1、“.....第类是机器产生的数据，现在很多前端的数据收集系统已经实现了而预测未来新兴产品的市场。指向性分析学提供了企业成本与时间质量以及性能和服务等因素之间的最佳解决方案。企业非常注重提高客户的满意度，这就要求企业能够更快地响应客户的要求，提高产品的质量，提供更好的性能和服务，但是这些都面临着预算约束。管理者通过制定资本与劳动力的投入策略来提高顾客的满意度和忠诚度，而这是系列复杂的决策，通过指向性分析得到各种方案可能的结果，进而选择最优方案。将描述性分析学和预测性分析学结合使用，管理会计师可以向管理层提供回答各种问题的决策相关信息。比如我们衡量社会媒体数据实施有效的分析技术文本挖掘等使管理会计师能够进行即时分析，并协助管理层做出适当的客户策略。大数据分析在管理会计的应用分析摘要大智移云背景下，数据的深度挖掘在管理会计中发挥着越来越重要的作用......”。

2、“.....为企业数据分析提供了新思路。为更好地应用分析学，并将战略融入到企业的各项活动，文章提出在企业中，以平衡计分卡为框架，对其各视角应用分析学的方法，从而使企业的数据分析时刻围绕着企业战略展开，强化管理会计对企业决策的预测分析算法例如支持向量机人工神经网络遗传算法对数回归时间序列分析层次分析法利用内部历史数据或外部网站数据进行估计。例如管理会计师可以用内部数据训练人工神经网络模型，对收到顾客订单到交付产品或服务之间的时间间隔进行预测，这将有助于协调企业各部门之间的合作，并协助管理者调整公司战略。在互联网背景下，电商后台数据库中存在着大量文本形式的用户评论，采用文本挖掘不仅可以得到用户对产品的评价，还可以对用户未来需求产品的特性进行预测，进而预测未来新兴产品的市场......”。

3、“.....描述性分析学可以解释公司重视创新的程度和在新的挑战下员工如何学习。例如，可以用研究开发费用与总费用的比率来衡量企业对开发新产品或服务的重视程度。文本挖掘和可视化方法可以用来评估展示学习进展。系统的实施需要对使用的员工进行培训，利用描述性分析工具可以呈现系统的学习进度，从而管理会计师可以监督员工的学习效率。企业的可持续发展是创新和学习关注的重点，这就需要企业必须了解当前活动可能对价值创造过程产生的影响。新技术带来的收益和成本流程改造后对事务处理效率用的比率来衡量企业对开发新产品或服务的重视程度。文本挖掘和可视化方法可以用来评估展示学习进展。系统的实施需要对使用的员工进行培训，利用描述性分析工具可以呈现系统的学习进度，从而管理会计师可以监督员工的学习效率。企业的可持续发展是创新和学习关注的重点，这就需要企业必须了解当前活动可能对价值创造过程产生的影响......”。

4、“.....运营成本的变化客户对新产品的接受程度。这些预测有助于管理会计师了解创新和学习的有效性，并据此对员工提供激励。指向技能事务处理复杂性和生产质量之间的最佳解决方案，为决策者提供更具体的决策相关的信息。在内部流程视角，指向性分析工具可以采用目标规划或帕累托优化，将复杂的决策过程转化为优化模型，其中包括来自其他不同视角的描述性和预测性算法提供的信息。学习与成长视角。企业创造价值的关键是提高企业软实力，其中包括人力资源品牌价值等。在学习与成长视角衡量与软实力相关的能力，比如创新改进和学习，衡量指标包括新产品的市场份额和员工培训费用等。企业的成长离不开学习和创新。学习和创新的两种情形可以概括为开发新的减少企业突发事件出现的可能性，也就是说可以预测未来可能发生的事情，做好准备，使其不再是突发事件。具体而言......”。

5、“.....使每个员工对企业内部流程的现状和预期具有更广泛的了解。指向性分析学是根据内部流程描述和预测的分析结果对其进行优化。传统意义上复杂决策是基于经验和简单的描述性统计作出的，管理会计师可以使用指向性分析工具以找出员工技能事务处理复杂性和生产质量之间的最佳解决方案，为决策者提供更具体的决策相关的信息。在内部流程视角，指向性分析工具可以采用。企业中具有各种各样的信息系统，使用流程挖掘可以从实际业务执行日志中发现结构化流程信息，并将其与可视化技术相结合，提供对正在进行工作的全面说明。以员工的技能生产率和其他特征为聚类依据，可以发现高效率的员工并提供奖励，以激励其他员工提高工作效率。预测性分析学在衡量和管理内部流程中起着重要的作用。管理会计师可以基于历史数据建立预测模型，来预测相关因素的未来价值，从而为衡量企业绩效提供监测基准......”。

