“Andyshuqi”通过精心收集，向本站投稿了10篇企业数据论文，以下是小编收集整理后的企业数据论文，仅供参考，希望对大家有所帮助。
篇1：企业数据论文
企业数据论文
一、培养大数据高端人才
大数据管理与大数据应用都离不开大数据技术，但更离不开大数据人才。没有人才，再先进的设备只能是“豪华摆设”;没有人才，再先进的技术也只能是“纸上谈兵”。因此，推进大数据管理，除了需要培养一大批优秀的IT人才外，还迫切需要培养一大批大数据人才———数据管理师、数据分析师，造就一批数据科学家等高端人才。因为只有他们才能驾轻就熟处理海量的信息，并从中挖掘出“数据财富”。此外，面对全体员工传播大数据知识，普及大数据技术，培训大数据技能，奠定推进大数据管理的群众基础和技术基础，同样也是一项长期而艰巨的任务。
二、构筑大数据管理“一站式”工程，建设“大数据管理智库”新平台
1．加强内、外部数据的“一站式”管理。对企业来说，数据无处不在，无时不有，究其来源，无非企业内部和外部两个渠道。内部数据的活水源头是各单位、各部门、各专业的统计报表提供的数据;外部数据一方面是国家管理部门、行业管理部门、权威机构等发布的统计数据，另一方面是来自互联网、移动互联网、各种传感器等信息感知和采集终端采集的数据。这些数据，日积月累，最终“百川归海”，汇成大数据的.海洋。大数据时代，企业通过建立“大数据管理智库”，打破渠道的边界，把不同来源的数据整合在一起，实施一站式管理，让数据时时刻刻为企业提供服务。
2．注重数据挖掘环节的“一站式”管理。企业数据挖掘过程也是数据发现和梳理的过程，其有4个重要环节:采集、存储、分析、预测。企业建立了“大数据管理智库”，对这4个环节实施一站式管理，可以大大“提纯”数据价值。首先是尽可能采集异源甚至是异构的数据，去伪存真，多角度验证数据的全面性和可信性。其次是要用到冗余配置、分布化和云计算技术，分类、过滤和去重，减少存储量，同时加入便于检索的标签。第三是将高维数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，导出可理解的内容。第四是将数据分析后预测出的结论应用到企业中去。
3．突出价值链上数据的“一站式”管理。企业价值链可以分为基本增值活动和辅助性增值活动两大部分。基本增值活动，即一般意义上的“生产经营环节”，如材料供应、成品开发、生产运行、成品储运、市场营销和售后服务。这些活动都与商品实体的加工流转直接相关;辅助性增值活动，包括组织建设、人事管理、技术开发和采购管理。价值链的每一个环节都有相伴而生的数据。过去这些数据处在分散状态。大数据时代，企业通过“大数据管理智库”平台，对这些数据实施一站式管理，有利于每一个环节的价值再创造和价值链的增值。
三、构筑大数据管理“一体化”工程，打造“大数据管理融合”新生态
1．大数据与云计算技术融合。大数据作为非结构化和电子化的海量数据，数量之大、类型之多、变化之快，前所未有。以云计算为代表的计算技术的不断进步，为我们提供了强大的计算能力，从而构建起了一个与物质世界相平行的数字世界。国有企业推进大数据管理，就必须建立和完善自己的云计算系统，否则，就是“巧妇难为无米之炊”。
2．大数据与市场调研的融合。大数据时代，没有数据是不能的，但数据也不是万能的。比如:数据不懂社交、不知道背景;数据不能反映客户的心理;数据分析擅长的是“量”而非“质”等。因此，国有企业在推进大数据管理时，如果将传统的市场调研智慧与大数据的巨大威力相结合，可能会在定性分析和定量分析方面产生巨大的优势。尤其在背景分析、心理分析方面，可以弥补大数据的短板。大数据时代，没有调查研究、没有大数据，就没有发言权，就没有决策权。
3．大数据与信息化建设融合。大数据发轫于信息化建设，伴随着信息化建设的进程同步成长，但同时又遵循自身发展的规律，自成一体。改革开放以来，国有企业在信息化建设方面迈出了坚实的步伐，这为推进大数据管理奠定了扎实的基础和一个高的起点。大数据时代，可以真正实现大数据管理与信息化“一体化建设”，相互促进，共同发展。
4．大数据与电子商务的融合。大数据与电子商务是“前店后厂”的关系。电子商务在前台直接面对客户，大数据则在后台充当“幕后英雄”，默默无闻为前台提供强大支撑和优质服务。电子商务作为一个新的商业模式从真正的兴起、发展，也仅仅只有短短十多年的时间。实践证明，电子商务相较传统的钢铁贸易交易，能够极大节约时间、人力、资金和渠道成本，能够更快速、更深入、更广泛的开发消费市场，同时，也能够密切联系供应商、采购商、服务商等产业链上的各个环节，不断拓展企业的发展空间。当前，由于制约钢铁企业电子商务发展的因素还很多，因此，钢铁企业电子商务发展非常缓慢，这显然落后于时代前进的步伐。相信在大数据时代，电子商务将焕发出勃勃生机，成为钢铁企业独领风骚的新的商业模式。
篇2：企业安全大数据平台建设及实现论文
企业安全大数据平台建设及实现论文
在不同的领域以及不同的时期，人们对于信息安全也具有不一样的认识，并且在对于安全问题的解决上仍然存在着一定的侧重面的差异性。因此需要借助于大数据技术，整合安全系统的安全信息进行关联分析以及威胁建模，从而将其计算提速，把有效的信息从大量的日志告警的信息之中发现，将其脆弱性以及安全的威胁进行定位，并且还需要将安全的场景模型进行设计，强化针对业务的安全威胁监控，实现俯瞰企业安全状况的安全全景视图。
一、企业大数据平台建设的目的与意义
现如今，企业业务的不断发展，已经渐渐地向着采集方式、数据源的分布化、多样化以及碎片化趋势发展，采集分析系统中的条块化分析将安全分析限制，将系统的分析效能严重的降低，因此数据采集分析的架构亟需优化，以便快速提取数据的应用价值。企业安全大数据的建设目标是基于大数据技术，实现对应用系统操作日志（4A日志）、各类设备的`安全事件日志（SMP日志）、业务系统流量数据等安全数据的采集、存储与管理的统一处理，实现4A、SMP、业务系统日志分析及报表功能的无缝迁移与性能大幅优化，进一步实现针对风险、事件等高维度的全新分析模型与技术，提供完整高效的进行安全事件的溯源和处理手段。
二、安全大数据平台设计与实现
1、安全大数据平台框架。通过大数据分析技术实现对企业网络与信息安全指标呈现、安全预测/预警以及事件分析体系的研究。安全大数据的总体框架包含统一采集、数据处理、搜索引擎、挖掘分析和统一展示等模块。
2、安全数据的集中采集。安全大数据平台采用大数据集中采集方式收集各类日志数据，日志采集主要分为4A审计日志、SMP日志、业务流量日志，实现由目前各系统独立采集向集中化大数据架构的转换。
3、业务系统旁路流量采集。业务系统旁路流量采集主要是以网络镜像流量的方式采集业务系统流量，根据http协议分析、过滤、格式化以及补全操作，分析出需要的数据提交给上层数据存储中，为业务安全模型分析提供数据基础。
4、业务安全模型分析。
1、异常登录行为分析，分析登录日志建立模型，其特征审计模型包括维度包括：非法密码猜解、使用程序账号登录、异常IP地址登录、非正常时段登录、维护人员共享账号、离职人员工号非法盗用等行为进行审计分析，及时发现运维人员的违规操作。
2、人员违规操作监控分析，关联登录日志、操作日志建立正常的人员行为特征模型：(1)学习建模；(2)冗余范围建立：标准模型*1.2范围;(3)根据模型的的规律，及时营业员的违规操作
5、系统安全事件分析。针对安全事件发生时研究范围中系统状态进行分析，分析不同安全事件时各系统运行状态与正常情况下差异。能够提供每个信息安全资产的安全态势，动态图表的形式展示，访问量趋势图、攻击走势图等可视化图，能够对攻击进行溯源分析，能够分析攻击的影响范围，并能够提供安全预警。
