数据挖掘技术对会计的影响及应对

发布时间：2021-04-14 15:44

　　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。 

【文章来源】：财会月刊. 2020,(07)北大核心

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

数字经济时代会计人员转型过程

数据挖掘的应用流程主要包括以下几个步骤：(1)确定数据挖掘的基本目标，以便选择合适的数据挖掘工具和分析方法[9]。(2)准备及整理数据。数据主要分为财务数据与非财务数据、内部数据与外部数据、抽样数据或全部数据、开放数据与非公开数据、结构化数据与非结构化数据。整理数据主要包括搜集、导入、预处理数据等。(3)利用数据挖掘应用工具和方法，挖掘出经过转换的数据。(4)针对数据挖掘的结果进行分析、评估、验证；根据数据分析师的经验积累、综合知识，查找异常，必要时查找数据是否有误、样本量是否充足，并再次进行数据挖掘。(5)将数据挖掘的分析结果提供给相关管理部门，以提供决策或其他支持。(6)得到数据挖掘的结论，评估相关的经济效益和社会效益，同时调整或确立新的数据挖掘目标以构成循环，不断提升企业的数据挖掘能力，最终实现经济及社会效益。细化应用流程视角后可知，数据挖掘过程也指具备统计学、计算机科学等知识的会计人员或数据分析师，通过机器学习和数据库分析等方法和算法，借助Excel、Stata、Python等平台工具建立和识别模型，最后验证和测试挖掘结果。具体流程如图2所示。五、结语

【参考文献】：
期刊论文
[1]大数据时代下的数据可视化方法分析[J]. 孙敏,王琳.  软件. 2019(09)
[2]财务智能可视化分析与文献综述[J]. 张超,肖聪,朱卫东,陈绪龙,李正西.  财会月刊. 2019(03)
[3]大数据资产会计处理探析[J]. 上官鸣,白莎.  财务与会计. 2018(22)
[4]区块链与会计、审计[J]. 樊斌,李银.  财会月刊. 2018(02)
[5]基于数据挖掘的财务诊断问题研究[J]. 马青.  自动化与仪器仪表. 2017(10)
[6]网络经济环境对会计理论的影响研究[J]. 刘光军,彭韶兵,王浩.  财会月刊. 2016(25)
[7]ERP环境下在线审计实践探索[J]. 蒋小花.  财会月刊. 2014(21)
[8]电商业务会计核算应注意的问题[J]. 徐秋菊,刘光军.  财会月刊. 2013(07)



本文编号：3137583