会计数据审计分析九大算法实例

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基于深度学习的审计数据分析技术实际案例分享

基于深度学习的审计数据分析技术实际案例分享

基于深度学习的审计数据分析技术实际案例分享随着信息技术的快速发展,审计领域也在不断探索和应用新的技术手段来提高审计效率和准确性。

深度学习作为人工智能的一种重要分支,在审计数据分析中发挥了重要作用。

本文将分享一个基于深度学习的审计数据分析技术的实际案例,以展示其在提高审计效能方面的潜力。

案例背景某大型跨国企业的审计部门面临着海量的财务数据和审计文件,传统的审计方法已经无法满足快速和准确的审计需求。

为了提高审计效率和准确性,审计部门决定引入深度学习技术来进行数据分析。

数据预处理在开始深度学习模型的训练之前,首先需要对数据进行预处理。

审计数据通常包括财务报表、交易记录、合同文件等多种形式的数据。

为了将这些数据转化为机器可读的格式,审计团队使用了自然语言处理技术和图像处理技术。

通过自然语言处理技术,审计团队将财务报表和合同文件中的文本信息提取出来,并进行了分词、词性标注和实体识别等处理。

通过图像处理技术,审计团队将交易记录中的图像信息转化为数字特征。

深度学习模型设计在数据预处理完成后,审计团队设计了一个基于深度学习的模型来进行数据分析。

该模型包括多个神经网络层,其中包括卷积神经网络和循环神经网络。

卷积神经网络主要用于处理图像数据,通过卷积层和池化层的组合,可以有效地提取图像中的特征。

循环神经网络主要用于处理文本数据,通过循环层和注意力机制的组合,可以捕捉文本中的语义信息。

模型训练和优化在设计好模型之后,审计团队使用了大量的数据来训练模型。

通过反向传播算法和梯度下降优化算法,模型逐渐学习到了数据中的模式和规律。

为了提高模型的准确性,审计团队还进行了一系列的优化措施。

他们使用了正则化和批量归一化等技术来避免模型过拟合和梯度消失的问题。

他们还使用了交叉验证和集成学习等技术来提高模型的泛化能力。

实际应用和效果评估在模型训练完成后,审计团队将其应用于实际的审计工作中。

他们使用模型来自动识别财务报表中的异常交易、检测合同文件中的风险条款等。

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

数据式审计常用的数据分析方法数据分析是在数据式审计中广泛使用的一种技术,它通过对大量的数据进行收集、整理和分析,从中提取出有价值的信息和洞察力,帮助审计师更好地了解被审计主体的经营情况和财务状况。

