聚类分析在企业固定资产管理中的应用

论文摘要

固定资产管理是企业资源管理的一个重要组成部分,如何利用现有的企业固定资产管理技术理论,提高固定资产的利用率是财务管理部门的一项重大任务。充分发挥企业资产的作用,努力提高经济效益,使企业固定资产发挥最大效能是本文的意义所在。我国企业现有固定资产种类繁多,更新速度及功能差异较大,现有的管理体制针对性差,因此如何正确地对企业固定资产归类,并针对性的采取不同的管理方法,发挥固定资产的最大利用率,降低闲置资产占用资金率,实现资源的优化配置具有越来越重要的地位。本文选取了某国企固定资产数据库中一万多条数据记录作为研究对象,将固定资产按照耗费资源和作用大小分为四类,并针对四种不同的类型进行相应管理,从而使得固定资产从购置、使用到报废整个过程更加科学、合理,有效地避免了由于管理不善、闲置或者重复购置造成的资源浪费,为进一步提高企业的固定资产管理质量提供有效地辅助决策知识。首先,阐述研究的背景、目的和意义。企业固定资产的合理配置和有效管理是增强企业竞争力的一个重要方面。本文从数据挖掘和聚类分析的相关理论入手,结合企业固定资产管理的特点,尝试将聚类分析应用到固定资产中的管理中,并利用统计分析软件实现该分类。其次,阐述聚类分析技术的相关理论。数据挖掘技术的国内外研究现状、数据挖掘的技术基础、数据挖掘的基本过程以及聚类分析中常用的算法介绍,并根据本文的实际需要对k-means算法进行改进。再次,论述将聚类分析技术应用到企业固定资产管理的可行性。依据某国有企业省公司企业固定资产管理数据库,在多次实验分析的基础上确定了行之有效的指标。依据提出改进的k-means算法,采用统计分析软件SPSS进行实证分析。为验证结论的可行性,对快速聚类得到的结论采用另外一种聚类方式——层次聚类法进行验证。两次分析的结果基本一致,证明了方法的可行性。最后,结合实证分析结果探讨对于不同特点的固定资产采取有针对性的管理措施。对于聚类产生的四类固定资产分别剖析其特点,采用行之有效的措施,为指导企业的实际管理提供了有力的支持。目前存在的问题是,固定资产数据库的信息还不够全面,还有许多影响固定资产维护和固定资产作用大小的因素无从查找,因此随着数据库信息的日益完善,聚类分析在固定资产管理方面的应用将会有越来越越广泛,提供的聚类结果越来越精确、科学。总之本文的研究是在聚类分析理论基础上,将定性分析与定量分析相结合为固定资产管理中固定资产发挥最大效益提供有力的理论依据,具有一定的实践价值。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 本课题的研究背景及意义
• 1.2 聚类分析在生产领域的研究现状
• 1.3 论文结构
• 1.4 本文的研究成果及创新点
• 第二章 聚类分析技术理论
• 2.1 数据挖掘技术
• 2.1.1 数据挖掘产生的背景
• 2.1.2 数据挖掘的过程
• 2.1.3 数据挖掘的技术
• 2.2 聚类分析概述
• 2.2.1 聚类的概述
• 2.2.2 聚类分析定义
• 2.2.3 聚类分析算法介绍
• 第三章 基于聚类分析的企业固定资产管理
• 3.1 固定资产定义
• 3.2 企业固定资产特点
• 3.3 固定资产数据库中几个重要概念
• 3.4 聚类分析的样本类型和相似度度量
• 3.5 改进的聚类分析算法
• 3.5.1 改进的k-means 算法
• 3.5.2 改进算法流程图
• 3.6 spss 的实现步骤
• 第四章 实证分析
• 4.1 聚类分析的样本选取
• 4.2 指标的选取及预处理
• 4.3 数据分析
• 4.4 应用结论
• 第五章 结论与展望
• 5.1 全文总结
• 5.2 课题展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间发表的论文和参与的项目