第1章 大數(shù)據(jù)審計概述
1.1 引 言
1.2 大數(shù)據(jù)審計產(chǎn)生的背景
1.3 國外大數(shù)據(jù)審計應(yīng)用情況
1.4 國內(nèi)大數(shù)據(jù)審計應(yīng)用情況
1.5 本書的內(nèi)容與結(jié)構(gòu)
1.6 本章小結(jié)

第2章 大數(shù)據(jù)審計原理
2.1 引 言
2.2 審計與審計證據(jù)
2.3 信息化環(huán)境下開展審計的主要流程與步驟
2.4 大數(shù)據(jù)審計原理
2.5 大數(shù)據(jù)審計數(shù)據(jù)采集
2.6 大數(shù)據(jù)審計數(shù)據(jù)預(yù)處理
2.7 大數(shù)據(jù)審計數(shù)據(jù)分析
2.8 本章小結(jié)

第3章 大數(shù)據(jù)審計工具簡介
3.1 引 言
3.2 數(shù)據(jù)可視化及其工具概述
3.3 常用大數(shù)據(jù)審計工具簡介
3.4 本章小結(jié)

第4章 大數(shù)據(jù)審計工具基礎(chǔ)應(yīng)用
4.1 引 言
4.2 R安裝與應(yīng)用
4.3 RStudio安裝與應(yīng)用
4.4 Python安裝與應(yīng)用
4.5 本章小結(jié)

第5章 大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)
5.1 引 言
5.2 大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)概述
5.3 基于 R的大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)審計應(yīng)用
5.4 基于 RStudio的大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)審計應(yīng)用
5.5 基于 Python的大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)審計應(yīng)用
5.6 大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)的優(yōu)勢分析
5.7 本章小結(jié)

第6章 大數(shù)據(jù)多數(shù)據(jù)源綜合分析技術(shù)
6.1 引 言
6.2 大數(shù)據(jù)多數(shù)據(jù)源綜合分析技術(shù)簡介
6.3 大數(shù)據(jù)多數(shù)據(jù)源綜合分析技術(shù)實現(xiàn)方法與工具
6.4 大數(shù)據(jù)多數(shù)據(jù)源綜合分析技術(shù)應(yīng)用——鄉(xiāng)村振興審計
6.5 本章小結(jié)

第7章 大數(shù)據(jù)智能分析技術(shù)
7.1 引 言
7.2 大數(shù)據(jù)智能分析技術(shù)概述
7.3 常用的人工智能技術(shù)分析
7.4 文本文件大數(shù)據(jù)智能分析
7.5 基于機器學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)智能分析技術(shù)
7.6 大數(shù)據(jù)智能分析技術(shù)應(yīng)用:基于社會網(wǎng)絡(luò)分析的金融科技系統(tǒng)用戶管理風(fēng)險審計
7.7 大數(shù)據(jù)智能分析技術(shù)應(yīng)用:基于 RPA 的發(fā)票審計機器人
7.8 人工智能大模型技術(shù)在大數(shù)據(jù)審計中的應(yīng)用
7.9 本章小結(jié)

第8章 大數(shù)據(jù)審計應(yīng)用案例
8.1 引 言
8.2 基于大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)的藥品加成審計
8.3 基于大數(shù)據(jù)審計技術(shù)的經(jīng)濟責(zé)任審計
8.4 基于大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)的大氣污染防治審計
8.5 基于大數(shù)據(jù)審計技術(shù)的股票內(nèi)幕交易審計
8.6 基于大數(shù)據(jù)審計技術(shù)的信息系統(tǒng)審計應(yīng)用案例:賬號及權(quán)限管理審計
8.7 本章小結(jié)

附錄 A 課程實驗設(shè)計
附錄 B 相關(guān)術(shù)語表
參考文獻