数据挖掘在财务信息系统中研究

数据挖掘在财务信息系统中的应用研究摘要：随着信息技术在财务管理中的应用，数据挖掘技术对财务信息系统数据处理与分析至关重要，对数据挖掘的含义、作用、任务、对象、方法、在财务信息系统中数据挖掘应用进行了阐述，加强数据分析，提高单位财务管理。关键词：数据挖掘；财务信息系统；数据分析中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)20-4798-02DataMiningTechniqueintheApplicationofFinancialInformationSystemsZHANGBang-wen(SichuanInformationandTechnologyCollege,Guangyuan628017,China)Abstract:Asinformationtechnologyapplicationinfinancialmanagement,dataminingtechnologyonthefinancialdataprocessingandanalysisofinformationsystemsisessentialtounderstandthemeaningofdatamining,roles,tasks,objects,methods,combinedwiththecharacteristicsoffinancialdata,dataminingapplicationsresearchtoimprovethefinancialmanagementunit.Keywords:datamining;financialinformationsystem;dataanalysis随着计算机的普及与应用，给生活、工作带来极大方便，利用计算机采集与分析财务数据成了一个单位重要的工作。现在财务系统中产生了大量的、复杂的数据，隐含具有重要意义的数据资源，需要利用数据挖掘技术发现有用的知识来指导单位的财务管理，为单位重大决策与管理提供重要参考资料。1数据挖掘（DataMining）技术的含义及作用数据挖掘(DM)，又称数据库中的知识发现(KDD)，是从数据中发现知识的过程。数据挖掘集统计学、人工智能、模式识别、并行计算、机器学习、数据库等技术于一体的交叉学科，它是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中析取、分析信息和知识的过程。通过数据挖掘可以帮助决策者寻找规律，发现被忽略的要素，预测趋势，进行决策。实际就是对数据的深度分析。其目的是发现人们不易觉察的、隐含的模式，从而提高单位决策能力，在过去的经验、数据基础上预测未来趋势发展等。2财务信息系统数据挖掘的任务、对象与方法2.1任务财务管理系统存放了单位基础财务数据资料与累计各期发生资料，根据数据的特征与财务管理工作的要求，可以将数据挖掘分为：分类或预测数据分析、数据聚类分析、关联规则分析、序列模式发现、异常和趋势发现等。2.2对象财务系统中数据主要以数据库存放，采取的是关系数据库管理模式，因此主要挖掘对象是关系数据库、时态数据库、文本数据源等。2.3方法根据财务系统数据资料的特点，以及数据的特征及相互的关系可采取的数据挖掘方法有：1）统计分析方法。是一种最常见的空间数据分析，借助成熟的统计方法对数据进行回归、时间序列等分析。可以实施会计年度各项数据的累计计算，并分析财务报表数据资料。2）关联分析。是从给定的多项数据中，提取出多个变量，分析之间的规律性与关系。例如，对销售、生产等业务数据的关联分析，可以得到产品的市场需求与产品的利润值进行关联分析，便于调节产品的生产与销售。3）分类与聚类分析。是将财务系统中关系密切的数据提前与事后分类，从各组数据分析数据的关联度、特征等，探索同性结果与异性结果。例如，企业可以根据客户、供应商、部门等数据进行分组分析，得到企业所需求的往来核算数据与部门信息。4）差错检测分析。设置自动校验数据异常、错误、不匹配等，分析差错数据产生的原因。可对某个往来核算单位出现大量应收数据进行分析，挖掘根本原因，规避风险。总之，数据挖掘所要处理的问题，就是在庞大的数据库中找出有价值的隐藏事件，采取多种挖掘方法和工具进行分析，获取有意义的信息，归纳出有用的数据信息，作为决策者进行决策的依据。3财务信息系统的数据挖掘应用根据数据挖掘的原理、对象和任务，结合财务数据的特征表现，可将数据挖掘分为：数据采集与处理、数据挖掘、数据结果、分析决策等环节，在实施过程挖掘分析、处理数据中，可以结合数据挖掘方法进行多次的过程循环，达到数据分析的预期结果。3.1基础数据挖掘应用一个单位经营状况的数据主要通过财务数据反映与分析，通过对财务的基础数据挖掘分析，可以掌握企业的业务内容、开办的资金情况、基本规模，从而为企业发展做好基础数据处理与分析，为后续发展和财务状况管理提供有力的支撑。企业的基本信息、核算项目、结算方式、币别、计量单位、凭证字、会计科目等都存储在基础数据库中，这些数据中有关联与序时关系，可以分析企业主要开展的货币业务是什么、往来核算单位等，得到会计科目设置与其他项目的关系，确保基础数据的处理正确有效。比如应付账款科目设置往来核算单位，设置关联项目为往来单位（供应商、客户）；银行存款设置外币核算，必须设置关联币别选择等；这些关联设置可以有效实施单位业务分类汇总处理。