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[期刊] 会计之友
[作者]
陈旭 陈红平
孤立点分析作为一种无监督方法,在结合具体审计业务选择适当审计指标的基础上,能够自主发现审计疑点。在自主学习并发现价值信息的过程中,孤立点分析方法既兼顾了对海量数据的总体分析,又可作为审计经验补充,辅助审计工作人员发现审计疑点,并实现疑点的精确定位。文章在分析孤立点研究现状及常用审计疑点发现方法的基础上,提出了基于孤立点分析的审计疑点发现方法,构建了基于孤立点分析的审计疑点发现框架,并尝试结合Y上市公司实际案例数据,利用Python语言实现建模分析,以探讨孤立点分析方法对于辅助审计疑点发现、提高审计工作效率的意义,为审计人员挖掘审计疑点提供了新思路。
[期刊] 中国注册会计师
[作者]
常远 康娜娜
现行的风险导向审计模式下,审计人员以合理的职业怀疑为基础,充分考虑被审计单位的经济环境、治理结构、管理层诚信状况等因素,对审计风险进行系统而充分的识别与评估,制定并执行与风险相适应的审计计划,实施审计程序,搜集审计证据。然而,随着信息化的普及与深入,审计人员常常需要面对大量的数据,按照传统审计抽样的要求,需要从总体中选取大量样本,相当耗费精力,也未必一定获得有价值的审计疑点。有鉴于此,本文试图为寻找提高审计疑点发现效率的方法进行一些
[期刊] 河北经贸大学学报
[作者]
杜巍 赵春荣 黄伟建
聚类分析是数据挖掘的一种重要方法,将它应用在客户细分中,可以识别出不同的客户群,从而针对不同的客户群制定相应的营销政策,使企业效益最大化。针对聚类分析中k-means算法的不足,运用改进的聚类算法对旅游业客户进行细分,从而使企业能够更合理地细分、规划客户群组,针对不同需求的客户群体进行区别对待,得到了较好的效果,验证了改进算法的可行性和高效性。
[期刊] 经济师
[作者]
王云婷 王巍 李新宁
针对黑龙江省配送中心的选址需求,使用k-means聚类算法对需求点进行分析,通过比较轮廓值得出两种较优划分方案。基于获得的选址方案,在考虑了能对选址问题产生影响的因素基础上,使用层次分析法对该问题进行目标层、准则层、指标层的划分。将各层影响因素两两比较确定了单层权值,进而综合评价得到了指标层的总权值以便于对备选方案进行评分选择,通过实例分析证明了该方法的适用性和可行性。
[期刊] 审计研究
[作者]
黄永平
孤立点分析是数据挖掘中的一个重要方面,用来发现“小模式”(相对于聚类而言),即发现数据集中显著不同于其它数据的对象。孤立点分析方法在金融、电信、公司经营管理、保险等领域得到了广泛应用。数据挖掘的主要目的是提供分析决策上的支持。许多数据挖掘方法发现的知识对经营管理者的工作是很有用的,但对于审计工作来说,未必都有用。在审计中,有时用孤立点分析方法发现一些特殊的现象,比其它数据挖掘方法发现一些规律性的知识更有意义。
关键词：
孤立点分析 数据挖掘 计算机审计
[期刊] 审计研究
[作者]
杨蕴毅 孙中和 卢靖
数据库查询技术作为目前计算机审计的主要方法,是一种通过审计人员先验知识发现审计疑点的方法。但当缺乏相关审计知识时,便难以给出从海量数据中发现疑点的方法。为破解这一难题,提出基于迭代式聚类的审计疑点发现方法。该方法可在无先验知识的情形下,通过对审计指标的分析,将与大多数被审计对象行为明显相异的少数对象自主识别为审计疑点。利用多种非结构化信息及网络爬取技术,从140份审计报告中自动提取出高频审计问题并据此选定财务指标;归集2008—2012年913家上市公司的财报数据,应用迭代式聚类方法,挖掘出68家疑点公司进行分析。并利用证监会等机构的非结构化网络信息,验证了此方法的有效性。验证结果表明:迭代式...
