审计大数据培训课件
合集下载
《大数据审计技术》课件——第一章 财政导论
第二节 市场失灵与我国财政转型
一、市场失灵及其表现形式 二、我国财政转型——公共
财政的建立
一、市场失灵及其表现形式
现实的市场经济机制在很多场合不能促使资源 的有效配置，不能实现帕累托最优状态。这种情况 被称之为“市场失灵”。其表现形式（见图1-2）。
图1-2 市场失灵的表现形式
一、市场失灵及其表现形式
1. 通过外部效应知识的学习，国家应当鼓励人 们从事外部经济的行为活动，如为什么国家鼓励社 会各界重视教育事业，对企业赞助教育公益事业在 税收上给予减免等优惠政策。这是因为教育给教育 者（生产者）和受教育者（消费者）带来利益的同 时，给整个社会及其它人也带来好处。如何理解教 育事业的外部经济现象？
第一章 财政导论
一 、财政的概念与特征 二 、市场失灵与我国财政转型 三 、社会公共需要与公共财政职能
（1）识记财政的一般概念和特征； （2）了解市场失灵及其表现形式； （3）理解公共财政和社会公共需要的概念和特征。
（1）知道在市场经济条件下政府公共财政的职能， 并能据此初步评判政府职能转变状况；
（一）公共产品 萨缪尔森把公共产品的概念定义为：“每个人对
这 种产品的消费，都不会导致其他人对消费的减少。” 其 特征（见图1-3）。
图1-3 公共产品特征
共有地的悲剧 加利福尼亚大学生物学家哈丁教授1986年在科学杂 志上曾发表题为《公有地的悲剧》的论文（Science Vol.162 1243〔1968〕）。说的是，在公有的草地上放羊， 放牧人因为增加放养的羊会给他个人带来利益而不断增 加羊的数量，但草地的饲养容量是一定的，当羊的总数 超过整个草地饲养量时，草地最终会荒芜。而之所以出 现这种现象，是因为：对每一个牧羊人来说，增加放养 的羊会给他个人带来利益，而增加羊从而导致过度放牧 的损失，则是由全体放牧人来承担。 这种对公有资源使用“所得归己，所损归公”的状 况，导致了“公有的东西，总不如私有的让人爱惜”的 现象，使对共有资源使用的结局有了悲剧性的一面。同 时也说明在现实生活中，并非所有的公共产品都同时具 有非排他性和非竞争性的特征。
大数据与审计ppt课件
✓MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters ✓分布式并行计算
✓Bigtable:A Distributed Storage System for Structured Data ✓分布式数据库
.
Hadoop的诞生
Hadoop之父Doug Cutting
Doug Cutting 根据Google公开的三篇 论文思想，以JAVA语言，实现了论文 中关于分布式存储、分布式并行计算的 机制，由此开启了大数据应用的新时代
.
大数据核心技术
大数据
分布式存储 HDFS
.
分布式处理 MapReduce
HADOOP的体系结构
Sqoop
（数据库TEL 工具）
Zookeeper
大数据与审计概述 马西涛
.
目录
➢1.信息技术的相关背景知识 ➢2.大数据的由来及技术体系 ➢3.大数据在审计中的应用 ➢4.关于大数据审计的几点建议
.
信息化技术发展的三次变革
信息化变革
发生时间
标志
第一次变革 1980年前后 个人计算机
解决问题
代表企业
数据处理
Intel、AMD、IBM、苹 果、微软、联想、戴尔 、惠普等
所谓大数据，泛指规模达到ＰＢ级，包含结构化、 非结构化以及半结构化数据集合，如文本、图像、 声音、视频等。
.
大数据4V特征
1. 海量（Volume）
数据量巨大
全球在2010 年正式进入ZB 时 代，预计到 2020 年，全球 将总共拥有44ZB 的数据量
3.速度（ Velocity）
数据更新速度快 据统日更新数达5千万次，人人 网的每日访问量达4亿次。
✓Bigtable:A Distributed Storage System for Structured Data ✓分布式数据库
.
Hadoop的诞生
Hadoop之父Doug Cutting
Doug Cutting 根据Google公开的三篇 论文思想，以JAVA语言，实现了论文 中关于分布式存储、分布式并行计算的 机制，由此开启了大数据应用的新时代
.
大数据核心技术
大数据
分布式存储 HDFS
.
分布式处理 MapReduce
HADOOP的体系结构
Sqoop
（数据库TEL 工具）
Zookeeper
大数据与审计概述 马西涛
.
目录
➢1.信息技术的相关背景知识 ➢2.大数据的由来及技术体系 ➢3.大数据在审计中的应用 ➢4.关于大数据审计的几点建议
.
信息化技术发展的三次变革
信息化变革
发生时间
标志
第一次变革 1980年前后 个人计算机
解决问题
代表企业
数据处理
Intel、AMD、IBM、苹 果、微软、联想、戴尔 、惠普等
所谓大数据，泛指规模达到ＰＢ级，包含结构化、 非结构化以及半结构化数据集合，如文本、图像、 声音、视频等。
.
