审计大数据培训课件
《大数据审计技术》课件——第一章 财政导论
第二节 市场失灵与我国财政转型
一、市场失灵及其表现形式 二、我国财政转型——公共
财政的建立
一、市场失灵及其表现形式
现实的市场经济机制在很多场合不能促使资源 的有效配置，不能实现帕累托最优状态。这种情况 被称之为“市场失灵”。其表现形式（见图1-2）。
图1-2 市场失灵的表现形式
一、市场失灵及其表现形式
1. 通过外部效应知识的学习，国家应当鼓励人 们从事外部经济的行为活动，如为什么国家鼓励社 会各界重视教育事业，对企业赞助教育公益事业在 税收上给予减免等优惠政策。这是因为教育给教育 者（生产者）和受教育者（消费者）带来利益的同 时，给整个社会及其它人也带来好处。如何理解教 育事业的外部经济现象？
第一章 财政导论
一 、财政的概念与特征 二 、市场失灵与我国财政转型 三 、社会公共需要与公共财政职能
（1）识记财政的一般概念和特征； （2）了解市场失灵及其表现形式； （3）理解公共财政和社会公共需要的概念和特征。
（1）知道在市场经济条件下政府公共财政的职能， 并能据此初步评判政府职能转变状况；
（一）公共产品 萨缪尔森把公共产品的概念定义为：“每个人对
这 种产品的消费，都不会导致其他人对消费的减少。” 其 特征（见图1-3）。
图1-3 公共产品特征
共有地的悲剧 加利福尼亚大学生物学家哈丁教授1986年在科学杂 志上曾发表题为《公有地的悲剧》的论文（Science Vol.162 1243〔1968〕）。说的是，在公有的草地上放羊， 放牧人因为增加放养的羊会给他个人带来利益而不断增 加羊的数量，但草地的饲养容量是一定的，当羊的总数 超过整个草地饲养量时，草地最终会荒芜。而之所以出 现这种现象，是因为：对每一个牧羊人来说，增加放养 的羊会给他个人带来利益，而增加羊从而导致过度放牧 的损失，则是由全体放牧人来承担。 这种对公有资源使用“所得归己，所损归公”的状 况，导致了“公有的东西，总不如私有的让人爱惜”的 现象，使对共有资源使用的结局有了悲剧性的一面。同 时也说明在现实生活中，并非所有的公共产品都同时具 有非排他性和非竞争性的特征。
《大数据审计技术》课件——3-1利润表质量分析
22
二、利润表质量分析重点
（二）利润质量恶化表现
1、企业反常压缩管理成本
2、企业变更会计政策和会计估计
3、应收账款规模的不正常增加
4、企业存货周转过于缓慢
5、应付账款规模的不正常增加
6、企业的业绩过度依赖非主营业务
7、企业计提的各种准备和折旧过低
8、企业有足够的可供分配的利润，但不进行现金股利分配
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二、利润表质量分析重点 （三）利润表相关数据异常
1、营业收入增幅低于应收账款增幅，且营业收入和净利润与经营性 现金流量相背离 2、营业利润大幅增加的同时，营业成本、销售费用等增幅很小 3、公司应交增值税、税金及附加和所得税费用异常低，与收入和利 润增长幅度不匹配
（三）利润表质量主要影响因素
影响利润质量的因素很多，主要包括： 企业经济环境、适用的税收政策、企业的主营业务、采用 的会计政策、现金流量、资产的质量、偶然的或一次性的经 济事项、财务状况、企业未来的发展规划等。
13
一、利润表质量分析含义与内容
（三）利润表质量主要影响因素
1、变动成本
变动成本率=变动成本÷销售收入×100%
237,080.89 242,659.23 193,425.48
5,221.74 22,356.54 16,930.21 5,044.34
-379.46 6,615.21 357.81 5,877.95 3,752.04
2013
279,562.33 395,797.36 244,093.36
7,136.74 34,592.70 20,455.32 1,361.76 -114,857.50
大数据与审计ppt课件
图聚类
图分类 /图划分
图模式匹配(子图同构、最 大公共子图…)
13
大数据与传统数据
传统数据
GB/TB级 高质量 干净 强结构化 关系简单
.
传统数据
vs 大数据
大数据
PB级以上 有冗余 非结构化 有缺失 关系复杂
特征 分布式存储 分布式并行计算
当前大数据审计的开展形式
两项工作： ➢ 1、建立标准表
.
