审计数据采集与分析技术概要wxf
合集下载
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
术
• 数据清理、转换、验证、建立中间表 • 数据分析：数据分析技术、SQL、审计软件 • 审计取证
审计数据采集与分析技术概要wxf
一、审前调查及电子数据的 组织、处理和存储
审计数据采集与分析技术概要wxf
审前调查的内容和方法
• 对组织结构调查
– 管理体制
• 在管理集中度高的单位，系统相应是集中式的； • 数据由下级部门录入并上传，下级部门可能了解数据结构，也可
能根本不知道数据结构； • 在上传前可能进行具体的数据处理，也可能不进行任何处理，只
上传原始数据； • 通过对管理体制的调查，可以为以后确定索取哪些技术资料、数
据，以及索取的方式方法等提供依据；
– 部门设置情况 – 部门的具体职能 – 部门内计算机信息系统的情况
• 并非所有的业务都一定运用计算机信息系统 • 选择重点部门进行部门内计算机信息系统情况的调查
——具体应用环境的完整性约束，反映了某一具体应用 所涉及的数据应满足的语义要求
审计数据采集与分析技术概要wxf
“数据文件”的含义
• “数据文件”这个概念具有非常丰富的内涵，它泛 指各种用来存储数据的文件。
– 在数据库技术诞生之前，它指的是存放数据的文件本身。 – 数据库技术诞生后，数据由DBMS管理，数据文件是存放物理数
审计数据采集与分析技术概要wxf
审前调查的内容和方法
• 对计算机信息系统的调查
– 对计算机信息系统概况的调查
• 硬件设备 • 系统软件 • 系统技术文档资料 • 系统的主要功能 • 系统的业务处理流程
– 对数据库及数据的调查
• 数据库相关技术情况
– 系统设计说明书 – 数据库详细设计说明书，基本包含以下内容：
审计数据采集与分析技术概要wxf
自顶向下的结构化分析方法
• 自顶向下的结构化分析方法（Structured Analysis, SA）是需求分析阶段的一种常用方法。 它的核心思想是：自顶向下逐层分解，直到每 一项功能都可以被容易地实现为止。
• SA方法中要用到数据流程图（Data Flow Diagram, DFD）来描述数据的处理过程。数据 流图是从“数据”和“处理”两方面来表达数 据处理过程的一种图形化的表示方法。
审计数据采集与分析技术概要wxf
生命周期法的6个阶段
• 需求分析 • 概念结构设计 • 逻辑结构设计 • 物理数据库设计 • 数据库实施 • 运行维护
审计数据采集与分析技术概要wxf
需求分析
需求分析的重点是获得两方面的需求： （1）信息需求
定义未来信息系统使用的全部信息，了解各项数 据间的本质联系，描述数据的内容和结构以及它 们之间的联系等。 （2）处理需求 定义未来信息系统数据处理的功能及功能与数据 之间的联系。同时考虑性能、安全性和完整性约 束。
审计数据采集与分析技术概要wxf
数据库表结构定义
字段名称 Prj_Code Prj_Name Prj_Attr Audit_Chief Main_Staff Strategy Start_Date Time_Period
字段含义 项目编号 项目名称 项目性质 审计组长 主审 审计方案 进点日期 工作周期
审计数据采集与分析技术概要wxf
E-R模型中的三种联系
• 一对一的联系（1 ：1）
一个班级对应一个班主任
• 一对多的联系（1 ：n）
一个班级可以有多名学生，一个学生只能属于一个班级
• 多对多的联系（m ：n）
一个学生可以学多门课程，一门课程可以有多名学生
审计数据采集与分析技术概要wxf
E-R模型中的三种联系
• 在计算机世界中，使用具体DBMS支持的数据模型（用于机 器世界，有严格的形式化定义） – 关系模型 – 层次模型 – 网状模型
审计数据采集与分析技术概要wxf
数据模型的3个要素
• 数据结构
– 描述模型的静态特征 – 是刻画数据模型最重要的方面
• 数据操作
– 描述模型的动态特性
• 数据检索 • 数据更新（增加、删除、修改）
据库的载体。
• 不同的DBMS存储数据的方式是不同的。