大数据4V特征
1. 海量（Volume）
数据量巨大
全球在2010 年正式进入ZB 时 代，预计到 2020 年，全球 将总共拥有44ZB 的数据量
3.速度（ Velocity）
数据更新速度快 据统日更新数达5千万次，人人 网的每日访问量达4亿次。
银行大数据审计ppt课件
12
二、商业银行的大数据架构体系
（一）数据类型
1.结构化数：传统的关系型数据库中的数据，可用二维表结构来表 示的数据。
2.半结构化数据：有一定的数据结构，但与内容混合一起，如电子 邮件、电子表格、网络新闻等。
3.非结构化数据：各种文档、图片、视频、音频、文本，此类数据 占比为多数。
13
二、商业银行的大数据架构体系
资本充足率
产品定价示例：
在三年之内零售客户 的存款增加了7千万英 镑，三年的平均年增 长率16%
UBS/渣打银行
合规 内部审计
监管合规示例：
UBS银行因交易欺诈 被处以15亿美元罚款， 渣打银行被指控协助 洗钱被罚3.4亿美元。
以此为契机，各自启 动了数据挖掘项目。
• 花旗和汇丰启动较早，主要关注业务发展、客户策略等，规模较大。 • UBS、渣打银行较晚启动，且先期重点侧重于风险合规。
36
四、大数据在内部审计的应用
2.模型体系
【模型体系一】基于数据分析与挖掘的财务管理审计 【模型体系二】基于数据分析与挖掘的负债业务审计 【模型体系三】基于数据分析与挖掘的信贷业务审计
37
四、大数据在内部审计的应用
3.审计案例——数据分析在内部审计咨询活动中的实践
基于数据分析与挖掘的经营效益审计
目录
1
大数据概述
2
商业银行大数据架构体系
3
商业银行大数据应用场景
4
大数据在内部审计的应用
5
大数据应用的体会与分享
2
一、大数据概述
（一）主要特征 1. 大数据六要素
（1）在线
（6）蕴含的商机 和效益
（5）精准分析能力 （4）高速
（2）海量 （3）多样化
二、商业银行的大数据架构体系
（一）数据类型
1.结构化数：传统的关系型数据库中的数据，可用二维表结构来表 示的数据。
2.半结构化数据：有一定的数据结构，但与内容混合一起，如电子 邮件、电子表格、网络新闻等。
3.非结构化数据：各种文档、图片、视频、音频、文本，此类数据 占比为多数。
13
二、商业银行的大数据架构体系
资本充足率
产品定价示例：
在三年之内零售客户 的存款增加了7千万英 镑，三年的平均年增 长率16%
UBS/渣打银行
合规 内部审计
监管合规示例：
UBS银行因交易欺诈 被处以15亿美元罚款， 渣打银行被指控协助 洗钱被罚3.4亿美元。
以此为契机，各自启 动了数据挖掘项目。
• 花旗和汇丰启动较早，主要关注业务发展、客户策略等，规模较大。 • UBS、渣打银行较晚启动，且先期重点侧重于风险合规。
36
四、大数据在内部审计的应用
2.模型体系
【模型体系一】基于数据分析与挖掘的财务管理审计 【模型体系二】基于数据分析与挖掘的负债业务审计 【模型体系三】基于数据分析与挖掘的信贷业务审计
37
四、大数据在内部审计的应用
3.审计案例——数据分析在内部审计咨询活动中的实践
基于数据分析与挖掘的经营效益审计
目录
1
大数据概述
2
商业银行大数据架构体系
3
商业银行大数据应用场景
4
大数据在内部审计的应用
5
大数据应用的体会与分享
2
一、大数据概述
（一）主要特征 1. 大数据六要素
（1）在线
（6）蕴含的商机 和效益
（5）精准分析能力 （4）高速
（2）海量 （3）多样化
高教社2024大数据审计技术教学课件4项目四 审计数据采集与预处理
01 审计数据采集
✓ 任务描述 ✓ 知识准备
✓ 任务实施 ✓ 任务小结
任务描述
审计项目组根据审计项目实施方案梳理出了本次审计需要采集的数据，并将需要采集 的数据按Power BI数据获取方式的不同将其分为以下三类：从文件采集的数据、从数据库 采集的数据、从网页采集的数据。审计人员需完成以下三项数据采集任务。
任务描述
审计项目组已经完成存货审计数据分析工作所需数据的采集工作，但审计人员发现采 集到的数据或多或少存在一些质量问题，经过质量问题识别和归类，发现采集到的数据存 在以下典型数据质量问题：一是数据不完整；二是数据存在错误值；三是同一字段数据不 一致；四是数据存在重复值。数据质量问题将对数据分析结果的准确性造成一定影响，数 据分析结果将进一步影响审计结论的准确性，所以在进行数据分析之前，审计项目组成员 需要完成以下四项数据预处理任务。
具体操作步骤，参照教材，跟着教师操作练习。
（一）删除错误值
可操作性 可操作性是指审计人员在进行审计数据采 集时，需要根据被审计单位的实际情况选 择最合适的审计数据采集方案。根据被审 计单位的具体情况，采取最佳的审计数据 采集方案，以降低审计成本和审计风险。
复杂性 被审计单位信息化程度的差异性造成了审计 人员在审计数据采集过程中不能采用同一种 审计数据采集方法，必须根据被审计单位的 实际情况，选择合适的审计数据采集方法， 从而造成了审计数据采集的复杂性
3
通过ODBC接口采集
指审计人员通过ODBC数据访问接口直接访问被审计单位信息系统中的数据，并把数据转换成