6、安全趋势预测。对研究范围内业务系统的安全数据进行统一采集整理、从多个维度综合分析，提升整体的预警能力，为系统安全预警与安全事件体系研究做出依据。同时对业务安全和系统安全所面临的安全风险定制化模型分析的结果进行安全量化指标排名，进一步将安全风险做到可度量、可视化的动态展示。
三、实现和应用效果
通过对业务安全和系统安全所面临的安全风险进行定制化模型分析，建立异常登录行为模型、内部人员违规操作模型、入侵攻击事件分析模型，完成后台运维人员、普通业务人员、外部攻击者的用户画像，进一步将安全风险做到可度量、可视化的动态展示，实现了信息安全整体态势感知以及发展趋势的有效预警。实现企业日常运行、维护中所产生的数据集中采集、汇总和标准化；基于大数据分析方法建立用户日常行为模型，为风险预测和识别提供基准数据；实现企业日常运行、维护等安全数据的海量数据分析，风险识别；实现基于大数据进行安全分析和对安全事件进行预测、预警的能力；实现企业整体安全态势的多维度展现，为安全管理决策提供支持。
四、结语
本文主要研究了基于大数据技术，实现对4A、SMP、应用流量等安全数据的统一采集、存储与处理，给出了安全大数据具体功能架构设计，实现了审计分析及报表功能的平滑迁移与性能大幅优化；建立了用户异常行为分析模型、入侵攻击事件分析模型、安全事件预测模型，提供高效的安全事件分析和预警方法。
篇3：大数据时代电子商务企业预算管理研究论文
随着大数据时代的到来和市场经济的高速发展，各行业数据源的增长呈现指数级趋势，数据的规模和复杂程度迅速扩大，从海量数据中提取有效信息并加以精确化正日益成为企业战略决策的必要因素［1］。电子商务企业预算管理实施过程中大数据所具有的战略意义不仅仅局限于收集和整理庞大的数据信息，更在于如何有效且精确化处理和分析该数据，尤其是将精确数据结合到预算管理方面，改变传统数据分析存在的滞后性和低频性等问题，从而有效地组织和协调电商企业的经营活动，实现企业战略目标。近年来，随着当当、阿里巴巴和京东商城的陆续上市，中国电子商务企业在大数据的浪潮中不得不审慎面对海量的财务数据，因此，基于精确数据的基础构建有效的财务预算管理体系势在必行。
篇4：大数据时代电子商务企业预算管理研究论文
1．1大数据时代的涵义
大数据时代是以互联网服务的增加、使用和交付模式为基础，同时伴随各行业数据源的增长呈现指数级趋势和信息规模及复杂程度快速变化而在各领域所引起的量化进程。大数据在电子商务企业日常运营中生成、累积的行为数据，其中包括预算管理各个环节中生成的数据和财务共享中心储存累积的数据。同时，大数据时代电商行业数据的特征主要表现为规模大、类型多、价值密度低和时效性强。由此可知，数据浪潮的到来给电子商务企业的数据控制能力带来了全新挑战，也为财务工作人员获取更为深刻、全面的研究观察能力创造了前所未有的机遇。
1．2预算管理的内涵
预算管理是指基于企业的战略目标和基期各类生产经营活动及相关财务状况，对预期的经营活动和相关财务状况进行全面、有效和完整的预测和计划，并通过对执行过程的严格监控，将实际完成情况与预期目标进行比较和分析，从而及时指导经营活动及财务预测计划的完善和调整，进而帮助企业管理者更加有效地管理企业，实现企业价值最大化、企业资本可持续有效增值和战略目标。
篇5：大数据时代电子商务企业预算管理研究论文
和欧美发达国家相比，我国的电子商务起步晚，发展水平存在较大的差距，但由于我国互联网用户占据规模优势，商业潜力难以估量，因此电子商务在我国具有非常好的发展前景。国内企业普遍存在预算体制不完善、不先进和制度不统一等问题，在电子商务企业的表现尤为明显。由于发展速度过快，企业内部制度未能跟上发展节奏，并且由于这个行业的特殊性，造成了电子商务企业独有的预算特点。大数据的应用主要集中在预算管理数据服务上的变革，电商企业依托数据分析寻找具有创新意义的适用于用户扩张、产品研发、服务创新和降低经营成本的方法和渠道。目前，成本和同质化竞争是国内电子商务发展面临的两个重大问题，而大数据时代的到来将为其竞争发展提供全新的预算管理思路，通过引入数据分析和销售个性化创新提升企业竞争力。我国电子商务正处于快速发展期，仅以“双十一”为例，淘宝和天猫成交量之和超过912．17亿元。根据国家统计局数据，截止到206月30日，国内社会消费品零售总额上半年达141577亿元，同比名义增长10．4%，其中限额以上单位消费品零售额66256亿元，增长7．4%。年上半年全国网上零售额16459亿元，同比增长39．1%，其中，实物商品网上零售额13759亿元，增长38．6%，占社会消费品零售总额的比重为9．7%;非实物商品网上零售额2700亿元，增长41．9%。由于国内电子商务行业呈现井喷式发展趋势，消费者数据也呈现出伴随式的高速增长，因而电子商务领军企业为应对大数据开始加强对企业各层级、各部门的积极部署。
1．4财务数据体现出的新特点
1．4．1财务数据定义困难
大数据，也就是海量数据，它所描述的并非是数据体积的庞大，而是数据集群的规模正在高速扩张，同时，大数据背景下的财务数据定义已经远远超出了传统的数据定义。预算管理作为企业运营的重要一环，对销售、采购、生产等步骤所产生的数据进行预测，如果不能及时改进这方面的财务数据处理技术，就难以有效提升数据处理的质量和效率。
1．4．2财务数据挖掘困难
由于大数据时代电商企业在营运过程中数据产生具有速度快、体量大等特点，使我们在搜集、整理、处理和分析数据方面面临着很多新的问题。同时，由于电子商务企业高速发展，预算管理数据涉及面广，财务数据在同一时段内生成量较大，将各类有效数据和无效数据杂糅在一起，从而大大降低了所获取数据的价值。
1．4．3财务数据信息处理要求高
大数据时代电商企业所需数据主要呈现出体积大、类型多、价值密度较低等特点，因此，对财务数据信息的处理要求就变得更加严格，及时性和精确性也变得尤为重要。目前在全球电子商务行业高速发展的情况下，财务数据瞬息万变，做好预算管理成为企业支撑长短期战略实施的关键，因此，必须提升大数据的处理速度，才能跟上数据发生、发展及变化的脚步，才能使数据利用的质量得到有效提高［2］。
1．5电商企业实施预算管理的意义
由于电商市场的数据生成越来越快，而财务数据累积却得不到及时处理，加上企业本身可能面临的流动资金的短缺，使资本无法继续扩张，成本无法有效控制。因此，加强全面预算管理有利于企业总体预测未来业务活动和财务表现，促进企业稳健发展。在大数据时代，电子商务企业预算管理涉及的相关数据间的动态联系越来越多，企业财务人员面对大量待处理的数据，往往表现出疲于应付的状态，因此在全面预算编制时很少使用能适应多种业务量水平的弹性预算法。目前，电商企业积极建立并利用基于云平台构建的数据共享中心，通过对预算管理的各环节进行及时有效的控制来提高预算管理所需数据的准确性。在预算实施过程中，由于国家政策法规、企业经营条件或电子商务市场环境等可能存在变化，一定程度上可能导致预算结果出现偏差，因而财务工作人员需要按照企业发展战略和长期目标及时调整预算方案，调整后的数据将自动修改并存储在云平台，进而实现有效控制。ERP系统会及时计算出预算数与实际数之间的差额，并进行横向和纵向的比较，自动生成预算分析报告，最终编制出预计利润表和预计资产负债表，从而有力地支撑企业的决策，同时使预算分析更科学。
2电商企业传统预算管理存在的问题及原因
2．1传统预算编制中存在的问题及原因
2．1．1预算编制忽略了外部环境