– FoxPro－一个逻辑上的表对应一个“库文件”（.dbf） – Access－所有的数据库对象放在一个数据库文件中（.mdb） – IBM DB2－一张表的数据可能分别放在不同的数据文件中
• 除了DBMS产生和维护的数据文件之外，还有很 多应用程序管理的数据文件，如各种临时文件、 数据交换文件等。
• 方框：表示实体型（Entity），并在框内写上实体 的名称；
• 椭圆：表示实体的属性（Attribute），并用无向边 将实体与其属性连接起来；
• 菱形：表示实体间的联系（Relationship），菱形 内写上联系的名称，用无向边将菱形分别与相关的 实体相连，在无向边的旁边标明联系的类型。若联 系也有属性，则把属性椭圆和联系菱形也用无向边 连接起来。
级别 与其他数据项的逻辑关系：
审计数据采集与分析技术概要wxf
“数据流”举例
数据流“工资结算单”可以描述如下： 数据流编号：Flow001 数据流名称：GZJSD 说明：财务部门计算的工资结算单 数据流来源：财务部门 数据流去向：职工 组成（数据结构）：职工号＋姓名＋性别＋基本工资＋出勤工日
＋缺勤工日＋病假＋事假＋工伤假＋应扣工资＋副食补贴＋物 价补贴＋房租水电＋储蓄＋其他＋实发工资 平均流量：1500/月（单位职工人数） 高峰期流量： 低谷期流量：
示。
– 关系之间的联系则是通过相容（来自同一个域）的属性来表示。
• 关系必须是规范化的关系
– 最基本的要求是每一个分量是一个不可分的数据项，亦即不允许 表中还有表 （满足第一范式，1NF）
• 关系数据库的标准语言SQL是一种非过程化语言，使用方 便
审计数据采集与分析技术概要wxf
关系模型的术语
• 关系
• 总数据流图和具体业务数据流图、软件结构图设计 • 数据库表间关系图 • 表结构描述 • 数据库SQL文件（含表、视图、触发器、存储过程等） – 用户使用手册
• 系统对业务处理的流程
审计数据采集与分析技术概要wxf
审前调查的内容和方法
• 提出数据需求
– 确定所需数据内容 – 确定数据获取的具体方式 – 提出书面数据需求
• 数据表示编码化（各种编码） • 带来系统控制和数据安全性的新问题
（传统的控制点正在发生变化，信息系统的控制与安全 性问题日渐突出）
• 审计线索改变
（修改数据文件可以不留下痕迹，可以利用诸如系统日 志和数据库日志等系统控制手段发现一些线索）
审计数据采集与分析技术概要wxf
如何表示数据
• 数据模型
• 约束条件
– 一组完整性规则的集合
• 实体完整性 • 引用（参照）完整性 • 用户定义的完整性
审计数据采集与分析技术概要wxf
关系模型
• 关系模型是目前最常用的一种数据模型 • 关系数据库采用关系模型作为数据的组织方式 • 关系模型建立在严格的关系代数基础之上 • 关系模型概念单一实体以及实体之间的联系都用关系来表
审计数据采集与分析技术概要wxf
“处理过程”举例
处理过程“登记日记账”可描述如下： 处理过程编号：Proc001 处理过程名称：DJRJZ 输入数据流：记账凭证 输出数据流：现金及银行存款日记账 处理说明：根据收款凭证、付款凭证逐笔顺序登记现金日记
账和银行存款日记账 处理要求：每月处理多次，每次处理时间小于15分钟
审计数据采集与分析技术概要wxf
审计数据采集与分析技术概要wxf
电子数据的组织、处理和存储
审计数据采集与分析技术概要wxf
电子数据处理的特点
• 存储介质改变（纸张→磁性、光电介质） • 基于一定的数据处理平台，有一定的数据模型
（层次、网状和关系模型，利用DBMS存储和管理数据， 会计信息组织与手工系统不同）
审计数据采集与分析技术概要wxf
关系模型的完整性约束条件
• 实体完整性（Entity Integrity）
——关键字属性的组成部分不能为空值
• 参照完整性（Referential Integrity）
——参照表中的外关键字要么取空值，要么取被参照表 中的某一主关键字的值
• 用户定义完整性（User-Defined Integrity ）
– 一张二维表，每一列都不可再分 – 表中的行、列次序并不重要
