具体描述
《会计研究中的数据挖掘方法》以数据挖掘方法为主线，首先简要介绍数据挖掘的基本概念和应用范围；其次介绍常用的数据挖掘研究方法，包括聚类、关联规则分析、决策树、前溃型神经元网络、遗传学习等；最后运用数据挖掘技术对财务报告的信息含量、会计信息使用模式、贷款企业财务特征、基于审计角度的财务报表特征、企业财务绩效评等问题进行了深入的研究。《会计研究中的数据挖掘方法》运用数据挖掘方法研究会计领域中的重要问题，对于从不同角度认识、理解和应用会计信息作出了有益的探索，所形成的研究成果对于解读会计信息、完善会计准则、规范企业会计行为不无裨益。
创新驱动：管理决策中的大数据分析实践 本书旨在为现代企业管理者、战略规划师以及数据分析专业人士提供一套系统、前沿且实用的管理决策优化工具箱。它聚焦于如何高效、准确地从海量、多源的商业数据中提炼出可操作的洞察，从而驱动企业在市场竞争中的创新与增长。 第一部分：数据驱动决策的战略基石 在当今瞬息万变的商业环境中，数据已不再是简单的记录工具，而是企业核心竞争力的源泉。本部分将深入剖析数据驱动型组织的构建要素、决策科学的基础理论以及大数据在不同管理职能中的战略定位。 第一章：重塑企业决策范式 从经验到证据的飞跃： 探讨传统基于直觉和经验的决策模式的局限性，阐述现代管理学如何向量化分析和实证研究转型。 大数据的本质与特征在管理学中的映射： 详细解析数据的“4V”特性（Volume, Velocity, Variety, Veracity）如何具体影响企业的人力资源、市场营销、供应链及财务管理流程。 数据伦理与合规性挑战： 讨论在利用客户和运营数据时，必须遵循的隐私保护法规（如GDPR、CCPA等）以及建立内部数据治理框架的重要性。 决策成熟度模型（DMM）： 介绍如何评估组织当前的数据使用水平，并规划通往完全数据驱动型企业的路径图。 第二章：管理分析体系的架构设计 构建企业数据中台（Data Fabric）： 阐述整合异构数据源（如ERP、CRM、物联网设备数据）的必要性与技术实现路径。 分析能力的层次划分： 区分描述性分析（发生了什么）、诊断性分析（为什么发生）、预测性分析（将发生什么）和规范性分析（应该做什么）在企业价值链中的应用场景。 BI与先进分析的集成： 探讨如何将商业智能（BI）报告体系与机器学习等高级分析模型无缝对接，确保分析结果能够快速转化为业务行动。 关键绩效指标（KPI）的科学构建： 讲解如何避免“指标陷阱”，设计真正反映业务健康状况和战略进度的“北极星指标”体系。 第二部分：市场营销与客户体验的深度挖掘 本部分聚焦于如何利用数据洞察来理解、预测和影响客户行为，实现个性化营销和提升客户生命周期价值（CLV）。 第三章：客户行为建模与细分 RFM模型的高级应用与扩展： 超越基础的最近一次购买、频率和金额，引入互动深度、渠道偏好等维度，构建更精细的客户分层。 聚类分析在客户群体发现中的应用： 运用K-Means、DBSCAN等算法，识别传统市场调研难以发现的隐性客户群体及其特征。 客户流失预警系统（Churn Prediction）： 建立基于时间序列和生存分析的流失模型，识别高风险客户，并设计干预策略。 个性化推荐引擎的构建： 深入探讨协同过滤、基于内容的推荐以及深度学习推荐模型（如深度矩阵分解）在电商和内容平台中的实际部署。 第四章：价格策略优化与需求预测 弹性定价与动态定价机制： 分析市场竞争、库存水平、时间因素如何影响产品价格敏感度，并利用回归模型预测最优价格点。 销量预测的多元化方法： 结合宏观经济指标、季节性趋势、促销活动数据，运用ARIMA、Prophet及机器学习回归模型进行精准需求预测。 促销活动效果量化评估（Lift Analysis）： 设计A/B测试框架，科学评估不同促销手段对销售额和利润的净增益。 