数据挖掘技术在审计过程中的应用研究
| 内容摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究背景和目的 | 第8-9页 |
| ·国内外研究状况 | 第9-11页 |
| ·审计基本理论方面 | 第9页 |
| ·审计理论与数据挖掘结合方面 | 第9-10页 |
| ·在数据挖掘应用实务方面 | 第10-11页 |
| ·研究内容和方法 | 第11-12页 |
| 第2章 计算机审计技术的发展和改进 | 第12-26页 |
| ·计算机审计技术的发展 | 第12-15页 |
| ·国内外计算机审计技术介绍 | 第12-13页 |
| ·当前计算机审计技术的研究热点 | 第13-14页 |
| ·计算机技术对审计思想的影响 | 第14-15页 |
| ·计算机审计技术发展趋势和方向 | 第15-18页 |
| ·审计软件技术现状 | 第15-16页 |
| ·计算机审计技术的发展方向 | 第16-18页 |
| ·数据挖掘技术在计算机审计中的作用 | 第18页 |
| ·传统数据分析方法的不足 | 第18-26页 |
| ·电子数据特点和规律 | 第19-23页 |
| ·数据构架信息系统的特点 | 第23-24页 |
| ·分析性复核的不足 | 第24-26页 |
| 第3章 数据挖掘在审计中的应用 | 第26-39页 |
| ·数据挖掘概述 | 第26-30页 |
| ·产生背景和研究内容 | 第26-28页 |
| ·数据挖掘的工具 | 第28-29页 |
| ·数据挖掘在各领域的应用 | 第29-30页 |
| ·审计中应用的数据挖掘技术 | 第30-34页 |
| ·聚类分析 | 第30页 |
| ·决策树 | 第30-33页 |
| ·关联规则分析 | 第33页 |
| ·人工神经网络 | 第33-34页 |
| ·离群知识发现 | 第34页 |
| ·审计数据挖掘过程 | 第34-39页 |
| ·问题定义 | 第34-35页 |
| ·数据预处理 | 第35-36页 |
| ·构建挖掘模型 | 第36-37页 |
| ·结果分析 | 第37-38页 |
| ·知识应用 | 第38-39页 |
| 第4章 数据挖掘审计实例应用 | 第39-56页 |
| ·案例背景 | 第39-44页 |
| ·审计业务定义 | 第39页 |
| ·数据理解 | 第39-40页 |
| ·数据预处理 | 第40-44页 |
| ·决策树模型分析 | 第44-55页 |
| ·预测型决策树 | 第44-48页 |
| ·决策树改进 | 第48-54页 |
| ·审计知识发现 | 第54-55页 |
| ·本例的局限和展望 | 第55-56页 |
| ·数据来源和挖掘工具的局限 | 第55页 |
| ·结束语 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 后记 | 第58页 |
