内容简介
数据挖掘作为一种新的计算机审计方法,能够辅助审计人员从海量数据中发现疑点,为数据式审计提供了重要途径。《数据挖掘技巧/审计技巧丛书》主要以国产的神通K-Miner、微软的SQLServer分析服务等审计人员常用的工具,以期望大化、K均值、朴素贝叶斯、决策树、神经网络、多元线性回归、Apriori、马尔科夫链等算法为例,介绍计算机审计中数据挖掘技术的使用技巧。
目录
序
前言
1 数据挖掘方法及工具
1.1 常用数据挖掘方法
1.2 常用数据挖掘工具
2 聚类在审计实务中的应用技巧
2.1 医保审计中期望最大化算法挖掘技巧
案例1:应用期望最大化算法发现医保住院违规报销线索
2.2 企业资产审计中K均值算法挖掘技巧
……
5 关联分析在审计实务中的应用技巧
案例7:应用AprjOri算法发现虚假住院套取医保资金线索
6 序列模式在审计实务中的应用技巧
案例8:应用马尔科夫链算法发现交通违法处理过程中存在的违规销分问题线索
7 跨行业数据综合分析技巧
案例9:通过中文分词自学习算法进行异构数据关联匹配
参考文献
后记
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