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doc 大数据挖掘技术在电力审计风险防范中的应用研究(原稿) ㊣ 精品文档 值得下载

🔯 格式:DOC | ❒ 页数:6 页 | ⭐收藏:0人 | ✔ 可以修改 | @ 版权投诉 | ❤️ 我的浏览 | 上传时间:2022-06-26 22:58

《大数据挖掘技术在电力审计风险防范中的应用研究(原稿)》修改意见稿

1、以下这些语句存在若干问题,包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....面对复杂的审计目标并进行正确充分的准备。中国当前的社会经济发展日益复杂和多样化。因此,在进行审态审计,并确保工作顺利进行,在出现复杂情况时不会使内部审计人员感到尴尬。建立承诺责任制建立承诺责任制度主要是为了确保审计人员不遭受诚信欺诈。承诺责任制度明确以书面形式规定,相关人员获取的数据内容必须完整真实,并有效地规避风险。可以使用平衡记分卡向员工学习,以向公司财务客户内部审计报告阅读者内部运营包括内部审计工作文件,方法和内部审计过程学习,以建立质量评估体系。内部审计师需。针对审计任务及转换后的数据类型,选择合适的数据挖掘技术,然后再从相应的算法库中选择适当的算法或综合运用多种算法建立数据挖掘模型。建模的过程是个反复的过程,需通过修改模型参数并根据不同评估方法比较哪个模型对当前的分析最有效。模型的运用及评估。是将经过处理的面向分析的数据输入模型并输出分析结果的过程......”

2、以下这些语句存在多处问题,具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....当前中国正在完善相关法律法规,同时也需要提高内部审计人员的专业水平和能力,特别是在解决复杂问题时,是否能够充分理解和分析这些问题的产生根源,以及最终必须避免审计风险。面对复杂的审计目标并进行正确充分的准备。中国当前的社会经济发展日益复杂和多样化。因此,在进行审计工作之前,有必要对有关部门进行全面的调查分析。需要进步分析相关专业的审计问题,以确保实时进行动近年来,随着系统在电力公司中的推广和应用,诸如财务营销和物资管理之类的管理和控制系统已起使用,但是由于这些系统中数据平台的不致和数据标准的不致,导致审计技术和方法仍然存在很多问题没有得到有效实施。大数据挖掘技术在审计中的应用发掘型分析是处理大数据最好的方法之,是从大数据中寻找隐含数据规律和模式预测将来趋势和行为的种数据分析模式,数据挖掘技术是实现发掘型分析的有效手段。面......”

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题,包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅,以及内容阐述不够详尽和全面——“.....个就是出现审计风险延迟。由于这两个情况的存在带给审计工作更多的挑战,电力部门应该加强防范审计风险。关键词大企业获得更多的经济效益和社会效益。总之,审计过程中,审计工作人员要积极采取风险防范措施,强化审计监督。参考文献龙钢电力工程项目审计风险分析及防范科技创新与应用,周玲水利工程项目中内部审计风险的防范探析黑龙江科技信息,。大数据挖掘技术在电力审计风险防范中的应用研究原稿。审计风险的形成原因相比其他工程项目来说,电力工程项目具有施工难度大,工期长,涉及其他方面比较多,这就大数据挖掘技术在电力审计风险防范中的应用研究原稿计任务的质量作出评价,衡量模型的适用性。电力公司内部审计风险的防范措施预防和控制审计风险的外部因素完善相关法律法规。当前中国正在完善相关法律法规,同时也需要提高内部审计人员的专业水平和能力,特别是在解决复杂问题时,是否能够充分理解和分析这些问题的产生根源......”

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵,包括语法错误、标点符号使用不规范,句子结构不够顺畅,以及信息传达不充分,需要综合性的修订与完善——“.....同时也需要提高内部审计人员的专业水平和能力,特别是在解决复杂问题时,是否能够充分理解和分析这些问题的产生根源,以及最终必须避免审计风险。面对复杂的审计目标并进行正确充分的准备。中国当前的社会经济发展日益复杂和多样化。因此,在进行审法。数据挖掘过程般来说,数据的挖掘过程包含个阶段数据准备及数据预处理数据挖掘模型的构建模型的运用及评估。数据准备及数据预处理。将审计问题转化为数据挖掘问题后,需确定与此问题相关的数据源,并将不同数据源中的数据集中到起,形成原始审计数据。数据预处理阶段,需对数据准备得到的不完整有噪声不太理想的原始数据进行预处理,主要过程有数据清理数据集成数据规约和数据变换。数据挖掘模型的构建大数据挖掘技术在电力审计风险防范中的应用研究原稿稿。电力公司的内部审计与传统思想联系在起电力公司的内部审计主要是预防性审计......”

