前辅文
 第一部分 工具篇
  第1章 大数据审计概论
   学习目标
   引言
   1.1 大数据审计的产生
   1.2 大数据审计的发展
   1.3 大数据对审计工作的影响
   本章小结
   思考题
   即测即评
  第2章 大数据审计工具
   学习目标
   引言
   2.1 数据分析工具
   2.2 Python的安装和下载
   2.3 Python的基础入门
   本章小结
   思考题
   即测即评
  第3章 数据基本理论和基础操作
   学习目标
   引言
   3.1 数据与数据集
   3.2 数据管理模式
   3.3 数据的获取和导入
   3.4 Numpy和Pandas
   3.5 DataFrame的基本信息查看
   3.6 在DataFrame中提取和修改数据
   3.7 在DataFrame中修改行和列
   3.8 在DataFrame中进行数据筛选
   本章小结
   思考题
   即测即评
  第4章 审计大数据的清洗和
   预处理
   学习目标
   引言
   4.1 数据质量评价
   4.2 常见的数据质量问题举例
   4.3 调整数据类型
   4.4 处理重复值
   4.5 处理缺失值
   4.6 处理异常值
   4.7 数据排序
   4.8 数据合并
   本章小结
   思考题
   即测即评
  第5章 审计大数据的描述性分析和探索性分析
   学习目标
   引言
   5.1 数据分析的主要形式
   5.2 描述性数据分析方法
   5.3 细分分析法
   5.4 对比分析法
   5.5 交叉分析法
   5.6 趋势分析法
   5.7 审计专家系统
   本章小结
   思考题
   即测即评
  第6章 审计大数据可视化技术
   学习目标
   引言
   6.1 数据可视化
   6.2 可视化与审计
   6.3 画图基本工具介绍
   6.4 可视化图表选择和代码实现
   6.5 可视化设计的基本原则
   本章小结
   思考题
   即测即评
 第二部分 应用篇
  第7章 风险评估
   学习目标
   引言
   7.1 风险识别和评估
   7.2 分析程序
   7.3 财务比率分析
   7.4 趋势分析
   7.5 线性回归分析
   本章小结
   思考题
   即测即评
  第8章 控制测试
   学习目标
   引言
   8.1 内部控制
   8.2 业务循环与控制
   8.3 控制测试
   8.4 数据分析在控制测试中的应用
   本章小结
   思考题
   即测即评
  第9章 实质性程序
   学习目标
   引言
   9.1 实质性程序概述
   9.2 审计抽样
   9.3 销售与收款循环的实质性程序
   9.4 采购与付款循环的实质性程序
   9.5 生产与存货循环的实质性程序
   本章小结
   思考题
   即测即评
  第10章 机器学习与舞弊识别
   学习目标
   引言
   10.1 舞弊概述
   10.2 监督学习概述
   10.3 机器学习算法和代码实现
   10.4 超参数选择
   10.5 集成方法
   10.6 特征工程与管线类
   本章小结
   思考题
   即测即评