数据分析在审计增值服务中的应用
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数据分析在审计增值服务中的应用
作者：王颖枫
来源：《现代经济信息》2014年第13期
摘要：本文通过多个实务案例，介绍了数据分析在商业银行机构盈利能力评价、客户管理、揭示内部控制缺陷等审计增值服务中的应用。
关键词：审计；数据分析；应用；实务
中图分类号：F239.5 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2014）06-00-01
数据分析，可以评价商业银行效益管理、客户管理、内部控制管理等业务区域中的优劣势，为商业银行改善经营管理提供参考，并且在内部审计增值服务中的作用也越来越突出，间接提升其价值创造力。
商业银行对其下属经营机构通常采取以经济资本回报率和经济增加值（下文称EVA）为核心的绩效考核体系。因此，对商业银行所属经营机构盈利能力的评价，可选择经济资本回报率作为核心评价指标；并以EVA评价客户贡献度，加强客户管理；采用价值树的分析方法，建立盈利能力及其影响因素评价指标体系，评价经营机构的盈利能力强弱，并寻找影响因素，为改进经营管理，提升盈利能力提供增值服务。
一、通过数据分析，以资本回报率形成过程为主线，评价商业银行的盈利能力及影响因素，为改进经营管理，提升经营效益提供参考
[实务案例]某商业银行海外全资子银行相对于同业，其盈利能力较低，主要是其无息资产占比较高，经营风险偏好保守，资产收益率较低。同时，财务资源配置效率偏低，人均非员工费用偏高。具体分析评价如下：
2013年，XX行盈利能力与同业比差距较大。该行ROA仅为同业五行均值的50%，ROE 不足同业五行均值的40%。主要原因：
一是无息资产占比较高，资产收益率较低。该行多年以来一直保持风险偏好保守的经营风格，生息资产业务以短期、低风险为主，定价水平偏低，低息、无息资产占比较高。2013年末，一年以内到期的贷款余额占各项贷款的58%；三个月以内可供出售金融资产占非信贷生息资产的91%，较同业五行均值61%高近30个百分点；抵押贷款占客户贷款的80%，较同业五行均值64%高16个百分点；无息资产196.56 亿元，占总资产的11.15%，较同业五行均值
4.84%高6个百分点，其中84%为现金及银行存款，较同业五行均值20%高64个百分点。
二是成本收入比较高，财务资源配置效率偏低。2013年，该行成本收入比64%，较同业五行均值42%高22个百分点。从财务资源配置效率的角度来看，该行人均利润明显少于同
会计数据审计分析九大算法实例
/*第七章7.2九大算法实例*/ /*第一算法查记账凭证的算法 知识点：查的是记账凭证而不是明细账。一张凭证是多条记录的集合，而记录只是一条 解题规则：一个条件二张表，二个条件三张表，三个条件四张表。*/ --分析：从题意看只有一个决定条件，即科目为主营业务收入，所以要用二张表相连,a表是查询结果凭证，用b表设条件。 --例：检索出所有现金支出为整千元的记账记录。 Select * from gl_accvouch where ccode='101' and abs(mc%1000)=0 and mc<>0 --例：检索出所有现金收支大于1000元的记账凭证。 Select b.* from gl_accvouch a join gl_accvouch b on a.iperiod=b.iperiod and a.csign=b.csign and a.ino_id=b.ino_id where https://www.360docs.net/doc/401113167.html,ode='101' and (a.md>1000 or a.mc>1000) --例：检索出所有凭证的现金科目的对应科目的科目代码、科目名称、借方发生额、贷方发生额。(????) select a.iperiod,a.csign ,a.ino_id,https://www.360docs.net/doc/401113167.html,ode,https://www.360docs.net/doc/401113167.html,ode_name,a.md,a.mc from GL_accvouch a join code b on https://www.360docs.net/doc/401113167.html,ode=https://www.360docs.net/doc/401113167.html,ode where https://www.360docs.net/doc/401113167.html,ode_equal like '%,101%' or https://www.360docs.net/doc/401113167.html,ode_equal like '101%' order by a.iperiod,a.csign ,a.ino_id,https://www.360docs.net/doc/401113167.html,ode select https://www.360docs.net/doc/401113167.html,ode 科目代码,ccode_name 科目名称,SUM(md) 借方发生额,SUM(mc) 贷方发生额 from GL_accvouch a join code b on https://www.360docs.net/doc/401113167.html,ode=https://www.360docs.net/doc/401113167.html,ode where ccode_equal like '%,101%' or ccode_equal like '101%' group by https://www.360docs.net/doc/401113167.html,ode,ccode_name /*第二算法赊销算法，借方一个科目，贷方一个科目。