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行业公司审计数据集,可用于预测欺诈公司的风险因素

行业公司审计数据集,可用于预测欺诈公司的风险因素

Scene:

Business

Data Type:

Classification
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    Data Structure ?

    *数据结构实际以真实数据为准

    Data Set Information:

    本研究的目的是通过建立一个分类模型来帮助审计师,该模型可以根据当前和历史风险因素预测欺诈公司。行业信息和公司数量分别为灌溉(114家)、公共卫生(77家)、建筑和道路(82家)、森林(70家)、企业(47家)、畜牧业(95家)、通信(1家)、电气(4家)、土地(5家)、科技(3家)、旅游业(1家)、渔业(41家)、工业(37家)、农业(200家)。


    Attribute Information:

    在与审计师进行深入访谈后,从各个方面检查了许多风险因素,如审计处的过往记录、审计段落、环境条件报告、公司声誉总结、持续问题报告、利润价值记录、损失价值记录、后续报告等,对重要的风险因素进行评估,并根据当前和过去的记录计算其存在的可能性。


    Relevant Papers:

    Hooda, Nishtha, Seema Bawa, and Prashant Singh Rana. 'Fraudulent Firm Classification: A Case Study of an External Audit.' Applied Artificial Intelligence 32.1 (2018): 48-64.


    Citation Request:

    This research work is supported by Ministry of Electronics and Information Technology (MEITY), Govt.of India

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