数据挖掘是一种从大量数据中通过算法搜索隐藏信息的过程。这一过程融合了统计学、机器学习、数据库管理系统、信息科学和决策理论等多个学科领域的知识。数据挖掘技术在会计管理与分析中的应用，为企业提供了一个更广泛、更有效和更准确的数据处理手段，从而在决策支持、战略竞争和财务风险管理方面展现出极大的优越性。
在会计管理领域，数据挖掘技术的应用通常涉及以下几个方面：
1. 决策支持：管理会计是企业决策支持系统的重要组成部分，其目标是提供有用的信息以辅助决策。在日益激烈的竞争环境中，企业管理者对决策信息的需求日益提高，数据挖掘技术能够从海量数据中提取有用的信息和知识，为决策提供有力支持。
2. 战略竞争优势：数据挖掘技术不仅能改善企业内部流程，而且能从战略角度分析竞争环境、市场、顾客和供应商，从而获得有价值的商业情报，维持或提升企业的竞争优势。
3. 财务风险管理：数据挖掘技术可用于建立财务风险预警模型，监控企业财务状况，防范财务危机的发生。同时，它还可以监控筹资和投资行为，防止商业欺诈行为，保护企业利益。
数据挖掘的技术方法多种多样，包括但不限于以下几种：
1. 决策树：是一种通过从根节点到叶节点的决策路径来进行预测的算法。
2. 遗传算法：基于自然选择和遗传学原理，是一种模拟自然进化过程的搜索算法。
3. 关联规则分析：用于发现数据中不同项之间的有趣关系，通常用于购物篮分析等场景。
4. 聚类分析：是一种无监督的学习方法，用于将数据分成多个集群，使得同一集群内的数据点相似性高，不同集群间的数据点相似性低。
5. 序列模式分析：用于在时间序列数据中发现数据项之间随时间变化的模式。
6. 神经网络：模拟人脑神经网络的结构和功能，用于模式识别和分类。
在实际应用方面，数据挖掘技术已经被诸多公司所利用，例如IBM的Intelligent Miner和SGI的EineSet等产品均提供了多种数据挖掘方法，这些产品一般结合了先进的可视化工具和多种数据挖掘算法，能够为企业提供全面的数据分析解决方案。
在管理会计的应用中，数据挖掘技术可以帮助企业进行作业成本和价值链分析。作业成本法可以对成本进行精确计算，并充分利用资源，但其复杂的操作通常会令管理者望而却步。数据挖掘技术通过分析作业活动与成本之间的关系，可以帮助企业实现成本控制的目标。
通过数据挖掘技术的应用，企业能够更加精确地对成本进行分析，对价值链上的每个环节都进行优化，从而在产品设计、生产流程、质量控制、物流配送和顾客服务等方面提升效率和效益。这不仅有助于减少不必要的开支，而且能够在保持或提高产品与服务的质量的同时，实现企业运营成本的降低。
数据挖掘技术在会计管理与分析中的应用，为企业带来了全新的数据处理和决策支持方式，对企业提高运营效率、加强成本控制、增强市场竞争力以及预防和控制财务风险都具有重大意义。随着技术的进步和应用的深入，预计数据挖掘将在会计行业扮演越来越重要的角色。