如借应收账款/票据贷：主营业务收入/产品销售收入 查凭证比查记录多张表。*/ --分析：从题意看有二个条件，即凭证中要有应收科目和主营业务收入科目，所以要三张表，a 表是查询结果凭证， --------b表设应收条件，c表设主营业务收入条件。 --例：检索出所有赊销收入明细账记录。赊销：已销售，没收到钱。 --第一种方式可以利用产品销售收入的对应科目code_equal来完成 select * from GL_accvouch where ccode='501' and ccode_equal like '%113%' and mc<>0 order by iperiod,csign,ino_id --第二种方式内连接方式，求两个集合的交集运算，检查两个表中的共有内容。显示的是记录而不是凭证。 Select a.* from gl_accvouch a join gl_accvouch b on a.iperiod=b.iperiod and a.csign=b.csign and a.ino_id=b.ino_id where https://www.360docs.net/doc/401113167.html,ode='501' and https://www.360docs.net/doc/401113167.html,ode='113' and a.mc<>0 order by a.iperiod,a.csign,a.ino_id --例：检索出所有赊销收入明细账凭证。或查找各月赊销凭证 --第一种方式两表连接
审计数据的分析可分为三个层次
审计数据的分析可分为三个层次：以审计专家经验和常规审计分析技审术为基础的审计，以审计分析模型和多维数据分析技术为基础的审计，以数据挖掘技术为基础的审计。 第一个层次表现为用户对数据库中的记录进行访问和查询，可通过SQL等语言来交互式地描述查询要求，或根据查询需求采用开发工具定制查询软件，实现的是查询型分析；第二个层次是用户先提出自己的假设，然后利用各种工具通过反复的、递归的检索查询，以验证或否定自己的假设，从用户的观点来看，他们是在从数据中发现事实，因而实现的是验证型分析；第三个层次是指用户从大量数据中发现数据模式，预测趋势和行为的数据分析模式，它能挖掘数据间潜在的模式，发现用户可能忽略的信息，并为审计人员做出前瞻性的、基于知识的决策提供帮助，因而实现的是发现型分析。 一、基于现有审计知识的数据分析方法 (一)合规分析方法。合规分析法就是用审计软件的会计核算部分，根据会计准则和被审计单位业务处理逻辑的数据处理要求，检查是否有账证不符、账账不符、账表不符、表表不符的情况；账户对应关系是否正常；是否存在非正常挂账、非正常调账现象；账户余额方向是否存在异常；是否有违背被审计单位业务处理逻辑的情况等。 (二)趋势分析方法。趋势分析法是指审计人员将被审计单位若干期相关数据进行比较和分析，从中找出规律或发现异常变动的方法。它是审计人员利用少量时间点上或期间的经济数据来进行比较分析的特殊时间序列法，此法有助于审计人员从宏观上把握实务的发展规律。审计人员可根据审计需要来确定时间序列的粒度，如年、季、月、旬、日等。 (三)比率分析方法。比率是两个相关联的经济数据的相对比较，主要用除法，它体现各要素之间的内在联系。比率分析法计算简单，结果简单，便于审计人员判断。由于采用了相对数，它可以适用不同国家、地区、行业、规模的客户。 (四)结构分析方法。结构分析法也叫比重分析法，是通过计算各个组成部分占总体的比重来揭示总体的结构关系和各个构成项目的相对重要程度，从而确定重点构成项目，提示进一步分析的方向。结构分析法和趋势分析法还可结合应用，进行数据结构比例在若干期间的变动趋势分析。应用结构分析法和趋势分析法，对被审计单位的资产、负债、损益和现金流的结构分析、趋势分析以及结构比例的趋势分析，对被审计单位的总体财务状况、经营成果和现金流量形成总体的了解。 (五)经验分析方法。审计人员在长期的对某类问题的反复审计中，往往能摸索、总结出此类问题的表征。在审计实践中抓住这种表征，从现象分析至实质，就可以较为方便地核查问题。将审计人员的这种经验运用到计算机审计中，将问题的表征转化为特定的数据特征，通过编写结构化查询语句(SQL)或利用审计软件来检索，查询出可疑的数据，并深人核实、排查来判断、发现问题，便能实现根据审计经验构建个体分析模型的目的。 (六)多维数据分析。联机分析处理(OLAP)工具为多维数据分析提供了十分有效的功能，它能够从多种角度对从原始数据中转化出来的、可真正为用户所理解的、并真实反映企业的多维特性的信息进行快速、一致、交互地存取，获得对数据的深入了解。 二、应用数据挖掘技术发掘未知审计知识
常用数据分析方法详细讲解