• 元组
– 二维表中的每一行，相当于一条记录
• 属性
– 二维表中的每一列，属性有名称与类型。 – 属性不可再分，不允许重复
• 主键
– 由表中的属性或属性组组成，用于唯一确定一条记录
•域
– 属性的取值范围
• 关系模式
– 记录结构的描述，对应关系表的表头
审计数据采集与分析技 术概要-wxf
2020/11/17
审计数据采集与分析技术概要wxf
计算机审计的含义
• 一般认为，计算机审计有3层含义：
– 面向数据的审计 – 面向现行信息系统的审计 – 对信息系统生命周期的审计
审计数据采集与分析技术概要wxf
面向数据的计算机审计流程
• 审前调查：电子数据的组织、处理和存储 • 数据采集：审计接口、数据库访问技术、数据采集技
• 由里向外：首先定义最重要的那些核心结构，再逐 渐向外扩充。
• 混合策略：把自顶向下和自底向上结合起来的方法。 它先自顶向下设计一个概念结构的框架。然后以它 为骨架再自底向上设计局部概念结构，并把它们集 成起来。
审计数据采集与分析技术概要wxf
概念结构设计的E-R方法
E-R方法用E-R图来描述现实世界的概念模型。将现 实世界抽象为实体以及实体之间联系。E-R图的元 素包括：
– 数据模型是对现实世界数据特征的抽象 – 它提供模型化数据和信息的工具
审计数据采集与分析技术概要wxf
数据模型的2个层次
• 在信息世界中，使用概念模型（用于信息世界建模，语义表 达能力强） – E-R模型是一种常用的概念模型，它用来描述实体以及 实体之间的联系 – E-R模型的要素
• 实体：客观存在并可以相互区分的事物，用方框表示 • 属性：实体的特征或性质，用椭圆表示 • 联系：实体之间的联系，用菱形表示
审计数据采集与分析技术概要wxf
E-R图
审计数据采集与分析技术概要wxf
用E-R方法进行概念结构设计的简要步骤
• 设计局部E-R模型 • 将局部E-R模型集成为全局E-R模型
审计数据采集与分析技术概要wxf
数据库的规范化设计方法
• 运用软件工程的思想与方法，根据数据库设计的 特点提出了各种设计准则和设计规程；
• 逻辑数据库设计与物理数据库设计是关键与核心； • 对设计质量的控制是以大量的书面文档和数据字
典为基础的； • 目前出现了许多可视化的规范化辅助设计软件； • 还没有支持数据库设计全过程的辅助工具 。
字段类型 字符型
字符型 字符型 字符型 字符型 字符型 日期时间型 数值型
字段属性 关键字 非空 非空 非空 非空 非空 非空 非空
审计数据采集与分析技术概要wxf
概念结构设计的策略
• 自顶向下：首先定义全局概念结构的框架，再做逐 次细化。
• 自底向上：首先定义每一局部应用的概念结构，然 后按一定的规则把它们集成起来，得到全局概念结 构。
审计数据采集与分析技术概要wxf
数据流程图（DFD）
以储户取款业务为例
审计数据采集与分析技术概要wxf
数据字典
• 数据字典（Data Dictionary，DD）是在系统设计过程 中对各类基本要素进行描述的集合。它是描述系统逻辑
模型的重要工具。数据字典的组成部分：
– 数据项 – 数据结构 – 数据流 – 数据存储 – 处理过程
审计数据采集与分析技术概要wxf
关系模型的数据运算
• 传的集合运算
– 并（UNION） – 交（INTERSECTION） – 差（MINUS） – 笛卡儿积
• 专门的关系运算
– 选择（SELECTION） – 投影（PROJECT） – 连接（JOIN）
• 连接的含义：相容属性之间的关系 • 连接的类型（内连接、外连接、自然连接）
• 其中数据项是数据的最小组成单位，若干个数据项可以 组成一个数据结构，数据字典通过对数据项和数据结构 的定义来描述数据流和数据存储的内容。
审计数据采集与分析技术概要wxf
“数据项”举例
销售业务中有很多数据项，其中“科目代码”数据项 可以描述如下：
数据项编号：Item001 数据项名称：KMDM 数据项含义说明：唯一标识每个科目 别名：科目代码 数据类型：字符型 数据长度：9 取值范围：100000000至999999999 取值含义：前3位是一级科目，后面每2位是一个科目
