企业在生产经营的过程中会产生大量数据,这些数据包含一定的企业经营信息。企业要想在竞争激烈的市场环境中生存和发展,就需要对这些经营数据进行分析,以获取有效信息,辅助企业制定科学合理的经营决策。但随着企业数量和企业经营数据的增多,传统的经营分析方法已逐渐不再适用,因此如何利用高效的分析方法,在大量的经营数据中挖掘有效信息,为企业调整和制定经营决策提供依据,已成为企业经营者与管理者需重视的问题。随着大数据时代的到来,大数据处理技术得到发展,传统的数据处理和分析方法已逐渐发生改变,其中机器学习相关算法因其快速高效的处理能力和科学准确的处理结果被应用到多个领域。但国内目前在企业经营方面,机器学习相关算法应用文献较少,既有文献在企业经营分析和决策制定中也存在一定局限性。因此本文在阅读国内外文献研究的基础上,以软件和信息技术服务业沪深A股上市公司为研究案例,以提升企业价值创造能力为经营目标,利用聚类算法对样本公司进行多类分层,以细化企业经营目标的等级,最后文章通过CART决策树算法构建经营决策模型,挖掘与企业经营目标关联性较强的指标,为企业提供达到经营目标所需关注的关键性指标及其可调节范围。文章将机器学习算法应用在企业的经营分析和决策中,为企业经营决策提供了高速便捷的算法支持,减少人力成本的投入,同时提高了企业经营数据的使用效率。文章利用反映企业整体经营活动状况和成果的指标构建经营指标体系,从生产活动、销售活动、人事活动和财务活动等多个角度为企业的经营决策提供建议,弥补了现有文献多从单个业务视角探索机器学习算法在企业经营决策中应用的不足;利用聚类算法按照企业EVA回报率大小对企业进行多类分层,获得不同企业价值创造能力等级下的公司样本,为企业经营等级的多类划分提供算法支持;最后文章通过决策树模型挖掘与企业经营目标关联性较强的指标,并以树状图的形式可视化展示出不同企业价值创造能力的关键影响指标及其可调节范围,给予人们直观易理解的分析结果,最终为企业提升其价值创造能力提供了新的研究思路。