常用数据分析方法详解 目录 1、历史分析法 2、全店框架分析法 3、价格带分析法 4、三维分析法 5、增长率分析法 6、销售预测方法 1、历史分析法的概念及分类 历史分析法指将与分析期间相对应的历史同期或上期数据进行收集并对比，目的是通过数据的共性查找目前问题并确定将来变化的趋势。 *同期比较法：月度比较、季度比较、年度比较 *上期比较法：时段比较、日别对比、周间比较、 月度比较、季度比较、年度比较 历史分析法的指标 *指标名称： 销售数量、销售额、销售毛利、毛利率、贡献度、交叉比率、销售占比、客单价、客流量、经营品数动销率、无销售单品数、库存数量、库存金额、人效、坪效 *指标分类： 时间分类 ——时段、单日、周间、月度、季度、年度、任意 多个时段期间 性质分类 ——大类、中类、小类、单品 图例 2框架分析法 又叫全店诊断分析法 销量排序后，如出现50/50、40/60等情况，就是什么都能卖一点但什么都不 好卖的状况，这个时候就要对品类设置进行增加或删减，因为你的门店缺少 重点，缺少吸引顾客的东西。 如果达到10/90，也是品类出了问题。 如果是20/80或30/70、30/80，则需要改变的是商品的单品。 *单品ABC分析（PSI值的概念） 销售额权重（0.4）×单品销售额占类别比＋销售数量权重（0.3） × 单品销售数量占类别比＋毛利额权重（0.3）单品毛利额占类别比 *类别占比分析（大类、中类、小类） 类别销售额占比、类别毛利额占比、 类别库存数量占比、类别库存金额占比、
类别来客数占比、类别货架列占比 表格例 3价格带及销售二维分析法 首先对分析的商品按价格由低到高进行排序，然后 *指标类型：单品价格、销售额、销售数量、毛利额 *价格带曲线分布图 *价格带与销售对数图 价格带及销售数据表格 价格带分析法 4商品结构三维分析法 *一种分析商品结构是否健康、平衡的方法叫做三维分析图。在三维空间坐标上以X、Y、Z 三个坐标轴分别表示品类销售占有率、销售成长率及利润率，每个坐标又分为高、低两段，这样就得到了8种可能的位置。 *如果卖场大多数商品处于1、2、3、4的位置上，就可以认为商品结构已经达到最佳状态。以为任何一个商品的品类销售占比率、销售成长率及利润率随着其商品生命周期的变化都会有一个由低到高又转低的过程，不可能要求所有的商品同时达到最好的状态，即使达到也不可能持久。因此卖场要求的商品结构必然包括：目前虽不能获利但具有发展潜力以后将成为销售主力的新商品、目前已经达到高占有率、高成长率及高利润率的商品、目前虽保持较高利润率但成长率、占有率趋于下降的维持性商品，以及已经决定淘汰、逐步收缩的衰退型商品。 *指标值高低的分界可以用平均值或者计划值。 图例 5商品周期增长率分析法 就是将一段时期的销售增长率与时间增长率的比值来判断商品所处生命周期阶段的方法。不同比值下商品所处的生命周期阶段(表示) 如何利用商品生命周期理论指导营运(图示) 6销售预测方法[/hide] 1.jpg (67.5 KB) 1、历史分析法
对企业审计数据分析常态化的几点思考
对企业审计数据分析常态化的几点思考 一、当前企业审计数据分析面临的困难 （一）与当前企业信息化快速发展不协调。当前的企业审计在面对央企大型信息系统时，在人员能力以及数据连续性等方面都存在一定的问题。审计人员能力不足具体表现在计算机审计人才缺乏、审计人员对新型IT技术缺乏足够了解等方面；数据连续性问题则主要随着近些年央企信息化建设快速发展而更加凸显，由于大型央企信息系统不断更新换代、整合改造，也影响着审计数据分析的连续性，经常出现再次审计同一企业时，其信息系统已经大幅度变更，架构、数据等均与以往采集内容发生巨大变化的情况。 （二）未建立常态化的数据获取机制。由于未建立常态化的数据获取机制，制约了企业审计数据分析，更遑论数据分析常态化。审计常常不能在调查了解阶段获取到所需数据，甚至出现在现场审计多时仍未能获取到理想数据的现象。 （三）企业大部分核心业务系统天然不适应审计数据分析需求。当前大型央企所使用的核心业务系统，主要面向企业核心业务流程的，目的是实现对业务流程的全过程控制和优化再造，其数据是过程化的、分散的，而审计分析需要的数据则是全面的、集中的。比如SAP ERP系统，审计要从中获取适于分析的业务数据很困难，应当先检查其信息系统控制的实现情况和流程断点数据情况，再进行审计数据分析。 另一方面，企业核心业务系统的后台数据库一般用于事务处理（即OLTP），不适应越来越广泛、深入、无固有模式可循的审计分析（即OLAP）需要。部分企业建设有决策支持系统，但由于成本高、周期长、开发难度大，主要用于企业各项管理指标分析，其数据粒度过粗，不能满足审计分析频繁的数据下钻需要。 二、企业审计数据分析常态化应具备的应用特点 鉴于企业审计数据分析常态化中遇到的以上困难，笔者认为，企业审计数据分析的常态化应具备以下应用特点： （一）以重点中央企业为应用主体，分行业逐步开展。在现有机制和客观条件下，实现全覆盖的企业审计数据分析既无可能也无必要，重点中央企业应包括信息化水平较高和重点行业领域的中央企业，这些企业有推动审计数据分析常态化的条件，其数据也更具分析价值，有利于推动试点形成规模。由于企业所属行业的差异导致不同企业的数据形式和内容都可能存在较大差异，因此，还应当分行业或领域制定不同的审计数据分析常态化应用方案，使审计数据分析更有针对性，便于摸索总结出不同行业或领域审计数据分析的特点，提高数据分析结果的应用性。 （二）以操作型数据存储（Operational Data Store，ODS）为基础，分财务数据、业务数据两部分实现企业审计数据集成，建立数据资源目录及重点行业基础信息数据库。从当前企业审计数据分析实践来看，数据分析常态化要解决的首要问题是数据的集成（主要是业务数据的集成），这包括从企业信息系统中获取、转换、集中存储数据，因此与适用于高层决策分析的数据仓库相比，操作型数据存储更适合各种类型审计数据分析的需要，其实现成本较低，比较优势明显，具备更好的可行性。 从数据类型来看，企业财务数据类型统一，分析方法和分析指标较为固定，其数据集成应当与业务数据分开实现。以操作型数据存储为基础的数据集成后，还应建立相应的数据资源目录，同时抽取部分重点行业，如金融、电力、能源的基础数据，单独形成重点行业基础信息数据库，为跨项目、跨领域审计数据分析创造条件。 （三）逐步积累审计数据分析模型，锤炼数据分析团队。实现操作型数据存储对企业财
