15、内部审计的数据洞察:从零售到大数据分析

内部审计的数据洞察:从零售到大数据分析

1. 不同行业的审计重点

1.1 零售行业审计

零售审计的特点是交易信息量大,但单笔交易价值相对较低。其主要关注点通常在防损和库存控制方面。财务审计则侧重于销售分析、现金支出、应收账款以及常规总账分析。

  • 防损分析
    • 识别高风险交易并按员工进行跟踪。
    • 分析未完成的换货交易。
    • 分析取消交易后无销售的情况。
    • 分析支票购买与短时间内退款的时间差。
    • 分析不同店铺之间的售价差异,以识别潜在的欺诈交易。
  • 销售分析
    • 按地区、店铺、产品线等比较销售和盈利报告。
    • 对相似时期的销售进行趋势分析。
    • 分析已接收但未交付的订单。
    • 按地区、店铺、产品等分析和识别高额交易量。

不同类型的零售业务,如奢侈品的高价值低销量零售和食品的低价值高销量零售,以及耐用消费品和易腐品的审计分析方法会有所不同。

1.2 服务与分销行业审计

分销仓储业务由于其业务性质不同,需要采用不同的分析方法。关键绩效领域包括库存控制、销售和采购订单管理,这些领域需要进行广泛的分析。

  • 库存管理分析
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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