董昌金应用研究毕业论文

管理会计在企业中的应用研究论文

随着世界经济水平的快速提升，企业发展面临着极其复杂的环境，使得企业生存和发展举步维艰。现阶段，管理会计逐渐为企业决策提供重要的参考条件，成为企业生存和发展的基础。所以，我国企业应该更好将管理会计应用于企业中，使管理会计不断发挥出积极的作用，进而促进企业更好发展。然而，管理会计在我国企业中的应用现状并不理想，亟需引起有关部门人员的重视，进而采取有效措施以加强管理会计在企业中的应用和落实，既促进我国企业可持续发展，又有利于提高我国经济水平。

一、管理会计在我国企业中的应用现状

（―）管理会计的应用条件受限

传统管理会计中的许多方法，在企业实务操作中有着较大的约束性，使得管理会计应用受限，难以更好为企业发展创造有利条件。目前，管理会计在我国企业中有一定程度的应用，但是并未普及，其主要原因在于，企业应用管理会计，会增加企业人员解决实际问题的难度，因而不被企业工作人员所认同。对此，我国有关部门应该采取有效措施以解决问题，为管理会计在企业中的有效利用创造良好条件。

（二）企业人员忽视管理会计的长期发展

目前，我国多数企业过于急功近利，片面追求短期经济效益，以短期利益最大化为根本目标，进而忽视节能、企业环境等问题。管理会计在企业中的应用，对企业能够发挥着积极的作用，倘若企业未能将管理会计应用作为企业生存和发展的长期战略，过于追求短期经济利益，则不利于管理会计积极作用的充分发挥，使得企业出现较多的内部环境问题隐患，对企业发展不利。

（三）思想观念较为陈旧

随着社会的发展和进步，企业不断与时俱进，而传统管理会计理念并不能与之相适应。因此，企业在应用管理会计中，倘若仍然具备陈旧的思想观念和采取传统管理会计方法，势必对企业发展产生不利影响。例如：导致企业积压原材料、流动资金不足、资金周转率下降等。传统的管理会计思想观念对企业造成较多不良影响，因而企业在应用管理会计时，必须更新思想观念，使其与时倶进，进而充分发挥积极作用，促进企业发展。

（四）管理会计应用方法较为传统

随着我国科技水平的不断提高，企业发展水平有着明显的提升，致使传统管理会计方法与企业发展存在严重的脱节现象。所以，企业在不断发展过程中，应该逐渐更新管理会计的方法，使之与时俱进，为企业创造良好的条件。另外，在传统管理会计应用条件下，企业信息数据存在着明显的失真现象，严重影响和制约着企业的重大决策。因而企业应该采取有效措施予以改正。

二、管理会计在我国企业中应用范围狭窄的原因

（一）缺乏深入的理论研究

由于管理会计在我国的发展时间相对较短，因而造成我国管理会计学科理论的研究不够深入。管理会计包括的内容相对较为广泛，但目前在我国多数企业中的应用却十分简单，使得管理会计难以充分发挥其有利作用。为此，我国有关人员应该根据我国企业的发展特点，不断深入研究管理会计理论，建立完善的管理会计理论体系，在汲取国外先进经验的基础上不断创新，丰富我国管理会计理论。

（二）缺乏完善的理论体系

现阶段，我国管理会计理论体系仍然受国外经验的较多影响，其理论体系主要集中在翻译国外理论体系和介绍国外管理会计著作方面。由此可见，我国并未形成有我国特色的管理会计理论体系，使得管理会计在我国企业中的应用现状并不理想。我国企业有选择的应用管理会计理论，并结合企业发展实情而加以创新，从而加强管理会计在企业中的应用落实。但是，就我国企业应用管理会计的整体水平来看，缺乏完善的管理会计理论是制约管理会计在我国企业中应用的主要原因之—。

