数据挖掘技术在会计管理与分析的性研究解析.doc
1、数据挖掘技术在会计管理与分析的性研究解析数据挖掘技术在会计管理与分析的实用性研究解析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。为您编辑了“数据挖掘技术在会计管理与分析的实用性研究分析”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
2、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(Csmr 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
3、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、
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