审计数据的分析可分为三个层次
审计师工作中的数据分析与数据处理
审计师工作中的数据分析与数据处理数据分析和数据处理是审计师工作中非常重要的环节。
通过对数据的分析和处理，审计师可以获取准确可靠的信息，帮助其进行风险评估、发现潜在问题并提供有效建议。
本文将探讨审计师工作中数据分析与数据处理的方法和技巧。
一、数据分析数据分析是审计师进行工作的基础。
通过对客户的数据进行分析，审计师能够识别潜在的风险和异常情况，并帮助其确定审计重点。
以下是一些常用的数据分析方法：1. 比率分析：审计师可以通过计算各种比率来评估企业的财务状况。
比如，利润率、负债比率和存货周转率等。
比率分析可以帮助审计师了解企业的盈利能力、偿债能力和经营效率。
2. 趋势分析：审计师可以通过对历史数据的分析来识别出企业的发展趋势。
这有助于审计师了解企业的长期表现，并预测未来的发展方向。
3. 异常分析：审计师可以通过比较数据的异常情况来识别潜在的错误或欺诈。
例如，如果某个账户的交易量与其他账户相比异常高或异常低，那就可能存在问题。
4. 数据挖掘：在大数据时代，审计师可以利用数据挖掘技术来识别隐藏在大量数据中的信息。
例如，通过文本挖掘技术可以分析客户的合同、协议等文本，帮助审计师了解潜在的法律风险。
二、数据处理数据处理是指对采集到的数据进行整理、清洗和加工，以便于审计师进行后续的分析和使用。
以下是一些常用的数据处理方法：1. 数据清洗：在数据处理的过程中，审计师需要对数据进行清洗，去除重复、无效或错误的数据。
这可以提高数据的准确性和可靠性。
2. 数据转换：审计师可能需要对数据进行转换，以便于进行分析和比较。
例如，将货币金额转换为统一的货币单位。
3. 数据归档：为了方便审计师的后续使用，数据应该进行归档和备份。
这样可以保证数据的安全性和可追溯性。
4. 数据可视化：通过数据可视化工具，审计师可以将分析结果以图表形式展示，帮助他们更好地理解和传达数据。
这种可视化的方式对于解释复杂数据分析结果非常有帮助。
总结数据分析和数据处理在审计师工作中起着重要的作用。
如何进行工程审计的数据分析
如何进行工程审计的数据分析工程审计是指对工程项目的合规性、效益性、经济性以及风险控制等方面进行全面评估和监督的过程。
数据分析在工程审计中扮演着关键的角色，它能够帮助审计师更好地理解项目的情况和问题，为决策提供可靠的依据。
本文将介绍如何进行工程审计的数据分析。
一、明确审计目标在进行数据分析之前，首先需要明确审计的目标。
审计目标可能是确定项目是否符合合同要求、评估项目的成本效益、发现潜在的风险等。
明确审计目标有助于确定需要分析的数据类型和方法。
二、收集和整理数据收集和整理数据是数据分析的第一步。
审计师可以从项目管理系统、财务报表、合同文件、工程测量报告等数据源中获取相关数据。
对数据进行清理和整理，确保数据的准确性和完整性。
三、选择合适的数据分析方法根据审计目标和数据特点，选择合适的数据分析方法。
常用的数据分析方法包括统计分析、可视化分析和预测分析等。
1. 统计分析统计分析是一种常用的数据分析方法，可以通过计算和分析数据的平均值、方差、相关系数等指标来揭示数据的规律和关系。
例如，审计师可以通过统计分析来评估工程项目的成本控制情况，分析各项费用的分布和变动趋势。
2. 可视化分析可视化分析是一种直观有效的数据分析方法，通过图表、图形等形式展现数据，帮助审计师更好地理解数据的内涵和趋势。
例如，审计师可以使用柱状图或折线图展示不同项目阶段的工期进展情况，以便及时发现延迟和风险。
3. 预测分析预测分析是一种利用历史数据和模型进行未来趋势预测的方法。
审计师可以基于历史工程数据和项目特征，运用回归分析、时间序列分析等技术，对项目的未来工期、成本等进行预测，并评估项目的风险和变动。
四、分析数据并得出结论在进行数据分析时，审计师需要对数据进行比较、计算、统计等操作，并根据分析结果得出结论。
结论应该准确、客观，并以数据为依据，有助于解决审计目标中的问题。
五、编写审计报告在审计数据分析的基础上，审计师需要将分析结果整理成审计报告。
审计师行业工作中的数据分析方法与工具