6、“.....那么就需要确定这种差异是由什么原因造成的。般有目标规划或帕累托优化，将复杂的决策过程转化为优化模型，其中包括来自其他不同视角的描述性和预测性算法提供的信息。学习与成长视角。企业创造价值的关键是提高企业软实力，其中包括人力资源品牌价值等。在学习与成长视角衡量与软实力相关的能力，比如创新改进和学习，衡量指标包括新产品的市场份额和员工培训费用等。企业的成长离不开学习和创新。学习和创新的两种情形可以概括为开发新的产品或服务和采用新的技术。描述性分析学可以解释公司重视创新的程度和在新的挑战下员工如何学习。例如，可以用研究开发费用与总费理论基础大数据。大数据来源广泛，包括博客标签社交网络基于互联网的文本文档视频档案摄影档案科学实验活动记录等。企业中的大数据来源分为类第类是来源于企业中的筹资活动投资活动和经营活动的数据，它们是数据的传统来源。第类是互联网和社交媒体产生的数据......”。

7、“.....但是因为这些数据比较复杂，且大部分数据是非结构化的，需要对其进行文本挖掘，从中提炼出有价值的信息和知识，然后再利用数据挖掘技术和工具进行分析。第类是机器产生的数据，现在很多前端的数据收集系统已经实现了我们的价值主张是什么内部流程视角，分析为了能为客户创造价值，我们需要在哪些流程上高效运营学习与成长视角，考察我们能否继续创造价值图中的框架使平衡计分卡的应用不再局限于衡量企业绩效，还可以通过预测性分析学和指向性分析学对企业未来绩效进行预测和改进，为未来的管理层决策提供重要的数据支持。与此同时，管理会计师处理数据的方式也需要与时俱进，不应再局限于描述性分析和简单的趋势预测。分析学可以简单定义为发掘数据中有意义的规律，是利用分析工具技术以及原理来解决复杂的商业问题。在企业信息强企业价值创造能力，促进企业全面可持续发展。理论基础大数据。大数据来源广泛......”。

8、“.....企业中的大数据来源分为类第类是来源于企业中的筹资活动投资活动和经营活动的数据，它们是数据的传统来源。第类是互联网和社交媒体产生的数据，它们对于企业来说潜在价值最高，但是因为这些数据比较复杂，且大部分数据是非结构化的，需要对其进行文本挖掘，从中提炼出有价值的信息和知识，然后再利用数据挖掘技术和工具进行分析。第类是机器产生性分析工具可以使管理会计师利用描述性和预测性分析的结果，找到解决问题的最优策略或方向。在指向性分析学中机器学习算法可以用于训练模型，以便考虑到客户满意度和销售收入等因素对创新的影响，确定优化策略。企业应用分析学需要在大数据储存分析挖掘可视化的过程中选择适合的软件，采用指向性分析工具可以为企业建立适合自身的大数据管理体系，进行精益管理，全面提升企业的运营效率，增强企业价值创造能力......”。

9、“.....大数据分析在管理会计的应用分析。具体来说，时间质量性能和服务以及成本都可以通过目标规划或帕累托优化，将复杂的决策过程转化为优化模型，其中包括来自其他不同视角的描述性和预测性算法提供的信息。学习与成长视角。企业创造价值的关键是提高企业软实力，其中包括人力资源品牌价值等。在学习与成长视角衡量与软实力相关的能力，比如创新改进和学习，衡量指标包括新产品的市场份额和员工培训费用等。企业的成长离不开学习和创新。学习和创新的两种情形可以概括为开发新的产品或服务和采用新的技术。描述性分析学可以解释公司重视创新的程度和在新的挑战下员工如何学习。例如，可以用研究开发费用与总费产品或服务和采用新的技术。描述性分析学可以解释公司重视创新的程度和在新的挑战下员工如何学习。例如，可以用研究开发费用与总费用的比率来衡量企业对开发新产品或服务的重视程度......”。