电子商务企业的预算管理应当以企业战略为起点、基于宏观市场和微观市场经济环境的基础对企业未来的经营活动进行整体的规划，而不能忽视企业长期的战略目标，否则预算管理会本末倒置，不利于电商企业长期战略目标的实现。
2．1．2成本预算编制过于简略
在实务中，电商营运成本预算大多是在以前年度预算的基础上进行编制，其一般做法是通过销售费用和收入的占比来预计销售费用，管理费用则基本保持恒定。这种预算缺乏精细化管理的理念。以京东商城营销费用为例，京东商城主要发展的手机类产品为4G产品，而4G手机类产品的营运成本与用户数有关。因此，简单以成本费用和收入的占比来预计销售费用是不科学的。
2．1．3预算编制过于依赖财务数据
大多数电子商务企业并未设立专门的.预算管理机构，为避免增加冗杂的管理费用而将预算管理部门设立在财务部门，致使预算管理部门主要工作人员全部来自财务部门，财务人员编制的预算报表往往过度依赖财务数据。目前国内电子商务企业一般以利润为起点进行预算编制，通常以经营预算为主，利润指标等相关数据被过度关注，从而忽视了预算管理应以销售为起点和以市场为基础，未能对比多项经济业务活动所产生的数据，导致预算指标缺乏数据价值。
2．2传统预算执行与控制中存在的问题及原因
由于我国电子商务企业起步较晚，内部各种资源相比国外严重短缺，内部管理制度尚不健全，管理基础很差，不具备实施全面预算管理的前提条件。为此，笔者归纳分析了电子商务企业预算管理执行与控制环节所面临的问题及原因。
2．2．1未能掌握预算管理的具体方法
电商企业在实施预算管理时，其所需要做的基础性工作严重缺乏，也未能有效利用ERP财务预算系统，关键项目的预测缺少方法和依据。
2．2．2缺乏严格的管理标准和制度保证
由于国内电子商务企业相比国外起步较晚，实施预算管理没有科学合理的预算标准、预算项目、历史数据和行业数据作为参考，难以保证预算的准确性。同时，企业组织架构尚未建立，实施预算管理的主体不明确，企业内部各部门、各层级的费用目标不能落实到位。通过考察预算实施环节可以发现，电商企业仍缺乏相关费用预提核算制度，财务核算不能真实反映企业当期真实的经营状况，整体经营趋势的分析存在较多的随意性，给预算的控制管理带来了一定的难度。
2．2．3缺乏监督机制的有效保障
电商企业往往只注重市场开拓，而对于预算管理的重要性认识不足，忽视对预算的监督、控制和相关差异分析，倘若发生偏差则难以及时进行调控。同时，预算管理的实施部门机构不健全，责任主体难以明确，管理层和多数员工对实施预算管理的重要性的认识还需要进一步提高。
2．3传统预算考核中存在的问题及原因
在实务中，预算控制和考核指标体系一定程度上缺乏系统性。笔者考察发现，大多数电商企业所采用的KPI绩效考核体系仅注重财务指标，过于关注短期业绩而忽视了长远发展，未能将其与公司战略目标进行有机结合，重编制、轻执行也成为国内电子商务企业在预算管理执行与控制过程中普遍存在着的问题。电商企业缺乏严格监督制度的预算执行使得预算执行的结果与初期编制的预算目标之间存在较大偏差。在考核预算结果时，也缺乏明确的奖惩标准，仅局限于以指标完成情况考核员工业绩，无法增强激励作用，不利于电子商务企业预算目标的实现。
篇6：大数据时代电子商务企业预算管理研究论文
3．1基于数据浪潮构建过渡预算理论，实现管理创新
3．1．1过渡预算理论的含义
过渡预算理论的提出是笔者基于预算管理中各环节海量数据的处理在整个预算编制环节中类似于量子力学能量变化的“过渡态理论”的认知。过渡预算是指在行业的竞争市场中因供给需求而产生大量的、亟需处理的、与预算管理相关的财务数据，且在全面预算的各个环节均需对此类数据进行精确化处理作为过渡的一种预算处理方法。将过渡预算理论引入到电子商务企业预算管理中，能够更好地应对大数据浪潮，为各层级、各部门处理海量数据，并为企业预算管理服务提供有力的理论依据。同时，其定义中所表现出的对“精确数据”的青睐，主要是针对零售行业相关数据提出的，在这里同样适用于电子商务企业的预算管理。因为精确数据是数据的一种，它区别于粗略数据、统计数据，是个体在数据层面的具体化表示，是经过对样本的细致观察后得出的，能够详细记录所描述现象的每一细节的数据，并且它不再对所观察的样本进行内部分类。例如，1个苹果只被记录为一个苹果，而不会被笼统地归于水果，这就是精确数据。
3．1．2过渡预算理论的假设条件
第一，企业现有的业务活动是合理、必须的，行业间因竞争所产生的海量数据是可以通过某些途径搜集并储存的;第二，企业在现有人、财、物状况下可以合理、有效地甄别并处理各项经济活动所产生的业务数据，并在预算期予以保持;第三，企业根据基期业务的收支情况及相关变动来编制全面预算，其数据的预见性能够支撑企业经营决策，能够被管理层积极采纳。
3．1．3过渡预算理论实施的意义
(1)理论意义。过渡预算理论可以提高电子商务企业预算管理所需数据的精确性和有效性，根本目的就是要解决市场及企业内部生成数据后的收集、整理及处理问题，同时适应国家经济政策变化，在财务共享平台上处理好数据披露、数据传输、数据解读以及信息反馈各个环节所出现的问题，更好地协调各部门对数据的需求。(2)实践意义。一方面，及时、有效地分析和处理全面预算各环节中所产生的粗略数据，能够更好地衔接各预算环节。这样有利于财务工作人员基于云平台和财务共享中心获取所需的粗略数据，在精确化处理后编制更为详细、精准的全面预算，并得出所需现金预算、预计利润表和预计资产负债表，从而为企业管理层在未来进行经营管理决策时提供强有力的保障。另一方面，过渡预算理论的有效实施，一定程度上会使电子商务市场中的竞争步入合理化。每一个电商企业财务部门都能够有效掌握制定预期计划的所需数据，从而为企业长期稳定发展提供强劲的助推力，并在财务目标的指引下减少自发盲目的竞争。随着预算管理的不断完善，国内电子商务企业将会得到良好的发展，并在国际电商平台上占据有利的竞争地位。
3．2加强电商企业预算管理信息化，提高管理效率
面对数据浪潮，实施统一的财务预算管理制度可以让电子商务企业更好地实现资金的流动，提高运营管理的效率，实现统一化的管理、核算和资金分配的目标［3］。财务共享是依托互联网和信息技术，通过将不同企业、不同地点的财务业务和财务数据进行有效整合并共享，将企业内各层级、各部门的业务性的功能(如会计账务处理、预算管理、员工工资福利处理等)集中处理，以期实现规模效应，从而降低运作成本的一种管理模式。以苏宁云商为例，苏宁首创业内财务共享模式。苏宁财务共享中心主要功能是推进市场化进程，通过提供适合企业发展的财务共享服务产品，强化企业内外部财务信息传递、共享能力，尽可能地使数据增值并共享以创新价值，实现从成本中心向利润中心转变。
3．3建立以战略为导向、自上而下的动态预算管理模式
以战略为导向、自上而下的动态预算管理模式打破了传统预算的固有定位，向企业展示预算不再是一个简单的管理控制系统，而是一个被重新定位、具有长短期战略规划的实施系统，也是一种为帮助电商企业实现长短期战略目标而为其主动配置一切可利用资源的全新管理活动。同时，它还包括长期战略业务单元在上述目标推进阶段需要采取的相关战略行动。例如，207月3日，当当天津仓储中心为适应电商物流的高速发展，根据电商对物流的现实需求而启用“银河一号”图书仓储平台，然后在当当的年度预算计划成果的基础上，对照平衡计分卡的预期目标，考核近期的实际业绩状况，明确了业绩提升的优先顺序，从而使结果符合长期计划目标。
3．3．1价值链分析的动态预算管理思路
