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

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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

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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

会计信息化

数据形式。它要收集超过100TB的数据，并且是高速、实时数据流；或者是从小数据开始，但数据每年会增长60%以上。研究机构Gartner给出了这样的定义：大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的信息资产。虽然这3个定义的表述不尽相同，但却直观地将“大数据”与传统数据定义区分开，而且强调了大数据其实不仅仅是“海量数据”，还在于其数据类型的复杂性。一般来说，大数据有四大特征：数据规模大(Volume)，数据种类多(Variety)，数据要求处理速度快(Velocity)，数据价值密度低(Value)，即所谓的“4V”特性。

1.2审计数据分析方法概述

审计人员如何将原生态的数据信息转换成审计证据，这直接影响着审计目标的实现，而这关键之处就是审计人员是否能对被审单位的审计数据进行有效分析。因此,审计的核心方法应该是数据分析方法[2]。

传统环境下，审计人员可以通过检查、观察、询问、函证、重新计算、重新执行、分析程序等分析方法来收集审计证据。在信息时代，计算机辅助审计技术逐渐成为分析审计数据的重要手段，但这主要是针对结构化数据的审计分析。

1.3大数据的发展对审计数据分析工作的影响

1.3.1对开展审计数据分析工作提供了机遇和挑战

大数据是下一个社会阶段的金矿和石油[3]。这对于审计人员既是挑战又是机遇。作为审计的核心方法——

—数据分析，能否有效地从各种超大规模的数据集中提取、挖掘有价值的信息，这将直接关乎审计效率。

1.3.2全数据模式可以增加审计数据分析工作的精准性

在传统审计工作中，由于数据的繁杂，一般采用数据抽样分析。而大数据“样本＝总体”的全数据模式是要分析与审计对象相关的所有数据，使得审计工作可以建立整体到局部的审计思维模式[4]。在全数据模式下开展审计数据分析，一方面规避了抽样风险和从局部推算整体的局限性，从而使得审计数据分析工作结果更加精准；另一方面与传统相比，数据不需要进行预处理，这使其保持了数据的原始特征，从而使得开展数据分析工作能够具有更全面、更接近真实的洞察力。

1.3.3大数据的流处理特征将提高审计数据分析效率

随着数据量从TB向PB甚至向ZB级转变，传统的批量处理方式被流处理方式取代。审计人员通过利用软件和模型更快地捕捉到价值信息，实现实时分析，这将使审计人员能够更及时地发现问题，有效提高审计工作效率。

1.4大数据环境下审计的研究不多

对于大数据领域，国内学者也进行了相关研究。如李国杰[5]介绍了大数据的应用现状，同时也对大数据发展中遇到的问题和挑战提出了战略建议。文献[6-8]主要介绍了大数据的分析和查询技术，阐述了大数据处理的基本框架，并对当前的主流实现平台进行了分析归纳。

2013年审计署对全国社会保障资金进行了统一审计，审计资金范围包括社会保险基金、社会救助资金和社会福利资金三部分，总共12类18项资金，这是审计署对大数据的首次尝试。对于海量的社保数据，审计署首次提出要对社保资金从横向、纵向、多角度、全方位进行趋势分析。我国审计领域对于大数据的研究才刚刚起步，有很多关键问题有待研究。

２大数据环境下的审计技术方法研究

2.1从数据量来看，大数据环境下开展审计数据分析需要建立云计算平台

随着大数据时代的到来，人们的第一观念就是数据量的“大”。传统的数据分析平台已不再能承载海量数据的分析工作，我们如何从大数据中挖掘出“黄金”呢？时下热门的云计算技术给大数据分析带来了福音。在审计中运用云计算技术，可以免去审计人员在审计现场搭建审计数据分析环境的任务，并且可以通过“聚集供应”模式对所有审计软件、相关数据进行整合、集成，从而打破审计数据分析的空间约束，有效克服系统、数据类型和软件间的不兼容，真正实现审计技术的信息化和网络化[9]。由云计算衍生而出的云存储技术，可以为审计人员提供以互联网为基础的在线存储服务。审计人员可以通过购买获得“专用”且容量“无限大”的存储空间和企业级的服务质量，在审计现场随时通过网络访问自己的数据，避免了传统审计工作地点固定的弊端。云计算技术的成熟发展，为在大数据环境下开展审计数据分析工作提供了便利。

2.2从数据结构来看，在大数据环境中开展审计数据分析需要NoSQL技术

审计的数据对象从传统数据向大数据进行转变，多元异构、跨领域的大数据使得审计人员面对的数据分析范围发生了扩增，从原先局限的被审计单位的内部数据信息扩展到与其相关的所有外部数据，如来自互联网运营商、电信运营商、银行、交通枢纽等机构的数据。因此，数据类型也从结构化扩增到半结构化甚至非结构化的形态（图1）。显然传统的审计数据分析方法已经不能满足现代审计的要求，如何更好地从大数据中快捷有效地发掘出价值信息，则是当务之急。