本文将介绍几种常用的数据分析方法,以帮助审计师更加高效地进行数据式审计。

1. 趋势分析趋势分析是一种基于数据的分析方法,它通过比较不同时间点的数据,揭示出数据的发展趋势和周期性变化。

在数据式审计中,趋势分析可以帮助审计师了解被审计主体在一段时间内的变化情况,发现数据的异常波动和潜在的风险因素。

审计师可以使用Excel等数据分析工具来进行趋势分析,通过绘制折线图或柱状图来展示数据的变化趋势。

2. 比较分析比较分析是一种通过比较不同数据之间的差异,揭示出数据的相对优劣和潜在问题的分析方法。

在数据式审计中,比较分析可以用来比较不同被审计主体之间的数据,或者比较被审计主体的数据与行业标准或预期值之间的差异。

审计师可以使用Excel等数据分析工具进行比较分析,通过制作条形图或扇形图来可视化比较结果,帮助发现数据的特征和异常情况。

3. 环比分析环比分析是指将当前时间段的数据与上一个时间段的数据进行比较,揭示出数据的变化趋势和增长率的分析方法。

在数据式审计中,环比分析常用于分析被审计主体在不同周期内的数据变化情况,比如比较当前月份的销售额与上个月份的销售额的变化情况。

审计师可以使用Excel等数据分析工具进行环比分析,通过制作折线图或柱状图来展示数据的变化趋势,更好地了解被审计主体的经营动态。

4. 异常检测异常检测是一种通过对数据进行统计分析,发现不符合正常模式或预期范围的数据点的分析方法。

在数据式审计中,异常检测可以帮助审计师发现被审计主体的数据中可能存在的异常情况或潜在的风险因素。

审计师可以使用统计学方法或机器学习算法进行异常检测,通过数据可视化或模型预测来辅助判断是否存在异常数据。

5. 关联分析关联分析是一种通过寻找数据之间的关联关系,揭示出数据之间的相互依赖和相关性的分析方法。

审计中的财务分析方法

审计中的财务分析方法

审计中的财务分析方法在审计过程中,财务分析是一种重要的方法,用于评估企业的财务状况和经营绩效。

通过对企业财务数据的系统性分析,审计师能够为客户提供有关财务管理、风险控制和经营决策的重要信息。

本文将介绍审计中常用的几种财务分析方法,并分析其应用场景和使用注意事项。

1. 比率分析法比率分析法是财务分析中最常用的方法之一,主要通过计算和比较不同财务指标之间的比率来评估企业的财务状况。

常见的财务指标包括流动比率、速动比率、资产负债率、营业利润率等。

审计师可以根据企业的具体情况选择适当的比率指标进行分析,比较不同期间或不同企业之间的差异,帮助客户了解企业的偿债能力、盈利能力和运营能力。

2. 趋势分析法趋势分析法是通过对企业财务数据在一段时间内的变化进行分析,来揭示企业的财务发展趋势和经营状况的方法。

审计师需要收集企业连续多年的财务报表,并对其中的关键财务指标进行比较和分析。

通过分析财务数据的变化趋势,审计师可以发现企业的财务强弱项,预测未来的经营状况,为客户提供有针对性的建议和意见。

3. 垂直分析法垂直分析法是将企业财务报表中的各项财务数据按照所占比例进行分析的方法。

审计师会将各项财务数据以百分比或千分比的形式表示,并与同行业或同期间的数据进行比较。

通过垂直分析,审计师可以直观地了解企业各项财务指标在整体财务结构中的比例关系,发现异常或风险点,并为客户提供改进建议。

4. 横向分析法横向分析法是对同一期间内企业财务报表中的各项财务数据进行比较和分析的方法。

审计师会选择一个基准年度作为参照,将其他年度的数据与基准年度进行比较,以分析各项财务指标的增长或下降情况。

这种分析方法能够帮助审计师更好地了解企业的经营情况和财务变化趋势,发现异常事件,并为客户提供合理的解释和建议。

5. 经济附加值分析法经济附加值分析法是一种相对新的财务分析方法,主要用于评估企业的经济绩效和增加价值的能力。

审计师会计算企业的经济附加值(Economic Value Added, EVA),并分析其与企业利润之间的关系。

审计方法与程序案例分析PPT课件( 34页)

审计方法与程序案例分析PPT课件( 34页)
由于这些资产是导致上市公司虚盈实亏 的重要原因,同时 也是公司一个未引爆的“定时炸弹”,因此在对那些存在高 额不良资产的上市公司进行年报分析时,对不良资产 和虚 拟资产进行剔除分析就显得十分重要。
在运用剔除法时,可以将不良资产总额与净资产比较,如 果 :不良资产和虚拟资产总额接近或超过净资产,即说明 上市公司的 持续经营能力可能有问题;也可以将当期不良资 产和虚拟资产的 增加额与当期利润总额的增加额相比较,如 果前者超过后者,说 : 明上市公司当期的利润表可能有 “水分”。
对陕长岭(0561)运用关联交易剔除法进行分析,该 公司2000年利润总额仅为1336万元,扣除因关联交 易获得的投资收益7000万元,该公司实际每股收益 为一0.14元。可见陕长岭的扭亏完全是建立在母 公司明显吃亏的关联交易的基础之上,其目的是为 了逃避连续亏损而被ST的窘境,而非其生产经营有 了实质性的改善。
该案例中,审计人员为了验证30万美元预付广告费的真 实性,从1100家广告商中抽取了24个样本,并仅仅向4 个广告商发函询证。如此低的抽样比例,即使4家广告 商回函确认了预付广告费的真实性(事实并非如此),审 计人员也不能由此推断1100家预付广告费的真实性。其 次,罗丝会计师事务所对四个广告商的回信缺乏足够的 重视,因为信中曾指出那笔预付广告费是错误的。第三, 罗丝会计师事务所的会计师依靠内部文件,
2.合谋舞弊 总裁PhiliP Musica和他的三个兄弟都是犯有前科的诈骗 犯,均用化名混入公司并爬上领导岗位,将亲信安插进来 掌管钱财。 3.伪造存货和应收账款 康涅狄格州BridgePort天然药的对外贸易,材料购买虚 构了加拿大卖主,天然药销售虚构了代理商Smith有限公 司,代收款虚构了蒙特利尔银行。
(五)意义和影响 (1)暴露了当时审计程序的不足,即只重视账

