王國全 首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)

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基于數(shù)據(jù)挖掘的會計管理分析

王國全 首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)

摘 要：隨著計算機技術(shù)的飛速發(fā)展，會計管理也逐步實現(xiàn)了電算化，會計電算化管理過程中會產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)包含了非常有用的潛在價值，值得分析研究。而對這些大量的數(shù)據(jù)進行分析，依賴于人工進行計算是不可能的，因此，基于數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析的管理技術(shù)便應(yīng)運而生。本文首先介紹了在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基礎(chǔ)上，針對會計管理進行了分析，并闡述了其應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘 會計管理 分析

數(shù)據(jù)挖掘是指從超大量的計算機數(shù)據(jù)中，來發(fā)現(xiàn)和分析企業(yè)數(shù)據(jù)信息所具有的潛在價值，這個分析過程可以帶來巨大的價值，對企業(yè)的生產(chǎn)，經(jīng)營，管理和風(fēng)險評估有重要作用，極大地提高企業(yè)的管理和風(fēng)險防范能力[1]。因此，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)被廣泛應(yīng)用于企業(yè)管理，工業(yè)制造，政府，國防和國家安全等行業(yè)。據(jù)一項調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，大約有30%的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到會計管理領(lǐng)域，32%的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到財務(wù)分析和管理領(lǐng)域，在信息系統(tǒng)和市場領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分別為29%和9%。統(tǒng)計顯示數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于計費管理，它可以幫助企業(yè)分析和挖掘數(shù)據(jù)，以便從內(nèi)部管理中找到更多的潛在客戶，供應(yīng)商，潛在的市場和優(yōu)化等，這將為企業(yè)提供更優(yōu)化的管理基礎(chǔ)和運營模式，提升企業(yè)的整體實力，增強企業(yè)的市場競爭能力[2]。

一、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在計算機系統(tǒng)中，計算機系統(tǒng)已經(jīng)在大量的數(shù)據(jù)分析和挖掘產(chǎn)生的有用的信息，然后得到所希望的信息或?qū)で竽撤N趨勢和模式的有價值的過程。數(shù)據(jù)挖掘是現(xiàn)代統(tǒng)計，計算機算法，離散數(shù)學(xué)，信息處理系統(tǒng)，機器學(xué)習(xí)，人工智能知識，數(shù)據(jù)庫管理和決策理論和以及其他交叉的學(xué)科一起形成的[3]。它可以有效地從復(fù)雜的質(zhì)量，有數(shù)據(jù)的實際應(yīng)用找到相應(yīng)的規(guī)律，獲得潛在的有價值的信息，幫助企業(yè)利用數(shù)據(jù)進行分析，幫助他們改善管理流程，并提供給管理者有參考價值的判斷。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)常用的算法主要有決策樹算法，聚類分析算法，蟻群算法，相關(guān)分析算法，序列模式分析，遺傳算法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，這樣可以大大提高數(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 方法是目前在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中最受歡迎的一種數(shù)據(jù)挖掘方法，它是由SAS 研究所提出的。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)果評價等五個數(shù)據(jù)挖掘步驟[4]。

數(shù)據(jù)樣本收集過程一般在數(shù)據(jù)儲備和數(shù)據(jù)挖掘過程之前，過程通常是按照預(yù)先設(shè)定的數(shù)據(jù)，有選擇地執(zhí)行現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫挖掘所述的挖掘目的。此次收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。收集不僅足以使這些數(shù)據(jù)作為能夠覆蓋所有潛在有價值的信息的樣本數(shù)據(jù)，而且還保持在一定的大小，以便防止計算機不能 處理或過程是很慢的。收集在處理的階段初步分析，通過對這些大量數(shù)據(jù)的初步分析以及大數(shù)據(jù)檢索處理為主的大型樣本數(shù)據(jù)，以找到在數(shù)據(jù)中隱藏的潛在價值，以幫助調(diào)整方向和數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)。數(shù)據(jù)調(diào)整過程主要是在前面兩個個過程獲得基本信息，然后用于進一步的篩選和修改，以使之更加清楚，有效，方便的后續(xù)建模過程中，以提高建立的數(shù)學(xué)模型的準(zhǔn)確度。模型構(gòu)建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，遺傳算法分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析工具模型，尋找那些能夠從數(shù)據(jù)中收集的可以預(yù)測采樣結(jié)果和可靠的模型預(yù)測[5]。評價過程的挖掘結(jié)果主要是針對實用性，并且評估數(shù)據(jù)挖掘過程中的信息的可靠性。

