数据分析在数据式审计中的常见方法.docx

简介：
本文档探讨了数据分析技术如何应用于现代审计实践，特别关注于介绍几种常用的数据分析方法及其在提升审计效率和效果方面的作用。 数据式审计常用的数据分析方法分为三个层次：基于审计专家经验和常规技术的查询型分析；通过反复检索验证假设的验证型分析；以及利用数据挖掘发现潜在模式、趋势的行为预测性分析，后者是智能审计的核心。 一、基于现有知识的数据分析方法 （一）合规性检查。使用会计核算部分来确保账证相符、账账相符和表表一致等，并识别异常账户对应关系及非正常挂账或调账情况。 （二）趋势分析。通过比较不同时间段的财务数据，审计人员可以发现业务发展的模式或者异常变动。 （三）结构化分析。该方法计算各组成项目占整体的比例来揭示总体构成和相对重要性，并结合时间序列的趋势变化进行深入理解。 （四）比率分析。利用两个相关经济指标之间的比例关系，通过简单的除法运算帮助审计人员做出判断，适用于不同环境下的客户比较。 （五）经验法则应用。根据长期积累的经验识别特定问题的特征并转化为数据查询条件以发现可疑信息，并进一步确认其真实性或虚假性。 （六）多维数据分析。联机分析处理 (OLAP) 工具提供快速、一致且交互式的存取方式，使用户能够从多个角度深入理解企业特有的复杂信息结构；这些工具通常与基于详细数据子集的数据仓库结合使用以支持决策过程中的高级查询和报告需求。 以上方法为审计人员提供了强大的数据分析能力，帮助他们更全面地了解被审单位的财务状况及经营成果。