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数据挖掘在YL公司成本管理中的应用研究

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数据挖掘在YL公司成本管理中的应用研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-9页
第1章 绪论第9-17页
  1.1 选题背景及意义第9页
  1.2 课题基础第9-10页
  1.3 国内外研究现状第10-13页
    1.3.1 数据挖掘的发展及研究现状第10-12页
    1.3.2 数据挖掘在成本管理中的研究现状第12-13页
    1.3.3 文献述评第13页
  1.4 研究内容、框架与方法第13-17页
    1.4.1 研究内容和框架第13-15页
    1.4.2 研究方法第15-16页
    1.4.3 论文的创新点第16-17页
第2章 理论基础第17-23页
  2.1 数据挖掘相关理论第17-20页
    2.1.1 数据挖掘的内涵第17页
    2.1.2 数制挖掘过程第17-19页
    2.1.3 数据挖掘技术第19页
    2.1.4 数据仓库第19-20页
  2.2 成本管理相关理论第20-22页
    2.2.1 成本管理的内涵第20-21页
    2.2.2 成本管理的应用理论第21-22页
    2.2.3 管理会计信息化第22页
    2.2.4 二八定律第22页
  2.3 本章小结第22-23页
第3章 YL公司成本管理现状及需求分析第23-26页
  3.1 成本管理现状第23-24页
    3.1.1 公司简介第23页
    3.1.2 生产经营特点第23-24页
    3.1.3 作业成本法的实施第24页
  3.2 需求分析及对策第24-25页
    3.2.1 目前成本管理存在的问题第24-25页
    3.2.2 针对问题提出的解决方案第25页
  3.3 本章小结第25-26页
第4章 数据仓库技术在YL公司成本分析中的应用第26-37页
  4.1 成本数据仓库结构第26-27页
  4.2 数据集成第27-29页
    4.2.1 数据抽取第27-28页
    4.2.2 数据转换第28页
    4.2.3 数据装载第28-29页
  4.3 数据挖掘的成本分析体系第29-36页
    4.3.1 OLAP模型设计第29-31页
    4.3.2 多维度报表设计第31-36页
  4.4 本章小结第36-37页
第5章 聚类算法在YL公司成本预测中的应用第37-45页
  5.1 成本预测基础第37-39页
    5.1.1 成本预测的内涵第37页
    5.1.2 成本预测的步骤第37-38页
    5.1.3 预测对象的选择第38-39页
  5.2 基于模糊聚类算法的成本预测第39-44页
    5.2.1 算法的选择第39-40页
    5.2.2 算法的实现第40-43页
    5.2.3 结果及评价第43-44页
  5.3 本章小结第44-45页
第6章 总结与展望第45-47页
  6.1 全文总结与局限第45-46页
    6.1.1 总结第45页
    6.1.2 局限性第45-46页
  6.2 展望第46-47页
致谢第47-48页
参考文献第48-53页
附录第53页

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