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數據挖掘—2025年cma考試p1基礎知識點

來源：東奧會計在線責編：zhangfan2025-06-13 10:35:19

即使此刻身在半山，也要心懷理想，勇往直前。cma是美國注冊管理會計師，其考試科目包含P1財務規劃、績效與分析，P2戰略財務管理。下面整理了P1知識點，一起學習一下。

【所屬章節】

第六章科技和分析

【知識點】

數據挖掘

一、數據挖掘的基本概念

數據價值的實現，需要經歷“數據-信息-知識-價值”的轉換過程，而數據挖掘就是中間的重要環節，也就是從數據中發現知識的過程。

基本原理：

·數據挖掘是對大量數據收集、分類處理的自動化過程，通過數據分析識別趨勢和模式，建立關系解決業務問題。

·數據挖掘可以從大量不完全、有噪聲、模糊的隨機數據中提取隱含在其中的、事先不知道的但又有潛在價值的信息和知識。

·數據挖掘可以用于決策，更多的著眼于未來，對計算機性能要求高，要求分析人員進行更深入的數據分析。

二、數據挖掘的特點

特點	解釋
數據集大	數據集越大，得到的規律越貼近實際規律，結果也越準確
數據不準確	各種外界干擾導致數據不準確
數據模糊	對數據的觀察只能在整體層面進行，同時由于涉及隱私，某些具體信息也無法獲知，相關性的分析操作無法精確到個體
數據隨機	獲取數據的隨機性（無法提前獲知具體信息內容）和分析結果的隨機性（機器自動完成判斷、學習、得出結論）

三、數據挖掘的步驟

① 解讀需求：解讀需求要考慮專家、工作人員的意見。

② 收集數據：數據可從業務層的數據庫中提取、抽樣。

③ 評估模型：在計算機分析技術下，可能給出不同模型，企業需要選擇最優模型。

④ 解釋模型：數據挖掘只是輔助的決策工具，如何解讀模型也是重要的任務。

⑤ 應用結論：根據挖掘結果進行商業部署，如零售商根據客戶習慣決定進貨量、進貨時間、具體選址等。

數據挖掘是一個迭代的過程，既有科學性也有藝術性。企業通過不斷的重復挖掘步驟，明確自身需求目標、發揮專業數據分析人員的技術優勢，收集數據、深入分析，不斷的精煉數據和改善模型，利用積累的經驗，最終獲得更合理的分析結論和行為指導。

四、數據挖掘語言

結構化查詢語言（Structured Query Language，簡稱SQL）是一種常用的數據挖掘工具，可用在關系型數據庫管理系統中，用于存取數據以及查詢、更新和管理關系數據庫系統。

SQL有3個基本命令：

五、數據挖掘的應用

數據挖掘可以采用統計學、人工智能、機器學習等方式進行。

通常數據的樣本量越大，找到統計學意義上的相關性和規律性的可能性越高。

具體應用場景：

·預測目標用戶需求（付費預測模型、續費預測模型、運營活動響應模型）；

·用戶精準分層；

·用戶路徑分析（產品設計、運營管理、用戶體驗）；

·交叉銷售和個性化推薦。

應用難度：

尋找海量數據間的聯系需要較高的計算機技術和人員的配備。

數據挖掘中發現的規律不一定具備實際的應用價值。數據意義上的關聯性是否恰當地被應用于商業環境也與分析人員的專業判斷、見解和經驗積累甚至直覺有關。

數據挖掘的過程中可能存在違反道德和法律的風險，要確保數據安全，不被盜取、改變或秘密訪問。