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《数据挖掘技巧》编写组 编

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• 数据挖掘
• 审计
• 技巧
• 实战
• 分析
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• 商业智能
• 数据分析
• 风险管理

出版社： 中国时代经济出版社

ISBN：9787511925770

版次：1

商品编码：12187627

包装：平装

丛书名： 审计技巧丛书

开本：32开

出版时间：2016-05-01

用纸：胶版纸

正文语种：中文

内容简介

　　数据挖掘作为一种新的计算机审计方法，能够辅助审计人员从海量数据中发现疑点，为数据式审计提供了重要途径。《数据挖掘技巧/审计技巧丛书》主要以国产的神通K-Miner、微软的SQLServer分析服务等审计人员常用的工具，以期望大化、K均值、朴素贝叶斯、决策树、神经网络、多元线性回归、Apriori、马尔科夫链等算法为例，介绍计算机审计中数据挖掘技术的使用技巧。

目录

序
前言
1 数据挖掘方法及工具
1．1 常用数据挖掘方法
1．2 常用数据挖掘工具

2 聚类在审计实务中的应用技巧
2．1 医保审计中期望最大化算法挖掘技巧
案例1：应用期望最大化算法发现医保住院违规报销线索
2．2 企业资产审计中K均值算法挖掘技巧
……

