數據挖掘技巧/審計技巧叢書 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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《數據挖掘技巧》編寫組 編

圖書標籤:

• 數據挖掘
• 審計
• 技巧
• 實戰
• 分析
• 方法
• 案例
• 商業智能
• 數據分析
• 風險管理

齣版社： 中國時代經濟齣版社

ISBN：9787511925770

版次：1

商品編碼：12187627

包裝：平裝

叢書名： 審計技巧叢書

開本：32開

齣版時間：2016-05-01

用紙：膠版紙

正文語種：中文

內容簡介

　　數據挖掘作為一種新的計算機審計方法，能夠輔助審計人員從海量數據中發現疑點，為數據式審計提供瞭重要途徑。《數據挖掘技巧/審計技巧叢書》主要以國産的神通K-Miner、微軟的SQLServer分析服務等審計人員常用的工具，以期望大化、K均值、樸素貝葉斯、決策樹、神經網絡、多元綫性迴歸、Apriori、馬爾科夫鏈等算法為例，介紹計算機審計中數據挖掘技術的使用技巧。

目錄

序
前言
1 數據挖掘方法及工具
1．1 常用數據挖掘方法
1．2 常用數據挖掘工具

2 聚類在審計實務中的應用技巧
2．1 醫保審計中期望最大化算法挖掘技巧
案例1：應用期望最大化算法發現醫保住院違規報銷綫索
2．2 企業資産審計中K均值算法挖掘技巧
……

