审计署计算机审计中级培训系列教材：审计线索的特征发现 下载 mobi epub pdf 电子书 2024

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内容简介

　　本书总结了审计线索特征发现的一般过程，介绍了特征发现的常用技术和方法。从一个全新的角度把数据分为数值型数据和非数值型数据两大类型，对两类数据的关联、分析方法，如何在两类数据的平台上进行特征捕捉进行了详尽的介绍。书中列举了大量的案例，详细阐述了特征发现的思路。
　　本书具有较强的指导性和可操作性，对于从事计算机审计理论研究和实务工作的人员具有参考价值，同时可供高等院校相关专业的师生参考。

内页插图

目录

目录
第1章 概述
1.1 什么是特征发现
1.1.1 福尔摩斯与特征发现
1.1.2 审计线索的特征发现
1.2 审计线索特征发现的概念
1.3 审计线索特征发现的技术
1.3.1 数据挖掘技术
1.3.2 征兆发现技术
1.3.3 探索性数据分析
1.3.4 对非数值型数据的处理

第2章 审计线索特征的表现
2.1 审计线索特征的表现方式
2.1.1 数据内容
2.1.2 数据结构
2.2 审计线索特征的可视化观察

第3章 审计线索特征发现的一般过程
3.1 一般过程
3.2 特征枚举
3.3 特征捕捉
3.4 特征分析
3.5 一个案例
3.5.1 特征枚举
3.5.2 特征捕捉
3.5.3 特征分析

第4章 审计线索特征发现的一般方法
4.1 从历史案例分析人手来发现特征
4.2 从对业务规律的把握人手来发现特征
4.3 从各种数据的对比人手来发现特征
4.3.1 内部数据之间的对比
4.3.2 外部数据与内部数据的对比
4.4 从业务的逻辑性人手来发现特征
4.5 从钩稽关系人手来发现特征

第5章 信息系统审计的特征发现
5.1 信息系统审计概述
5.1.1 信息系统审计的目标
5.1.2 信息系统审计的法律依据
5.2 信息系统审计特征发现的一般过程
5.3 信息系统审计的特征发现方法
5.3.1 通过逻辑关系进行特征发现
5.3.2 通过数据复算进行特征发现

第6章 用于审计线索特征发现的数据挖掘方法
6.1 什么是数据挖掘
6.2 SQLServer中的数据挖掘过程
6.3 数据挖掘案例
6.3.1 决策树算法案例
6.3.2 聚类方法案例
6.3.3 神经网络算法案例
6.3.4 关联规则发现算法案例
6.4 基于数据挖掘的预测

第7章 孤立点分析与审计线索特征发现
7.1 审计与孤立点分析
7.1.1 孤立点的概念
7.1.2 孤立点检测与分析
7.1.3 孤立点与审计线索特征
7.2 孤立点分析方法
7.2.1 孤立点分析方法介绍
7.2.2 基于孤立点分析的审计线索特征发现
7.3 基于孤立点分析的审计实例
7.3.1 基于统计的孤立点分析案例
7.3.2 基于聚类的孤立点分析案例
7.3.3 基于时间序列预测的孤立点分析案例

第8章 非数值型数据的特征发现
8.1 非数值型数据特征发现的意义
8.2 非数值型数据特征发现的案例
8.3 非数值型数据特征发现的方法
8.4 非数值型数据特征发现的典型任务
8.4.1 搜索
8.4.2 分类
8.4.3 文摘
8.4.4 目标文本的相关文本检索
参考文献

