審計數據分析分析什麼

Ⅰ 大數據背景下的審計分析方法有哪些

一、「大數據」時代的數據挖掘的應用與方法

數據挖掘是在沒有明確假設的前提下去挖掘信息、發現知識。所以它所得到的信息應具有未知,有效和實用三個特徵。因此數據挖掘技術從一開始就是面向應用的，目前數據挖掘技術在企業市場營銷中得到了比較普遍的應用。它包括：資料庫營銷、客戶群體劃分、背景分析、交叉銷售等市場分析行為，以及客戶流失性分析、客戶信用記分、欺詐發現等。審計部門的數據挖掘以往偏重於對大金額數據的分析，來確實是否存在問題，以及問題在數據中的表現，而隨著績效審計的興起，審計部門也需要通過數據來對被審計單位的各類行為做出審計評價，這些也都需要數據的支撐。

數據挖掘的方法有很多，它們分別從不同的角度對數據進行挖掘。其中絕大部分都可以用於審計工作中。1. 數據概化。資料庫中通常存放著大量的細節數據,
通過數據概化可將大量與任務相關的數據集從較低的概念層抽象到較高的概念層。數據概化可應用於審計數據分析中的描述式挖掘,
審計人員可從不同的粒度和不同的角度描述數據集, 從而了解某類數據的概貌。大量研究證實, 與正常的財務報告相比,
虛假財務報告常具有某種結構上的特徵。審計人員可以採用概念描述技術對存儲在被審計資料庫中的數據實施數據挖掘,
通過使用屬性概化、屬性相關分析等數據概化技術將詳細的財務數據在較高層次上表達出來, 以得到財務報告的一般屬性特徵描述,
從而為審計人員判斷虛假財務報告提供依據。2.統計分析。它是基於模型的方法, 包括回歸分析、因子分析和判別分析等,
用此方法可對數據進行分類和預測。通過分類挖掘對被審計資料庫中的各類數據挖掘出其數據的描述或模型,
或者審計人員通過建立的統計模型對被審計單位的大量財務或業務歷史數據進行預測分析, 根據分析的預測值和審計值進行比較, 都能幫助審計人員從中發現審計疑點,
從而將其列為審計重點。3. 聚類分析。聚類分析是把一組個體按照相似性歸成若干類別, 目的是使得同一類別的個體之間的距離盡可能地小,
而不同類別的個體間的距離盡可能地大, 該方法可為不同的信息用戶提供不同類別的信息集。如審計人員可運用該方法識別密集和稀疏的區域, 從而發現被審計數據的分布模式,
以及數據屬性間的關系, 以進一步確定重點審計領域。企業的財務報表數據會隨著企業經營業務的變化而變化, 一般來說,
真實的財務報表中主要項目的數據變動具有一定的規律性, 如果其變動表現異常, 表明數據中的異常點可能隱藏了重要的信息,
反映了被審計報表項目數據可能存在虛假成分。4. 關聯分析。它通過利用關聯規則可以從操作資料庫的所有細節或事務中抽取頻繁出現的模式,
其目的是挖掘隱藏在數據間的相互關系。利用關聯分析, 審計人員可通過對被審計資料庫中的數據利用關聯規則進行挖掘分析, 找出被審計資料庫中不同數據項之間的聯系,
從而發現存在異常聯系的數據項, 在此基礎上通過進一步分析, 發現審計疑點。

二、應對「大數據」時代，審計分析應做出的調整

從以上分析過程中，我們不難看出「大數據」時代的數據存貯、處理、分析以及挖掘的各個方面雖然與傳統方式相比，在技術層面上有了較大的改變，但是在基本的原理方面並沒有顯著的改變，原有的審計分析模式沒有必要因為「大數據」時代的來臨而急於做出相應的改變。然而「大數據」時代在給審計分析帶來機遇的同時，還是給我們帶給了相當大的沖擊，對此我們有必要引起相當的重視，並在日後的信息化建設過程做出相應的調整。

1、數據的存貯與處理。大數據分析應用需求正在影響著數據存儲基礎設施的發展。隨著結構化數據和非結構化數據量的持續增長，以及分析數據來源的多樣化，此前存儲系統的設計已經無法滿足大數據應用的需要。基於塊和文件的存儲系統的架構設計需要進行調整以適應這些新的要求。審計部門在選擇相應的存貯系統的時候，要對非結構化數據有足夠的重視，做好採集的相關准備。同時隨著採集數據的單位和年份越來越多，數據量必然是會有大規模的增長。即使是海量數據存儲系統也一定要有相應等級的擴展能力。存儲系統的擴展一定要簡便，可以通過增加模塊或磁碟櫃來增加容量，甚至不需要停機。同時，為了提高數據的處理能力，解決I/O的瓶頸問題，可以考慮各種模式的固態存儲設備，小到簡單的在伺服器內部做高速緩存，大到全固態介質可擴展存儲系統通過高性能快閃記憶體存儲都是可以考慮使用的設備。

2、非結構化的數據處理。非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。

3、可視化的分析。數據分析的使用者有數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。

「一個平台、兩個中心」建設，是審計署目前信息化建設的重要內容。通過數據中心的建設，可以在相當程度上解決數據存儲與處理的問題；而數據式審計分析平台，同樣可以在一定程度上實行可視化分析的相當一部分功能，但是對於越來越龐大的非結構化數據的存儲和處理，將會是審計部門接下來所面臨的最大的挑戰。

