大數據審計方法有哪些內容

Ⅰ 大數據與審計主要學什麼

大數據與審計主要學習內容包括以下幾個方面：
1、大數據基礎理論：包括大數據的特點、採集、存儲、處理和分析等基礎概念。
2、大數據技術：包括分布式計算框架、資料庫技術、數據挖掘和機器學習等絕衡相關技術。
3、審計技能：包括審計流程、審計方法、審計標准和審計證據等相關伏宏孝知識，以及審計工具和技術的應用。
4、數據分析：包括數據清洗、數據預處理、數據可視化、數據挖掘和統計分析等相關知識，以及如何運用這些技術來進行審計。
5、風險管理：包括風險缺稿評估、風險控制和風險監控等知識，以及如何在大數據環境下進行風險管理。
6、信息安全：包括信息安全的重要性、信息安全的威脅、信息安全的防護和信息安全的監督等知識，以及如何在大數據環境下保障信息安全。

Ⅱ 大數據背景下的審計分析方法有哪些

一、「大數據」時代的數據挖掘的應用與方法

數據挖掘是在沒有明確假設的前提下去挖掘信息、發現知識。所以它所得到的信息應具有未知,有效和實用三個特徵。因此數據挖掘技術從一開始就是面向應用的，目前數據挖掘技術在企業市場營銷中得到了比較普遍的應用。它包括：資料庫營銷、客戶群體劃分、背景分析、交叉銷售等市場分析行為，以及客戶流失性分析、客戶信用記分、欺詐發現等。審計部門的數據挖掘以往偏重於對大金額數據的分析，來確實是否存在問題，以及問題在數據中的表現，而隨著績效審計的興起，審計部門也需要通過數據來對被審計單位的各類行為做出審計評價，這些也都需要數據的支撐。

數據挖掘的方法有很多，它們分別從不同的角度對數據進行挖掘。其中絕大部分都可以用於審計工作中。1. 數據概化。資料庫中通常存放著大量的細節數據,
通過數據概化可將大量與任務相關的數據集從較低的概念層抽象到較高的概念層。數據概化可應用於審計數據分析中的描述式挖掘,
審計人員可從不同的粒度和不同的角度描述數據集, 從而了解某類數據的概貌。大量研究證實, 與正常的財務報告相比,
虛假財務報告常具有某種結構上的特徵。審計人員可以採用概念描述技術對存儲在被審計資料庫中的數據實施數據挖掘,
通過使用屬性概化、屬性相關分析等數據概化技術將詳細的財務數據在較高層次上表達出來, 以得到財務報告的一般屬性特徵描述,
從而為審計人員判斷虛假財務報告提供依據。2.統計分析。它是基於模型的方法, 包括回歸分析、因子分析和判別分析等,
用此方法可對數據進行分類和預測。通過分類挖掘對被審計資料庫中的各類數據挖掘出其數據的描述或模型,
或者審計人員通過建立的統計模型對被審計單位的大量財務或業務歷史數據進行預測分析, 根據分析的預測值和審計值進行比較, 都能幫助審計人員從中發現審計疑點,
從而將其列為審計重點。3. 聚類分析。聚類分析是把一組個體按照相似性歸成若干類別, 目的是使得同一類別的個體之間的距離盡可能地小,
而不同類別的個體間的距離盡可能地大, 該方法可為不同的信息用戶提供不同類別的信息集。如審計人員可運用該方法識別密集和稀疏的區域, 從而發現被審計數據的分布模式,
以及數據屬性間的關系, 以進一步確定重點審計領域。企業的財務報表數據會隨著企業經營業務的變化而變化, 一般來說,
真實的財務報表中主要項目的數據變動具有一定的規律性, 如果其變動表現異常, 表明數據中的異常點可能隱藏了重要的信息,
反映了被審計報表項目數據可能存在虛假成分。4. 關聯分析。它通過利用關聯規則可以從操作資料庫的所有細節或事務中抽取頻繁出現的模式,
其目的是挖掘隱藏在數據間的相互關系。利用關聯分析, 審計人員可通過對被審計資料庫中的數據利用關聯規則進行挖掘分析, 找出被審計資料庫中不同數據項之間的聯系,
從而發現存在異常聯系的數據項, 在此基礎上通過進一步分析, 發現審計疑點。

二、應對「大數據」時代，審計分析應做出的調整

從以上分析過程中，我們不難看出「大數據」時代的數據存貯、處理、分析以及挖掘的各個方面雖然與傳統方式相比，在技術層面上有了較大的改變，但是在基本的原理方面並沒有顯著的改變，原有的審計分析模式沒有必要因為「大數據」時代的來臨而急於做出相應的改變。然而「大數據」時代在給審計分析帶來機遇的同時，還是給我們帶給了相當大的沖擊，對此我們有必要引起相當的重視，並在日後的信息化建設過程做出相應的調整。

