该书系统阐述信息化背景下审计数据分析的演进路径：前四章以关系型数据库为核心，讲解SQL查询语言、数据导入导出及高级查询技术；第五章引入多维数据分析工具，解析复杂审计线索；后两章探讨数据挖掘算法在异常检测中的应用，以及大数据环境下的分析架构与可视化实现。全书结合财务审计案例，构建从基础查询到机器学习的技术体系，强调不同技术路径在审计场景的适配性。
内容简介
本书针对计算机在审计中数据分析所需要的技术、方法和工具,按照技术发展的脉络,介绍基于关系数据库的以结构化查询语言(SQL)为工具的查询分析，基于数据仓库的可视化途径的多维分析，基于模型训练的机器学习途径的挖掘分析，以及基于大数据的相关分析,力图使读者能够应用本书介绍的方法、工具和技术完成审计目标。
全书共有7章。第1章介绍审计数据分析的基本概念;第2章以TSQL为例介绍结构化查询语言,包括基本的DR、DDL、DML、DCL等,以及结构化查询语言在财务审计与业务数据结合的财务审计中的应用技术;第3章介绍数据库用户以及授权、数据导入导出等技术,以及这些技术在审计中的应用;第4章介绍高级查询分析技术,包括游标、触发器、视图、索引等;第5章介绍如何通过多维分析发现审计线索;第6章介绍数据挖掘途径的审计数据分析;第7章介绍基于大数据的审计分析。 [1]
本书可作为计算机审计工作者的技术参考书。
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