18
如何开展大数据审计
➢ 1、转变思路： ➢ 必须彻底改变传统的思维模式，真正树立数据先行的理念，
从原来的经验到账本，变为经验到语句。
➢ 2、树立信心： ➢ 大数据审计针对的是常规数据，采用的常规方法。
➢ 3、学点知识： ➢ 目前只需要掌握SQL查询语言就可以
.
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开展大数据审计的SQL语言
➢ 1、需要掌握的内容： ➢ 1）查询一张表 select * from 财务数据 ➢ 2）查询两张表 select * from 财务数据 join 业务数据
.
数据的量
在2006年个人PC迈入TB，全球产生数据总量为180EB（0.18ZB） 在2010年时，全球数据总量增加到了1.8ZB 据预计到2020年，全球将总共拥有44ZB的数据量 我国将达到8ZB，占全球总量的18%
.
大数据起源（Big Data）
2008年9月《科学》（Science）杂志发表了一篇文 章“BigData: Science in the Petabyte Era”，从此 “大数据”这个词开始广泛传播
与深度计算 朴素贝叶斯 (Naïve Bayes) 决策树 (Decision Trees) 聚类 (Clustering) 关联规则挖掘
《大数据审计技术》课件——第三章 财政收入
（2）根据你所了解的当地人群收入情况， 目前个税费用减除标准是否应该再调整，如何 调整？
二、财政收入的分类
（四）按收入来源的产业部门分类 按财政收入来源的产业部门，将财政收
入划分为来自各国民经济产业部门的收入。 财政收入从国民经济部门角度分析，可分为 来自于工业、农业、交通运输业、建筑业、 商业、服务业、金融业和旅游业等部门的收 入。
（2）能运用所学公共财政理论和财政收入知识，分 析当前我国财政收入合理性问题。
我国近年来财政收入增长迅猛情况
每到一年年初，公众已经习惯国家每年的财政收入增 长保持在双倍于G DP增速的高位。1999年，中国的财政 收入方才突破1万亿大关，2003年和2005年分别突破了2 万亿和3万亿的关口，2007年和2008年连续达到5万亿和 6万亿，2010年为8.3万亿，2011年则又跨越式地突破了 10万亿大关，2012年为11.7万亿，2013年为12.6万亿， 2014年为14.03万亿，稳居世界各国财政收入第二的宝座。 思考：（1）财政收入超常规增长已成为热点话题，请查 阅资料，分析我国近年来财政收入快速增长的原因。
在推进现代企业制度试点的同时，1995年9月， 党的十四届五中全会提出要着眼于搞好整个国有经 济，抓好大的，放活小的，即“抓大放小”。但在 实际的操作过程中，“放小”被简单地认为是“一 卖了之”和“全面退出”，到目前，已经有很多地 方，特别是一些市、县已经几乎没有国有企业了。
第四阶段，2003年以后，股份制成为公有制的主 要实现形式。2003年以后国有企业改革的推进是与 建立和完善新的国有资产管理体制改革分不开的。 党的十六大确立了“建立中央政府和地方政府分别 代表国家履行出资人职责，享有所有者权益，权利、 义务和责任相统一，管资产和管人、管事相结合的 国有资产管理体制。”十六届三中全会进一步指出 “坚持政府公共管理职能和国有资产出资人职能分 开。国有资产管理机构对授权监管的国有资产依法 履行出资人职责，维护所有者权益，维护企业作为 市场主体依法享有的各项权利，督促企业实现国有 资本保值增值，防止国有资产流失。”
大数据与审计ppt课件
✓Bigtable:A Distributed Storage System for Structured Data ✓分布式数据库
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Hadoop的诞生
Hadoop之父Doug Cutting
Doug Cutting 根据Google公开的三篇 论文思想，以JAVA语言，实现了论文 中关于分布式存储、分布式并行计算的 机制，由此开启了大数据应用的新时代
.
大数据核心技术
大数据
分布式存储 HDFS
.
分布式处理 MapReduce
HADOOP的体系结构
Sqoop
（数据库TEL 工具）
Zookeeper
大数据与审计概述 马西涛
.
