本書總結了審計線索特征發現的一般過程，介紹了特征發現的常用技術和方法。從一個全新的角度把數據分為數值型數據和非數值型數據兩大類型，對兩類數據的關聯、分析方法，如何在兩類數據的平臺上進行特征捕捉進行了詳盡的介紹。本書對於從事計算機審計理論研究和實務工作的人員具有參考價值，同時可供高等院校相關專業的師生參考。

本書總結了審計線索特征發現的一般過程，介紹了特征發現的常用技 術和方法。從一個全新的角度把數據分為數值型數據和非數值型數據兩大 類型，對兩類數據的關聯、分析方法，如何在兩類數據的平臺上進行特征 捕捉進行了詳盡的介紹。書中列舉了大量的案例，詳細闡述了特征發現的 思路。 本書具有較強的指導性和可操作性，對於從事計算機審計理論研究和 實務工作的人員具有參考價值，同時可供高等院校相關專業的師生參考。

第1章 概述
1．1 什麼是特征發現
1．1．1 福爾摩斯與特征發現
1．1．2 審計線索的特征發現
1．2 審計線索特征發現的概念
1．3 審計線索特征發現的技術
1．3．1 數據挖掘技術
1．3．2 征兆發現技術
1．3．3 探索性數據分析
1．3．4 對非數值型數據的處理
第2章 審計線索特征的表現
2．1 審計線索特征的表現方式
2．1．1 數據內容
2．1．2 數據結構
2．2 審計線索特征的可視化觀察
第3章 審計線索特征發現的一般過程
3．1 一般過程
3．2 特征枚舉
3．3 特征捕捉
3．4 特征分析
3．5 一個案例
3．5．1 特征枚舉
3．5．2 特征捕捉
3．5．3 特征分析
第4章 審計線索特征發現的一般方法
4．1 從歷史案例分析人手來發現特征
4．2 從對業務規律的把握入手來發現特征
4．3 從各種數據的對比人手來發現特征
4．3．1 內部數據之間的對比
4．3．2 外部數據與內部數據的對比
4．4 從業務的邏輯性人手來發現特征
4．5 從鉤稽關繫人手來發現特征
第5章 信息繫統審計的特征發現
5．1 信息繫統審計概述
5．1．1 信息繫統審計的目標
5．1．2 信息繫統審計的法律依據
5．2 信息繫統審計特征發現的一般過程
5．3 信息繫統審計的特征發現方法
5．3．1 通過邏輯關繫進行特征發現
5．3．2 通過數據復算進行特征發現
第6章 用於審計線索特征發現的數據挖掘方法
6．1 什麼是數據挖掘
6．2 SQLServer中的數據挖掘過程
6．3 數據挖掘案例
6．3．1 決策樹算法案例
6．3．2 聚類方法案例
6．3．3 神經網絡算法案例
6．3．4 關聯規則發現算法案例
6．4 基於數據挖掘的預測
第7章 孤立點分析與審計線索特征發現
7．1 審計與孤立點分析
7．1．1 孤立點的概念
7．1．2 孤立點檢測與分析
7．1．3 孤立點與審計線索特征
7．2 孤立點分析方法
7．2．1 孤立點分析方法介紹
7．2．2 基於孤立點分析的審計線索特征發現
7．3 基於孤立點分析的審計實例
7．3．1 基於統計的孤立點分析案例
7．3．2 基於聚類的孤立點分析案例
7．3．3 基於時間序列預測的孤立點分析案例
第8章 非數值型數據的特征發現
8．1 非數值型數據特征發現的意義
8．2 非數值型數據特征發現的案例
8．3 非數值型數據特征發現的方法
8．4 非數值型數據特征發現的典型任務
8．4．1 搜索
8．4．2 分類
8．4．3 文摘
8．4．4 目標文本的相關文本檢索
參考文獻