RFID射频技术在手机行业供应链中的应用研究

发布时间：2016-04-21 16:58

摘要：由于财务管理的复杂性和多样性，财务数据的处理和分析成为财务从业者面临的主要问题。本文将关联规则中典型的Apriori算法和Benford法则作为分析手段，结合案例样本数据分析，得出了满足现有业务意义的解释数位发生偏差的原因的强规则，有很强的实用性和参考价值。
关键词：财务  数据挖掘  Apriori算法  Benford法则

1 绪论

随着社会经济的不断发展，企业正经历着更为激烈的竞争环境，很多企业都必须依赖于各种信息化手段整理大量数据为企业决策提供参考。大量信息的出现需要更为准确和快速的信息检索方式和处理手段，这样就出现很多实际的数据处理需求，如数据信息的提取、数据之间的关联信息等。如果企业没有办法利用技术手段对相关信息进行适当的加工，，就无法根据现有的数据分析为企业决策提供有价值的信息。

2 关联规则理论
3 应用案例分析

4 结论

如何从会计信息系统等信息资源中挖掘出潜在的知识。为管理和决策服务，是企业迫切需要解决的问题。数据挖掘正是解决这一问题的有效方法。本文由关联规则中典型的Apriori算法和最适用于财务分析的Benford法则作为理论基础，结合案例样本数据分析，得出了满足现有业务意义的解释数位发生偏差的原因的强规则，对于指导日常财务数据的处理有一定的借鉴意义。

参考文献

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本文编号：38932