多维和数据挖掘模式（多维度数据挖掘）

数据挖掘概念综述

1、数据挖掘概念综述数据挖掘又称从数据库中发现知识（KDD）、数据分析、数据融合（DataFusion）以及决策支持。KDD一词首次出现在1989年8月... 数据挖掘概念综述数据挖掘又称从数据库中发现知识（KDD）、数据分析、数据融合（Data Fusion）以及决策支持。

2、数据挖掘（Data Mining）自1995年在KDD（Knowledge Discover in Database）国际学术会议上由Usama Fayyad首次提出后， 已成为当下最流行的词语之 不仅是因为其炫丽的技术， 它给商业社会带来了无限的影响，尤其是在如银行、电信、保险、交通、零售（如超级市场）等商业领域。

3、不属于。数据挖掘是一门综合性的学科，结合了统计学、机器学习、数据库技术和人工智能等领域的知识和方法，结合了上述领域中的一些技术和方法，用于从大型数据库中提取有用的信息和知识，不属于综述。

数据挖掘技术主要包括哪些

决策树技术。决策树是一种非常成熟的、普遍采用的数据挖掘技术。在决策树里，所分析的数据样本先是集成为一个树根，然后经过层层分枝，最终形成若干个结点，每个结点代表一个结论。神经网络技术。神经网络是通过数学算法来模仿人脑思维的，它是数据挖掘中机器学习的典型代表。

数据挖掘的技术包括： 聚类分析。该技术主要用于发现数据集中的群组结构或模式。聚类通常基于数据的相似性进行分组，同一群内的数据相似度较高，而不同群间的数据相似度较低。这种技术广泛应用于客户细分、市场细分等场景。 关联规则挖掘。该技术用于发现数据集中变量间的有趣关系或关联规则。

数据挖掘涉及的科学领域和技术很多，如统计技术。统计技术对数据集进行挖掘的主要思想是：统计的方法对给定的数据集合假设了一个分布或者概率模型（例如一个正态分布）然后根据模型采用相应的方法来进行挖掘。关联规则 数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。

模式跟踪 模式跟踪是数据挖掘的一项基本技术。它旨在通过识别和监视数据中的趋势或模式，以对业务成果形成智能推断。例如，企业可以用它来识别销售数据的发展趋势。

统计学 统计学是最基本的数据挖掘技术，特别是多元统计分析。 聚类分析和模式识别 聚类分析主要是根据事物的特征对其进行聚类或分类，即所谓物以类聚，以期从中发现规律和典型模式。 决策树分类技术 决策树分类是根据不同的重要特征，以树型结构表示分类或决策集合，从而产生规则和发现规律。

数据挖掘在管理会计中的重要意义

1、一）数据挖掘在管理会计中运用的重要意义 提供有力的决策支持 面对日益激烈的竞争环境，企业管理者对决策信息的需求也越来越高。管理会计作为企业决策支持系统的重要组成部分，提供更多、更有效的有用信息责无旁贷。因此，从海量数据中挖掘和寻求知识和信息，为决策提供有力支持成为管理会计师使用数据挖掘的强大动力。

2、推动管理会计方法的创新均具有重要意义 数据挖掘是从数据当中发现趋势和模式的过程，它融台r现代统计学、知识信息系统、机器学习、决策理论和数据库管理等多学科的知识。

3、数据挖掘（Data Mining）就是从大量数据中发现潜在规律、提取有用知识的方法和技术。因为与数据库密切相关，又称为数据库知识发现（Knowledge Discovery in Databases，KDD） ，就是将高级智能计算技术应用于大量数据中，让计算机在有人或无人指导的情况下从海量数据中发现潜在的，有用的模式（也叫知识）。

4、CMA知识点之数据分析商业智能BI相关概念：（1）大数据通常被用来分析大型数据集的模式和趋势，体现了重大的机遇和挑战；（2）容量、多样性、速度、准确性；（3）结构化数据和非结构化数据。

5、而大数据则是一种技术和方法，主要用于处理大量的数据，以实现数据挖掘、分析和应用。大数据的研究对象并不局限于会计和会计信息管理领域，而是适用于各种领域的数据处理和分析。

6、数据驱动的决策分析。管理会计的核心任务是为企业的决策提供支持。它依靠财务分析、报告和数据挖掘等技术手段，对企业的财务数据和其他相关信息进行深入分析，从而为企业决策者提供有力的数据支持，确保决策的科学性和准确性。 战略导向的管理视角。管理会计不仅仅关注企业的短期利润，更着眼于企业的长远发展。

什么是大数据

1、大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

2、大数据（英语：Bigdata），又称为巨量资料，指的是在传统数据处理应用软件不足以处理的大或复杂的数据集的术语。大数据也可以定义为来自各种来源的大量非结构化或结构化数据。大数据技术是指大数据的应用技术，涵盖各类大数据平台、大数据指数体系等大数据应用技术。

3、大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。