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企業(yè)內(nèi)部審計(jì)實(shí)務(wù)詳解:審計(jì)程序+實(shí)戰(zhàn)技法+案例解析
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內(nèi)部審計(jì)是在組織內(nèi)部進(jìn)行的一種獨(dú)立客觀的監(jiān)督和評價(jià)活動(dòng),通過對企業(yè)的管理效能和經(jīng)營決策進(jìn)行評審,可以全面有效地發(fā)現(xiàn)企業(yè)管理環(huán)節(jié)中的薄弱方面。為了能使企業(yè)實(shí)現(xiàn)其組織目標(biāo),合理審查和評價(jià)審查和評價(jià)經(jīng)營活動(dòng)及內(nèi)部控制的適當(dāng)性、合法性和有效性,我們特意編寫了本書。《企業(yè)內(nèi)部審計(jì)實(shí)務(wù)詳解》共包括六篇:內(nèi)部審計(jì)理論基礎(chǔ)、內(nèi)部審計(jì)作業(yè)流程、內(nèi)部審計(jì)技術(shù)與方法、基礎(chǔ)內(nèi)部審計(jì)實(shí)務(wù)、按目標(biāo)分類的內(nèi)部審計(jì)實(shí)務(wù)指南和內(nèi)部審計(jì)管理;共23章內(nèi)容。首先從理論層面出發(fā),介紹內(nèi)部審計(jì)的內(nèi)容、作業(yè)和技術(shù);之后詳細(xì)介紹內(nèi)部審計(jì)不同項(xiàng)目、不同分類的實(shí)務(wù)操作,包括合規(guī)性審計(jì)、保證性審計(jì)、績效達(dá)標(biāo)審計(jì)、績效提高審計(jì)等;最后介紹內(nèi)部審計(jì)的管理,對內(nèi)部審計(jì)的效果進(jìn)行評價(jià),提高內(nèi)部審計(jì)的有效性。《企業(yè)內(nèi)部審計(jì)實(shí)務(wù)詳解》嚴(yán)格依據(jù)《中國內(nèi)部審計(jì)準(zhǔn)則》和《企業(yè)內(nèi)部控制基本規(guī)范》編寫而成,對企業(yè)內(nèi)部審計(jì)工作的諸多方面進(jìn)行了詳細(xì)的解讀和指引,濃縮了企業(yè)內(nèi)部審計(jì)的全部精華,旨在為企業(yè)的內(nèi)部審計(jì)工作提供全面、準(zhǔn)確的實(shí)務(wù)操作指南,提高內(nèi)部審計(jì)工作者的業(yè)務(wù)操作水平。

企業(yè)內(nèi)部審計(jì)編審委員會(huì)編著 ·統(tǒng)計(jì) ·46.7萬字

Learn Amazon SageMaker
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Quicklybuildanddeploymachinelearningmodelswithoutmanaginginfrastructure,andimproveproductivityusingAmazonSageMaker’scapabilitiessuchasAmazonSageMakerStudio,Autopilot,Experiments,Debugger,andModelMonitorKeyFeatures*Build,train,anddeploymachinelearningmodelsquicklyusingAmazonSageMaker*Analyze,detect,andreceivealertsrelatingtovariousbusinessproblemsusingmachinelearningalgorithmsandtechniques*Improveproductivitybytrainingandfine-tuningmachinelearningmodelsinproductionBookDescriptionAmazonSageMakerenablesyoutoquicklybuild,train,anddeploymachinelearning(ML)modelsatscale,withoutmanaginganyinfrastructure.IthelpsyoufocusontheMLproblemathandanddeployhigh-qualitymodelsbyremovingtheheavyliftingtypicallyinvolvedineachstepoftheMLprocess.ThisbookisacomprehensiveguidefordatascientistsandMLdeveloperswhowanttolearntheinsandoutsofAmazonSageMaker.You’llunderstandhowtousevariousmodulesofSageMakerasasingletoolsettosolvethechallengesfacedinML.Asyouprogress,you’llcoverfeaturessuchasAutoML,built-inalgorithmsandframeworks,andtheoptionforwritingyourowncodeandalgorithmstobuildMLmodels.Later,thebookwillshowyouhowtointegrateAmazonSageMakerwithpopulardeeplearninglibrariessuchasTensorFlowandPyTorchtoincreasethecapabilitiesofexistingmodels.You’llalsolearntogetthemodelstoproductionfasterwithminimumeffortandatalowercost.Finally,you’llexplorehowtouseAmazonSageMakerDebuggertoanalyze,detect,andhighlightproblemstounderstandthecurrentmodelstateandimprovemodelaccuracy.BytheendofthisAmazonbook,you’llbeabletouseAmazonSageMakeronthefullspectrumofMLworkflows,fromexperimentation,training,andmonitoringtoscaling,deployment,andautomation.Whatyouwilllearn*Createandautomateend-to-endmachinelearningworkflowsonAmazonWebServices(AWS)*Becomewell-versedwithdataannotationandpreparationtechniques*UseAutoMLfeaturestobuildandtrainmachinelearningmodelswithAutoPilot*Createmodelsusingbuilt-inalgorithmsandframeworksandyourowncode*TraincomputervisionandNLPmodelsusingreal-worldexamples*Covertrainingtechniquesforscaling,modeloptimization,modeldebugging,andcostoptimization*AutomatedeploymenttasksinavarietyofconfigurationsusingSDKandseveralautomationtoolsWhothisbookisforThisbookisforsoftwareengineers,machinelearningdevelopers,datascientists,andAWSuserswhoarenewtousingAmazonSageMakerandwanttobuildhigh-qualitymachinelearningmodelswithoutworryingaboutinfrastructure.KnowledgeofAWSbasicsisrequiredtograsptheconceptscoveredinthisbookmoreeffectively.SomeunderstandingofmachinelearningconceptsandthePythonprogramminglanguagewillalsobebeneficial.