审计所需的格式。
指审计人员首先把被审计单位数据库系统中的数据备份出来（或者让被审计单位把该单位数据库系
4
通过备份／恢复的方 式采集
审计数据分析培训课件(PPT 55页)
6-2
概述----审计数据分析的重要性
审计的过程实质上就是不断收集、鉴定和综合运用审计证据 的过程。要实现审计目标，必须收集和评价审计证据。
审计数据分析的目的是为了通过对采集来的电子数据进行分 析，从而获取审计证据。因此，如何对采集来的数据进行分析是 审计人员面临的重要问题。
6-3
审计证据
审计证据是指审计机关和审计人员获取的用以说明审 计事项真相，形成审计结论基础的证明材料。审计证据有 下列几种：
信息化环境下，审计证据的获取多是通过采用信息技术对 被审计电子数据的分析来完成的，也就是说，通过对被审计数 据的分析，发现可疑数据，并通过对可疑数据的审计判断，最 终获取审计证据。
▪ 直接取证
▪ 延伸取证
6-7
常用审计数据分析方法
▪ 账表分析 ▪ 数据查询 ▪ 审计抽样 ▪ 统计分析 ▪ 数值分析 ▪ 账龄分析
6-21
审计抽样实例：AO中的审计抽样功能
6-22
审计抽样实例：IDE析----原理
在面向数据的计算机辅助审计中，统计分析的目的是 探索被审计数据内在的数量规律性，以发现异常现象，快 速寻找审计突破口。一般来说，常用的统计分析方法包括 一般统计、分层分析和分类分析等，在不同的审计软件中， 统计分析方法的叫法略有不同。
根据决策依据方法的不同，审计抽样可以分为两大类： 统计抽样和非统计抽样。统计抽样是在审计抽样过程中， 应用概率论和数据统计的模型和方法来确定样本量、选择 抽样方法、对样本结果进行评估并推断总体特征的一种审 计抽样方法。非统计抽样也称为判断抽样，由审计人根据 专业判断来确定样本量、选取样本和对样本结果进行评。
6-5
纸质审计证据和电子审计证据的比较
6-6
审计取证
概述----审计数据分析的重要性
审计的过程实质上就是不断收集、鉴定和综合运用审计证据 的过程。要实现审计目标，必须收集和评价审计证据。
审计数据分析的目的是为了通过对采集来的电子数据进行分 析，从而获取审计证据。因此，如何对采集来的数据进行分析是 审计人员面临的重要问题。
6-3
审计证据
审计证据是指审计机关和审计人员获取的用以说明审 计事项真相，形成审计结论基础的证明材料。审计证据有 下列几种：
信息化环境下，审计证据的获取多是通过采用信息技术对 被审计电子数据的分析来完成的，也就是说，通过对被审计数 据的分析，发现可疑数据，并通过对可疑数据的审计判断，最 终获取审计证据。
▪ 直接取证
▪ 延伸取证
6-7
常用审计数据分析方法
▪ 账表分析 ▪ 数据查询 ▪ 审计抽样 ▪ 统计分析 ▪ 数值分析 ▪ 账龄分析
6-21
审计抽样实例：AO中的审计抽样功能
6-22
审计抽样实例：IDE析----原理
在面向数据的计算机辅助审计中，统计分析的目的是 探索被审计数据内在的数量规律性，以发现异常现象，快 速寻找审计突破口。一般来说，常用的统计分析方法包括 一般统计、分层分析和分类分析等，在不同的审计软件中， 统计分析方法的叫法略有不同。
根据决策依据方法的不同，审计抽样可以分为两大类： 统计抽样和非统计抽样。统计抽样是在审计抽样过程中， 应用概率论和数据统计的模型和方法来确定样本量、选择 抽样方法、对样本结果进行评估并推断总体特征的一种审 计抽样方法。非统计抽样也称为判断抽样，由审计人根据 专业判断来确定样本量、选取样本和对样本结果进行评。
6-5
纸质审计证据和电子审计证据的比较
6-6
审计取证
审计大数据培训课件
审计大数据培训课件审计大数据培训课件随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为各行各业的热门话题。
在审计领域，大数据的应用也越来越受到关注。
为了提高审计人员的专业能力和应对未来挑战的能力，审计大数据培训课件应运而生。
一、大数据在审计中的应用审计是一项重要的财务监督活动，通过对财务信息的收集、分析和评估，为企业提供独立的审计意见。
然而，传统的审计方法已经无法满足日益复杂的商业环境和数据规模。
大数据技术的应用可以帮助审计人员更好地处理庞大的数据量，提高工作效率。
首先，大数据可以帮助审计人员更好地进行数据分析。
传统的审计方法主要依赖手工抽样和抽查，效率低下且容易出现遗漏。
而大数据技术可以对整个数据集进行全面分析，发现异常数据和潜在风险，从而提高审计的准确性和可靠性。
其次，大数据可以帮助审计人员进行数据挖掘和模型建立。
通过对大量的数据进行挖掘，可以发现隐藏在数据背后的规律和关联，为审计人员提供更多的审计线索和证据。
同时，利用大数据技术可以建立模型来预测和评估企业的风险，帮助审计人员更好地把握审计重点和方向。
最后，大数据可以帮助审计人员进行数据可视化和报告生成。
审计结果的呈现对于企业管理层和利益相关方非常重要。
通过大数据技术，审计人员可以将复杂的数据转化为直观、易懂的图表和报告，帮助各方更好地理解审计结果和问题。
