐。但即便關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的應(yīng)用有著如此多的優(yōu)勢，大數(shù)據(jù)背景下的數(shù)據(jù)復(fù)雜性、算法適用性及決策支持系統(tǒng)構(gòu)建等問題，仍制約著關(guān)聯(lián)規(guī)則算法融入管理會(huì)計(jì)。因此，文章的目標(biāo)是對大數(shù)據(jù)環(huán)境下關(guān)聯(lián)規(guī)則算法在管理會(huì)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)決策方面的應(yīng)用現(xiàn)狀和存在的問題進(jìn)行深入的分析，并據(jù)此提出針對性的策略建議，旨在為推動(dòng)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法與管理會(huì)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)決策深度耦合，為智能化、精準(zhǔn)化方向發(fā)展提供堅(jiān)實(shí)的理論依據(jù)和實(shí)踐指導(dǎo)。

2 大數(shù)據(jù)背景下管理會(huì)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)決策的現(xiàn)狀分析

2.1 管理會(huì)計(jì)的必要性

管理會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的最大區(qū)別在于，管理會(huì)計(jì)的主要職責(zé)是為企業(yè)提供當(dāng)下生產(chǎn)和經(jīng)營信息，并對其作出判斷和篩選，從而指引企業(yè)做出最優(yōu)決策。其核心功能包括以下三個(gè)方面。首先，為企業(yè)提供管理信息，基于大數(shù)據(jù)所帶來的大量數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化信息，對大環(huán)境的需求進(jìn)行分析，從而調(diào)整企業(yè)的發(fā)展策略，并為企業(yè)可能面臨的各種風(fēng)險(xiǎn)提供有力的預(yù)防手段。其次，在決策過程中，無論是企業(yè)在考慮融資成本、風(fēng)險(xiǎn)和規(guī)模，還是在分析投資收益，或者在經(jīng)營生產(chǎn)過程中計(jì)劃生產(chǎn)規(guī)模等方面，管理會(huì)計(jì)都起著至關(guān)重要的作用。最后，管理會(huì)計(jì)不僅可以參與到企業(yè)的生產(chǎn)和經(jīng)營績效評估中，還可以在每個(gè)生產(chǎn)和經(jīng)營周期內(nèi)將生產(chǎn)和經(jīng)營的成果與預(yù)定計(jì)劃進(jìn)行對比，全面評價(jià)經(jīng)營活動(dòng)的執(zhí)行情況，并據(jù)此重新配置資源，最終實(shí)現(xiàn)降本增效。

在企業(yè)的生產(chǎn)和經(jīng)營活動(dòng)中，管理會(huì)計(jì)也起到了關(guān)鍵的作用，覆蓋了多個(gè)領(lǐng)域，如戰(zhàn)略規(guī)劃、預(yù)算制定、成本控制、經(jīng)營策略、投資與融資管理以及績效評估。這個(gè)決策過程不僅需要決策者擁有豐富的財(cái)務(wù)專業(yè)知識，還需要其準(zhǔn)確掌握市場的動(dòng)態(tài)變化，預(yù)測未來的發(fā)展趨勢，以便做出科學(xué)和合理的決策。

2.2 大數(shù)據(jù)對管理會(huì)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)決策的影響

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，可以更容易地獲取數(shù)據(jù)，并依據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，對企業(yè)管理會(huì)計(jì)的應(yīng)用提供有力的支持。例如，可以利用大數(shù)據(jù)方法，根據(jù)大數(shù)據(jù)提供的海量數(shù)據(jù)資源，包括市場趨勢、消費(fèi)者行為、供應(yīng)鏈動(dòng)態(tài)等多個(gè)方面，為決策者提供更全面、更細(xì)致的信息基礎(chǔ)，從而幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)有效的收入分析、成本控制和風(fēng)險(xiǎn)管理。