（三）缺乏健全的企业体制

现阶段，我国经济水平虽然有着明显的提升，但是经历了较多转折。随着企业的不断发展和壮大，我国企业体制改革的脚步并未停止过，但是由于影响因素相对较多，使得企业体制改革并未彻底放开。企业体制的不健全影响企业负责人的思想观念和认识，使得企业领导人并未充分重视管理会计的重要性，尤其对于中小企业而言，过于追求企业的短期经济效益，未能进行长期发展考虑，这在一定程度上制约着管理会计在企业中的应用。

（四）专业性人才的缺乏

会计人员素质能力直接影响着管理会计在企业中的应用程度。现阶段，我国企业中许多会计人员的素质能力水平相对较低，致使管理会计难以在企业中充分发挥作用。一方面，企业聘用素质水平较低的会计人员，其用工成本会明显减少，可以增加企业的短期经济利益；另一方面，会计人员的管理知识能力不足，对管理会计的.认识程度较低，进而不会有效落实管理会计在企业中的应用。

三、促进管理会计在企业中的应用的对策

（一）加大对管理会计理论的研究力度

近年来，我国会计理论不断完善，管理会计在企业的应用领域得以拓宽，使得管理会计理论越发暴露出不足，与企业发展实际相脱节。为此，我国应该加大管理会计理论的研究力度，在结合企业发展实情的基础上而不断完善管理会计理论，做到实践与认识的统一。一方面，通过管理会计在企业发展中的应用实践，不断提高相关人员的思想认识，使其对管理会计应用理论进行有效总结；另一方面，用管理会计理论不断指导管理会计应用实践的开展。

（二）建设专业的管理会计组织

西方发达国家的管理会计组织建设相对较为完善，通过成立协会，加强会计师之间的沟通和交流，对推动国家企业的发展发挥着重要作用。为此，我国应该建设专业的管理会计组织，不仅为会计师提供有效的交流平台，而且有利于提升我国会计师的素质。随着我国经济的快速发展，中小型企业如雨后春齐般纷纷成立，对会计师人才的需求量相对较大，因而我国有必要成立专业的管理会计组织，进而加强对会计人员的管理，推动管理会计在企业中的应用进程。

（三）营造良好的市场环境

要想使管理会计在我国企业中有更好的应用，国家必须完善市场经济体制，为管理会计的应用提供良好的市场环境。所以，我国应该优化市场环境，为企业生存和发展提供基础保障。另外，我国需要完善法律系统，为管理会计在企业中的应用提供法律保障，既有利于完善我国法律建设，又能有效规范企业行为，营造良好的市场环境。

（四）加大管理会计教育力度

首先，建立一支高素质的管理会计队伍，使其在企业中充分发挥其作用，加强管理会计在企业的应用，推动企业发展进程。其次，加强对会计人员的培养力度，选取优秀的管理会计在企业中应用案例，对会计人员加以教育，激励会计人员不断提升自我素质，以新理论、新思想而推动管理会计在企业中的应用。

四、结束语

总而言之，随着经济的发展和社会的进步，管理会计在企业中的应用成为一种必然趋势，我国企业要想更好发展，必须适应历史发展的必然趋势，将管理会计更好应用于企业中，进而促进企业的发展。目前，管理会计在我国企业的应用现状并不理想，但是通过有关部门人员的一系列努力，其应用趋势必然大好。管理会计在企业中的应用是企业的长期发展战略，因而我国应该将管理会计与我国发展国情有机结合，从而建立完善的有中国特色的管理会计应用体系，为我国发展提供坚实的推动力量。

数据挖掘的算法及技术的应用的研究论文

摘要： 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。任何有数据管理和知识发现需求的地方都可以借助数据挖掘技术来解决问题。本文对数据挖掘的算法以及数据挖掘技术的应用展开研究, 论文对数据挖掘技术的应用做了有益的研究。

关键词： 数据挖掘; 技术; 应用;

引言: 数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的, 然后发展到可对数据库进行查询和访问, 进而发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶段, 它不仅能对过去的数据进行查询和遍历, 并且能够找出过去数据之间的潜在联系, 从而促进信息的传递。

