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数字化会计人才数据挖掘能力研

究

摘要：大数据技术的迅猛发展，对会计人员职业能力提出新的要求。本

文分析了大数据时代对会计职业能力框架的影响，提出高校会计专业应调整专业

培养目标，加快课程改革，开设数据挖掘课程。针对数据挖掘课程内容多理论深

而学生基础弱的问题，提出重构信息技术课程体系，增加统计学、编程语言、数

据挖掘类课程，突出数据挖掘应用能力培养，建设数据挖掘教学资源库等教学改

革建议。

关键词：数据挖掘；会计专业；大数据；职业能力

大数据已经成为当今世界重要的发展领域。2015年8月国务院发布了

《促进大数据发展行动纲要》，指出数据已成为“国家基础性战略资源”，纲要旨

在全面推进我国大数据发展和应用，加快建设数据强国。接着党的十八届五中全

会提出实施国家大数据战略，十九大报告则进一步强调，要推动互联网“、大数

据、人工智能和实体经济深度融合”。财政部《会计改革与发展“十三五”规划纲

要》中也随之提出，要“密切关注大数据、‘互联网+’发展对会计工作的影响，

及时完善相关规范。”大数据技术的发展，对会计既是挑战也是机遇。越来越多

的会计工作逐渐被信息系统所替代，但同时，大数据时代也衍生出数据分析等新

的岗位。这些岗位不仅要求掌握传统会计知识，还要求具备数据采集、数据清洗、

数据挖掘等知识和技能。面对大数据时代对会计人员提出的新要求，高校会计专

业必须在课程体系中增加数据挖掘课程模块，培养学生数据分析能力，适应社会

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发展的需要。

一、文献回顾

在今天的大数据时代，许多先进的管理思想与信息技术，如企业资源

规划（ERP）、制造执行系统（MES）、供应链管理（SCM）、客户关系管理（CRM）

等，相继在企业中应用，这些信息系统里积累了大量的原始数据，而这些数据主

要用于业务处理，由于数据量庞大，几乎不可能做到靠人工逐条查看数据并从中

找到有价值的信息。数据挖掘技术因此应运而生。从广义上讲，数据挖掘是从大

量的、不完整的、有噪声的随机数据中提取出隐含的、有用的信息和知识的过程。

它源于数据库理论，是融合了机器学习、人工智能、现代统计学的交叉学科。在

会计领域中，学界和业界研究和探索了数据挖掘在会计舞弊的识别、客户贡献率

评价、成本管理、企业危机预警等领域应用的可行性和有效性，探讨了在会计信

息系统中引入数据挖掘、将数据挖掘工具用于会计决策支持系统的可行性，同时

也对大数据时代数据挖掘技术对管理会计变革的影响进行了探讨和展望。在以往

数据挖掘课程教学实践中，往往存在课程内容多、理论性强，实践教学使用的数

据量小、操作难度大，学时少，传统教学形式效果差等问题。针对这些问题，相

关学者也提出了一些建设