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[期刊] 财会通讯(综合版)
[作者]
陈华 秦敏
一、数据挖掘的含义与方法(一)数据挖掘的含义数据分析本身己经有多年的历史,长期以来,数据收集和分析的目的是用于科学研究,但随着全球信息
[期刊] 财会通讯
[作者]
赵连灯
一、引言企业的经营目的在于获取利润,发展自身经营和管理能力,并逐步壮大发展,创造更大的盈利。企业想要高效运转并获得可观收益,必须要有危机意识和风险意识,其中财务风险意识尤其值得注意。根据复旦大学相关研究成果可知,在使用国际通用会计准则进行财务审计时,中国的上市公司78%存在财务问题,存在明显的财务风险。根据我国国情而降低标准,30%的上市公司财务问题仍然
[期刊] 财会通讯
[作者]
王鹏
一、引言近年来数据挖掘技术是数据库方面的研究热点,很多领域已经开始运用于实际中。数据挖掘技术有利于企业的财务诊断,对企业财务风险的降低作用巨大,是一种基于人工智能和统计学及数据库的商业信息处理技术,从财务数据中提取提炼并自动进行分析,做出总结归纳,提出相关解决办法,从而帮助企业管理层做出市场战略策略,有效地降低其做出的战略的风险。财务数据是企业
[期刊] 中南财经政法大学学报
[作者]
汪士果 张俊民
本文检索了近年来基于数据挖掘的会计舞弊识别方面的文献,归类比较挖掘数据、算法以及分类器评价方法和分类效果,为投资者、监管部门和审计师在舞弊识别中选用适当数据和挖掘技术及优化模型提供借鉴。现有研究多对舞弊和配对非舞弊样本进行有标签挖掘,特征值涵盖审计师数据、公司治理数据、财务报表数据、行业和交易数据多个类别。当前研究以反映舞弊三角的综合数据为主,比率数据比账户数据更有效,主要算法包括统计检验、回归分析、神经网络、决策树、贝叶斯网络、堆栈变量法等。其中,回归分析应用最为普遍,神经网络在识别效果和准确性方面总体上优于回归模型,模型辅助检测优于审计师无辅助检测。现有文献还缺乏无标签挖掘和时序数据挖掘研...
关键词：
数据挖掘 舞弊识别 会计舞弊 分类器评价
[期刊] 财会通讯
[作者]
冯炳纯
近年来,我国上市公司数量的急剧增加及其财务舞弊手段的不断更新对审计工作中的财务舞弊识别提出了更高要求,克服传统人工识别方法的种种弊端转而寻求高效的财务舞弊识别方法具有重要现实意义。本文以数据挖掘技术为基础构建了不同的财务舞弊识别模型,并结合样本进行了财务舞弊识别检验,对比实验结果后得出结论:随机森林与R elief算法指标组合模型的识别效率最高;与Boruta算法指标组合模型的综合性能最佳。
关键词：
数据挖掘 财务舞弊识别模型 特征选择
[期刊] 科技管理研究
[作者]
王玻 彭伟
借助数据挖掘技术构建企业诊断信息智能采集模型,为服务企业智能诊断系统设计奠定基础。对比分析服务企业各诊断主题现状、流程、存在不足及诊断情报收集状况,为服务企业的诊断构建情报智能采集模型。模型整合诊断信息搜集的基本流程,借助数据挖掘技术来实现服务企业诊断情报的收集、处理、智能分析等功能为一体,增加情报采集的协同性与智能性,实现诊断情报知识获取的自动化与智能化。通过分析,将数据挖掘、特征识别等技术应用在企业诊断信息采集方面是提高企业诊断智能性的有效途径,也是企业诊断智能化的重要发展方向。
[期刊] 工业技术经济
[作者]
易久
电子商务的广泛应用使企业产生了大量的业务数据 ,按企业既定业务目标对这些数据进行数据挖掘可以帮助企业分析出完成任务所需的关键因素。本文介绍了数据挖掘的各种技术 ,分析了数据挖掘在电子商务中的使用方法 ,并讨论了在电子商务活动中使用数据挖掘的若干关键技巧。
关键词：
电子商务 数据挖掘
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱梅红
本文介绍了数据挖掘中抽样技术运用的历史与现状,总结了数据挖掘领域对抽样技术研究和使用中存在的问题,并指出了数据挖掘中抽样技术未来研究方向和发展前景。
[期刊] 现代管理科学
[作者]
刘霞 王爱民
本文阐述了CRM的内涵和外延及数据挖掘技术常用的算法和分析方法,并在此基础上重点分析了数据挖掘技术在CRM中的功能和应用。
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
齐梅
数据挖掘是当前人工智能研究中最热门和最有前途的方向之一。数据挖掘技术的成熟,加上高性能数据仓库技术,让数据挖掘技术进入了实用阶段。电信运营企业是高技术密集企业,对于运用数据挖掘技术将积累的大量历史数据转变为可以支持决策的知识的需求越来越强烈。文章对数据挖掘技术应用于电信运营企业进行了研究。
关键词：
数据仓库 数据挖掘 电信行业
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
李月华
本文介绍了数据挖掘的主要任务、主要方法、数据挖掘的流程等。在回顾远程教育方式的基础上指出了传统远程教育的不足 ,并提出了在远程教育中使用数据挖掘技术的步骤。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
袁博 郝澜宇 陈震 潘尔顺
传统的民用飞机装配质量问题处置主要依赖人工经验,通过借助大数据分析与人工智能技术能够有效提高装配效率与质量。本文选取中国商飞公司作为典型案例,分析基于文本挖掘的飞机装配质量问题智能诊断研究的实施过程,总结技术创新的具体实现路径。首先识别民机生产过程中质量管理的实际需求。然后借助大数据和人工智能相关技术,将非结构化文本信息转化为结构化数据,充分挖掘历史数据中的有效信息。最后以此为基础设计修复方案推荐算法,实现对质量问题的分析与处置,从而辅助人工进行管理决策,实现民机装配的提质增效。
[期刊] 财会月刊
[作者]
路伟果 刘光军 彭韶兵
以新时代信息技术的影响为研究背景,系统分析数据挖掘技术对会计的影响。这些影响包括:会计人员和会计部门角色发生根本变化;会计确认的要素范围扩大到数据资产和数据资本,并且更多地采用多维数据;数据解释更多地采用可视化技术,且用户将成为信息参与者;企业及会计人员将面临更大的信息安全风险。同时有针对性地提出如下策略:会计人员需要转型为数据分析师和算法工程师;会计人员必须重视数字经济蕴含的价值及其重要地位,企业也要着力培养会计人员的数字素养;会计人员要融入企业全面可视化管理;企业及会计人员应积极参与构建信息安全防护体系和标准规则体系。
关键词：
数字经济 数据挖掘 财务会计 可视化技术
[期刊] 统计与决策
[作者]
王斌会
本文对数据挖掘技术进行了回顾,介绍了目前在数据挖掘中常用的方法和工具,列举了它的一些应用,指出了数据挖掘中存在的一些问题。
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