(完整版)常用数据分析方法论
常用数据分析方法论 ——摘自《谁说菜鸟不会数据分析》 数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析，它更多的是指数据分析思路，比如主要从哪几方面开展数据分析？各方面包含什么内容和指标？ 数据分析方法论主要有以下几个作用： ●理顺分析思路，确保数据分析结构体系化 ●把问题分解成相关联的部分，并显示它们之间的关系 ●为后续数据分析的开展指引方向 ●确保分析结果的有效性及正确性 常用的数据分析理论模型 用户使用行为STP理论 SWOT …… 5W2H 时间管理生命周期 逻辑树 金字塔SMART原则 …… PEST分析法 PEST分析理论主要用于行业分析 PEST分析法用于对宏观环境的分析。宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。 对宏观环境因素作分析时，由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治、经济、技术、社会，这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。
以下以中国互联网行业分析为例。此处仅为方法是用实力，并不代表互联网行业分析只需要作这几方面的分析，还可根据实际情况进一步调整和细化相关分析指标：
5W2H分析法 5W2H分析理论的用途广泛，可用于用户行为分析、业务问题专题分析等。 利用5W2H分析法列出对用户购买行为的分析：（这里的例子并不代表用户购买行为只有以下所示，要做到具体问题具体分析）
逻辑树分析法 逻辑树分析理论课用于业务问题专题分析 逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。逻辑树是分析问题最常使用的工具之一，它将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展。 把一个已知问题当成树干，然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关。 （缺点：逻辑树分析法涉及的相关问题可能有遗漏。）
计算机审计的核心是数据分析技术的运用
计算机审计的核心是数据分析技术的运用 计算机审计是一个系统工程，要解决的技术问题很多。在实践中，应当做好审前准备工作，充分了解被审计单位的信息化环境，熟悉信息化管理系统，初步采集和分析数据，准备相关的计算机技术知识，制定科学的计算机审计实施方案。同时，要保证电子数据的安全，掌握开启密码保护功能，保证数据存储安全，强化病毒防范意识。而运用数据分析技术是计算机审计的核心。 运用数据分析技术的操作要点如下： 一、一般的数据分析操作 一般数据分析主要包括如下操作： 1.重算：对某一项数据，按照与被审计单位相同或相似的处理方法重新计算，目的是验证被审计单位提供的数据的真实性与准确性，以及被审计单位信息系统处理逻辑的正确性。如被审计单位的个人所得税计算。 2.检查：按照政策或法规，对某一项数据或处理进行检查，目的是检查政策与法规的执行情况。如医院的收费项目及收费标准的检查。 3.核对：将某些具有内在联系的数据，按照其勾稽关系，进行逐一核对与排查，目的是验证被审计单位信息系统处理流程的正确性和控制的有效性，有无人为非法干预等。如公积金审计中的银行存款收益情况与银行利率的核对等。 4.抽样：依据抽样的原则与方法，按照审计人员的指令将审计人员感兴趣的或具有代表性的一部分数据挑选出来，目的是缩小审计范围，降低审计风险。如商业银行贷款审计中，抽取贷款金额大、又是房地产企业的贷款笔数。 5.统计：为审计人员提供一系列的分析指标与工具，最大程度地方便审计人员进行信息处理。如对审计数据按被审计单位的部门、项目核算等。 6.推理：根据审计人员经验与规则，对已有数据进行分析与处理，给出所有可能的结论。 7.判断：根据审计人员经验与规则，针对某个问题给出一个参考性结论。 8.预测：自动运用已经存在的知识与经验进行推理与判断，预见问题的类型与可能发生的环节。
企业财务审计数据分析
审计数据分析 一、当前企业审计数据分析面临的困难 （一）与当前企业信息化快速发展不协调。当前的企业审计在面对央企大型信息系统时，在人员能力以及数据连续性等方面都存在一定的问题。审计人员能力不足具体表现在计算机审计人才缺乏、审计人员对新型IT技术缺乏足够了解等方面；数据连续性问题则主要随着近些年央企信息化建设快速发展而更加凸显，由于大型央企信息系统不断更新换代、整合改造，也影响着审计数据分析的连续性，经常出现再次审计同一企业时，其信息系统已经大幅度变更，架构、数据等均与以往采集内容发生巨大变化的情况。 （二）未建立常态化的数据获取机制。由于未建立常态化的数据获取机制，制约了企业审计数据分析，更遑论数据分析常态化。审计常常不能在调查了解阶段获取到所需数据，甚至出现在现场审计多时仍未能获取到理想数据的现象。 （三）企业大部分核心业务系统天然不适应审计数据分析需求。当前大型央企所使用的核心业务系统，主要面向企业核心业务流程的，目的是实现对业务流程的全过程控制和优化再造，其数据是过程化的、分散的，而审计分析需要的数据则是全面的、集中的。比如SAP ERP系统，审计要从中获取适于分析的业务数据很困难，应当先检查其信息系统控制的实现情况
