利用数据挖掘技术构建基于审计数据仓库的商业银行新型审计模型（会计毕业论文资料）.docVIP

利用数据挖掘技术构建基于审计数据仓库的商业银行新型审计模型（会计毕业论文资料） 文档信息 ： 文档作为关于“IT计算机”中“数据挖掘与模式识别”的参考范文，为解决如何写好实用应用文、正确编写文案格式、内容素材摘取等相关工作提供支持。正文7631字，doc格式，可编辑。质优实惠，欢迎下载！ 目录 TOC \o 1-9 \h \z \u 目录 1 正文 1 文1：利用数据挖掘技术构建基于审计数据仓库的商业银行新型审计模型 2 一、现有的计算机审计模型结构 2 二、现有的计算机审计模型在应用过程中存在的不足 3 三、对现有的计算机审计模型的改进措施 4 (一)信息收集系统 4 (二)审计数据仓库 5 (三)审计分析系统 5 (四)审计结果呈现 6 文2：利用数据挖掘技术提高饭店竞争力 6 参考文摘引言： 12 原创性声明（模板） 13 文章致谢（模板） 14 正文 利用数据挖掘技术构建基于审计数据仓库的商业银行新型审计模型（会计毕业论文资料） 文1：利用数据挖掘技术构建基于审计数据仓库的商业银行新型审计模型 随着金融行业的快速发展，商业银行不断推出新产品和新服务，自助银行、电子银行等业务方便了客户使用。国有的工、农、中、建四大商业银行实现了三集中，即所有营业网点集中联网、会计账务集中处理、客户基本信息集中管理，建立全国性集中式的计算机数据处理中心和网络系统，数据仓库逐步建立完善。三集中方便了银行的管理工作，也给审计工作带来了机遇与挑战。使用原有的计算机审计模型，面对数据仓库中的海量数据，对于审计线索的发现如同大海捞针般困难。如果能够利用数据挖掘技术则可以利用银行建立的数据仓库，这一有利条件是发展商业银行审计的契机。由此可见利用数据挖掘技术构建基于数据仓库的新型审计模型对于商业银行审计工作尤为重要。 一、现有的计算机审计模型结构 随着信息技术的发展，其在审计过程中的应用是从利用Excel表格解决计算量大的问题开始的， 其后使用了Access数据库软件，如今更多利用的是多维分析技术嵌入数据库， 其计算机审计结构如下图所示： 整个计算机审计结构一般分为四层: 数据源， 数据库，审计分析模块，结果展示界面。这四层结构中数据源是基础，数据库从数据源中采集数据，存储并转换格式，其后审计人员依据经验开发小型的审计分析模块，利用SQL 查询语言、Excel 的统计功能等计算机技术发现审计线索，利用可视化工具、打印机等呈现审计结果。 二、现有的计算机审计模型在应用过程中存在的不足 从上述四层结构来看，从数据源提取数据组建数据库环节，由于数据源的组成较为复杂，不仅有来自于被审计单位内部的数据，还有来自于外部相关单位、网络等等不同质的数据，数据采集组建数据库的过程仅限于将这些数据提取出来，转换成统一格式，忽视了数据质量，这样的简单提取过程造成数据库中存在冗余的或者错误的数据，数据库中的质量不佳。 在进一步的审计分析环节，被审计单位的报表、会计凭证这些账项仍然是审计的主要对象，是获取审计证据的主要方式，虽然审计人员根据经验开发一些小型的审计分析模块，调用数据库中的数据，但这些分析模块的目的是为了发现报表存在的问题，是从局部的数据考虑的而非全局性考虑。 另外，如此反复进行的局部数据调用会使数据库中存在大量的操作性数据，审计人员为了释放存储空间，又会根据经验判断哪些是无价值数据并进行删除，如果经验出错就会导致审计证据不足不具连续性，出现错误的审计结果。 最后，在这种四层结构的计算机审计模型上不利于数据挖掘技术的使用。应用数据挖掘技术其所要求的数据应是规则的、面向主题的，在这种结构下如果使用数据挖掘技术，就会要求审计人员每进行一次审计分析就要对从数据库中提取的数据再进行一次处理，大大减低了审计效率，增加审计难度。 总之，已有的计算机审计模型所能提供的审计功能具有局限性，尤其是面对商业银行这样数据量庞大的金融企业审计，它限制了金融审计的发展，迫切需要开发新型的计算机审计模型，解决现有的问题，提高审计效率，减低审计风险，推动金融审计的快速发展。 三、对现有的计算机审计模型的改进措施 首先，建立相对独立的数据收集系统，收集被审计单位有关的历史和现实的各种数据，并进行初步处理，改善数据质量，更重要的是建立数据仓库以替代传统的数据库，数据库侧重于数据的简单存储、分析与查询，而数据仓库将分析性数据和操作型数据进行分离，更侧重与数据的综合分析。数据仓库按照审计主题进行数据组织，其存储的数据会随时更新，具有高度集中和相对稳定的特点。 其次，研发各类数据挖掘算法，即将数据挖掘技术应用到审计分析系统中，根据不同的审计分析要求，采用不同的审计分析工具，选用合适的数据挖掘模块深入底层数据进行分析，而不是利