电子商务企业为应对数据浪潮，可以采用以价值链分析为基础的动态预算管理思路，综合运用经济增加值、作业成本法、平衡计分卡等预算管理手段。在战略制定、执行和评估等各阶段，电商企业应当通过财务共享中心和云平台对供应商、销售渠道、竞争对手、企业内部价值链等进行实时的预算分析，进而依据预算管理的循环过程设计预算管理体系，并及时传递反馈的信息，从而有效优化企业运营流程。最后，将各部门预算的实际完成情况与预算标准比较，进行业绩评价，出具业绩报告。可见，价值链动态预算管理就是运用价值链分析法，通过经济附加值、作业基础预算、平衡计分卡等管理工具，将企业预算与战略决策进行有机结合。
3．3．2作业基础预算与平衡计分卡的结合运用
作业基础预算的控制和考核是以整个预算年度为期限来考核预算实际完成的情况，采用定量分析与定性分析相结合的考核方法，在目前日益激烈复杂的竞争环境下，需要注重和兼顾财务指标和非财务指标的影响，以保障电商企业的长远稳定发展。将平衡计分卡与作业基础预算结合并加以改进，可以使平衡计分卡为作业基础预算在考核阶段提供更加全面的评价体系，促使在作业分析过程中出现的不合理的资源动因和作业动因得到及时改进，实现作业链能够持续地在动态中得到有效改进的目的。根据平衡计分卡的财务、顾客、内部运营、学习与成长4个维度，指导企业的日常经营活动，将平衡计分卡与作业基础预算的关键成功因素相互结合并有效搭配，从而形成有效的分析架构。
3．4精确数据理念与预算管理在电商企业的结合应用
随着大数据时代的到来，预算管理系统必须完成财务数据的储存与管理，并以此帮助电子商务企业管理层进行资金管理和支撑管理层做出正确的企业决策。将数据挖掘技术引入到电子商务企业预算管理过程中，一定程度上能够把企业对财务数据的应用从简单的联机查询层次，提升到利用云平台和财务共享服务分析、预测、决策等高级应用上。决策树通过将预算实例按照递归形式划分成各子集而建立，每次划分都是以案例的某种属性检验结果为现实依据，换句话说，就是根据某种假设条件来决定应该怎样分割数据集，最终实现用户兴趣数据的精确化，提高检索的准确性，为预算管理提供可靠的需求数据。本文主要采用国内预算管理数据的先进技术———决策树方法，并构建了电子商务企业预算管理架构。
4结论
本文在阐述大数据对电子商务企业预算管理影响的基础上，讨论了以战略为导向的电子商务企业预算管理，并提出了具有创新意义的过渡预算理论和构建了基于战略的预算管理体系。因此，在大数据时代应对高质量的数据需求时，合理地利用先进的数据挖掘技术，能够从电子商务企业内部各层级、各部门的海量、复杂预算数据中提取出对决策有利的关键信息，并运用于预算管理的研究，将对电子商务企业的长远、稳定发展具有良好的促进作用。
参考文献:
［1］刘富成，刘义进，黄晶．大数据时代零售业客户管理的变革研究:以吉林省长春市为例［J］．长春大学学报，，23(9):1129－1135．
［2］唐洪明．大数据背景下企业公司财务管理新趋势［J］．管理观察，(11):54－55．
［3］於群英．大数据时代的集团公司财务管理［J］．财经界，2014(5):172－173．
［4］胡媛．电子商务企业实施全面预算管理研究［D］．北京:对外经济贸易大学，2013:5－27．
［5］戴建．基于云计算的企业集团预算控制流程再造［J］．企业经济，2015(3):72－76．
篇7：大数据论文
大数据论文
大数据论文【1】 大数据管理会计信息化解析
摘要：
在大数据时代下，信息化不断发展，信息化手段已经在我国众多领域已经得到较为广泛的应用和发展，在此发展过程，我国的管理会计信息化的应用和发展也得到了非常多的关注。
同时也面临着一些问题。
本文通过分析管理会计信息化的优势和应用现状以及所面临的的问题，以供企业在实际工作中对这些问题的控制和改善进行参考和借鉴。
关键词：
大数据;管理会计信息化;优势;应用现状;问题
在这个高速发展的信息时代，管理会计的功能已经由提供合规的信息不断转向进行价值创造的资本管理职能了。
而管理会计的创新作为企业管理创新的重要引擎之一，在大数据的时代下，管理会计的功能是否能够有效的发挥，与大数据的信息化，高效性、低廉性以及灵活性等特点是密不可分的。
一、大数据时代下管理会计信息化的优势及应用现状
在大数据时代下，管理者要做到有效地事前预测、事后控制等管理工作，在海量类型复杂的数据中及时高效的寻找和挖掘出价值密度低但是商业价值高的信息。
而管理会计信息化就能够被看做是大数据信息系统与管理会计的一个相互结合，可以认为是通过一系列系统有效的现代方法，
不断挖掘出有价值的财务会计方面的信息和其他非财务会计方面的综合信息，随之对这些有价值的信息进行整理汇总、分类、计算、对比等有效的分析和处理，
以此能够做到满足企业各级管理者对各个环节的一切经济业务活动进行计划、决策、实施、控制和反馈等的需求。
需要掌控企业未来的规划与发展方向就能够通过预算管理信息化来实现;需要帮助管理者优化企业生产活动就能够通过成本管理信息化对
供产销一系列流程进行监控来实现;需要对客观环境的变化进行了解以此帮助管理者为企业制定战略性目标能够通过业绩评价信息化来实现。
(一)预算管理信息化
在这个高速发展的信息时代下，预算管理对于企业管理而言是必不可少的，同时对企业的影响仍在不断加强。
正是因为企业所处的环境是瞬息万变，与此同此，越来越多的企业选择多元化发展方式，选择跨行业经营的模式，经营范围的跨度不断增大。
这就需要企业有较强的市场反应能力和综合实力，对企业的预算管理提出了新的发展挑战要求。
虽然不同企业的经营目标各不相同，但对通过环境的有效分析和企业战略的充分把握，从而进行研究和预测市场的需求是如出一辙的。
企业对需求的考量进而反应到企业的开发研发、成本控制以及资金流安排等各个方面，最终形成预算报表的形式来体现企业对未来经营活动和成果的规划与预测，
从而完成对企业经营活动事后核算向对企业经营活动全过程监管控制的转变。
然而从2013国务院国资委研究中心和元年诺亚舟一起做的一项针对大型国有企业的调研结果中得出，仅仅有4成的企业完成了预算管理的信息化应用，
大型的国有企业在预算管理信息化应用这方面的普及率都不高，足以说明我国整体企业的应用情况也不容乐观。
所以从整体上来讲,预算管理信息化的应用并未在我国企业中获得广泛的普及。
(二)成本管理信息化
企业由传统成本管理企业向精益成本管理企业转换是企业发展壮大的必然选择。
而基于大数据信息系统能够为企业提供对计划、协调、监控管理以及反馈等过程中各类相关成本进行全面集成化管理。
而进行成本管理的重中之重就是对企业价值链进行分析以及对企业价值流进行管理。
企业能够通过成本管理信息化对有关生产经营过程中的原材料等进行有效地信息记录及进行标示，并结合在财务信息系统中产生的单独标签，
使与企业有关的供应商、生产经营过程和销售等的过程全都处于企业的监控。
以此企业可以做到掌握生产经营的全过程，即能够通过财务信息系统实时了解到原材料的消耗，产品的入库及出库等一切企业生产经营活动。
同时，结合价值链的分析和价值流管理，企业通过将生产过程进行有效地分解，形成多条相互连接的价值链，运用信息化手段对企业的
每条价值链的成本数进行有效的追踪监管和综合分析，以此为基础为企业提出改进方案，并使用历史成本进行预测，达到减少企业的不需要的损失及浪费，最终达到优化生产经营过程。
虽然成本管理信息化是企业发展的一个重要趋势，以大数据信息技术为基础的信息系统可以使得企业完成全面的成本管理，给企业的成本管理带来了巨大的推动力。
然而信息化在成本控制方面的实施效果并不是很理想。
(三)业绩评价信息化
