数据挖掘技术在财务分析巾的应用

数据挖掘技术是多学科交叉的新兴技术,它是随着数据的大量积累以及市场竞争对信息与知识的迫切需求而产生和发展起来的.并逐渐成为人们关注的热点.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,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令人振奋的机会.将数据挖掘技术应用于财务分析,不仅拓宽了财务分析的范围,而且还可以发现那些隐藏在财务报表数据中的信息,对于帮助管理层做出及时、适当的决策是很有价值的.     

数据挖掘在高校档案管理中的应用研究

数据挖掘(Data Mining)就是从大量的高校应用数据中提取隐含信息和知识,它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术,是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据挖掘技术在高校档案管理中的现状、数据挖掘的方法以及它在高校中的应用:通过数据挖掘解决高校档案管理中所遇到的大数据问题。     

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。本文提出将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。     

基于财务分析的数据挖掘技术

企业在信息化管理条件下,会产生各种信息,其中财务信息是反映企业经营状况的重要信息.对于海量财务信息,如何进行分析和决策是企业管理人员面临的主要问题.本文通过对数据挖掘技术的研究,阐述数据挖掘技术在财务分析中的应用,将对企业决策提供帮助.     

数据挖掘技术在管理会计中的应用

数据挖掘是从海量数据中发现和提取知识和信息的过程。在管理会计领域中运用数据挖掘技术,寻求和发现更多的企业顾客、供应商、市场以及内部流程优化的信息,将为企业决策者提供更为广泛而有效的决策依据,提高企业战略竞争能力。本文简要介绍了数据挖掘的基本概念和方法,在此基础上重点分析了数据挖掘技术在作用成本和价值链分析,产品、市场和顾客分析以及财务风险防范等方面的应用。     

基于关联规则算法的电力企业财务信息异常数据智能挖掘方法

常规的电力企业财务信息异常数据挖掘方法以集群挖掘与分段挖掘为主,同一类别的异常数据挖掘效率较低,影响财务数据整合效果。因此,本文设计了基于关联规则算法的电力企业财务信息异常数据智能挖掘方法。此方法标注电力企业财务信息数据挖掘异常点,建立电力企业财务信息数据集,逐步探查数据集中的异常数据,并将异常数据汇总到一个数据单元中,形成财务信息数据异常点。本文基于关联规则算法挖掘电力财务异常频繁项集,在电力财务数据异常点中,挖掘出存在价值的信息,确保异常数据挖掘的准确性。采用对比实验,验证了该方法的数据挖掘准确性更高,能够应用于电力企业财务管理工作中。     

浅谈数据库营销与数据挖掘

计算机网络技术特别是数据库技术的发展与成熟,解决了“传统的以人为主的营销方式不能满足社会的需要”之问题。基于网络的数据库营销则是企业达到目标的最有用的工具,而数据挖掘是这个工具的最佳引擎。数据挖掘是利用统计学和机器学技术创建预测模型。它是基于从日常积累的大量数据所构成的数据库中发现潜在的、有价值的信息知识的一项较新的技术。     

浅谈数据库营销与数据挖掘

计算机网络技术特别是数据库技术的发展与成熟,解决了"传统的以人为主的营销方式不能满足社会的需要"之问题.基于网络的数据库营销则是企业达到目标的最有用的工具,而数据挖掘是这个工具的最佳引擎.数据挖掘是利用统计学和机器学技术创建预测模型.它是基于从日常积累的大量数据所构成的数据库中发现潜在的、有价值的信息知识的一项较新的技术.     

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.     

数据挖掘技术及其应用

随着网络技术的迅速发展以及数据库系统的广泛应用,人们积累的数据越来越多,激增的数据中有大量重要信息。目前的数据库系统虽然可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能,但无法发现数据中存在的关联和规则,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。在这种情况下,人们引入了数据挖掘思想,通过它预测未来的趋势和行为,作出超前的、基于知识的决策。数据挖掘概述1.数据挖掘。数据挖掘是从大量的、不完全的、驳杂的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的,但又对决策有潜在价值的信息…     

数据挖掘技术在企业管理中的应用与实现

随着企业信息化管理改革的不断深化。面对企业的海量数据，企业管理面临着如何有效从大量复杂的数据中提取有用信息，以利于企业更好的经营管理的问题。于是，数据挖掘这种可以从大量的、模糊的数据中，提取隐含其中的有用信息和知识的技术不断被人们应用到企业管理中来。本文试分析了数据信息在企业管理的作用及现状。同时论述了数据挖掘的思想及主要技术，并对数据挖掘思想和技术在企业管理中的应用进行了阐述和展望。     

