数据挖掘技术在会计信息系统中的应用研究

随着数据库和网络技术的迅速发展，目前的会计信息系统可以高效地实现财务数据的录入、修改、统计、查询以及简单的财务分析等功能，但是无法发现数据中存在的潜在关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势．缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段。本文提出冉数据挖掘技术应用于会计信息系统，增强会计信息系统的财务分析功能．将海量的数据转化为有用的知识，为决策者提供有效的信息。本文简单介绍了数据挖掘的主要功能和常用的挖掘方法．以及数据挖掘在会计信息系统中的主要应用，最后给出了一个数据挖掘在会计信息系统中的应用实例。     

数据统计分析中应用数据挖掘技术及效益分析

传统的数据统计分析方法是利用数据库系统已有的数据进行简单的统计归类分析,可以方便快捷对数据进行录入、查询、修改、更新、统计等功能。但是传统数据统计分析方法无法及时准确地发现数据中存在的关系和规则,无法快速提取企业决策者需要的精准分析数据,致使企业决策者很难根据现有的统计数据预测未来的发展趋势。很容易丢失商机,造成企业的被动,为企业发展壮大带来巨大的阻力。因此急需一种新的技术来实现企业的这些需求。本文重点分析的数据挖掘技术可以替代对海量数据无法胜任的传统数据统计分析方法,它将传统的数据分析方法与处理大量数据的复杂算法相结合。数据挖掘为探查和分析新的数据类型以及用新方法分析旧有数据类型提供了强大准确的处理能力,在海量数据处理方面得到广泛应用并取得非常好的经济及社会效益。     

戋谈数据挖掘技术在现代企业财务分析中的作用

现代市场经济条件下，企业面临着纷繁复杂的竞争，企业的决策者需要借助于财务信息中有用的部分为自己的判断提供依据。对于数据挖掘在财务分析当中的应用，笔者归纳总结了数据挖掘在财务分析当中的各种模型和主要的算法以及流程．为解决企业如何从财务系统中找出潜在的数据．进而通过财务分析帮助决策者作出准确的判断提供依据。     

基于XBRL技术的财务信息挖掘系统构建探讨

XML技术的出现,为在数据组织中更好的体现数据本身的含义提供了很好的途径。XBRL作为XML语言在网络财务报告中的应用,为在大量的财务信息中进行数据挖掘、发现知识提供了途径。本文对XBRL的技术框架及特点、数据挖掘技术及其在财务系统中应用进行了探讨,并给出了基于XBRL的财务信息数据挖掘模型。     

大数据和人工智能背景下高校财务工作流程再造探索

随着科学技术的发展，传统财务管理模式在科技的推动下逐步智能化，将大数据、人工智能、区块链接等技术^[1]引入到财务工作中，通过人工智能对现有数据进行分析，利用区块链接将关联信息进行有效整合，将相对完整和可直接利用的分析结果运用到财务分析中，有效的提高了财务管理者的决策准确度。智能财务则是建立在数据挖掘的基础上，从数据中提取财务报销需要的相关信息，科学、准确的进行数据识别、筛选和分析，对能够应用于财务工作的有效数据进行合理利用。这种大数据和人工智能的科技嵌入财务工作后，发挥其优势再造了原有的财务管理和报销流程，提高了财务监管的力度。     

基于XBRL技术的财务信息挖掘系统构建探讨

XML技术的出现,为在数据组织中更好的体现数据本身的含义提供了很好的途径.XBRL作为XML语言在网络财务报告中的应用,为在大量的财务信息中进行数据挖掘、发现知识提供了途径.本文对XBRL的技术框架及特点、数据挖掘技术及其在财务系统中应用进行了探讨,并给出了基于XBRL的财务信息数据挖掘模型.     

财务分析研究中数据挖掘方法的评析

文章主要介绍了数据挖掘方法在财务分析方面的应用,针对应用中存在的问题,提出了相关的解决措施,以实现数据的真实与实时,以及信息涵盖范围的广泛和分析方法的全面.     

利用数据挖掘技术分析上市公司财务状况

利用数据挖掘技术中的聚类分析方法进行财务分析。选取几个核心的财务指标数据．利用SPSS分析软件对我国上市房地产公司进行聚类分析，将其分类，为投资者提供最佳的决策依据。     

浅析大数据时代的企业财务管理

正大数据技术指的是从各种类型的数据中快速获取有价值的信息的能力,它的显著特点是数据量巨大、数据类型复杂、数据处理速度快、数据处理精准度高。在大数据时代,企业接触的数据越来越复杂,传统的财务管理已不能满足生产经营决策的需要。因此,企业财务管理需要随之转型,即通过完善财务管理信息制度、构建动态财务查询系统、加强财务预算管理信息化建设等,促进财务人员对企业财务数据资源进行重新整合,将数据的供     

大数据对财务分析工作的影响与实施路径

大数据技术可让大量的数据信息实现同步处理,为企业提供更为全面的数据服务。基于此,以大数据相关概述为切入点,分析大数据对财务分析工作的积极影响与消极影响,并从把控数据质量、培养财务人才、组建智能系统以及重视大数据安全四个方面,阐述大数据支撑下财务分析工作的实施路径。     

数据挖掘技术在电子商务管理中的应用

数据挖掘有着先进的信息处理技术,是当前最热门的技术并应用于大量领域。随着商业信息和数据不断地发展,如何有效地分析和利用信息成为了企业热点话题。本文分析了数据挖掘技术的发展背景,并阐述了数据挖掘技术在电子商务管理中的实践应用。     

