大數(shù)據(jù)背景下關聯(lián)規(guī)則算法對管理會計風險決策支持的研究

摘 要：文章結合了當下我國關聯(lián)規(guī)則算法在管理會計風險決策中的應用，深入探討其內(nèi)在機理，通過分析大數(shù)據(jù)對管理會計風險決策的影響及關聯(lián)規(guī)則算法的基本原理與特點，揭示了當前算法在應用中存在的問題與挑戰(zhàn)。文章進一步探討了數(shù)據(jù)質(zhì)量與處理、算法適用性與優(yōu)化、決策支持系統(tǒng)構建等關鍵問題，并提出了提升數(shù)據(jù)質(zhì)量、優(yōu)化算法、構建高效決策支持系統(tǒng)及加強人才培養(yǎng)等策略建議。文章旨在為大數(shù)據(jù)環(huán)境下管理會計風險決策提供更加精準、高效的算法支持，推動企業(yè)財務管理智能化發(fā)展。

關鍵詞：大數(shù)據(jù)；關聯(lián)規(guī)則算法；管理會計；風險決策；決策支持

中圖分類號：F234.3""" 文獻標識碼：A 文章編號：1005-6432（2025）19-0163-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2025.19.041

1 引言

伴隨著大數(shù)據(jù)技術的飛速進步，在管理會計這一領域的運用變得越來越普遍，優(yōu)勢在于為風險決策過程帶來了多元數(shù)據(jù)支持和決策分析工具。作為內(nèi)部管理的核心環(huán)節(jié)，管理會計風險決策的科學、有效、可靠與否，深度影響公司的財務穩(wěn)定及持續(xù)增長。而作為數(shù)據(jù)挖掘領域中的經(jīng)典技術，關聯(lián)規(guī)則算法有能力深入挖掘數(shù)據(jù)之間的潛在聯(lián)系，從而為管理會計的風險決策過程提供有力的支撐。但即便關聯(lián)規(guī)則算法的應用有著如此多的優(yōu)勢，大數(shù)據(jù)背景下的數(shù)據(jù)復雜性、算法適用性及決策支持系統(tǒng)構建等問題，仍制約著關聯(lián)規(guī)則算法融入管理會計。因此，文章的目標是對大數(shù)據(jù)環(huán)境下關聯(lián)規(guī)則算法在管理會計風險決策方面的應用現(xiàn)狀和存在的問題進行深入的分析，并據(jù)此提出針對性的策略建議，旨在為推動關聯(lián)規(guī)則算法與管理會計風險決策深度耦合，為智能化、精準化方向發(fā)展提供堅實的理論依據(jù)和實踐指導。

2 大數(shù)據(jù)背景下管理會計風險決策的現(xiàn)狀分析

2.1 管理會計的必要性

管理會計與財務會計的最大區(qū)別在于，管理會計的主要職責是為企業(yè)提供當下生產(chǎn)和經(jīng)營信息，并對其作出判斷和篩選，從而指引企業(yè)做出最優(yōu)決策。其核心功能包括以下三個方面。首先，為企業(yè)提供管理信息，基于大數(shù)據(jù)所帶來的大量數(shù)據(jù)和非結構化信息，對大環(huán)境的需求進行分析，從而調(diào)整企業(yè)的發(fā)展策略，并為企業(yè)可能面臨的各種風險提供有力的預防手段。其次，在決策過程中，無論是企業(yè)在考慮融資成本、風險和規(guī)模，還是在分析投資收益，或者在經(jīng)營生產(chǎn)過程中計劃生產(chǎn)規(guī)模等方面，管理會計都起著至關重要的作用。最后，管理會計不僅可以參與到企業(yè)的生產(chǎn)和經(jīng)營績效評估中，還可以在每個生產(chǎn)和經(jīng)營周期內(nèi)將生產(chǎn)和經(jīng)營的成果與預定計劃進行對比，全面評價經(jīng)營活動的執(zhí)行情況，并據(jù)此重新配置資源，最終實現(xiàn)降本增效。

在企業(yè)的生產(chǎn)和經(jīng)營活動中，管理會計也起到了關鍵的作用，覆蓋了多個領域，如戰(zhàn)略規(guī)劃、預算制定、成本控制、經(jīng)營策略、投資與融資管理以及績效評估。這個決策過程不僅需要決策者擁有豐富的財務專業(yè)知識，還需要其準確掌握市場的動態(tài)變化，預測未來的發(fā)展趨勢，以便做出科學和合理的決策。

