Data Structure ?
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Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
README.md
コンテキスト
不正企業を分類するための監査リスクデータセット
内容
このデータセットの目的は、現在および過去のリスク要因に基づいて不正企業を予測できる分類モデルを構築することで、監査人を支援することです。業種と企業数に関する情報は、それぞれ灌漑（114社）、公衆衛生（77社）、建築と道路（82社）、森林（70社）、企業（47社）、畜産（95社）、通信（1社）、電気（4社）、土地（5社）、科学技術（3社）、観光（1社）、漁業（41社）、産業（37社）、農業（200社）として列挙されています。
この研究は、インドの政府系企業の外部監査人でもある外部政府監査会社のケーススタディです。監査計画立案時に、監査人は様々な政府機関の事業を調査しますが、虚偽記載の可能性が非常に高く、重要性が高い機関を訪問することが目標です。これは、財務報告目標に関連するリスクを評価することで算出されます（ヒューストン、ピーターズ、プラット 1999年）。この研究の3つの主な目的は以下の通りです。
1. 監査従業員との詳細なインタビューを通じて、会社の監査リスク分析のワークフローを理解し、監査計画立案時の企業のリスク評価のための意思決定フレームワークを提案すること。
2. 777社の対象企業の監査リスクスコアを決定するために現在および過去のリスク要因を調査し、粒子群最適化（PSO）アルゴリズムを実装して調査したリスク要因をランク付けし、指名された企業の監査リスククラス（不正と非不正）を評価すること。
3. 777社の対象企業の監査リスクスコアを決定するために現在および過去のリスク要因を調査し、粒子群最適化（PSO）アルゴリズムを実装して調査したリスク要因をランク付けし、指名された企業の監査リスククラス（不正と非不正）を評価すること。
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