5 关联分析在审计实务中的应用技巧
案例7：应用AprjOri算法发现虚假住院套取医保资金线索

6 序列模式在审计实务中的应用技巧
案例8：应用马尔科夫链算法发现交通违法处理过程中存在的违规销分问题线索

7 跨行业数据综合分析技巧
案例9：通过中文分词自学习算法进行异构数据关联匹配
参考文献
后记

《信息安全管理与风险评估实践指南》 图书简介 一、 数字化时代的迫切需求：信息安全不再是技术问题，而是企业生存的基石 在当前以数据为核心驱动力的商业环境中，信息资产的价值与日俱增。从客户隐私数据、知识产权到核心运营系统，任何一次安全漏洞都可能引发灾难性的后果，包括巨额经济损失、法律责任乃至品牌声誉的彻底崩塌。本书并非单纯的技术手册，而是一部系统阐述如何将信息安全融入企业战略、治理结构和日常运营的实战指南。它旨在帮助管理者、安全专业人员以及合规官构建一个全面、主动且具备韧性的安全防御体系。 本书深刻洞察当前复杂的威胁态势——包括高级持续性威胁（APT）、供应链攻击、勒索软件的反复变异以及内部人员的疏忽或恶意行为。我们聚焦于“人、流程、技术”三位一体的整合方法论，强调安全治理的顶层设计，而非仅仅依赖于购买最新的防火墙或杀毒软件。 二、 核心内容深度剖析：构建企业级安全框架 本书的结构设计严格遵循国际公认的安全标准框架（如ISO/IEC 27001、NIST网络安全框架），并结合中国国情下的特定法规要求（如《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》等），提供一套可操作、可落地的实施路径。 （一） 信息安全治理与战略规划：从“合规”到“赋能” 安全不再是IT部门的孤岛，而是董事会级别的核心议题。本章节详述了如何建立高效的信息安全治理结构（ISG）： 1. 高层参与机制： 如何说服C-Level高管，将安全预算纳入资本支出计划，并确保安全策略与业务目标保持一致。 2. 风险导向的策略制定： 阐述如何根据企业业务连续性要求，确定可接受的风险阈值，并以此为基础制定信息安全政策、标准和基线要求。 3. 安全文化的塑造： 探讨如何通过持续的培训、意识活动和激励机制，将安全责任感植入每一位员工的日常行为中，从根本上减少人为失误带来的风险敞口。 （二） 专业的风险评估与量化方法论：精准识别与优先排序 风险评估是安全工作的核心。本书摒弃了传统的、仅停留在定性描述的评估方式，转而推崇基于业务影响的定量分析方法： 1. 资产价值化与威胁建模： 详细介绍了如何识别和评估关键信息资产的业务价值，并采用如STRIDE等模型对特定系统进行前瞻性威胁建模。 2. 漏洞管理与渗透测试的深度集成： 不仅涵盖了漏洞扫描和渗透测试的执行细节，更关键的是如何将扫描结果转化为可执行的修复优先级，并建立SLA（服务等级协议）以确保修复时效性。 3. 风险量化技术（RVA）： 引入风险价值分析模型，帮助管理者理解“一个安全事件可能带来的最大损失是多少”，从而合理分配安全资源，实现投资回报最大化（RoSI）。 （三） 运营安全与技术控制的精细化管理 本部分深入探讨了在日常运营中必须部署和维护的关键技术与流程控制： 1. 身份与访问管理（IAM）的零信任实践： 介绍如何超越传统的边界安全模型，实施基于身份、设备和行为的持续验证机制。重点讲解特权访问管理（PAM）在应对内部威胁中的作用。 2. 安全事件与信息管理（SIEM/SOAR）： 阐述如何有效利用安全信息和事件管理系统进行日志的集中化、关联分析，并集成安全编排、自动化与响应（SOAR）平台，实现对常见威胁的自动化遏制与处置。 3. 供应链安全管控： 鉴于现代企业高度依赖第三方服务商，本书提供了对供应商进行安全尽职调查（Due Diligence）的标准流程、合同中的安全条款要求，以及对SaaS提供商的持续监控机制。 （四） 业务连续性与灾难恢复（BC/DR）的实战演练 安全事件的发生是必然，应对能力才是关键。本书提供了详尽的BC/DR规划步骤： 1. 业务影响分析（BIA）的制定： 确定关键业务流程的最大可容忍停机时间（MTPD）和恢复时间目标（RTO），这是制定恢复策略的前提。 2. 备份与恢复策略的验证： 强调“3-2-1”备份原则的实际应用，以及定期进行“恢复演练”的重要性，确保恢复流程在危机时刻的可靠性。 3. 事件响应（IR）的成熟度模型： 详细拆解一个标准事件响应生命周期（准备、识别、遏制、根除、恢复、总结），并提供不同规模组织适用的事件响应剧本模板。 三、 目标读者群与本书价值 本书为以下专业人士提供坚实的理论基础和实用的操作工具： 企业高层管理者（CEO, COO, CIO）： 理解如何将信息安全视为业务风险而非纯粹的技术开支。 首席信息安全官（CISO）及安全团队： 获取构建和优化企业级安全管理体系的蓝图和工具集。 内部审计与合规人员： 掌握评估现有安全控制有效性和满足监管要求的标准方法。 IT基础设施与运维经理： 学习如何在日常工作中嵌入安全最佳实践，减少技术层面的风险敞口。 《信息安全管理与风险评估实践指南》致力于成为读者应对日益严峻的网络挑战时，一本值得信赖的、能够从战略高度指导实践的案头必备工具书。它帮助您的组织穿越信息安全的迷雾，实现稳健、安全且可持续的数字化转型。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常吸引人，深邃的蓝色背景搭配银色的字体，给人一种专业而又不失神秘的感觉。拿到手上，纸质的触感也很细腻，印刷清晰，翻阅起来十分舒适。我最开始是被“数据挖掘”这个词吸引的，因为我对如何从海量数据中提炼出有价值的信息一直充满好奇。市面上关于数据挖掘的书籍很多，但我总觉得它们要么过于理论化，要么过于晦涩，难以理解。而这本书的标题，尤其是“技巧”二字，让我觉得它可能提供的是更实操、更直接的方法论，能够帮助我快速入门，并且学到一些真正能够应用到实际工作中的技巧。审计技巧的加入，更是让我眼前一亮，我一直认为数据分析与审计是紧密相关的，很多时候审计工作都需要依赖于数据的支持来发现问题、评估风险。如果这本书能够将这两者结合起来，提供一套融会贯通的思路和方法，那将是极大的福音。我特别期待书中能有一些具体的案例分析，能够展示数据挖掘技术在审计场景下的应用，比如如何通过数据分析来识别潜在的财务舞弊、优化内部控制流程，或者提高审计效率等等。我还希望这本书能够讲解一些常用的数据挖掘工具和算法，并且以一种易于理解的方式呈现出来，而不是简单地罗列公式和代码。毕竟，作为一个读者，我希望能够循序渐进地学习，并且最终能够独立运用这些技巧。