2.2 大數(shù)據(jù)對管理會計風險決策的影響

在大數(shù)據(jù)時代，可以更容易地獲取數(shù)據(jù)，并依據(jù)關聯(lián)規(guī)則算法，對企業(yè)管理會計的應用提供有力的支持。例如，可以利用大數(shù)據(jù)方法，根據(jù)大數(shù)據(jù)提供的海量數(shù)據(jù)資源，包括市場趨勢、消費者行為、供應鏈動態(tài)等多個方面，為決策者提供更全面、更細致的信息基礎，從而幫助企業(yè)實現(xiàn)有效的收入分析、成本控制和風險管理。

然而需要看到的是，在大數(shù)據(jù)的背景下，管理會計的風險決策也遭遇了眾多的挑戰(zhàn)。隨著數(shù)據(jù)量的急劇增加，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和處理的難度也隨之上升。因此，如何高效地篩選、清理和整合這些數(shù)據(jù)，成了決策過程中的首要任務。另外，由于大數(shù)據(jù)的高度復雜性，決策者需要擁有更出色的數(shù)據(jù)分析和解讀技巧，以便更準確地捕獲數(shù)據(jù)所蘊含的有價值的信息。在大數(shù)據(jù)的背景下，不能忽視信息安全和隱私保護的重要性。如何在確保數(shù)據(jù)安全的基礎上進行高效的數(shù)據(jù)分析和決策制定，已經(jīng)成為企業(yè)管理會計風險決策中的關鍵議題。

2.3 關聯(lián)規(guī)則算法在管理會計中的應用現(xiàn)狀

關聯(lián)規(guī)則算法作為數(shù)據(jù)挖掘領域的一項關鍵技術，能夠通過識別數(shù)據(jù)項間的潛在聯(lián)系，為決策過程提供有力的支持。在管理會計領域，關聯(lián)規(guī)則算法在成本控制、預算管理和風險評估等多個方面得到了廣泛的應用。例如，企業(yè)可以通過分析銷售數(shù)據(jù)和成本數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，識別出成本控制的關鍵點，并據(jù)此制定更加有效的成本控制策略；通過深入研究歷史風險事件與財務數(shù)據(jù)的相互聯(lián)系，企業(yè)能夠預見未來可能遭遇的風險，并提前實施相應的預防策略。

盡管如此，在管理會計領域，現(xiàn)有的關聯(lián)規(guī)則算法仍然面臨一些挑戰(zhàn)和問題。一方面，算法的實用性和準確度仍需進一步加強，尤其是在處理大數(shù)據(jù)的場景中，如何進一步優(yōu)化算法以增強數(shù)據(jù)挖掘的效率和精確度，成了一個迫切需要解決的難題；另一方面，如何根據(jù)企業(yè)的具體情況，將關聯(lián)規(guī)則算法有效地整合到管理會計風險決策流程中，實現(xiàn)算法與業(yè)務的深度耦合，從而提高決策效果。

3 大數(shù)據(jù)背景下關聯(lián)規(guī)則算法對管理會計風險決策應用的分析

3.1 關聯(lián)規(guī)則算法和數(shù)據(jù)挖掘過程

關聯(lián)規(guī)則算法主要應用于深度分析企業(yè)運營過程中產(chǎn)生的龐大數(shù)據(jù)集，揭示數(shù)據(jù)間難以直接識別的內(nèi)在聯(lián)系。這個流程包括以下五個步驟：對業(yè)務需求和數(shù)據(jù)屬性的深入了解、數(shù)據(jù)的前期準備和預處理、創(chuàng)建合適的數(shù)據(jù)模型、評估模型的效果、完成模型的部署和應用。該算法通過深入挖掘和分析數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)性，為企業(yè)決策者提供了更為科學和合理的管理策略支持。例如，在大數(shù)據(jù)背景下，線上銷售平臺經(jīng)常通過收集客戶瀏覽商品的頻次來推送商品，這導致了更多的交易機會。事實上，部分機票和酒店訂購平臺可通過收集和分析客戶的瀏覽數(shù)據(jù)來實時調(diào)整價格，從而達到最大化收益的目的。

3.2 關聯(lián)規(guī)則算法在管理會計風險中的應用

3.2.1 企業(yè)管理會計風險中財務指標的選取

采用定量分析方法，選取企業(yè)常用的財務指標并運用大數(shù)據(jù)方法挖掘出指標之間的關聯(lián)關系，為管理決策者提供有價值的信息。企業(yè)管理會計指標體系主要包括四個方面，詳見表1。

盈利能力指標是企業(yè)的關鍵指標，代表企業(yè)創(chuàng)造利潤的能力；償債能力指標決定企業(yè)是否能夠正常運營，包括長期償債能力和短期償債能力；營運能力指標代表企業(yè)的競爭力；成長能力指標決定企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

