1、淺議數據挖掘技術在計算機審計中的應用隨著網絡的發展，我國的審計事業步入了計算機審計時代，這樣以來大大提高了審計工作的效率。在實際審計過程中，審計人員還要改變自身的審計分析思路，要打破傳統的審計模式，能夠運用系統論的思維，以全局的觀點、聯系的觀點，把握事物的總體和各部分之間的聯系，從而發現其中的規律。可以借助于一種數據分析工具數據挖掘技術，它能夠幫助審計人員從海量數據當中，發現數據背后潛在的聯系和規律。1 數據挖掘的定義和常用技術數據挖掘（dm），就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中，提取出隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在的、有用的信息和知識的一種過程。通過數據挖掘，

2、不但可以來完善、豐富數據庫，也為用戶決策提供數據支持。常用的技術有以下幾種：1.1關聯分析關聯分析的目的是為了找出數據庫中隱含的關聯規則。1.2分類分類對數據概念的描述建立模型，再用這個模型來進行分類，生成一系列的分類規則，用于對其他的數據進行分類，從而更好地理解數據庫中的內容。1.3預測預測就是找出歷史數據之間的變化規律，建立相應的模型，可以獲得當前數據的未來變化趨勢，所具有的屬性值的范圍、種類和特征等。常用的方法是回歸分析法。1.4聚類分析聚類是一個將數據集劃分為若干組或類的過程，類似于人們常說的“物以類聚”。1.5偏差檢測數據庫中的數據之間存在著很多異常的情況，稱為偏差。這些偏差包括很多

3、潛在且有用的知識，如分類中的反常實例、模式的特例等。1.6時序模式分析通過時間序列搜索出重復發生概率比較高的模式。在實際審計過程中，選擇合適的挖掘技術能給審計工作帶來很大的幫助，而且不同的挖掘技術應用的對象也不同。2 數據挖掘的應用價值從審計角度來看，數據挖掘就是根據事先明確的審計目標，對被審計單位的大量業務數據進行分析，揭示其中潛在的邏輯關系和規律，并進而形成明確且有效的審計思路的過程。數據挖掘技術在審計中的應用價值，主要體現在可以依據其發現的知識來構建審計分析模型，將其運用到實際的審計業務中，可以大大提高審計工作的效率。比如，通過對銀行信用卡惡意透支的歷史數據進行數據挖掘，可以發現“信用卡

4、惡意透支與信用卡客戶的收入狀況、平均消費額、職業、年齡等客戶屬性之間的聯系”這類知識，以此為基礎構建出相應的審計分析模型并運用到被審計銀行的當前信用卡業務數據中，審計人員就可以快速確定審計重點。3 數據挖掘技術在計算機審計中的應用操作步驟一般來說，數據挖掘技術在計算機審計中的操作步驟主要有以下幾步：3.1審計業務問題的定義指的是要明確審計時需要發現什么信息、解決什么問題。這個定義驅動了整個數據挖掘的過程，是整個挖掘過程的基礎，也是檢驗最后結果的依據。3.2數據準備這個環節包括數據采集、數據清理和數據預處理三項內容。數據采集要盡可能地采集所有與需要解決的審計業務問題密切相關的數據。待添加的隱藏文

5、字內容2數據清理將采集到的數據經過數據清理形成審計中間表，這些審計中間表就成為數據挖掘模型的實例數據集。數據預處理工作首先進行數據集成，整合來自不同數據源中的數據，然后從集成的數據庫中選擇性地提取用與挖掘的數據，最后再對選擇的數據進行投影、歸一化變換等處理，方便進行下一步的數據挖掘。3.3建立模型，挖掘數據設計人員（包括經驗豐富的審計人員）對預處理好的數據進行分析，選用合適的數據挖掘技術和方法，生成適合挖掘的數據模型。模型建立的好壞關系到數據挖掘結果的正確與否，可以說是整個挖掘過程的核心。模型不是一成不變的，需要經過反復的修改調整，最后才能成為適合當前的審計任務要求的挖掘模型。利用建立好的模型

6、，進行數據挖掘，輸入相關審計數據，會得到具體的結果，或者數據間的規律。審計業務人員要根據這些結果，對模型以及模型的輸入參數值進行多次的修正和完善，以利于得出正確的挖掘結果。3.4分析評價結果將挖掘模型最后得到的正確的結果，提供給審計人員。審計人員根據審計任務要求和被審計對象的特征來分析得到到的挖掘結果，得到明確有效的審計思路，從而得出正確的審計結論。有些結果可能會為發現審計問題提供線索，審計人員可以根據這些線索進一步地追查相關的資料，發現問題所在。以上幾個步驟在實際的審計過程中，往往不是一次完成，中間的某些步驟可能需要反復進行，這要根據當前階段和將要實施階段的審計任務要求來定。4 結論雖然數據

7、挖掘技術在計算機審計應用，還處于初級階段，還需要進一步的研究，不斷地探索和完善。但是我們也看到了它在計算機審計領域的優勢。在教育、金融、企業、經濟責任等各行業的審計工作中，面對龐大的、復雜的數據庫，使用數據挖掘技術，可以讓審計人員在審計過程中迅速把握總體，從海量數據中根據需要找出有用的知識信息以及數據間潛在的規律和聯系，進一步提高審計工作的效率，并為領導的正確決策提供數據支持。29c91afe4ced1b6c8795ad9c91afe4ced1b6c8795ad91afe4ced1b6c8795ad9c91fe4ced1b6c8795ad29c91afedd1b6c87d1b6c8795ad9

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