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数据挖掘技术及其聚类方法在审计中的应用的中期报告
中期报告：数据挖掘技术及其聚类方法在审计中的应用
一、研究背景
随着信息技术的飞速发展，数据的量呈爆炸式增长，数据挖掘技术的应用也愈发广泛。而审计是保障企业财务真实性和合法性的一项重要工作，如何利用数据挖掘技术提高审计效率和准确性，成为当前审计领域研究的热点问题。
二、研究内容
本次研究旨在探讨数据挖掘技术在审计中的应用，并着重研究了聚类算法在审计中的实验效果。
1、数据挖掘技术在审计中的应用
数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则等。采用数据挖掘技术，可以对企业财务数据进行深度分析，找出异常数据，发现问题，并制订合理的措施加以应对。在实践中，数据挖掘技术主要通过数据预处理、数据建模、数据选择、既有知识与学习、模型评价和应用等步骤实现。
2、聚类算法在审计中的应用
聚类算法是一种将相似的数据对象归为一类的方法，聚类算法在审计中可以通过对企业财务数据的聚类分析，自动发现企业内部的异常现象，确定并预测企业可能存在的经营问题。
在审计中，常用的聚类算法主要有K-means聚类算法、基于密度的DBSCAN算法等。在本次研究中，我们以K-means聚类算法为例，通过比较不同聚类数目下，各项指标的变化，确定K-means聚类算法的最优聚类数目n，并通过聚类分析，找出存在的财务问题，从而为审计师提供决策支持。
三、实验结果
本次实验以某企业2017年的财务数据为样本，采用Python语言编写了相应的程序，实现了K-means聚类算法，并通过图形化展示，形象化地反映了聚类结果和异常现象。
通过实验结果可以看出，当聚类数目为3时，数据的聚类效果较好；当聚类数目超过3时，聚类效果变差，甚至出现聚类数目与异常个体数目相等的情形。这说明在实际的审计工作中，在利用聚类分析进行检验时，不宜将聚类个数设置过多。
四、未来工作安排
未来的工作重点将集中在以下两方面：
1、完善算法，提高数据挖掘技术在审计中的应用效果。
2、比较不同聚类算法的效果，探讨聚类算法的复杂度和稳定性之间的关系，为利用聚类算法解决实际审计中存在的问题提供更多的方法和思路。
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