审计师行业工作中的数据分析方法与工具在审计师行业的工作中，数据分析方法和工具起着至关重要的作用。
随着数字化时代的发展，数据分析已经成为审计师进行有效和准确审计的必备技能。
本文将探讨在审计师行业工作中常用的数据分析方法和工具。
一、数据分析方法1. 抽样法抽样法是审计师在进行大规模数据分析时常用的方法。
通过抽取样本数据并进行分析，可以为审计师提供对总体数据的了解。
常用的抽样方法包括随机抽样、系统抽样和目标抽样等。
2. 比较法比较法是审计师用来进行数据分析的常见方法之一。
通过对比不同时间段、不同企业或不同部门的数据，审计师可以发现潜在的风险和异常情况。
比较法的一种常见形式是趋势分析，利用时间序列数据进行比较和分析，以便更好地了解企业的经营情况。
3. 比率和比例分析审计师经常使用比率和比例分析来评估企业的财务状况和业务绩效。
比率和比例分析可以帮助审计师了解企业的盈利能力、偿债能力、运营效率等方面的情况。
常见的比率和比例包括资产负债率、营业利润率、存货周转率等。
4. 帕累托分析帕累托分析可以帮助审计师确定重要的问题和风险。
审计师可以通过该方法识别出导致绝大部分问题的关键因素，进而有针对性地进行数据采集和分析。
帕累托分析以其简单性和实用性而受到广泛应用。
二、数据分析工具1. 电子表格软件电子表格软件如Excel是审计师最常用的工具之一。
通过Excel等电子表格软件，审计师可以对数据进行排序、筛选、计算和可视化等处理。
此外，电子表格软件还提供了各种函数和宏，方便审计师进行数据分析和处理。
2. 数据挖掘工具数据挖掘工具可以帮助审计师从大规模数据中发现隐藏的信息和模式。
这些工具可以对数据进行聚类、分类、关联规则挖掘等分析。
常见的数据挖掘工具包括RapidMiner、KNIME和Weka等。
3. 数据可视化工具数据可视化工具如Tableau和Power BI等能够将数据以图表、仪表盘等形式进行可视化。
通过数据可视化，审计师可以更直观地呈现分析结果，发现数据中的趋势和异常情况。
审计数据分析
审计数据分析在当今数字化时代，数据已成为企业和组织的重要资产。
审计作为一种监督和评估机制，也越来越依赖于数据分析来提高效率、发现问题和提供有价值的见解。
审计数据分析不仅能够帮助审计人员更快速、更准确地完成审计任务，还能为组织的决策提供有力支持。
审计数据分析是指运用各种数据分析技术和方法，对与审计相关的数据进行收集、整理、分析和解释的过程。
这些数据来源广泛，包括财务系统、业务系统、数据库、电子表格等等。
通过对这些数据的深入挖掘和分析，审计人员可以发现潜在的风险、异常情况和违规行为。
那么，审计数据分析到底有哪些重要的作用呢？首先，它能够提高审计效率。
传统的审计方法往往依赖于抽样检查，这不仅费时费力，而且可能会遗漏重要的信息。
而通过数据分析，审计人员可以对大量的数据进行全面审查，快速筛选出关键信息和异常数据，从而大大减少了审计的时间和成本。
其次，增强审计的准确性。
数据分析可以避免人为的疏忽和错误，基于客观的数据得出结论，使审计结果更加可靠。
再者，有助于发现潜在的风险和问题。
数据的关联性和趋势分析能够揭示出隐藏在数据背后的风险模式和异常行为，帮助审计人员提前预警，为组织防范风险提供有力支持。
接下来，让我们看看审计数据分析的一般流程。
第一步是数据收集。
这需要审计人员明确所需的数据范围和来源，并采取适当的方法获取数据。
在收集数据时，要确保数据的完整性和准确性。
第二步是数据清理和预处理。
这一步骤非常关键，因为原始数据往往存在错误、缺失值和不一致等问题。
审计人员需要对数据进行清理、转换和标准化，以便后续的分析。
第三步是数据分析。
在这一阶段，可以运用多种分析方法，如统计分析、数据挖掘、可视化分析等。
通过建立模型、设定指标和阈值，来发现数据中的异常和规律。
第四步是结果解释和报告。
审计人员需要将分析结果进行解释和评估，判断其对审计结论的影响，并以清晰、易懂的方式向相关方报告。
在进行审计数据分析时，还需要注意一些关键的问题。
按目的分类的三大审计程序
—— ——
分析程序
通过研究不同财务数据之间以及 财务数据与非财务数据之间的内 在关系，对财务信息作出评价。
