摘 要
随着大数据技术的迅猛发展，审计行业面临海量数据处理与分析的挑战，传统抽样方法在效率和准确性方面逐渐显现出局限性。本研究旨在探索大数据环境下审计抽样方法的优化路径，以提升审计效率和质量。通过结合机器学习算法与统计学理论，提出了一种基于数据特征筛选和智能权重分配的新型抽样框架。该框架能够根据数据分布特性动态调整抽样策略，并利用聚类分析和异常检测技术提高样本代表性。实验结果表明，相较于传统方法，新框架显著降低了抽样误差，同时将数据分析效率提升了约40%。研究表明，大数据驱动的智能化抽样方法不仅能够有效应对复杂数据环境下的审计需求，还为审计决策提供了更可靠的支持。本研究的主要贡献在于首次将自适应算法引入审计抽样领域，为未来相关研究奠定了理论和技术基础。关键词：大数据审计 抽样方法优化 机器学习算法 智能权重分配 样本代表性提升
目 录
摘 要 I
第一章 绪论 1
1.1 大数据与审计抽样的背景分析 1
1.2 国内外研究现状综述 1
第二章 大数据环境下审计抽样效率的影响因素 2
2.1 数据规模对抽样效率的作用 2
2.2 抽样算法的选择与优化 2
2.3 数据质量对抽样效果的影响 3
第三章 基于大数据技术的抽样方法改进 4
3.1 机器学习在抽样中的应用 4
3.2 数据挖掘技术提升抽样精度 4
3.3 分布式计算对抽样效率的支持 5
第四章 审计抽样效率优化的实践路径 6
4.1 高效抽样模型的设计原则 6
4.2 实际案例中的优化策略分析 6
4.3 技术实施中的挑战与应对 7
结 论 8
致 谢 9
参考文献 10
原创性声明 11
版权使用授权书 11
