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随着计算机技术的应用日臻成熟以及信息化管理的程度不断加深，计算机辅助审计已经成为审计工作的必然方向和趋势。教育审计是我国审计监督制度的重要组成部分。近年来，随着高校合并和招生规模的扩大，国家大幅度增加了对高等院校的投入，各高等院校的经济规模迅速膨胀。对高等院校的财务收支活动进行有效的审计监督变得十分迫切和必要。数据仓库、OLAP和数据挖掘等数据分析技术的发展，为计算机辅助审计提供了强有力的手段和支持。本文研究了相关的理论和核心技术，并把这些技术结合起来对76所教育部直属高校2004-2009年的大量财务数据进行深层次的分析，帮助审计人员发现数据背后潜在的模式和审计线索。
本文深入研究了数据仓库的构建过程，针对业务系统中数据的具体特点制定了相应的数据预处理规则，设计并实现了基于事实星座模型的审计数据集市。为了提高OLAP分析的效率和响应速度，本文将审计数据集市中的数据加载到Oracle|Hyperion Essbase多维数据库中，建立了OLAP立方体，并添加了关键的财务计算指标。使用Interactive Reporting Studio设计了以三维图形、报表的形式展现数据分析结果并具有很强交互性的OLAP前端分析界面。用户可以通过B/S模式与应用系统进行交互，任意选择查看的角度和层次。研究了数据挖掘的基本算法，使用聚类分析、关联规则和逻辑回归分析三种数据挖掘算法对已建立的数据立方体进行分析挖掘，得到了一系列的挖掘模型和分析结果，为审计人员找到了一些审计线索。