北京科技大學審計處是一個負責學校內(nèi)部審計和監(jiān)督的部門，其職責包括對學校財務、經(jīng)濟活動進行審計和監(jiān)督，對學校內(nèi)部管理進行評估和改進等。如果你對審計和財務方面的工作感興趣，并且想要在一個有良好發(fā)展前景的部門工作，那么北京科技大學審計處是一個不錯的選擇。
不過，具體是否值得去還需要考慮個人的情況和需求。如果你希望在工作中積累更多的經(jīng)驗和技能，或者想要在更大的平臺上發(fā)展自己的職業(yè)生涯，那么可以考慮其他的大型企業(yè)或會計師事務所等機構。如果你對教育和研究領域感興趣，并且想要在大學里工作，那么可以考慮其他相關的職位或部門，如財務處、資產(chǎn)管理處等。
總之，選擇工作需要考慮自己的興趣、職業(yè)規(guī)劃和需求等多個因素，而北京科技大學審計處是否值得去也需要根據(jù)你的具體情況來評估。
河海大學審計處每天8點半至12點，14點至18點上班，周六周日休息。
交通局審計處的主要職責通常包括以下幾個方面：
1. 內(nèi)部審計：對交通局內(nèi)部的財務收支、預算執(zhí)行、資金使用等進行審計，確保資金合法合規(guī)使用。
2. 項目審計：對交通局承擔的建設項目、工程項目進行審計，包括預算審計、成本審計、竣工決算審計等，確保項目建設合規(guī)、資金使用合理。
3. 合規(guī)審計：對交通局的各項業(yè)務活動進行合規(guī)性審計，確保遵守相關法律法規(guī)和政策要求。
4. 績效審計：評估交通局各項業(yè)務的績效情況，包括項目實施效果、資源利用效率等，提供改進建議。
5. 風險管理：協(xié)助交通局識別和評估風險，提出風險管理建議，確保交通局的運營和管理風險得到有效控制。
交通局審計處的工作旨在保障交通局的財務合規(guī)性、提高資金使用效益、加強內(nèi)部管理和風險控制，以促進交通事業(yè)的健康發(fā)展。具體的工作內(nèi)容和職責可能因不同地區(qū)和交通局的組織結構而有所差異。如果你需要更詳細的信息，建議查閱相關資料或咨詢當?shù)亟煌ň值南嚓P部門。
中國農(nóng)業(yè)銀行，集團公司的相應部門叫審計委員會，所以你說的審計處應該是指地方分支機構下設的審計辦事處。
應該是比相應分行行長低兩級，跟支行行長平級，也就是副處，當然不排除某些重要的辦事處高配正處，或者同理低配正科。甘肅省審計處的創(chuàng)建經(jīng)過如下：
1.甘肅省政府于2006年4月26日發(fā)布《關于建立甘肅省審計處的決定》，正式建立甘肅省審計處；
2.2007年1月，甘肅省審計處正式成立，甘肅省審計處長陳曉林出任甘肅省審計處長；
3.2007年4月，甘肅省審計處正式投入使用，開展審計工作；
4.2008年，甘肅省審計處正式獲得國家審計總局頒發(fā)的審計機構資質(zhì)證書，正式成為國家審計機構。
一、審計處罰種類與權限
1、審計處罰的種類:
（1） 限期改正:責令責任人限定期限內(nèi)糾正錯誤
（2）警告:向責任人提出警告
（3）通報批評:在科室內(nèi)部通報批評
（4）罰款:報公司高層，由其確定罰款金額
（5）其他處理措施:報公司高層，由其確定處理措施
2、審計處罰的權限:“限期改正”、“警告”及“通報批評”由內(nèi)審主管
簽批;“罰款”及“其他處理措施”由市場財務主管報集團財務部主
任審批。
二、審計結果的通知及落實
1、審計結果由內(nèi)審會計及內(nèi)審主管在“釘釘”軟件告知結算主管及責任結算會計，結算會計在收到審計意見后三日內(nèi)必須予以反饋。
2、若未在“限期改正”規(guī)定的時間內(nèi)糾正錯誤或未在審計意見發(fā)出后三日內(nèi)予以反饋的，在原有處罰種類上再加一級處罰。
3、若結算對內(nèi)審處理結果有異議的，由市場財務主管判定:若市場財務主管難以判定的上報集團財務部主任處理。
社會保障審計處崗位職責
社會保障審計處是負責對社會保障系統(tǒng)進行審計的機構，其職責是確保社會保障資金的合理使用、安全運作，并提出改進建議以提高社會保障體系的效率和公平性。
1. 對社會保障基金的來源、使用及管理進行審計，確保社會保障資金的安全性和合理性。
2. 檢查社會保障基金的征繳情況，防止違規(guī)行為和濫用社會保障資金的現(xiàn)象。
3. 分析社會保障制度的實施效果，提出改進建議，促進社會保障體系的健康發(fā)展。
4. 協(xié)助相關部門開展社會保障方面的專項審計工作，提供數(shù)據(jù)支持和意見建議。
1. 制定社會保障審計工作計劃，明確審計目標、范圍和重點，并組織實施。
2. 對社會保障基金的存量和增量進行核查，分析資金流向和使用情況。
3. 協(xié)助建立健全社會保障審計工作制度，推動工作規(guī)范化和制度化。
4. 分析社會保障政策的實施情況，督促履行社會保障相關法律法規(guī)。
5. 撰寫社會保障審計報告，總結審計發(fā)現(xiàn)和問題，并提出改進建議。
6. 協(xié)助監(jiān)督社會保障基金的使用情況，防范風險和避免損失。
7. 參與社會保障審計工作的外聯(lián)合作和協(xié)調(diào)，保障審計工作的順利進行。
1. 具有相關專業(yè)背景，如審計、財會等，具備一定的社會保障制度知識和技能。
2. 熟悉社會保障相關政策法規(guī)，具有較強的數(shù)據(jù)分析和問題發(fā)現(xiàn)能力。
3. 具備良好的溝通協(xié)調(diào)能力和團隊合作精神，能夠獨立開展工作。
4. 具有責任心和執(zhí)行力，能夠按時按質(zhì)完成審計任務，并且具備較強的抗壓能力。
5. 具有較強的文字表達能力和報告撰寫能力，能夠清晰準確地傳達審計結論和建議。
社會保障審計處的崗位是一項重要的工作，需要審計人員具備專業(yè)知識和能力，能夠保障社會保障資金的安全運作，促進社會保障體系的健康發(fā)展。希望有意從事社會保障審計工作的同仁，能夠根據(jù)以上介紹的崗位職責和要求，認真準備和努力工作，為社會保障事業(yè)的發(fā)展貢獻自己的力量。
審計處崗位職責履行情況是評估一個組織內(nèi)審計部門或?qū)徲嬋藛T在執(zhí)行其職責和任務時的表現(xiàn)和效果的重要指標。審計處崗位職責的履行情況直接關系到組織的內(nèi)部控制、風險管理、合規(guī)性和治理效果。而一個審計處在職責履行方面是否到位、規(guī)范和有效，關系到組織的運行和發(fā)展方向。
審計處是組織內(nèi)部的重要部門之一，其主要職責是通過獨立的審計工作，幫助組織管理層了解和評估內(nèi)部控制的有效性，識別風險，并提出改進建議。因此，審計處崗位職責的履行情況對于保障組織的利益、提高經(jīng)營效率、確保信息的準確性和保護資產(chǎn)至關重要。