精彩书摘

　　第1章　概述
　　所谓特征，是指可以作为事物特点的征象、标志等。在信息化环境下，审计线索会通过电子数据表现出一定的特征，捕捉到这些特征进而进行分析取证，是计算机审计发展到目前阶段的一种有效做法。这是一个从海量数据中提取符合条件的数据并获取相关信息的过程，是一种基于审计中间表的知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD）的技术。审计线索的特征发现强调的是一种思路，不是就技术讲技术，就方法讲方法，而是计算机审计向前迈进的又一个坚实的步伐，是从必然王国迈向自由王国的重要一步。
　　1.1　什么是特征发现
　　审计之所以能够发现问题，首先要有审计线索。而几乎所有的问题，在信息化环境下，都会在电子数据或信息系统中存在一些蛛丝马迹，这些蛛丝马迹就是审计线索的特征。本节以一个案例来证明上面的陈述，把读者的思路引导到特征发现上来。
　　1.1.1 福尔摩斯与特征发现
　　侦探小说因其曲折的故事情节、严密的逻辑推理而深受很多读者的喜爱。在众多的侦探小说中，福尔摩斯是英国推理小说家柯南道尔塑造的一个著名侦探。我们在看完一系列关于福尔摩斯的侦探小说后会这样描述他的外貌特征：六英尺高，身材显得格外颀长；目光锐利，细长的鹰钩鼻子；下颌正方突出，招牌形象就是头戴一顶鸭舌帽，嘴叼烟斗。有了这些外貌特征，即使我们没有看见过福尔摩斯，也能很清晰地勾画出他的形象。
　　福尔摩斯的神奇之处在于他经常能准确地描述凶手的特征。例如他在一次观察作案现场后说：“凶手是个男人，他身高六英尺多，正当中年。脚小了一些，穿着一双粗皮方头鞋子，抽的是印度雪茄烟，他是和被害者同乘一辆马车来的，马车用一匹马拉着，右前蹄的蹄铁是新的。凶手很可能是脸色赤红，右手指甲很长。这只是几点迹象，但也许对你们也有点帮助。”
　　这就是福尔摩斯的探案模式：一言不发地在现场附近仔细勘查，并不时把什么东西放进信封，然后站起身把凶手的特征说得清清楚楚。于是，所有的人都去找全世界符合特征的马车夫。我们暂且不探究福尔摩斯是如何发现这些特征的，指出如此具体、形象的特征对于破案来说无疑是巨大而直接的帮助。

前言/序言

　　任何一项具体的经济活动都具有行为特征，表现在管理和财政财务收支核算上，这种行为特征又会转换为数据特征。如何从海量的电子数据中发现特征和分析特征，是计算机审计在理论上必须研究和探索的一个问题，也是在审计实务中必须解决的一个问题。只有解决好这个问题，才能引导审计人员自觉地、有效地在把握总体的基础上，突出重点，捕捉审计线索，收集证据，对经济活动做出客观公正的评价。从2007年开始，审计署京津冀特派办设立了专门的课题，成立了专门的研究小组，研究审计线索的特征发现和特征分析，并把研究成果及时推广到审计实践中，在具体的审计项目中实践和验证，收到了良好的效果。
　　本书总结了审计线索特征发现的一般过程，介绍了特征发现的常用技术和方法。从一个全新的角度把数据分为数值型数据和非数值型数据两大类型，对两类数据的关联、分析方法，如何在两类数据的平台上进行特征捕捉进行了详尽的阐述。与以按图索骥的形式介绍技术、方法、步骤的书籍不同的是，本书的着力点是详细阐述特征发现的思路，书中列举了大量的案例，以期从实际出发，对审计实务工作者和理论研究者有所启发。
　　刘汝焯设计了全书的章节，并负责统稿，孙俭、陈峰、王秦辉、郭宁、李金龙、程建勤执笔撰写了有关章节。王智玉审定了全书。
　　审计线索的特征发现和特征分析还处在探索的过程中。书中一定有很多不成熟的地方，甚至可能有错讹之处。真诚地希望广大读者批评指正！
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2.1.1 数据内容

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6.4 基于数据挖掘的预测

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7.1.1 孤立点的概念

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8.3 非数值型数据特征发现的方法

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工作用书，好好看看，应该不错

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4.5 从钩稽关系人手来发现特征

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