3.2.2 關聯(lián)規(guī)則算法的應用

筆者運用傳統(tǒng)的分析變量相關系數(shù)的方法，對選取的財務指標進行分析，其相關性計算公式如下：

r=∑ni=1（xi－x）（yi－y）∑ni=1（xi－x）2∑ni=1（yi－y）2

在統(tǒng)計學中，相關系數(shù)r用于衡量兩個變量x與y之間的線性關系強度。當r=1時，表明這兩個變量之間存在完全的正線性相關；當r=0時，意味著兩者之間沒有線性關系；而當r=-1時，則表示兩個變量之間有完全的負線性相關。因此，在r值落在-1～1的范圍內(nèi)時，可以認為變量x和變量y之間存在著某種程度的線性關聯(lián)性。

3.2.3 關聯(lián)規(guī)則算法下企業(yè)管理會計風險分析模型

根據(jù)表1，構建一套企業(yè)管理會計風險的概念層次結構，該結構分為三個層級：最高層級為“管理會計風險”，作為根節(jié)點；第二層級涵蓋企業(yè)的四大核心能力：盈利能力、營運能力、償債能力和成長能力；第三層級則對應于表1中展示的各項財務指標。

在進行企業(yè)管理會計風險分析時，分析過程通常從最底層的財務數(shù)據(jù)入手，逐層向上挖掘，直至識別出管理會計層面的財務風險。此外，也可以選擇在每一層級同時進行數(shù)據(jù)分析。在挖掘各層級數(shù)據(jù)的過程中，需要為財務指標設定一個最小支持閾值。例如，最底層的財務指標閾值可以設為6%，第二層的四個模塊（盈利能力、營運能力、償債能力和成長能力）的閾值可設為10%，而最高層的管理會計風險閾值則可設為20%。通過應用關聯(lián)規(guī)則算法對各指標的數(shù)據(jù)進行深度挖掘，分析不同閾值下財務指標的變化，從而為企業(yè)提供有效的決策支持信息，助力企業(yè)規(guī)范經(jīng)營，實現(xiàn)健康發(fā)展。

3.3 管理會計風險管理關鍵指標的選擇

通過運用關聯(lián)規(guī)則算法進行數(shù)據(jù)挖掘分析，可以得出影響企業(yè)管理會計風險的關鍵指標。依據(jù)這些關鍵財務指標的數(shù)值，能夠評估財務指標的風險等級，從而全面了解企業(yè)在盈利能力、償債能力、營運能力和成長能力等方面的狀況。為防范管理會計風險，企業(yè)應著重關注以下四類財務數(shù)據(jù)指標。

第一， 在企業(yè)盈利能力方面，凈資產(chǎn)收益率（ROE）和基本每股收益（EPS）是兩個關鍵的財務指標，可以較為直觀反映企業(yè)的盈利能力。

第二，關于企業(yè)償債能力，流動比率和現(xiàn)金比率兩個財務指標更顯重要，通過結合其他相關財務指標，能清晰展示企業(yè)的償債能力情況。

第三，在評估企業(yè)的營運能力時，應收賬款周轉(zhuǎn)率和存貨周轉(zhuǎn)率這兩個指標更能直觀地體現(xiàn)企業(yè)營運能力的水平。

第四，在考察企業(yè)的成長能力時，總資產(chǎn)增長率和凈利潤增長率同樣重要，可以清晰地反映企業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力的強弱。

4 大數(shù)據(jù)背景下關聯(lián)規(guī)則算法在管理會計風險應用中存在的問題

4.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量與處理問題

在大數(shù)據(jù)背景下，數(shù)據(jù)質(zhì)量成為關聯(lián)規(guī)則算法應用的首要挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)來源的多樣性導致數(shù)據(jù)格式不一、質(zhì)量參差不齊，存在大量缺失值、異常值及冗余信息。這些數(shù)據(jù)問題直接影響關聯(lián)規(guī)則挖掘的準確性與可靠性。

此外，大數(shù)據(jù)的實時性與動態(tài)性要求數(shù)據(jù)處理具備高效性與靈活性，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法難以滿足大數(shù)據(jù)環(huán)境下的處理需求。因此，如何建立有效的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制機制，確保數(shù)據(jù)的準確性、完整性與時效性，成為關聯(lián)規(guī)則算法在管理會計風險決策中應用的關鍵。