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

数据式审计常用的数据分析方法在当今数字化时代,数据式审计已成为审计工作的重要手段。

而在数据式审计中,数据分析方法的选择和应用直接关系到审计的效率和效果。

下面,让我们一起来了解一些常用的数据式审计数据分析方法。

一、数据查询与筛选这是最基础也是最常用的方法之一。

审计人员可以通过数据库管理系统(如 SQL)或数据分析工具,根据特定的条件对数据进行查询和筛选。

例如,查找某一时间段内的交易记录、筛选出金额超过特定阈值的业务等。

通过这种方法,可以快速缩小数据范围,聚焦于关键信息。

二、数据汇总与统计对数据进行汇总和统计能够帮助审计人员了解总体情况和趋势。

常见的统计方法包括求和、平均值、计数、最大值、最小值等。

比如,计算某个部门在一定时期内的费用总和,或者统计某类业务的发生次数。

通过这些统计结果,可以与预期或标准进行对比,发现异常情况。

三、数据关联与整合在实际的业务中,数据往往分散在不同的系统或表格中。

通过数据关联和整合,可以将相关的数据集中起来进行分析。

例如,将销售数据与库存数据关联,以了解销售对库存的影响;或者将员工信息与绩效数据整合,分析员工绩效与个人特征之间的关系。

四、趋势分析观察数据随时间的变化趋势,有助于发现潜在的问题或风险。

可以通过折线图、柱状图等图表形式直观地展示数据的趋势。

比如,分析营业收入的月度或年度变化趋势,判断业务的增长或衰退情况;或者观察成本费用的趋势,看是否存在不合理的波动。

五、比较分析将不同的数据集、时间段或业务单元进行比较,能够突出差异和异常。

可以是同一企业不同时期的比较,也可以是不同企业之间的横向比较。

例如,比较两个分公司的销售业绩,找出业绩差异较大的原因;或者对比今年和去年的财务指标,评估企业的发展状况。

六、异常检测通过设定合理的阈值或运用统计模型,识别出数据中的异常值。

这些异常值可能暗示着错误、欺诈或其他需要关注的问题。

例如,在销售数据中,如果某个客户的购买行为与其他客户明显不同,就需要进一步调查其原因。

利用数据分析提高审计效率最佳实践和创新案例

利用数据分析提高审计效率最佳实践和创新案例

利用数据分析提高审计效率最佳实践和创新案例随着社会的进步和科技的发展,数据分析在各行各业中扮演着越来越重要的角色。

审计作为金融和会计领域的一项核心工作,也可以借助数据分析技术来提高工作效率和准确性。

本文将探讨利用数据分析提高审计效率的最佳实践和创新案例。

一、数据分析在审计中的应用数据分析是一种通过整理、识别和分析大量数据来发现模式、关系和洞察力的技术。

对于审计工作而言,数据分析可以帮助审计师更快速地获取信息、发现异常、识别风险,并支持决策和报告编制。

1. 数据可视化工具:数据可视化工具能够将大量的数据以图表、图形等直观的形式呈现出来,使审计师能够更好地理解数据和发现潜在问题。

例如,使用数据可视化工具可以将财务数据用柱状图展示,从而清晰地看到财务指标的变化趋势,快速发现异常情况。

2. 数据挖掘和模式识别:通过数据挖掘技术和模式识别算法,审计师可以在大量数据中发现隐藏的模式和规律。

例如,通过对供应链数据进行挖掘,审计师可以发现供应商之间的关系、交易模式是否正常等,有助于发现潜在的财务风险。

3. 预测分析:预测分析是指通过历史数据和统计方法来预测未来可能发生的情况。

在审计中,预测分析可以帮助审计师预测公司的财务状况、盈利能力等,并及时发现潜在的风险。

例如,通过对销售数据进行预测分析,审计师可以预测公司未来的销售额是否符合预期,提前采取措施进行调整。

二、利用数据分析提高审计效率的最佳实践1. 确定审计目标和范围:在进行数据分析之前,审计师需要明确审计的目标和范围。

明确的审计目标可以指导数据采集和分析的范围,避免对无关数据的浪费,并确保数据分析的有效性和准确性。

2. 数据清洗和整理:在进行数据分析之前,审计师需要对数据进行清洗和整理,去除重复数据、缺失值等,确保数据的准确性和完整性。

同时,审计师还需要对数据进行转换和标准化,以便于后续分析和比较。

3. 选择合适的分析工具和方法:根据审计目标和数据特点,选择合适的数据分析工具和方法。

审计行业的数据分析与方法

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。

会计数据审计分析九大算法实例(最新整理)

会计数据审计分析九大算法实例(最新整理)

/*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 bon a.iperiod=b.iperiod and a.csign=b.csign and a.ino_id=b.ino_idwhere 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,ode,ode_name,a.md,a.mcfrom GL_accvouch a join code b on ode=ode where ode_equal like '%,101%' or ode_equal like '101%'order by a.iperiod,a.csign ,a.ino_id,odeselect 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 ode=odewhere ccode_equal like '%,101%' or ccode_equal like '101%'group by ode,ccode_name/*第二算法赊销算法,借方一个科目,贷方一个科目。

