| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1.绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第9页 |
| 1.1.2 选题意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 领导干部经济责任审计研究 | 第10-11页 |
| 1.2.2 高校领导干部经济责任审计对象、内容与问题 | 第11页 |
| 1.2.3 数据挖掘相关技术应用的研究 | 第11-12页 |
| 1.2.4 数据挖掘在审计应用中的研究 | 第12-13页 |
| 1.2.5 研究评述 | 第13页 |
| 1.3 研究内容与研究方法 | 第13-14页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第13页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第13-14页 |
| 1.4 研究思路与创新点 | 第14-15页 |
| 1.4.1 研究框架 | 第14页 |
| 1.4.2 创新点 | 第14-15页 |
| 2.发展现状 | 第15-22页 |
| 2.1 高校领导干部经济责任审计的现状 | 第15-18页 |
| 2.1.1 高校领导干部经济责任审计的独特性 | 第15-17页 |
| 2.1.2 高校领导干部经济责任审计存在的问题 | 第17-18页 |
| 2.2 数据挖掘技术 | 第18-22页 |
| 2.2.1 数据挖掘技术的内涵 | 第18-19页 |
| 2.2.2 数据挖掘技术在审计上的应用 | 第19-20页 |
| 2.2.3 数据挖掘技术对高校领导干部经济责任审计的影响 | 第20-22页 |
| 3.数据挖掘技术应用于高校经责审计的基本流程 | 第22-28页 |
| 3.1 数据准备及数据预处理 | 第22-23页 |
| 3.1.1 数据准备 | 第22-23页 |
| 3.1.2 数据预处理 | 第23页 |
| 3.2 数据挖掘模型的构建与评估 | 第23-26页 |
| 3.2.1 数据挖掘模型的构建 | 第23-25页 |
| 3.2.2 分类质量的评估 | 第25-26页 |
| 3.3 审计决策与评价 | 第26-27页 |
| 3.3.1 结果可视化 | 第26-27页 |
| 3.3.2 审计决策与评价 | 第27页 |
| 3.4 高校经济责任审计的实现框架图 | 第27-28页 |
| 4.数据挖掘技术在高校经责审计中的案例分析 | 第28-50页 |
| 4.1 数据准备及预处理 | 第29页 |
| 4.1.1 数据采集 | 第29页 |
| 4.1.2 数据预处理 | 第29页 |
| 4.2 框架应用 | 第29-49页 |
| 4.2.1 行政规划层面 | 第30-38页 |
| 4.2.2 重大经济决策层面 | 第38-42页 |
| 4.2.3 工作绩效层面 | 第42-46页 |
| 4.2.4 科研成果层面 | 第46-49页 |
| 4.3 审计决策与评价 | 第49-50页 |
| 5.应用数据挖掘技术进行高校经责审计的建议 | 第50-51页 |
| 5.1 扩大数据源 | 第50页 |
| 5.2 增加数据维度 | 第50-51页 |
| 5.3 提高审计人员能力 | 第51页 |
| 6.结论与展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 后记 | 第55页 |