目录
➢1.信息技术的相关背景知识 ➢2.大数据的由来及技术体系 ➢3.大数据在审计中的应用 ➢4.关于大数据审计的几点建议
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信息化技术发展的三次变革
信息化变革
发生时间
标志
第一次变革 1980年前后 个人计算机
解决问题
代表企业
数据处理
Intel、AMD、IBM、苹 果、微软、联想、戴尔 、惠普等
所谓大数据，泛指规模达到ＰＢ级，包含结构化、 非结构化以及半结构化数据集合，如文本、图像、 声音、视频等。
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大数据4V特征
1. 海量（Volume）
数据量巨大
全球在2010 年正式进入ZB 时 代，预计到 2020 年，全球 将总共拥有44ZB 的数据量
3.速度（ Velocity）
数据更新速度快 据统日更新数达5千万次，人人 网的每日访问量达4亿次。
审计大数据培训课件
审计大数据培训课件审计大数据培训课件：解析现代审计的数字化转型随着信息技术的快速发展和应用，大数据已经成为推动各行各业转型升级的重要驱动力之一。
在审计领域，大数据的应用也逐渐成为现代审计的重要组成部分。
审计大数据培训课件的设计与开展，旨在帮助审计人员了解大数据技术的基本概念和应用方法，提升他们在数字化时代的审计能力。
一、审计大数据的背景与意义传统审计主要依赖手工抽样和抽查的方式，但这种方法在面对大规模数据时显得力不从心。
而大数据技术的出现，为审计工作提供了全新的解决方案。
通过对大规模数据的采集、整理和分析，审计人员可以快速准确地发现异常和风险，提高审计效率和准确性。
二、审计大数据培训课件的内容1. 大数据技术基础知识：介绍大数据的基本概念、特点和技术架构，帮助审计人员了解大数据的基本原理和应用场景。
2. 大数据采集与整理：讲解大数据采集的方法和工具，以及数据清洗和整理的技术和方法，帮助审计人员获取高质量的数据。
3. 大数据分析与挖掘：介绍大数据分析的基本方法和技术，包括数据挖掘、机器学习和人工智能等，帮助审计人员发现潜在的异常和风险。
4. 大数据可视化与报告：讲解大数据可视化的原理和方法，以及如何通过可视化手段将分析结果直观地展现给相关人员，提高审计报告的可读性和说服力。
三、审计大数据培训的意义与价值1. 提升审计效率：大数据技术的应用可以帮助审计人员快速准确地发现异常和风险，提高审计效率，节省时间和人力成本。
2. 提高审计准确性：大数据分析可以更全面地了解被审计对象的情况，减少主观判断的干扰，提高审计准确性和可靠性。
3. 拓宽审计视野：通过大数据的分析和挖掘，审计人员可以发现隐藏在海量数据中的规律和趋势，帮助企业更好地了解市场和业务动向，提供更全面的决策支持。
四、未来审计大数据培训的发展趋势1. 深入挖掘大数据的潜力：随着大数据技术的不断发展，审计人员将有更多的机会利用大数据挖掘技术，发现更多的异常和风险。
银行大数据审计ppt课件
二、商业银行的大数据架构体系
（一）数据类型
1.结构化数：传统的关系型数据库中的数据，可用二维表结构来表 示的数据。
2.半结构化数据：有一定的数据结构，但与内容混合一起，如电子 邮件、电子表格、网络新闻等。
3.非结构化数据：各种文档、图片、视频、音频、文本，此类数据 占比为多数。
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二、商业银行的大数据架构体系
资本充足率
产品定价示例：
在三年之内零售客户 的存款增加了7千万英 镑，三年的平均年增 长率16%
UBS/渣打银行
合规 内部审计
监管合规示例：
UBS银行因交易欺诈 被处以15亿美元罚款， 渣打银行被指控协助 洗钱被罚3.4亿美元。
以此为契机，各自启 动了数据挖掘项目。
• 花旗和汇丰启动较早，主要关注业务发展、客户策略等，规模较大。 • UBS、渣打银行较晚启动，且先期重点侧重于风险合规。
36
四、大数据在内部审计的应用
2.模型体系
【模型体系一】基于数据分析与挖掘的财务管理审计 【模型体系二】基于数据分析与挖掘的负债业务审计 【模型体系三】基于数据分析与挖掘的信贷业务审计
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四、大数据在内部审计的应用
3.审计案例——数据分析在内部审计咨询活动中的实践