二、审计大数据培训课件的内容审计大数据培训课件应该包括以下几个方面的内容：1. 大数据基础知识：介绍大数据的定义、特点和应用领域，帮助审计人员了解大数据的基本概念和背景。
2. 大数据技术工具：介绍大数据处理和分析的常用工具和技术，如Hadoop、Spark等，帮助审计人员熟悉和掌握相关工具的使用方法。
3. 数据分析方法：介绍大数据分析的常用方法和技巧，如数据挖掘、机器学习等，帮助审计人员了解如何利用大数据进行数据分析和模型建立。
4. 数据可视化和报告生成：介绍大数据可视化和报告生成的方法和工具，如Tableau、PowerBI等，帮助审计人员将审计结果以直观、易懂的方式呈现给各方。
《大数据审计技术》课件——7-2沃尔评分法
三、营运能力指标 1.总资产周转率 2.存货周转率
四、发展能力指标 1.销售增长率 2.资本增长率 综合得分
云南白药沃尔评分
权重 a 23 3 20 40 38 2 29 4 25 8 4 4
100
标准值 b
10.00% 10.00%
60.00% 3.50
0.50 3.10
5.38% 10.51%
实际值 c
24.58% 17.09%
30.88% 66.82
1.29 2.70
18.97% 25.10%
指数 d=c÷b
2.46 1.71
0.51 19.09
2.58 0.87
3.53 2.39
实际得分 e=a×d
7.38 34.20
19.38 38.18
10.32 21.75
14.12 9.56 154.89
1200
15
30
10
20
10
20
最高 评分
最低 评分
每分比 率的差
30
10
1
30
10
1.6
15
5
0.8
12
4
15
12
4
75
12
4
150
12
4
100
9
3
5
9
3
3.3
9
3
3.3
150
50
综合评分法
每分比率的差
行业最高比率 标准比率 最高评分 标准评分
将结果与100进行比较、评价。
三、企业绩效评价体系
（二）沃尔比重评分法的运用
选择的评价指标
一、盈利能力指标 1.净资产收益率 2.总资产收益率
四、发展能力指标 1.销售增长率 2.资本增长率 综合得分
云南白药沃尔评分
权重 a 23 3 20 40 38 2 29 4 25 8 4 4
100
标准值 b
10.00% 10.00%
60.00% 3.50
0.50 3.10
5.38% 10.51%
实际值 c
24.58% 17.09%
30.88% 66.82
1.29 2.70
18.97% 25.10%
指数 d=c÷b
2.46 1.71
0.51 19.09
2.58 0.87
3.53 2.39
实际得分 e=a×d
7.38 34.20
19.38 38.18
10.32 21.75
14.12 9.56 154.89
1200
15
30
10
20
10
20
最高 评分
最低 评分
每分比 率的差
30
10
1
30
10
1.6
15
5
0.8
12
4
15
12
4
75
12
4
150
12
4
100
9
3
5
9
3
3.3
9
3
3.3
150
50
综合评分法
每分比率的差
行业最高比率 标准比率 最高评分 标准评分
将结果与100进行比较、评价。
三、企业绩效评价体系
（二）沃尔比重评分法的运用
选择的评价指标
一、盈利能力指标 1.净资产收益率 2.总资产收益率
大数据与审计ppt课件(2024)
NoSQL数据库
如HBase、Cassandra等，用 于存储和查询非结构化或半结 构化数据。
数据流处理
如Storm、Samza等，用于实 时处理大数据流。
5
大数据应用领域
医疗行业
用于疾病预测、个 性化医疗、医疗资 源管理等。
电商行业
用于用户行为分析 、商品推荐、营销 策略等。
2024/1/28
金融行业
数据加密与脱敏技术
采用先进的数据加密和脱敏技术，确保数据安全与隐私保护。
2024/1/28
20
跨领域合作与沟通障碍
领域知识差异
大数据涉及多个领域，审计人员需要具备跨领域知识 背景。
沟通协作难题
不同领域人员沟通协作存在障碍，需要加强团队建设 与培训。
引入专业人才
积极引入具备大数据和审计专业背景的人才，提升团 队整体实力。
学员C
通过学习，我不仅了解了大数据审计的基本概念和技术，还学会了如何运用这些技术进行实际的审计工作， 收获颇丰。
25
未来发展趋势预测
大数据审计技术将更加成熟
随着大数据技术的不断发展和完善，未来大数据审计技术将更加成熟，能够更高效地处
理和分析海量数据。
大数据审计应用范围将进一步扩大
目前大数据审计主要应用于财务报表审计、内部控制审计等方面，未来其应用范围将进 一步扩大至企业战略审计、风险管理等领域。
特点
大数据具有5V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密 度）、Veracity（真实性）。
2024/1/28
4
大数据技术架构
分布式文件系统
如Hadoop的HDFS，用于存储 海量数据。
大数据与审计ppt课件
➢ 2、建立数据分析指引
.
