随着社会经济的可持续快速发展，对管理会计的实践方法和实际效率提出了新的要求，积极引进新的现代技术方法，创新管理会计工作措施，提高管理会计工作效率，优化管理会计效果已成为大势所趋。

长期以来，随着大数据技术的快速发展，数据挖掘技术的应用覆盖面显著扩大，有效信息从海量数据中提取的效率和准确性稳步提高。

随着会计信息化进程的深化，数据挖掘技术在管理会计工作中的充分应用具有重要的现实意义。

1数据挖掘技术的特点

数据挖掘是从大量数据信息中发现有价值信息的过程。

该过程充分整合了统计学、决策理论、知识信息、数据库等多学科知识，实现了从海量、不完整、模糊的实际应用数据中提取潜在有用信息和知识的预期目的，揭示了数据之间的潜在关系，为实施相应决策提供了必要的依据。

在管理会计中，传统数据量相对较少，布局分散不规则，获得的财务分析结果没有理想的参考价值，不能有效服务于企业决策。

在大数据背景下，通过数据挖掘技术可以收集和处理大量的数据信息，充分掌握企业管理面临的内外影响因素，为实施科学合理的战略决策提供保障。

随着经济发展新常态的逐步确立，数据信息已成为保障经济发展的关键要素，在大数据时代具有广泛的应用范围。

因此，数据挖掘技术将以此为动力，不断取得创新发展和突破。

2数据挖掘技术的应用过程

２．１数据取样

在进行数据挖掘之前，为了保证数据挖掘过程的有序发展，提高数据挖掘效果，必须严格进行数据取样，为数据挖掘提供可靠的方向保障。

在这方面，我们必须围绕数据挖掘的预期目标创建数据表，并对数据库信息进行取样。

注意数据取样的实际意义，避免单方面追求取样数量。

2.2数据探索完成数据取样后，数据挖掘进入数据探索环节，即对数据进行深入、详细的探索和搜索。

通过数据探索，我们可以从数据样本开始，充分掌握数据信息中预期或未预期的潜在相关性，从而提高对数据挖掘目标任务的认识。

２．３数据调整

数据调整是增加、减少、修改或更换数据信息，使获得的数据信息更加清晰、有效和有针对性，避免大量复杂冗余的数据信息混合，影响整体工作效率。

２．４数据建模

数据建模是统计数据、数据分析和数据处理的关键环节。

在此环节中，应充分利用决策树、时间序列分析、回归分析等不同类型的分析工具，建立相应的数据模型。

２．５数据评价

数据评价是数据挖掘的最后一个环节，即建立数据评级体系，全面、客观、科学地评价通过数据挖掘获得的数据和信息的可靠性和实用性。

三大数据时代数据挖掘技术对管理会计的影响

3.1有效提高管理会计的成本控制功能

对于企业经营管理来说，管理会计的关键功能是有效地控制成本，企业开展的所有经济活动都与成本控制密切相关。

在大数据的背景下，很难通过计划或预算来满足新形势下企业成本管理的需要。

因此，需要利用数据挖掘技术对海量数据信息进行整合分析，得出更实际的结论，为成本控制提供依据和参考。

通过数据挖掘技术，企业可以充分掌握行业竞争、供应链等外部信息，为企业内部部门提供不同的成本控制任务指标，优化投入产出比。

3.2变更管理会计对数据的使用方式

在数据处理和利用方面，数据挖掘技术效率高，获得的数据信息更准确，省略了不必要的数据信息处理步骤，节省了时间和精力，充分满足了数据用户在方面的需求。

此外，数据挖掘技术可以动态处理会计数据，使企业管理随时掌握会计信息，提高会计信息传输效率，有效改变管理会计对数据的使用。

3.3提高管理会计工作效率和质量

管理会计工作的目标是通过对相关数据信息的系统分析和整合，最终为企业管理服务。

随着数据挖掘技术的深入应用，管理会计不仅加强了内部控制管理模式，而且逐渐演变为其他管理模式，全面优化了企业管理效果，满足了大数据背景下企业发展的需要。

数据挖掘技术的高效性和实用性使管理会计的工作效率和质量达到了一个新的高度。

通过利用内外有价值的信息，促进企业有效应对环境变化，实现长期可持续发展。

3.4变更管理会计工作内容

在管理会计工作内容方面，大量与大数据相关的新工作内容相继出现和发展，提高了数据挖掘技术的覆盖范围，使管理会计工作内容更加丰富、层次化、系统化。

因此，为了更好地适应管理会计工作的发展趋势，工作人员需要不断学习新思路、新思路、新方法，不断提高综合素质，适应管理会计工作内容不断深化变化带来的各类工作需求。

4数据挖掘在管理会计中的应用讨论

4.1操作成本及价值链分析

操作成本法可以在很大程度上准确计算成本，有效提高有限资源的利用率，因此在实践中得到广泛应用。

但其操作方法相对复杂。

通过数据挖掘技术的应用，可以有效优化操作成本法的实施步骤，减少不必要的流程和环节。

同时，基于分析操作与价值之间的潜在关系，确定相应的增值操作和非增值操作，完善企业价值链。

４．２预测分析

在管理会计实践中，更多情况下需要基于大量的历史数据和数据模型进行相关的预测活动。

数据挖掘技术通过收集数据库中的预测数据，利用趋势分析等方法，构建相应的预测模型，对市场销售、成本控制、资本流动等进行科学预测，为企业经营战略的制定和实施提供保障。

例如，通过分析市场调查数据，可以建立销售预测模型，以预测未来的销售。

4.3投资决策分析

投资决策分析具有复杂的特点，需要使用相关工具和模型来降低实施难度，数据挖掘技术是理想的工具之一。

这需要从企业财务报表、宏观经济环境、行业发展规律等方面收集数据信息，筛选实质性数据，确保投资决策的方向性。

4.4产品及市场预测与分析

为了最大化产品效益，企业需要优化产品组合，满足市场需求，提高市场份额，建立长期稳定的客户群体，因此产品和市场预测非常重要。

管理会计人员通过数据挖掘技术，可以有效掌握价格与成本之间的数据，了解产品在特定阶段的市场竞争地位，掌握不同产品组合在未来市场销售中的表现。

例如，一些无利可图的产品不能实现预期的利益，但通过优化产品组合，可以带来一定的客户流量，促进高利润产品的销售，非营利产品应列入产品清单。

所有上述数据和信息都可以通过数据挖掘技术中的相关分析来实现。

4.5财务风险预测与评估

管理会计可以利用数据挖掘技术对企业财务风险进行评估和预测，构建切实可行的财务预测模型，帮助企业管理层动态掌握企业财务风险，提前采取有针对性的措施和方法进行预防和解决。

在财务风险预测和评估中，应用较多的数据挖掘技术方法包括多维判别分析、遗传算法、神经网络等。

５结语

综上所述，在大数据的背景下，管理会计实践充分应用数据挖掘技术是极其必要和可行的。

随着市场经济体系的逐步完善，企业面临的竞争压力越来越大，挑战也越来越严峻。

必须引入新技术方法，提高管理会计工作质量，最大限度地发挥有限资本的价值。

在这方面，根据企业管理的实际情况，充分遵循数据挖掘技术的基本规律，严格掌握其应用步骤和流程，采取多种措施，提高管理会计工作的有效性，为提高企业内部管理和核心竞争力奠定坚实基础。