基于数据分析与挖掘的经营效益审计
目录
1
大数据概述
2
商业银行大数据架构体系
3
商业银行大数据应用场景
4
大数据在内部审计的应用
5
大数据应用的体会与分享
2
一、大数据概述
（一）主要特征 1. 大数据六要素
（1）在线
（6）蕴含的商机 和效益
（5）精准分析能力 （4）高速
（2）海量 （3）多样化
高教社2024大数据审计技术教学课件4项目四 审计数据采集与预处理
01 审计数据采集
✓ 任务描述 ✓ 知识准备
✓ 任务实施 ✓ 任务小结
任务描述
审计项目组根据审计项目实施方案梳理出了本次审计需要采集的数据，并将需要采集 的数据按Power BI数据获取方式的不同将其分为以下三类：从文件采集的数据、从数据库 采集的数据、从网页采集的数据。审计人员需完成以下三项数据采集任务。
任务描述
审计项目组已经完成存货审计数据分析工作所需数据的采集工作，但审计人员发现采 集到的数据或多或少存在一些质量问题，经过质量问题识别和归类，发现采集到的数据存 在以下典型数据质量问题：一是数据不完整；二是数据存在错误值；三是同一字段数据不 一致；四是数据存在重复值。数据质量问题将对数据分析结果的准确性造成一定影响，数 据分析结果将进一步影响审计结论的准确性，所以在进行数据分析之前，审计项目组成员 需要完成以下四项数据预处理任务。
具体操作步骤，参照教材，跟着教师操作练习。
（一）删除错误值
可操作性 可操作性是指审计人员在进行审计数据采 集时，需要根据被审计单位的实际情况选 择最合适的审计数据采集方案。根据被审 计单位的具体情况，采取最佳的审计数据 采集方案，以降低审计成本和审计风险。
复杂性 被审计单位信息化程度的差异性造成了审计 人员在审计数据采集过程中不能采用同一种 审计数据采集方法，必须根据被审计单位的 实际情况，选择合适的审计数据采集方法， 从而造成了审计数据采集的复杂性
3
通过ODBC接口采集
指审计人员通过ODBC数据访问接口直接访问被审计单位信息系统中的数据，并把数据转换成
审计所需的格式。
指审计人员首先把被审计单位数据库系统中的数据备份出来（或者让被审计单位把该单位数据库系
4
通过备份／恢复的方 式采集
《大数据审计技术》课件——6-1财务分析评价基准
历史 标准
缺点
（1）往往比较保守。 （2）适用范围较窄。
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中华工商上市公.流动比率 2.速动比率 3.经营现金流比率 4.存货周转率 5.应收账款周转率 6.总资产周转率 7.资产负债率% 8.已获利息倍数 9.毛利率% 10.净利率% 11.总资产报酬率% 12.净资产收益率% 13.投入资本回报率% 14.营业收入现金含量比 15.营业收入增长率% 16.净资产收益率增长率%
分子 分母
资产负债表 存量
利 润 表 流量
注意：采用资产负债表期初、期末余额的平均值作为某一比 率的分母，可以更好地反映公司的整体情况。
5
任务一 财务分析评价基准
“小马过河”
财务分析标准
历史标准 行业标准 经验标准 目标标准
一、历史标准
历史标准： 以企业过去某一时间的实际业绩为标准。 如：历史平均值、历史同期实际值、历史最佳值等 实践中，以企业上年实际业绩作为标准的方式被普遍运用。
综合
1农林牧渔（共计63家） 2采掘（共计54家）
均值 （70%）
中位数 均值（70%） 中位数
均值 （70%）
中位数
1.70 1.17 0.03 2.15 5.28 0.29 46.94 4.46 23.43 6.53 2.58 3.38 2.20 2.42 8.45 -5.13
1.54 1.02 0.02 1.86 3.71 0.27 47.16 3.39 22.01 5.64 2.48 3.24 2.00 2.62 7.75 -3.43
2015/12/31
-6.73 20.93 46.4 16.69
2014/12/31
18.71 67.51 3.38 -17.26
审计数据分析培训课件(PPT 55页)
概述----审计数据分析的重要性
审计的过程实质上就是不断收集、鉴定和综合运用审计证据 的过程。要实现审计目标，必须收集和评价审计证据。
审计数据分析的目的是为了通过对采集来的电子数据进行分 析，从而获取审计证据。因此，如何对采集来的数据进行分析是 审计人员面临的重要问题。
6-3
审计证据
