第4章-审计数据分析课件

配套习题4表达式由哪些元素组成？1、数据域2、操作符3、常数4、函数5、变量北京两个字符在Arbutus中正确的表示方式为？1、“北京”2、‘北京’3、“北京”4、北京日期2015年3月1日在Arbutus中正确的表达方式为？1、“2015年3月1日”2、“2015/03/01”3、`20150301`4、‘20150301’数值在Arbutus中正确的表达方式为？1、2、“”3、‘’4、‘130.23’在Arbutus中将字符转换成数值使用哪个函数？1、VALUE()2、CTOD()3、STRING()4、DATE()在Arbutus中将数值转换成字符使用哪个函数？1、VALUE()2、CTOD()3、STRING()4、DATE()在Arbutus中将字符转换成日期使用哪个函数？1、VALUE()2、CTOD()3、STRING()4、DATE()在Arbutus中将日期转换成字符使用哪个函数？1、VALUE()2、CTOD()3、STRING()4、DATE()在一次薪资审计中，我们拿到了一张公司工资发放的一年的流水表，我们想要知道每个部门各自在这一年中分别一共发放了多少金额的工资，我们可以使用下列哪些命令完成？1、分类（Classify）2、汇总（Summarize）3、分层（Stratify）4、帐龄（Age）5、交叉制表（Crosstab）在使用分层命令时需要分层域的数值范围，我们一般可以通过哪个命令自动获得？1、分类（Classify）2、汇总（Summarize）3、统计（Statistics）4、帐龄（Age）5、交叉制表（Crosstab）Arbutus中的计算域能用来做什么？1、做字词的转换2、对数据表中的相关数值字段做一些逻辑检查3、对代码类信息进行翻译4、创建一个物理字段5、创建一个虚拟字段我们获得了一张当月员工工资发放的流水表，其中包含有员工编号和相应的工资、奖金发放情况，我们使用什么命令可以发现有无员工被多次重复的发放了工资1、联接（Join）2、查找重复（Duplicate）3、分层（Stratify）4、帐龄（Age）5、交叉制表（Crosstab）我们获得了一张上年度公司物料采购清单，我们想要知道在这一年度中，哪些物料被频繁的采购，我们使用什么命令可以发现？1、关联（Relation）2、汇总（Summarize）3、统计（Statistics）4、帐龄（Age）5、交叉制表（Crosstab）我们获得了一张上年度公司物料采购的清单，我们想要知道在这一年中，每个月每种物料的采购总金额，我们可以使用什么命令？1、关联（Relation）2、汇总（Summarize）3、统计（Statistics）4、帐龄（Age）5、交叉制表（Crosstab）我们获得了一张上年度公司物料采购的清单，我们想要知道这一年中，各种物料每次采购金额的分布情况，我们可以使用什么命令？1、联接（Join）2、查找重复（Duplicate）3、分层（Stratify）4、帐龄（Age）5、交叉制表（Crosstab）我们获得了一张公司到目前为止的应付未付的付款清单，我们想要以当前时间为审计时间点，查找逾期三个月以上未付款的的记录，我们可以使用什么命令？1、联接（Join）2、查找重复（Duplicate）3、分层（Stratify）4、帐龄（Age）5、交叉制表（Crosstab）在日常工作中，如果我们要对数据表进行探索式的摸索分析，想要迅速查看满足指定条件的数据记录，我们可以使用什么方法？1、数据过滤（Filter）2、汇总（Summarize）3、统计（Statistics）4、帐龄（Age）5、交叉制表（Crosstab）在日常工作中，如果我们想要把全国的销售数据按区域分割成几个数据表，然后分发给相应区域的销售经理进行相关信息的确认，我们需要使用哪些命令来完成？1、数据过滤（Filter）2、汇总（Summarize）3、提取（Extract）4、导出（Export）5、交叉制表（Crosstab）如果我们在工作中，需要将一些数据分享给其他部门，而这些部门并没有安装有Arbutus，那我们需要使用什么命令来进行分享呢？1、联接（Join）2、导出（Export）3、分层（Stratify）4、帐龄（Age）5、交叉制表（Crosstab）我们有一张预处理过的数据表，其中有若干个计算域虚拟字段，但由于这张数据表，数据量比较大，同时我们想要在后续的分析中尽可能的增加效率，因此我们想要在后续数据表中直接使用实字段，我们需要如何做？1、使用Extract命令以选择记录的方式导出一张新表2、使用Sort命令进行排序后得到一张新表3、使用Extract命令以选择域的方式导出一张新表4、使用Export命令导出新的数据文件5、为这张数据表做索引在我们对数据表进行分析的时候，经常需要对某一字段进行排序，比如我们收到一张供应商供货汇总清单，我们会需要对金额字段进行降序，观察金额排在前面的供应商，我们现在需要选择一种最简单直接的排序方法来进行排序，不产生任何额外的数据文件？1、排序记录（Sort）2、创建索引（Index）3、快速排序（Quick Sort）我们刚刚获得了二月份的销售数据，我们想要将二月份的数据和一月份的合在一起进行分析，我们需要如何操作？1、使用Extract命令并使用Append参数将二月数据累加到一月2、使用Export命令并使用Append参数将二月数据累加到一月3、使用Join命令将一月和二月的数据表联接起来4、使用Relation命令将一月和二月的数据表关联起来我们获得了一张上年度经销商的销售情况表，并且对销售业绩进行了相应的排名，我们挑出了销售情况最好的前十名和最差的十名，但这张信息表中只有经销商的代码，我们想要知道这些经销商的具体信息，该使用什么命令呢？1、联接（Join）2、查找重复（Duplicate）3、分层（Stratify）4、关联（Relation）5、交叉制表（Crosstab）。