和流程断点数据情况，再进行审计数据分析。 另一方面，企业核心业务系统的后台数据库一般用于事务处理（即OLTP），不适应越来越广泛、深入、无固有模式可循的审计分析（即OLAP）需要。部分企业建设有决策支持系统，但由于成本高、周期长、开发难度大，主要用于企业各项管理指标分析，其数据粒度过粗，不能满足审计分析频繁的数据下钻需要。 二、企业审计数据分析常态化应具备的应用特点 鉴于企业审计数据分析常态化中遇到的以上困难，笔者认为，企业审计数据分析的常态化应具备以下应用特点：（一）以重点中央企业为应用主体，分行业逐步开展。在现有机制和客观条件下，实现全覆盖的企业审计数据分析既无可能也无必要，重点中央企业应包括信息化水平较高和重点行业领域的中央企业，这些企业有推动审计数据分析常态化的条件，其数据也更具分析价值，有利于推动试点形成规模。由于企业所属行业的差异导致不同企业的数据形式和内容都可能存在较大差异，因此，还应当分行业或领域制定不同的审计数据分析常态化应用方案，使审计数据分析更有针对性，便于摸索总结出不同行业或领域审计数据分析的特点，提高数据分析结果的应用性。 （二）以操作型数据存储（Operational Data Store，ODS）为基础，分财务数据、业务数据两部分实现企业审计数据集成，
基于数据挖掘的审计数据分析
基于数据挖掘的审计数据分析 ［摘要］本文针对计算机审计的现状，提出了基于数据挖掘的审计数据分析流程，以及应用DBSCAN聚类算法查找审计证据的方法。 ［关键词］计算机审计；数据挖掘；聚类算法；噪声数据 随着经济和信息技术的不断发展，许多企业开始引入了ＥＲＰ等系统，这些系统使得企业的众多活动数据可以实时记录，形成了大量有关企业经营管理的数据仓库。从这些海量数据中获取有用的审计数据是目前计算机审计的一个应用。对于审计人员来说，如何从被审计单位的海量数据中找出全面、高质量的审计数据从而找出审计证据是一个难题。本文利用数据挖掘技术对此问题进行了探讨并提出了解决的方法。 数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ）指的是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取出隐藏的、不为人知的却潜在有用的信息和知识的过程［１］。事实上，实际应用数据的质量和存储模式对于实施计算机审计并成功获取审计证据非常重要。由于被审单位信息系统软硬件平台的异构性和可能存在的人为故意隐瞒、造假等，为保证计算机审计工作顺利进行和审计结论的正确，对审计数据进行采集时必须对数据进行检查、控制和分析。 １审计数据采集 审计数据采集指在开展计算机审计时从被审计单位的财务及业务信息系统及其他数据源获得审计所需的电子数据并进行适当的格式转换［３］。一般来说，计算机审计中数据采集的方法主要包括以下几种： （１）利用被审单位信息系统的数据导出功能。大多数的信息管理系统都提供了数据导出的功能，审计人员直接可以利用该功能导出企业财务数据完成数据的采集。 （２）利用通用的数据处理软件完成数据采集。如Ａccess、ＳＱＬＳerver 等都具有较强大的数据导入导出功能和数据转换功能。审计人员可以利用这些软件完成数据的采集。如被审企业原始数据为文本格式可以转换为数据库表格格式。 （３）利用审计软件完成数据采集。如国家从２００２年开始建设的“金审工程”就以现场审计实施系统（ＡＯ）及审计办公系统（ＯＡ）作为计算机辅助审计的工具。别外应用国内的企业财务审计软件、审计数据采集分析软件等都可
几种常用大数据分析工具
几种常用大数据分析工具 大数据可以概括4个V，数据量大，速度快，类型多，价值密度低。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库，数据安全，数据分析，数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。今天我们北大青鸟贵州大数据学院为大家分享的就是大数据分析工具。 Hadoop Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：高可靠性：Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。高扩展性：Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。高效性：Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。高容错性：Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。了解详情 1、HPCC HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。点击咨询
2、Storm Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统，可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 3、Pentaho BI Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。以上就是北大青鸟贵州大数据学院大数据分析工具的简单介绍，更多大数据学习详情，大家可以到北大青鸟贵州大数据学院大数据咨询了解。
数据式审计常用的数据分析方法