第三部分：运营效率与供应链的智能化管理 本部分关注如何通过数据分析优化企业的内部流程，降低运营成本，并增强供应链的韧性与响应速度。 第五章：供应链的透明化与风险管理 库存优化的精益方法： 运用随机过程模型和模拟技术，确定安全库存水平，平衡缺货成本与持有成本。 物流路径优化与“最后一公里”效率： 介绍图论算法（如旅行商问题求解）在配送网络规划中的应用，以及地理信息系统（GIS）在物流选址中的作用。 供应商绩效的量化评估： 建立多标准决策分析（MCDA）模型，综合考量交货时间、质量合格率、合规记录等，对供应商进行动态评级。 中断风险的早期识别： 结合外部新闻、天气数据和历史事件，构建供应链中断的概率预测模型。 第六章：人力资源分析（People Analytics）的实战 人才招聘的效率分析： 评估不同招聘渠道的投资回报率（ROI），优化简历筛选流程。 员工敬业度与绩效的关联性研究： 利用结构化和非结构化数据（如内部沟通记录的文本分析），探究影响员工满意度和产出的关键因素。 离职预测与继任者规划： 建立员工离职倾向模型，为关键岗位的平稳过渡提供数据支持。 第四部分：财务健康与风险控制的量化视角 本部分将分析数据分析如何深化对企业财务状况的理解，改进预算编制、识别欺诈行为并优化资本配置。 第七章：基于数据的财务绩效诊断 滚动预算与情景规划： 摒弃僵硬的年度预算，采用基于业务驱动因素的滚动预测，并模拟不同市场情景下的财务影响。 营运资本效率的细致分析： 深入探究应收账款周转天数、存货周转率背后的驱动因素，并提出针对性的优化建议。 资本支出（CAPEX）的效益评估： 运用净现值（NPV）和内部收益率（IRR）的敏感性分析，量化评估重大投资项目的潜在回报和风险敞口。 第八章：舞弊检测与信用风险评估 异常检测在内控中的应用： 介绍如何利用统计过程控制（SPC）和孤立森林（Isolation Forest）等技术，实时监控发票、报销和采购数据中的异常模式。 信用风险评分模型的构建： 结合财务比率、宏观经济变量和历史违约记录，构建企业或个人的信用违约概率（PD）模型。 文本挖掘在尽职调查中的应用： 分析财报附注、法律文件和新闻报道中的关键负面信号，辅助投资决策。 第五部分：实施与前瞻：构建数据治理文化 成功的分析依赖于坚实的数据基础和正确的组织文化。本部分将指导读者如何将分析成果落地，并展望未来的技术趋势。 第九章：从洞察到行动的转化机制 分析报告的沟通艺术： 强调“讲故事”而非仅仅呈现数字的重要性，学习如何将复杂的模型结果转化为业务部门易于理解的决策建议。 建立反馈闭环系统： 设计流程确保分析模型的预测结果与实际业务结果进行比对，持续校准和改进模型精度。 业务人员与数据科学家的协作模式： 探讨如何搭建跨职能团队（Analytic Translator），弥合业务理解与技术实施之间的鸿沟。 第十章：数据分析的未来趋势与管理者的应对 自动化分析（AutoML）的潜力与局限： 探讨自动化机器学习工具如何降低分析门槛，并指出其在特定复杂业务问题中的局限性。 可解释性人工智能（XAI）在决策中的必要性： 讨论为何在金融、医疗等高风险领域，模型的可解释性比单纯的预测精度更为关键。 打造数据驱动的创新文化： 强调高层领导对数据文化的承诺、持续的员工培训以及对“快速失败、快速学习”的容忍度，是组织长期成功的关键。 本书特色： 案例驱动： 每个章节都配有来自不同行业的真实案例分析，展示理论如何转化为实际业务价值。 方法论严谨： 涵盖了从经典统计方法到前沿深度学习的多种分析工具，并明确指出每种方法的适用场景。 关注落地： 强调分析成果的部署、沟通和价值实现，而非仅停留在模型的构建层面。 《创新驱动：管理决策中的大数据分析实践》是每一位渴望在复杂商业环境中保持领先地位的管理者、总监及分析师的案头必备参考书。
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