数据结构 ?
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Data Structure ?
* 以上分析是由系统提取分析形成的结果，具体实际数据为准。
README.md
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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