北京科技大学审计处是一个负责学校内部审计和监督的部门，其职责包括对学校财务、经济活动进行审计和监督，对学校内部管理进行评估和改进等。如果你对审计和财务方面的工作感兴趣，并且想要在一个有良好发展前景的部门工作，那么北京科技大学审计处是一个不错的选择。
不过，具体是否值得去还需要考虑个人的情况和需求。如果你希望在工作中积累更多的经验和技能，或者想要在更大的平台上发展自己的职业生涯，那么可以考虑其他的大型企业或会计师事务所等机构。如果你对教育和研究领域感兴趣，并且想要在大学里工作，那么可以考虑其他相关的职位或部门，如财务处、资产管理处等。
总之，选择工作需要考虑自己的兴趣、职业规划和需求等多个因素，而北京科技大学审计处是否值得去也需要根据你的具体情况来评估。
河海大学审计处每天8点半至12点，14点至18点上班，周六周日休息。
交通局审计处的主要职责通常包括以下几个方面：
1. 内部审计：对交通局内部的财务收支、预算执行、资金使用等进行审计，确保资金合法合规使用。
2. 项目审计：对交通局承担的建设项目、工程项目进行审计，包括预算审计、成本审计、竣工决算审计等，确保项目建设合规、资金使用合理。
3. 合规审计：对交通局的各项业务活动进行合规性审计，确保遵守相关法律法规和政策要求。
4. 绩效审计：评估交通局各项业务的绩效情况，包括项目实施效果、资源利用效率等，提供改进建议。
5. 风险管理：协助交通局识别和评估风险，提出风险管理建议，确保交通局的运营和管理风险得到有效控制。
交通局审计处的工作旨在保障交通局的财务合规性、提高资金使用效益、加强内部管理和风险控制，以促进交通事业的健康发展。具体的工作内容和职责可能因不同地区和交通局的组织结构而有所差异。如果你需要更详细的信息，建议查阅相关资料或咨询当地交通局的相关部门。
中国农业银行，集团公司的相应部门叫审计委员会，所以你说的审计处应该是指地方分支机构下设的审计办事处。
应该是比相应分行行长低两级，跟支行行长平级，也就是副处，当然不排除某些重要的办事处高配正处，或者同理低配正科。甘肃省审计处的创建经过如下：
1.甘肃省政府于2006年4月26日发布《关于建立甘肃省审计处的决定》，正式建立甘肃省审计处；
2.2007年1月，甘肃省审计处正式成立，甘肃省审计处长陈晓林出任甘肃省审计处长；
3.2007年4月，甘肃省审计处正式投入使用，开展审计工作；
4.2008年，甘肃省审计处正式获得国家审计总局颁发的审计机构资质证书，正式成为国家审计机构。
一、审计处罚种类与权限
1、审计处罚的种类:
（1） 限期改正:责令责任人限定期限内纠正错误
（2）警告:向责任人提出警告
（3）通报批评:在科室内部通报批评
（4）罚款:报公司高层，由其确定罚款金额
（5）其他处理措施:报公司高层，由其确定处理措施
2、审计处罚的权限:“限期改正”、“警告”及“通报批评”由内审主管
签批;“罚款”及“其他处理措施”由市场财务主管报集团财务部主
任审批。
二、审计结果的通知及落实
1、审计结果由内审会计及内审主管在“钉钉”软件告知结算主管及责任结算会计，结算会计在收到审计意见后三日内必须予以反馈。
2、若未在“限期改正”规定的时间内纠正错误或未在审计意见发出后三日内予以反馈的，在原有处罚种类上再加一级处罚。
3、若结算对内审处理结果有异议的，由市场财务主管判定:若市场财务主管难以判定的上报集团财务部主任处理。
社会保障审计处岗位职责
社会保障审计处是负责对社会保障系统进行审计的机构，其职责是确保社会保障资金的合理使用、安全运作，并提出改进建议以提高社会保障体系的效率和公平性。
1. 对社会保障基金的来源、使用及管理进行审计，确保社会保障资金的安全性和合理性。
2. 检查社会保障基金的征缴情况，防止违规行为和滥用社会保障资金的现象。
3. 分析社会保障制度的实施效果，提出改进建议，促进社会保障体系的健康发展。
4. 协助相关部门开展社会保障方面的专项审计工作，提供数据支持和意见建议。
1. 制定社会保障审计工作计划，明确审计目标、范围和重点，并组织实施。
2. 对社会保障基金的存量和增量进行核查，分析资金流向和使用情况。
3. 协助建立健全社会保障审计工作制度，推动工作规范化和制度化。
4. 分析社会保障政策的实施情况，督促履行社会保障相关法律法规。
5. 撰写社会保障审计报告，总结审计发现和问题，并提出改进建议。
6. 协助监督社会保障基金的使用情况，防范风险和避免损失。
7. 参与社会保障审计工作的外联合作和协调，保障审计工作的顺利进行。
1. 具有相关专业背景，如审计、财会等，具备一定的社会保障制度知识和技能。
2. 熟悉社会保障相关政策法规，具有较强的数据分析和问题发现能力。
3. 具备良好的沟通协调能力和团队合作精神，能够独立开展工作。
4. 具有责任心和执行力，能够按时按质完成审计任务，并且具备较强的抗压能力。
5. 具有较强的文字表达能力和报告撰写能力，能够清晰准确地传达审计结论和建议。
社会保障审计处的岗位是一项重要的工作，需要审计人员具备专业知识和能力，能够保障社会保障资金的安全运作，促进社会保障体系的健康发展。希望有意从事社会保障审计工作的同仁，能够根据以上介绍的岗位职责和要求，认真准备和努力工作，为社会保障事业的发展贡献自己的力量。
审计处岗位职责履行情况是评估一个组织内审计部门或审计人员在执行其职责和任务时的表现和效果的重要指标。审计处岗位职责的履行情况直接关系到组织的内部控制、风险管理、合规性和治理效果。而一个审计处在职责履行方面是否到位、规范和有效，关系到组织的运行和发展方向。
审计处是组织内部的重要部门之一，其主要职责是通过独立的审计工作，帮助组织管理层了解和评估内部控制的有效性，识别风险，并提出改进建议。因此，审计处岗位职责的履行情况对于保障组织的利益、提高经营效率、确保信息的准确性和保护资产至关重要。
审计处岗位职责的履行情况不仅关系到内部控制和风险管理的有效性，还关系到合规性和管理层决策的科学性。只有当审计处在职责履行方面做到位、规范和有效，才能为组织提供有力支持，帮助其实现长期发展和持续增长。
评估审计处岗位职责的履行情况需要综合考虑多个方面的因素，包括内部审计的独立性、客观性、专业性和效益性等。通常可以从以下几个角度入手进行评估：
在评估审计处岗位职责的履行情况时，应该注重定性和定量相结合，既要考虑审计工作的质量和效果，也要考虑审计部门的运作效率和资源利用情况。