• 数据清理、转换、验证、建立中间表 • 数据分析：数据分析技术、SQL、审计软件 • 审计取证
审计数据采集与分析技术概要wxf
一、审前调查及电子数据的 组织、处理和存储
审计数据采集与分析技术概要wxf
审前调查的内容和方法
• 对组织结构调查
– 管理体制
• 在管理集中度高的单位，系统相应是集中式的； • 数据由下级部门录入并上传，下级部门可能了解数据结构，也可
能根本不知道数据结构； • 在上传前可能进行具体的数据处理，也可能不进行任何处理，只
上传原始数据； • 通过对管理体制的调查，可以为以后确定索取哪些技术资料、数
据，以及索取的方式方法等提供依据；
– 部门设置情况 – 部门的具体职能 – 部门内计算机信息系统的情况
• 并非所有的业务都一定运用计算机信息系统 • 选择重点部门进行部门内计算机信息系统情况的调查
——具体应用环境的完整性约束，反映了某一具体应用 所涉及的数据应满足的语义要求
审计数据采集与分析技术概要wxf
“数据文件”的含义
• “数据文件”这个概念具有非常丰富的内涵，它泛 指各种用来存储数据的文件。
– 在数据库技术诞生之前，它指的是存放数据的文件本身。 – 数据库技术诞生后，数据由DBMS管理，数据文件是存放物理数
审计数据采集与分析技术概要wxf
审前调查的内容和方法
• 对计算机信息系统的调查
– 对计算机信息系统概况的调查
• 硬件设备 • 系统软件 • 系统技术文档资料 • 系统的主要功能 • 系统的业务处理流程
– 对数据库及数据的调查
• 数据库相关技术情况
– 系统设计说明书 – 数据库详细设计说明书，基本包含以下内容：
审计数据采集与分析技术概要wxf
自顶向下的结构化分析方法
• 自顶向下的结构化分析方法（Structured Analysis, SA）是需求分析阶段的一种常用方法。 它的核心思想是：自顶向下逐层分解，直到每 一项功能都可以被容易地实现为止。
• SA方法中要用到数据流程图（Data Flow Diagram, DFD）来描述数据的处理过程。数据 流图是从“数据”和“处理”两方面来表达数 据处理过程的一种图形化的表示方法。
审计数据采集与分析技术概要wxf
生命周期法的6个阶段
• 需求分析 • 概念结构设计 • 逻辑结构设计 • 物理数据库设计 • 数据库实施 • 运行维护
审计数据采集与分析技术概要wxf
需求分析
需求分析的重点是获得两方面的需求： （1）信息需求
定义未来信息系统使用的全部信息，了解各项数 据间的本质联系，描述数据的内容和结构以及它 们之间的联系等。 （2）处理需求 定义未来信息系统数据处理的功能及功能与数据 之间的联系。同时考虑性能、安全性和完整性约 束。
审计数据采集与分析技术概要wxf
数据库表结构定义
字段名称 Prj_Code Prj_Name Prj_Attr Audit_Chief Main_Staff Strategy Start_Date Time_Period
字段含义 项目编号 项目名称 项目性质 审计组长 主审 审计方案 进点日期 工作周期
审计数据采集与分析技术概要wxf
E-R模型中的三种联系
• 一对一的联系（1 ：1）
一个班级对应一个班主任
• 一对多的联系（1 ：n）
一个班级可以有多名学生，一个学生只能属于一个班级
• 多对多的联系（m ：n）
一个学生可以学多门课程，一门课程可以有多名学生
审计数据采集与分析技术概要wxf
E-R模型中的三种联系
• 在计算机世界中，使用具体DBMS支持的数据模型（用于机 器世界，有严格的形式化定义） – 关系模型 – 层次模型 – 网状模型
审计数据采集与分析技术概要wxf
数据模型的3个要素
• 数据结构
– 描述模型的静态特征 – 是刻画数据模型最重要的方面
• 数据操作
– 描述模型的动态特性
• 数据检索 • 数据更新（增加、删除、修改）
据库的载体。
• 不同的DBMS存储数据的方式是不同的。