刑侦数据仓库模型设计与数据挖掘技术应用

针对当前刑侦海量档案数据信息,首先在分析其数据跨平台、复杂化和多样性特点的基础上,设计了刑侦数据仓库的概念模型、逻辑模型和物理模型;接着针对刑侦数据仓库及数据挖掘技术,对已有的刑侦档案数据进行信息整合和数据挖掘,获取大量的有用知识,这些知识在促进刑侦研究工作的同时,对一线的实际刑侦工作具有很大的参考价值;最后,文章给出了面向刑侦档案数据信息的仓库模型,针对其数据挖掘系统框架提出了相应的数据挖掘方法,为进一步的刑侦数据信息联机分析处理和有用信息挖掘以及为公安安全防范决策服务。     

基于数据挖掘财务风险分析

财务管理风险分析是目前研究的重点。伴随着计算机技术的发展,大部分风险系统通过采用一种新的探索方法—信息数据挖掘财务风险分析,实现了无人工检索即可获得信息的新技术。目前的文献中基本都是在进行数据仓库的优化,文章的创新点在于引入神经网络的优化算法处理风险系统数据中的噪声数据,进行有效的基于风险系统的财务风险分析,实验分析,优化的财务风险分析算法模型在存在噪声的风险系统数据中起到了优化的效果。因而,将该模型应用于数据挖掘财务风险分析算法,尤其是个性化数据挖掘是十分合理的。     

试论统计学与数据挖掘

随着社会的不断进步,统计学与数据挖掘受到了人们的关注,这种技术主要应用现代管理数据存储方法,通过对数据的分析从中挖掘大量的隐藏信息。而其中的数据挖掘便是从众多随机的、不清晰的数据之中寻求知识与信息的过程,其中便应用到统计学的理论基础,两者之间存在着紧密的关联。统计学理论基础为数据挖掘的发展起到了推动的作用,与此同时数据挖掘给统计学带来的新的研究领域。现将对统计学与数据挖掘展开详细的论述。     

数据挖掘技术在电力营销系统中的应用及发展

数据挖掘技术是一门新技术,在电力营销系统中所充当的角色是挖掘大量有价值的数据,将其应用在电力营销系统中,可以揭示出数据背后所隐藏的信息。本文就是对数据挖掘技术在电力营销系统中的应用进行详细的分析。     

客户管理中的数据挖掘

计算机和网络技术的发展使企业获取商业数据变得更加便捷。如何从海量的数据中提取有效信息并进行分析，进而做出快速准确的营销决策，已成为企业面临的一个课题。数据挖掘技术的应用为解决这一问题提供了有效的工具。数据挖掘就是从大量的、不完全的、模糊或者随机的数据中，提取有用的信息和知识的过程，主要特点是：处理的是海量的数据。     

聚类分析在高校财务风险评价中的应用

财务风险分析评价问题是高校财务分析的重要内容。目前对财务数据的主要分析方法仍是简单的查询和统计报表，如何利用数据挖掘技术对隐藏在财务数据中的知识进行挖掘值得研究。本文针对高校财务月报数据，首先提出高校财务风险评价指标体系，从运营能力、收益能力、偿债能力和发展潜力4个方面对高校财务风险进行分析，然后利用聚类分析方法对高校财务风险等级进行评价，最后对教育部直属高校在某年某月的财务数据进行了实例分析。     

数据挖掘在上市公司财务数据分析上的应用

本文探讨了数据挖掘在上市公司财务数据分析上的应用,通过收集和分析上市公司的财务数据,数据挖掘技术可以帮助投资者、分析师和利益相关者更好地了解公司的财务状况和业绩表现。本文从数据挖掘的概述情况入手,简单分析上市公司财务数据的复杂性,然后详细介绍了数据挖掘在上市公司财务数据分析中的具体应用,包括财务比率分析、财务报告分析、财务预测、财务风险管理和财务舞弊检测等方面。最后,本文讨论了数据挖掘在上市公司财务数据分析中的挑战和未来发展趋势。     

现行财务分析辅助决策支持系统之局限探讨

信息技术的飞速发展和世界经济的一体化的趋势，使企业所处的环境日新月异，企业要想在日益严酷的环境中生存和发展下去，就必须时刻关注和分析相关的信息尤其是财务信息，并在决策时充分运用这些有效的信息资源，加强决策的正确性和全面性。但由于受到现行财务制度、技术及其他因素的影响，现行的财务分析系统很少能够突破现行财务分析体系的限制，在实际应用中难以有效地支持企业的决策。所以，必须在方法和技术上有所突破，建立一种科学、实用、高效并具有相当智能的财务分析系统，真正满足企业决策的需要。在方法上要突破现行财务制度在核算规定、时效性和动态性等方面的某些束缚并充分考虑与企业相关的内外部环境因素，保证分析的全面性、准确性和及时性；在技术上应对相关的分析模型按照企业的行业特点进行相应改进并建立丰富的专家模型库，同时采用数据仓库、数据挖掘、神经元网络等先进技术，对与企业相关的内外部数据进行深层次、多角度的挖掘和分析，从中寻找有用的线索和规律．辅助决策者正确决策。     

探究水利工程管理数据挖掘模型

数据挖掘技术为我国水利工程在管理和控制方面提供了重要的先进技术手段,为水利工程的管理工作开辟了新的视野。因为数据挖掘技术它可以对水利工程进行综合的数据分析,有助于水利工程管理决策的科学性、合理性。数据挖掘技术是一种能够在大量繁杂的数据当中寻找出那些潜在的、有价值的信息,并进行信息处理技术手段。