图１数据类型变化

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会计信息化

在审计实务中，一般企事业单位都是将数据存储在传统的关系型数据库系统，与之相配套的结构化查询语言就是关系型数据库语言即SQL。我们对于审计数据的分析，主要基于SQL。那么NoSQL技术简单来说，就是不仅仅基于SQL。在传统的关系型数据库系统中，我们需要先进行逻辑数据库设置，对每个存储变量进行字符长度、类型设置，它的数据模式是静态的。而在大数据环境中，数据模式是动态变化的，传统的数据库技术无法解决。同时，对于数据类型的扩增，像文档、报表、图片、音频、视频等数据类型是无法存储在关系型数据库当中的，而这些都将会成为我们的审计数据，SQL不能完全满足审计工作的需求。而这一问题，已在新社会媒体中提出，Facebook、Twitter，包括国内的人人、微博，都产生了对大数据和NoSQL的需求。Google公司作为全球最大的信息检索公司，已广泛使用NoSQL数据库系统，这为在大数据环境下开展审计数据分析工作提供了借鉴。

2.3从数据处理来看，在大数据环境中审计需要建立分布式处理系统

在大数据时代，数据的时效性增强。如何更加高效地对审计数据进行分析，最快地获取最有价值的审计证据，提高审计效率，这是大数据给审计人员带来的最大挑战。大数据的处理模式有流处理和批处理两种。实时的分析数据一般是采用流处理技术，也可将流处理技术和批处理技术相结合。流处理，顾名思义即源源不断地将原生态数据形成数据流。当新的数据到来即立即处理并返回所需的结果，而批处理采用先存储再处理。将大数据的实时处理运用到审计中，实现了审计的实时监测，减小了舞弊发生的可能性，同时也提高了审计效率。

随着大数据技术的发展，如果要求实时处理大数据，必然要求采用分布式的方式[10]。目前比较有代表性的开源流处理系统主要有：Twitter的Storm、Yahoo的S4以及Linkedin的Kafka等，这也为在大数据环境下开展审计数据分析提供了可能。

2.4从数据分析学来看，在大数据环境下实施审计需要机器学习进行数据分析

大数据分析技术具体是什么呢？迄今为止，还没有权威人士给出明确的答案，但机器学习是目前人们公认的一大重点技术问题。机器学习是从不确定的细节当中找到我们目前不知道的东西。机器学习常用的领域有：语音识别、字符识别（OCR）、文本分类等，这正适用于大数据环境下新的数据类型。在大数据环境下，开展审计数据分析正可以利用机器学习，来解决聚类问题、分类问题、挖掘频繁项集。对于新出现的文本审计数据类型，机器学习可以通过聚类应用将它按特征分组；通过分类问题纠正被错误归属的审计数据信息；频繁项集挖掘则可以用来审计数据中的频繁共现特征，说明它们之间有某种关联，如天气指数与车载运输的正反比关系。尤其是在国家审计中，审计人员可以对其工作领域多年的审计数据进行聚类分析、频繁项集挖掘等，总结群体行为的特点，为宏观政策的制定提供依据或者揭露不易察觉的舞弊，保障国家经济社会健康运行。

2.5从数据使用者来看，在大数据环境中实施审计需要数据可视化

对于传统的结构化数据，可以采用数值、表、各种统计图形显示等形式来表示数据，而大数据处理的非结构化数据，种类繁多，关系复杂，传统的显示方法通常难以表现，大量的数据表、繁乱的关系图加大了审计人员对数据信息读取的难度，甚至可能误导审计人员。数据可视化是利用计算机图形学、图像处理的可视计算技术以及Office办公软件，将数据或数据分析结果转换成图形、图像、表格、文件等形式，用三维形体来表示复杂的信息，并可进行交互处理。相较于传统的数据分析，三维形体是对审计对象的各个侧面进行更多的数据描述，可以实现从整体视角对审计对象进行较为全面立体式多角度、多维度数据分析，这样信息的记录更加全面，使审计人员可更加直观地读出数据表述的问题，弥补现有科学分析方法的不足。

３结语

本文根据大数据的发展和应用现状，针对在我国开展审计数据分析的特点与需求，探讨了在大数据环境下所需审计数据分析的技术要求。目前在审计中，对于大数据的研究仍处于一个非常初步的阶段，我们还有很多问题需要解决，我们应在审计中加大对大数据技术的研发投入，研制出我国可以自主控制的大数据审计产品，提高审计人员的综合素质，加强审计技术应用领域的相关法律法规建设。希望在未来能够利用成熟的大数据技术推进审计信息化的发展。

