随着信息系统的发展，各大型国有企业、中央部委、海关等部门积累了大量业务信息，审计署每年要花大量的精力审计这些业务数据，以期发现这些部门是否有违规行为并上报中央，对其进行监督整改。由于这些业务数据日益巨大，因此有必要利用相关技术对这些重要信息进行分析处理。　　数据挖掘是广泛应用于大数据分析处理的技术之一，采用数据挖掘技术可以通过对大量业务数据的分析处理，挖掘出有疑点的数据，从而重点对这些疑点数据进行审计分析，降低数据量，减少审计分析处理工作量，排除人为因素的干扰，得到的审计结果有着较好的客观性。　　本文以数据挖掘技术为基础，以海关、社保和国税单位的数据为载体，通过分析数据特征，从数据预处理、可疑审计数据集的形成以及审计方法匹配三个方面，对审计数据进行深入分析研究，为最终审计提供辅助决策。　　本文首先分析了当前国有企业、中央部委等部门的数据分布特点，根据审计组网要求，提出了数据采集局域网、数据传输局域网、数据存储局域网的网络拓扑结构，在数据采集局域网通过设置前置数据采集机进行数据采集，为保证被审计单位和审计署之间的系统安全性，设置了双开关的网络开关，保证两个系统的物理隔离;在数据传输局域网中，采用当前成熟的数据传输方法，采取SDH/ATM/ADSL等技术进行数据传输，并通过构建审计专网VPN进行安全性构建;在数据存储局域网中，通过不同单位数据特点，设置了集中式、分散式以及共享式的存储局域网，并且根据各个单位的数据分布特点，提出了三种典型的组网模式，即集中式组网、分布式组网以及点对点式组网。　　面向有噪声的审计数据，通过分析比较数据降维方法，本文提出融合L2,1主成分分析的半监督降维去噪算法，由于PCA对数据中的噪声敏感，将L2,1范数对PCA进行改进，同时由于L2,1范数的PCA算法是通过降低矩阵的秩实现维数约简，而秩的计算复杂。本文针对这一问题，提出利用迹范数代替矩阵的秩来简化L2,1-PCA的计算，提高算法效率，进行数据降维。为获得算法的最优解，本文在此基础上提出了基于半监督的融合L2,1-PCA的除噪优化模型，模型利用迹范数以及矩阵变化，利用特征方程方法以及李雅普诺夫方程方法，求取模型的最优解，并证明了模型的稳定性。实验结果表明，该模型具有良好的降维除噪效果。　　由于审计数据大部分是时序数据，为分析可疑审计数据，本文提出了去峰值的显著连续序列算法，该算法通过分析以往时序序列异常数据发现算法，在显著连续序列算法的基础上，进一步减少显著序列组的计算，提高运算效率，算法以海关数据进行实验，发现了数据集中的显著数据序列，在此基础上，对这些数据进行进一步的审计可以提高审计效率。　　为提高审计效率，借鉴以往的审计方法，本文提出了构建审计方法库的基本方法。在进行审计方法的匹配中，本文提出了基于hownet的语句匹配算法，该算法在分析了以往匹配方法不考虑词语频率的问题，构建了频率函数以及权重函数，将频率函数加入匹配算法中，充分考虑了不同词语的权重。实验表明，这种方法具有更有效的匹配度。在审计规则应用中，将这种匹配算法引入到审计方法的查找匹配中，有效率较高。　　论文最后总结了全文的创新点，提出了今后将继续进行的研究方向。