《表9 决策树模型汇总：基于数据挖掘技术的非税收入审计研究》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于数据挖掘技术的非税收入审计研究》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

基于上述分析，审计人员首先应用SQL数据分析软件对收费单位情况相关数据进行整理，其内容主要包括缴款人名称、人均拖欠天数、缴款金额为整数频次、年均收费金额标准差、拖欠天数大于75天的频次，并将66家单位标记为异常缴费单位，258家标记为正常，利用相关系统数据模型分析模块进行决策树分析，该系统输出的分析结果如表9、10所示。通过分析可以看出，影响企业缴费正常与否的主要因素是年均拖欠天数以及标准差。按照决策树模型，审计人员可以对其他审计事项同样可以进行分类判断，快速查找审计疑点。