基于数据挖掘的金融审计数据分析研究

作者：赵浏洋

来源：中国商论, 2020, (20): 55-57.

DOI：10.19699/j.cnki.issn2096-0298.2020.20.055

• 数据挖掘
• 金融审计数据
• 聚类算法
• 数据维度

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。

• 单位
  长春财经学院