Julien Simon;Francesco Pochetti ·統(tǒng)計(jì) ·10.1萬字

內(nèi)部審計(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型:方法論與實(shí)踐
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這是一部從方法論和業(yè)務(wù)實(shí)操的角度講解內(nèi)部審計(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的著作。4位作者在內(nèi)部審計(jì)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)域有豐富的經(jīng)驗(yàn),既有在甲方企業(yè)的工作經(jīng)歷,又有在乙方咨詢公司工作的經(jīng)歷,本書從雙重視角對內(nèi)部審計(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的方法、工具、實(shí)施路徑和業(yè)務(wù)實(shí)操等進(jìn)行了系統(tǒng)的講解,具有很高的參考價(jià)值。它將指導(dǎo)企業(yè)啟動(dòng)內(nèi)部審計(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的規(guī)劃和實(shí)施,讓內(nèi)部審計(jì)賦能公司的治理和業(yè)務(wù)拓展。閱讀本書,你將有以下收獲:掌握內(nèi)部審計(jì)的基本理論和方法。深入理解內(nèi)部審計(jì)轉(zhuǎn)型變革趨勢和要求。學(xué)習(xí)如何規(guī)劃內(nèi)部審計(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略、舉措和實(shí)施路徑。打造前沿、敏捷和開放的內(nèi)部審計(jì)數(shù)字化能力。掌握大數(shù)據(jù)審計(jì)和人工智能審計(jì)的核心方法。實(shí)操公司信貸業(yè)務(wù)、零售信貸業(yè)務(wù)、信息安全、數(shù)字化轉(zhuǎn)型審計(jì)和內(nèi)部審計(jì)咨詢業(yè)務(wù)。

(澳)林祖輝等 ·統(tǒng)計(jì) ·23.2萬字

財(cái)務(wù)審計(jì)實(shí)務(wù)指南
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在企業(yè)的經(jīng)營運(yùn)轉(zhuǎn)過程中,財(cái)務(wù)工作貫穿始終。因此,開展財(cái)務(wù)審計(jì)維護(hù)好企業(yè)財(cái)務(wù)安全對于實(shí)現(xiàn)企業(yè)有序經(jīng)營發(fā)展具有十分重要的意義。對于審計(jì)人員來說,要做好財(cái)務(wù)審計(jì),除了要熟悉審計(jì)知識(shí)和會(huì)計(jì)知識(shí)之外,還需要掌握其他領(lǐng)域的知識(shí)和技巧。《財(cái)務(wù)審計(jì)實(shí)務(wù)指南》由具有二十余年多行業(yè)審計(jì)實(shí)踐的專家傾情打造。本書分為五大部分,共19章內(nèi)容。《財(cái)務(wù)審計(jì)實(shí)務(wù)指南》中在介紹了財(cái)務(wù)審計(jì)的一些基本概念后,詳細(xì)介紹了風(fēng)險(xiǎn)評估、舞弊的審計(jì)應(yīng)對、主要業(yè)務(wù)循環(huán)審計(jì),以及審計(jì)報(bào)告及管理建議。作者以深入淺出的方式來介紹財(cái)務(wù)審計(jì)的思路與實(shí)操方法,輔以案例解析,帶領(lǐng)讀者透視財(cái)務(wù)審計(jì),掌握財(cái)務(wù)審計(jì)實(shí)戰(zhàn)技巧。《財(cái)務(wù)審計(jì)實(shí)務(wù)指南》適合國家審計(jì)人員、會(huì)計(jì)師事務(wù)所審計(jì)人員、企業(yè)內(nèi)審人員、企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理人員、企業(yè)財(cái)務(wù)人員、企業(yè)舞弊調(diào)查相關(guān)人員、企業(yè)人力資源從業(yè)人員閱讀和使用。

