数据挖掘技术在财务实时控制上的应用
| 引言 | 第1-10页 |
| (一) 研究背景和意义 | 第7-8页 |
| (二) 研究范围、目标和思路 | 第8页 |
| (三) 主要创新点及不足之处 | 第8-10页 |
| 一、财务实时控制概述 | 第10-14页 |
| (一) 财务实时控制的提出 | 第10-11页 |
| (二) 财务实时控制的必要性和可能性 | 第11页 |
| 1.必要性 | 第11页 |
| 2.可能性 | 第11页 |
| (三) 财务实时控制的辨析 | 第11-13页 |
| 1.财务自动控制 | 第12页 |
| 2.会计实时控制 | 第12-13页 |
| 3.财务决策支持系统 | 第13页 |
| (四) 财务实时控制的应用现状 | 第13-14页 |
| 二、数据挖掘技术概述 | 第14-21页 |
| (一) 数据挖掘的定义 | 第14页 |
| (二) 财务管理中应用的数据挖掘策略 | 第14-16页 |
| 1.分类 | 第15页 |
| 2.估计 | 第15页 |
| 3.预测 | 第15-16页 |
| 4.无指导聚类 | 第16页 |
| 5.购物篮分析 | 第16页 |
| (三) 财务管理中应用的数据挖掘技术 | 第16-18页 |
| 1.统计方法 | 第16-17页 |
| 2.聚类分析 | 第17页 |
| 3.决策树和决策规则 | 第17页 |
| 4.关联规则 | 第17页 |
| 5.人工神经网络 | 第17页 |
| 6.遗传算法 | 第17-18页 |
| 7.可视化方法 | 第18页 |
| (四) 数据挖掘的过程 | 第18-20页 |
| 1.陈述问题 | 第18页 |
| 2.数据收集 | 第18页 |
| 3.数据预处理 | 第18-19页 |
| 4.模型评估 | 第19页 |
| 5.解释模型和得出结论 | 第19-20页 |
| (五) 数据挖掘在财务领域的应用现状 | 第20-21页 |
| 三、财务实时控制系统的框架 | 第21-28页 |
| (一) 财务实时控制系统的概念 | 第21-22页 |
| 1 定义 | 第21页 |
| 2 与传统的财务控制系统的关系 | 第21-22页 |
| (二) 财务实时控制系统的体系 | 第22-28页 |
| 1.财务实时控制系统的基础 | 第23-25页 |
| 2.财务实时控制系统的主体 | 第25页 |
| 3.财务实时控制系统的子系统 | 第25-26页 |
| 4 受控对象 | 第26-28页 |
| 四、财务实时控制子系统上应用的数据挖掘策略和方法 | 第28-34页 |
| (一) 资金实时控制子系统 | 第28-30页 |
| 1.资金实时控制应用的数据挖掘策略 | 第29页 |
| 2.资金实时控制应用的数据挖掘方法 | 第29-30页 |
| (二) 预算实时控制子系统 | 第30-31页 |
| 1.预算实时控制应用的数据挖掘策略 | 第30-31页 |
| 2.预算实时控制应用的数据挖掘方法 | 第31页 |
| (三) 成本实时控制子系统 | 第31-32页 |
| 1.成本实时控制应用的数据挖掘策略 | 第31-32页 |
| 2.成本实时控制应用的数据挖掘方法 | 第32页 |
| (四) 风险实时控制子系统 | 第32-34页 |
| 1.风险实时控制应用的数据挖掘策略 | 第33页 |
| 2.风险实时控制应用的数据挖掘方法 | 第33-34页 |
| 五、数据挖掘技术的应用分析 | 第34-43页 |
| (一) 数据挖掘技术应用的整体思路 | 第34页 |
| 1.独立系统 | 第34页 |
| 2.嵌入系统 | 第34页 |
| (二) 数据挖掘技术的应用要点 | 第34-35页 |
| 1.硬件及其应用 | 第35页 |
| 2.软件及其应用 | 第35页 |
| 3.制度与文化 | 第35页 |
| (三) 数据挖掘技术的应用举例—以销售循环为例 | 第35-43页 |
| 1.应收账款控制的目的和意义 | 第36页 |
| 2.传统的应收账款控制方法 | 第36-37页 |
| 3.传统方法的缺点 | 第37-38页 |
| 4.应收账款实时控制的方法和技术 | 第38页 |
| 5.应用过程 | 第38-42页 |
| 6.实时控制的优点 | 第42-43页 |
| 结束语 | 第43-45页 |
| (一) 总结 | 第43页 |
| (二) 展望 | 第43-45页 |
| 后记 | 第45页 |
| 参考文献 | 第45-46页 |
| 中文详细摘要 | 第46-50页 |