然而需要看到的是，在大數(shù)據(jù)的背景下，管理會(huì)計(jì)的風(fēng)險(xiǎn)決策也遭遇了眾多的挑戰(zhàn)。隨著數(shù)據(jù)量的急劇增加，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和處理的難度也隨之上升。因此，如何高效地篩選、清理和整合這些數(shù)據(jù)，成了決策過程中的首要任務(wù)。另外，由于大數(shù)據(jù)的高度復(fù)雜性，決策者需要擁有更出色的數(shù)據(jù)分析和解讀技巧，以便更準(zhǔn)確地捕獲數(shù)據(jù)所蘊(yùn)含的有價(jià)值的信息。在大數(shù)據(jù)的背景下，不能忽視信息安全和隱私保護(hù)的重要性。如何在確保數(shù)據(jù)安全的基礎(chǔ)上進(jìn)行高效的數(shù)據(jù)分析和決策制定，已經(jīng)成為企業(yè)管理會(huì)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)決策中的關(guān)鍵議題。

2.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則算法在管理會(huì)計(jì)中的應(yīng)用現(xiàn)狀

關(guān)聯(lián)規(guī)則算法作為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，能夠通過識別數(shù)據(jù)項(xiàng)間的潛在聯(lián)系，為決策過程提供有力的支持。在管理會(huì)計(jì)領(lǐng)域，關(guān)聯(lián)規(guī)則算法在成本控制、預(yù)算管理和風(fēng)險(xiǎn)評估等多個(gè)方面得到了廣泛的應(yīng)用。例如，企業(yè)可以通過分析銷售數(shù)據(jù)和成本數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，識別出成本控制的關(guān)鍵點(diǎn)，并據(jù)此制定更加有效的成本控制策略；通過深入研究歷史風(fēng)險(xiǎn)事件與財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的相互聯(lián)系，企業(yè)能夠預(yù)見未來可能遭遇的風(fēng)險(xiǎn)，并提前實(shí)施相應(yīng)的預(yù)防策略。

盡管如此，在管理會(huì)計(jì)領(lǐng)域，現(xiàn)有的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法仍然面臨一些挑戰(zhàn)和問題。一方面，算法的實(shí)用性和準(zhǔn)確度仍需進(jìn)一步加強(qiáng)，尤其是在處理大數(shù)據(jù)的場景中，如何進(jìn)一步優(yōu)化算法以增強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘的效率和精確度，成了一個(gè)迫切需要解決的難題；另一方面，如何根據(jù)企業(yè)的具體情況，將關(guān)聯(lián)規(guī)則算法有效地整合到管理會(huì)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)決策流程中，實(shí)現(xiàn)算法與業(yè)務(wù)的深度耦合，從而提高決策效果。

3 大數(shù)據(jù)背景下關(guān)聯(lián)規(guī)則算法對管理會(huì)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)決策應(yīng)用的分析

3.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則算法和數(shù)據(jù)挖掘過程

關(guān)聯(lián)規(guī)則算法主要應(yīng)用于深度分析企業(yè)運(yùn)營過程中產(chǎn)生的龐大數(shù)據(jù)集，揭示數(shù)據(jù)間難以直接識別的內(nèi)在聯(lián)系。這個(gè)流程包括以下五個(gè)步驟：對業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)屬性的深入了解、數(shù)據(jù)的前期準(zhǔn)備和預(yù)處理、創(chuàng)建合適的數(shù)據(jù)模型、評估模型的效果、完成模型的部署和應(yīng)用。該算法通過深入挖掘和分析數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，為企業(yè)決策者提供了更為科學(xué)和合理的管理策略支持。例如，在大數(shù)據(jù)背景下，線上銷售平臺經(jīng)常通過收集客戶瀏覽商品的頻次來推送商品，這導(dǎo)致了更多的交易機(jī)會(huì)。事實(shí)上，部分機(jī)票和酒店訂購平臺可通過收集和分析客戶的瀏覽數(shù)據(jù)來實(shí)時(shí)調(diào)整價(jià)格，從而達(dá)到最大化收益的目的。

3.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則算法在管理會(huì)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)中的應(yīng)用

3.2.1 企業(yè)管理會(huì)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)中財(cái)務(wù)指標(biāo)的選取

采用定量分析方法，選取企業(yè)常用的財(cái)務(wù)指標(biāo)并運(yùn)用大數(shù)據(jù)方法挖掘出指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，為管理決策者提供有價(jià)值的信息。企業(yè)管理會(huì)計(jì)指標(biāo)體系主要包括四個(gè)方面，詳見表1。