审计证据是指审计机关和审计人员获取的用以说明审 计事项真相，形成审计结论基础的证明材料。审计证据有 下列几种：
信息化环境下，审计证据的获取多是通过采用信息技术对 被审计电子数据的分析来完成的，也就是说，通过对被审计数 据的分析，发现可疑数据，并通过对可疑数据的审计判断，最 终获取审计证据。
▪ 直接取证
▪ 延伸取证
6-7
常用审计数据分析方法
▪ 账表分析 ▪ 数据查询 ▪ 审计抽样 ▪ 统计分析 ▪ 数值分析 ▪ 账龄分析
6-21
审计抽样实例：AO中的审计抽样功能
6-22
审计抽样实例：IDE析----原理
在面向数据的计算机辅助审计中，统计分析的目的是 探索被审计数据内在的数量规律性，以发现异常现象，快 速寻找审计突破口。一般来说，常用的统计分析方法包括 一般统计、分层分析和分类分析等，在不同的审计软件中， 统计分析方法的叫法略有不同。
根据决策依据方法的不同，审计抽样可以分为两大类： 统计抽样和非统计抽样。统计抽样是在审计抽样过程中， 应用概率论和数据统计的模型和方法来确定样本量、选择 抽样方法、对样本结果进行评估并推断总体特征的一种审 计抽样方法。非统计抽样也称为判断抽样，由审计人根据 专业判断来确定样本量、选取样本和对样本结果进行评。
6-5
纸质审计证据和电子审计证据的比较
6-6
审计取证
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
审计大数据培训课件
审计大数据培训课件
随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为各行各业的热门话题。
在审计领域，大数据的应用也越来越受到关注。
为了提高审计人员的专业能力和应对未来挑
战的能力，审计大数据培训课件应运而生。
一、大数据在审计中的应用
审计是一项重要的财务监督活动，通过对财务信息的收集、分析和评估，为企
业提供独立的审计意见。
然而，传统的审计方法已经无法满足日益复杂的商业
环境和数据规模。
大数据技术的应用可以帮助审计人员更好地处理庞大的数据量，提高工作效率。
首先，大数据可以帮助审计人员更好地进行数据分析。
传统的审计方法主要依
赖手工抽样和抽查，效率低下且容易出现遗漏。
而大数据技术可以对整个数据
集进行全面分析，发现异常数据和潜在风险，从而提高审计的准确性和可靠性。
其次，大数据可以帮助审计人员进行数据挖掘和模型建立。
通过对大量的数据
进行挖掘，可以发现隐藏在数据背后的规律和关联，为审计人员提供更多的审
计线索和证据。
同时，利用大数据技术可以建立模型来预测和评估企业的风险，帮助审计人员更好地把握审计重点和方向。
最后，大数据可以帮助审计人员进行数据可视化和报告生成。
审计结果的呈现
对于企业管理层和利益相关方非常重要。
通过大数据技术，审计人员可以将复
杂的数据转化为直观、易懂的图表和报告，帮助各方更好地理解审计结果和问题。
二、审计大数据培训课件的内容
审计大数据培训课件应该包括以下几个方面的内容：
1. 大数据基础知识：介绍大数据的定义、特点和应用领域，帮助审计人员了解
大数据的基本概念和背景。
2. 大数据技术工具：介绍大数据处理和分析的常用工具和技术，如Hadoop、Spark等，帮助审计人员熟悉和掌握相关工具的使用方法。
3. 数据分析方法：介绍大数据分析的常用方法和技巧，如数据挖掘、机器学习等，帮助审计人员了解如何利用大数据进行数据分析和模型建立。
4. 数据可视化和报告生成：介绍大数据可视化和报告生成的方法和工具，如Tableau、PowerBI等，帮助审计人员将审计结果以直观、易懂的方式呈现给各方。
5. 大数据伦理和隐私保护：介绍大数据应用中的伦理和隐私保护问题，帮助审
计人员了解在大数据应用过程中需要遵循的法律和道德规范。
三、培训效果与展望
通过审计大数据培训课件的学习，审计人员可以提高对大数据的理解和应用能力，为企业提供更准确、可靠的审计服务。
同时，大数据的应用也将推动审计
方法的创新和发展，提高审计的效率和质量。
然而，审计大数据培训课件的设计和实施也面临一些挑战。
首先，培训课件需
要根据不同的审计需求和背景进行定制化，以满足不同审计人员的需求。
其次，培训课件的内容需要及时更新和调整，以适应不断变化的技术和业务环境。
总之，审计大数据培训课件的设计和实施对于提高审计人员的专业能力和应对
未来挑战的能力至关重要。
通过学习和应用大数据技术，审计人员将能够更好
地处理庞大的数据量，提高审计的准确性和可靠性，为企业的发展和管理提供
有力的支持。