基于数据挖掘的审计数据分析

本文针对计算机审计的现状,提出了基于数据挖掘的审计数据分析流程,以及应用DBSCAN聚类算法查找审计证据的方法。     

数据挖掘技术在计算机审计中的应用研究

数据挖掘技术是指从海量数据中提取隐含、事先未知并且潜在有用知识的技术,其在现代计算机审计中起着不可替代的作用。本文首先对数据挖掘技术在审计领域中应用研究的相关文献进行综述,其次对基于数据挖掘的计算机审计的基本路径进行阐述,最后对数据挖掘在计算机审计中应用的局限性进行分析。     

数据挖掘技术在公司内部审计中的应用

大数据时代,企业拥有的数据呈现出量大、种类多、时效高和价值密度低等特点。面对海量的数据,传统的审计方法无法发现深层次的数据价值,大量有价值的信息没有得到充分利用。如何在有限的时间内挖掘数据价值、提高发现问题的能力,逐渐成为内部审计部门能否充分发挥其监督核查职能的关键。针对上述问题,本文从结构化和非结构化数据挖掘方法出发,将数据挖掘技术引入到公司的内部审计中,建立、应用以及优化基于数据挖掘方法内部审计流程,这对提高问题发现的效率和防范审计风险都具有重要的意义。     

基于离群数据挖掘的计算机审计

目前,广泛应用并能简单处理大规模数据集的离群数据挖掘算法主要有基于聚类方法、基于距离方法和基于密度方法等几种;基于离群数据挖掘的计算机审计在操作上一般分为数据的采集、数据的准备、建立离群数据挖掘模型等四个步骤;基于离群数据挖掘方法在审计中的应用,有利于帮助审计人员发现异常的交易或事项,快速确定审计重点,提高审计效率.     

数据挖掘技术在联网审计中的应用

随着数据库技术和网络技术的快速发展,数据呈爆炸式增长,传统的审计手段已无法完成审计目标,计算机审计将成为主要的审计方式。而被审计单位激增的业务数据背后隐藏着许多重要的信息,审计人员希望能够对其进行更高层次的分析,以便更好地利用这些数据。目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能,但无法发现数据中存在的关系和规则,无法根据现有的数据预测未来的发展趋势,缺乏挖掘数据背后隐藏的知识手段。同时,计算机技术的另一领域——人工智能,自1956年诞生之后取得了重大进展。     

基于大数据挖掘分析的财务报表舞弊审计

准确识别客户可能存在的异常行为和舞弊风险是财务报表审计中的关键步骤,面对审计过程中的海量数据,审计人员亟需使用新的理论方法和技术工具,系统地挖掘和分析数据背后隐藏的反映公司舞弊的规律和特征。为了指导审计人员将相关数据挖掘技术高效地应用于具体审计活动,在系统总结和梳理审计大数据的本质内涵与特征分类的基础上,明晰审计大数据挖掘分析与传统数据分析的差异,探寻数据挖掘技术在财务报表舞弊审计中的最佳应用模式,建立数据挖掘技术应用于财务报表舞弊审计中的整合性框架。     

现金轨迹数据挖掘的审计应用

大数据技术正在重塑和变革现有审计理念与方法。与传统基于会计信息实施审计监督不同,大数据审计开辟了从原始数据直接获取知识的新方式。实践中比数据挖掘技术更重要的是找到具体审计业务应用场景,本文提出现金轨迹数据理念,将现金在企业与银行账户间频繁流动所沉淀的多维电子数据加以运用,基于数据挖掘技术发现审计线索并形成审计判断。     

数据挖掘在审计中的运用

数据挖掘(Data Mining)是一种从大型数据库或数据仓库中提取隐藏的预测性信息的新技术,它在金融行业、客户关系管理(CRM)等方面运用非常广泛,但是到目前为止很少见到对它在审计领域运用所进行的探讨,而数据挖掘技术在信息时代背景下的审计中将发挥更大的作用。在中国首届“影响会计从业人员的十大IT技术”的评选活动中,“数据仓库与数据挖掘技术”等5项技术获选2002年度潜在影响中国会计从业人员的五项IT技术,足以看出数据挖掘技术在未来财务审计中的重要地位。     