为了提升审计处岗位职责的履行情况，组织管理层和审计部门可以采取以下措施：
通过以上措施的实施，可以有效提升审计处岗位职责的履行情况，为组织的长期可持续发展提供有力支持。
审计处岗位职责的履行情况直接关系到组织的管理和运行效果，是组织内部控制和风险管理的重要保障。通过评估和提升审计处岗位职责的履行情况，可以帮助组织做好内部管理和控制，提高经营效率，确保信息真实可靠，保护资产安全，达到长期稳健发展的目标。
在行政事业单位做审计工作的主要职责包括：
1. 对单位的财务、会计、资产、预算等方面的工作进行审核、审计，确保其合法性、合规性和准确性；
2. 对单位的管理制度、规章制度、政策措施等方面进行审查，发现问题并提出改进意见；
3. 对单位的风险管理、内部控制等方面进行评估，提出风险预警和防范措施；
4. 对单位的经济责任审计、绩效评价等方面进行工作，评估单位的经济效益和社会效益；
5. 对单位的重大经济活动、项目实施等方面进行审计，发现问题并提出改进措施。总之，审计工作旨在帮助行政事业单位加强内部管理，提高经济效益和社会效益，保障公共资源的合理利用和管理。
之前看了Mahout官方示例 20news 的调用实现；于是想根据示例的流程实现其他例子。网上看到了一个关于天气适不适合打羽毛球的例子。
训练数据：
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
检测数据：
sunny，hot，high，weak
结果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代码调用Mahout的工具类实现分类。
基本思想：
1. 构造分类数据。
2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
接下来贴下我的代码实现=》
1. 构造分类数据：
在hdfs主要创建一个文件夹路径 /zhoujainfeng/playtennis/input 并将分类文件夹 no 和 yes 的数据传到hdfs上面。
数据文件格式，如D1文件内容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
这三步，代码我就一次全贴出来；主要是两个类 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";
/*
* 测试代码
*/
public static void main(String[] args) {
//将训练数据转换成 vector数据
makeTrainVector();
//产生训练模型
makeModel(false);
//测试检测数据
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
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参数是，是否递归删除的意思
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("文件序列化失败！");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
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参数是，是否递归删除的意思
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("序列化文件转换成向量失败！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
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参数是，是否递归删除的意思
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("文件序列化失败！");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
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参数是，是否递归删除的意思
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("序列化文件转换成向量失败！");
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参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
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("生成训练模型失败！");
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("检测数据构造成vectors初始化时报错。。。。");
System.exit(4);
}
}
/**
* 加载字典文件，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;
}
/**
* 加载df-count目录下TermDoc频率文件，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时表示总文档数
for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {
String word = entry.getElement();
int count = entry.getCount();
Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要从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);
}
// 利用贝叶斯算法开始分类,并提取得分最好的分类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("检测所属类别是："+getCheckResult());
}
}