盈利能力指標(biāo)是企業(yè)的關(guān)鍵指標(biāo)，代表企業(yè)創(chuàng)造利潤的能力；償債能力指標(biāo)決定企業(yè)是否能夠正常運(yùn)營，包括長期償債能力和短期償債能力；營運(yùn)能力指標(biāo)代表企業(yè)的競爭力；成長能力指標(biāo)決定企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

3.2.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的應(yīng)用

筆者運(yùn)用傳統(tǒng)的分析變量相關(guān)系數(shù)的方法，對選取的財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行分析，其相關(guān)性計(jì)算公式如下：

r=∑ni=1（xi－x）（yi－y）∑ni=1（xi－x）2∑ni=1（yi－y）2

在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，相關(guān)系數(shù)r用于衡量兩個(gè)變量x與y之間的線性關(guān)系強(qiáng)度。當(dāng)r=1時(shí)，表明這兩個(gè)變量之間存在完全的正線性相關(guān)；當(dāng)r=0時(shí)，意味著兩者之間沒有線性關(guān)系；而當(dāng)r=-1時(shí)，則表示兩個(gè)變量之間有完全的負(fù)線性相關(guān)。因此，在r值落在-1～1的范圍內(nèi)時(shí)，可以認(rèn)為變量x和變量y之間存在著某種程度的線性關(guān)聯(lián)性。

3.2.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則算法下企業(yè)管理會(huì)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)分析模型

根據(jù)表1，構(gòu)建一套企業(yè)管理會(huì)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)的概念層次結(jié)構(gòu)，該結(jié)構(gòu)分為三個(gè)層級：最高層級為“管理會(huì)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)”，作為根節(jié)點(diǎn)；第二層級涵蓋企業(yè)的四大核心能力：盈利能力、營運(yùn)能力、償債能力和成長能力；第三層級則對應(yīng)于表1中展示的各項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)。

在進(jìn)行企業(yè)管理會(huì)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)分析時(shí)，分析過程通常從最底層的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)入手，逐層向上挖掘，直至識別出管理會(huì)計(jì)層面的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。此外，也可以選擇在每一層級同時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。在挖掘各層級數(shù)據(jù)的過程中，需要為財(cái)務(wù)指標(biāo)設(shè)定一個(gè)最小支持閾值。例如，最底層的財(cái)務(wù)指標(biāo)閾值可以設(shè)為6%，第二層的四個(gè)模塊（盈利能力、營運(yùn)能力、償債能力和成長能力）的閾值可設(shè)為10%，而最高層的管理會(huì)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)閾值則可設(shè)為20%。通過應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法對各指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，分析不同閾值下財(cái)務(wù)指標(biāo)的變化，從而為企業(yè)提供有效的決策支持信息，助力企業(yè)規(guī)范經(jīng)營，實(shí)現(xiàn)健康發(fā)展。

3.3 管理會(huì)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)管理關(guān)鍵指標(biāo)的選擇

通過運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析，可以得出影響企業(yè)管理會(huì)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵指標(biāo)。依據(jù)這些關(guān)鍵財(cái)務(wù)指標(biāo)的數(shù)值，能夠評估財(cái)務(wù)指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)等級，從而全面了解企業(yè)在盈利能力、償債能力、營運(yùn)能力和成長能力等方面的狀況。為防范管理會(huì)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)應(yīng)著重關(guān)注以下四類財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)指標(biāo)。

第一， 在企業(yè)盈利能力方面，凈資產(chǎn)收益率（ROE）和基本每股收益（EPS）是兩個(gè)關(guān)鍵的財(cái)務(wù)指標(biāo)，可以較為直觀反映企業(yè)的盈利能力。

第二，關(guān)于企業(yè)償債能力，流動(dòng)比率和現(xiàn)金比率兩個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)更顯重要，通過結(jié)合其他相關(guān)財(cái)務(wù)指標(biāo)，能清晰展示企業(yè)的償債能力情況。

第三，在評估企業(yè)的營運(yùn)能力時(shí)，應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率和存貨周轉(zhuǎn)率這兩個(gè)指標(biāo)更能直觀地體現(xiàn)企業(yè)營運(yùn)能力的水平。

第四，在考察企業(yè)的成長能力時(shí)，總資產(chǎn)增長率和凈利潤增長率同樣重要，可以清晰地反映企業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力的強(qiáng)弱。

