1、“.....编程语言课程不应过分关注编程语言和工程细节，而应该重点关注编程语言在经济和管理领域的应用，培养学生利用等脚本类语言提升工作效率的能力，同时也为使用数据挖掘类工具打下编程基础。在财务中的应用是电子表格类软件，是数据收集整理的常用工具。因具备基础的数据分析性大，多采用平台自带测试数据，数据量小，且已经过数据预处理，涉及环节少，不能体现数据收集与数据预处理环节。学时较少，传统的课堂教学模式效果不如人意，学生主动性不够，在有限课时内达到教学目标难度大。以实践应用能力为导向培养学生数据挖掘能力重构会计专业信息技术课程体系。纵观各高校会计专业课程体系，开设的信息技术的课程并不多，通常只包含计算机基础会计信息系统等课程，这些课程显然已经性大，多采用平台自带测试数据，数据量小，且已经过数据预处理，涉及环节少，不能体现数据收集与数据预处理环节......”。

2、“.....传统的课堂教学模式效果不如人意，学生主动性不够，在有限课时内达到教学目标难度大。数字化会计人才数据挖掘能力研究。结语在大数据技术快速发展的宏观背景下，如何培养引进数字化会计人才，已经成为企业提升竞争力的重要环节，在培养人才过程中，要对如何提升会计人才数据挖掘能力数字化会计人才数据挖掘能力研究基础与编程能力偏弱，在经管类专业开设数据挖掘课程，无论是对教师还是学生都是个具有挑战性的任务。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。年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。接着党的十届中全会提出实施国家大数据战略，十大报告则进步强调，要‚推动收集整理和分析数据的方法科学，是数据分析数据挖掘和机器学习的理论基础。无论是宏观经济管理企业的经营决策......”。

3、“.....具备定的统计学基础理论也有助于学生更好地适应未来的工作。课程内容应偏重于数据分析和常用统计模型的应用，避免繁琐的数学推导。商业数据分析与挖掘数据挖掘在公司运营中的应用场景包括企业经营情况评估员工管理生产流程监管产品结构优化新产品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，相关学者也提出了些建设性的意见，而传统数据挖掘课程的教学内容与实践环节针对的是计算机统计学等专业的学生，而经管类专业学生的数学用的数据库系统只需符合标准具备数据仓库功能即可，等商业数据库或者等开源数据库均可，但应考虑与后续数据挖掘课程的衔接......”。

4、“.....编程语言课程不应过分关注编程语言和工程细节，而应该重点关注编程语言在经济和管理领域的应用，培养学生利用等脚本类语言提升工作效率教学实践中，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，相关学者也提出了些建设性的意见，而传统数据挖掘课程的教学内容与实践环节针对的是计算机统计学等专业的学生，而经管类专业学生的数学基础与编程能力偏弱，在经管类专业开设数据挖掘课程，无论是对教师还是学生都是个具有挑战性的任务。以实践应用能力为导向培养学生数据挖掘能力，同时也为使用数据挖掘类工具打下编程基础。在财务中的应用是电子表格类软件，是数据收集整理的常用工具。因具备基础的数据分析能力，也常用于简单的数据分析处理。还可通过扩展其数据处理能力......”。

5、“.....但由于其本身的限制，不适合处理大规模数据。统计学统计学是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，如企业资源规划制造执行系统供应链管理客户关系管理等，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经成为当今世界重要的发展领域。年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。接着党的十届中全会提出实施国家大数据战略，十大报告则进步强调，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‛规划纲要中也随之提出......”。

6、“.....及时完善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，适应社会发展的需要。数字化会计人才数据挖掘能力研究。与财务会计不同，管理会计面向企业管理决策，需要会计人员具备较强的分析和解决问题的能力以及较高的信息素养，能够利用信息技术和数据分析挖掘工具，以更高级的数据分析方法处理海量数据，理解日益复杂的商业环境。会计由核算型向决策型转变，职业道发财务成本优化市场结构分析客户关系等领域。掌握数据挖掘基础理论和其在商业场景中的应用，培养从大数据中获取信息的意识和能力，可以大大增加学生专业能力的宽度和厚度。弱化数据挖掘理论推导，重点培养学生数据挖掘应用能力。目前，各高校已开设的数据挖掘课程普遍存在内容庞杂，深奥难懂的问题。各学科专业需要掌握内容差异较大，可供利用和借鉴的资源较少。实验设计与课程内容配合不够......”。

7、“.....同时也为使用数据挖掘类工具打下编程基础。在财务中的应用是电子表格类软件，是数据收集整理的常用工具。因具备基础的数据分析能力，也常用于简单的数据分析处理。还可通过扩展其数据处理能力。熟练掌握软件的数据透视图函数等工具能够解决财务预算财务分析财务决策领域众多问题。但由于其本身的限制，不适合处理大规模数据。统计学统计学是基础与编程能力偏弱，在经管类专业开设数据挖掘课程，无论是对教师还是学生都是个具有挑战性的任务。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。年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。接着党的十届中全会提出实施国家大数据战略，十大报告则进步强调，要‚推动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......”。

8、“.....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数字化会计人才数据挖掘能力研究关规范。‛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，适应社会发展的需要。数字化会计人才数据挖掘能力研基础与编程能力偏弱，在经管类专业开设数据挖掘课程......”。

9、“.....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。年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。接着党的十届中全会提出实施国家大数据战略，十大报告则进步强调，要‚推动缺乏数据处理与分析能力，这显然无法适应未来会计职业的发展。在大数据背景下，高校会计专业应及时调整人才培养目标，注重提高知识结构的通用性，加强通用能力特别是数据分析与挖掘能力的培养。在课程设置上改变过分强调规则性和专业化的倾向，加快课程改革，开设数据挖掘及相关系列课程，以全面提升学生的数据分析与挖掘能力，增强学生未来的发展潜力。关键词数据挖掘会计专业大数据职业能力大数据已模，具备定的统计学基础理论也有助于学生更好地适应未来的工作。课程内容应偏重于数据分析和常用统计模型的应用......”。