3.2初始数据挖掘应用初始数据是财务系统启用前必须设置、处理的数据，是对一个单位前期财务数据的汇总处理，主要有应收应付、固定资产、科目、出纳等初始数据，为财务系统的正常使用提供必须的保障。利用关联与统计分析，从客户与供应商往来中关联到最紧密合作单位，对应收应付数据实现统计汇总，得到企业资金的流转性、风险性、信誉度，设置临界点控制风险。利用统计与分类分析，建立数据挖掘模型，实现固定资产分类统计总值，按照设置的折旧方式进行费用分摊，实现成本费用的控制与核算。采取分类、关联、统计分析，可对科目数据编制关联算式进行试算平衡分析、计算流动资产比例、资产负债率，分析单位经营的财务潜力。3.3账务处理数据挖掘应用账务处理是财务信息系统最重要的数据，也是财务管理中最重要的事务处理工作，是对一个单位开展经济业务的真实记录与反映，必须加强数据处理与分析，实现合理存放，确保企业财务管理正常实施。通过序时挖掘，可以得到每天的经济业务量。通过统计汇总分析，可以实现总分类账与明细账的核对，结算损益、期末调汇的核算。通过差错检测和关联挖掘分析，对不能过账、转账的进行分析，查找出原因，便于数据的纠错；也可对不能结账的数据，实现关联分析，回溯分析账务处理的正确与否。对于凭证的科目、金额、结算方式、往来单位等的填写必须使用设置序时关联，在基础数据中无相关项目不得随意、甚至不许编制凭证。比如科目表中没有科目就不能填制，必须在科目表中设置后才可以使用，没有相应的基础数据是不能实现凭证处理；设置有往来核算的科目必须自动实现客户、供应商选择、填制业务单号；银行存款必须设置结算方式。对于自动转账业务，必须明确能实现自动转账的经济业务，只有在期末才能对当期的费用结转、汇总、分摊，实现关联、统计挖掘分析，确保成本核算。如果发生自动转账不成功，不能生成凭证，必须能实施差错检测分析，产生错误提示信息，定位查询相关业务、科目数据资料。3.4期末数据挖掘应用财务期末数据是对当期经济业务发生的汇总，包括本期借方发生额、贷方发生额、期末余额，是对一个单位一定时期经营状况的反映，有必要对各项业务数据进行挖掘分析，对管理决策、防范风险、成本控制起着重要参考依据。期末数据主要是对总账、明细账、会计科目余额表等进行汇总，汇总数据后能实现的是总账与明细分类账、现金、银行存款等对帐、试算平衡，分析单位的资金流向、运转效率、经营状况等，需要利用统计分析、关联、分类等数据挖掘分析，进行数据处理与分析。1）查看应收、应付、预收、预付账款余额，利用明细数据查询和分往来单位汇总分析，从某往来单位中的应收应付账款数据中可以采取曲线汇图，分析该单位的信誉度、企业规模实力，从而确定今后时期重要的往来单位，实施政策调整与协议合作修改，争取自己的风险降低，效益提高。2）查看成本、费用等会计科目期末发生额数据，实现产品成本核算，通过各期末数据，实现挖掘分析，便于成本、费用控制。对生产成本、产成品、库存材料（商品）、销售费用、管理费用、财务费用等会计科目实施当期发生额汇总，确定各自的组成部分，进行分析。比如对生产成本分类查看各项数据，对比分析人工费、材料费、制造费等，确定各自比例，可以确定企业应该加强某项费用的控制与管理，结合产品类别实现分产品对比分析，利用数据关联关系，采取核定计算公式，编制数据百分比统计表，生成圆饼图；对销售、管理费用可以采取分项汇总数据，便于对销售、管理环节加以控制与监督，降低费用，控制成品，提高效益。3）查询现金、银行存款余额，可以分析单位的货币资金使用与流向。需要根据对比各期期末数据，采用序时、统计分析，列出对照表，分析单位的业务集中时期、大额资金走向问题，绘制趋势图，便于调整管理与控制货币资金使用；结合凭证数据，实施关联分析，分析货币资金合理的周转率，提高经济效益。4）查看余额调节表，利用数据挖掘分析，对不平衡者必须明确原因，提示可能的关联会计科目。3.5工资管理数据挖掘应用工资是一个单位重要的会计核算业务，也是成本控制的重要依据。工资数据涉及类别、部门、银行、员工、项目、个人所得税等数据，可以采取关联、分类、统计等数据挖掘完成工资数据处理与储存。对工资数据的设置必须严格按照类别、部门、银行、员工、项目等序列实施，对工资计算、个人所得税设置公式进行统计计算，同时要工资表进行分部门汇总，实施结转。在汇总数据中可以挖掘企业各类职工的收入情况，确定人工成本，实施关联分析营业利润，便于调整、分配合理的工资，最大限度的激发职工兴趣，提高利润。3.6其他业务数据挖掘应用各单位开展的业务不一致，可以根据需求选择使用，利用各业务管理提供的数据实施专项管理，挖掘数据之间的关系，得到决策数据依据。比如采购管理，从往来核算单位数据中分析信誉度好、质量好的合作单位，控制好物资采购，避免物资短缺和浪费，需要找到产品生产领用物资数据，分析得出合理的采购量。4数据挖掘分析中的有关注意事项1）财务信息系统的基础数据、初始化数据必须认真仔细，必须确定各数据之间内在的关联关系，实施前后约束控制、临界点控制。2）凭证数据是财务信息系统最重要的数据，仅依靠凭证汇总、总账、科目余额表数据是不能有效实施数据查询与分析。可以导出数据，利用数据统计汇总，设置公式、图表计算、对比，进行挖掘分析。3）各具体业务管理模块数据，必须确定彼此的关联、序列关系，采取从数据中分析各自控制的重点数据，防止数据错误丢失与分析失误。4）实施财务信息系统数据挖掘分析，必须熟悉财务处理业务流程和财务管理相关常识，否则无法有效实施。5结束语总之，现行财务信息系统存储了大量日常业务处理数据，仅依靠现存的