– FoxPro－一个逻辑上的表对应一个“库文件”（.dbf） – Access－所有的数据库对象放在一个数据库文件中（.mdb） – IBM DB2－一张表的数据可能分别放在不同的数据文件中
• 除了DBMS产生和维护的数据文件之外，还有很 多应用程序管理的数据文件，如各种临时文件、 数据交换文件等。
• 方框：表示实体型（Entity），并在框内写上实体 的名称；
• 椭圆：表示实体的属性（Attribute），并用无向边 将实体与其属性连接起来；
• 菱形：表示实体间的联系（Relationship），菱形 内写上联系的名称，用无向边将菱形分别与相关的 实体相连，在无向边的旁边标明联系的类型。若联 系也有属性，则把属性椭圆和联系菱形也用无向边 连接起来。
级别 与其他数据项的逻辑关系：
审计数据采集与分析技术概要wxf
“数据流”举例
数据流“工资结算单”可以描述如下： 数据流编号：Flow001 数据流名称：GZJSD 说明：财务部门计算的工资结算单 数据流来源：财务部门 数据流去向：职工 组成（数据结构）：职工号＋姓名＋性别＋基本工资＋出勤工日
＋缺勤工日＋病假＋事假＋工伤假＋应扣工资＋副食补贴＋物 价补贴＋房租水电＋储蓄＋其他＋实发工资 平均流量：1500/月（单位职工人数） 高峰期流量： 低谷期流量：
示。
– 关系之间的联系则是通过相容（来自同一个域）的属性来表示。
• 关系必须是规范化的关系
– 最基本的要求是每一个分量是一个不可分的数据项，亦即不允许 表中还有表 （满足第一范式，1NF）
• 关系数据库的标准语言SQL是一种非过程化语言，使用方 便
审计数据采集与分析技术概要wxf
关系模型的术语
• 关系
• 总数据流图和具体业务数据流图、软件结构图设计 • 数据库表间关系图 • 表结构描述 • 数据库SQL文件（含表、视图、触发器、存储过程等） – 用户使用手册
• 系统对业务处理的流程
审计数据采集与分析技术概要wxf
审前调查的内容和方法
• 提出数据需求
– 确定所需数据内容 – 确定数据获取的具体方式 – 提出书面数据需求
• 数据表示编码化（各种编码） • 带来系统控制和数据安全性的新问题
（传统的控制点正在发生变化，信息系统的控制与安全 性问题日渐突出）
• 审计线索改变
（修改数据文件可以不留下痕迹，可以利用诸如系统日 志和数据库日志等系统控制手段发现一些线索）
审计数据采集与分析技术概要wxf
如何表示数据
• 数据模型
• 约束条件
– 一组完整性规则的集合
• 实体完整性 • 引用（参照）完整性 • 用户定义的完整性
审计数据采集与分析技术概要wxf
关系模型
• 关系模型是目前最常用的一种数据模型 • 关系数据库采用关系模型作为数据的组织方式 • 关系模型建立在严格的关系代数基础之上 • 关系模型概念单一实体以及实体之间的联系都用关系来表
审计数据采集与分析技术概要wxf
“处理过程”举例
处理过程“登记日记账”可描述如下： 处理过程编号：Proc001 处理过程名称：DJRJZ 输入数据流：记账凭证 输出数据流：现金及银行存款日记账 处理说明：根据收款凭证、付款凭证逐笔顺序登记现金日记
账和银行存款日记账 处理要求：每月处理多次，每次处理时间小于15分钟
审计数据采集与分析技术概要wxf
审计数据采集与分析技术概要wxf
电子数据的组织、处理和存储
审计数据采集与分析技术概要wxf
电子数据处理的特点
• 存储介质改变（纸张→磁性、光电介质） • 基于一定的数据处理平台，有一定的数据模型
（层次、网状和关系模型，利用DBMS存储和管理数据， 会计信息组织与手工系统不同）
审计数据采集与分析技术概要wxf
关系模型的完整性约束条件
• 实体完整性（Entity Integrity）
——关键字属性的组成部分不能为空值
• 参照完整性（Referential Integrity）
——参照表中的外关键字要么取空值，要么取被参照表 中的某一主关键字的值
• 用户定义完整性（User-Defined Integrity ）
– 一张二维表，每一列都不可再分 – 表中的行、列次序并不重要
• 元组
– 二维表中的每一行，相当于一条记录