15
大数据审计的标准表
➢ 1、标准表含义： ➢ 就是按一定规则对被审计单位数据整理后的具有一定规则的
数据表
➢ 2、如何建立标准表： ➢ 1）部分市局已经统一建立(如财政） ➢ 2）个别可以交给专业人员建立，或者直接使用
.
16
大数据审计的数据分析指引
➢ 1、数据分析指引的含义： ➢ 就是审计项目中所有问题形成的清单
大数据的定义
定义 大数据是指无法在一定时间内用常规软件
工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据 集合。
——维基百科
大数据是指无法在一定时间范围内用常 规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集 . 合，是需要新处理模式才能具有更强的决策8
google的三大论文（三驾马车）
Google公开的三篇论文（2003,2004,2006） ✓The Google File System ✓分布式文件存储系统
所谓大数据，泛指规模达到ＰＢ级，包含结构化、 非结构化以及半结构化数据集合，如文本、图像、 声音、视频等。
.
大数据4V特征
1. 海量（Volume）
数据量巨大
全球在2010 年正式进入ZB 时 代，预计到 2020 年，全球 将总共拥有44ZB 的数据量
3.速度（ Velocity）
数据更新速度快 据统日更新数达5千万次，人人 网的每日访问量达4亿次。
.
18
如何开展大数据审计
➢ 1、转变思路： ➢ 必须彻底改变传统的思维模式，真正树立数据先行的理念，
从原来的经验到账本，变为经验到语句。
➢ 2、树立信心： ➢ 大数据审计针对的是常规数据，采用的常规方法。
➢ 3、学点知识： ➢ 目前只需要掌握SQL查询语言就可以
.
15
大数据审计的标准表
➢ 1、标准表含义： ➢ 就是按一定规则对被审计单位数据整理后的具有一定规则的
数据表
➢ 2、如何建立标准表： ➢ 1）部分市局已经统一建立(如财政） ➢ 2）个别可以交给专业人员建立，或者直接使用
.
16
大数据审计的数据分析指引
➢ 1、数据分析指引的含义： ➢ 就是审计项目中所有问题形成的清单
大数据的定义
定义 大数据是指无法在一定时间内用常规软件
工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据 集合。
——维基百科
大数据是指无法在一定时间范围内用常 规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集 . 合，是需要新处理模式才能具有更强的决策8
google的三大论文（三驾马车）
Google公开的三篇论文（2003,2004,2006） ✓The Google File System ✓分布式文件存储系统
所谓大数据，泛指规模达到ＰＢ级，包含结构化、 非结构化以及半结构化数据集合，如文本、图像、 声音、视频等。
.
大数据4V特征
1. 海量（Volume）
数据量巨大
全球在2010 年正式进入ZB 时 代，预计到 2020 年，全球 将总共拥有44ZB 的数据量
3.速度（ Velocity）
数据更新速度快 据统日更新数达5千万次，人人 网的每日访问量达4亿次。
.