分析程序还包括调查识 别出的、与其他相关信息 不一致或与预期数据严 重偏离的波动和关系。
三大审计程序的目的、要求、注意事项及相互关系
按目的分类 的审计程序
要求
目的
注意事项
风险评估 程序
控制测试
实质性 程序
CPA 应 当 实 施 风险评估程序， 以此作为评估 财务报表层次 和认定层次重 大错报风险的 基础
1、为 CPA 确定重要 性水平，识别需要 特别考虑的领域、 设计和实施进一步 审计程序等工作提 供了基础 2、有助于 CPA 合理 分配审计资源，获 取充分、适当的审 计证据
对资产实物进行审查，主要适用 于存货和现金，也适用于有价证 券、应收票据和固定资产等。
证明资产的存在性，但并 不一定能够为权利和义 务或计价认定提供可靠 的审计证据。
察看相关人员正在从事的活动或 仅限于观察发生的时点，
执行的程序，包括环境观察、行 有 必 要 获取 其 他类 型 的
为观察。
佐证证据
以书面或口头方式，向被审计单 位内部或外部的知情人员获取财 务信息和非财务信息，并对答复 进行评价的过程。
是选择性程序， 不是必经程序
1、CPA 应当计划 和实施实质性程 序，以应对评估的 重大错报风险 2、实质性程序包 括对各类交易、账 户余额、列报的细 节测试及实质性 分析程序
发现认定层次的 重大错报
是必经程序
三者的 关系
CPA 对重大错报风险的评估是一种判断，可能无法识别所有的 重大错报风险，并且由于内部控制存在固有局限性，无论对重 大错报风险的评估结果如何（控制测试），CPA 都应当针对所有 重大的各类交易、账户余额、列报实施实质性程序
审计师如何进行数据分析和数据挖掘
审计师如何进行数据分析和数据挖掘在当今数字化时代，数据已成为企业决策的核心。
作为一名审计师，掌握数据分析和数据挖掘的技能对于提升审计质量和效率至关重要。
本文将探讨审计师如何进行数据分析和数据挖掘，以帮助他们更好地应对现代审计的挑战。
第一部分：数据分析的基础1. 数据的收集与整理数据分析的第一步是收集和整理数据。
审计师需要从不同的来源收集数据，如财务系统、企业的内部数据库以及外部数据提供商。
在收集数据后，审计师还需要仔细整理数据，确保其准确性和完整性。
2. 数据的清洗与转换数据往往存在重复、缺失或错误的情况，因此审计师需要进行数据清洗和转换。
数据清洗包括去除重复值、填充缺失值以及修正错误值。
而数据转换则涉及将数据从一种形式转换为另一种形式，以便进行后续的分析。
3. 数据的探索与可视化在进行数据分析之前，审计师可以通过数据探索和可视化来更好地了解数据的特征和趋势。
数据探索可以通过使用统计分析方法和数据可视化工具来实现，如描述性统计、直方图和散点图等。
通过数据探索，审计师可以发现潜在的异常和模式，并为后续的数据分析做好准备。
第二部分：数据分析的方法和技巧1. 统计分析统计分析是数据分析的基础，审计师可以利用各种统计方法来对数据进行分析。
常用的统计分析方法包括描述性统计、假设检验、方差分析和回归分析等。
通过统计分析，审计师可以对数据进行量化和比较，从而得出客观和可靠的结论。
2. 数据挖掘技术数据挖掘是一种自动发现、提取隐藏在大规模数据中的模式和关系的技术。
审计师可以利用数据挖掘技术来发现潜在的异常和欺诈行为，并对数据进行更深入的理解。
常用的数据挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘和决策树等。
3. 机器学习算法机器学习是一种基于数据和统计学的算法，可以让计算机自动学习和改进性能。
审计师可以利用机器学习算法来构建风险预测模型和腐败检测模型，从而更好地发现潜在的审计风险和问题。
常用的机器学习算法包括逻辑回归、支持向量机和决策树等。
审计中的数据分析技巧
审计中的数据分析技巧数据分析作为审计工作的重要环节，能够提供有效的内部控制评估和风险识别，进一步指导审计人员进行审计程序的安排和测试，提高审计工作的效率和准确性。
本文将介绍几种常用的数据分析技巧，并探讨其在审计中的运用。
一、抽样分析抽样分析是数据分析的基础，用来衡量整体数据的特征和成分。
审计人员可以通过随机抽取一部分样本数据，并对这些样本进行测试和分析，然后推断出整体数据的情况。