二、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)管理者要贏得這場激烈的市場競爭，就必須及時準(zhǔn)確地掌握企業(yè)運行動態(tài)，市場趨勢，產(chǎn)品發(fā)展趨勢等關(guān)鍵決策信息。而得到這個重要信息就要重視管理會計的作用，這是現(xiàn)代企業(yè)決策支持系統(tǒng)的重要組成部分，以及如何有效地，準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)這些關(guān)鍵數(shù)據(jù)已經(jīng)成為制勝的關(guān)鍵決策，涉及到會計管理龐大的數(shù)據(jù)量，你必須分析這些海量的數(shù)據(jù)，從而可以獲取潛在的有價值的信息，必須使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來分析關(guān)鍵的決策信息，以幫助企業(yè)提高成本管理，提高產(chǎn)品質(zhì)量和服務(wù)質(zhì)量，提高商品的市銷率等[6]。

（一）作業(yè)成本及價值鏈的數(shù)據(jù)挖掘

運營成本精確控制可以幫助企業(yè)來精確計算企業(yè)的運營成本，企業(yè)資源最合理的配置和使用，但其精確的成本控制是非常復(fù)雜的，在過去的完成過程中需要花費大量的時間和經(jīng)歷，難度非常大。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的回歸分析，分類分析和管理會計主管人員的其他方法，從而可以釋放從大量的數(shù)據(jù)，它可以自動通過計算機數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)獲得精確的工作成本。同時，它也可以對運營成本與價值鏈之間的關(guān)系進行分析，判斷增值作業(yè)和非增值作業(yè)，持續(xù)改進和優(yōu)化企業(yè)的價值鏈。幫助企業(yè)降低運營成本，提高盈利能力。

（二）資金趨勢的數(shù)據(jù)挖掘

會計經(jīng)理經(jīng)常需要現(xiàn)金流的趨勢來預(yù)測未來的業(yè)務(wù)分析，以幫助制定下一財年的資本預(yù)算。但預(yù)測是基于歷史數(shù)據(jù)和大量相應(yīng)的預(yù)測模型的。通過執(zhí)行數(shù)學(xué)預(yù)測模型，而它是非常難以獲得的。為了克服這個問題，你可以充分利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，它可以自動提取大量的數(shù)據(jù)在根據(jù)預(yù)先設(shè)定的規(guī)則所要求的預(yù)測信息范圍內(nèi)，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，情報分析方法，在建立如成本，資金，銷售預(yù)測等數(shù)學(xué)模型來預(yù)測的運營指標(biāo)的準(zhǔn)確和高效的企業(yè)的基礎(chǔ)上，為未來的決策作為指導(dǎo)和參考。

（三）投資決策數(shù)據(jù)挖掘

現(xiàn)有的投資決策分析涉及復(fù)雜的因素，如財務(wù)報表，運營數(shù)據(jù)，資本流動，外部市場環(huán)境，宏觀經(jīng)濟環(huán)境，依賴與其他企業(yè)的產(chǎn)品，這是一個非常復(fù)雜的過程，它需要與智能工具和模型。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，提供了一個非常有效的投資決策的分析工具，它可以直接在分析數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，從公司的財務(wù)，外部市場環(huán)境，宏觀經(jīng)濟環(huán)境和企業(yè)產(chǎn)品數(shù)據(jù)的依賴等因素著手，在海量數(shù)據(jù)中挖掘有用的信息和有關(guān)決策確保投資決策的準(zhǔn)確性和有效性。

