数据挖掘技术在金融审计中的研究与应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·选题背景与意义 | 第8-9页 |
| ·选题背景 | 第8-9页 |
| ·研究意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状与水平 | 第9-11页 |
| ·数据挖掘的研究现状 | 第9-10页 |
| ·数据挖掘在审计应用中的研究现状 | 第10-11页 |
| ·论文主要工作 | 第11-12页 |
| ·论文组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 数据挖掘相关理论 | 第13-23页 |
| ·定义与特点 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘定义 | 第13页 |
| ·数据挖掘特点 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘知识表示及挖掘方法 | 第14页 |
| ·数据挖掘常用的技术 | 第14-16页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第16-18页 |
| ·数据挖掘的工具 | 第18-19页 |
| ·常见的技术工具 | 第18-19页 |
| ·工具选择 | 第19页 |
| ·数据挖掘的应用 | 第19-21页 |
| ·技术难点与发展趋势 | 第21-22页 |
| ·技术难点 | 第21-22页 |
| ·发展趋势 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 常用算法 | 第23-34页 |
| ·决策树 | 第23-25页 |
| ·概念 | 第23-24页 |
| ·决策树类型 | 第24-25页 |
| ·几种典型的决策树算法 | 第25-28页 |
| ·ID3算法 | 第25-26页 |
| ·C4.5算法 | 第26-27页 |
| ·CART算法 | 第27页 |
| ·其他算法 | 第27-28页 |
| ·孤立点 | 第28-30页 |
| ·概念 | 第28页 |
| ·产生原因 | 第28-29页 |
| ·常用检测方法 | 第29-30页 |
| ·聚类分析 | 第30-33页 |
| ·概念 | 第30页 |
| ·几种典型聚类算法介绍 | 第30-32页 |
| ·各种聚类算法比较 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 决策树算法在审计中的应用 | 第34-53页 |
| ·业务理解 | 第34页 |
| ·数据采集与理解 | 第34-38页 |
| ·数据采集 | 第35页 |
| ·数据理解 | 第35-38页 |
| ·数据预处理 | 第38-41页 |
| ·数据抽取 | 第38页 |
| ·数据清理 | 第38-40页 |
| ·数据归约 | 第40-41页 |
| ·数据离散转换 | 第41页 |
| ·C4.5算法建模 | 第41-52页 |
| ·C4.5算法建立决策树 | 第41-51页 |
| ·提取规则及应用 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-54页 |
| ·总结 | 第53页 |
| ·展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
