A camada de operação é o núcleo da

A camada de operação é o núcleo da plataforma de operação de auditoria digital.Ela usa tecnologia de processamento relacionada a big data e algoritmos de mineração de dados para formar uma nova coleta de dados por meio de limpeza e conversão, refletindo a correlação por trás dos dados, para realizar análises de auditoria e concluir uma auditoria preliminar. Obviamente, o pré-requisito para análise é construir um banco de dados correspondente. Os dados são provenientes da coleta do front-end e da biblioteca de modelos, biblioteca de casos, biblioteca de defeitos, biblioteca de esquemas e biblioteca de sistemas formada ao longo dos anos. Existem muitos métodos de mineração de dados, incluindo generalização de dados, análise estatística, análise de cluster e análise de associação. Métodos diferentes extraem dados de diferentes ângulos. O método mais utilizado é o método de análise de associação. Através da mineração e análise dos dados no banco de dados auditado usando regras de associação, as conexões entre diferentes itens de dados no banco de dados auditado são encontradas para descobrir que existem itens de dados conectados de forma anormal. Através de uma análise mais aprofundada, os suspeitos de auditoria foram encontrados. Da perspectiva do processo de auditoria, a fase de implementação da auditoria baseada na camada de operação inclui três partes: análise de dados, limpeza de dados e análise forense estendida. Na etapa de análise de dados, a mineração profunda de dados é realizada por meio de ferramentas de análise de big data para obter a transformação de dados amostrados em dados completos, melhorando assim a eficiência da auditoria; na etapa de triagem de dados, analisando a correlação entre os dados e os dados analisados Realize a triagem e descubra as dúvidas da auditoria; no estágio forense estendido, os auditores devem proceder com base nos suspeitos encontrados e seguir a trilha da auditoria para obter evidências de auditoria relevantes.

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操作层是数字审计操作平台的核心，它利用与大数据相关的处理技术和数据挖掘算法，通过清洗和转换形成新的数据集合，反映了数据背后的相关性。数据，以执行审核分析并完成初步审核。显然，进行分析的前提是建立相应的数据库。数据来自多年来收集的前端和模型库，案例库，缺陷库，模式库和系统库的集合。数据挖掘的方法很多，包括数据概括，统计分析，聚类分析和关联分析。不同的方法从不同的角度提取数据。最常用的方法是关联分析方法。通过使用关联规则挖掘和分析审计数据库中的数据，可以找到审计数据库中不同数据项之间的连接，以发现存在异常连接的数据项。通过进一步分析，发现了审计嫌疑人。从审计过程的角度来看，基于操作层的审计实现层包括三个部分：数据分析，数据清理和扩展的法证分析。在数据分析阶段，使用大数据分析工具进行深度数据挖掘，以将采样数据转换为完整数据，从而提高审计效率；在数据排序步骤中，分析数据与分析数据之间的相关性进行筛选并找出审计问题；在扩展的法证阶段，审计师必须根据发现的嫌疑人进行调查，并遵循审计线索以获取相关的审计证据。

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操作层是数字审计操作平台的核心。它使用大数据相关的处理技术和数据挖掘算法，通过清理和转换形成新的数据收集，反映数据背后的相关性，执行审计分析和完成初步审核。显然，分析的先决条件是建立一个相应的数据库。数据来自前端和模型库、案例库、缺陷库、架构库和系统库的收集。数据挖掘方法很多，包括数据通用化、统计分析、聚类分析和关联分析。不同的方法从不同的角度提取数据。最常用的方法是关联分析方法。通过使用成员规则挖掘和分析审核数据库中的数据，发现审核数据库中不同数据项之间的连接发现存在异常连接的数据项。通过进一步分析，发现了审计嫌疑人。从审计过程来看，基于操作层的审计的实施阶段包括三个部分：数据分析、数据清理和扩展取证分析。在数据分析步骤中，通过大数据分析工具进行深度数据挖掘，实现采样数据转化为完整数据的转换，从而提高审计效率;在数据筛选阶段，分析数据与分析数据的相关性，进行筛选，发现审计疑点;在延长取证阶段，审计人员应根据发现犯罪嫌疑人情况，跟踪审计线索，获取相关审计证据。

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操作层是审计操作平台的核心她的指纹。采用大数据相关处理技术和数据挖掘算法，通过清洗和转换形成新的数据采集，反映数据背后的关联性，进行审核并完成初步审核。显然，分析的前提是建立相应的数据库。数据来源于多年形成的前端和模型库、案例库、缺陷库、原理图库和系统库的集合。数据挖掘有多种方法，包括数据综合、统计分析、聚类分析和关联分析，不同的方法从不同的角度提取数据。最常用的方法是关联分析法，通过关联规则挖掘和分析被审计数据库中的数据，发现被审计数据库中不同数据项之间存在异常连接。通过进一步分析，发现了审计嫌疑。从审计过程来看，操作层审计的实施阶段包括数据分析、数据清理和扩展法证分析三个部分。在数据分析阶段，利用大数据分析工具进行深度数据挖掘，实现采样数据向完整数据的转换，提高审计效率；在数据排序阶段，分析数据与分析数据的相关性，进行排序并发现审计疑点；在延伸法证阶段，审计人员必须在发现疑点的基础上，跟踪审计线索，获取相关审计证据。

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