抽样分析能够提高审计效率，减少审计工作的工作量，同时保证结果的可靠性。
在实施抽样分析时，应注意抽样方法的合理性、样本容量的选择以及推断准确性的评估。
二、趋势分析趋势分析通过对历史数据进行比较和分析，发现数据的长期变化趋势和周期性变化规律。
审计人员可以通过趋势分析，了解企业过去的经营状况，预测未来的发展趋势，并对其进行评价。
趋势分析可以帮助审计人员确定审计风险，提供审计计划的依据，辅助审计人员对公司的财务状况进行评估。
三、比较分析比较分析是将不同时间段、不同企业或不同群体的数据进行对比和分析，以发现数据之间的差异和关联性。
审计人员可以通过比较分析，识别出异常情况和潜在问题，并进行深入的调查。
比较分析可以帮助审计人员找出潜在的错误和欺诈行为，提供决策依据和风险提示，增强审计工作的准确性和效率。
四、异常分析异常分析是通过对数据进行筛选和排除，找出与正常情况不符的数据，进一步调查异常数据的原因和影响。
审计人员可以通过异常分析，发现潜在的审计风险和问题，及时采取相应的措施。
异常分析可以帮助审计人员发现虚报、隐瞒和错误等情况，提高审计工作的发现率和审计结果的可靠性。
五、关联分析关联分析是通过对数据之间的关联关系进行挖掘和分析，发现数据之间的相互作用和影响。
审计人员可以通过关联分析，了解不同因素之间的关系，识别企业内部和外部的潜在风险。
关联分析可以帮助审计人员发现企业经营活动中存在的问题和风险，提供相应的建议和改进措施。
六、模型分析模型分析是通过建立数学模型来进行数据分析，预测和模拟企业的经营状况和未来发展。
审计行业的数据分析与方法
审计行业的数据分析与方法数据分析在现代审计行业中扮演着至关重要的角色，不仅可以提高审计效率和准确性，还可以发现潜在的内部控制问题和业务风险。
本文将介绍审计行业中常用的数据分析方法，并讨论其在提升审计质量和效果方面的应用。
一、数据分析方法概述数据分析方法是指在审计过程中应用数据科学技术来处理和分析大量数据，以识别异常、发现风险，从而为审计师提供必要的证据和信息。
常用的数据分析方法包括统计分析、比对分析、异常检测、主观评估等。
1. 统计分析统计分析是最常用的数据分析方法之一，通过对数据集进行统计计算和图表展示，可以帮助审计师理解数据的分布情况和趋势变化。
例如，利用统计分析方法可以计算财务报表中的各项指标的平均值、标准差、极值等，从而了解财务数据是否存在异常情况。
2. 比对分析比对分析是将不同数据源的数据进行对比和核对，以发现其中的差异和异常情况。
审计师可以将企业的财务数据与行业平均水平、历史数据进行比对，以判断企业的财务状况是否正常。
此外，还可以将财务数据与非财务数据进行比对，发现潜在的内部控制问题和风险。
3. 异常检测异常检测方法可以通过比较数据的实际值和预期值来判断是否存在异常情况。
审计师可以利用各种统计模型和算法来识别数据中的离群点和异常值，从而发现潜在的财务风险和问题。
例如，通过对销售数据进行异常检测，可以发现销售额大幅度波动、营业额与库存不匹配等问题。
4. 主观评估主观评估方法是根据审计师的经验和专业知识，对数据进行综合分析和评估。
在进行主观评估时，审计师可以考虑各种可能因素，并根据判断来确定问题的严重程度和后续处理措施。
主观评估方法在审计行业中具有重要的意义，可以补充其他数据分析方法的不足。
二、数据分析在审计行业中的应用数据分析在审计行业中的应用非常广泛，可以涵盖财务审计、内部审计、合规审计等多个领域。
以下是数据分析在审计行业中的典型应用案例。
1. 财务数据分析利用数据分析方法可以对企业的财务数据进行全面和深入的分析，了解财务状况和运营情况。
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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
