政策跟蹤審計是推動國家重大決策部署落實(shí)到位,監(jiān)督檢查政策運(yùn)行實(shí)際效果,完善政策內(nèi)容的重要方式。利用大數(shù)據(jù)開展政策跟蹤審計能夠精準(zhǔn)評估政策落實(shí)效果,更好發(fā)揮審計經(jīng)濟(jì)體檢功能,提升審計監(jiān)督效能,實(shí)現(xiàn)審計監(jiān)督全覆蓋。本文利用Python構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型運(yùn)用于就業(yè)政策跟蹤審計,通過將技術(shù)方法與政策內(nèi)涵深度結(jié)合,開展對數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、特征工程、數(shù)據(jù)建模、可視化分析等核心環(huán)節(jié)探索,研究關(guān)鍵問題的解決辦法,實(shí)現(xiàn)了評估政策當(dāng)前落實(shí)情況,預(yù)測政策后續(xù)執(zhí)行效果,促進(jìn)政策優(yōu)化完善的審計目標(biāo),并進(jìn)一步在新技術(shù)應(yīng)用,審計數(shù)據(jù)管理,審計成果分享,數(shù)據(jù)安全等層面提出深化發(fā)展建議,推動基于大數(shù)據(jù)的政策跟蹤審計的發(fā)展與創(chuàng)新。 

【文章來源】：審計研究. 2020,(04)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：7 頁

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3358455