4 大數(shù)據(jù)背景下關(guān)聯(lián)規(guī)則算法在管理會(huì)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)用中存在的問題

4.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量與處理問題

在大數(shù)據(jù)背景下，數(shù)據(jù)質(zhì)量成為關(guān)聯(lián)規(guī)則算法應(yīng)用的首要挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)來源的多樣性導(dǎo)致數(shù)據(jù)格式不一、質(zhì)量參差不齊，存在大量缺失值、異常值及冗余信息。這些數(shù)據(jù)問題直接影響關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的準(zhǔn)確性與可靠性。

此外，大數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性與動(dòng)態(tài)性要求數(shù)據(jù)處理具備高效性與靈活性，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法難以滿足大數(shù)據(jù)環(huán)境下的處理需求。因此，如何建立有效的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制機(jī)制，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性與時(shí)效性，成為關(guān)聯(lián)規(guī)則算法在管理會(huì)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)決策中應(yīng)用的關(guān)鍵。

4.2 算法適用性與優(yōu)化問題

關(guān)聯(lián)規(guī)則算法雖在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域展現(xiàn)出強(qiáng)大潛力，但在管理會(huì)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)決策中的適用性仍需進(jìn)一步驗(yàn)證與優(yōu)化。管理會(huì)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)決策涉及多維度、復(fù)雜性的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析，要求算法能夠處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，同時(shí)保持高效與準(zhǔn)確。然而，現(xiàn)有算法在處理復(fù)雜數(shù)據(jù)時(shí)可能存在效率低下、結(jié)果不準(zhǔn)確等問題。

此外，算法參數(shù)的設(shè)定對挖掘結(jié)果影響顯著，如何根據(jù)管理會(huì)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)決策的具體需求調(diào)整算法參數(shù)以獲取最優(yōu)挖掘效果，是算法優(yōu)化中的重要問題。

4.3 決策支持系統(tǒng)的構(gòu)建與整合問題

關(guān)聯(lián)規(guī)則算法在管理會(huì)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)決策中的有效應(yīng)用，依賴于完善的決策支持系統(tǒng)的構(gòu)建與整合。決策支持系統(tǒng)需能夠集成數(shù)據(jù)處理、算法挖掘、結(jié)果展示等功能，為決策者提供直觀、易用的決策界面。

然而，在實(shí)際應(yīng)用中，決策支持系統(tǒng)的構(gòu)建面臨諸多挑戰(zhàn)。一方面，系統(tǒng)需具備高度的可擴(kuò)展性與靈活性，以適應(yīng)不斷變化的數(shù)據(jù)環(huán)境與決策需求；另一方面，系統(tǒng)與其他財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)的整合也是關(guān)鍵問題，如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享、流程協(xié)同，確保決策支持系統(tǒng)與企業(yè)現(xiàn)有財(cái)務(wù)體系的無縫對接，是構(gòu)建高效決策支持系統(tǒng)必須解決的問題。

5 大數(shù)據(jù)背景下關(guān)聯(lián)規(guī)則算法對管理會(huì)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)決策支持的策略建議

5.1 提升數(shù)據(jù)質(zhì)量與處理能力

5.1.1 加強(qiáng)數(shù)據(jù)收集與清洗流程

數(shù)據(jù)質(zhì)量是關(guān)聯(lián)規(guī)則算法應(yīng)用的基礎(chǔ)。企業(yè)應(yīng)建立完善的數(shù)據(jù)收集機(jī)制，確保數(shù)據(jù)來源的廣泛性、代表性與可靠性。同時(shí)，加強(qiáng)數(shù)據(jù)清洗流程，利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)清洗技術(shù)，如數(shù)據(jù)預(yù)處理、缺失值填補(bǔ)、異常值檢測等，提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與完整性。通過定期的數(shù)據(jù)質(zhì)量評估與監(jiān)控，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，為關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

在對已有研究成果進(jìn)行分析和總結(jié)的基礎(chǔ)上，結(jié)合關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘理論、數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)理論以及統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，根據(jù)屬性重要度將決策表中各對象分為三類：關(guān)鍵類、一般類以及不相關(guān)類。針對不同類型的對象分別采用相應(yīng)的優(yōu)化策略來減少或消除其冗余信息。對于一般類對象以最小代價(jià)獲取所需信息量的最優(yōu)解；而對于不相關(guān)類對象則依據(jù)用戶需求確定是否保留所有可能存在的決策模式。

