基于数据挖掘的差旅报销成本监控研究

张冠男

摘要：在企业的财务管理中，差旅费用的报销成本监控显得尤为关键，此项工作涉及到对员工差旅过程中产生的各项费用，如交通、住宿、餐饮以及其他各类杂费进行细致的跟踪、审核与分析。通过有效的监控手段，可以确保差旅开支严格按照企业既定政策和预算约束执行，有效避免不必要的财务损失和欺诈行为。为此，本文主要针对基于数据挖掘的差旅报销成本监控进行分析与研究，旨在为实现上述目标提供可靠的理论依据，从而提高企业财务管理的现代化水平。

关键词：数据挖掘；差旅报销；成本监控

引言：

随着科学技术的进步，数据挖掘技术在差旅费用报销成本的监控中扮演着越来越关键的角色。利用数据挖掘技术，企业能够深入分析庞大的差旅费用数据，从而发现那些可能被忽略的消费模式、趋势及异常情况，从而挖掘出具有价值的信息。这样的分析不仅能帮助企业识别违规的支出行为，还可以发现能够节省成本的领域，这对提高企业成本控制的有效性是十分重要的。

1.加强相关数据的收集

为了明确差旅报销成本的构成，首要步骤是明确数据搜集的来源，这些数据来源主要涵盖员工递交的差旅报销申请、在线差旅预订平台以及第三方服务供应商提供的账单等，这些来源能够为企业提供全方位的视角，以便于对差旅费用进行监控和深入分析。在收集差旅费用的过程中，需要关注多种类型的数据，主要包括交通费用（如飞机票、火车票、租车及公共交通费用）、住宿费用（包括酒店或其他类型住宿的开销）、餐饮费用（覆盖出差期间的饮食费用）及其他相关杂费（比如通讯费、行李超重费等）[1]。此外，还需收集关于差旅的时间、目的地、出差目的等信息，以便更准确评估费用的合理性及其是否符合企业政策。此外，有效的数据收集不仅要包含上述费用的详尽信息，同时也要确保所搜集数据的准确性和完整性，这意味着需要搜集相应的票据、发票和支付凭证，以核实报销的真实性和合规性。通过有系统地搜集和整理这些数据，企业可以建立一个全面的差旅费用数据库，从而为之后的数据分析和成本控制工作打下坚实的基础。

2.规范数据预处理流程

在差旅报销数据分析的过程中，数据预处理是关键环节之一，其目的在于通过一系列步骤提升数据分析的质量。具体来说，主要涉及以下步骤：第一，数据清洗作为预处理的第一步，旨在发现并纠正数据集中存在的错误和不一致性问题，比如不正确的信息录入或者记录的重复等。针对差旅报销的数据，这一步可能包括修正错误的费用分类或者补全缺失的票据信息。第二，缺失值的处理也是预处理过程中不容忽视的一环。比如通过回归分析或机器学习模型来预测和填补这些缺失值[2]。第三，加强数据整合。数据整合工作是指将来自不同来源的数据汇聚成一个统一的数据集合，这对差旅费用分析尤其关键，因为相关数据可能分散在各种不同的报销系统或平台中。第四，数据简化或降维。此举可以帮助企业降低数据集的复杂性，通过特征选择或提取方法保留最关键的信息，进而提高数据分析的准确性。

3.采用合理的数据挖掘技术

在差旅报销成本数据分析的过程中，企业可以采用多样性的数据挖掘技术，结合实际情况对相关数据进行挖掘与分析，从而对成本进行有效监控。首先，关联规则挖掘能够探索数据间的内在联系，比如分析特定差旅行为与较高报销成本之间的潜在关系。此技术的优点在于能揭示大数据背后的模式和联系，为差旅政策的优化提供支持。但其缺点在于可能会生成大量的、不具备实际意义的规则，因此需要通过设定合适的支持度和置信度阈值进行筛选。其次，聚类分析通过对数据点进行分组，形成若干簇，以此来识别数据集中的自然分类，这对于发现具有相似报销习惯的员工群体尤为有效。聚类分析的一大优势是不需要预定义分类，但挑战在于如何确定最合适的簇的数量。再次，异常检测则专注于识别那些显著偏离其他数据的离群点，在差旅报销数据分析中，这有助于识别可能的欺诈或异常报销行为。其优点在于能够迅速揭示问题，但也可能错误地将一些正常的、非典型支出误判为异常。最后，回归分析则是预测不同变量之间的关系，例如根据差旅频率和类型预测报销成本。其优势在于提供了量化的关系度量和预测能力，但局限性在于它通常基于数据之间存在线性关系的假设，这一假设并不总是符合实际情况[3]。

4.模式分析与趋势预测

通过上述数据挖掘技术，企业能够在差旅报销成本数据之中探索出具有意义的模式及趋势。举例来说，通过关联规则挖掘，企业可能会发现某些特定的差旅行为与较高的报销成本之间存在明显的关联，比如某些特定目的地的差旅可能常伴随着较高的住宿费用。聚类分析则能帮助企业识别出行为模式相似的员工群体，这可能暗示某些部门或个人对差旅政策的遵守程度不足。通过这些模式的发现，企业能为科学决策的制定提供可靠依据，从而不断减少差旅报销成本。比如，通过异常检测技术，若发现某位员工的报销频次和金额远超过同事，这可能意味着需要对其报销行为进行更深入的审查，以排查可能的欺诈或不恰当报销行为。通过这类模式和趋势的分析，企业能够找到节省成本和防范风险的新途径。

5.结语

综上所述，在本文中，我们着重探讨了采用数据挖掘技术对差旅报销成本进行有效监控与管理的策略。借助关联规则挖掘、聚类分析、异常检测以及回归分析等多样化的数据挖掘手段，企业能深入发掘数据中隐藏的有价值模式与趋势，进一步识别出节约成本的领域和方法。这些技术的应用大大提升了差旅报销成本管理的效率和质量，赋予企业更强的洞察力和预测力，在数据挖掘技术的辅助下，企业不仅能够对差旅报销成本进行实时追踪和监控，同时也能明确成本管理的改进方向，从而为提高企业的财务管理水平奠定良好的基础。

参考文献

[1]陈英.“互联网+”环境下差旅报销管理的创新与应用[J].中国集体经济，2020,14(03):166-167.

[2]杨涛，喻亦兰.解决“报销繁”问题的探索——智能差旅系统在高校的建设和应用[J].教育财会研究，2020,16(02):32-33.

[3]孙瑜，李映青.会计信息化背景下高校智能差旅平台应用的探讨[J].商业会计，2022,15(06):18-20.