亞東 ·統(tǒng)計(jì) ·21.2萬字

增值型內(nèi)部審計(jì):提升經(jīng)營效率、強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)管理、促進(jìn)價(jià)值再造
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隨著經(jīng)濟(jì)與管理技術(shù)的不斷發(fā)展,內(nèi)部審計(jì)也在不斷與時(shí)俱進(jìn),適應(yīng)不斷出現(xiàn)的新業(yè)務(wù)、新管理思維,內(nèi)部審計(jì)的職能也逐漸由查錯(cuò)糾弊轉(zhuǎn)換為價(jià)值再造,由成本中心轉(zhuǎn)化為利潤中心。面對新變化,如何結(jié)合企業(yè)的經(jīng)營實(shí)際做好增值型內(nèi)部審計(jì)成為了內(nèi)審部門關(guān)注的重點(diǎn)方向。《增值型內(nèi)部審計(jì)》針對企業(yè)經(jīng)營管理中的增值型內(nèi)部審計(jì),提供了詳細(xì)的思路與方法,并輔以生動(dòng)的實(shí)戰(zhàn)案例,涵蓋了基建、采購、制造、營銷、內(nèi)部控制、組織管理等重點(diǎn)環(huán)節(jié)。本書案例豐富、理念新穎,是增值型內(nèi)部審計(jì)的實(shí)戰(zhàn)指南,旨在為內(nèi)部審計(jì)工作者傳遞新的審計(jì)理念,學(xué)習(xí)進(jìn)階的審計(jì)知識(shí)及方法,讓內(nèi)部審計(jì)為企業(yè)增值,從而提高內(nèi)部審計(jì)在企業(yè)中的重要性,讓內(nèi)部審計(jì)與業(yè)務(wù)部門的聯(lián)系更加緊密及牢靠。

周平 榮欣主編 ·統(tǒng)計(jì) ·14.5萬字

非線性經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列建模
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非線性時(shí)間序列計(jì)量經(jīng)計(jì)學(xué)的新進(jìn)展;列出許多研究課題的經(jīng)典專著;包含參數(shù)模型和非參數(shù)模型,平穩(wěn)模型和非平穩(wěn)模型;參數(shù)方法和非參數(shù)方法;增加了對復(fù)雜問題所涉及到的技術(shù)問題的解釋章節(jié),也提供有關(guān)技術(shù)的參考細(xì)節(jié);增加了非線性時(shí)間序列計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的預(yù)測理論和預(yù)測應(yīng)用章節(jié)及GARCH-類模型章節(jié)。既注重理論論證和方法演義,又運(yùn)用經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù),給出實(shí)證分析。對每一經(jīng)典實(shí)例數(shù)據(jù),按建模步驟分別給出平滑轉(zhuǎn)換自回歸(STAR)模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)模型建模,讓讀者體驗(yàn)到使用非線性模型擬合時(shí)間序列數(shù)據(jù)的全過程。然后又使用在樣本內(nèi)得到的估計(jì)模型,演示非線性時(shí)間序列模型的預(yù)測和預(yù)測評估。本書對大數(shù)據(jù)時(shí)代改進(jìn)宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測及加強(qiáng)金融風(fēng)險(xiǎn)、治理風(fēng)險(xiǎn)控制等方面具有重要的推動(dòng)意義。

(芬)蒂莫·泰雷斯維爾塔 (挪威)達(dá)格·琴施泰姆 (英)克萊夫·格蘭杰 ·統(tǒng)計(jì) ·26.8萬字

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