4.2 算法適用性與優(yōu)化問題

關聯(lián)規(guī)則算法雖在數(shù)據(jù)挖掘領域展現(xiàn)出強大潛力，但在管理會計風險決策中的適用性仍需進一步驗證與優(yōu)化。管理會計風險決策涉及多維度、復雜性的數(shù)據(jù)關聯(lián)分析，要求算法能夠處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，同時保持高效與準確。然而，現(xiàn)有算法在處理復雜數(shù)據(jù)時可能存在效率低下、結果不準確等問題。

此外，算法參數(shù)的設定對挖掘結果影響顯著，如何根據(jù)管理會計風險決策的具體需求調(diào)整算法參數(shù)以獲取最優(yōu)挖掘效果，是算法優(yōu)化中的重要問題。

4.3 決策支持系統(tǒng)的構建與整合問題

關聯(lián)規(guī)則算法在管理會計風險決策中的有效應用，依賴于完善的決策支持系統(tǒng)的構建與整合。決策支持系統(tǒng)需能夠集成數(shù)據(jù)處理、算法挖掘、結果展示等功能，為決策者提供直觀、易用的決策界面。

然而，在實際應用中，決策支持系統(tǒng)的構建面臨諸多挑戰(zhàn)。一方面，系統(tǒng)需具備高度的可擴展性與靈活性，以適應不斷變化的數(shù)據(jù)環(huán)境與決策需求；另一方面，系統(tǒng)與其他財務管理系統(tǒng)的整合也是關鍵問題，如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享、流程協(xié)同，確保決策支持系統(tǒng)與企業(yè)現(xiàn)有財務體系的無縫對接，是構建高效決策支持系統(tǒng)必須解決的問題。

5 大數(shù)據(jù)背景下關聯(lián)規(guī)則算法對管理會計風險決策支持的策略建議

5.1 提升數(shù)據(jù)質(zhì)量與處理能力

5.1.1 加強數(shù)據(jù)收集與清洗流程

數(shù)據(jù)質(zhì)量是關聯(lián)規(guī)則算法應用的基礎。企業(yè)應建立完善的數(shù)據(jù)收集機制，確保數(shù)據(jù)來源的廣泛性、代表性與可靠性。同時，加強數(shù)據(jù)清洗流程，利用先進的數(shù)據(jù)清洗技術，如數(shù)據(jù)預處理、缺失值填補、異常值檢測等，提高數(shù)據(jù)的準確性與完整性。通過定期的數(shù)據(jù)質(zhì)量評估與監(jiān)控，及時發(fā)現(xiàn)并解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，為關聯(lián)規(guī)則挖掘提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎。

在對已有研究成果進行分析和總結的基礎上，結合關聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘理論、數(shù)據(jù)庫設計理論以及統(tǒng)計學方法，根據(jù)屬性重要度將決策表中各對象分為三類：關鍵類、一般類以及不相關類。針對不同類型的對象分別采用相應的優(yōu)化策略來減少或消除其冗余信息。對于一般類對象以最小代價獲取所需信息量的最優(yōu)解；而對于不相關類對象則依據(jù)用戶需求確定是否保留所有可能存在的決策模式。

5.1.2 采用先進的數(shù)據(jù)處理技術

針對大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)處理的挑戰(zhàn)，企業(yè)應引入先進的數(shù)據(jù)處理技術，如分布式計算、并行處理、流處理等，提高數(shù)據(jù)處理效率與響應速度。通過構建數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)湖，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的集中存儲與高效管理，為關聯(lián)規(guī)則算法提供穩(wěn)定、高效的數(shù)據(jù)支持。

此外，利用數(shù)據(jù)治理框架，規(guī)范數(shù)據(jù)處理流程，確保數(shù)據(jù)處理的合規(guī)性與安全性。在此基礎上，建立以數(shù)據(jù)挖掘為核心的數(shù)據(jù)分析平臺，使其具有強大的分析能力和良好的擴展性；并基于該系統(tǒng)開發(fā)出面向海量數(shù)據(jù)管理的云計算技術平臺。最終，從多個維度對企業(yè)實施數(shù)據(jù)采集及挖掘進行了詳細闡述，包括用戶需求分析、總體設計方案以及數(shù)據(jù)庫設計。

