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　　數(shù)據(jù)挖掘作為一種新的計算機(jī)審計方法，能夠輔助審計人員從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)疑點(diǎn)，為數(shù)據(jù)式審計提供了重要途徑?！稊?shù)據(jù)挖掘技巧/審計技巧叢書》主要以國產(chǎn)的神通K-Miner、微軟的SQLServer分析服務(wù)等審計人員常用的工具，以期望大化、K均值、樸素貝葉斯、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、多元線性回歸、Apriori、馬爾科夫鏈等算法為例，介紹計算機(jī)審計中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的使用技巧。

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暫缺《數(shù)據(jù)挖掘技巧》作者簡介

圖書目錄

序
前言
1 數(shù)據(jù)挖掘方法及工具
1．1 常用數(shù)據(jù)挖掘方法
1．2 常用數(shù)據(jù)挖掘工具
2 聚類在審計實務(wù)中的應(yīng)用技巧
2．1 醫(yī)保審計中期望最大化算法挖掘技巧
案例1：應(yīng)用期望最大化算法發(fā)現(xiàn)醫(yī)保住院違規(guī)報銷線索
2．2 企業(yè)資產(chǎn)審計中K均值算法挖掘技巧
……
5 關(guān)聯(lián)分析在審計實務(wù)中的應(yīng)用技巧
案例7：應(yīng)用AprjOri算法發(fā)現(xiàn)虛假住院套取醫(yī)保資金線索
6 序列模式在審計實務(wù)中的應(yīng)用技巧
案例8：應(yīng)用馬爾科夫鏈算法發(fā)現(xiàn)交通違法處理過程中存在的違規(guī)銷分問題線索
7 跨行業(yè)數(shù)據(jù)綜合分析技巧
案例9：通過中文分詞自學(xué)習(xí)算法進(jìn)行異構(gòu)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)匹配
參考文獻(xiàn)
后記

作　者：	《數(shù)據(jù)挖掘技巧》編寫組
出版社：	中國時代經(jīng)濟(jì)出版社
叢編項：	審計技巧叢書
標(biāo)　簽：	暫缺

ISBN：	9787511925770	出版時間：	2016-05-01	包裝：
開本：	32開	頁數(shù)：		字?jǐn)?shù)：

數(shù)據(jù)挖掘技巧

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