业绩评价是对企业财务状况以及企业的经营成果的一种反馈信息，当企业的绩效处于良好状态，代表企业的发展状况良好，
也反映了企业现阶段人才储备充足，发展处于上升期，由此企业定制扩张战略计划。
而当企业的绩效不断减少，代表企业的发展状况在恶化，也反映了企业的人才处在流失状态，企业在不断衰退，此时企业应该制定收缩战略计划。
企业进行业绩评价信息化的建设，通过对信息系统中的各类相关数据进行综合分析，有效地将对员工的业绩评价与企业的财务信息、顾客反馈、学习培训等各方面联系在一起。
对于企业而言，具备一套完善且与企业自身相适应的业绩评级和激励体系是企业财务信息系统的一个重要标志，也是企业组织内部关系成熟的一种重要表现。
然而，如今对于具备专业的业绩评价信息化工具平衡分卡等在企业的发展过程中并未得到广泛的应用。
其中最大的原因应该是对业绩评价的先进办法对于数据信息的要求比较简单，通常可以由传统方式获得。
所以，现如今能够完全将业绩评价纳入企业信息系统，并能够利用业绩评价信息化来提高企业管理效率的企业数量并不多。
二、大数据时代下管理会计信息化存在的主要问题
(一)企业管理层对管理会计信息化不重视
我国企业管理层对企业管理会计信息化建设存在着不重视的问题。
首先，对管理会计信息化概念和建设意义没有正确的认识，有甚至由于对于企业自身的认识不够充分，会对管理会计信息化的趋势产生了质疑和抵触心理。
再者，只有在一些发展较好的企业中进行了管理会计信息化的建设工作及应用，但是，企业应用所产生的效果并不是很理想，进而促使管理会计信息化在企业的发展速度缓慢。
(二)管理会计信息化程度较低
大数据时代下，信息化手段已经在我国众多领域已经得到较为广泛的应用和发展，在此发展过程，我国的管理会计信息化的应用和发展也得到了非常多的关注。
但是，由于管理会计在我国受重视程度不够，企业在进行管理会计信息化建设的过程中对与软件的设计和应用也要求较高，所以与管理会计信息化建设相关的基础建设还相对较落后。
(三)管理会计信息化理论与企业经管机制不协调
虽然随着国家政策鼓励和扶持，很多行业的不断涌现出新的企业，企业数量不断增多，但是由于这些企业在规模以及效益等方面都存在着较大的差距，同时在管理决策方面也产生了显著地差别。
很多企业在发展的过程中并没有实现真正的权责统一，产生了管理层短视行为，没有充分考虑企业的长远利益等管理水平低下的问题。
三、管理会计信息化建设的措施
(一)适应企业管理会计信息化发展的外部环境
企业在进行管理会计信息化建设时，要结合企业所处的外部环境进行全方面的规划和建设。
在企业进行规划和建设时，国家的法律法规等相关政策占据着十分重要的位置，需要对市场经济发展的相关法律法规进行充分理解和考虑，为企业管理会计信息化建设提供好的法律环境。
管理会计信息化系统的正常运转要求企业处于相对较好的环境之中，以此充分发挥出其应有的作用。
(二)管造合适的管理会计信息化发展内部环境
企业管理会计信息化的良好发展要求企业能够提供良好的内部环境。
树立有效推进企业管理会计信息化建设的企业文化，企业文化作为企业股东、懂事、管理层以及每个员工的价值观念体现，
有利于各级员工都能够正确认识到管理会计信息化建设的重要性，接受管理会计信息化的价值取向。
再者，企业要储备足够的管理会计人才,为管理会计信息化的建设提供源源不断的血液。
同时，为企业管理会计信息化建设提供强大的资金保障。
最后，对企业内部控制体系不断完善，为企业创造长足的生命力，为管理会计信息化赖以生存的环境。
(三)开发统一的企业信息化管理平台
在大数据时代下，信息化不断发展，对于企业而言，会同时使用多种不同的信息系统进行组合使用，并且这种情况在未来也可能将持续下去，企业需要建立综合统一的企业信息化管理平台。
四、结束语
管理会计信息化已经成为企业发展的重要趋势。
同时也面对着一些问题。
因此，相应的措施和不断地完善和改进是必不可少的，以此才能够促进管理会计信息化的不断发展。
参考文献：
[1]冯巧根.
管理会计的理论基础与研究范式[J].
会计之友,2014(32).
[2]张继德,刘向芸.
我国管理会计信息化发展存在的问题与对策[J].
会计之友,2014(21).
[3]韩向东.
管理会计信息化的应用现状和成功实践[J].
会计之友,2014(32).
大数据论文【2】大数据会计信息化风险及防范
摘要：
随着科学技术的不断进步和社会经济的不断发展，大数据时代的发展速度加快，同时也推动着会计信息化的发展进程，提高了企业会计信息化工作的效率和质量，资源平台的共享也大大降低了会计信息化的成本。
但大数据时代下会计信息化的发展也存在一定的风险。
本文将会对大数据时代下会计信息化中所存在的风险给予介绍，并制定相应的防范对策，从而使大数据时代在避免给会计
信息化造成不良影响的.同时发挥其巨大优势来促进会计信息化的发展进程。
关键词：
大数据时代;会计信息化;风险;防范
前言
近年来经济全球化进程不断加快，经济与科技的迅猛发展，我国在经历了农业、工业和信息时代以后终于踏入了大数据时代。
大数据是指由大量类型繁多、结构复杂的数据信息所组成的数据集合，运用云计算的数据处理模式对数据信息进行集成共享、
交叉重复使用而形成的智力能力资源和信息知识服务能力。
大数据时代下的会计信息化具有极速化、规模性、智能性、多元化、和即时高效等特点，这使得会计从业人员可以更方便快捷的使用数
据信息，并在降低经济成本的同时有效实现资源共享，信息化效率逐渐增强。
但同时大数据时代下的会计信息化也面临着风险，应及时有效地提出防范对策，以确保会计信息化的长久发展。
一、大数据时代对会计信息化发展的影响
(一)提供了会计信息化的资源共享平台
进入大数据时代以来，我国的科学技术愈加发达，会计信息化也在持续地走发展和创新之路，网络信息资源平台的建立使数据与信息资源可以共同分享，平台使用者之间可以相互借鉴学习。
而最为突出的成就便是会计电算化系统的出现，它改变了传统会计手工做账的方式，实现了记账、算账和报账的自动化模式，
提高了会计数据处理的正确性和规范性，为信息化管理打下基础，推进了会计技术的创新和进一步发展。
但是“信息孤岛”的出现证明了会计电算化并没有给会计信息化的发展带来实质性的变化。
篇8：数据挖掘论文
题目：档案信息管理系统中的计算机数据挖掘技术探讨
摘要：伴随着计算机技术的不断进步和发展，数据挖掘技术成为数据处理工作中的重点技术，能借助相关算法搜索相关信息，在节省人力资本的同时，提高数据检索的实际效率，基于此，被广泛应用在数据密集型行业中。笔者简要分析了计算机数据挖掘技术，并集中阐释了档案信息管理系统计算机数据仓库的建立和技术实现过程，以供参考。
关键词：档案信息管理系统;计算机;数据挖掘技术;
1数据挖掘技术概述
数据挖掘技术就是指在超多随机数据中提取隐含信息，并且将其整合后应用在知识处理体系的技术过程。若是从技术层面判定数据挖掘技术，则需要将其划分在商业数据处理技术中，整合商业数据提取和转化机制，并且建构更加系统化的分析模型和处理机制，从根本上优化商业决策。借助数据挖掘技术能建构完整的数据仓库，满足集成性、时变性以及非易失性等需求，整和数据处理和冗余参数，确保技术框架结构的完整性。
目前，数据挖掘技术常用的工具，如SAS企业的EnterpriseMiner、IBM企业的IntellientMiner以及SPSS企业的Clementine等应用都十分广泛。企业在实际工作过程中，往往会利用数据源和数据预处理工具进行数据定型和更新管理，并且应用聚类分析模块、决策树分析模块以及关联分析算法等，借助数据挖掘技术对相关数据进行处理。