其中，用戶需求分析是文章研究重點之一，主要圍繞如何將復雜多樣的數(shù)據(jù)源轉(zhuǎn)換成為可供復用的數(shù)據(jù)這一問題展開。首先，根據(jù)業(yè)務需求確定數(shù)據(jù)獲取方式與方法，進而采用分布式架構完成不同類型數(shù)據(jù)錄入工作。其次，根據(jù)客戶屬性信息及其對應關系制定相應的數(shù)據(jù)訪問策略，從而保證不同類型數(shù)據(jù)間的一致性。再次，依據(jù)業(yè)務邏輯結構提出一套完整的數(shù)據(jù)模型，使得整個系統(tǒng)具備較好的可擴展性。最后，結合上述理論研究成果，搭建起一個較為完善的面向大規(guī)模數(shù)據(jù)的企業(yè)數(shù)據(jù)采集及數(shù)據(jù)挖掘云服務平臺，能夠有效地滿足企業(yè)數(shù)據(jù)收集、加工、傳輸、整理及應用過程中的各項需求。同時，可以作為其他領域數(shù)據(jù)共享與集成的參考平臺。

5.2 優(yōu)化關聯(lián)規(guī)則算法

5.2.1 針對性優(yōu)化算法

根據(jù)管理會計風險決策的具體需求，對關聯(lián)規(guī)則算法進行針對性優(yōu)化。通過分析決策問題的特點，選擇合適的算法模型，如Apriori算法、FP-Growth算法等，并根據(jù)數(shù)據(jù)規(guī)模與復雜度調(diào)整算法參數(shù)，提高挖掘效率與準確性。

同時，結合領域知識，對挖掘結果進行解釋與驗證，確保挖掘結果的合理性與可靠性。在此基礎上，建立基于改進關聯(lián)規(guī)則算法的管理會計風險決策系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括系統(tǒng)管理和數(shù)據(jù)挖掘子系統(tǒng)兩個功能模塊。其中，系統(tǒng)管理模塊實現(xiàn)了數(shù)據(jù)管理功能；數(shù)據(jù)挖掘子系統(tǒng)模塊主要是利用已有歷史數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源，采用支持向量機回歸算法構建預測模型，完成管理會計風險決策任務。

文章針對傳統(tǒng)關聯(lián)規(guī)則算法存在的缺陷提出相應的改進方法：一是引入時間序列分析方法，提取相關特征變量，構造新的屬性約簡集；二是將聚類思想應用于關聯(lián)規(guī)則生成過程中，以減少冗余信息。

5.2.2 引入機器學習技術

將機器學習技術融入關聯(lián)規(guī)則算法，提升算法的智能化水平。利用深度學習、強化學習等先進技術，增強算法對數(shù)據(jù)特征的提取能力，提高挖掘結果的精度與泛化能力。

通過構建預測模型，對風險事件進行預測與預警，為管理會計風險決策提供更為精準的支持。此外，利用機器學習技術的自動化與智能化特點，降低算法應用的技術門檻，提高決策效率。

5.3 構建高效的決策支持系統(tǒng)

5.3.1 設計合理的系統(tǒng)架構

構建高效的決策支持系統(tǒng)，需設計合理的系統(tǒng)架構。采用分層架構或微服務架構，實現(xiàn)系統(tǒng)的模塊化與可擴展性，便于后續(xù)的功能擴展與系統(tǒng)升級。通過構建數(shù)據(jù)層、算法層、應用層與展示層，實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理、算法挖掘、結果展示等功能的分離與協(xié)同，提高系統(tǒng)的整體性能與穩(wěn)定性。

5.3.2 加強系統(tǒng)與其他財務管理系統(tǒng)的整合

實現(xiàn)決策支持系統(tǒng)與企業(yè)現(xiàn)有財務管理系統(tǒng)的無縫對接，是構建高效決策支持系統(tǒng)的關鍵。通過數(shù)據(jù)接口、中間件等技術，實現(xiàn)系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)共享與流程協(xié)同。將關聯(lián)規(guī)則算法挖掘的結果直接融入財務管理系統(tǒng)的決策流程，為決策者提供實時、準確的決策支持。同時，利用財務管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)資源，豐富決策支持系統(tǒng)的數(shù)據(jù)基礎，提高挖掘結果的實用性與價值性。

6 結論

在當前大數(shù)據(jù)和移動互聯(lián)網(wǎng)時代背景下，大數(shù)據(jù)被視為一種重要資產(chǎn)，知識和信息的價值得到了前所未有的重視。盡管管理會計作為精細管理和價值創(chuàng)造的關鍵工具，但其在中國企業(yè)經(jīng)營管理中的應用尚未普及。借助互聯(lián)網(wǎng)科技的力量，致力于開發(fā)更高效的算法來處理海量數(shù)據(jù)，從而增強其在企業(yè)決策過程中的作用，包括但不限于經(jīng)營、投資以及融資等方面。通過這種方式，可以更好地支持中國企業(yè)在新的競爭環(huán)境中實現(xiàn)快速發(fā)展與健康成長。

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