课程大纲

**章：数据建模基础与审计应用概述

1.1 数据建模基础

数据建模基本概念及重要性

数据建模的步骤和流程

常见的数据建模技术（如回归分析、分类、聚类等）

1.2 数据建模在审计中的应用

数据建模技术在审计中的作用

主要应用场景（如风险评估、异常检测、趋势分析等）

数据建模对传统审计方法的改进与挑战

第二章：数据收集与预处理技术

2.1 数据收集

审计数据的来源与收集方法

数据库管理与数据仓库基础

数据质量评估与管理

2.2数据预处理

数据清洗方法与工具（如Python的Pandas库）

数据转换与标准化

数据可视化方法与工具（如Tableau、Power BI）

第三章：数据建模实操与模型评估

3.1 构建数据模型

选择合适的数据建模技术（如线性回归、逻辑回归、决策树等）

使用工具构建模型（如Python、R、SAS等）

3.2模型训练与测试

训练数据集与测试数据集的划分

模型评估指标（如R²、MAE、精确率、召回率等）

模型优化与调参技巧（如网格搜索、交叉验证）

3.3 数据模型在审计中的具体应用

欺诈检测模型的构建与应用

风险评估模型的开发

趋势分析与预测模型的应用

第四章：案例分析与实战演练

4.1 经典案例分析

成功应用数据建模技术的审计案例分享

失败案例及其原因分析

4.2 实战演练

数据集下载与处理

构建一个简单的数据模型（从数据导入到结果分析）

模型应用于实际审计数据的模拟练习

4.3 讨论与总结

学员分组讨论与分享

常见问题与解答

课程总结与未来展望