18
如何开展大数据审计
➢ 1、转变思路： ➢ 必须彻底改变传统的思维模式，真正树立数据先行的理念，
从原来的经验到账本，变为经验到语句。
➢ 2、树立信心： ➢ 大数据审计针对的是常规数据，采用的常规方法。
➢ 3、学点知识： ➢ 目前只需要掌握SQL查询语言就可以
《大数据审计技术》课件——1-3会计报表分析程序与方法
任务三
财务分析程序与方法
一、财务分析程序
（一）
（二）
（三）
（四）
（五）
（六）
确定
分析
目标
制定
分析
方案
收集与
整理财
务信息
确立
分析
标准
分析
现状
分析
反馈
2
一、财务分析程序
（五）分析现状
1、尽可能地收集所需资料，掌握真实情况
2、指标对比，综合判断
3、点面结合，抓住重点
4、定性分析和定量分析相结合
5、静态与动态相结合
（七）综合分析法
杜邦分析法、沃尔评分法、帕利普财务分析体系
二、财务分析方法
（五）因素分析法
1、连环替代法
所谓连环替代法是指通过顺次、逐个替代影响因素，计算
各因素变动对指标变动影响程度的一种因素分析方法。
二、财务分析方法
（1）连环替代法的计算步骤
确定指标与其各组成因素之间的关系
确定指标与其各组成因素之间的关系，通常是用指标分解法，即
34.28%
100%
资产总计
期初结构百分比 变动情况（5）
（4）=（2）/期 =（3）-（4）
初总资产
44.65%
100%
-10.37%
-
二、财务分析方法
（二）水平分析法
又称横向结构分析法。
水平分析法是反映报告期财务信息与企业前期或
历史某一时期财务状况的信息进行比对，研究企业各
项经营业绩或财务状况的发展变动情况的一种会计报
将分析指标在计算公式的基础上进行分解或扩展，从而建立各影响
因素与分析指标之间的关系式。
P＝A×B×C
财务分析程序与方法
一、财务分析程序
（一）
（二）
（三）
（四）
（五）
（六）
确定
分析
目标
制定
分析
方案
收集与
整理财
务信息
确立
分析
标准
分析
现状
分析
反馈
2
一、财务分析程序
（五）分析现状
1、尽可能地收集所需资料，掌握真实情况
2、指标对比，综合判断
3、点面结合，抓住重点
4、定性分析和定量分析相结合
5、静态与动态相结合
（七）综合分析法
杜邦分析法、沃尔评分法、帕利普财务分析体系
二、财务分析方法
（五）因素分析法
1、连环替代法
所谓连环替代法是指通过顺次、逐个替代影响因素，计算
各因素变动对指标变动影响程度的一种因素分析方法。
二、财务分析方法
（1）连环替代法的计算步骤
确定指标与其各组成因素之间的关系
确定指标与其各组成因素之间的关系，通常是用指标分解法，即
34.28%
100%
资产总计
期初结构百分比 变动情况（5）
（4）=（2）/期 =（3）-（4）
初总资产
44.65%
100%
-10.37%
-
二、财务分析方法
（二）水平分析法
又称横向结构分析法。
水平分析法是反映报告期财务信息与企业前期或
历史某一时期财务状况的信息进行比对，研究企业各
项经营业绩或财务状况的发展变动情况的一种会计报
将分析指标在计算公式的基础上进行分解或扩展，从而建立各影响
因素与分析指标之间的关系式。
P＝A×B×C
2024年度数据库审计ppt课件
04
考虑数据库的类型、规模和使用场景等因 素。
7
适用范围及对象
适用范围
适用于所有涉及敏感数据和重 要业务的数据库系统。
2024/3/24
数据库管理员
监控其权限使用情况和操作行 为。
应用程序
监控其通过数据库接口进行的 所有操作。
最终用户
监控其直接或通过应用程序对 数据库进行的操作。
8
02
CATALOGUE
开发针对不同数据库 平台的适配器，实现 数据格式和类型的转 换。
19
大数据量处理问题及解决方案
解决方案
利用大数据处理技术，如Spark、 Flink等，对审计数据进行实时或 离线分析。
问题描述：数据库审计系统需要 处理大量的审计数据，包括用户 操作记录、系统日志等，对存储 和处理能力提出较高要求。
机遇
云计算提供了强大的计算能力和存储空间，可以处理和分析大量数据，为数据 库审计提供更全面、深入的分析结果；此外，云计算的弹性扩展特性也使得审 计系统能够应对突发的高负载。
2024/3/24
27
大数据时代下的数据库审计创新方向
数据挖掘与分析
利用大数据技术对海量数据进行挖掘和分析，发现潜在的威胁和 异常行为。
其他日志信息进行综合研判。
审计目标
通过数据库审计追踪泄露源头，查明 原因和责任。
审计结果
成功定位泄露源头为内部人员违规操 作，为事件处置和责任追究提供了有 力依据。
25
06
CATALOGUE
数据库审计未来发展趋势及挑 战
2024/3/24
26
云计算环境下数据库审计挑战与机遇
挑战