審計處崗位職責的履行情況不僅關系到內(nèi)部控制和風險管理的有效性，還關系到合規(guī)性和管理層決策的科學性。只有當審計處在職責履行方面做到位、規(guī)范和有效，才能為組織提供有力支持，幫助其實現(xiàn)長期發(fā)展和持續(xù)增長。
評估審計處崗位職責的履行情況需要綜合考慮多個方面的因素，包括內(nèi)部審計的獨立性、客觀性、專業(yè)性和效益性等。通常可以從以下幾個角度入手進行評估：
在評估審計處崗位職責的履行情況時，應該注重定性和定量相結合，既要考慮審計工作的質(zhì)量和效果，也要考慮審計部門的運作效率和資源利用情況。
為了提升審計處崗位職責的履行情況，組織管理層和審計部門可以采取以下措施：
通過以上措施的實施，可以有效提升審計處崗位職責的履行情況，為組織的長期可持續(xù)發(fā)展提供有力支持。
審計處崗位職責的履行情況直接關系到組織的管理和運行效果，是組織內(nèi)部控制和風險管理的重要保障。通過評估和提升審計處崗位職責的履行情況，可以幫助組織做好內(nèi)部管理和控制，提高經(jīng)營效率，確保信息真實可靠，保護資產(chǎn)安全，達到長期穩(wěn)健發(fā)展的目標。
在行政事業(yè)單位做審計工作的主要職責包括：
1. 對單位的財務、會計、資產(chǎn)、預算等方面的工作進行審核、審計，確保其合法性、合規(guī)性和準確性；
2. 對單位的管理制度、規(guī)章制度、政策措施等方面進行審查，發(fā)現(xiàn)問題并提出改進意見；
3. 對單位的風險管理、內(nèi)部控制等方面進行評估，提出風險預警和防范措施；
4. 對單位的經(jīng)濟責任審計、績效評價等方面進行工作，評估單位的經(jīng)濟效益和社會效益；
5. 對單位的重大經(jīng)濟活動、項目實施等方面進行審計，發(fā)現(xiàn)問題并提出改進措施。總之，審計工作旨在幫助行政事業(yè)單位加強內(nèi)部管理，提高經(jīng)濟效益和社會效益，保障公共資源的合理利用和管理。
之前看了Mahout官方示例 20news 的調(diào)用實現(xiàn)；于是想根據(jù)示例的流程實現(xiàn)其他例子。網(wǎng)上看到了一個關于天氣適不適合打羽毛球的例子。
訓練數(shù)據(jù)：
Day Outlook Temperature Humidity Wind PlayTennis
D1 Sunny Hot High Weak No
D2 Sunny Hot High Strong No
D3 Overcast Hot High Weak Yes
D4 Rain Mild High Weak Yes
D5 Rain Cool Normal Weak Yes
D6 Rain Cool Normal Strong No
D7 Overcast Cool Normal Strong Yes
D8 Sunny Mild High Weak No
D9 Sunny Cool Normal Weak Yes
D10 Rain Mild Normal Weak Yes
D11 Sunny Mild Normal Strong Yes
D12 Overcast Mild High Strong Yes
D13 Overcast Hot Normal Weak Yes
D14 Rain Mild High Strong No
檢測數(shù)據(jù)：
sunny，hot，high，weak
結果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代碼調(diào)用Mahout的工具類實現(xiàn)分類。
基本思想：
1. 構造分類數(shù)據(jù)。
2. 使用Mahout工具類進行訓練，得到訓練模型。
3。將要檢測數(shù)據(jù)轉換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對vector數(shù)據(jù)進行分類。
接下來貼下我的代碼實現(xiàn)=》
1. 構造分類數(shù)據(jù)：
在hdfs主要創(chuàng)建一個文件夾路徑 /zhoujainfeng/playtennis/input 并將分類文件夾 no 和 yes 的數(shù)據(jù)傳到hdfs上面。
數(shù)據(jù)文件格式，如D1文件內(nèi)容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具類進行訓練，得到訓練模型。
3。將要檢測數(shù)據(jù)轉換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對vector數(shù)據(jù)進行分類。
這三步，代碼我就一次全貼出來；主要是兩個類 PlayTennis1 和 BayesCheckData = =》
package myTesting.bayes;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.training.TrainNaiveBayesJob;
import org.apache.mahout.text.SequenceFilesFromDirectory;
import org.apache.mahout.vectorizer.SparseVectorsFromSequenceFiles;
public class PlayTennis1 {
private static final String WORK_DIR = "hdfs://192.168.9.72:9000/zhoujianfeng/playtennis";
/*
* 測試代碼
*/
public static void main(String[] args) {
//將訓練數(shù)據(jù)轉換成 vector數(shù)據(jù)
makeTrainVector();
//產(chǎn)生訓練模型
makeModel(false);
//測試檢測數(shù)據(jù)
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//將測試數(shù)據(jù)轉換成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"testinput";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失敗！");
System.exit(1);
}
