前言：寻找写作灵感？中文期刊网用心挑选的数据挖掘在企业战略管理会计的应用，希望能为您的阅读和创作带来灵感，欢迎大家阅读并分享。
摘要：在如今信息时代的发展格局之中，数据已经成为企业非常重要的无形资产，拥有对数据的规模性、灵活性的收集、分析及运用能力，将有效决定着企业的核心竞争力。企业战略管理会计作为企业战略管理中财税模块以及企业整体运营架构中的统筹与发展的核心，数据对其工作的重要性就更为突出。本文就针对数据挖掘在企业战略管理会计中的应用展开分析，探讨数据挖掘在其中的价值与意义。
关键词：数据挖掘；战略管理会计；价值；应用
1引言
当今，大数据伴随着云计算、移动互联网的发展，正在对全球经济社会产生巨大的影响。大数据时代下，如何实现数据的采集、处理和使用的思维与行为模式转变，优化数据利用能力及方法，以最大限度地获取和处理数据，并将数据的价值充分挖掘出来，则是目前企业战略管理会计面临的一项重要课题。数据挖掘的技术的出现，将为企业战略管理会计行业的发展带来崭新的局面和发展机遇，更为企业财务管理与组织的数字化、自动化、智能化提供了可靠的技术契机。
2数据挖掘的概念简述
数据挖掘（DataMining）就是通过统计学、人工智能、机器学习等方法，从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，挖掘出未知的且有价值的信息和知识的过程，并使用历史数据和数学模型，发现数据及行为走向规律，从而为企业、单位和个人提供积极有效的数据及决策依据。总的来说数据挖掘主要侧重于解决四类问题：分类、聚类、关联和预测（定量、定性），数据挖掘的重点在寻找未知的模式与规律，而不仅仅只局限于对数据的分析与处理上，而且数据挖掘的目标不是很清晰，主要是依靠挖掘算法来找出隐藏在大量数据中的规律和模式，也就是从数据中提取出隐含的、未知的有价值的信息。数据挖掘一般包括数据准备、数据挖掘、结果解释和评价三个阶段。而其所使用的具体方法主要有：关联规则方法、分类和聚类方法、多层次数据汇总归纳方法、神经网络方法、决策树方法、序列模式分析方法等。
3数据挖掘对企业战略管理会计发展的意义
首先，帮助战略管理会计获得更多有价值的财务和非财务数据与信息，建立预测性财务分析系统，从而更好地达到对于成本衡量、成本报告的分析以及成本战略规划与支持上的分析、预测和决策能力。其次，能够有效外延企业战略管理会计的职责与能力范围，从而强化其在公司整体战略发展中的重要地位。另外，更加精准而明确地对公司的盈利能力及其变化的原因进行分析，提高战略管理会计对企业利润生产过程中出现的问题采取必要的财务管理措施，并为企业其他业务部门构建完整、科学、全面的业绩及方案评估提供强大的数据支持和规律引导。再次，建立过渡性指标，从而把财务分析做到了业务前段，更好地帮助业务经理对可选择方案进行评估，帮助其建立良性的绩效循环最后，有利于帮助战略管理会计掌握企业外部竞争环境及对手的相关信息，并对其展开更加精准的定位与分析，从而提高企业应对外部风险及变化的能力。
4数据挖掘在企业战略会计中的应用探讨
4.1在建立用户画像及客户关系分析上的运用
通过多层次数据汇总、归纳以及分类、聚类等数据挖掘方法，加大对于客户群体的定位与分析力度，并对关联客户针对企业产品及服务而的黏性，建立客户关系模型，一方面有利于企业战略管理会计为企业整体战略发展的布局掌握可靠的市场结构及环境数据，也为帮助其为企业未来财务发展的趋势和企业未来可能面临的市场问题提供强大的数据预测支持。
4.2在成本分析以及控制成本上的运用
利用数据挖掘中的关联分析和孤立点发现等分析方法和算法能够有效对企业费用与预算进行比较差异分析，并通过聚类分析可以把归属于某一产品的全部成本进行汇总，然后利用回归分析对数据仓库中归属于该产品成本的所有影响因素的数据建立数学关系模型，找出每种因素对产品总成本的影响。既能精确了解产品的成本动因，也能从多角度与预算进行比较,还可以建立企业盈利能力报告，并通过对企业运营及市场开发流程的分析，对企业的质量成本及绩效展开综合的考评，为企业战略管理会计进行科学的成本规划与决策提供依据。
4.3在销售分析与决策上的运用
通过聚类分析、回归分析等数据挖掘技术，可以描述自变量与因变量之间的关系，从而把企业的产品和服务进行适当的分类，把影响该产品销售的所有相关信息进行聚类分析；其次，利用回归分析，可以找出销售收入与各个因素之间的数学关系，科学地进行分析和预测；再次利用趋势分析、时间序列分析等方法，建立销售-费用模型；最后利用标杆分析，强化对于影响销售的最重要因素的归类，明确不同产品所应采取的不同策略，为企业的业务部门提供决策依据和销售改进。
4.4在投资预测与分析上的运用
利用决策树算法，结合企业数据仓库中比较历史资料、业务数据以及竞争对手及外部环境的相关数据，运用模型进行分析，为企业投资行为及风险规避提供强大的决策依据。
4.5在财务分析与风险预测上的运用
通过建立数据仓库并将筛选、净化后的财务数据列入其中，根据企业战略管理会计的需要，按照不同部门或领域设置不同的主题，从而构造不同的模型；利用建立好的本量利分析、短期预算、业绩评价等模块强化企业战略管理会计在财务管理、分析以及风险预测方面的能力，提高其对于企业战略调整和外界环境变化的预判能力，从而降低企业财务风险与投资风险。
5结语
通过数据挖掘技术，即强化了企业战略管理会计的责任内核，又延伸了其对于企业总体战略发展与业务扩展上能力范围，使其能够运用科学、全面、智能、有效的数据手段进行预测、决策和业绩评价，提高了战略管理会计人员的工作效率，同样也增强了企业核心竞争力和经济效益。企业需要大力引进并优化其在战略管理会计实务中的应用，为企业今后的发展壮大提供强大的技术和数据支撑。
参考文献
［1］冯龙飞.基于数据挖掘的战略管理会计若干问题研究［D］.集美大学,2015.
［2］王春华.浅谈数据挖掘在管理会计中运用［J］.中国新技术新产品,2008（16）.
［3］钱枫元.基于数据挖掘的战略管理会计若干问题研究［J］.经济,2016（10）.
［4］张慧芳.浅谈数据挖掘技术在会计管理与分析中的应用［J］.中国电子商务,2012（24）.
作者:邹明岩 单位:广泽乳业有限公司
