基于数据挖掘技术的联网审计研究--Based on Data Mining
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景和问题的提出 | 第11-13页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·问题的提出 | 第12-13页 |
| ·研究的理论与实践意义 | 第13页 |
| ·论文的研究思路、方法和框架 | 第13-16页 |
| ·论文的研究思路 | 第13-14页 |
| ·论文的研究方法 | 第14页 |
| ·论文的框架 | 第14-16页 |
| ·论文研究的创新点 | 第16-17页 |
| 第2章 基于数据挖掘技术的联网审计相关文献综述 | 第17-27页 |
| ·基本理论阐述 | 第17-21页 |
| ·联网审计的概念 | 第17页 |
| ·数据挖掘相关概念 | 第17-20页 |
| ·基于数据挖掘技术的联网审计系统的理论基础分析 | 第20-21页 |
| ·联网审计的相关文献综述 | 第21-23页 |
| ·国外相关研究 | 第21页 |
| ·国内相关研究 | 第21-23页 |
| ·数据挖掘技术在审计领域的相关文献综述 | 第23-24页 |
| ·数据挖掘技术在其他领域应用的相关文献综述 | 第24-25页 |
| ·国外相关研究 | 第24-25页 |
| ·国内相关研究 | 第25页 |
| ·简要评述 | 第25-27页 |
| 第3章 基于数据挖掘技术的联网审计分析 | 第27-36页 |
| ·联网审计的发展现状分析 | 第27-30页 |
| ·联网审计与传统现场审计和计算机辅助审计的区别 | 第27页 |
| ·联网审计的优势 | 第27-28页 |
| ·我国联网审计的发展现状 | 第28-29页 |
| ·联网审计适用的对象 | 第29-30页 |
| ·联网审计中应用数据挖掘技术的可行性分析 | 第30页 |
| ·联网审计中应用数据挖掘技术的必要性分析 | 第30-31页 |
| ·数据挖掘技术在联网审计中应用的支撑平台 | 第31-33页 |
| ·数据挖掘在联网审计中的应用过程 | 第33-34页 |
| ·小结 | 第34-36页 |
| 第4章 基于数据挖掘技术的联网审计系统构建 | 第36-46页 |
| ·杭州市审计局财政联网审计的访谈研究 | 第36-38页 |
| ·基于数据挖掘技术的联网审计的系统模型 | 第38-42页 |
| ·联网审计系统构建的基本原则 | 第38-39页 |
| ·联网审计系统的模型 | 第39-42页 |
| ·数据挖掘技术在联网审计中的具体应用 | 第42-45页 |
| ·发现孤立点在联网审计中的应用 | 第42-43页 |
| ·提取关联规则在联网审计中的应用 | 第43-44页 |
| ·神经网络在联网审计中的应用 | 第44页 |
| ·决策树在联网审计中的应用 | 第44-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 第5章 数据挖掘技术在联网审计中应用的案例分析 | 第46-55页 |
| ·应用的案例背景及目标 | 第46页 |
| ·应用的案例背景 | 第46页 |
| ·应用的目标 | 第46页 |
| ·数据的准备 | 第46-47页 |
| ·系统的应用 | 第47-53页 |
| ·发现孤立点 | 第47-49页 |
| ·构建决策树 | 第49-53页 |
| ·结果的解释及应用 | 第53-54页 |
| ·本例的局限性 | 第54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 第6章 结论与展望 | 第55-58页 |
| ·本文的主要结论 | 第55-56页 |
| ·本文研究的局限 | 第56页 |
| ·未来的努力方向 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 附录1: | 第62页 |
