基于大数据Hadoop的企业财务管理系统研究
作者：娄德涵 杨江海 邓海生
单位：西京学院
为解决企业财务数据的不规范、低效率等问题,并且在繁杂海量的财务信息中获取最有经济价值的信息,文章根据目前企业财务管理系统现状,构建了基于大数据的企业财务数据管理系统,将用Canopy优化的K-means算法与Hadoop平台相结合,后台采用NoSQL数据库管理,来提高企业财务管理规范性、效率,达到增加经济效益的目的。由于K-means 算法存在需要事先设定参数k和初始中心点两个问题,因此用Canopy算法对数据进行初步处理来解决这两问题,再用K-means进一步聚类,得到更好的聚类效果,提高了企业处理财务数据的准确性、时效性,为企业运营决策提供理论依据及基础技术支撑。
DOI：
10.16589/j.cnki.cn11-3571/tn.2021.07.016
关键词：
Array
所属期刊栏目：
软件开发
分类号：
F275;TP311.13
页码：
51-53+29
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