345 浏览3.3.2 定量分析方法
描述性统计分析
回归分析
结构方程模型（SEM）
3.4 研究的可信度与有效性
3.4.1 信度
Cronbach's Alpha系数检验
3.4.2 效度
内容效度
结构效度
3.4.3 研究的局限性
样本选择的局限
数据获取的限制
第四章 财务舞弊检测技术在审计中的应用分析
4.1 数据挖掘技术在审计中的应用
4.1.1 数据挖掘的基本原理
4.1.2 常用的数据挖掘方法
聚类分析
关联规则
决策树
4.1.3 数据挖掘技术在舞弊检测中的案例
4.2 机器学习算法在审计中的应用
4.2.1 机器学习的基本概念
4.2.2 常用的机器学习算法
支持向量机（SVM）
随机森林（Random Forest）
神经网络（Neural Networks）
4.2.3 机器学习算法在舞弊检测中的应用实例
4.3 大数据分析在审计中的应用
4.3.1 大数据的定义与特点
4.3.2 大数据分析工具与技术
4.3.3 大数据在舞弊检测中的实际应用
4.4 人工智能与自然语言处理在审计中的应用
4.4.1 人工智能技术概述
4.4.2 自然语言处理在财务报表分析中的应用
4.4.3 人工智能在自动化审计流程中的作用
第五章 案例研究
5.1 案例一：某大型银行的财务舞弊检测实践
5.1.1 背景介绍
5.1.2 应用的舞弊检测技术
5.1.3 实施效果与评估
5.2 案例二：某互联网金融公司的舞弊检测技术应用
5.2.1 公司概况
5.2.2 采用的技术与方法
5.2.3 成效分析与反思
5.3 案例三：国际审计公司的舞弊检测技术创新
5.3.1 企业背景
5.3.2 技术创新与应用
5.3.3 结果与启示