1、數據的存貯與處理。大數據分析應用需求正在影響著數據存儲基礎設施的發展。隨著結構化數據和非結構化數據量的持續增長，以及分析數據來源的多樣化，此前存儲系統的設計已經無法滿足大數據應用的需要。基於塊和文件的存儲系統的架構設計需要進行調整以適應這些新的要求。審計部門在選擇相應的存貯系統的時候，要對非結構化數據有足夠的重視，做好採集的相關准備。同時隨著採集數據的單位和年份越來越多，數據量必然是會有大規模的增長。即使是海量數據存儲系統也一定要有相應等級的擴展能力。存儲系統的擴展一定要簡便，可以通過增加模塊或磁碟櫃來增加容量，甚至不需要停機。同時，為了提高數據的處理能力，解決I/O的瓶頸問題，可以考慮各種模式的固態存儲設備，小到簡單的在伺服器內部做高速緩存，大到全固態介質可擴展存儲系統通過高性能快閃記憶體存儲都是可以考慮使用的設備。

2、非結構化的數據處理。非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。

3、可視化的分析。數據分析的使用者有數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。

「一個平台、兩個中心」建設，是審計署目前信息化建設的重要內容。通過數據中心的建設，可以在相當程度上解決數據存儲與處理的問題；而數據式審計分析平台，同樣可以在一定程度上實行可視化分析的相當一部分功能，但是對於越來越龐大的非結構化數據的存儲和處理，將會是審計部門接下來所面臨的最大的挑戰。

Ⅲ 大數據在審計中的應用

大數據在審計中的應用如下：

大數據審計離不開政府部門的支持：

1．提供真實完整的數據信息。《國務院關於加強審計工作的意見》中明確要求：「有關部門、金融機構和國有企事業單位應根據審計工作需要，依法向審計機關提供與本單位本系統履行職責相關的電子數據信息和必要的技術文檔。」

2．加強共享規范系統建設。信息技術的發展，促進政府部門間的作業實現跨系統、跨平台、跨數據結構的協同工作開展。政府信息公開和網上政府建設的推進，政務資源交換平台的建設，實現多對多的信息交換與共享，有效推動信息對內共享和對外公開。

Ⅳ 審計的方法有哪些

審計方法包括審查書面資料的方法、證實客觀事物的方法和審計調查方法。

注意問題：

1、應相互聯系地看問題，有系統觀點。

一般而言，對某一個具體的審計項目進行審計時，並非運用某一種方法就能解決問題，往往需要運用多種方法。因而在審計時應結合其他審計項目綜合考慮，將順查法與逆查法、詳查與抽查、查賬與調查、分析推理與核實等方法結合運用，以徹底查清所有問題。

2、要善於抓住本質。

運用某些審計方法，有時看到的往往只是些表面的現象。審計人員要善於通過這些現象，揭示其本質所在，然後有針對性地選用審計方法。如在財務決算審計時，重要內容之一是要檢查盈利情況，若從利潤表看，也許反映的利潤額是相當可觀的，甚至遠遠超過了計劃數或承包數，但僅憑這個就做出該單位的經營情況很好、盈利水平高的結論，可能還過早。

只有核實利潤額確實是真實時，才能做出上述結論。這時就應相應檢查收入的真實性和成本的正確性，這就需要運用分析法、審閱法、核對法，必要時可能還要運用函證法、盤存法等。

3、要堅持密切聯系群眾。

由於廣大職工對被審單位的情況相當熟悉，因此，他們也很有發言權。審計人員依靠自己的力量在極短的時間內熟悉企業的所有情況往往困難較大。若能依靠群眾，則在審計方法的選用上要少走很多彎路。

Ⅳ 大數據在審計中的應用有哪些

大數據在審計中的應用有改進審計模式、跟蹤監察審計狀況和審計經濟責任等。

一、改進現有審計模式，助力審計的全覆蓋

傳統的審計大多是以科室為單位，科室之間的成員缺少溝通和交流，這導致信息流通方面存在向題，參與審計的人員不能充分共享信息，造成信息冗餘或者不足，便得審計工作缺乏效率。

但大數據的發展為審計工作的執行提供了新思路，即在對某―項目進行審計時可以突破部門之間的界限，以項目管理需要配置人員，成立一個審計組。在組內按照職能進行再分組，即領導管理小組、啟扮審計數據分析小組以及核查小組。

Ⅵ 如何利用大數據開展審計工作

利用方法：1、大數據環境下，開展審計工作，需要將各行業各部門的形形沖伍色色的各類數據整合起來，轉換成為審計工作需要的大數據，即建立審計大數據體系。

2、通過構建審計大數據體系，把一個個具體審計項目的信息孤島關聯為有機的、整體的、全面的大數據資源，將一次性使用的「死數據」變成具有長時間生命期的能夠不斷使用的「活數據」。

3、審計所需數據必須是及時的、可追溯的，至少包含審計所涵蓋的時間區攔稿間，同散衡或時進行必要的追溯和延展，才能保障審計事項具備期間完整的信息資料。

4、充分利用數

Ⅶ 大數據在審計中的應用是什麼

大數據在審計中的應用內涵如下：

大數據簡介：

以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特徵的數據集合，最早應用於IT行業，目前正快速發展為對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行採集、存儲和關聯分析，從中發現新知識、創造新價值、提升新能力的新一代信息技術和服務業態。告手

大數據必須採用分布式架構，對海量數據進行分布式數據挖掘，因此必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。

大數據技術的戰略意義在於對龐大的、含有意義的數據進行專業化處理，是實時互動式的查詢效率和分析能力。