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技术向如何设计企业级大数据分析平台

技术向：如何设计企业级大数据分析平台？传统企业的OLAP几乎都是基于关系型数据库，在面临“大数据”分析瓶颈，甚至实时数据分析的挑战时，在架构上如何应对？本文试拟出几个大数据OLAP平台的设计要点，意在抛砖引玉。突破设计原则建设企业的大数据管理平台（Big Data Management Platform），第一个面临的挑战来自历史数据结构，以及企业现有的数据库设计人员的观念、原则。数据关系、ACID 在关系数据库几十年的统治时期是久得人心，不少开发人员都有过为文档、图片设计数据表，或将文档、图片序列化为二进制文件存入关系数据库的经历。在BDMP之上，我们需要对多种不同的格式的数据进行混合存储，这就必须意识到曾经的原则已经不再适用——One size dosen’t fit all，新的原则——One size fits a bunch. 以下是我列出的一些NoSQL数据库在设计上的模式：文档数据库：数据结构是类JSON，可以使用嵌入（Embed）或文档引用（Reference）的方式来为两个不同的文档对象建立关系；

列簇数据库：基于查询进行设计，有宽行（Wild Rows）和窄行（Skinny Rows）的设计决策；索引数据库：基于搜索进行设计，在设计时需要考虑对对每个字段内容的处理（Analysis）。搜索和查询的区别在于，对返回内容的排序，搜索引擎侧重于文本分析和关键字权重的处理上，而查询通常只是对数据进行单列或多列排序返回即可。数据存储的二八原则不少企业在解决海量数据存储的问题上，要么是把关系数据库全部往Hadoop上一导入，要么是把以前的非结构化数据如日志、点击流往NoSQL数据库中写入，但最后往往发现前者还是无法解决大数据分析的性能瓶颈，后者也无法回答数据如何发挥业务价值的问题。在数据的价值和使用上，其实也存在着二八原则： 20%的数据发挥着80%的业务价值； 80%的数据请求只针对20%的数据。目前来看，不管是数据存储处理、分析还是挖掘，最完整和成熟的生态圈还是基于关系型数据库，比如报表、联机分析等工具；另外就是数据分析人员更偏重于查询分析语言如SQL、R、Python数据分析包而不是编程语言。企业大数据平台建设的二八原则是，将20%最有价值的数据——以结构化的形式存储在关系型数据库中供业务人员进行查询和分析；而将80%的数据——以非结构化、原始形式存储在相对廉价的Hadoop等平台上，供有一定数据挖掘技术的数据分析师或数据工

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/ac9416009.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/ac9416009.html,ode,https://www.360docs.net/doc/ac9416009.html,ode_name,a.md,a.mc from GL_accvouch a join code b on https://www.360docs.net/doc/ac9416009.html,ode=https://www.360docs.net/doc/ac9416009.html,ode where https://www.360docs.net/doc/ac9416009.html,ode_equal like '%,101%' or https://www.360docs.net/doc/ac9416009.html,ode_equal like '101%' order by a.iperiod,a.csign ,a.ino_id,https://www.360docs.net/doc/ac9416009.html,ode select https://www.360docs.net/doc/ac9416009.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/ac9416009.html,ode=https://www.360docs.net/doc/ac9416009.html,ode where ccode_equal like '%,101%' or ccode_equal like '101%' group by https://www.360docs.net/doc/ac9416009.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/ac9416009.html,ode='501' and https://www.360docs.net/doc/ac9416009.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

大数据分析的六大工具介绍

大数据分析的六大工具介绍 2016年12月一、概述来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

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。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。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讣算任务的，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。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications（高性能计?算与通信）的缩写° 1993年，山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。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U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。

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

全球十大大数据企业有哪些

全球十大大数据企业有哪些？大数据是目前最火热的名词之一，从事大数据分析的朋友都很清楚全世界主要以两大阵营为主：一是以IBM、惠普为代表的数据仓储业务的十大大数据老牌厂商；另一个是以大数据技术、创新力为核心的新兴企业。今天，大圣众包平台带大家了解到底有哪十大大数据企业呢？十大大数据企业 1.IBM 根据Wikibon发布的报告，作为大数据业务营收成绩最好的公司IBM，过去一年从大数据相关产品及服务中获得了13亿美元收益。其具体产品包括服务器与存储硬件、数据库软件、分析应用程序以及相关服务等。 2、惠普惠普早在2012年获得的大数据营收名列第二，总值为6.64亿美元。这家供应商最为知名的方案当数Vertica分析平台。 3、Teradata Teradata凭借自家硬件平台、数据库以及分析软件而声名远播。它同时针对零售及运输行业推出了专门的分析工具。 4、甲骨文尽管在大家眼中，甲骨文一直以其冠绝群雄的数据库产品闻名，但事实上他们也是大数据领域的主要竞逐者之一。其甲骨文大数据设备将英特尔服务器、ClouderaHadoop发行版以及甲骨文的NoSQL数据库结合到了一起。

