整个数据挖掘过程将数据部署到企业开发计划上，从而完善企业后期决策计划。数据挖掘评价指标。数据挖掘目标是从正常数据中找出异常数据，因此数据有两类，即为正例和负例，构建混淆矩阵如表所示。结果分析利用数据挖掘软件进行数据挖掘，并统计挖掘结果，如表所示审计数据分析方法的性能，以神经网络算法支持向量机最近邻算法等数据挖掘方法作为对比项，进行实验分析。实验数据。保险公司是我国重要的金融机构之，关系国计民生，关系社会生活中的每分子，因此本文就选取保险公司业务及管理费的核算数据作为仿真实验数据。利用本文章节数据采集方法，从该公司财务系统中获取年与业务及管理费相关的全部凭证明细。据统计，获取挖掘算法有很多，如聚类算法神经网络算法决策树算法遗传算法等。选择聚类算法进行数据挖掘，其理由是该算法具有可伸缩性，图形数据集的划分效果良好，并且十分高效。聚类算法是指按照种数据特征进行分类，同类的数据具有相同的特征，从而从中分辨出不同特征的数据，即异常数据。具体过程大致分为以下个步骤。步骤从金融审计数据中随机选定个样本数据点作为初始金融审计数据分析研究金融论文题。利用数据挖掘技术寻找数据间潜在的关联，关键在于挖掘算法的选择上。常用的挖掘算法有很多，如利用神经网络分类挖掘算法对个观察数据进行分析孙北伐张高煜徐倩蓉等在大数据环境下数据挖掘在审计中的分析与应用中介绍决策树算法和随机森林算法的数据分析过程。此外，数据挖掘还包括聚类算法神经网络算法支持向量机最近邻算法等。本文在已有维。具体过程如下步骤假设待分析原始金融审计数据的形式是个包含个样本的样本集。步骤对样本集中的数据进行标准化处理，处理方法见中数据变换处理方法，最后得到的标准化矩阵。步骤计算标准化矩阵的相关系数矩阵。步骤用雅克比方法解矩阵的特征方程，得特征根和特征向量主成分。步骤计算主成分累计贡献率，般选择超过贡献率的主成分作为重要主成分。步，有效地发挥了监督洞察与前瞻功能，在促进防范和化解金融风险，提高金融服务实体经济质量和效益，完善金融监管体制，推动金融体制改革和金融领域反腐倡廉等方面发挥了重要作用。然而，在审计机构进行金融审计时，面临海量的数据，仅仅依靠传统的数据检索机制和方法是远远不够的，存在审计效率低下等问题。在上述背景下，数据挖掘技术应用成为审计领域研究的重点课属性值的小数点位臵来进行标准化，标准化的结果最终落到，区间内。小数点移动多少位取决于属性取值中的最大绝对值。小数定标标准化表达式如下其中，为满足条件的最小整数。标准化表达式如下其中，为规范化后数据为原始数据为样本数据的最大值为样本数据的最小值。标准化标利用神经网络分类挖掘算法对个观察数据进行分析孙北伐张高煜徐倩蓉等在大数据环境下数据挖掘在审计中的分析与应用中介绍决策树算法和随机森林算法的数据分析过程。此外，数据挖掘还包括聚类算法神经网络算法支持向量机最近邻算法等。本文在已有研究经验的基础上，以聚类算法为基础，进行数据挖掘研究。研究过程如下首先进行金融审计数据采集并化，也称为标准差规范化，基本原理是让经过处理的原始金融审计数据符合标准正态分布，即均值为，标准差为。金融审计数据分析研究金融论文。数据降维是指在保证原始数据损失量最小的前提下，优化数据组成，降低数据维度，减少数据规模。对于数据降维问题，解决方法有很多，大致分为线性映射和非线性映射方法两大类。在本文中选择主成分分析方法进行金融审计数据关键词数据挖掘金融审计数据聚类算法数据维度审计机关是推动完善公共治理的重要力量，它可以通过提供以证据为基础的解决系统性问题的意见及建议，促进完善政策和方案，发挥审计的监督洞察和前瞻功能，推动改善公共治理。近年来，审计机关通过开展金融审计工作，有效地发挥了监督洞察与前瞻功能，在促进防范和化解金融风险，提高金融服务实体经济质量和效益，析效率。对于重复数据的处理，需要进行记录排序，即根据关键字词等进行排序，然后识别重复记录，将重复的数据进行合并。对于重复记录识别，可以通过简单的模糊匹配或各个角度的相似度计算来完成。噪声数据处理由于各种原因导致属性值不正确或不致的数据被称为噪声数据。对于噪声数据，处理方法主要有种分箱回归以及聚类，如表所示。数据变换采集到的原始金融审计数本方法精度更高，以期为后续研究提供参考。金融审计数据分析研究金融论文。金融审计数据采集。金融审计数据采集进行数据挖掘的第步，也是后续进行数据分析的基础和前提。金融审计数据采集是指审计人员在利用计算机审计时，需要根据审计要求从被审计的金融机构信息系统中提取数据文件的过程。目前，采集方式主要有种，即直接读取数据的方式数据库连接性的方式以重要主成分即为降维后数据。金融审计数据挖掘分析。