关键词：
计算机审计 聚类 审计疑点 海量数据
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
宋凯 李秀霞 赵思喆
[目的/意义]针对CTM模型与K-means算法在文本聚类中存在的不足,提出将二者融合的CKM算法。该算法利用CTM模型确定聚类数和初始聚类中心,利用K-means算法进行聚类。[方法/过程]以Web of Science为数据来源,建立涵盖6个主题的多学科文献集,以F值为评价指标,利用R语言中的k-means函数和topicmodels包,比较K-means算法、CTM模型、CKM算法的聚类效果。[结果 /结论]结果表明,与单纯使用K-means算法、CTM模型相比,CKM算法的聚类效果更优,稳定性更好
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵宏燕 赵越
文章针对K-means聚类算法中属性权重不确定且易变的特性对聚类结果产生影响的问题，提出一种结合偏序集思想、利用属性优先程度代替精确权值的变权K-means聚类算法。首先，将属性按优先程度大小排序，构建含有权重次序的加权欧氏距离公式；其次，进行线性关系转换，并用矩阵形式表示，在列的累加基础上比较大小、迭代归类；最后，援引iris数据集进行检验。结果表明，该方法在实践中能较好地避免权重不确定带来的影响，验证了改进后算法的有效性和准确性。
关键词：
偏序集 K-means聚类 变权
[期刊] 财务与会计
[作者]
孙玥璠 宋迪
在大数据环境下,被审计单位的大量非财务数据可以被迅速获取、处理和分析,实际业务信息与企业财务信息天然存在的联系使得审计线索的发现成为可能。本文借助大数据技术筛选和拆分企业庞大的非财务信息数据集,分析财务数据和其他数据之间的内在逻辑关系,基于孤立点分析方法构建审计抽样模型,实现了快速确定可疑样本,进一步实施详细审计,从而提高审计效率、降低审计风险和节约审计成本。
关键词：
大数据 审计抽样 孤立点分析
[期刊] 商业经济研究
[作者]
夏名首 刘玉林
本文在对电商店铺商品价格、相关商品数和月销量等数据的挖掘中,建立基于K-MEANS的店铺聚类研究模型,深入分析电商店铺的经营策略和效果。结合天猫碧根果店铺案例,该模型发现商品不同价格区的红海蓝海竞争格局、铺货的4种经营策略和效果,进一步证明该模型的有效性。
关键词：
电商 K-MEANS 经营策略 效果
[期刊] 商业经济研究
[作者]
夏名首 刘玉林
本文在对电商店铺商品价格、相关商品数和月销量等数据的挖掘中,建立基于K-MEANS的店铺聚类研究模型,深入分析电商店铺的经营策略和效果。结合天猫碧根果店铺案例,该模型发现商品不同价格区的红海蓝海竞争格局、铺货的4种经营策略和效果,进一步证明该模型的有效性。
关键词：
电商 K-MEANS 经营策略 效果
[期刊] 运筹与管理
[作者]
刘泉宏 唐福星
共享单车已日渐成为人们短途出行的重要交通工具，但共享单车市场一贯采用“重投放，轻维护”的发展模式，而共享单车使用中的正常损耗及人为破坏等造成的故障车数量却十分庞大，对其回收修复或报废的任务繁重，这也成了共享单车市场逆向物流亟待解决的难题。该文立足武汉共享单车市场，通过对故障共享单车报废点的聚类分析，基于运输成本导向，使用重心法探寻回收中心最佳选址点，以解决故障共享单车回收成本和效率问题。对模型的模拟验证表明，优化后的回收中心选址点不仅能降低故障共享单车回收成本，而且相比武汉市现有的三个分布较远的回收中心，其总体运营成本更低，故障共享单车回收效率更高，便于共享单车的分区域运营管理。事实证明，基于K-means聚类算法与重心法确定回收中心选址问题不仅操作简单，可行性高，而且方便快捷，相较于现实中单一考虑成本等的选址方式，此模型更能兼顾多方面因素，优势明显。基于K-means聚类算法与重心法来确定回收中心选址，适用于城市的各个区域，选点精确又方便高效，模型具有较强的实用性。
关键词：
共享单车 回收中心 选址优化
[期刊] 物流技术
[作者]
张广楠 荀烨 杨祺煊
以战区军事物流基地数量规划问题为研究对象，考虑战区内军事物流基地同后方仓库的业务关系，利用改进Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类算法，对战区内后方仓库进行空间聚类，并对聚类结果进行分析，以聚类结果中的聚类个数作为战区内军事物流基地数量规划的依据。研究表明，该方法比较科学合理，具有应用价值。
[期刊] 财会月刊
[作者]
夏会 程平 张砾
目前的税收风险管控模型通常是基于税务人员的先验知识构建的,在海量数据环境下模型的实用性、可扩展性和精确性都有较大的局限。为解决这一问题,提出改进的K-means聚类算法。该方法是无监督学习模型,可以在无先验知识的前提下构建指标,快速且精确地对实例进行聚类,将出现明显异常的小类识别为异常,判定其存在税收风险。基于该模型对房地产类企业股权转让中的税收风险进行分析和评估,发现税收风险等级高的企业及其风险疑点,验证了本方法的有效性。
[期刊] 物流技术
[作者]
闫明月
基于核函数这种基于统计学习理论的方法,介绍了kernel K-means算法的基本原理与步骤,与传统的K-means算法进行了对比分析,无论是运算速度还是算法有效性,kernel K-means算法都优于传统的K-means算法,并应用于实际的城市交通客流量数据分析实验,结果验证了方法的有效性,为城市交通规律分析、城市规划与交通政策的制定提供了依据。
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