5.1.2 采用先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)

針對大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)處理的挑戰(zhàn)，企業(yè)應(yīng)引入先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，如分布式計(jì)算、并行處理、流處理等，提高數(shù)據(jù)處理效率與響應(yīng)速度。通過構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)湖，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的集中存儲(chǔ)與高效管理，為關(guān)聯(lián)規(guī)則算法提供穩(wěn)定、高效的數(shù)據(jù)支持。

此外，利用數(shù)據(jù)治理框架，規(guī)范數(shù)據(jù)處理流程，確保數(shù)據(jù)處理的合規(guī)性與安全性。在此基礎(chǔ)上，建立以數(shù)據(jù)挖掘?yàn)楹诵牡臄?shù)據(jù)分析平臺，使其具有強(qiáng)大的分析能力和良好的擴(kuò)展性；并基于該系統(tǒng)開發(fā)出面向海量數(shù)據(jù)管理的云計(jì)算技術(shù)平臺。最終，從多個(gè)維度對企業(yè)實(shí)施數(shù)據(jù)采集及挖掘進(jìn)行了詳細(xì)闡述，包括用戶需求分析、總體設(shè)計(jì)方案以及數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)。

其中，用戶需求分析是文章研究重點(diǎn)之一，主要圍繞如何將復(fù)雜多樣的數(shù)據(jù)源轉(zhuǎn)換成為可供復(fù)用的數(shù)據(jù)這一問題展開。首先，根據(jù)業(yè)務(wù)需求確定數(shù)據(jù)獲取方式與方法，進(jìn)而采用分布式架構(gòu)完成不同類型數(shù)據(jù)錄入工作。其次，根據(jù)客戶屬性信息及其對應(yīng)關(guān)系制定相應(yīng)的數(shù)據(jù)訪問策略，從而保證不同類型數(shù)據(jù)間的一致性。再次，依據(jù)業(yè)務(wù)邏輯結(jié)構(gòu)提出一套完整的數(shù)據(jù)模型，使得整個(gè)系統(tǒng)具備較好的可擴(kuò)展性。最后，結(jié)合上述理論研究成果，搭建起一個(gè)較為完善的面向大規(guī)模數(shù)據(jù)的企業(yè)數(shù)據(jù)采集及數(shù)據(jù)挖掘云服務(wù)平臺，能夠有效地滿足企業(yè)數(shù)據(jù)收集、加工、傳輸、整理及應(yīng)用過程中的各項(xiàng)需求。同時(shí)，可以作為其他領(lǐng)域數(shù)據(jù)共享與集成的參考平臺。

5.2 優(yōu)化關(guān)聯(lián)規(guī)則算法

5.2.1 針對性優(yōu)化算法

根據(jù)管理會(huì)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)決策的具體需求，對關(guān)聯(lián)規(guī)則算法進(jìn)行針對性優(yōu)化。通過分析決策問題的特點(diǎn)，選擇合適的算法模型，如Apriori算法、FP-Growth算法等，并根據(jù)數(shù)據(jù)規(guī)模與復(fù)雜度調(diào)整算法參數(shù)，提高挖掘效率與準(zhǔn)確性。

同時(shí)，結(jié)合領(lǐng)域知識，對挖掘結(jié)果進(jìn)行解釋與驗(yàn)證，確保挖掘結(jié)果的合理性與可靠性。在此基礎(chǔ)上，建立基于改進(jìn)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的管理會(huì)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)決策系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括系統(tǒng)管理和數(shù)據(jù)挖掘子系統(tǒng)兩個(gè)功能模塊。其中，系統(tǒng)管理模塊實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)管理功能；數(shù)據(jù)挖掘子系統(tǒng)模塊主要是利用已有歷史數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源，采用支持向量機(jī)回歸算法構(gòu)建預(yù)測模型，完成管理會(huì)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)決策任務(wù)。