数据挖掘的概念是在世纪年代提出的，其定义是指从大量的不完全的有噪声的模糊的随机的实际应用数据中找寻价值信息和知识的过程，因此数据挖掘也被称为知识发现，般分为以下几个过程，如图所示。从图中可以看出，前文已经介绍了数据挖掘的准备环节，现进行数据挖掘分析。在数据挖掘中，关键在于算法的选择上。数据化，也称为标准差规范化，基本原理是让经过处理的原始金融审计数据符合标准正态分布，即均值为，标准差为。金融审计数据分析研究金融论文。数据降维是指在保证原始数据损失量最小的前提下，优化数据组成，降低数据维度，减少数据规模。对于数据降维问题，解决方法有很多，大致分为线性映射和非线性映射方法两大类。在本文中选择主成分分析方法进行金融审计数据题。利用数据挖掘技术寻找数据间潜在的关联，关键在于挖掘算法的选择上。常用的挖掘算法有很多，如利用神经网络分类挖掘算法对个观察数据进行分析孙北伐张高煜徐倩蓉等在大数据环境下数据挖掘在审计中的分析与应用中介绍决策树算法和随机森林算法的数据分析过程。此外，数据挖掘还包括聚类算法神经网络算法支持向量机最近邻算法等。本文在已有点移动多少位取决于属性取值中的最大绝对值。小数定标标准化表达式如下其中，为满足条件的最小整数。关键词数据挖掘金融审计数据聚类算法数据维度审计机关是推动完善公共治理的重要力量，它可以通过提供以证据为基础的解决系统性问题的意见及建议，促进完善政策和方案，发挥审计的监督洞察和前瞻功能，推动改善公共治理。近年来，审计机关通过开展金融审计工金融审计数据分析研究金融论文可能来自被审计金融机构的不同类型的数据库，而不同类型的数据库的数据是不同的，无法进行比较分析，因此需要将不同形式的金融审计数据转换成适合的审计分析软件处理所需要的形式，将数据规范成相对统计的形式，去除量纲，即数据规范化。结果表明与神经网络算法支持向量机最近邻算法相比，本方法精度更高，以期为后续研究提供参考。金融审计数据分析研究金融论文题。利用数据挖掘技术寻找数据间潜在的关联，关键在于挖掘算法的选择上。常用的挖掘算法有很多，如利用神经网络分类挖掘算法对个观察数据进行分析孙北伐张高煜徐倩蓉等在大数据环境下数据挖掘在审计中的分析与应用中介绍决策树算法和随机森林算法的数据分析过程。此外，数据挖掘还包括聚类算法神经网络算法支持向量机最近邻算法等。本文在已有值并不意味数据有。缺失值在整个数据集若是个关键值，就需要进行填补。缺失值填补的方法有很多，如人工填写平均值填充最邻近方法填充期望值最大化方法填充贝叶斯方法填充回归法填充等。重复数据处理在采集到的原始金融审计数据中还存在些重复记录的数据，这些数据也被称为冗余数据。冗余数据的存在会增加后续数据挖掘和分析的计算量，降低数据还存在不足之处，如在进行仿真研究时，样本数量并不符合数据挖掘对大量数据的要求，且财务指标不够全面，因此得出的结果可能与实际结果存在定的误差，因此有待进步的探讨和研究。作者赵浏洋单位长春财经学院。标准化表达式如下其中，为规范化后数据为原始数据为样本数据的最大值为样本数据的最小值。标准化数据传输的方式，种方式特点比较如表所示金融审计数据预处理。从各个金融机构系统数据采集得到的数据受到人为因素系统因素等的影响，数据质量并不高，若直接用于后续数据挖掘，将会导致数据分析准确性降低。为此，需要对采集到的数据进行预处理，具体包括缺失值处理重复数据处理噪声数据处理数据变换等。缺失值处理采集得到的原始数据极有可能存在缺失值，但是缺失化，也称为标准差规范化，基本原理是让经过处理的原始金融审计数据符合标准正态分布，即均值为，标准差为。金融审计数据分析研究金融论文。数据降维是指在保证原始数据损失量最小的前提下，优化数据组成，降低数据维度，减少数据规模。对于数据降维问题，解决方法有很多，大致分为线性映射和非线性映射方法两大类。在本文中选择主成分分析方法进行金融审计数据究经验的基础上，以聚类算法为基础，进行数据挖掘研究。研究过程如下首先进行金融审计数据采集并进行预处理，提高数据质量，然后选取聚类算法作为挖掘算法，设臵挖掘条件，进行模式匹配，找寻可疑数据。通过这些可疑数据，审计机构可以以此为依据进行追踪，探寻企业违法犯罪行为，为金融领域反腐倡廉工作提供依据。结果表明与神经网络算法支持向量机最近邻算法相比，有效地发挥了监督洞察与前瞻功能，在促进防范和化解金融风险，提高金融服务实体经济质量和效益，完善金融监管体制，推动金融体制改革和金融领域反腐倡廉等方面发挥了重要作用。然而，在审计机构进行金融审计时，面临海量的数据，仅仅依靠传统的数据检索机制和方法是远远不够的，存在审计效率低下等问题。在上述背景下，数据挖掘技术应用成为审计领域研究的重点课，完善金