• 属性
– 二维表中的每一列，属性有名称与类型。 – 属性不可再分，不允许重复
• 主键
– 由表中的属性或属性组组成，用于唯一确定一条记录
•域
– 属性的取值范围
• 关系模式
– 记录结构的描述，对应关系表的表头
审计数据采集与分析技 术概要-wxf
2020/11/17
审计数据采集与分析技术概要wxf
计算机审计的含义
• 一般认为，计算机审计有3层含义：
– 面向数据的审计 – 面向现行信息系统的审计 – 对信息系统生命周期的审计
审计数据采集与分析技术概要wxf
面向数据的计算机审计流程
• 审前调查：电子数据的组织、处理和存储 • 数据采集：审计接口、数据库访问技术、数据采集技
• 由里向外：首先定义最重要的那些核心结构，再逐 渐向外扩充。
• 混合策略：把自顶向下和自底向上结合起来的方法。 它先自顶向下设计一个概念结构的框架。然后以它 为骨架再自底向上设计局部概念结构，并把它们集 成起来。
审计数据采集与分析技术概要wxf
概念结构设计的E-R方法
E-R方法用E-R图来描述现实世界的概念模型。将现 实世界抽象为实体以及实体之间联系。E-R图的元 素包括：
– 数据模型是对现实世界数据特征的抽象 – 它提供模型化数据和信息的工具
审计数据采集与分析技术概要wxf
数据模型的2个层次
• 在信息世界中，使用概念模型（用于信息世界建模，语义表 达能力强） – E-R模型是一种常用的概念模型，它用来描述实体以及 实体之间的联系 – E-R模型的要素
• 实体：客观存在并可以相互区分的事物，用方框表示 • 属性：实体的特征或性质，用椭圆表示 • 联系：实体之间的联系，用菱形表示
审计数据采集与分析技术概要wxf
E-R图
审计数据采集与分析技术概要wxf
用E-R方法进行概念结构设计的简要步骤
• 设计局部E-R模型 • 将局部E-R模型集成为全局E-R模型
审计数据采集与分析技术概要wxf
数据库的规范化设计方法
• 运用软件工程的思想与方法，根据数据库设计的 特点提出了各种设计准则和设计规程；
• 逻辑数据库设计与物理数据库设计是关键与核心； • 对设计质量的控制是以大量的书面文档和数据字
典为基础的； • 目前出现了许多可视化的规范化辅助设计软件； • 还没有支持数据库设计全过程的辅助工具 。
字段类型 字符型
字符型 字符型 字符型 字符型 字符型 日期时间型 数值型
字段属性 关键字 非空 非空 非空 非空 非空 非空 非空
审计数据采集与分析技术概要wxf
概念结构设计的策略
• 自顶向下：首先定义全局概念结构的框架，再做逐 次细化。
• 自底向上：首先定义每一局部应用的概念结构，然 后按一定的规则把它们集成起来，得到全局概念结 构。
审计数据采集与分析技术概要wxf
数据流程图（DFD）
以储户取款业务为例
审计数据采集与分析技术概要wxf
数据字典
• 数据字典（Data Dictionary，DD）是在系统设计过程 中对各类基本要素进行描述的集合。它是描述系统逻辑
模型的重要工具。数据字典的组成部分：
– 数据项 – 数据结构 – 数据流 – 数据存储 – 处理过程
审计数据采集与分析技术概要wxf
关系模型的数据运算
• 传的集合运算
– 并（UNION） – 交（INTERSECTION） – 差（MINUS） – 笛卡儿积
• 专门的关系运算
– 选择（SELECTION） – 投影（PROJECT） – 连接（JOIN）
• 连接的含义：相容属性之间的关系 • 连接的类型（内连接、外连接、自然连接）
• 其中数据项是数据的最小组成单位，若干个数据项可以 组成一个数据结构，数据字典通过对数据项和数据结构 的定义来描述数据流和数据存储的内容。
审计数据采集与分析技术概要wxf
“数据项”举例
销售业务中有很多数据项，其中“科目代码”数据项 可以描述如下：
数据项编号：Item001 数据项名称：KMDM 数据项含义说明：唯一标识每个科目 别名：科目代码 数据类型：字符型 数据长度：9 取值范围：100000000至999999999 取值含义：前3位是一级科目，后面每2位是一个科目