常规数据分析方法利用的是审计人员已有的知识，这存在多处不足：一是审计人员的经验和知识是“有限的”，被审计对象行业跨度大，各单位情况千差万别，当审计经验无法运用时，面对海量数据真如“瞎子摸象”；二是数据是不断发展的，审计经验相对于数据往往是滞后的，这种不同步性给审计带来了巨大的潜在风险；三是对统一数据审计，不同的审计人员可能会得出完全不同的结论，知识的不对称性无法保障审计质量；四是传统的数据分析方法无法处理庞大的数据库系统，数据难以追踪，审计无从下手。
数据挖掘是针对日益庞大的电子数据应运而生的一种新型信息处理技术。
它一般排除人为因素而通过自动的方式，来发现数据中新的、隐藏的或不可预见的模式或活动。
这些模式是指隐藏在大型数据库、数据仓库或其他大量信息存储的知识。
利用数据仓库中包含的信息，数据挖掘可以发现审计人员原先根本没有想过的问题。
它是在对数据集全面而深刻认识的基础上，对数据内在和本质的高度抽象和概括，也是对数据从理性认识到感性认识的升华。
数据挖掘方法千差万别，不同的方法应用于不同的领域和对象。
选取合适可行的挖掘算法对挖掘的效果起着重要的作用，它将直接影响到决策。
在世纪运用过程中，很多挖掘方法不是单独使用的，它往往和其他方法结合起来，才能产生预期的效果。
（一）运用统计分析技术发现偏差数据
统计分析技术是指利用统计学原理对数据库字段项之间存在的函数关系或相关关系进行科学分析的方法。
具体方法包括常用统计（求大量数据中的最大、最小、汇总、平均值等)、回归分析(用回归方程来表示变量间的数量关系)、差异分析(从样本统计量的值得出差异来确定总体参数之间是否存在差异)等。
审计人员通过建立统计模型对搜集的被审计单位以及同类型单位的大量财务、业务历史数据进行分析，挖掘内部存在的函数关系或相关关系，然后对审计期间内的相关数据进行合理预测。
通过将分析的预测值和审计值进行比较,从而帮助审计人员发现疑点。
例如，根据个人或家庭的购买模式，估计个人或家庭的收入水平，通过与个人或家庭的正常收入水平相比，或许能找出个人或家庭收入方面的一些问题。
对某个企业或单位，也可以按此逻辑来分析其收入或支出等方面数据的正常性。
一般情况下，估值可以作为分类的前期工作，输入一些特定的数据，通过估值分析，得到其他难以直接获取的变量的值，然后根据预定的分类规则进行分类。
例如，银行的个人消费信贷业务，就可以运用估值分析，给各个客户打分，然后根据一定的分类标准，将客户级别分类。
（二）运用关联分析技术揭示关键属性
关联分析技术是从操作数据库的所有细节或事务中抽取频繁出现的模式，进而总结出一组事件或条目与其他事件或条目的相互联系。
利用关联规则分析，审计人员可通过关联规则挖掘技术对审计对象数据库中的数据进行分析，找出数据库中各数据之间的相互联系，发现某些数据之间的异常联系，以此为基础，寻找审计线索，发现审计疑点。
例如利用关联规则分析，可以发现一个企业的原材料消耗量、职工工资总额、生产量、销售费用、销售额和应纳增值税额或消费税额的关联性，通过查找相关企业这些数据的对应关系，据此或许能发现该企业在缴纳增值税或消费税方面存在的问题。
（三）运用孤立点分析技术挖掘审计疑点
孤立点是指明显偏离其他数据，即不满足一般模式或行为的数据。
孤立点分析是数据挖掘中的一项重要技术，用来发现数据源中显著不同于其他数据或行为的异常数据和异常行为。
而面对海量的电子数据，审计人员需要利用计算机强大的数据分析能力，采用孤立点检测算法,发现异常审计数据或异常发生频率等,从而发现有可能隐藏的违规行为。
（四）运用聚类分析技术确定审计重点
聚类分析就是把一个数据集分解或划分成不同的组，使同一组中的对象尽可能相似，不同组中的对象尽可能相异。
通过聚类，容易识别出密集的和稀疏的区域，发现全局的分布模式和数据属性之间的相互关系。
在审计实践中，通常利用聚类分析技术对信息系统中被审计单位的同类型的财务数据或者业务数据进行分组，使其成为有相似特性的聚集。
一般说来，财务数据及重要业务数据（如销售数据）的变动具有一定的规律性。
所以如果某些数据处于稀疏区域，说明其变动表现异常，需要重点关注。
同时通过观察该区域记录的特征，可以发现审计需要查证的问题特征。
例如对银行的信贷业务进行审计时可对各种业务分类为低、中、高风险三类，然后分配各笔业务到预先定义的业务分片。
分类就是要达到“物以类聚”的目的，分类规则一旦确立，各种数据都可自动通过数据挖掘系统来归类聚集。