数据式审计常用的数据分析方法 审计数据的分析可分为三个层次：即以审计专家经验和常规审计分析技术为基础的审计，以审计分析模型和多维数据分析技术为基础的审计，以数据挖掘技术为基础的审计。第一个层次表现为用户对数据库中的记录进行访问和查询，可通过SQL等语言来交互式地描述查询要求，或根据查询需求采用开发工具定制查询软件，实现的是查询型分析；第二个层次是用户先提出自己的假设，然后利用各种工具通过反复的、递归的检索查询，以验证或否定自己的假设，从用户的观点来看，他们是在从数据中发现事实，因而实现的是验证型分析；第三个层次是指用户从大量数据中发现数据模式，预测趋势和行为的数据分析模式，它能挖掘数据间潜在的模式，发现用户可能忽略的信息，并为审计人员做出前瞻性的、基于知识的决策提供帮助，因而实现的是验证型分析。可见，前两个层次是基于现有的审计知识，这构成了智能审计的基础；第三个层次是通过主动挖掘潜在的审计知识，这是智能审计的核心。 一、基于现有审计知识的数据分析方法 （一）合规分析方法。合规分析法就是用审计软件的会计核
算部分，根据会计准则和被审计单位业务处理逻辑的数据处理要求，检查是否有账证不符、账账不符、账表不符、表表不符的情况；账户对应关系是否正常；是否存在非正常挂账、非正常调账现象；账户余额方向是否存在异常；是否有违背被审计单位业务处理逻辑的情况等。 （二）趋势分析方法。趋势分析法是指审计人员将被审计单位若干期相关数据进行比较和分析，从中找出规律或发现异常变动的方法。它是审计人员利用少量时间点上或期间的经济数据来进行比较分析的特殊时间序列法，此法有助于审计人员从宏观上把握实务的发展规律。审计人员可根据审计需要来确定时间序列的粒度，如年、季、月、旬、日等。 （三）结构分析方法。结构分析法也叫比重分析法，是通过计算各个组成部分占总体的比重来揭示总体的结构关系和各个构成项目的相对重要程度，从而确定重点构成项目，提示进一步分析的方向。结构分析法和趋势分析法还可结合应用，进行数据结构比例在若干期间的变动趋势分析。应用结构分析法和趋势分析法，对被审计单位的资产、负债、损益和现金流的结构分析、趋势分析以及结构比例的趋势分析，对被审计单位的总体财务状况、经营成果和现金流量形成总体的了解。 （四）比率分析方法。比率是两个相关联的经济数据的相对
数据审计系统的设计与分析
数据审计系统的设计与分析 摘要:随着经济的迅猛发展，公司的数据规模的日益增大以致于人工审计工作变得更加复杂，鉴于此，设计一数据审计系统成当务之急，它的设计能够提高审计工作人员的工作效率，促进经济的进一步快速发展。 关键字：数据采集，SQL Server数据库，C#.NET Abstract：With the rapid development of economics,the datas increasing of company make the clerk’s of Audit works get worse!whereas,to develop a data audit system is becoming the first work now.his born will improve the efficient of works and advance the economics’ development! Key：data collect,SQL Server,C#.NET 1、引言 随着全球信息化建设的加快及计算机被广泛应用于企业的经营管理、财务管理、生产建设等方方面面，进一步加快了企业的信息化程度，企业的生产经营运作方方面面带的数据管理具有了网络化的新特点，信息化程度的加深对审计工作提出了挑战，是我们认识到设计计算机审计条件刻不容缓。随着经济的发展、公司规模化的不断扩大使得数据的规模不断增大以致在审计时得投入大量的人力、物力、财力。若能设计出一个简单的数据采集分析系统，则能根本性的解决审计人员工作量大的烦恼。所以设计一个数据采集分析系统迫在眉睫。有了它审计人员就可以通过其来进行数据方面简单的计算、统计、查询及筛选。研究本系统的根本目的就是为了解决手工审计耗时耗力的缺陷。 2、系统分析 a.前期调查 在审计之前要对被审计对象的基本情况进行了解，以便制定切实可行的审计方案，方便后续工作的展开。计算机审计方式的前期调查就如同系统设计前期的需求分析一样同样需要对被审计对象进行相关了解，而前期调查的内容主要有一下几个部分:
大数据环境下审计数据分析技术方法初探_顾洪菲
CHINA MANAGEMENT INFORMATIONIZATION ／［收稿日期］2014-12-22 2222222222222222222222222222222222222222222 最关键的环节是输入控制，错误的输入直接影响处理和输出的正确性和有效性。互联网金融企业的操作流程基本为程序化控制，操作主体在进行操作时，可以采用口令识别和数据加密等技术进行控制，例如，消费者在利用第三方支付平台进行支付时，必须输入静态密码和动态密码，通过实时更新操作信息来对输入数据进行控制。 互联网金融企业比普通企业对信息系统内部控制建设有着更高的要求，为了维护行业的健康发展，企业必须正确认识信息系统中的风险易发环节，建立完善的信息系统内部控制制度和风险管理体系。４ 总结 尽管互联网金融行业存在较高风险，但是在大数据时代下，它通过利用云计算等技术进行数据挖掘，拥有极大的信息优势，为社会提供了数量更多、范围更广的金融支持，比传统金融更具开放性和普惠性，推动了金融和经济的发展。所以，我们必须鼓励互联网金融企业的发展，企业更应做好信息系统内部控制制度建设工作，防范操作风险，促进行业的健康和可持续发展。 主要参考文献 [1]郑石桥，杨婧，赵珊，等.内部控制学[M].北京：中国时代经济出版社， 2013. [2]张金城.计算机信息系统控制与审计[M].北京：北京大学出版社，2002.[3]张金城.计算机犯罪的控制与审计[J].审计与经济研究，1994（4）.[4]胡奕明，陈箭深.会计电算化系统内部控制初探[J].会计研究，1996（10）.[5]黄正端.计算机会计系统内部控制的研究[J].会计研究， 1996（11）.[6]张金城.论电子商务信息系统的风险与控制[J].