一、数据挖掘概述

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。

二、数据挖掘的基本过程

(1) 数据选择:选择与目标相关的数据进行数据挖掘。根据不同的数据挖掘目标, 对数据进行处理, 不仅可以排除不必要的数据干扰, 还可以极大地提高数据挖掘的效率。 (2) 数据预处理:主要进行数据清理、数据集成和变换、数据归约、离散化和概念分层生成。 (3) 模式发现:从数据中发现用户感兴趣的模式的过程.是知识发现的主要的处理过程。 (4) 模式评估:通过某种度量得出真正代表知识的模式。一般来说企业进行数据挖掘主要遵循以下流程——准备数据, 即收集数据并进行积累, 此时企业就需要知道其所需要的是什么样的数据, 并通过分类、编辑、清洗、预处理得到客观明确的目标数据。数据挖掘这是最为关键的步骤, 主要是针对预处理后的数据进行进一步的挖掘, 取得更加客观准确的数据, 方能引入决策之中, 不同的企业可能采取的数据挖掘技术不同, 但在当前来看暂时脱离不了上述的挖掘方法。当然随着技术的进步, 大数据必定会进一步成为企业的立身之本, 在当前已经在很多领域得以应用。如市场营销, 这是数据挖掘应用最早的领域, 旨在挖掘用户消费习惯, 分析用户消费特征进而进行精准营销。就以令人深恶痛绝的弹窗广告来说, 当消费者有网购习惯并在网络上搜索喜爱的产品, 当再一次进行搜索时, 就会弹出很多针对消费者消费习惯的商品。

三、数据挖掘方法

1、聚集发现。

聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的目的是要群与群之间差别很明显.而同一个群之间的数据尽量相似.聚集在电子商务上的典型应用是帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群, 并且用购买模式来刻画不同客户群的特征。此外聚类分析可以作为其它算法 (如特征和分类等) 的预处理步骤, 这些算法再在生成的簇上进行处理。与分类不同, 在开始聚集之前你不知道要把数据分成几组, 也不知道怎么分 (依照哪几个变量) .因此在聚集之后要有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义。很多情况下一次聚集你得到的分群对你的业务来说可能并不好, 这时你需要删除或增加变量以影响分群的方式, 经过几次反复之后才能最终得到一个理想的结果.聚类方法主要有两类, 包括统计方法和神经网络方法.自组织神经网络方法和K-均值是比较常用的`聚集算法。

2、决策树。

这在解决归类与预测上能力极强, 通过一系列的问题组成法则并表达出来, 然后经过不断询问问题导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根, 底部拥有许多树叶, 记录分解成不同的子集, 每个子集可能包含一个简单法则。

四、数据挖掘的应用领域

市场营销

市场销售数据采掘在销售业上的应用可分为两类:数据库销售和篮子数据分析。前者的任务是通过交互式查询、数据分割和模型预测等方法来选择潜在的顾客以便向它们推销产品, 而不是像以前那样盲目地选择顾客推销;后者的任务是分析市场销售数据以识别顾客的购买行为模式, 从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品。

金融投资

典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测, 分析方法一般采用模型预测法。这方面的系统有Fidelity Stock Selector, LBS Capital Management。前者的任务是使用神经网络模型选择投资, 后者则使用了专家系统、神经网络和基因算法技术辅助管理多达6亿美元的有价证券。

结论:数据挖掘是一种新兴的智能信息处理技术。随着相关信息技术的迅猛发展, 数据挖掘的应用领域不断地拓宽和深入, 特别是在电信、军事、生物工程和商业智能等方面的应用将成为新的研究热点。同时, 数据挖掘应用也面临着许多技术上的挑战, 如何对复杂类型的数据进行挖掘, 数据挖掘与数据库、数据仓库和Web技术等技术的集成问题, 以及数据挖掘的可视化和数据质量等问题都有待于进一步研究和探索。

参考文献

[1]孟强, 李海晨.Web数据挖掘技术及应用研究[J].电脑与信息技术, 2017, 25 (1) :59-62.

[2]高海峰.智能交通系统中数据挖掘技术的应用研究[J].数字技术与应用, 2016 (5) :108-108.