云计算环境下，数据存储在远程服务器上，数据访问和控制变得更加复杂，增 加了审计难度；同时，云服务提供商的透明度和可信度也是一大挑战。
《大数据审计技术》课件——6-1财务分析评价基准
历史 标准
缺点
（1）往往比较保守。 （2）适用范围较窄。
10
中华工商上市公.流动比率 2.速动比率 3.经营现金流比率 4.存货周转率 5.应收账款周转率 6.总资产周转率 7.资产负债率% 8.已获利息倍数 9.毛利率% 10.净利率% 11.总资产报酬率% 12.净资产收益率% 13.投入资本回报率% 14.营业收入现金含量比 15.营业收入增长率% 16.净资产收益率增长率%
分子 分母
资产负债表 存量
利 润 表 流量
注意：采用资产负债表期初、期末余额的平均值作为某一比 率的分母，可以更好地反映公司的整体情况。
5
任务一 财务分析评价基准
“小马过河”
财务分析标准
历史标准 行业标准 经验标准 目标标准
一、历史标准
历史标准： 以企业过去某一时间的实际业绩为标准。 如：历史平均值、历史同期实际值、历史最佳值等 实践中，以企业上年实际业绩作为标准的方式被普遍运用。
综合
1农林牧渔（共计63家） 2采掘（共计54家）
均值 （70%）
中位数 均值（70%） 中位数
均值 （70%）
中位数
1.70 1.17 0.03 2.15 5.28 0.29 46.94 4.46 23.43 6.53 2.58 3.38 2.20 2.42 8.45 -5.13
1.54 1.02 0.02 1.86 3.71 0.27 47.16 3.39 22.01 5.64 2.48 3.24 2.00 2.62 7.75 -3.43
2015/12/31
-6.73 20.93 46.4 16.69
2014/12/31
18.71 67.51 3.38 -17.26
《大数据审计技术》课件——1-2财务分析信息搜集
1、按会计报表反映的经济内容来分： 资产负债表、利润表、现金流量表、
所有者权益变动表
13
三、财务信息的内容
（一）会计报表
2、按会计报表的使用对象来分： 对外会计报表、对内会会计报表
3、按会计报表的编制范围来分： 个别会计报表、合并会计报表
15
三、财务信息的内容
任务二 财务分析信息搜集
一、财务分析信息的含义及重要性
（一）财务分析信息的含义
财务分析信息是财务分析的基础和不可分割的组成部分。 它对于保证财务分析工作的顺利进行、提高财务分析的 质量与效果有者重要的作用。
2
一、财务分析信息的含义及重要性
（二）财务分析信息的作用
• 财务分析信息是财务分析的根本依据。 • 搜集和整理财务分析信息是财务分析的重要步骤和方法之一。 • 财务分析信息的数量和质量，决定着财务分析的质量与效果。
• 标准信息是指用于作为评价标准而 搜集和整理的信息。
8
二、财务分析信息的分类
（四）根据是否由会计系统提供来分： 会计信息、非会计信息
1、会计信息 （1）外部报送信息 （2）内部报送信息
9
单选题 1分
下列报表中，不属于企业对外报告的会计报表的是（ ）。
A 资产负债表 B 利润表 C 现金流量表 D 销售日报表
5
二、财务分析信息的分类
（二）根据信息取得的时间来分： 定期信息、不定期信息
1、定期信息（企业经常性需要，可定期取得的信息） （1）会计信息 （2）统计信息：如统计月报、季报、年报信息 （3）综合经济部门信息 （4）中介机构信息
6
二、财务分析信息的分类
（二）根据信息取得的时间来分： 定期信息、不定期信息
提交
所有者权益变动表
13
三、财务信息的内容
（一）会计报表
2、按会计报表的使用对象来分： 对外会计报表、对内会会计报表
3、按会计报表的编制范围来分： 个别会计报表、合并会计报表
15
三、财务信息的内容
任务二 财务分析信息搜集
一、财务分析信息的含义及重要性
（一）财务分析信息的含义
财务分析信息是财务分析的基础和不可分割的组成部分。 它对于保证财务分析工作的顺利进行、提高财务分析的 质量与效果有者重要的作用。
2
一、财务分析信息的含义及重要性
（二）财务分析信息的作用
• 财务分析信息是财务分析的根本依据。 • 搜集和整理财务分析信息是财务分析的重要步骤和方法之一。 • 财务分析信息的数量和质量，决定着财务分析的质量与效果。
• 标准信息是指用于作为评价标准而 搜集和整理的信息。
8
二、财务分析信息的分类
（四）根据是否由会计系统提供来分： 会计信息、非会计信息
1、会计信息 （1）外部报送信息 （2）内部报送信息
9
单选题 1分
下列报表中，不属于企业对外报告的会计报表的是（ ）。
A 资产负债表 B 利润表 C 现金流量表 D 销售日报表
5
二、财务分析信息的分类
（二）根据信息取得的时间来分： 定期信息、不定期信息