（四）顧客關(guān)系管理數(shù)據(jù)挖掘

良好的客戶關(guān)系的管理模式對大公司

來說是非常重要的，這樣可以大大提高企業(yè)的競爭力。它是基于客戶關(guān)系管理模型并通過數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)優(yōu)化潛在的客戶關(guān)系管理模型，可以從現(xiàn)有的大規(guī)模的客戶關(guān)系管理數(shù)據(jù)進行分析。首先對客戶群體進行分類，然后利用聚類分析工具對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行分類來發(fā)現(xiàn)客戶群體行為的規(guī)律，使客戶群體得到差異化的服務(wù)并進行實施；對客戶的深入分析的潛在價值，一般來說，我們可以從客戶數(shù)據(jù)和客戶行為中挖掘出來客戶的需要和偏好等因素，而這些因素都是通過動態(tài)的跟蹤和監(jiān)控，并提供根據(jù)產(chǎn)品的特點和個性化的服務(wù)，從而建立長期的客戶合作關(guān)系，提高客戶的忠誠度[7]。

（ 五） 財務(wù)風(fēng)險數(shù)據(jù)挖掘

企業(yè)要健康長遠(yuǎn)來發(fā)展，我們必須要加強對金融風(fēng)險評估和分析警告。風(fēng)險評估難度大，周期長的傳統(tǒng)模式，難以滿足企業(yè)的實際需求。在此基礎(chǔ)上，會計師可以通過建立企業(yè)財務(wù)危機模式的企業(yè)破產(chǎn)預(yù)測，盈利預(yù)測，投資預(yù)測，并利用數(shù)據(jù)挖掘工具共享的效率和準(zhǔn)確性進行財務(wù)風(fēng)險的預(yù)測和企業(yè)的綜合評估，并進一步進行其他方面的預(yù)測分析[8]。通過建立這些完美的預(yù)測模型，可以極大地提高企業(yè)的管理水平和管理人員的綜合素質(zhì)，讓他們及時了解財務(wù)風(fēng)險，運營風(fēng)險，投資風(fēng)險，并讓企業(yè)提前來改善企業(yè)的基礎(chǔ)，采取的風(fēng)險防范措施。

三、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)， 這些數(shù)據(jù)都是企業(yè)巨大的潛在財富和價值，要充分利用好這個潛在財富價值，就必須找到相應(yīng)的有利的工具。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可靠的依據(jù)，因此，會計管理人員要加強對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的學(xué)習(xí)和應(yīng)用，為企業(yè)的發(fā)展注入新的活力。

參考文獻：

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[3]湯四新.基于流程管理觀的會計數(shù)據(jù)處理研究:數(shù)據(jù)分類、基本程序與價值挖掘[J].中國注冊會計師,2013,03:109-113.

[4]陳靖琳.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在會計管理與分析的實用性研究[J]. 中國證券期貨,2010,12:54.

[5]翟坤.基于數(shù)據(jù)挖掘的成本管理方法研究[D].大連理工大學(xué),2012.

[6]鄧慶山.基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的上市公司會計信息失真識別研究[D].江西財經(jīng)大學(xué),2009.

[7] 歐陽君媛,聶永紅.數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)財務(wù)管理中的應(yīng)用——企業(yè)成本及財務(wù)指標(biāo)分析系統(tǒng)的設(shè)計[J].廣西工學(xué)院學(xué)報，2005(S3)：121-123.

[8] 邊泓.投資者在不同市場環(huán)境中的會計信息需求特征——基于前景理論和數(shù)據(jù)挖掘的實證研究[J].南開管理評論，2007(4)：87-88.