文章針對傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法存在的缺陷提出相應(yīng)的改進(jìn)方法：一是引入時(shí)間序列分析方法，提取相關(guān)特征變量，構(gòu)造新的屬性約簡集；二是將聚類思想應(yīng)用于關(guān)聯(lián)規(guī)則生成過程中，以減少冗余信息。

5.2.2 引入機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)融入關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，提升算法的智能化水平。利用深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)，增強(qiáng)算法對數(shù)據(jù)特征的提取能力，提高挖掘結(jié)果的精度與泛化能力。

通過構(gòu)建預(yù)測模型，對風(fēng)險(xiǎn)事件進(jìn)行預(yù)測與預(yù)警，為管理會(huì)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)決策提供更為精準(zhǔn)的支持。此外，利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的自動(dòng)化與智能化特點(diǎn)，降低算法應(yīng)用的技術(shù)門檻，提高決策效率。

5.3 構(gòu)建高效的決策支持系統(tǒng)

5.3.1 設(shè)計(jì)合理的系統(tǒng)架構(gòu)

構(gòu)建高效的決策支持系統(tǒng)，需設(shè)計(jì)合理的系統(tǒng)架構(gòu)。采用分層架構(gòu)或微服務(wù)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的模塊化與可擴(kuò)展性，便于后續(xù)的功能擴(kuò)展與系統(tǒng)升級。通過構(gòu)建數(shù)據(jù)層、算法層、應(yīng)用層與展示層，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理、算法挖掘、結(jié)果展示等功能的分離與協(xié)同，提高系統(tǒng)的整體性能與穩(wěn)定性。

5.3.2 加強(qiáng)系統(tǒng)與其他財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)的整合

實(shí)現(xiàn)決策支持系統(tǒng)與企業(yè)現(xiàn)有財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)的無縫對接，是構(gòu)建高效決策支持系統(tǒng)的關(guān)鍵。通過數(shù)據(jù)接口、中間件等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)共享與流程協(xié)同。將關(guān)聯(lián)規(guī)則算法挖掘的結(jié)果直接融入財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)的決策流程，為決策者提供實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的決策支持。同時(shí)，利用財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)資源，豐富決策支持系統(tǒng)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，提高挖掘結(jié)果的實(shí)用性與價(jià)值性。

6 結(jié)論

在當(dāng)前大數(shù)據(jù)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代背景下，大數(shù)據(jù)被視為一種重要資產(chǎn)，知識和信息的價(jià)值得到了前所未有的重視。盡管管理會(huì)計(jì)作為精細(xì)管理和價(jià)值創(chuàng)造的關(guān)鍵工具，但其在中國企業(yè)經(jīng)營管理中的應(yīng)用尚未普及。借助互聯(lián)網(wǎng)科技的力量，致力于開發(fā)更高效的算法來處理海量數(shù)據(jù)，從而增強(qiáng)其在企業(yè)決策過程中的作用，包括但不限于經(jīng)營、投資以及融資等方面。通過這種方式，可以更好地支持中國企業(yè)在新的競爭環(huán)境中實(shí)現(xiàn)快速發(fā)展與健康成長。

參考文獻(xiàn)：

［1］陳聰.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在管理會(huì)計(jì)中的應(yīng)用［J］.合作經(jīng)濟(jì)與科技，2022（16）：150-152.

［2］霍麗娟.利用大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)化企業(yè)管理會(huì)計(jì)決策的方法與實(shí)踐［J］.今日財(cái)富，2024（30）：68-70.

［3］劉星星.大數(shù)據(jù)時(shí)代財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)向管理會(huì)計(jì)的轉(zhuǎn)型之路［J］.云端，2024（44）：136-138.

［4］張兵，白雪.大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法在管理會(huì)計(jì)中的應(yīng)用研究［J］.內(nèi)蒙古科技與經(jīng)濟(jì)，2020（1）：36-37.

［5］盛高峰.面向管理會(huì)計(jì)應(yīng)用的大數(shù)據(jù)方法研究——基于關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的企業(yè)管理會(huì)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)分析［D］.蘇州：蘇州大學(xué)，2019.

［6］王秀東.大數(shù)據(jù)背景下管理會(huì)計(jì)在防范化解金融風(fēng)險(xiǎn)中的應(yīng)用［J］.經(jīng)濟(jì)管理文摘，2021（4）：122-123.