2档案信息管理系统计算机数据仓库的建立
2.1客户需求单元
为了充分发挥档案信息管理系统的优势，要结合客户的实际需求建立完整的处理框架体系。在数据库体系建立中，要适应迭代式处理特征，并且从用户需求出发整合数据模型，保证其建立过程能按照整体规划有序进行，且能按照目标和分析框架参数完成操作。首先，要确立基础性的数据仓库对象，由于是档案信息管理，因此，要集中划分档案数据分析的主题，并且有效录入档案信息，确保满足档案的数据分析需求。其次，要对日常工作中的用户数据进行集中的挖掘处理，从根本上提高数据仓库分析的完整性。
(1)确定数据仓库的基础性用户，其中，主要包括档案工作人员和使用人员，结合不同人员的工作需求建立相应的数据仓库。
(2)档案工作要利用数据分析和档案用户特征分析进行分类描述。
(3)确定档案的基础性分类主题，一般而言，要将文书档案归档状况、卷数等基础性信息作为分类依据。
2.2数据库设计单元
在设计过程中，要针对不同维度建立相应的参数体系和组成结构，并且有效整合组成事实表的主键项目，建立框架结构。
第一，建立事实表。事实表是数据模型的核心单元，主要是记录相关业务和统计数据的表，能整合数据仓库中的信息单元，并且提升多维空间处理效果，确保数据储存过程切实有效。(1)档案管理中文书档案目录卷数事实表:事实表主键，字段类型Int，字段为Id;文书归档年份，字段类型Int，字段为Gdyear_key;文书归档类型，字段类型Int，字段为Ajtm_key;文书归档单位，字段类型Int，字段为Gddw_key;文书档案生成年份，字段类型Int，字段为Ajscsj_key，以及文书档案包括的文件数目。(2)档案管理中文书档案卷数事实表:事实表主键，字段类型Int，字段为Id;文书归档利用日期，字段类型Int，字段为Date_key;文书归档利用单位，字段类型Int，字段为Dw_key;文书归档利用类别，字段类型Int，字段为Dalb_key;文书归档利用年份，字段类型Int，字段为Dayear_key等[1]。
第二，建立维度表，在实际数据仓库建立和运维工作中，提高数据管理效果和水平，确保建立循环和反馈的系统框架体系，并且处理增长过程和完善过程，有效实现数据库模型设计以及相关维护操作。首先，要对模式的基础性维度进行分析并且制作相应的表，主要包括档案年度维表、利用方式维表等。其次，要建构数据库星型模型体系。最后，要集中判定数据库工具，保证数据库平台在客户管理工作方面具备必须的优势，集中制订商务智能解决方案，保证集成环境的稳定性和数据仓库建模的效果，真正提高数据抽取以及转换工作的实际水平。需要注意的是，在全面整合和分析处理数据的过程中，要分离文书档案中的数据，相关操作如下:
deletefromdaggdtemp//删除临时表中的数据
Chcount=dag1.importfile(dbo.uwswj)//将文书目录中数据导出到数据窗口
Dag1.update//将数据窗口中的数据保存到临时表
相关技术人员要对数据进行有效处理，以保证相关数据合并操作、连接操作以及条件性拆分操作等都能按照数据预处理管理要求合理化进行，从根本上维护数据处理效果。
2.3多维数据模型建立单元
在档案多维数据模型建立的过程中，相关技术人员要判定联机分析处理项目和数据挖掘方案，整合信息系统中的数据源、数据视图、维度参数以及属性参数等，保证具体单元能发挥其实际作用，并且真正发挥档案维表的稳定性、安全性优势。
第一，档案事实表中的数据稳定，事实表是加载和处理档案数据的基本模块，按照档案目录数据表和档案利用状况表分析和判定其类别和归档时间，从而提高数据独立分析水平。一方面，能追加有效的数据，保证数据仓库信息的基本质量，也能追加时间判定标准，能在实际操作中减少扫描整个表浪费的时间，从根本上提高实际效率。另一方面，能删除数据，实现数据更新，检索相关关键词即可。并且也能同时修改数据，维护档案撤出和档案追加的动态化处理效果。
第二，档案维表的安全性。在维表管理工作中，档案参数和数据的安全稳定性十分关键，由于其不会随着时间的推移出现变化，因此，要对其进行合理的处理和协调。维表本身的存储空间较小，尽管结构发生变化的概率不大，但仍会对代表的对象产生影响，这就会使得数据出现动态的变化。对于这种改变，需要借助新维生成的方式进行处理，从而保证不同维表能有效连接，整合正确数据的同时，也能对事实表外键进行分析[2]。
3档案信息管理系统计算机数据仓库的实现
3.1描述需求
随着互联网技术和数据库技术不断进步，要提高档案数字化水平以及完善信息化整合机制，加快数据库管控体系的更新，确保设备存储以及网络环境一体化水平能满足需求，尤其是在档案资源重组和预测项目中，只有从根本上落实数据挖掘体系，才能为后续信息档案管理项目升级奠定坚实基础。另外，在数据表和文书等基础性数据结构模型建立的基础上，要按照规律制定具有个性化的主动性服务机制。
3.2关联计算
在实际档案分析工作开展过程中，关联算法描述十分关键，能对某些行为特征进行统筹整合，从而制定分析决策。在进行关联规则强度分析时，要结合支持度和置信度等系统化数据进行综合衡量。例如，档案数据库中有A和B两个基础项集合，支持度为P(A∪B)，则直接表述了A和B在同一时间出现的基础性概率。若是两者出现的概率并不大，则证明两者之间的关联度较低。若是两者出现的概率较大，则说明两者的关联度较高。另外，在分析置信度时，利用Confidence(A→B)=(A|B)，也能有效判定两者之间的关系。在出现置信度A的状况下，B的出现概率则是整体参数关系的关键，若是置信度的数值到达100%，则直接证明A和B能同一时间出现。
3.3神经网络算法
除了要对档案的实际资料进行数据分析和数据库建构，也要对其利用状况进行判定，目前较为常见的利用率分析算法就是神经网络算法，其借助数据分类系统判定和分析数据对象。值得注意的是，在分类技术结构中，要结合训练数据集判定分类模型数据挖掘结构。神经网络算法类似于人脑系统的运行结构，能建立完整的信息处理单元，并且能够整合非线性交换结构，确保能凭借历史数据对计算模型和分类体系展开深度分析[3]。
3.4实现多元化应用
在档案管理工作中应用计算机数据挖掘技术，能对档案分类管理予以分析，保证信息需求分类总结工作的完整程度。尤其是档案使用者在对档案具体特征进行差异化分析的过程中，能结合不同的元素对具体问题展开深度调研。一方面，计算机数据挖掘技术借助决策树算法处理规则化的档案分析机制。在差异化训练体系中，要对数据集合中的数据进行系统化分析以及处理，确保构建要求能适应数据挖掘的基本结构[4]。例如，档案管理人员借助数据挖掘技术能整合档案使用人员长期浏览与关注的信息，并且能集中收集和汇总间隔时间、信息查询停留时间等，从而建构完整的数据分析机制，有效向其推送或者是带给便捷化查询服务，保证档案管理数字化水平的提高。另一方面，在档案收集管理工作中应用数据挖掘技术，主要是对数据信息进行分析，结合基本结果建立概念模型，保证模型以及测试样本之间的比较参数贴合标准，从而真正建立更加系统化的分类框架体系。
4结语
总而言之，在档案管理工作中应用数据挖掘技术，能在准确判定用户需求的同时，维护数据处理效果，并且减少档案数字化的成本，为后续工作的进一步优化奠定坚实基础。并且，数据库的建立，也能节省经费和设备维护成本，真正实现数字化全面发展的目标，促进档案信息管理工作的长效进步。
参考文献
[1]曾雪峰.计算机数据挖掘技术开发及其在档案信息管理中的运用研究[J].科技创新与应用，(9):285.
