【摘 要】
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针对由于初始变量数据过多,导致金融审计数据挖掘精度不足的问题,进行基于数据挖掘的金融审计数据分析研究。本文首先从被审计的金融机构信息系统中提取所需数据,并对其进行
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针对由于初始变量数据过多,导致金融审计数据挖掘精度不足的问题,进行基于数据挖掘的金融审计数据分析研究。本文首先从被审计的金融机构信息系统中提取所需数据,并对其进行预处理,包括缺失值处理、重复数据处理、噪声数据处理、数据变换等,其次利用主成分分析方法解决初始变量数据过多问题,降低数据维度,最后选取聚类算法作为挖掘方法,实现金融审计异常数据分析。结果表明:与神经网络算法、支持向量机、最近邻算法相比,本方法精度更高,以期为后续研究提供参考。
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