数据挖掘技术在水利工程管理中的应用研究

数据挖掘技术是一种能够从大量的数据中找到一些潜在的、有利用价值的信息的一种信息处理技术。在水利工程管理中存在着大量的空间数据和非空间数据,只有对这些数据进行合理的挖掘,才能使水利工程管理工作更加科学化、合理化的进行。本文将简要介绍数据挖掘技术的概念及在水利工程管理中的应用。     

简析数据挖掘技术在水利工程管理中的实施要点

数据挖掘技术是一种能够在大量繁杂的数据中寻找潜在的、有利用价值信息的信息处理技术，在当前信息时代发挥着极其重要的作用。当前，在水利工程管理中，存在着大量的空间数据和非空间数据，要想对这些数据进行有效处理，就必须应用相应的数据处理技术。本文结合数据挖掘技术的相关概念，对其在水利工程管理中的实施要点进行了分析和探讨。     

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。     

浅谈数据挖掘与图书管理

随着数据库技术的不断发展及数据库管理系统的广泛应用,数据库中存储的数据量急剧增大,在大量的数据背后隐藏着许多重要的信息,如果能把这些信息从数据库中抽取出来,将为公司创造很多潜在的利润,而这种从海量数据库中挖掘信息的技术,就称之为数据挖掘。从网络技术角度来看,数字图书馆与其它WEB信息源没有两样,它们都是建立在INTERNET上的信息站点。数字图书馆是一个标准的电子信息基础设施,它采用分布式数据存储,用户可以通过各种链接和操作在一个较大的地域范围内搜索和检索出自己所需的信息,而且整个操作对用户是开放的。     

财务分析框架重构——以哈佛框架为例

财务报表是对企业财务状况和经营成果的反映，财务分析是对财务报表数据的提炼和提升，因此利用财务报表离不开财务分析。哈佛财务分析框架为务分析提供了新思维，增强了财务信息的决策有用性，提升了财务分析的价值。     

浅谈数据挖掘与图书管理

随着数据库技术的不断发展及数据库管理系统的广泛应用,数据库中存储的数据量急剧增大,在大量的数据背后隐藏着许多重要的信息,如果能把这些信息从数据库中抽取出来,将为公司创造很多潜在的利润,而这种从海量数据库中挖掘信息的技术,就称之为数据挖掘.从网络技术角度来看,数字图书馆与其它WEB信息源没有两样,它们都是建立在INTERNET上的信息站点.数字图书馆是一个标准的电子信息基础设施,它采用分布式数据存储,用户可以通过各种链接和操作在一个较大的地域范围内搜索和检索出自己所需的信息,而且整个操作对用户是开放的.     

医院财务分析与财务报告制度探讨

财务分析与财务报告是医院财务工作的重要组成部分,也是医院管理者对医院内部控制进行科学管理和决策的重要依据。为使医院管理者能够及时、准确、全面的了解医院的整个财务状况、经营成果等数据信息,提高医院资金的使用效率,医院必须要加强财务报告与分析制度的建立。本篇文章针对医院财务分析与报告制度,论述了财务分析与报告制度的作用、现阶段医院财务分析与报告制度的缺陷以及如何完善医院财务分析与报告制度,期望医院可以完善财务分析与报告制度,从而提高医院的整体管理水平。     

浅析数据挖掘在CRM中的应用

由于现在各行业业务操作流程的自动化,企业内产生了大量的业务数据,这些数据不是为了分析的目的而收集的,而是由于商业运作而产生的。分析这些数据也不是为了研究的需要,而是为商业决策提供真正有价值的信息,进而获得利润。但所有企业面临的一个共同问题是:信息数据量非常大,而其中真正有价值的信息是哪些,这些信息之间有哪些关联。因此需要从大量的数据中经过深层分析,从而获得有利于商业运作、提高竞争力的信息,而数据挖掘就是从海量数据中挖掘出更有价值的信息。本文从整个客户生命周期的角度分析了数据挖掘在CRM中的应用。     

基于数据挖掘的首批创业板上市公司财务分析

本文利用数据挖掘技术中的聚类分析方法,对创业板首批上市的28家公司进行财务分析,将其分类,为投资者提供有价值的决策依据。