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/*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 bon a.iperiod=b.iperiod and a.csign=b.csign and a.ino_id=b.ino_idwhere 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,ode,ode_name,a.md,a.mcfrom GL_accvouch a join code b on ode=ode where ode_equal like '%,101%' or ode_equal like '101%' order by a.iperiod,a.csign ,a.ino_id,odeselect 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 ode=odewhere ccode_equal like '%,101%' or ccode_equal like '101%'group by 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_accvouchwhere 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 bon a.iperiod=b.iperiod and a.csign=b.csign and a.ino_id=b.ino_idwhere ode='501' and 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select a.* from GL_accvouch a join GL_accvouch bon a.iperiod=b.iperiod and a.csign=b.csign and a.ino_id=b.ino_idwhere ode='501' and ode_equal like '%113%' and b.mc<>0order by a.iperiod,a.csign,a.ino_id--第二种方式三表连接select a.* from GL_accvouch ajoin GL_accvouch b on a.iperiod=b.iperiod and a.csign=b.csign and a.ino_id=b.ino_idjoin GL_accvouch c on c.iperiod=b.iperiod and c.csign=b.csign and c.ino_id=b.ino_idwhere ode like '501%' and ode like '113%' and C.md<>0 and b.mc<>0order by a.iperiod,a.csign,a.ino_id--例:查找各月赊销收入总额select a.iperiod 期间,SUM(a.mc) 收入总额from GL_accvouch ajoin GL_accvouch b on a.iperiod=b.iperiod and a.csign=b.csign and a.ino_id=b.ino_idwhere ode like '501%' and ode like '113%' and b.md<>0 and a.mc<>0group by a.iperiodselect iperiod ,SUM(mc) 收入总额from GL_accvouchwhere ccode ='501' and ccode_equal like '%113%'group by iperiod--例:查找各月现销记录select a.* from GL_accvouch ajoin GL_accvouch b on a.iperiod=b.iperiod and a.csign=b.csign and a.ino_id=b.ino_idwhere ode like '101%' and ode like '501%' and a.md<>0select * from GL_accvouch awhere ode ='101' and ode_equal like '%501%' and md<>0--例:查找各月现销凭证select a.* from GL_accvouch ajoin GL_accvouch b on a.iperiod=b.iperiod and a.csign=b.csign and a.ino_id=b.ino_idjoin GL_accvouch c on c.iperiod=b.iperiod and c.csign=b.csign and c.ino_id=b.ino_idwhere ode like '501%' and (ode like '101%' or ode like '102%') and C.md<>0 and b.mc<>0--例:查找各月现销收入,分析:统计各月通过现结方式的现金收入。

select a.iperiod 期间,SUM(a.md) 收入from GL_accvouch ajoin GL_accvouch b on a.iperiod=b.iperiod and a.csign=b.csign and a.ino_id=b.ino_idwhere (ode like '101%' or ode like '102%') and ode like '501%' and a.md<>0 and b.mc<>0group by a.iperiod--例:计算各月收回的销售欠款(应收账款)累计发生额。

分析:应收账款是113,何谓收回,即113在贷方,借方应为101、102select a.iperiod 期间,ode,sum(a.mc) mc,SUM(a.md) mdfrom GL_accvouch ajoin GL_accvouch b on a.iperiod=b.iperiod and a.csign=b.csign and a.ino_id=b.ino_idwhere (ode like '101%' or ode like '102%') and ode like '113%' and a.md<>0group by a.iperiod,ode--例:计算各月收回的销售欠款(应收账款)凭证。

分解条件:此凭证借方应为现金或银行存款,贷方为113,要查找凭证select a.* from GL_accvouch a join gl_accvouch bon a.iperiod=b.iperiod and a.csign=b.csign and a.ino_id=b.ino_idjoin GL_accvouch c on c.iperiod=b.iperiod and c.csign=b.csign and c.ino_id=b.ino_idwhere (ode like '101%' or ode like '102%') and b.md<>0 and ode like '113%' and c.mc<>0order by a.iperiod,a.csign,a.ino_idselect a.* from GL_accvouch a join GL_accvouch bon a.iperiod=b.iperiod and a.csign=b.csign and a.ino_id=b.ino_idwhere (ode like '101%' or ode like '102%') and b.md<>0and (ode_equal like '113%' or ode_equal like '%,113%')/*第三算法登记一个科目,末登记一个科目的算法。

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