| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 持续审计研究综述 | 第10-12页 |
| 1.2.2 数据挖掘技术研究综述 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容与研究意义 | 第13-16页 |
| 1.3.1 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第14-16页 |
| 2 相关理论与技术 | 第16-28页 |
| 2.1 内部审计理论基础 | 第16-18页 |
| 2.1.1 委托代理理论 | 第16页 |
| 2.1.2 资本保全理论 | 第16-17页 |
| 2.1.3 全面质量管理理论 | 第17页 |
| 2.1.4 信息不对称理论 | 第17-18页 |
| 2.2 持续审计 | 第18-21页 |
| 2.2.1 持续审计的概念 | 第18-19页 |
| 2.2.2 持续审计的特征 | 第19-20页 |
| 2.2.3 持续审计的技术途径 | 第20-21页 |
| 2.3 数据挖掘技术 | 第21-28页 |
| 2.3.1 离群点检测 | 第23-24页 |
| 2.3.2 关联规则 | 第24页 |
| 2.3.3 时间序列 | 第24-25页 |
| 2.3.4 数据挖掘的过程 | 第25-28页 |
| 3 W大型连锁企业内部审计现状及问题分析 | 第28-36页 |
| 3.1 W大型连锁企业概况 | 第28-30页 |
| 3.1.1 管理特点 | 第28-29页 |
| 3.1.2 组织架构 | 第29-30页 |
| 3.2 W大型连锁企业内部审计现状 | 第30-31页 |
| 3.2.1 W大型连锁企业内部审计范围 | 第30页 |
| 3.2.2 W大型连锁企业内部审计流程 | 第30-31页 |
| 3.3 W大型连锁企业内部审计问题 | 第31-36页 |
| 3.3.1 W大型连锁企业内部审计存在的问题 | 第31-33页 |
| 3.3.2 W大型连锁企业内部审计问题解决建议 | 第33-36页 |
| 4 基于数据挖掘技术的持续审计模型研究 | 第36-52页 |
| 4.1 基于数据挖掘技术的持续审计模型研究思路 | 第36-39页 |
| 4.1.1 确定持续审计目标 | 第36-37页 |
| 4.1.2 确定持续审计业务范围 | 第37-38页 |
| 4.1.3 确定持续审计总体框架 | 第38-39页 |
| 4.2 基于数据挖掘技术的持续审计模型构建 | 第39-52页 |
| 4.2.1 基于数据挖掘技术的持续审计模型分析 | 第39-43页 |
| 4.2.1.1 基于数据挖掘技术的持续审计模型设计 | 第39-41页 |
| 4.2.1.2 基于数据挖掘技术的持续审计模型运行流程 | 第41-43页 |
| 4.2.2 基于数据挖掘技术的数据仓库建立 | 第43-46页 |
| 4.2.1.1 基于聚类的离群点检测算法建立数据仓库 | 第44-45页 |
| 4.2.1.2 基于分箱的离群点检测算法建立数据仓库 | 第45-46页 |
| 4.2.3 基于数据挖掘技术的审计数据分析 | 第46-52页 |
| 4.2.3.1 基于关联规则算法的审计数据分析 | 第47-48页 |
| 4.2.3.2 基于时间序列算法的审计数据分析 | 第48-52页 |
| 5 W大型连锁企业商品促销业务内部审计案例 | 第52-64页 |
| 5.1 商品促销内部审计模块分析 | 第52-53页 |
| 5.1.1 商品促销内部审计模块审计目标 | 第52-53页 |
| 5.1.2 商品促销内部审计模块功能分析 | 第53页 |
| 5.2 商品促销内部审计数据库设计 | 第53-57页 |
| 5.2.1 数据库表设计 | 第54-57页 |
| 5.2.2 物理模型设计 | 第57页 |
| 5.3 基于数据挖掘技术的持续审计模型在商品促销内部审计模块的实现 | 第57-64页 |
| 6 研究总结与展望 | 第64-68页 |
| 6.1 研究总结 | 第64-66页 |
| 6.2 研究展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
| 附录 | 第71-75页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 | 第75页 |
