| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| ·数据挖掘技术 | 第10-17页 |
| ·数据挖掘技术的由来 | 第10-13页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第13-15页 |
| ·数据挖掘的研究内容 | 第15-17页 |
| ·数据挖掘的流程 | 第17-20页 |
| ·数据挖掘的流程 | 第17-18页 |
| ·实施数据挖掘项目应考虑的问题 | 第18-20页 |
| 第2章 审计模型数据集市的构建 | 第20-33页 |
| ·数据仓库和数据集市 | 第20-26页 |
| ·数据仓库 | 第21-26页 |
| ·数据集市 | 第26页 |
| ·审计模型数据集市的建立 | 第26-29页 |
| ·审计模型数据的现状 | 第26-28页 |
| ·审计模型数据集市的建立 | 第28页 |
| ·审计数据集市的实现方法 | 第28页 |
| ·审计模型数据集市的概念模型设计 | 第28页 |
| ·数据集市的逻辑模型的设计 | 第28-29页 |
| ·数据预处理 | 第29-33页 |
| ·数据整理 | 第29-31页 |
| ·数据抽样 | 第31页 |
| ·审计模型数据的ETL过程 | 第31-33页 |
| 第3章 审计模型 | 第33-65页 |
| ·概述 | 第33页 |
| ·数据挖掘在审计中的应用 | 第33-37页 |
| ·数据挖掘的应用价值 | 第33-34页 |
| ·审计业务数据挖掘实施步骤 | 第34-36页 |
| ·审计应用中需要注意的事项 | 第36-37页 |
| ·决策树 | 第37-40页 |
| ·决策树的由来 | 第37页 |
| ·决策树的基本原理 | 第37-38页 |
| ·决策树的参数设置 | 第38-40页 |
| ·用Climentine C5.0决策树创建审计挖掘模型 | 第40-65页 |
| ·C5.0决策树简介 | 第40-41页 |
| ·创建挖掘模型 | 第41-65页 |
| 第4章 基于Clementine CART的审计模型 | 第65-76页 |
| ·选择数据源 | 第65-67页 |
| ·选择表 | 第66页 |
| ·数据样式 | 第66-67页 |
| ·数据抽样 | 第67页 |
| ·算法选择和参数设置 | 第67-69页 |
| ·算法选择 | 第67-68页 |
| ·参数变量 | 第68页 |
| ·模型拓扑图 | 第68-69页 |
| ·模型结果及解释 | 第69-73页 |
| ·结果图 | 第69-70页 |
| ·规则描述 | 第70-73页 |
| ·模型评估 | 第73-74页 |
| ·C5.0和CART两种模型的比较 | 第74-76页 |
| 第5章 总结与展望 | 第76-78页 |
| ·总结 | 第76页 |
| ·展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-81页 |
| 致谢 | 第81页 |