审计数据分析在当今数字化时代，数据已成为企业和组织的重要资产。

审计作为一种监督和评估机制，也越来越依赖于数据分析来提高效率、发现问题和提供有价值的见解。

审计数据分析不仅能够帮助审计人员更快速、更准确地完成审计任务，还能为组织的决策提供有力支持。

审计数据分析是指运用各种数据分析技术和方法，对与审计相关的数据进行收集、整理、分析和解释的过程。

这些数据来源广泛，包括财务系统、业务系统、数据库、电子表格等等。

通过对这些数据的深入挖掘和分析，审计人员可以发现潜在的风险、异常情况和违规行为。

那么，审计数据分析到底有哪些重要的作用呢？首先，它能够提高审计效率。

传统的审计方法往往依赖于抽样检查，这不仅费时费力，而且可能会遗漏重要的信息。

而通过数据分析，审计人员可以对大量的数据进行全面审查，快速筛选出关键信息和异常数据，从而大大减少了审计的时间和成本。

其次，增强审计的准确性。

数据分析可以避免人为的疏忽和错误，基于客观的数据得出结论，使审计结果更加可靠。

再者，有助于发现潜在的风险和问题。

数据的关联性和趋势分析能够揭示出隐藏在数据背后的风险模式和异常行为，帮助审计人员提前预警，为组织防范风险提供有力支持。

接下来，让我们看看审计数据分析的一般流程。

第一步是数据收集。

这需要审计人员明确所需的数据范围和来源，并采取适当的方法获取数据。

在收集数据时，要确保数据的完整性和准确性。

第二步是数据清理和预处理。

这一步骤非常关键，因为原始数据往往存在错误、缺失值和不一致等问题。

审计人员需要对数据进行清理、转换和标准化，以便后续的分析。

第三步是数据分析。

在这一阶段，可以运用多种分析方法，如统计分析、数据挖掘、可视化分析等。

通过建立模型、设定指标和阈值，来发现数据中的异常和规律。

第四步是结果解释和报告。

审计人员需要将分析结果进行解释和评估，判断其对审计结论的影响，并以清晰、易懂的方式向相关方报告。

在进行审计数据分析时，还需要注意一些关键的问题。

审计数据分析方法审计数据分析是指通过对企业财务数据和业务数据进行深入挖掘和分析，以发现潜在的风险和问题，并提供有效的解决方案。

在当今信息化时代，数据已经成为企业经营管理的重要资源，而审计数据分析方法的运用，能够为企业提供更加准确、全面的数据支持，为企业的发展提供有力保障。

首先，审计数据分析方法需要建立合理的数据分析框架。

在进行数据分析之前，需要明确数据的来源、类型和质量，建立数据分析的框架和目标。

通过对数据进行分类、筛选和整理，建立起完整的数据分析体系，为后续的数据挖掘和分析奠定基础。

其次，审计数据分析方法需要运用适当的数据挖掘技术。

数据挖掘是指通过对大量数据进行分析和挖掘，发现其中隐藏的模式、规律和关联性。

在审计数据分析中，可以运用聚类分析、关联规则挖掘、异常检测等技术，从海量数据中提取有用信息，揭示数据背后的价值和风险。

另外，审计数据分析方法需要结合专业的审计知识和业务理解。

审计数据分析并不仅仅是对数据的机械分析，更需要审计人员具备丰富的业务经验和专业知识。

只有深入了解企业的经营模式、行业特点和风险点，结合实际业务进行数据分析，才能够更好地发现潜在的问题和风险，并提出切实可行的建议。

最后，审计数据分析方法需要及时有效地呈现分析结果。

通过数据可视化和报告呈现，将数据分析的结果清晰地展现给企业管理层和相关部门，帮助他们更好地理解数据分析的结论和建议，从而及时采取相应的措施，规避风险，优化业务流程，提升经营绩效。

综上所述，审计数据分析方法是一项复杂而又重要的工作。

只有建立合理的数据分析框架，运用适当的数据挖掘技术，结合专业的审计知识和业务理解，及时有效地呈现分析结果，才能够实现对企业数据的深度挖掘和全面分析，为企业的可持续发展提供有力支持。

审计人员需要不断提升自身的数据分析能力和专业素养，不断探索和创新审计数据分析方法，以更好地适应信息化时代的审计需求，为企业的发展保驾护航。