| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 课题的背景与意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 审计的概念 | 第8页 |
| 1.1.2 数据审计的机遇与挑战 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 数据挖掘技术的诞生与发展 | 第10页 |
| 1.2.2 数据审计的理论探索 | 第10-12页 |
| 1.2.3 数据审计的国内工作实践 | 第12-13页 |
| 1.2.4 非税收入审计的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 研究目的和意义 | 第14页 |
| 1.4 研究的主要内容 | 第14页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第14-15页 |
| 1.6 本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 计算机数据挖掘技术的相关理论 | 第16-26页 |
| 2.1 数据挖掘技术的目标 | 第16-17页 |
| 2.1.1 特征和区分 | 第16页 |
| 2.1.2 关联分析 | 第16页 |
| 2.1.3 分类和预测 | 第16-17页 |
| 2.1.4 聚类分析 | 第17页 |
| 2.1.5 局外者分析 | 第17页 |
| 2.2 常用数据挖掘方法的数学模型 | 第17-22页 |
| 2.2.1 K均值算法 | 第17-19页 |
| 2.2.2 决策树分析 | 第19-21页 |
| 2.2.3 回归 | 第21-22页 |
| 2.3 常用的数据挖掘工具 | 第22-25页 |
| 2.3.1 Excel软件工具 | 第22-23页 |
| 2.3.2 SPSS Modeler | 第23页 |
| 2.3.3 SAS Enterprise Miner | 第23页 |
| 2.3.4 SQL Server分析服务 | 第23-24页 |
| 2.3.5 数据挖掘工具比较 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 非税收入审计相关理论和系统 | 第26-30页 |
| 3.1 非税收入审计的目标和需求 | 第26-27页 |
| 3.2 非税收入征管信息系统介绍 | 第27-28页 |
| 3.3 非税收入征缴业务数据特征 | 第28-29页 |
| 3.4 传统审计方法在非税收入审计中的局限性 | 第29页 |
| 3.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 数据挖掘技术应用于非税收入审计案例 | 第30-50页 |
| 4.1 项目理解 | 第30-35页 |
| 4.1.1 项目背景和审计目标 | 第30页 |
| 4.1.2 电子数据预处理 | 第30-33页 |
| 4.1.3 审计事项 | 第33-34页 |
| 4.1.4 分析思路 | 第34-35页 |
| 4.2 数据审计步骤 | 第35-48页 |
| 4.2.1 运用可视化功能进行整体分析确定变量 | 第35-37页 |
| 4.2.2 聚类分析 | 第37-40页 |
| 4.2.3 最优尺度回归 | 第40-44页 |
| 4.2.4 决策树 | 第44-48页 |
| 4.3 数据挖掘技术在审计中的运用成效和建议 | 第48-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-51页 |
| 5.1 总结 | 第50页 |
| 5.2 展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53页 |