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  • ISBN:9787040613094
  • 装帧:平装-胶订
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:128开
  • 页数:439
  • 出版时间:2024-06-01
  • 条形码:9787040613094 ; 978-7-04-061309-4

内容简介

本书以审计为主线,以Python为工具,以自编案例为载体,全面系统地介绍了数据分析和机器学习技术在审计各环节的应用,培养学生的大数据思维以及利用信息技术进行审计分析的实践能力。 全书主要依托审计案例介绍数据分析的基本理论和操作、数据清洗方法、数据的描述性分析和探索性分析以及可视化技术。同时,介绍Python数据分析技术在风险评估、控制测试、实质性程序、舞弊识别等领域的应用,并进一步探讨了区块链、财务共享、机器人流程自动化与文本分析等新技术对审计的影响。

目录

**部分 工具篇 第1章 大数据审计概论 学习目标 引言 1.1 大数据审计的产生 1.2 大数据审计的发展 1.3 大数据对审计工作的影响 本章小结 思考题 即测即评 第2章 大数据审计工具 学习目标 引言 2.1 数据分析工具 2.2 Python的安装和下载 2.3 Python的基础入门 本章小结 思考题 即测即评 第3章 数据基本理论和基础操作 学习目标 引言 3.1 数据与数据集 3.2 数据管理模式 3.3 数据的获取和导入 3.4 Numpy和Pandas 3.5 DataFrame的基本信息查看 3.6 在DataFrame中提取和修改数据 3.7 在DataFrame中修改行和列 3.8 在DataFrame中进行数据筛选 本章小结 思考题 即测即评 第4章 审计大数据的清洗和预处理 学习目标 引言 4.1 数据质量评价 4.2 常见的数据质量问题举例 4.3 调整数据类型 4.4 处理重复值 4.5 处理缺失值 4.6 处理异常值 4.7 数据排序 4.8 数据合并 本章小结 思考题 即测即评 第5章 审计大数据的描述性分析和探索性分析 学习目标 引言 5.1 数据分析的主要形式 5.2 描述性数据分析方法 5.3 细分分析法 5.4 对比分析法 5.5 交叉分析法 5.6 趋势分析法 5.7 审计专家系统 本章小结 思考题 即测即评 第6章 审计大数据可视化技术 学习目标 引言 6.1 数据可视化 6.2 可视化与审计 6.3 画图基本工具介绍 6.4 可视化图表选择和代码实现 6.5 可视化设计的基本原则 本章小结 思考题 即测即评 第二部分 应用篇 第7章 风险评估 学习目标 引言 7.1 风险识别和评估 7.2 分析程序 7.3 财务比率分析 7.4 趋势分析 7.5 线性回归分析 本章小结 思考题 即测即评 第8章 控制测试 学习目标 引言 8.1 内部控制 8.2 业务循环与控制 8.3 控制测试 8.4 数据分析在控制测试中的应用 本章小结 思考题 即测即评 第9章 实质性程序 学习目标 引言 9.1 实质性程序概述 9.2 审计抽样 9.3 销售与收款循环的实质性程序 9.4 采购与付款循环的实质性程序 9.5 生产与存货循环的实质性程序 本章小结 思考题 即测即评 第10章 机器学习与舞弊识别 学习目标 引言 10.1 舞弊概述 10.2 监督学习概述 10.3 机器学习算法和代码实现 10.4 超参数选择 10.5 集成方法 10.6 特征工程与管线类 本章小结 思考题 即测即评
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作者简介

李贺,管理学(会计信息系统)博士。西南财经大学会计学院教授、硕士生导师,大数据会计教学与研究中心主任,中国政府审计研究中心特聘研究员,中国商业会计学会智能财务分会理事,审计监察与风险防控中心学术专家。主要研究方向为信息技术与会计、审计的交叉,在Auditing:A Journal of Practice t Theory、Accounting Horizons等期刊发表多篇论文,担任Journal of Information Systems编委。 长期从事教育教学改革工作,主持开发“大数据与会计智能”“大数据审计”等“新财经”系列课程,获批多项四川省教育厅教育教学改革项目和国家高等院校教育教学改革专项,相关教改成果获四川省教学成果奖二等奖、西南财经大学教学成果奖特等奖。主持或主研国家自然科学基金重点国际(地区)合作研究项目和审计署重点科研课题、四川省科技厅重点研发项目,曾获美国会计学会信息系统分会*佳博士论文奖。

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