评分☆☆☆☆☆

这本书的简介在我浏览书店时，像一盏明灯般吸引了我。起初，我对“数据挖掘”这个概念有些模糊，只知道它与数据分析有关，但具体能做什么，我并没有清晰的概念。而“审计技巧”这个词，则引起了我更强烈的共鸣，因为我正处于一个需要不断提升自身专业技能的阶段，并且对如何更有效地进行风险评估和合规检查充满了探索的欲望。当这两个看似独立的领域被并列在一起时，我感到非常好奇，究竟是什么样的“技巧”能够将它们完美地结合起来？我设想，这本书或许能提供一套全新的视角，让我看到数据在审计工作中的巨大潜力和价值。我期待书中能够深入浅出地讲解一些基础的数据挖掘算法，并且能够清晰地阐述这些算法是如何被应用于审计的各个环节，比如在欺诈检测、风险量化、合规性审查等方面。我希望它能像一位经验丰富的导师，一步步地引导我，让我理解数据挖掘背后的逻辑，并教会我如何实际操作。更重要的是，我希望这本书能够帮助我摆脱以往的审计模式，拥抱更智能、更科学的工作方法，最终提升我的职业竞争力。

评分☆☆☆☆☆

我选择这本书，主要是被“审计技巧”这部分内容所吸引，并希望它能为我提供一些在实际工作中能够直接运用到的新思路和方法。我是一名资深的审计师，在多年的工作中，我深切体会到，传统的审计方法在面对日益复杂和海量的数据时，显得有些力不从心。我一直渴望能够学习一些更现代、更高效的审计技术，能够帮助我更精准地识别风险，更深入地洞察业务，从而提升审计的价值和效率。这本书的标题暗示了它可能涵盖了一些数据驱动的审计方法，这正是我所急切需要的。我希望书中能详细介绍如何运用数据挖掘技术来辅助审计工作，比如如何通过异常检测来发现潜在的舞弊行为，如何利用聚类分析来识别高风险的交易或客户，或者如何使用关联规则来揭示业务流程中的薄弱环节。我尤其关注书中是否能够提供一些关于数据预处理、特征工程以及模型选择方面的实用建议，因为在实际应用中，这些步骤往往是影响审计结果的关键。同时，我也希望这本书能够介绍一些业界通行的最佳实践，以及一些在实际审计项目中成功应用的案例，这样我才能更好地理解和借鉴。我对这本书寄予厚望，希望它能成为我审计工具箱中不可或缺的一部分。

评分☆☆☆☆☆

我之所以对这本书充满期待，是因为它触及了我一直以来想要深入了解的两个核心领域——数据挖掘和审计。在我看来，如今的商业环境日益复杂，信息爆炸，如何从海量数据中挖掘出有价值的信息，并且将这些信息有效地应用于审计实践，已经成为提升审计质量和效率的关键。我一直深信，数据是审计的未来，而数据挖掘技术正是解锁这个未来的钥匙。我希望这本书能够提供一套系统化的方法论，不仅讲解数据挖掘的理论基础，更重要的是，能够提供切实可行的操作指南。我期待书中能够涵盖如何收集、清洗、转换数据，如何选择和应用合适的数据挖掘模型，以及如何解读和呈现分析结果。同时，我希望它能详细阐述这些技术在审计中的具体应用场景，例如在识别潜在的内部控制缺陷、评估财务报表的风险、优化审计程序的规划等方面。我渴望能够从中学习到如何利用数据来支持审计判断，如何更有效地发现潜在的风险点，以及如何为企业提供更有价值的审计洞察。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，尤其是“数据挖掘技巧”和“审计技巧”的组合，一下子抓住了我的注意力。作为一名长期在财务和风控领域工作的人士，我深知在当今大数据时代，仅凭传统的方法已经难以应对日益复杂的业务挑战和潜在的风险。我一直希望能够学习一些更先进的技术，来提升我的分析能力和风险识别能力。这本书的标题让我看到了将数据挖掘的强大分析能力与审计的严谨实践相结合的可能性，这让我非常兴奋。我设想，这本书一定能够为我提供一些实用的“技巧”，而不仅仅是理论的堆砌。我希望它能够教会我如何从实际的业务数据中，挖掘出那些隐藏在表象之下的关键信息，并且这些信息能够直接应用于改进审计流程，提升审计的精准度和效率。例如，我特别想了解如何利用数据挖掘技术来识别异常交易模式，如何评估内部控制的有效性，或者如何预测潜在的财务风险。我期待这本书能够以一种非常接地气的方式，展示这些“技巧”在实际工作中的应用，并且能够提供一些可供参考的模板或案例，让我能够举一反三，触类旁通。