//將序列化文件轉換成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件轉換成向量失敗！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//將測試數(shù)據(jù)轉換成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"input";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失敗！");
System.exit(1);
}
//將序列化文件轉換成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件轉換成向量失敗！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeModel(boolean completelyNB){
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors"+Path.SEPARATOR+"tfidf-vectors";
String model = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"model";
String labelindex = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"labelindex";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(model);
Path label = new Path(labelindex);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(label, true);
}
TrainNaiveBayesJob tnbj = new TrainNaiveBayesJob();
String[] params =null;
if(completelyNB){
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow","-c"};
}else{
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow"};
}
ToolRunner.run(tnbj, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("生成訓練模型失敗！");
System.exit(3);
}
}
}
package myTesting.bayes;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.PathFilter;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.BayesUtils;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.NaiveBayesModel;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.StandardNaiveBayesClassifier;
import org.apache.mahout.common.Pair;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.PathType;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.SequenceFileDirIterable;
import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector;
import org.apache.mahout.math.Vector;
import org.apache.mahout.math.Vector.Element;
import org.apache.mahout.vectorizer.TFIDF;
import com.google.common.collect.ConcurrentHashMultiset;
import com.google.common.collect.Multiset;
public class BayesCheckData {
private static StandardNaiveBayesClassifier classifier;
private static Map<String, Integer> dictionary;
private static Map<Integer, Long> documentFrequency;
private static Map<Integer, String> labelIndex;
public void init(Configuration conf){
try {
String modelPath = "/zhoujianfeng/playtennis/model";
String dictionaryPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/dictionary.file-0";
String documentFrequencyPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/df-count";
String labelIndexPath = "/zhoujianfeng/playtennis/labelindex";
dictionary = readDictionnary(conf, new Path(dictionaryPath));
documentFrequency = readDocumentFrequency(conf, new Path(documentFrequencyPath));
labelIndex = BayesUtils.readLabelIndex(conf, new Path(labelIndexPath));
NaiveBayesModel model = NaiveBayesModel.materialize(new Path(modelPath), conf);
classifier = new StandardNaiveBayesClassifier(model);
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("檢測數(shù)據(jù)構造成vectors初始化時報錯。。。。");