Ⅱ 數據分析都分析什麼

1、總規模度量

總量指標又稱統計絕對數，是反映某一數據的整體規模大小，總量多少的指標。他是對原始數據經管分組和匯總以後得到的各項總計數字，是統計整理階段的直接成功。

2、相對度量

相對指標是說明現象之間數量對比關系的指標，由兩個有聯系的指標數值對比而求得，其結果表現為相對數，相對數的重要特點就是把兩個具體的數值概括為一個抽象的數。

3、集中趨勢的度量

集中趨勢是通過指標反映某一現象在一定時間段內所達到的一般水平。用平均指標來表示。平均指標分為數值平均和位置平均。

4、離散程度的度量

變異指標是用來表示總體分布的變異情況和離散程度的指標，通過變異程度也可以看出平均值指標的代表性程度，如果離散程度小，說明大部分數據都是挨著的，則平均值可以很好的反映整體情況的一般水平，反之相反。

Ⅲ 審計數據包括哪些內容

1. 審計數據包括：

   ①原始數據：審計被審計單位抄錄的原始數據，賬面數據。
   ②強制數據：國家對有的資料下達的硬性指標數據，例如：國家在建設工程里邊取費系數就是強制性數據。
   ③派生數據：審計將原始數據、強制數據相互驗算得出的數據，例如;國家規定所得稅稅率是33%，您原來記取是按照30%，毛利額不變，用新的稅率與毛利率相乘後得出的應交稅金就變化了，這就叫「派生數據」。
   ④引用數據）為了使數據數據更有說服力，審計時就引用一些其他數據，例如：評價那麼單位的績效，就用同期數據、歷史最好時期數據、世界先進水平數據比較，進一步評價單位是進步了、還是退不了，用」量』去說話。

2. 按審計的內容分類，可分為財政收支審計、財務收支審計和經濟效益審計三類。財政收支審計是指國家審計機關對本級財政預算執行情況和下級政府財政預算的執行情
   況和決算，以及預算外資金的管理和使用情況的真實性、合法性進行的審計監督。財務收支審計是對金融機構、企事業單位的財務收支及有關的經濟活動的真實性、
   合法性所進行的審計監督。以企業財務收支審計為例，審計內容主要有：企業制定的財務會計核算辦法是否符合《企業財務通則》、《企業會計准則》以及國家財務
   會計法現、制度的規定；對企業一定時期內的財務狀況和經營成果進行綜合性的審查並做出客觀評價。經濟效益審計，是對財政、財務收支及其有關經濟活動的效益
   進行監督的行為。審計機關對列入審計監督范圍的所有單位和項目，都可以進行經濟效益審計，其中以審計公共財政資金使用效益最為典型。目前，我國審計機關主
   要開展財政收支審計和財務收支審計。隨著我國經濟增長方式由粗放型逐步向集約型轉變和實現可持續發展戰略的實施，人們越來越關注經濟效益問題。審計機關對
   財政收支和財務收支進行監督的同時，將根據客觀需要逐步開展經濟效益審計。

3. 國家審計的對象或客體，即哪些部門和單位必須接受審計。依據《憲法》和《審計法》規定，必須接受審計的部門和單位包括：國務院各部門、地方人民政府及其各部
   門；國有的金融機構；國有企業和國有資產占控股地位或者主導地位的企業；國家事業組織；其他應當接受審計的部門和單位，以及上述部門和單位的有關人員。審
   計的內容是這些部門和單位的財政收支和財務收支。接受審計監督的財政收支，是指依照《中華人民共和國預演算法》和國家其他有關規定，納入預算管理的收入和支
   出，以及預算外資金的收入和支出。接受審計監督的財務收支，是指國有的金融機構、企業事業單位以及國家規定應當接受審計監督的其他各種資金的收入和支出。
   財政、財務收支的劃分不是截然對立的，在某些方面它們是重合或交叉的。

Ⅳ 內部審計中的大數據分析程序包括哪些階段

內部審計中的大數據分析程序包括數據的線上化、數據的可採集以及數據可用的階段。

1、數據線上化：大數據審計最重要的基礎就是數據的線上化，可以說如果數據沒有線上化就無法通過計算機做大量、全量的數據分析，就更不要提大數據審計。

2、數據可採集：只有數據線上化是不夠的，不同系統後台數據的形式是各不相同的，而且不能在系統後台中直接做數據分析，而是需要將系統後台的數據採集到本機，轉化成我們需要的格式(通常為XLS或CSV格式)進行分析。

3、數據可用：有些系統由於未做輸入限制或輸入校驗，導致在數據的採集過程中會得到一些無效數據(如借方金額的欄位中包合字母、符號、空值等對分析造成影響的數據)。

大數據規則分析

通過規則模型的應用，可實時將系統中符合模型設定條件的數據提取出來，及時傳遞給審計人員，以審查核實異常。在審計項目中，針對有的數據，使用數據分析的方法找出異常數據，進而確認問題的一種方法。

與傳統的抽樣審計方法相比，大數據審計通常使用的是全量分析的方式，更加關注數據之間的整體性與關聯性，而不局限於某個個體的單獨特性。