大数据审计方法有哪些内容

Ⅰ 大数据与审计主要学什么

大数据与审计主要学习内容包括以下几个方面：
1、大数据基础理论：包括大数据的特点、采集、存储、处理和分析等基础概念。
2、大数据技术：包括分布式计算框架、数据库技术、数据挖掘和机器学习等绝衡相关技术。
3、审计技能：包括审计流程、审计方法、审计标准和审计证据等相关伏宏孝知识，以及审计工具和技术的应用。
4、数据分析：包括数据清洗、数据预处理、数据可视化、数据挖掘和统计分析等相关知识，以及如何运用这些技术来进行审计。
5、风险管理：包括风险缺稿评估、风险控制和风险监控等知识，以及如何在大数据环境下进行风险管理。
6、信息安全：包括信息安全的重要性、信息安全的威胁、信息安全的防护和信息安全的监督等知识，以及如何在大数据环境下保障信息安全。

Ⅱ 大数据背景下的审计分析方法有哪些

一、“大数据”时代的数据挖掘的应用与方法

数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。所以它所得到的信息应具有未知,有效和实用三个特征。因此数据挖掘技术从一开始就是面向应用的，目前数据挖掘技术在企业市场营销中得到了比较普遍的应用。它包括：数据库营销、客户群体划分、背景分析、交叉销售等市场分析行为，以及客户流失性分析、客户信用记分、欺诈发现等。审计部门的数据挖掘以往偏重于对大金额数据的分析，来确实是否存在问题，以及问题在数据中的表现，而随着绩效审计的兴起，审计部门也需要通过数据来对被审计单位的各类行为做出审计评价，这些也都需要数据的支撑。

数据挖掘的方法有很多，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。其中绝大部分都可以用于审计工作中。1. 数据概化。数据库中通常存放着大量的细节数据,
通过数据概化可将大量与任务相关的数据集从较低的概念层抽象到较高的概念层。数据概化可应用于审计数据分析中的描述式挖掘,
审计人员可从不同的粒度和不同的角度描述数据集, 从而了解某类数据的概貌。大量研究证实, 与正常的财务报告相比,
虚假财务报告常具有某种结构上的特征。审计人员可以采用概念描述技术对存储在被审计数据库中的数据实施数据挖掘,
通过使用属性概化、属性相关分析等数据概化技术将详细的财务数据在较高层次上表达出来, 以得到财务报告的一般属性特征描述,
从而为审计人员判断虚假财务报告提供依据。2.统计分析。它是基于模型的方法, 包括回归分析、因子分析和判别分析等,
用此方法可对数据进行分类和预测。通过分类挖掘对被审计数据库中的各类数据挖掘出其数据的描述或模型,
或者审计人员通过建立的统计模型对被审计单位的大量财务或业务历史数据进行预测分析, 根据分析的预测值和审计值进行比较, 都能帮助审计人员从中发现审计疑点,
从而将其列为审计重点。3. 聚类分析。聚类分析是把一组个体按照相似性归成若干类别, 目的是使得同一类别的个体之间的距离尽可能地小,
而不同类别的个体间的距离尽可能地大, 该方法可为不同的信息用户提供不同类别的信息集。如审计人员可运用该方法识别密集和稀疏的区域, 从而发现被审计数据的分布模式,
以及数据属性间的关系, 以进一步确定重点审计领域。企业的财务报表数据会随着企业经营业务的变化而变化, 一般来说,
真实的财务报表中主要项目的数据变动具有一定的规律性, 如果其变动表现异常, 表明数据中的异常点可能隐藏了重要的信息,
反映了被审计报表项目数据可能存在虚假成分。4. 关联分析。它通过利用关联规则可以从操作数据库的所有细节或事务中抽取频繁出现的模式,
其目的是挖掘隐藏在数据间的相互关系。利用关联分析, 审计人员可通过对被审计数据库中的数据利用关联规则进行挖掘分析, 找出被审计数据库中不同数据项之间的联系,
从而发现存在异常联系的数据项, 在此基础上通过进一步分析, 发现审计疑点。

二、应对“大数据”时代，审计分析应做出的调整

从以上分析过程中，我们不难看出“大数据”时代的数据存贮、处理、分析以及挖掘的各个方面虽然与传统方式相比，在技术层面上有了较大的改变，但是在基本的原理方面并没有显着的改变，原有的审计分析模式没有必要因为“大数据”时代的来临而急于做出相应的改变。然而“大数据”时代在给审计分析带来机遇的同时，还是给我们带给了相当大的冲击，对此我们有必要引起相当的重视，并在日后的信息化建设过程做出相应的调整。