System.exit(4);
}
}
/**
* 加載字典文件，Key: TermValue； Value：TermID
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<String, Integer> readDictionnary(Configuration conf, Path dictionnaryDir) {
Map<String, Integer> dictionnary = new HashMap<String, Integer>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
String name = path.getName();
return name.startsWith("dictionary.file");
}
};
for (Pair<Text, IntWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<Text, IntWritable>(dictionnaryDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
dictionnary.put(pair.getFirst().toString(), pair.getSecond().get());
}
return dictionnary;
}
/**
* 加載df-count目錄下TermDoc頻率文件，Key: TermID； Value：DocFreq
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<Integer, Long> readDocumentFrequency(Configuration conf, Path documentFrequencyDir) {
Map<Integer, Long> documentFrequency = new HashMap<Integer, Long>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
return path.getName().startsWith("part-r");
}
};
for (Pair<IntWritable, LongWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<IntWritable, LongWritable>(documentFrequencyDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
documentFrequency.put(pair.getFirst().get(), pair.getSecond().get());
}
return documentFrequency;
}
public static String getCheckResult(){
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String classify = "NaN";
BayesCheckData cdv = new BayesCheckData();
cdv.init(conf);
System.out.println("init done...............");
Vector vector = new RandomAccessSparseVector(10000);
TFIDF tfidf = new TFIDF();
//sunny，hot，high，weak
Multiset<String> words = ConcurrentHashMultiset.create();
words.add("sunny",1);
words.add("hot",1);
words.add("high",1);
words.add("weak",1);
int documentCount = documentFrequency.get(-1).intValue(); // key=-1時表示總文檔數(shù)
for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {
String word = entry.getElement();
int count = entry.getCount();
Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要從dictionary.file-0文件（tf-vector）下得到wordID，
if (StringUtils.isEmpty(wordId.toString())){
continue;
}
if (documentFrequency.get(wordId) == null){
continue;
}
Long freq = documentFrequency.get(wordId);
double tfIdfValue = tfidf.calculate(count, freq.intValue(), 1, documentCount);
vector.setQuick(wordId, tfIdfValue);
}
// 利用貝葉斯算法開始分類,并提取得分最好的分類label
Vector resultVector = classifier.classifyFull(vector);
double bestScore = -Double.MAX_VALUE;
int bestCategoryId = -1;
for(Element element: resultVector.all()) {
int categoryId = element.index();
double score = element.get();
System.out.println("categoryId:"+categoryId+" score:"+score);
if (score > bestScore) {
bestScore = score;
bestCategoryId = categoryId;
}
}
classify = labelIndex.get(bestCategoryId)+"(categoryId="+bestCategoryId+")";
return classify;
}
public static void printResult(){
System.out.println("檢測所屬類別是："+getCheckResult());
}
}
