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基于关联规则的审计特征智能提取的应用研究的中期报告
一、选题背景
随着信息技术的发展，企业管理逐渐向数字化、智能化方向发展，审计工作也需要借助信息技术手段，实现自动化、智能化以提高审计效率与质量。在传统的审计工作中，审计人员主要通过抽样查找异常数据及审计痕迹，判断企业的财务运营情况，但这种方式效率低下、准确性和可靠性难以保证，因此越来越多的企业开始采用基于数据挖掘的审计方式，通过大数据分析、关联规则挖掘等技术手段，实现审计风险的智能提取与分析，从而更准确地评估企业的风险状况。
二、研究目的
本研究旨在基于关联规则的数据挖掘技术，应用于企业财务审计领域，实现审计特征智能提取，并分析提取结果的实际应用价值，进一步提高企业的风险评估能力。
三、研究内容和方法
本研究将主要开展以下研究工作：
1.实验数据收集：收集至少三家企业的财务数据，并进行初步的数据清洗和预处理工作。
2.关联规则挖掘分析：针对预处理后的数据集，运用Apriori算法进行关联规则挖掘分析，采用Lift值和支持度等指标进行评价。
3.特征智能提取：根据上述分析结果，提取关键特征，如异常账户行为、高风险交易等，构建审计特征库。
4.应用效果评估：以本次实验中所选的企业为例，通过对比传统审计方法和基于特征库的智能审计方法，评估应用效果。
研究方法主要包括实证研究和案例分析法，采用SPSS软件和Python语言进行数据分析和程序编写，重点在于如何准确地提取关键特征，并实现智能化自动化的审计流程。
四、研究进度安排
本研究计划于2021年5月开始，预计研究期为6个月。
已完成工作：
1.确定研究课题和研究目标。
2.收集相关资料并进行阅读和整理。
3.进行实验数据的初步采集和预处理。
近期工作：
1.进一步完善实验数据集并进行数据清洗。
2.运用Apriori算法对数据集进行关联规则挖掘分析。
3.提取关键特征，构建审计特征库。
五、预期研究成果
本研究的预期成果包括：
1.完成基于关联规则的审计特征智能提取的应用研究，建立智能化审计流程。
2.实现企业财务数据自动化、智能化处理，并提高审计效率和准确性，降低人工成本。
3.产生实际应用价值，提升企业风险评估能力和管理水平。