审计与经济研究，2001（9）.[7]刘志远，刘洁.信息技术条件下的企业内部控制[J].会计研究，2001（12）.[8]陈志斌.信息化生态环境下企业内部控制框架研究[J].会计研究，2007（1）.[9]章铁生.信息技术条件下的内部控制规范———国际实践与启示[J].会计研究，2007（7）. [10]吴炎太，林斌，孙烨.基于生命周期的信息系统内部控制风险管理研究 [J].审计研究,2009（6）. [11]郑秋霞.基于第三方支付的金融创新与金融风险研究[J].金融实务， 2012（3）. [12]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）.[13]王永利.发展互联网金融，促进经济转型升级[J].国际金融，2013（10）.[14]张松， 史经纬，雷鼎.互联网金融下的操作风险管理研究[J].新金融，2013（9）. [15]张明.警惕互联网金融行业的潜在风险[J].经济导刊，2013（9）.[16]财政部.企业内部控制基本规范[S].2008. [17]财政部．企业内部控制应用指引———信息系统一般控制[S].2008. 中国管理信息化 C hina Management Informationization 2015年2月第18卷第3期Feb.，2015 Vol ．18， No ．3大数据环境下审计数据分析技术方法初探 顾洪菲 （南京审计学院审计与会计学院，南京211815） ［摘 要］大数据是目前信息技术领域研究和应用的热点问题。尽管国内外对大数据和审计数据分析已有了一定研究，但尚缺少关于大数据环境下审计数据分析方面的研究。本文针对大数据的特点以及审计数据分析实务的现状，首先阐述了大数据对审计的影响，然后根据大数据的特点，从数据量、数据结构、数据处理方式三个方面分析大数据环境下进行审计数据分析所需的技术要求，接着从分析学和使用者的角度阐述了大数据环境下进行审计的数据分析方法和分析结果的显示需求，最后提出了我国在大数据环境中如何推进审计信息化的发展，为今后在大数据环境下实施审计提供了参考。［关键词］大数据；审计；数据分析 doi:10.3969/j.issn.1673-0194.2015.03.025［中图分类号］F239.45；F232［文献标识码］A ［文章编号］1673-0194（2015）03-0045-04 ０引言 审计是保障国家经济社会健康运行的“免疫系统”，在数据 信息爆炸的今天，大数据的浪潮促使着审计思维模式的变革。面对已经到来的大数据时代和由此带来的数据量、 数据类型、数据处理方式的转变，意味着在大数据环境下进行审计数据分析将面临更大的技术挑战。2012年3月22日，奥巴马宣布美国政府五大部门投资2亿美元启动 “大数据研究和发展计划(Big Data Research and Development Initiative)”，以提高美国的科研、教育与国家安全能力。从国家角度来看，大数据已成为一种战略资源[1]。审计署2013年6月6日发布的《审计署关于印发特派办审 计数据综合利用指南———计算机审计实务公告第47号的通知》中，对审计数据归集和处理、审计数据管理和共享、审计数据分析技术和方法等做出了详细的规定。大数据的出现为今后开展多元异构、 跨领域关联的海量审计数据分析提供了可能。因此，研究大数据环境下的审计数据分析技术方法具有重要意义。１ 研究大数据环境下的审计数据分析的必要性 1.1大数据的概念和特点 大数据作为一个新兴概念，至今尚未有统一的定义。维基百科中对于大数据的定义是:由巨型数据集组成，这些数据集大小常超出人类在可接受时间下的收集、使用、管理和处理能力。IDC 在对大数据作出的定义为:大数据一般会涉及2种或2种以上 45
常用数据挖掘工具介绍
常用数据挖掘工具介绍 1.SAS统计分析软件 SAS统计分析软件是用于数据分析与决策支持的大型集成式模块化软件包。它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等。 SAS统计分析软件特点如下： 信息存储简便灵活 语言编程能力强 丰富的统计分析方法 较强的统计报表与绘图功能 友好的用户界面 宏功能 支持分布式处理 采用输出分发系统 功能强大的系统阅读器 SAS统计分析软件界面如下： SAS分析案例如下：
2.Clementine数据挖掘软件 Clementine是ISL(Integral Solutions Limited)公司开发的数据挖掘工具平台。Clementine基于图形化的界面提供了大量的人工智能、统计分析的模型（神经网络，关联分析，聚类分析、因子分析等）。 Clementine软件特点如下： 支持图形化界面、菜单驱动、拖拉式的操作 提供丰富的数据挖掘模型和灵活算法 具有多模型的整合能力，使得生成的模型稳定和高效 数据挖掘流程易于管理、可再利用、可充分共享 提供模型评估方法 数据挖掘的结果可以集成于其他的应用中 满足大数据量的处理要求 能够对挖掘的过程进行监控，及时处理异常情况 具有并行处理能力 支持访问异构数据库 提供丰富的接口函数，便于二次开发 挖掘结果可以转化为主流格式的适当图形 Clementine软件界面如下：
Clementine分析案例如下： 3.R统计软件 R是属于GNU系统的一个自由、免费、开放源代码的软件，是一个用于统计计算、数据分析和统计制图的优秀工具。作为一个免费的统计软件，它有UNIX、 LINUX、MacOS和WINDOWS 等版本，均可免费下载使用。 R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括:
浅谈审计领域的数据分析报告.
