数据挖掘技术在会计管理与分析的实用性研究

　    【摘要】随着会计现代化的发展，会计越来越多的运用计算机技术的拓展。数据挖掘技术在数据处理和财会分析上具有独特的优越性。在会计管理和会计分析中，数据挖掘更是表现出极大的优越性。不仅为企业决策者提供更为广泛而有效的决策依据，而且可以提高企业战略竞争能力，更加提高了会计分析的准确性和高效率。
　　【关键词】数据挖掘；会计管理；计算机技术
　　
　　一、数据挖掘
　　数据挖掘是从数据当中发现趋势和模式的过程，它融合了现代统计学、知识信息系统、机器学习、决策理论和数据库管理等多学科的知识。它能有效地从大量的、不完全的、模糊的实际应用数据中，提取隐含在其中的潜在有用的信息和知识，揭示出大量数据中复杂的和隐藏的关系，为决策提供有用的参考。数据挖掘是从数据当中发现趋势和模式的过程，它融合了现代统计学、知识信息系统、机器学习、决策理论和数据库管理等多学科的知识。它能有效地从大量的、不完全的、模糊的实际应用数据中，提取隐含在其中的潜存有用的信息和知识，揭示出大量数据中复杂的和隐藏的关系，为决策提供有用的参考。
　　二、数据挖掘的现代最新方法介绍
　　常用的数据挖掘方法主要有决策树(Decision Tree)、遗传算法(Genetic Algorithms)、关联分析(Association Analysis).聚类分析(C~smr Analysis)、序列模式分析(Sequential Pattern)以及神经网络(Neural Networks)等。
　　三、数据挖掘的实际应用
　　由于数据挖掘市场还处于起步的阶段，但是发展很快。在国外有一些著名的大公司对数据挖掘系统进行了开发。
　　1.Intelligent Miner这是IBM公司的数据挖掘产品，它提供了很多数据挖掘算法，包括关联、分类、回归、预测模型、偏离检测、序列模式分析和聚类。有2个特点：一是它的数据挖掘算法的可伸缩性；二是它与IBM/DB/2关系数据库系统紧密地结合在一起。
　　2.EineSet是由SGI公司开发的，它也提供了多种数据挖掘方法，包括关联分析和分类以及高级统计和可视化工具。特色是它具有的强大的图形工具，包括规则可视化工具、树可视化工具、地图可视化工具和多维数据分散可视化工具，它们用于实现数据和数据挖掘结果的可视化。
　　3.Clementine是由ISL公司开发的，它为终端用户和开发者提供提供了一个集成的数据挖掘开发环境。
　　4.DBMiner是由DBMiner Technology公司开发的，它提供多种数据挖掘算法，包括发现驱动的OLAP分析、关联、分类和聚类。特色是它的基于数据立方体的联机分析挖掘，它包含多种有效的频繁模式挖掘功能和集成的可视化分类方法。
　　四、数据挖掘与管理会计
　　1.提供有力的决策支持
　　面对日益激烈的竞争环境，企业管理者对决策信息的需求也越来越高。管理会计作为企业决策支持系统的重要组成部分，提供更多、更有效的有用信息责无旁贷。因此，从海量数据中挖掘和寻求知识和信息，为决策提供有力支持成为管理会计师使用数据挖掘的强大动力。例如，数据挖掘可以帮助企业加强成本管理，改进产品和服务质量，提高货品销量比率，设计更好的货品运输与分销策略，减少商业成本。
　　2.赢得战略竞争优势的有力武器
　　实践证明数据挖掘不仅能明显改善企业内部流程，而且能够从战略的高度对企业的竞争环境、市场、顾客和供应商进行分析，以获得有价值的商业情报，保持和提高企业持续竞争优势。如，对顾客价值分析能够将为企业创造80%价值的20%的顾客区分出来，对其提供更优质的服务，以保持这部分顾客。
　　3.预防和控制财务风险
　　利用数据挖掘技术可以建立企业财务风险预警模型。企业财务风险的发生并非一蹴而就，而是一个积累的、渐进的过程，通过建立财务风险预警模型，可以随时监控企业财务状况，防范财务危机的发生。另外，也可以利用数据挖掘技术，对企业筹资和投资过程中的行为进行监控，防止恶意的商业欺诈行为，维护企业利益。尤其是在金融企业，通过数据挖掘，可以解决银行业面临的如信用卡的恶意透支及可疑的信用卡交易等欺诈行为。根据SEC的报告，美国银行、美国第一银行、联邦住房贷款抵押公司等数家银行已采用了数据挖掘技术。