大數據背景下關聯規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規則算法在管理會計風險決策中的應用，深入探討其內在機理，通過分析大數據對管理會計風險決策的影響及關聯規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。文章進一步探討了數據質量與處理、算法適用性與優化、決策支持系統構建等關鍵問題，并提出了提升數據質量、優化算法、構建高效決策支持系統及加強人才培養等策略建議。文章旨在為大數據環境下管理會計風險決策提供更加精準、高效的算法支持，推動企業財務管理智能化發展。

關鍵詞：大數據；關聯規則算法；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

伴隨著大數據技術的飛速進步，在管理會計這一領域的運用變得越來越普遍，優勢在于為風險決策過程帶來了多元數據支持和決策分析工具。作為內部管理的核心環節，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定及持續增長。而作為數據挖掘領域中的經典技術，關聯規則算法有能力深入挖掘數據之間的潛在聯系，從而為管理會計的風險決策過程提供有力的支撐。但即便關聯規則算法的應用有著如此多的優勢，大數據背景下的數據復雜性、算法適用性及決策支持系統構建等問題，仍制約著關聯規則算法融入管理會計。因此，文章的目標是對大數據環境下關聯規則算法在管理會計風險決策方面的應用現狀和存在的問題進行深入的分析，并據此提出針對性的策略建議，旨在為推動關聯規則算法與管理會計風險決策深度耦合，為智能化、精準化方向發展提供堅實的理論依據和實踐指導。

2 大數據背景下管理會計風險決策的現狀分析

2.1 管理會計的必要性

管理會計與財務會計的最大區別在于，管理會計的主要職責是為企業提供當下生產和經營信息，并對其作出判斷和篩選，從而指引企業做出最優決策。其核心功能包括以下三個方面。首先，為企業提供管理信息，基于大數據所帶來的大量數據和非結構化信息，對大環境的需求進行分析，從而調整企業的發展策略，并為企業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，無論是企業在考慮融資成本、風險和規模，還是在分析投資收益，或者在經營生產過程中計劃生產規模等方面，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的生產和經營績效評估中，還可以在每個生產和經營周期內將生產和經營的成果與預定計劃進行對比，全面評價經營活動的執行情況，并據此重新配置資源，最終實現降本增效。

在企業的生產和經營活動中，管理會計也起到了關鍵的作用，覆蓋了多個領域，如戰略規劃、預算制定、成本控制、經營策略、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知識，還需要其準確掌握市場的動態變化，預測未來的發展趨勢，以便做出科學和合理的決策。

2.2 大數據對管理會計風險決策的影響

在大數據時代，可以更容易地獲取數據，并依據關聯規則算法，對企業管理會計的應用提供有力的支持。例如，可以利用大數據方法，根據大數據提供的海量數據資源，包括市場趨勢、消費者行為、供應鏈動態等多個方面，為決策者提供更全面、更細致的信息基礎，從而幫助企業實現有效的收入分析、成本控制和風險管理。

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

2.3 關聯規則算法在管理會計中的應用現狀

關聯規則算法作為數據挖掘領域的一項關鍵技術，能夠通過識別數據項間的潛在聯系，為決策過程提供有力的支持。在管理會計領域，關聯規則算法在成本控制、預算管理和風險評估等多個方面得到了廣泛的應用。例如，企業可以通過分析銷售數據和成本數據之間的聯系，識別出成本控制的關鍵點，并據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據的相互聯系，企業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，現有的關聯規則算法仍然面臨一些挑戰和問題。一方面，算法的實用性和準確度仍需進一步加強，尤其是在處理大數據的場景中，如何進一步優化算法以增強數據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，如何根據企業的具體情況，將關聯規則算法有效地整合到管理會計風險決策流程中，實現算法與業務的深度耦合，從而提高決策效果。

3 大數據背景下關聯規則算法對管理會計風險決策應用的分析

3.1 關聯規則算法和數據挖掘過程

關聯規則算法主要應用于深度分析企業運營過程中產生的龐大數據集，揭示數據間難以直接識別的內在聯系。這個流程包括以下五個步驟：對業務需求和數據屬性的深入了解、數據的前期準備和預處理、創建合適的數據模型、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據之間的關聯性，為企業決策者提供了更為科學和合理的管理策略支持。例如，在大數據背景下，線上銷售平臺經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據來實時調整價格，從而達到最大化收益的目的。

3.2 關聯規則算法在管理會計風險中的應用

3.2.1 企業管理會計風險中財務指標的選取

采用定量分析方法，選取企業常用的財務指標并運用大數據方法挖掘出指標之間的關聯關系，為管理決策者提供有價值的信息。企業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的關鍵指標，代表企業創造利潤的能力；償債能力指標決定企業是否能夠正常運營，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的競爭力；成長能力指標決定企業的可持續發展。

3.2.2 關聯規則算法的應用

筆者運用傳統的分析變量相關系數的方法，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

在統計學中，相關系數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性。

3.2.3 關聯規則算法下企業管理會計風險分析模型

根據表1，構建一套企業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”，作為根節點；第二層級涵蓋企業的四大核心能力：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。

在進行企業管理會計風險分析時，分析過程通常從最底層的財務數據入手，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據分析。在挖掘各層級數據的過程中，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%。通過應用關聯規則算法對各指標的數據進行深度挖掘，分析不同閾值下財務指標的變化，從而為企業提供有效的決策支持信息，助力企業規范經營，實現健康發展。

3.3 管理會計風險管理關鍵指標的選擇

通過運用關聯規則算法進行數據挖掘分析，可以得出影響企業管理會計風險的關鍵指標。依據這些關鍵財務指標的數值，能夠評估財務指標的風險等級，從而全面了解企業在盈利能力、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，企業應著重關注以下四類財務數據指標。