浅谈审计领域的数据分析报告 随着信息技术的飞速发展，计算机的触角已经深入到各行各业，越来越多的纸质数据与经验信息演变为电子数据存储于相关的信息系统中，因此作为审计的主要技术和工具，数据分析将对处在信息时代的审计发挥更大的作用。尤其是近年来，计算机审计在全国各级审计机关逐步发展。作为开展计算机审计、确定审计重点及编制计算机审计方案的基础，研究被审计单位的数据情况，编制规范的审计数据分析报告是非常必要的，也是新的审计方式条件下体现审计成果的重要手段。在本文中，我们主要简要介绍一下审计领域中数据分析报告的目标定位、适用范围和对象以及构建的原则。一、目标定位内容往往服务于目标，目标决定内容，因而数据分析报告的目标很大程度上决定其内容，我们应首先明确其目标定位。构建数据分析报告的目标概念在外延上有所侧重，定位于为处于信息时代的审计服务。因此，它需要统一并且服务于审计这个大目标，但也具有自身的特点。根据《审计法》规定，我国国家审计的总目标是监督财政财务收支的真实性、合法性和效益性。在这个大前提下，我们认为构建计算机数据分析报告的总体目标是结合业务审计的具体目标，通过数据分析，实现价值最大化的审计决策，从而支撑制订的审计实施方案。这个总体目标总是可以划分为具体层次上的目标。我们认为，从属于其总目标，构建数据分析报告的具体目标应可以描述为以下3个方面： 1、进行总体分析。从审计工作需求出发，对被审计对象的财务、业务数据进行总量分析，把握全局，形成对被审计对象财务、业务状况的总体印象。 2、确定审计重点，合理配置审计资源。在对被审计对象总体掌握的基础上，根据被审计对象特点，通过具体的趋势分析、对比分析等手段，合理的确定审计的重点，协助审计人员作为正确的审计决策，调整人力物力等资源达到最佳状态。 3、总结经验，建立模型。通过选取指标，针对不同的审计事项建立具体的分析模型，将主观的经验固化为客观的分析模型，从而指导以后审计实践中的数据分析。以上3个具体目标的联系是紧密的，不是孤立的，只有在进行总体分析的基础上，才能进一步的确定审计重点，并在对重点内容的分析中得出结果，进而实现评价的过程。如果单单实现其中一个目标，最终得出的报告将是不完整的，对制订审计实施方案也没有可靠的支撑作用。二、适用范围及对象首先本文所论述的数据，是在信息化环境中审计人员开展审计时需处理的电子数据。为了明确分析对象的范围，我们制定了对于数据的三个限制条件：①来源于信息系统中，包括财务、业务、管理等方面；②能以数据库中二维表的形式存储于计算机中；③有助于审计分析。基于这些限制条件，数据应包括财务数据、业务数据和补充数据（从被审计单位以外的地方采集与数据分析相关的数据）。我们可以根据需要分析其中一种或几种数据。三、内部审计沟通的及时性 为了提高审计效率，及时、有效地与被审计单位沟通，认真听取和研究被审计单位意见，做到既敢于坚持原则，又平等待人、以理服人，减少对审计的抵触情绪。主要做法是：一是审计进点时，做好说明解释工作，宣传审计的目的和意义。召开被审计单位相关领导、业务部门负责人和职工代表参加的进点会，说明审计的目的、范围、内容与重点以及工作要求，宣布审计工作纪律，公布审计部门工作的办公地址和举报电话，与被审计单位签定双向承诺书，在被审计单位公示栏或网爷上张贴书面公示，便于被审计单位群众
数据分析中常用的10种图表
数据分析中常用的10 种图表 1 折线图 折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋 势。 表 1 家用电器前半年销售量 月份冰箱电视电脑平均销售量合计 1 月68 45 139 84 252 2 月3 3 66 166 88 265 3 月43 79 160 9 4 282 4 月61 18 11 5 65 194 5 月29 19 78 42 126 6 月22 49 118 63 189 200 150冰 箱 100 79 电视 66 50 45 49 电脑 18 19 1月2月3月4月5 月6月 图 1数点折线图 300 160 250139 166 200115 118 电脑 150 78 电视 100冰 箱50 1月2月3月4月5月6月 图 2 堆积折线图 100% 80% 60%电脑
40%电视 20%冰箱 0% 1月2月3月4月5月6月 图 3 百分比堆积折线图 2柱型图
柱状图主要用来表示各组数据之间的差别 。主要有二维柱形图、 三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。 200 150 冰箱 100 电视 50 电脑 1月 2月 3月 4月 5月 6月 图 4 二维圆柱图 3 堆积柱形图 堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小还可以显示总量的大小。 300 250 200 电脑 150 电视 100 冰箱 50 1月 2月 3月 4月 5月 6月 图 5 堆积柱形图 100% 80% 139 160 115 60% 166 78 118 电脑 40% 45 18 电视 19 66 79 49 冰箱 20% 68 61 29 0% 33 43 22 1月 2月 3月 4月 5月 6月 图 6 百分比堆积柱形图 百分比堆积柱形图主要用于比较类别柱上每个数值占总数的百分比，该图的目的
完整word版,16种常用数据分析方法
一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率\回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。 适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。 对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向