5、以下这些语句存在多种问题,包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅,以及信息传达不够完整详尽——“.....并使用传统的方法进行审计,该方法仅限于账簿检查。审计效率低,在经济责任审计中,其内容多范围广,很少注意内部控制审计。传统的审计方法主要是数据收集,审计效率低。应进步加强内部审计人员的素质提高和结构建设,并建立密集的审计管理制度内部专职审计人员较少,审计师素质的提高距离公司的发展要求还很远。大数据挖掘技术在电力审计风险防范中的应用研究原报告阅读者内部运营包括内部审计工作文件,方法和内部审计过程学习,以建立质量评估体系。内部审计师需要从个方面进行评估,审计委员会根据评估结果向董事会提交评估报告,以补偿绩效和惩处。结语电力工程项目审计风险是客观存在,但对其进行分析,还是可以从几个方面开展风险防范,对风险进行评估并采取正确的评估方法,将审计风险降到最低,才能确保工程项目审计结果的真实性。在实际的建设当中,作为审要从个方面进行评估,审计委员会根据评估结果向董事会提交评估报告......”

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进,具体而言:标点符号运用不当,句子结构条理性不足导致流畅度欠佳,存在语法误用情况,且在内容表述上缺乏完整性。——“.....结语电力工程项目审计风险是客观存在,但对其进行分析,还是可以从几个方面开展风险防范,对风险进行评估并采取正确的评估方法,将审计风险降到最低,才能确保工程项目审计结果的真实性。在实际的建设当中,作为审计人员,要对造价审计中出现的问题形成足够的认识,并在总结经验的前提下,应用针对性的审计防范策略,素完善相关法律法规。当前中国正在完善相关法律法规,同时也需要提高内部审计人员的专业水平和能力,特别是在解决复杂问题时,是否能够充分理解和分析这些问题的产生根源,以及最终必须避免审计风险。面对复杂的审计目标并进行正确充分的准备。中国当前的社会经济发展日益复杂和多样化。因此,在进行审计工作之前,有必要对有关部门进行全面的调查分析。需要进步分析相关专业的审计问题,以确保实时进行动计任务的质量作出评价,衡量模型的适用性。电力公司内部审计风险的防范措施预防和控制审计风险的外部因素完善相关法律法规......”

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题,需改进——“.....是从大数据中寻找隐含数据规律和模式预测将来趋势和行为的种数据分析模式,数据挖掘技术是实现发掘型分析的有效手段。审计风险。除了工程建设本身的因素外,社会因素经济因素审计自身的因素都可能会出现审计风险。具体来说,审计自身的因素主要包括审计人员的专业水平职业素质审计程序审计方式等方面,社会因素和经济因素主要表现在审计内容的复杂性会计的工作手段以及经济环境社会环境等方面。此外,被审计客体的因素主要包括参与工程建设的部门利润方面等,都可能出现信息失真的情况。上述这些因素都是目前比较常见的电力面等,都可能出现信息失真的情况。上述这些因素都是目前比较常见的电力工程项目审计风险,作为施工单位应该结合自身的工程情况对这些审计影响因素进行深入分析并做好防范措施。审计工作是电力工程建设中十分重要的组成部分。在整个审计的过程中,会出现两种情况......”

8、以下文段存在较多缺陷,具体而言:语法误用情况较多,标点符号使用不规范,影响文本断句理解;句子结构与表达缺乏流畅性,阅读体验受影响——“.....大部分工作集中在相关部门的表面层面。审计方法基本上是逐个审计会计主题,并使用传统的方法进行审计,该方法仅限于账簿检查。审计效率低,在经济责任审计中,其内容多范围广,很少注意内部控制审计。传统的审计方法主要是数据收集,审计效率计任务的质量作出评价,衡量模型的适用性。电力公司内部审计风险的防范措施预防和控制审计风险的外部因素完善相关法律法规。当前中国正在完善相关法律法规,同时也需要提高内部审计人员的专业水平和能力,特别是在解决复杂问题时,是否能够充分理解和分析这些问题的产生根源,以及最终必须避免审计风险。面对复杂的审计目标并进行正确充分的准备。中国当前的社会经济发展日益复杂和多样化。因此,在进行审来,随着系统在电力公司中的推广和应用,诸如财务营销和物资管理之类的管理和控制系统已起使用,但是由于这些系统中数据平台的不致和数据标准的不致......”

9、以下这些语句存在多方面瑕疵,具体表现在:语法结构错误频现,标点符号运用失当,句子表达欠流畅,以及信息阐述不够周全,影响了整体的可读性和准确性——“.....该过程可由计算机自动完成。模型的评估是指对使用该模型完成合运用多种算法建立数据挖掘模型。建模的过程是个反复的过程,需通过修改模型参数并根据不同评估方法比较哪个模型对当前的分析最有效。模型的运用及评估。是将经过处理的面向分析的数据输入模型并输出分析结果的过程。在设置好模型参数后,该过程可由计算机自动完成。模型的评估是指对使用该模型完成审计任务的质量作出评价,衡量模型的适用性。电力公司内部审计风险的防范措施预防和控制审计风险的外部因是使同簇中的对象尽量相似,不同簇中的对象差别较大。聚类算法属于无监督学习方法,因为所拥有的数据对象没有提供类型标签信息,因此只能通过观察学习,而非示例学习,聚类可发现数据内在的性质和规律,为进步进行数据分析提供基础。主要的聚类分析方法包括划分方法层次方法基于密度的方法基于网格的方法。数据挖掘过程般来说......”

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