1、数据的存贮与处理。大数据分析应用需求正在影响着数据存储基础设施的发展。随着结构化数据和非结构化数据量的持续增长，以及分析数据来源的多样化，此前存储系统的设计已经无法满足大数据应用的需要。基于块和文件的存储系统的架构设计需要进行调整以适应这些新的要求。审计部门在选择相应的存贮系统的时候，要对非结构化数据有足够的重视，做好采集的相关准备。同时随着采集数据的单位和年份越来越多，数据量必然是会有大规模的增长。即使是海量数据存储系统也一定要有相应等级的扩展能力。存储系统的扩展一定要简便，可以通过增加模块或磁盘柜来增加容量，甚至不需要停机。同时，为了提高数据的处理能力，解决I/O的瓶颈问题，可以考虑各种模式的固态存储设备，小到简单的在服务器内部做高速缓存，大到全固态介质可扩展存储系统通过高性能闪存存储都是可以考虑使用的设备。

2、非结构化的数据处理。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

3、可视化的分析。数据分析的使用者有数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

“一个平台、两个中心”建设，是审计署目前信息化建设的重要内容。通过数据中心的建设，可以在相当程度上解决数据存储与处理的问题；而数据式审计分析平台，同样可以在一定程度上实行可视化分析的相当一部分功能，但是对于越来越庞大的非结构化数据的存储和处理，将会是审计部门接下来所面临的最大的挑战。

Ⅲ 大数据在审计中的应用

大数据在审计中的应用如下：

大数据审计离不开政府部门的支持：

1．提供真实完整的数据信息。《国务院关于加强审计工作的意见》中明确要求：“有关部门、金融机构和国有企事业单位应根据审计工作需要，依法向审计机关提供与本单位本系统履行职责相关的电子数据信息和必要的技术文档。”

2．加强共享规范系统建设。信息技术的发展，促进政府部门间的作业实现跨系统、跨平台、跨数据结构的协同工作开展。政府信息公开和网上政府建设的推进，政务资源交换平台的建设，实现多对多的信息交换与共享，有效推动信息对内共享和对外公开。

Ⅳ 审计的方法有哪些

审计方法包括审查书面资料的方法、证实客观事物的方法和审计调查方法。

注意问题：

1、应相互联系地看问题，有系统观点。

一般而言，对某一个具体的审计项目进行审计时，并非运用某一种方法就能解决问题，往往需要运用多种方法。因而在审计时应结合其他审计项目综合考虑，将顺查法与逆查法、详查与抽查、查账与调查、分析推理与核实等方法结合运用，以彻底查清所有问题。

2、要善于抓住本质。

运用某些审计方法，有时看到的往往只是些表面的现象。审计人员要善于通过这些现象，揭示其本质所在，然后有针对性地选用审计方法。如在财务决算审计时，重要内容之一是要检查盈利情况，若从利润表看，也许反映的利润额是相当可观的，甚至远远超过了计划数或承包数，但仅凭这个就做出该单位的经营情况很好、盈利水平高的结论，可能还过早。

只有核实利润额确实是真实时，才能做出上述结论。这时就应相应检查收入的真实性和成本的正确性，这就需要运用分析法、审阅法、核对法，必要时可能还要运用函证法、盘存法等。

3、要坚持密切联系群众。

由于广大职工对被审单位的情况相当熟悉，因此，他们也很有发言权。审计人员依靠自己的力量在极短的时间内熟悉企业的所有情况往往困难较大。若能依靠群众，则在审计方法的选用上要少走很多弯路。

Ⅳ 大数据在审计中的应用有哪些

大数据在审计中的应用有改进审计模式、跟踪监察审计状况和审计经济责任等。

一、改进现有审计模式，助力审计的全覆盖

传统的审计大多是以科室为单位，科室之间的成员缺少沟通和交流，这导致信息流通方面存在向题，参与审计的人员不能充分共享信息，造成信息冗余或者不足，便得审计工作缺乏效率。

但大数据的发展为审计工作的执行提供了新思路，即在对某―项目进行审计时可以突破部门之间的界限，以项目管理需要配置人员，成立一个审计组。在组内按照职能进行再分组，即领导管理小组、启扮审计数据分析小组以及核查小组。

Ⅵ 如何利用大数据开展审计工作

利用方法：1、大数据环境下，开展审计工作，需要将各行业各部门的形形冲伍色色的各类数据整合起来，转换成为审计工作需要的大数据，即建立审计大数据体系。

2、通过构建审计大数据体系，把一个个具体审计项目的信息孤岛关联为有机的、整体的、全面的大数据资源，将一次性使用的“死数据”变成具有长时间生命期的能够不断使用的“活数据”。

3、审计所需数据必须是及时的、可追溯的，至少包含审计所涵盖的时间区拦稿间，同散衡或时进行必要的追溯和延展，才能保障审计事项具备期间完整的信息资料。

4、充分利用数

Ⅶ 大数据在审计中的应用是什么

大数据在审计中的应用内涵如下：

大数据简介：

以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，最早应用于IT行业，目前正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。告手

大数据必须采用分布式架构，对海量数据进行分布式数据挖掘，因此必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

大数据技术的战略意义在于对庞大的、含有意义的数据进行专业化处理，是实时交互式的查询效率和分析能力。