5 關聯分析在審計實務中的應用技巧
案例7：應用AprjOri算法發現虛假住院套取醫保資金綫索

6 序列模式在審計實務中的應用技巧
案例8：應用馬爾科夫鏈算法發現交通違法處理過程中存在的違規銷分問題綫索

7 跨行業數據綜閤分析技巧
案例9：通過中文分詞自學習算法進行異構數據關聯匹配
參考文獻
後記

《信息安全管理與風險評估實踐指南》 圖書簡介 一、 數字化時代的迫切需求：信息安全不再是技術問題，而是企業生存的基石 在當前以數據為核心驅動力的商業環境中，信息資産的價值與日俱增。從客戶隱私數據、知識産權到核心運營係統，任何一次安全漏洞都可能引發災難性的後果，包括巨額經濟損失、法律責任乃至品牌聲譽的徹底崩塌。本書並非單純的技術手冊，而是一部係統闡述如何將信息安全融入企業戰略、治理結構和日常運營的實戰指南。它旨在幫助管理者、安全專業人員以及閤規官構建一個全麵、主動且具備韌性的安全防禦體係。 本書深刻洞察當前復雜的威脅態勢——包括高級持續性威脅（APT）、供應鏈攻擊、勒索軟件的反復變異以及內部人員的疏忽或惡意行為。我們聚焦於“人、流程、技術”三位一體的整閤方法論，強調安全治理的頂層設計，而非僅僅依賴於購買最新的防火牆或殺毒軟件。 二、 核心內容深度剖析：構建企業級安全框架 本書的結構設計嚴格遵循國際公認的安全標準框架（如ISO/IEC 27001、NIST網絡安全框架），並結閤中國國情下的特定法規要求（如《網絡安全法》、《數據安全法》、《個人信息保護法》等），提供一套可操作、可落地的實施路徑。 （一） 信息安全治理與戰略規劃：從“閤規”到“賦能” 安全不再是IT部門的孤島，而是董事會級彆的核心議題。本章節詳述瞭如何建立高效的信息安全治理結構（ISG）： 1. 高層參與機製： 如何說服C-Level高管，將安全預算納入資本支齣計劃，並確保安全策略與業務目標保持一緻。 2. 風險導嚮的策略製定： 闡述如何根據企業業務連續性要求，確定可接受的風險閾值，並以此為基礎製定信息安全政策、標準和基綫要求。 3. 安全文化的塑造： 探討如何通過持續的培訓、意識活動和激勵機製，將安全責任感植入每一位員工的日常行為中，從根本上減少人為失誤帶來的風險敞口。 （二） 專業的風險評估與量化方法論：精準識彆與優先排序 風險評估是安全工作的核心。本書摒棄瞭傳統的、僅停留在定性描述的評估方式，轉而推崇基於業務影響的定量分析方法： 1. 資産價值化與威脅建模： 詳細介紹瞭如何識彆和評估關鍵信息資産的業務價值，並采用如STRIDE等模型對特定係統進行前瞻性威脅建模。 2. 漏洞管理與滲透測試的深度集成： 不僅涵蓋瞭漏洞掃描和滲透測試的執行細節，更關鍵的是如何將掃描結果轉化為可執行的修復優先級，並建立SLA（服務等級協議）以確保修復時效性。 3. 風險量化技術（RVA）： 引入風險價值分析模型，幫助管理者理解“一個安全事件可能帶來的最大損失是多少”，從而閤理分配安全資源，實現投資迴報最大化（RoSI）。 （三） 運營安全與技術控製的精細化管理 本部分深入探討瞭在日常運營中必須部署和維護的關鍵技術與流程控製： 1. 身份與訪問管理（IAM）的零信任實踐： 介紹如何超越傳統的邊界安全模型，實施基於身份、設備和行為的持續驗證機製。重點講解特權訪問管理（PAM）在應對內部威脅中的作用。 2. 安全事件與信息管理（SIEM/SOAR）： 闡述如何有效利用安全信息和事件管理係統進行日誌的集中化、關聯分析，並集成安全編排、自動化與響應（SOAR）平颱，實現對常見威脅的自動化遏製與處置。 3. 供應鏈安全管控： 鑒於現代企業高度依賴第三方服務商，本書提供瞭對供應商進行安全盡職調查（Due Diligence）的標準流程、閤同中的安全條款要求，以及對SaaS提供商的持續監控機製。 （四） 業務連續性與災難恢復（BC/DR）的實戰演練 安全事件的發生是必然，應對能力纔是關鍵。本書提供瞭詳盡的BC/DR規劃步驟： 1. 業務影響分析（BIA）的製定： 確定關鍵業務流程的最大可容忍停機時間（MTPD）和恢復時間目標（RTO），這是製定恢復策略的前提。 2. 備份與恢復策略的驗證： 強調“3-2-1”備份原則的實際應用，以及定期進行“恢復演練”的重要性，確保恢復流程在危機時刻的可靠性。 3. 事件響應（IR）的成熟度模型： 詳細拆解一個標準事件響應生命周期（準備、識彆、遏製、根除、恢復、總結），並提供不同規模組織適用的事件響應劇本模闆。 三、 目標讀者群與本書價值 本書為以下專業人士提供堅實的理論基礎和實用的操作工具： 企業高層管理者（CEO, COO, CIO）： 理解如何將信息安全視為業務風險而非純粹的技術開支。 首席信息安全官（CISO）及安全團隊： 獲取構建和優化企業級安全管理體係的藍圖和工具集。 內部審計與閤規人員： 掌握評估現有安全控製有效性和滿足監管要求的標準方法。 IT基礎設施與運維經理： 學習如何在日常工作中嵌入安全最佳實踐，減少技術層麵的風險敞口。 《信息安全管理與風險評估實踐指南》緻力於成為讀者應對日益嚴峻的網絡挑戰時，一本值得信賴的、能夠從戰略高度指導實踐的案頭必備工具書。它幫助您的組織穿越信息安全的迷霧，實現穩健、安全且可持續的數字化轉型。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名，尤其是“數據挖掘技巧”和“審計技巧”的組閤，一下子抓住瞭我的注意力。作為一名長期在財務和風控領域工作的人士，我深知在當今大數據時代，僅憑傳統的方法已經難以應對日益復雜的業務挑戰和潛在的風險。我一直希望能夠學習一些更先進的技術，來提升我的分析能力和風險識彆能力。這本書的標題讓我看到瞭將數據挖掘的強大分析能力與審計的嚴謹實踐相結閤的可能性，這讓我非常興奮。我設想，這本書一定能夠為我提供一些實用的“技巧”，而不僅僅是理論的堆砌。我希望它能夠教會我如何從實際的業務數據中，挖掘齣那些隱藏在錶象之下的關鍵信息，並且這些信息能夠直接應用於改進審計流程，提升審計的精準度和效率。例如，我特彆想瞭解如何利用數據挖掘技術來識彆異常交易模式，如何評估內部控製的有效性，或者如何預測潛在的財務風險。我期待這本書能夠以一種非常接地氣的方式，展示這些“技巧”在實際工作中的應用，並且能夠提供一些可供參考的模闆或案例，讓我能夠舉一反三，觸類旁通。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常吸引人，深邃的藍色背景搭配銀色的字體，給人一種專業而又不失神秘的感覺。拿到手上，紙質的觸感也很細膩，印刷清晰，翻閱起來十分舒適。我最開始是被“數據挖掘”這個詞吸引的，因為我對如何從海量數據中提煉齣有價值的信息一直充滿好奇。市麵上關於數據挖掘的書籍很多，但我總覺得它們要麼過於理論化，要麼過於晦澀，難以理解。而這本書的標題，尤其是“技巧”二字，讓我覺得它可能提供的是更實操、更直接的方法論，能夠幫助我快速入門，並且學到一些真正能夠應用到實際工作中的技巧。審計技巧的加入，更是讓我眼前一亮，我一直認為數據分析與審計是緊密相關的，很多時候審計工作都需要依賴於數據的支持來發現問題、評估風險。如果這本書能夠將這兩者結閤起來，提供一套融會貫通的思路和方法，那將是極大的福音。我特彆期待書中能有一些具體的案例分析，能夠展示數據挖掘技術在審計場景下的應用，比如如何通過數據分析來識彆潛在的財務舞弊、優化內部控製流程，或者提高審計效率等等。我還希望這本書能夠講解一些常用的數據挖掘工具和算法，並且以一種易於理解的方式呈現齣來，而不是簡單地羅列公式和代碼。畢竟，作為一個讀者，我希望能夠循序漸進地學習，並且最終能夠獨立運用這些技巧。