[2]王晓燕.数据挖掘技术在档案信息管理中的应用[J].兰台世界，(23):25-26.
[3]韩吉义.基于数据挖掘技术的高校图书馆档案信息管理平台的构筑[J].山西档案，(6):61-63.
[4]哈立原.基于数据挖掘技术的高校图书馆档案信息管理平台构建[J].山西档案，2016(5):105-107.
篇9：数据挖掘论文
题目：机器学习算法在数据挖掘中的应用
摘要：随着科学技术的快速发展，各种新鲜的事物和理念得到了广泛的应用。其中机器学习算法就是一则典型案例——作为一种新型的算法，其广泛应用于各行各业之中。本篇论文旨在探讨机器学习算法在数据挖掘中的具体应用，我们利用庞大的移动终端数据网络，加强了基于GSM网络的户外终端定位，从而提出了3个阶段的定位算法，有效提高了定位的精准度和速度。
关键词：学习算法;GSM网络;定位;数据;
移动终端定位技术由来已久，其主要是利用各种科学技术手段定位移动物体的精准位置以及高度。目前，移动终端定位技术主要应用于军事定位、紧急救援、网络优化、地图导航等多个现代化的领域，由于移动终端定位技术能够带给精准的位置服务信息，所以其在市场上还是有较大的需求的，这也为移动终端定位技术的优化和发展，带给了推动力。随着通信网络普及，移动终端定位技术的发展也得到了一些帮忙，使得其定位的精准度和速度都得到了全面的优化和提升。同时，传统的定位方法结合先进的算法来进行精准定位，目前依旧还是有较大的进步空间。在工作中我选取机器学习算法结合数据挖掘技术对传统定位技术加以改善，取得了不错的效果，但也遇到了许多问题，例如:使用机器学习算法来进行精准定位暂时无法满足更大的区域要求，还有想要利用较低的设备成本，实现得到更多的精准定位的要求比较困难。所以本文对机器学习算法进行了深入的研究，期望能够帮忙其更快速的定位、更精准的定位，满足市场的需要。
1数据挖掘概述
数据挖掘又名数据探勘、信息挖掘。它是数据库知识筛选中十分重要的一步。数据挖掘其实指的就是在超多的数据中透过算法找到有用信息的行为。一般状况下，数据挖掘都会和计算机科学紧密联系在一齐，透过统计集合、在线剖析、检索筛选、机器学习、参数识别等多种方法来实现最初的目标。统计算法和机器学习算法是数据挖掘算法里面应用得比较广泛的两类。统计算法依靠于概率分析，然后进行相关性决定，由此来执行运算。
而机器学习算法主要依靠人工智能科技，透过超多的样本收集、学习和训练，能够自动匹配运算所需的相关参数及模式。它综合了数学、物理学、自动化和计算机科学等多种学习理论，虽然能够应用的领域和目标各不相同，但是这些算法都能够被独立使用运算，当然也能够相互帮忙，综合应用，能够说是一种能够“因时而变”、“因事而变”的算法。在机器学习算法的领域，人工神经网络是比较重要和常见的一种。因为它的优秀的数据处理和演练、学习的潜力较强。
而且对于问题数据还能够进行精准的识别与处理分析，所以应用的频次更多。人工神经网络依靠于多种多样的建模模型来进行工作，由此来满足不同的数据需求。综合来看，人工神经网络的建模，它的精准度比较高，综合表述潜力优秀，而且在应用的过程中，不需要依靠专家的辅助力量，虽然仍有缺陷，比如在训练数据的时候耗时较多，知识的理解潜力还没有到达智能化的标准，但是，相对于其他方式而言，人工神经网络的优势依旧是比较突出的。
2以机器学习算法为基础的GSM网络定位
2.1定位问题的建模
建模的过程主要是以支持向量机定位方式作为基础，把定位的位置栅格化，面积较小的栅格位置就是独立的一种类别，在定位的位置内，我们收集数目庞大的终端测量数据，然后利用计算机对测量报告进行分析处理，测量栅格的距离度量和精准度，然后对移动终端栅格进行预估决定，最终利用机器学习进行分析求解。
2.2采集数据和预处理
本次研究，我们采用的模型对象是我国某一个周边长达10千米的二线城市。在该城市区域内，我们测量了四个不同时间段内的数据，为了保证机器学习算法定位的精准性和有效性，我们把其中的三批数据作为训练数据，最后一组数据作为定位数据，然后把定位数据周边十米内的前三组训练数据的相关信息进行清除。一旦确定某一待定位数据，就要在不同的时间内进行测量，按照测量出的数据信息的经纬度和平均值，再进行换算，最终，得到真实的数据量，提升定位的速度以及有效程度。
2.3以基站的经纬度为基础的初步定位
用机器学习算法来进行移动终端定位，其复杂性也是比较大的，一旦区域面积增加，那么模型和分类也相应增加，而且更加复杂，所以，利用机器学习算法来进行移动终端定位的过程，会随着定位区域面积的增大，而耗费更多的时间。利用基站的经纬度作为基础来进行早期的定位，则需要以下几个步骤:要将边长为十千米的正方形分割成一千米的小栅格，如果想要定位数据集内的相关信息，就要选取对边长是一千米的小栅格进行计算，而如果是想要获得边长一千米的大栅格，就要对边长是一千米的栅格精心计算。
2.4以向量机为基础的二次定位
在完成初步定位工作后，要确定一个边长为两千米的正方形，由于第一级支持向量机定位的区域是四百米，定位输出的是以一百米栅格作为中心点的经纬度数据信息，相对于一级向量机的定位而言，二级向量机在定位计算的时候难度是较低的，更加简便。后期的预算主要依靠决策函数计算和样本向量机计算。随着栅格的变小，定位的精准度将越来越高，而由于增加分类的问题数量是上升的，所以，定位的复杂度也是相对增加的。
2.5以K-近邻法为基础的三次定位
第一步要做的就是选定需要定位的区域面积，在二次输出之后，确定其经纬度，然后依靠经纬度来确定边长面积，这些都是进行区域定位的基础性工作，紧之后就是定位模型的训练。以K-近邻法为基础的三次定位需要的是综合训练信息数据，对于这些信息数据，要以大小为选取依据进行筛选和合并，这样就能够减少计算的重复性。当然了，选取的区域面积越大，其定位的速度和精准性也就越低。
3结语
近年来，随着我国科学技术的不断发展和进步，数据挖掘技术愈加重要。根据上面的研究，我们证明了，在数据挖掘的过程中，应用机器学习算法具有举足轻重的作用。作为一门多领域互相交叉的知识学科，它能够帮忙我们提升定位的精准度以及定位速度，能够被广泛的应用于各行各业。所以，对于机器学习算法，相关人员要加以重视，不断的进行改良以及改善，切实的发挥其有利的方面，将其广泛应用于智能定位的各个领域，帮忙我们解决关于户外移动终端的定位的问题。
参考文献
[1]陈小燕，CHENXiaoyan.机器学习算法在数据挖掘中的应用[J].现代电子技术，2015，v.38;No.451(20):11-14.
[2]李运.机器学习算法在数据挖掘中的应用[D].北京邮电大学，2014.