1、定期信息（企业经常性需要，可定期取得的信息） （1）会计信息 （2）统计信息：如统计月报、季报、年报信息 （3）综合经济部门信息 （4）中介机构信息
6
二、财务分析信息的分类
（二）根据信息取得的时间来分： 定期信息、不定期信息
提交
高教社2024大数据审计技术教学课件6项目六 编制审计底稿和审计报告
01 编制审计工作底稿
✓ 任务描述 ✓ 知识准备
✓ 任务实施 ✓ 任务小结
任务描述
根 据 项目五任务二中已经完成 的 任务 的 存货的可视化分析结果完成相关的审计工作底 稿，并出具适当的审计报告。
子任务一 存货规模分析工作底稿编制。通过存货规模的可视化分析,根据存货规模分 析、存货规模与销售收入匹配度分析、存货周转情况分析等相关数据资料，完成存货规模 分析工作底稿的编制。
知识准备
一、审计工作底稿概述及基本要素
（一）审计工作底稿的概述 审计工作底稿是指审计师对制定的审计计划、实施的审计程序、获取的相关审计证据， 以及得出的审计结论作出的记录。 （二）审计工作底稿的基本要素 审计工作底稿的基本要素主要包括以下内容：（1）被审计单位名称；（2）审计项目 名称；（3）审计项目时点或者日期；（4）审计过程记录；（5）审计结论；（6）审计 标识及说明；（7）索引号；（8）编制者姓名及编制日期；（9）复核者姓名及复核日期； （10）其他应说明事项。
任务实施
子任务二 存货结构分析工作底稿的编制
步骤一：填写存货结构分析工作底稿基础信息。
任务实施
子任务二 存货结构分析工作底稿的编制
步骤二：填写各年度平均存货 金额占比，根据可视化分析结 果，判断各类型商品库存结构 占比是否发生重大变化，形成 相应的审计结论
任务实施
子任务二 存货结构分析工作底稿的编制
知识准备
四、Power BI的功能
8
注册会计师的签 名及盖章
注册会计师的签名及盖章。
9
会计师事务所名 称、地址及盖章
会计师事务所名称、地址及盖章
10
报告日期
为审计工作结束、出具审计报告的时间。
- 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)。
审计大数据培训课件
审计大数据培训课件：解析现代审计的数字化转型
随着信息技术的快速发展和应用，大数据已经成为推动各行各业转型升级的重
要驱动力之一。
在审计领域，大数据的应用也逐渐成为现代审计的重要组成部分。
审计大数据培训课件的设计与开展，旨在帮助审计人员了解大数据技术的
基本概念和应用方法，提升他们在数字化时代的审计能力。
一、审计大数据的背景与意义
传统审计主要依赖手工抽样和抽查的方式，但这种方法在面对大规模数据时显
得力不从心。
而大数据技术的出现，为审计工作提供了全新的解决方案。
通过
对大规模数据的采集、整理和分析，审计人员可以快速准确地发现异常和风险，提高审计效率和准确性。
二、审计大数据培训课件的内容
1. 大数据技术基础知识：介绍大数据的基本概念、特点和技术架构，帮助审计
人员了解大数据的基本原理和应用场景。
2. 大数据采集与整理：讲解大数据采集的方法和工具，以及数据清洗和整理的
技术和方法，帮助审计人员获取高质量的数据。
3. 大数据分析与挖掘：介绍大数据分析的基本方法和技术，包括数据挖掘、机
器学习和人工智能等，帮助审计人员发现潜在的异常和风险。
4. 大数据可视化与报告：讲解大数据可视化的原理和方法，以及如何通过可视
化手段将分析结果直观地展现给相关人员，提高审计报告的可读性和说服力。
三、审计大数据培训的意义与价值
1. 提升审计效率：大数据技术的应用可以帮助审计人员快速准确地发现异常和
风险，提高审计效率，节省时间和人力成本。
2. 提高审计准确性：大数据分析可以更全面地了解被审计对象的情况，减少主观判断的干扰，提高审计准确性和可靠性。
3. 拓宽审计视野：通过大数据的分析和挖掘，审计人员可以发现隐藏在海量数据中的规律和趋势，帮助企业更好地了解市场和业务动向，提供更全面的决策支持。
四、未来审计大数据培训的发展趋势
1. 深入挖掘大数据的潜力：随着大数据技术的不断发展，审计人员将有更多的机会利用大数据挖掘技术，发现更多的异常和风险。
2. 强化数据隐私保护：随着大数据应用范围的扩大，数据隐私保护将成为一个重要的问题。
未来的培训课件应该加强对数据隐私保护的教育和培训。
3. 加强跨学科的合作：审计大数据培训需要跨学科的综合能力，包括审计、统计学、计算机科学等。
未来的培训课件应该加强跨学科的合作，提供更全面的培训内容。
总之，审计大数据培训课件的设计与开展，对于提升审计人员的数字化能力和专业素养具有重要意义。
通过培训，审计人员可以更好地掌握大数据技术的基本原理和应用方法，提高审计效率和准确性，为企业提供更全面的决策支持。
同时，未来的培训课件还应该跟进大数据技术的发展趋势，加强对数据隐私保护等方面的培训，以适应数字化时代审计工作的需求。