数据挖掘在计算机辅助审计中的应用

概括了数据挖掘的功能和方法,探讨了数据挖掘技术在计算机辅助审计中的应用,介绍了数据挖掘软件工具,并给出了数据挖掘技术在计算机辅助审计中的应用步骤。     

数据统计分析中应用数据挖掘技术及效益分析

传统的数据统计分析方法是利用数据库系统已有的数据进行简单的统计归类分析,可以方便快捷对数据进行录入、查询、修改、更新、统计等功能。但是传统数据统计分析方法无法及时准确地发现数据中存在的关系和规则,无法快速提取企业决策者需要的精准分析数据,致使企业决策者很难根据现有的统计数据预测未来的发展趋势。很容易丢失商机,造成企业的被动,为企业发展壮大带来巨大的阻力。因此急需一种新的技术来实现企业的这些需求。本文重点分析的数据挖掘技术可以替代对海量数据无法胜任的传统数据统计分析方法,它将传统的数据分析方法与处理大量数据的复杂算法相结合。数据挖掘为探查和分析新的数据类型以及用新方法分析旧有数据类型提供了强大准确的处理能力,在海量数据处理方面得到广泛应用并取得非常好的经济及社会效益。     

计算机审计中的电子数据轨迹分析

不同阶段电子数据的操作都会留下表现各异的轨迹。从操作系统、计算机应用系统、数据传输、数据采集和分析等不同层面深入分析审计电子数据轨迹在计算机系统中表现形式,可以为审计人员提供有效的审计方法。     

聚类方法在高等学校绩效评价中的应用

高等学校都试图构建绩效评价体系,增强本校的竞争力和综合实力。本文以绩效评价、平衡计分卡等理论为指导．借鉴国内外高校绩效评价的经验,建立了高等学校绩效评价指标体系。指标体系综合考虑高等学校的财务绩效、办学效果、内部管理、学习与成长等4个方面。并且通过建立的指标体系,应用聚类挖掘方法,分别横向和纵向分析了教育部直属的72所高校2002—2006年的绩效评价指标数据,指出高等学校绩效评价分析系统中存在的问题,评价结果的信息主要用于帮助各级管理人员迅速获得高校运行的准确信息,在没有限定类别的情况下,运用数据挖掘的聚类方法把评价指标相似的学校划分到一个类中。对高等学校进行聚类评价,为分析使用提供依据,以期构建一个有利于高等学校绩效评价的决策支持环境。     

面向CRM的数据挖掘应用

近几年来，信息在企业发展中的关键地位得到了越来越多的关注，赢家往往是那些能成功收集、分析、理解信息并根据信息决策的企业，而新型电子商务的关键是它与消费者之间的关系。本文研究了数据挖掘技术在客户关系管理（CRM）中的运用，讨论了企业如何理清和客户之间的关系。     

浅谈数据挖掘技术在学生成绩分析中的应用

利用数据挖掘中的关联规则能够挖掘出大量数据中项集之间有意义的相关联系。采用Apriori算法对黑龙江工程学院学生的课程成绩进行分析,进而发现课程之间的联系,为教务处进行日常教学管理提供帮助。     

数据挖掘在电子商务中的应用研究

电子商务是现在的主流趋势,本文介绍了数据挖掘技术在电子商务中的应用技术,并简要分析了数据挖掘过程及其优势。     

浅谈Web数据挖掘技术在网络教育中的应用

本文主要介绍Web数据挖掘技术的相关知识及应用,并重点对Web数据挖掘技术与网络教育中主要对象即学生、教师、学校三者之间的相关挖掘应用进行了一些分析和探讨,对提升高校的网络教育管理与决策水平,营造一个现代化的、数字化学习环境,充分发挥Web数据挖掘在网络教育中的作用。     

数据挖掘技术在物流业中的应用

数据挖掘是从大量已有数据中找出隐藏在其中的、有用的信息和规律。当前大部分物流企业实现了信息化建设,随着物流管理工作的不断推进,会产生大量数据,如何有效利用这些数据是物流企业实现现代化的关键所在。文章首先介绍了常用的数据挖掘方法,接着阐述数据挖掘技术在物流业中的应用,最后指出物流企业应用数据挖掘技术时应注意的问题。     

数据挖掘技术在公安技侦工作中的应用

文章以数据挖掘技术中的关联规则在技侦装备管理中的应用为例,应用Apriori算法,挖掘出装备故障问题内在的知识和规律,并应用于实际的装备保障工作,提高了技侦装备在实战过程中的稳定性。以此对数据挖掘技术引入公安技侦工作的必要性及推动公安技侦工作科学化发展进行初步探讨。