| 摘要 | 第2-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 第一节 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 一、研究背景 | 第10-11页 |
| 二、研究意义 | 第11-12页 |
| 第二节 研究内容及方法 | 第12-15页 |
| 一、研究内容 | 第12-14页 |
| 二、研究方法 | 第14-15页 |
| 第三节 本文创新点 | 第15-16页 |
| 第二章 文献综述及理论基础 | 第16-28页 |
| 第一节 文献综述 | 第16-22页 |
| 一、扶贫财政资金使用绩效评价 | 第16-17页 |
| 二、扶贫项目减贫情况评价 | 第17-18页 |
| 三、审计建议后续落实情况 | 第18-19页 |
| 四、信息技术与扶贫审计方式方法的创新 | 第19-21页 |
| 五、文献述评 | 第21-22页 |
| 第二节 概念界定 | 第22-23页 |
| 一、精准扶贫审计 | 第22-23页 |
| 二、审计中的聚类算法应用 | 第23页 |
| 第三节 精准扶贫审计理论基础 | 第23-28页 |
| 一、公共受托经济责任理论 | 第23-24页 |
| 二、协同理论 | 第24-26页 |
| 三、审计免疫系统理论 | 第26-28页 |
| 第三章 我国精准扶贫审计现状 | 第28-34页 |
| 第一节 我国现行精准扶贫审计模式 | 第28-33页 |
| 一、扶贫审计工作结果与成效 | 第28-30页 |
| 二、扶贫审计工作的传统模式及问题 | 第30-33页 |
| 第二节 扶贫审计工作中的信息技术应用需求 | 第33-34页 |
| 第四章 聚类算法在扶贫审计中的应用路径 | 第34-41页 |
| 第一节 扶贫审计聚类算法应用创新的原因及优势 | 第34-36页 |
| 一、扶贫审计聚类算法应用创新的原因 | 第34-35页 |
| 二、聚类算法审计应用的优势 | 第35-36页 |
| 第二节 聚类算法的精准扶贫审计应用路径 | 第36-41页 |
| 一、聚类算法的精准扶贫审计的应用目的 | 第36-37页 |
| 二、聚类算法在精准扶贫审计免疫体系中的具体应用 | 第37-41页 |
| 第五章 案例概况 | 第41-49页 |
| 第一节 T县基本情况 | 第41-42页 |
| 第二节 T县精准扶贫实施情况介绍 | 第42-43页 |
| 一、T县精准扶贫实施背景 | 第42页 |
| 二、T县精准扶贫模式选择 | 第42-43页 |
| 第三节 T县精准扶贫审计实施过程 | 第43-49页 |
| 一、审计主体与客体 | 第43-44页 |
| 二、审计目标与内容 | 第44-45页 |
| 三、审计发现的问题 | 第45页 |
| 四、扶贫问题整改情况 | 第45-49页 |
| 第六章 案例分析 | 第49-63页 |
| 第一节 T县精准扶贫审计中存在的问题 | 第49-52页 |
| 一、运用信息技术手段有限 | 第49-50页 |
| 二、缺少扶贫项目的事前审计与事中监督 | 第50-51页 |
| 三、审计结果与建议落实难度大 | 第51页 |
| 四、审计成本高,难以实现常态化审计 | 第51-52页 |
| 第二节 T县精准扶贫审计存在问题的原因 | 第52-55页 |
| 一、审计涉及的原始数据量大 | 第52-53页 |
| 二、民间审计力量参与不足 | 第53页 |
| 三、数据分析对审计人员的要求高 | 第53-54页 |
| 四、运用大数据技术所需的资源投入量大 | 第54-55页 |
| 五、运用当前技术难以实现审计建议落实情况的后续追踪 | 第55页 |
| 第三节 “聚类算法-精准扶贫审计”路径的验证 | 第55-63页 |
| 一、DBSCSAN算法介绍 | 第56页 |
| 二、数据选取 | 第56-57页 |
| 三、算法验证 | 第57-63页 |
| 第七章 结论与建议 | 第63-67页 |
| 第一节 研究结论 | 第63-64页 |
| 第二节 建议 | 第64-66页 |
| 一、运用聚类算法进行精准扶贫审计 | 第64页 |
| 二、加强建设精准扶贫监管队伍与体制 | 第64页 |
| 三、注重审计人员的综合素质能力培养 | 第64-65页 |
| 四、确保审计原始数据信息的可信度、保密性 | 第65页 |
| 五、尝试政府审计业务分包,缓解人力紧张 | 第65-66页 |
| 第三节 研究不足与展望 | 第66-67页 |
| 一、研究不足 | 第66页 |
| 二、未来展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 附录 | 第71-76页 |
| 后记 | 第76-77页 |