（一）数据广度和深度不足。

由于没有分析项目的成本控制效果和内部运营的成本，就会致使分析数据的深度不足；另外，企业仅仅对财务方面的信息进行了数据挖掘和分析，并没有对企业的其他方面，如人事、市场、物流等数据信息深入挖掘与分析，就会致使数据的广度补足。数据的广度和深度不足，将会对企业管理层的未来决策造成不利的影响，甚至会带来致命性的危害。

（二）财务分析和预算偏差大。

企业在实施会计电算化的过程中，往往实际财务分析情况和预算财务情况存在较大的偏差，这是因为企业仅走个预算的形式，并没有或者说很少把财务的预算数据和实际数据进行对比。企业不能有效地落实财务预算数据，就会影响处理管理会计信息的效率，管理会计水平得不到提升，最后就会致使企业财务分析和预算存在较大偏差。

（三）财务原始数据传输不畅。

由于各种主观和客观因素，企业的原始凭证等原始会计数据会出现传输不畅的问题。我们都知道，管理会计信息最基本的质量要求是可靠性，如果原始管理会计数据传输不畅，那么管理会计信息的可靠性得不到保障，后面一系列的建模分析更是无从谈起。

提升数据挖掘技术的管理会计信息处理水平

（一）优化数据挖掘的广度和深度。

在日常的数据挖掘过程中，企业应当对财务和运营数据进行全面的分析和了解，验证不同的数据，以便进一步优化数据挖掘的广度和深度。此外，对于数据的深度，既要对重点项目实施全面数据分析，熟悉企业在日常经营过程中的费用支出和成本控制情况，还要对比不同部门的成本和费用情况，为企业经营者提供具体的经营情况，只有这样，才能更好地考核绩效。

（二）加强预算管理。

为了减少财务分析和预算的偏差，提高处理管理会计信息水平，保障数据挖掘在处理管理会计信息方面的质量，企业必须要加强预算管理。想要增强财务分析效果，保障数据的有效性和直观性，企业就要使用合适的预算数据，因而预算管理是必不可少的。在预算管理的过程中，企业不但要参考历史经营情况，还要考虑未来发展战略。企业既要把未来经营情况和预算数据结合起来，减少二者之间的差异，又要保证预算数据的可靠。企业在预算时可以选择零基预算法，虽然零基预算法比较难，但是准确性较高。

（三）加强信息共享。

为了避免财务原始数据传输不畅，企业应当要加强信息共享。企业各部门的信息都要和财务部门进行共享，这样有利于各种信息及时地传达到财务部，从而保障了管理会计信息的可靠性和及时性。企业可以建立一个信息共享平台，以便更高效地进行信息共享。另外，企业也要重视业财融合，通过一些软件把财务信息和业务信息进行对接。

数据挖掘技术在管理会计中的应用探讨

（一）财务风险预测和评估。

数据挖掘技术可以帮助管理会计评估企业财务风险，为了让管理层实时了解企业财务风险，我们可以利用如神经网络和遗传算法等技术，建立合适的财务风险评估模型并对财务数据加以分析，这样就能让企业管理层掌握企业财务风险并加以评估和预防，及时采取恰当的措施，把一些问题扼杀在摇篮之中。

（二）投资决策研究。

投资决策由于考虑的因素较多，因此比较复杂，我们要合理使用各种模型工具来对其进行简单化处理。数据挖掘因为具有可以量化的特点，因此可以选择企业的各种财务报表和财会信息，根据这些财会资料和数据，再结合企业自身情况，做出合理的投资决策。

（三）预测分析。

在管理会计的日常工作中，往往要借助于过去的信息来对未来进行预测，在这个从过去对未来进行预测的过程中，往往就得使用数据挖掘技术。数据挖掘可以搜寻到历史的数据，借助预测模型，对企业未来资金流动和市场销售情况进行预测，给管理层提供一定的参考。

（四）现金流预测。

现金流对于任何一个企业来说都是至关重要的，也是管理会计研究的热点问题之一。管理会计人员为了做出合理的资金预算，需要对企业未来的现金流做出评估，为企业接下来的融资投资活动奠定基础。由于预测的基础是建立在大量的历史数据上的，如果全部靠人力，显得不现实且成本巨大，这不符合成本效益原则。因此，我们可以把目光转向数据挖掘技术，根据预设规则在非结构化和结构化信息数据中发现并提取有意义、有价值的数据信息，再通过概念描述和关联规则等方法，建立起一些关于销售量、成本等的预测模型，得出最终相关指标，为管理层提供决策依据。

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