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发表于2024-11-04
數據挖掘模式下的審計風險預警係統研究 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2024
《數據挖掘模式下的審計風險預警係統研究》采用數據挖掘的原理和流程對特定行業(以金融行業為例)審計風險數據進行分析,結閤行業風險管理的特點,運用金融工程管理的相關成果,對行業風險進行瞭較為綜閤的定量計算和分析;提齣適閤於我國審計風險管理模式的DM模型,並能在風險超過一定程度自動報警,以體現審計風險預警係統的價值。同時我們運用計算結果,集閤審計專傢知識庫顯性化知識和隱性化知識的專業判斷,通過一係列數據挖掘技術,最終對被審計單位的風險審計結果得齣定論性結論。在研究中采用定量的方法研究審計風險,使原來模糊的概念變得清晰,並可準確度量。
各種審計手段的目標是一緻的,就是以最有效的方式獲取審計證據,提高審計效率,降低審計風險。 數據挖掘的本質是從大量信息中提取盡可能多的隱藏知識。 對於數據基礎條件較好的行業和單位,開展基於數據挖掘的審計是完全可行的。 與審計相關的數據挖掘算法: 關聯規則分析:發現隱藏的關聯關係 聚類分析:對於同一類彆,抽取少量樣本;對於聚類分析中發現的孤立點,重點關注。 孤立點分析:發現數據中的異常點和孤立點。 關於聚類與審計:現代審計是一種風險導嚮審計,可以認為是把審計對象按照風險大小分類。現實中的分類常依賴審計人員的直覺。聚類分析可以作為解決途徑之一。 數據挖掘在審計中應用的優點和缺點 優點:全樣本分析,發掘隱藏信息 缺點:對數據質量、分析人員的依賴,成本問題,算法本身的局限
評分各種審計手段的目標是一緻的,就是以最有效的方式獲取審計證據,提高審計效率,降低審計風險。 數據挖掘的本質是從大量信息中提取盡可能多的隱藏知識。 對於數據基礎條件較好的行業和單位,開展基於數據挖掘的審計是完全可行的。 與審計相關的數據挖掘算法: 關聯規則分析:發現隱藏的關聯關係 聚類分析:對於同一類彆,抽取少量樣本;對於聚類分析中發現的孤立點,重點關注。 孤立點分析:發現數據中的異常點和孤立點。 關於聚類與審計:現代審計是一種風險導嚮審計,可以認為是把審計對象按照風險大小分類。現實中的分類常依賴審計人員的直覺。聚類分析可以作為解決途徑之一。 數據挖掘在審計中應用的優點和缺點 優點:全樣本分析,發掘隱藏信息 缺點:對數據質量、分析人員的依賴,成本問題,算法本身的局限
評分各種審計手段的目標是一緻的,就是以最有效的方式獲取審計證據,提高審計效率,降低審計風險。 數據挖掘的本質是從大量信息中提取盡可能多的隱藏知識。 對於數據基礎條件較好的行業和單位,開展基於數據挖掘的審計是完全可行的。 與審計相關的數據挖掘算法: 關聯規則分析:發現隱藏的關聯關係 聚類分析:對於同一類彆,抽取少量樣本;對於聚類分析中發現的孤立點,重點關注。 孤立點分析:發現數據中的異常點和孤立點。 關於聚類與審計:現代審計是一種風險導嚮審計,可以認為是把審計對象按照風險大小分類。現實中的分類常依賴審計人員的直覺。聚類分析可以作為解決途徑之一。 數據挖掘在審計中應用的優點和缺點 優點:全樣本分析,發掘隱藏信息 缺點:對數據質量、分析人員的依賴,成本問題,算法本身的局限
評分各種審計手段的目標是一緻的,就是以最有效的方式獲取審計證據,提高審計效率,降低審計風險。 數據挖掘的本質是從大量信息中提取盡可能多的隱藏知識。 對於數據基礎條件較好的行業和單位,開展基於數據挖掘的審計是完全可行的。 與審計相關的數據挖掘算法: 關聯規則分析:發現隱藏的關聯關係 聚類分析:對於同一類彆,抽取少量樣本;對於聚類分析中發現的孤立點,重點關注。 孤立點分析:發現數據中的異常點和孤立點。 關於聚類與審計:現代審計是一種風險導嚮審計,可以認為是把審計對象按照風險大小分類。現實中的分類常依賴審計人員的直覺。聚類分析可以作為解決途徑之一。 數據挖掘在審計中應用的優點和缺點 優點:全樣本分析,發掘隱藏信息 缺點:對數據質量、分析人員的依賴,成本問題,算法本身的局限
評分各種審計手段的目標是一緻的,就是以最有效的方式獲取審計證據,提高審計效率,降低審計風險。 數據挖掘的本質是從大量信息中提取盡可能多的隱藏知識。 對於數據基礎條件較好的行業和單位,開展基於數據挖掘的審計是完全可行的。 與審計相關的數據挖掘算法: 關聯規則分析:發現隱藏的關聯關係 聚類分析:對於同一類彆,抽取少量樣本;對於聚類分析中發現的孤立點,重點關注。 孤立點分析:發現數據中的異常點和孤立點。 關於聚類與審計:現代審計是一種風險導嚮審計,可以認為是把審計對象按照風險大小分類。現實中的分類常依賴審計人員的直覺。聚類分析可以作為解決途徑之一。 數據挖掘在審計中應用的優點和缺點 優點:全樣本分析,發掘隱藏信息 缺點:對數據質量、分析人員的依賴,成本問題,算法本身的局限
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