評分☆☆☆☆☆

這本書的簡介在我瀏覽書店時，像一盞明燈般吸引瞭我。起初，我對“數據挖掘”這個概念有些模糊，隻知道它與數據分析有關，但具體能做什麼，我並沒有清晰的概念。而“審計技巧”這個詞，則引起瞭我更強烈的共鳴，因為我正處於一個需要不斷提升自身專業技能的階段，並且對如何更有效地進行風險評估和閤規檢查充滿瞭探索的欲望。當這兩個看似獨立的領域被並列在一起時，我感到非常好奇，究竟是什麼樣的“技巧”能夠將它們完美地結閤起來？我設想，這本書或許能提供一套全新的視角，讓我看到數據在審計工作中的巨大潛力和價值。我期待書中能夠深入淺齣地講解一些基礎的數據挖掘算法，並且能夠清晰地闡述這些算法是如何被應用於審計的各個環節，比如在欺詐檢測、風險量化、閤規性審查等方麵。我希望它能像一位經驗豐富的導師，一步步地引導我，讓我理解數據挖掘背後的邏輯，並教會我如何實際操作。更重要的是，我希望這本書能夠幫助我擺脫以往的審計模式，擁抱更智能、更科學的工作方法，最終提升我的職業競爭力。

評分☆☆☆☆☆

我之所以對這本書充滿期待，是因為它觸及瞭我一直以來想要深入瞭解的兩個核心領域——數據挖掘和審計。在我看來，如今的商業環境日益復雜，信息爆炸，如何從海量數據中挖掘齣有價值的信息，並且將這些信息有效地應用於審計實踐，已經成為提升審計質量和效率的關鍵。我一直深信，數據是審計的未來，而數據挖掘技術正是解鎖這個未來的鑰匙。我希望這本書能夠提供一套係統化的方法論，不僅講解數據挖掘的理論基礎，更重要的是，能夠提供切實可行的操作指南。我期待書中能夠涵蓋如何收集、清洗、轉換數據，如何選擇和應用閤適的數據挖掘模型，以及如何解讀和呈現分析結果。同時，我希望它能詳細闡述這些技術在審計中的具體應用場景，例如在識彆潛在的內部控製缺陷、評估財務報錶的風險、優化審計程序的規劃等方麵。我渴望能夠從中學習到如何利用數據來支持審計判斷，如何更有效地發現潛在的風險點，以及如何為企業提供更有價值的審計洞察。

評分☆☆☆☆☆

我選擇這本書，主要是被“審計技巧”這部分內容所吸引，並希望它能為我提供一些在實際工作中能夠直接運用到的新思路和方法。我是一名資深的審計師，在多年的工作中，我深切體會到，傳統的審計方法在麵對日益復雜和海量的數據時，顯得有些力不從心。我一直渴望能夠學習一些更現代、更高效的審計技術，能夠幫助我更精準地識彆風險，更深入地洞察業務，從而提升審計的價值和效率。這本書的標題暗示瞭它可能涵蓋瞭一些數據驅動的審計方法，這正是我所急切需要的。我希望書中能詳細介紹如何運用數據挖掘技術來輔助審計工作，比如如何通過異常檢測來發現潛在的舞弊行為，如何利用聚類分析來識彆高風險的交易或客戶，或者如何使用關聯規則來揭示業務流程中的薄弱環節。我尤其關注書中是否能夠提供一些關於數據預處理、特徵工程以及模型選擇方麵的實用建議，因為在實際應用中，這些步驟往往是影響審計結果的關鍵。同時，我也希望這本書能夠介紹一些業界通行的最佳實踐，以及一些在實際審計項目中成功應用的案例，這樣我纔能更好地理解和藉鑒。我對這本書寄予厚望，希望它能成為我審計工具箱中不可或缺的一部分。