[3]莫雪峰.机器学习算法在数据挖掘中的应用[J].科教文汇，2016(07):175-178.
篇10：数据挖掘论文
数据挖掘在电力调度自动化系统的运用
关键词：数据挖掘；电力调度自动化系统；周期性关联规则挖掘算法
摘要：电力调度自动化系统对电力数据的收集和整理工作质量有着较高要求，而为了满足这一要求近年来数据挖掘技术日渐受到电力行业重视，基于此，文章就数据挖掘技术进行了简单介绍，并对数据挖掘在电力调度自动化系统中的应用进行了深入论述，期望论述资料能够为相关业内人士带来必须启发。
前言
电力数据收集、整理质量直接影响电力调度自动化系统的控制和管理水平，但由于很多价值较高的数据信息往往位于隐藏的数据之中，这就使得传统方法不能较好满足电力调度自动化系统需要，而为了解决这一问题，正是本文就数据挖掘在电力调度自动化系统中应用展开具体研究的原因所在。
1数据挖掘技术
在大数据时代到来的这天，数据挖掘技术能够从海量数据信息中准确找到所求信息，因此本文将数据挖掘技术视作“采用有效工具和措施从海量数据库中提取数据和模型关系”的技术，由此企业的决策能够得到充足的决定依据。为了更直观了解数据挖掘技术，本文将数据挖掘的过程和步骤概括为以下几个方面：（1）确定业务对象。确定业务对象属于数据挖掘过程的基础工作，这一过程的实质是了解业务问题。（2）准备数据。透过选取数据、数据预处理、转换数据三个层面的工作，即可完成针对于挖掘算法的分析模型构建，并最终完成必须领域的数据挖掘。
2数据挖掘在电力调度自动化系统中的应用
2.1应用方式
神经网络、灰色分析法、关联规则均能够用于电力调度自动化系统的数据挖掘，具体应用如下所示。
（1）神经网络。作为应用较为广泛的一种人工智能研究方法，神经网络早已在我国实现了较为广泛的应用，电力调度自动化系统的数据挖掘也是其应用的重要领域，由于数据自行处理、数据分布存储、高度容错性是神经网络的应用优势所在，这就使得神经网络较为适用于模糊、不完整、不准确数据的处理。在电力调度自动化系统的数据挖掘中，神经网络主要透过关联分析的方式实现数据逻辑处理，具体处理能够分为以下几个方面：a.整合统一基础数据。由于电力调度自动化系统包含的数据具备庞大复杂、种类繁多的特点，因此神经网络的应用需要透过整合统一使相关数据构成结构模型，透过神经网络系统实现数据统一管理。b.实现不同环节电力调度的关联。应用数据挖掘神经网络方法整理不同环节的电流状态和参数，并保证相关数据信息的整合性，即可实现不同环节电力调度的关联。c.分析与决策。结合神经网络整理的整合数据，即可开展分析、决策以及数据共享。
（2）灰色分析法。灰色分析法能够较好分析电力调度过程出现的不完整数据，但不适用于较为庞大的数据是该数据挖掘方法存在的不足。一般状况下，灰色分析法的应用需要深入了解设备数据参数，如用户用电状况预测、母线负荷数据值、电力销售状况预测等，结合分析确定电力调度边界电量，即可提升数据收集的可靠性，电力调度自动化系统的运行也将由此获得较为有力的支持。
（3）关联规则。作为数据挖掘的重要分支，关联规则能够透过发觉超多数据项集之间的搞笑关联和相互联系实现信息的高质量分析，刚刚提到的神经网络严格好处上也属于关联规则范畴，但是本文关于关联规则的研究主要围绕周期性关联规则挖掘算法展开。周期性关联规则挖掘算法具备扫描数据库次数较少、避免扫描数据库的时间开销、连接程序中相同项目的比较次数较少、数据项集频度统计速度较高等优势，由此实现的周期性数据集挖掘、关联规则挖掘便能够大大降低电力调度自动化系统的事故发生概率。值得注意的是，本文研究的周期性关联规则挖掘算法结合了蚁群算法，这是由于原算法使用了超多的搜索操作、分类检索和路径检索，蚁群算法下走过的路上会留下信息素，这就使得较短路径上的信息素浓度较高，结合负信息素理论，即可保证有信息素的地方蚂蚁不能走过。如使用表1所示的事务数据库D（部分），即可结合时态事务数据库D分类数据集改善、每一个分类数据集周期性数据集挖掘改善，以数据项A分类为例，即可求得表2所示的时态属性差，由此开展更深入计算则能够更深入了解周期性关联规则挖掘算法的思想，也能够认识到蚁群算法的重要性。
2.2应用实践
为提升研究实践价值，本文围绕周期性关联规则挖掘算法建立了基于周期性关联规则挖掘的数据分析系统，这一系统的建立过程如下所示。
（1）开发平台选取。结合系统功能需要，选取了微软的平台作为主要系统开发平台，该平台具备的强大数据库访问潜力、扩展丰富等特点，能够较好满足系统开发需要。
（2）基于数据桥的数据集成模块设计。思考到我国当下电力事业的数据集成标准较为复杂、混乱，系统设计采用了自己的数据集成方法，同时应用了清晰数据清洗策略，由此即可实现不完整数据、重复数据、错误数据三类脏数据的清洗，数字数据不完整、日期数据不完整、错误日期型数据、重复数据等仅属于清洗资料，其中除重复数据不予处理外，其他数据均采用修补空值和默认值的方式，如数字数据不完整采用“补0，补null，默认值”的清洗策略。此外，无类型文件数据集成、数据库数据集成、异构数据库数据集成也是这一环节设计的重要资料[3]。
（3）数据库管理模块设计。采用微软公司的SQLServer数据库系统，由此数据库管理被分为层次数建模、数据表管理、数据表导出三部分，其中数据表管理包含数据管理、结构管理、删除三方面功能，而数据表导出则包括文本文件、Excel文件、Access文件、Xml文件、其他数据库五部分资料。
（4）数据分析功能模块设计。数据分析功能模块由同期数据分析、周期性数据分析、数据预警分析、数据关联分析四部分组成，各部分设计如下所示：a.同期数据分析模块设计。该模块的运行流程主要由负荷数据、网损数据、力率数据、有功总加数据比较组成，分析流程能够概括为：“输入所有比较条件→合法→根据条件生成SQL语句→显示查询结果→打印比较图像”。b.周期性数据分析模块设计。围绕报警周期性、负荷周期性、遥测周期性三方面开展数据挖掘，即可完成该模块设计。c.数据预警分析模块设计。分析流程为：“初始化数据集及参数→输入预警分析参数→合法→分析预测→决定预测类型→有无推荐→输出报警类型和推荐→输出报警类型”。d.数据关联分析模型设计。采用默认用户手动输入数据集方法，程序流程为：“初始化已有周期性数据集→输入参数→合法？→数据集交叉？→计算Conf、Sup→计算下一对数据集→完成”。
3结束语
数据挖掘能够较好地服务于电力调度自动化系统。而在此基础上，本文研究建立的基于周期性关联规则挖掘的数据分析系统，则证明了研究的实践价值。因此，在相关领域的理论研究和实践探索中，本文资料能够发挥必须参考作用。
参考文献：
[1]王谦，李烽.电力调度的自动化网络安全分析及实现[J].电子技术与软件工程，2017（21）：116.
[2]刘宾，朱亚奇，吴莎.数据挖掘在电力调度自动化系统中的应用[J].电子技术与软件工程，2017（20）：158.
[3]曹铁生.电力调度自动化系统应用现状与发展趋势研究分析[J].硅谷，2014，7（23）：74+76.
[4]周洋.数据挖掘在电力调度自动化系统中的应用解析[J].科技创新与应用，2017（35）：149-150.
[5]李梦鸣.大数据挖掘平台在电力运营监测工作的应用[J].科技创新与应用，2016（26）：21-22.