第一， 在企業盈利能力方面，凈資產收益率（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的盈利能力。

第二，關于企業償債能力，流動比率和現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，能清晰展示企業的償債能力情況。

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

第四，在考察企業的成長能力時，總資產增長率和凈利潤增長率同樣重要，可以清晰地反映企業可持續發展能力的強弱。

4 大數據背景下關聯規則算法在管理會計風險應用中存在的問題

4.1 數據質量與處理問題

在大數據背景下，數據質量成為關聯規則算法應用的首要挑戰。數據來源的多樣性導致數據格式不一、質量參差不齊，存在大量缺失值、異常值及冗余信息。這些數據問題直接影響關聯規則挖掘的準確性與可靠性。

此外，大數據的實時性與動態性要求數據處理具備高效性與靈活性，傳統的數據處理方法難以滿足大數據環境下的處理需求。因此，如何建立有效的數據質量控制機制，確保數據的準確性、完整性與時效性，成為關聯規則算法在管理會計風險決策中應用的關鍵。

4.2 算法適用性與優化問題

關聯規則算法雖在數據挖掘領域展現出強大潛力，但在管理會計風險決策中的適用性仍需進一步驗證與優化。管理會計風險決策涉及多維度、復雜性的數據關聯分析，要求算法能夠處理大規模數據集，同時保持高效與準確。然而，現有算法在處理復雜數據時可能存在效率低下、結果不準確等問題。

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

4.3 決策支持系統的構建與整合問題

關聯規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的構建與整合。決策支持系統需能夠集成數據處理、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，決策支持系統的構建面臨諸多挑戰。一方面，系統需具備高度的可擴展性與靈活性，以適應不斷變化的數據環境與決策需求；另一方面，系統與其他財務管理系統的整合也是關鍵問題，如何實現數據共享、流程協同，確保決策支持系統與企業現有財務體系的無縫對接，是構建高效決策支持系統必須解決的問題。

5 大數據背景下關聯規則算法對管理會計風險決策支持的策略建議

5.1 提升數據質量與處理能力

5.1.1 加強數據收集與清洗流程

數據質量是關聯規則算法應用的基礎。企業應建立完善的數據收集機制，確保數據來源的廣泛性、代表性與可靠性。同時，加強數據清洗流程，利用先進的數據清洗技術，如數據預處理、缺失值填補、異常值檢測等，提高數據的準確性與完整性。通過定期的數據質量評估與監控，及時發現并解決數據質量問題，為關聯規則挖掘提供高質量的數據基礎。

在對已有研究成果進行分析和總結的基礎上，結合關聯規則數據挖掘理論、數據庫設計理論以及統計學方法，根據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解；而對于不相關類對象則依據用戶需求確定是否保留所有可能存在的決策模式。

5.1.2 采用先進的數據處理技術

針對大數據環境下數據處理的挑戰，企業應引入先進的數據處理技術，如分布式計算、并行處理、流處理等，提高數據處理效率與響應速度。通過構建數據倉庫與數據湖，實現數據的集中存儲與高效管理，為關聯規則算法提供穩定、高效的數據支持。

此外，利用數據治理框架，規范數據處理流程，確保數據處理的合規性與安全性。在此基礎上，建立以數據挖掘為核心的數據分析平臺，使其具有強大的分析能力和良好的擴展性；并基于該系統開發出面向海量數據管理的云計算技術平臺。最終，從多個維度對企業實施數據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據庫設計。

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據源轉換成為可供復用的數據這一問題展開。首先，根據業務需求確定數據獲取方式與方法，進而采用分布式架構完成不同類型數據錄入工作。其次，根據客戶屬性信息及其對應關系制定相應的數據訪問策略，從而保證不同類型數據間的一致性。再次，依據業務邏輯結構提出一套完整的數據模型，使得整個系統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模數據的企業數據采集及數據挖掘云服務平臺，能夠有效地滿足企業數據收集、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據共享與集成的參考平臺。

5.2 優化關聯規則算法

5.2.1 針對性優化算法

根據管理會計風險決策的具體需求，對關聯規則算法進行針對性優化。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，并根據數據規模與復雜度調整算法參數，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，建立基于改進關聯規則算法的管理會計風險決策系統，該系統包括系統管理和數據挖掘子系統兩個功能模塊。其中，系統管理模塊實現了數據管理功能；數據挖掘子系統模塊主要是利用已有歷史數據作為數據源，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。

文章針對傳統關聯規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規則生成過程中，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規則算法，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，增強算法對數據特征的提取能力，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

5.3.1 設計合理的系統架構

構建高效的決策支持系統，需設計合理的系統架構。采用分層架構或微服務架構，實現系統的模塊化與可擴展性，便于后續的功能擴展與系統升級。通過構建數據層、算法層、應用層與展示層，實現數據處理、算法挖掘、結果展示等功能的分離與協同，提高系統的整體性能與穩定性。

5.3.2 加強系統與其他財務管理系統的整合

實現決策支持系統與企業現有財務管理系統的無縫對接，是構建高效決策支持系統的關鍵。通過數據接口、中間件等技術，實現系統間的數據共享與流程協同。將關聯規則算法挖掘的結果直接融入財務管理系統的決策流程，為決策者提供實時、準確的決策支持。同時，利用財務管理系統的數據資源，豐富決策支持系統的數據基礎，提高挖掘結果的實用性與價值性。

6 結論

在當前大數據和移動互聯網時代背景下，大數據被視為一種重要資產，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造的關鍵工具，但其在中國企業經營管理中的應用尚未普及。借助互聯網科技的力量，致力于開發更高效的算法來處理海量數據，從而增強其在企業決策過程中的作用，包括但不限于經營、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在新的競爭環境中實現快速發展與健康成長。

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