摘要 | 第4-5页 |
abstract | 第5页 |
第1章 绪论 | 第9-19页 |
1.1 研究背景 | 第9-10页 |
1.2 研究的意义及目的 | 第10-11页 |
1.3 国内外研究现状 | 第11-13页 |
1.3.1 国内研究现状 | 第11-12页 |
1.3.2 国外研究现状 | 第12-13页 |
1.4 研究基本思路及研究方法 | 第13-17页 |
1.4.1 研究基本思路 | 第13-16页 |
1.4.2 研究方法 | 第16-17页 |
1.5 本文特色与不足 | 第17-19页 |
第2章 相关概念及基本理论 | 第19-23页 |
2.1 内部审计的起源及原理方法 | 第19-20页 |
2.1.1 内部审计的起源 | 第19-20页 |
2.1.2 内部审计的原理方法 | 第20页 |
2.1.3 电信行业内部审计的内涵 | 第20页 |
2.2 数据挖掘的原理和方法 | 第20-22页 |
2.2.1 数据挖掘的基础理论 | 第20-21页 |
2.2.2 数据挖掘的基本方法 | 第21-22页 |
2.3 基于数据挖掘的内部审计 | 第22-23页 |
第3章 天津联通内部审计现状和问题 | 第23-27页 |
3.1 天津联通发展概况 | 第23页 |
3.2 天津联通内部审计发展历程 | 第23-24页 |
3.3 天津联通内部审计面临的主要问题 | 第24-27页 |
3.3.1 组织领导层对内部审计的重视程度不高 | 第24-25页 |
3.3.2 内部审计缺乏前瞻性 | 第25页 |
3.3.3 内部审计规章制度不健全 | 第25页 |
3.3.4 内部审计的技术手段落后 | 第25-26页 |
3.3.5 审计人员知识结构存在局限性 | 第26-27页 |
第4章 天津联通内部审计引入数据挖掘的必要性和可行性分析 | 第27-31页 |
4.1 数据挖掘在天津联通内部审计应用的必要性 | 第27-28页 |
4.1.1 天津联通内审工作引入数据挖掘是应对海量数据的必然要求. | 第27页 |
4.1.2 天津联通内审工作引入数据挖掘是揭示其内部异常运作行为的必然要求 | 第27-28页 |
4.1.3 天津联通内审工作引入数据挖掘是提高天津联通内部审计水平的必然要求 | 第28页 |
4.2 数据挖掘技术在电信业内部审计应用的可行性 | 第28-31页 |
4.2.1 具备海量数据储备 | 第28-29页 |
4.2.2 数据间存在潜在关联信息 | 第29页 |
4.2.3 达到高效能收益 | 第29-31页 |
第5章 数据挖掘技术在天津联通内部审计中的应用 | 第31-49页 |
5.1 天津联通审计管理系统概述 | 第31-35页 |
5.1.1 基本情况介绍 | 第31-33页 |
5.1.2 系统总体架构 | 第33页 |
5.1.3 数据中心建设 | 第33-34页 |
5.1.4 数据流转过程 | 第34-35页 |
5.2 天津联通审计管理系统审计模型的建设 | 第35-39页 |
5.2.1 模型建设概述 | 第35-36页 |
5.2.2 计费收入审计模型的具体应用 | 第36-39页 |
5.3 支持向量机介绍 | 第39-42页 |
5.3.1 知识管理 | 第39-40页 |
5.3.2 机器学习原理 | 第40页 |
5.3.3 统计学习基础 | 第40-41页 |
5.3.4 支持向量机算法 | 第41-42页 |
5.4 代理商佣金发放是否符合标准的审计实验 | 第42-49页 |
5.4.1 实验背景简介 | 第42-44页 |
5.4.2 实验过程说明 | 第44-45页 |
5.4.3 实验结果分析 | 第45-46页 |
5.4.4 实证能力分析 | 第46-49页 |
第6章 天津联通基于数据挖掘的内部审计体系设计 | 第49-61页 |
6.1 内部审计针对数据结构的数据挖掘技术方法 | 第49-53页 |
6.1.1 数据结构的分类 | 第49-50页 |
6.1.2 结构化数据挖掘分析方法 | 第50-52页 |
6.1.3 非结构化数据挖掘分析方法 | 第52-53页 |
6.2 天津联通内部审计流程 | 第53-56页 |
6.3 完善天津联通基于数据挖掘的内部审计的对策建议 | 第56-61页 |
6.3.1 培养综合审计人才 | 第56-57页 |
6.3.2 全面提升数据质量 | 第57页 |
6.3.3 优化内部审计制度 | 第57-58页 |
6.3.4 明确审计相关部门职责 | 第58页 |
6.3.5 加快内部审计信息化建设 | 第58-59页 |
6.3.6 转变审计方向 | 第59-61页 |
总结与展望 | 第61-63页 |
参考文献 | 第63-67页 |
致谢 | 第67-68页 |