基于数据挖掘的审计数据质量控制研究

发布时间：2017-12-26 15:16

  本文关键词：基于数据挖掘的审计数据质量控制研究　出处：《天津财经大学》2009年硕士论文　论文类型：学位论文

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【摘要】： 审计环境的变化在一定程度上影响着审计理论和实践的发展方向。随着信息技术的快速发展和社会信息化水平的不断提高,各行业和机构对信息系统的依赖程度也越来越高,审计人员所面对的不再是纸质账目系统,而是计算机信息系统和多种多样的数据库,首先看到的不再是纸质账目,而是种类繁多的数据。数据式审计模式也正是在这样的背景下孕育而生的,它以无可比拟的优势代表着“信息化环境下计算机审计的未来”。在审计环境信息化条件下,审计证据主要以电子数据的形式存在于被审计单位的信息系统中,这使审计数据质量日益成为影响审计风险的最重要因素之一。因此,我们应该看到控制审计数据质量要求的紧迫性,以便在数据式审计模式下合理、有效地降低审计风险,实现审计目标。 论文在整体上采用规范研究的方法,首先从关于数据质量的相关理论谈起,说明了审计数据质量的概念及其特征需求,提出控制审计数据质量的必要性。进而在分析数据式审计模式下审计风险新特征的基础上,指出审计数据质量对审计风险,尤其是检查风险的影响。其次,通过对数据式审计一般流程的细化分析,从技术角度讨论了从审计数据的采集、整理到数据分析的各个阶段所存在的数据质量问题及其相应的控制方法,并将论文重点放在了数据分析阶段。然后,根据审计数据分析的需求与数据挖掘技术的特点,指出了利用数据挖掘技术控制审计数据质量的可行性。由于数据挖掘的实现方式多种多样,为了说明问题,论文重点选取了基于Benford法则的数字分析法,对其在审计数据质量控制中的应用进行具体分析,并运用实际数据对基于数据挖掘的审计数据质量控制问题进行了解释。
【学位授予单位】：天津财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：F239.1

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本文编号：1337729