5、SAP SAP推出了一系列分析工具，但其中知名度最高的当数其HANA内存内数据库。 6、EMC EMC一方面帮助客户保存并分析大数据，另外也充当着大数据分析智囊营销科学实验室的所在地这家实验室专门分析营销类数据。EMC推出的最新爆炸性消息是与VMware及通用电气一道支持Pivotal公司。 7、Amazon Amazon向来以企业云平台闻名于世，但同时也推出过一系列大数据产品，其中包括基于Hadoop的ElasticMapReduce、DynamoDB大数据数据库以及能够与AmazonWebservices顺利协作的Redshift规模化并行数据仓储方案。 8、微软微软的大数据发展战略可谓雄心勃勃，包括与Hortonworks建立合作关系、建立一家大数据新兴企业以及推出基于Hortonworks数据平台的HDInsights工

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。）

大大数据可视化分析资料报告平台介绍

大数据可视化分析平台一、背景与目标基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。

3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。

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。

医疗大数据分析应用平台

医疗大数据分析应用平台产品解决方案（初稿）本应用平台产品的总体方案思路是：基于目前医疗服务机构及相关机构已有的HLI、NHLI、HIS等有关系统形成并积累的医药医疗大数据和信息，采用最新的大数据技术、云计算技术、BI和数据挖掘技术，形成对医疗行业具有新视角、全方位、智能性、预测性、可视性的深层次展示分析效果（Insight），揭示医疗行业整体规律和内在发展趋势，揭示患者个体的独有特质并形成个性医疗，将医疗行业的宏观大势与每个患者的微观个体定性定量描述有机结合，达到支撑和形成医疗行业新应用场景和新服务模式。“医药医疗大数据”是具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产，但需要新计算处理模式。 1.背景介绍根据国际著名分析机构Gartner给出的定义：大数据就是那些具有规模大、速度快、种类多三大特征的数据资产。大数据分析从海量数据中筛选出有用的信息，然后通过各种手段将信息转化为洞察力，从而做出正确决策，并最终推动业务发展。通过一系列分析处理，大数据可以帮助企业制定明智且切实可行的战略，获取前所未有的客户洞察，支持客户购买行为，并构建新的业务模式，进而赢得竞争优势。随着人们的生活水平不断提高，健康也越来越受到家庭的关注。2009 年2 月27 日，我国卫生部公布的第四次国家卫生服务调查结果显示，截止至2008 年，我国居民脑血栓，糖尿病，高血压等慢性病病例数达到2.6亿，占全国总人

数的20%，其中高血压病人对自身疾病的知晓率只有30%，同时这些病人中的治疗率只有25%，控制率仅为6%，糖尿病病人中，能坚持做到规范治疗的也只有33%。由此我们可以看出，建立科学、规范、高质量的慢性病管理策略，实现对人体慢性病的监护具有重大的意义。通过慢性病的早期诊断和监护，不仅能提前预防和控制各种疾病，还能帮助他们合理用药，减少医药开支。另一方面，我国公共医疗卫生资源紧缺，城乡医疗卫生资源的差距比较大，城市人口平均拥有的医疗卫生资源是农村人口的2.5倍以上，比如，占全国总人口近70%的农村拥有全国医疗卫生资源的30%，而占全国总人口30%的城市却占有全国医疗卫生资源的70%，优质的医疗卫生资源集中分布在城市，尤其是大城市。因此，实现城乡之间的医疗卫生资源共享成为丞待解决的重要问题。同时，随着国家积极倡导“3521”医疗系统建设，我国医疗领域信息化程度得到了很大的提高，预计在全国会出现上百个医疗数据中心，每个数据中心都将承载近1000 万人口的医疗数据，数量多、更新快且类型繁杂，使医院数据库的信息容量不断膨胀，这就产生了医疗大数据。医疗大数据通常具有以下特征: (1) 数据巨量化: 区域医疗数据通常是来自于拥有上百万人口和上百家医疗机构的区域，并且数据呈持续增长的趋势。依照医疗行业的相关规定，患者的数据通常至少需要保留50 年。 (2) 服务实时性: 医疗信息服务中会存在大量在线或实时数据分析处理的需求。例如: 临床中的诊断和用药建议、健康指标预警等。 (3) 存储形式多样化: 医疗数据的存储形式多种多样，例如各种结构化数据表、非( 半) 结构化文本文档、医疗影像等。 (4) 高价值性: 医疗数据对国家乃至全球的疾病防控、新药研发和顽疾攻克

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: