基于数据挖掘的审计数据分析
数据式审计常用的数据分析方法
数据式审计常用的数据分析方法数据分析是在数据式审计中广泛使用的一种技术，它通过对大量的数据进行收集、整理和分析，从中提取出有价值的信息和洞察力，帮助审计师更好地了解被审计主体的经营情况和财务状况。
本文将介绍几种常用的数据分析方法，以帮助审计师更加高效地进行数据式审计。
1. 趋势分析趋势分析是一种基于数据的分析方法，它通过比较不同时间点的数据，揭示出数据的发展趋势和周期性变化。
在数据式审计中，趋势分析可以帮助审计师了解被审计主体在一段时间内的变化情况，发现数据的异常波动和潜在的风险因素。
审计师可以使用Excel等数据分析工具来进行趋势分析，通过绘制折线图或柱状图来展示数据的变化趋势。
2. 比较分析比较分析是一种通过比较不同数据之间的差异，揭示出数据的相对优劣和潜在问题的分析方法。
在数据式审计中，比较分析可以用来比较不同被审计主体之间的数据，或者比较被审计主体的数据与行业标准或预期值之间的差异。
审计师可以使用Excel等数据分析工具进行比较分析，通过制作条形图或扇形图来可视化比较结果，帮助发现数据的特征和异常情况。
3. 环比分析环比分析是指将当前时间段的数据与上一个时间段的数据进行比较，揭示出数据的变化趋势和增长率的分析方法。
在数据式审计中，环比分析常用于分析被审计主体在不同周期内的数据变化情况，比如比较当前月份的销售额与上个月份的销售额的变化情况。
审计师可以使用Excel等数据分析工具进行环比分析，通过制作折线图或柱状图来展示数据的变化趋势，更好地了解被审计主体的经营动态。
4. 异常检测异常检测是一种通过对数据进行统计分析，发现不符合正常模式或预期范围的数据点的分析方法。
在数据式审计中，异常检测可以帮助审计师发现被审计主体的数据中可能存在的异常情况或潜在的风险因素。
审计师可以使用统计学方法或机器学习算法进行异常检测，通过数据可视化或模型预测来辅助判断是否存在异常数据。
5. 关联分析关联分析是一种通过寻找数据之间的关联关系，揭示出数据之间的相互依赖和相关性的分析方法。
基于数据挖掘算法的审计数据分析及案例应用
CICPAwww cicpa or*基于数据挖掘算法的审计数据分析及案例应用■王良鲍喜王云周建成张海超“数据挖掘”通常也称为“知识发现”，顾名思义就是从海量数据中找出有用的知识。
数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
本文主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据，利用数据库界提供的技术来管理海量数据，通过机器学习和数据库的交叉运用，从而实现基于数据分析挖掘的审计方法。
数据挖掘是针对日益庞大的电子数据应运而生的一种新型信息处理技术。
它一般排除人为因素而通过自动的方式来发现数据中新的、隐藏的或不可预见的模式或活动。
这些模式或活动是指隐藏在大型数据库、数据仓库或其他大量信息存储的特定数据。
利用数据仓库中包含的信息，数据挖掘可以发现注册会计师(CPA)原先根本没有关注过的问题。
数据挖掘方法干差万别，不同的方法应用于不同的领域和对象。
选取合适可行的挖掘算法对挖掘的效果起着重要的作用，它将直接影响我们的决策。
在实际运用过程中，很多挖掘方法不是单独使用的，它往往和其他方法结合起来，才能产生预期的效果。
本文对数据挖掘分析方法在审计数据分析中如何应用进行深入研究，同时结合数据挖掘应用案例探索其具体实现路径。
一、基于验挖掘算法的审计应用对于审计人员来说，如何利用人工智能技术、图算法、机器学习、迁移学习、数据挖掘算法等新技术，实现审计人员从被审计单位海量的数据中心找岀高质量的审计数据，挖掘潜在的审计疑点，作为审计证据是一个难题。
数据挖据技术的出现，为审计师进行大数据分析和挖掘有价值的数据提供了可能。
基于挖掘技术的审计就是利用各种数据分析方法对审计数据的充分利用、充分挖掘，以获取更多相关的审计线索。
其主要达到如下目标：(1)直接提供审计证据，如明显违反会计准则和相关会计法规的行为；(2)发现异常信息，起到“红旗(red flag)"的指向标作用，能引起审计师的注意；(3)借助数据挖掘技术，可部分代替审计职业判断，减轻审计师的工作强度。
审计程序中的数据分析与数据挖掘
审计程序中的数据分析与数据挖掘在审计程序中，数据分析和数据挖掘起着重要的作用。
随着科技的快速发展，大数据时代已经到来，许多企业都积累了海量的数据。
对这些数据进行有效的利用，既能够提高审计的效率，又能够提升审计的质量。
一、数据分析在审计程序中的应用数据分析是通过对已有的数据进行统计和分析，从中获取有价值的信息。
在审计程序中，数据分析可以帮助审计人员发现异常情况和风险，提高审计的准确性和领域范围。
1. 审计人员可以利用数据分析技术对企业的财务数据进行深入分析，发现财务异常情况。
比如，通过对销售数据进行分析，可以发现是否存在销售数据被篡改的情况。
通过对采购数据进行分析，可以判断是否存在虚假采购的行为。
2. 数据分析可以帮助审计人员评估企业的内部控制制度是否有效。
审计人员可以通过对大量数据的分析，发现内部控制制度的不足和问题。
比如，通过对账务处理过程的数据进行分析，可以发现是否存在数据录入错误的情况。
3. 数据分析还可以帮助审计人员发现业务流程中的问题。
通过对企业的业务数据进行分析，可以发现流程中的瓶颈和问题，从而提出改进和优化的建议。
比如，通过对供应链数据进行分析，可以发现供应链中的延迟和浪费问题。
二、数据挖掘在审计程序中的应用数据挖掘是从大量的数据中挖掘出隐藏在其中的有意义的信息和关系。
在审计程序中，数据挖掘可以帮助审计人员从大量的数据中发现新的规律和关联性。
1. 数据挖掘可以帮助审计人员发现潜在的欺诈行为。
通过对大量的数据进行挖掘，可以发现欺诈行为的模式和规律。
比如，通过对销售数据进行挖掘，可以发现销售人员与特定客户之间的异常关系。
2. 数据挖掘可以帮助审计人员预测企业的未来发展趋势。
通过对历史数据的挖掘和分析，可以得出未来可能发生的趋势和变化。
比如，通过对财务数据的挖掘，可以预测企业的未来盈利能力和发展方向。
3. 数据挖掘可以帮助审计人员进行风险评估和管理。
通过对大量数据的挖掘，可以发现与风险相关的因素和关系。
基于大数据背景的财政审计数据分析
基于大数据背景的财政审计数据分析随着大数据技术的迅猛发展，其在各个领域的应用也越来越广泛，财政审计作为国家重要的监督机制之一，也在逐渐引入大数据技术进行数据分析和挖掘，以更好地发现潜在的风险和问题，提高审计效率和效果。
本文将从大数据背景下的财政审计数据分析展开讨论，探究大数据技术在财政审计中的应用现状、优势和挑战。
大数据背景下的财政审计数据分析，是通过运用大数据技术和工具，对财政审计涉及的海量数据进行高效、深入的分析，从中获取有价值的信息和见解，发现潜在的审计风险和问题，为决策提供数据支持。
大数据技术提供了强大的数据存储、管理和分析能力，使得财政审计能够更好地应对日益增长的数据量和复杂性，提高审计的精准度和全面性。
二、大数据技术在财政审计中的应用现状1. 数据采集与清洗在大数据背景下的财政审计中，首先需要进行数据采集和清洗工作。
财政审计所涉及的数据来源广泛，包括财政收支数据、行政管理数据、税收数据等，需要对这些数据进行准确、完整的采集，并进行清洗，去除重复数据和错误数据，确保数据的准确性和可靠性。
2. 数据存储与管理大数据技术提供了高效的数据存储和管理能力，能够对财政审计所涉及的海量数据进行有效地存储和管理。
通过分布式存储、云计算等技术，可以实现数据的高可靠性和高可扩展性，确保数据的安全性和完整性。
3. 数据分析与挖掘在大数据背景下，财政审计可以利用各种数据分析和挖掘工具，对海量的审计数据进行高效的分析和挖掘。
通过数据挖掘算法，可以发现数据之间的隐藏关联和规律，发现潜在的风险和问题；通过数据可视化工具，可以直观地展现数据的分布和趋势，帮助审计人员更好地理解数据。
4. 数据治理与安全大数据技术为财政审计提供了完善的数据治理和安全机制，包括数据权限管理、数据备份与恢复、数据加密等，确保审计数据的安全性和隐私性，防止数据泄露和滥用。
1. 数据全面性大数据技术能够对海量的审计数据进行全面的分析，涵盖了财政收支、税收、行政管理等各个方面的数据，提高了数据分析的全面性和综合性，能够更好地发现潜在的审计风险和问题。
基于大数据背景的财政审计数据分析
基于大数据背景的财政审计数据分析财政审计数据分析是将大量的财政审计数据进行整理、分析、筛选和挖掘，从而发现潜在的问题、风险和机会，帮助政府机构更好地了解财政状况和管理效率，实现科学、有效的管理决策。
随着大数据技术的不断发展和应用，财政审计数据分析已经成为财政管理和监督的重要手段。
下面将介绍几个基于大数据背景的财政审计数据分析方法。
一、数据挖掘数据挖掘是一种通过自动化技术来发掘大量数据中的隐藏信息的过程。
在财政审计领域，数据挖掘可以用来分析财政运营数据，发现不符合规定的行为、不正当的报账和滥用公共资金等问题。
通过数据挖掘，可以实现对财政管理的风险评估和预测，从而提高财政资源的利用效率，降低资金浪费和财政风险。
二、数据可视化数据可视化是将复杂的数据可视化为图形、表格等形式，以便于用户更直观地理解数据。
在财政审计领域，数据可视化可以用来展示财务报表、预算执行情况、债务水平等信息，便于政府机构对财政状况进行分析和监督。
另外，数据可视化还可以用来探索一些复杂的数据模型，发现其中的规律和趋势，为财政管理提供更深入的洞见。
三、机器学习机器学习是一种通过算法来让机器自主学习的方法。
在财政审计领域，机器学习可以用来对大量的审计数据进行分类、聚类和预测等，从而帮助政府机构更有效地发现财政管理中的问题和异常。
另外，机器学习还可以用来实现财务预测、风险评估和预防，为财政管理提供更全面、准确的数据支持。
四、智能问答智能问答是一种基于自然语言处理技术来进行信息检索和答案解析的方法。
在财政审计领域，智能问答可以用来为政府机构提供有关财政政策、监管规定、审计程序和财务报表等问题的详细解答。
通过智能问答，政府机构可以更方便、快捷地获取财政信息，提高审计和管理效率。
总之，基于大数据背景的财政审计数据分析技术，可以帮助政府机构更深入地了解财政管理情况、提高决策效率、预防财务风险、降低财政成本，有利于实现财政资源的可持续利用和全面发展。
数据式审计常用的数据分析方法
审计数据的分析可分为三个层次：即以审计专家经验和常规审计分析技术为基础的审计，以审计分析模型和多维数据分析技术为基础的审计，以数据挖掘技术为基础的审计。
第一个层次表现为用户对数据库中的记录进行访问和查询，可通过SQL 等语言来交互式地描述查询要求，或者根据查询需求采用开辟工具定制查询软件，实现的是查询型分析；第二个层次是用户先提出自己的假设，然后利用各种工具通过反复的、递归的检索查询，以验证或者否定自己的假设，从用户的观点来看，他们是在从数据中发现事实，于是实现的是验证型分析；第三个层次是指用户从大量数据中发现数据模式，预测趋势和行为的数据分析模式，它能挖掘数据间潜在的模式，发现用户可能忽略的信息，并为审计人员做出前瞻性的、基于知识的决策提供匡助，于是实现的是验证型分析。
可见，前两个层次是基于现有的审计知识，这构成为了智能审计的基础；第三个层次是通过主动挖掘潜在的审计知识，这是智能审计的核心。
(一) 合规分析方法。
合规分析法就是用审计软件的会计核算部份，根据会计准则和被审计单位业务处理逻辑的数据处理要求，检查是否有账证不符、账账不符、账表不符、表表不符的情况；账户对应关系是否正常；是否存在非正常挂账、非正常调账现象；账户余额方向是否存在异常；是否有违背被审计单位业务处理逻辑的情况等。
(二) 趋势分析方法。
趋势分析法是指审计人员将被审计单位若干期相关数据进行比较和分析，从中找出规律或者发现异常变动的方法。
它是审计人员利用少量时间点上或者期间的经济数据来进行比较分析的特殊时间序列法，此法有助于审计人员从宏观上把握实务的发展规律。
审计人员可根据审计需要来确定时间序列的粒度，如年、季、月、旬、日等。
(三)结构分析方法。
结构分析法也叫比重分析法，是通过计算各个组成部份占总体的比重来揭示总体的结构关系和各个构成项目的相对重要程度，从而确定重点构成项目，提示进一步分析的方向。
结构分析法和趋势分析法还可结合应用，进行数据结构比例在若干期间的变动趋势分析。
审计工作中的数据挖掘与分析
审计工作中的数据挖掘与分析随着信息技术的快速发展，数据在各个行业中产生的规模不断扩大，其中包含了大量有价值信息。
在审计工作中，如何从庞大的数据中提取出有用的信息，并进行有效的分析和挖掘，成为了审计人员面临的重要问题。
本文将探讨审计工作中的数据挖掘与分析的应用和意义，以及可能遇到的挑战和解决方案。
一、数据挖掘在审计中的应用数据挖掘作为一种从大规模数据中提取知识和信息的技术，可以帮助审计人员发现潜在的问题和异常情况，提高审计的效率和准确性。
具体而言，数据挖掘在审计工作中有以下几个主要应用方面：1. 发现违规行为和欺诈案例通过数据挖掘技术，审计人员可以对大量的数据进行深入分析，从中发现潜在的违规行为和欺诈案例。
例如，在财务审计中，可以通过对财务数据的挖掘，识别出虚报收入、操纵成本等违规行为；在税务审计中，可以通过分析税收数据，发现偷税漏税等欺诈案例。
2. 提高风险评估的准确性通过对数据进行挖掘和分析，审计人员可以更准确地评估被审计单位的风险水平。
例如，在供应链审计中，可以通过对供应商数据的挖掘，评估供应商的信誉度和供应链的稳定性，从而减少供应链风险；在内部控制审计中，可以通过对操作数据的挖掘，评估内部控制的有效性，提高审计程序设计的针对性。
3. 优化审计程序和资源分配通过数据挖掘和分析，审计人员可以发现审计程序的不足和冗余，从而优化审计程序的设计和资源的分配。
例如，在流程审计中，可以通过对流程数据的挖掘，分析流程环节的效率和风险，优化审计程序的设计；在资源分配方面，可以通过对数据的挖掘，发现数据异常和重要性，合理分配审计资源。
二、数据挖掘与分析的挑战与解决方案尽管数据挖掘与分析在审计工作中具有广泛的应用前景，但在实际操作中也面临一些挑战。
以下是一些可能的挑战和解决方案：1. 数据质量问题数据质量是数据挖掘和分析的基础，而在审计工作中，数据的质量常常不尽如人意。
例如，数据可能存在重复、缺失、错误等问题，这会对数据挖掘和分析的结果产生不利影响。
审计师如何进行数据分析和数据挖掘
审计师如何进行数据分析和数据挖掘在当今数字化时代，数据已成为企业决策的核心。
作为一名审计师，掌握数据分析和数据挖掘的技能对于提升审计质量和效率至关重要。
本文将探讨审计师如何进行数据分析和数据挖掘，以帮助他们更好地应对现代审计的挑战。
第一部分：数据分析的基础1. 数据的收集与整理数据分析的第一步是收集和整理数据。
审计师需要从不同的来源收集数据，如财务系统、企业的内部数据库以及外部数据提供商。
在收集数据后，审计师还需要仔细整理数据，确保其准确性和完整性。
2. 数据的清洗与转换数据往往存在重复、缺失或错误的情况，因此审计师需要进行数据清洗和转换。
数据清洗包括去除重复值、填充缺失值以及修正错误值。
而数据转换则涉及将数据从一种形式转换为另一种形式，以便进行后续的分析。
3. 数据的探索与可视化在进行数据分析之前，审计师可以通过数据探索和可视化来更好地了解数据的特征和趋势。
数据探索可以通过使用统计分析方法和数据可视化工具来实现，如描述性统计、直方图和散点图等。
通过数据探索，审计师可以发现潜在的异常和模式，并为后续的数据分析做好准备。
第二部分：数据分析的方法和技巧1. 统计分析统计分析是数据分析的基础，审计师可以利用各种统计方法来对数据进行分析。
常用的统计分析方法包括描述性统计、假设检验、方差分析和回归分析等。
通过统计分析，审计师可以对数据进行量化和比较，从而得出客观和可靠的结论。
2. 数据挖掘技术数据挖掘是一种自动发现、提取隐藏在大规模数据中的模式和关系的技术。
审计师可以利用数据挖掘技术来发现潜在的异常和欺诈行为，并对数据进行更深入的理解。
常用的数据挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘和决策树等。
3. 机器学习算法机器学习是一种基于数据和统计学的算法，可以让计算机自动学习和改进性能。
审计师可以利用机器学习算法来构建风险预测模型和腐败检测模型，从而更好地发现潜在的审计风险和问题。
常用的机器学习算法包括逻辑回归、支持向量机和决策树等。
审计中的数据挖掘和分析
审计中的数据挖掘和分析一、引言数据在现代社会中扮演着越来越重要的角色，而审计作为保障金融、商业等领域的有效运作的重要手段，也逐渐意识到了数据挖掘和分析的重要性。
本文将探讨数据挖掘和分析在审计中的应用，并讨论其对提高审计效率、准确性和质量的积极影响。
二、审计中的数据挖掘数据挖掘是通过从大量数据中发现潜在的模式、关联和信息，以实现企业或组织的目标。
在审计中，数据挖掘可以帮助审计师抽取有关企业财务状况、业务运营以及内部控制的有价值的信息。
1. 数据收集与准备在进行数据挖掘之前，审计师需要收集和准备相关的数据。
这些数据可以包括企业的财务报表、交易记录、客户数据库等。
审计师需要确保数据的完整性和准确性，以避免对结果产生误导。
2. 数据预处理数据预处理是数据挖掘过程中一个重要的环节。
它包括数据清洗、缺失值处理和异常值检测等步骤。
通过清洗和处理数据，可以提高数据的可用性和准确性，从而更好地支持后续的数据挖掘和分析工作。
3. 数据挖掘技术在审计中，常用的数据挖掘技术包括关联规则分析、聚类分析、分类分析和时间序列分析等。
这些技术可以帮助审计师发现潜在的异常交易、异常模式以及规则违规等问题，从而帮助他们进行风险识别和内控改善。
4. 数据可视化数据可视化是数据挖掘中的一个重要环节，通过将挖掘结果以图形化的方式展现出来，有助于审计师更好地理解和分析数据。
常用的数据可视化手段包括图表、图像和地图等。
审计师可以利用这些可视化工具来发现数据的变化趋势、异常模式和业务关联等。
三、审计中的数据分析数据分析是对收集到的数据进行分析和解释的过程。
通过数据分析，审计师可以对企业或组织的财务、业务和风险等进行全面的评估，从而提供更有价值的审计意见。
1. 趋势分析趋势分析是对数据的变化趋势进行分析和评估。
审计师可以通过对财务报表、收入和支出等数据的趋势进行分析，来评估企业的财务稳定性和盈利能力。
同时，趋势分析也可以帮助审计师检测潜在的异常交易和突发事件。
基于大数据背景的财政审计数据分析
基于大数据背景的财政审计数据分析近年来，随着信息技术的迅速发展和大数据时代的到来，财政审计工作也逐渐向数字化、智能化方向转变。
财政审计数据分析作为其中的一个重要环节，已经成为财政审计工作的必备技能。
财政审计数据分析是指运用数据挖掘、数据分析、数据智能等技术，对财政审计所涉及的数据进行深度挖掘、分析和解读，从中发现线索和问题，提高审计效率和质量。
在大数据背景下，财政审计数据分析具有以下几个特点：一、数据规模大随着社会经济的快速发展和信息技术的不断更新，政府各项财政支出也呈现出数量庞大、种类繁多的趋势。
这些财政数据既包括传统的财务数据，也包括行政审批数据、政策文件等非财务类数据。
财政审计要对这些数据进行分析，需要有效地处理海量数据，发掘潜在问题。
二、数据来源广泛财政审计数据的来源不仅包括政府内部的各个部门，还包括社会各个方面的信息。
例如，税务数据、彩票数据、银行流水等数据源。
这些数据来源广泛，需要对不同来源的数据进行整合和分析。
三、数据类型多样财政审计数据类型包括财务数据、行政审批数据、政策文本等多种类别。
每种数据类型还存在不同的数据格式和数据结构。
这就需要在分析数据之前，需要将不同格式的数据进行转换和整合。
四、数据价值高财政审计数据中蕴含着丰富的信息和价值，对政府决策的影响巨大。
对财政审计数据的深入挖掘和分析，能够帮助政府部门及时发现问题和风险，并采取有效的措施，从而优化财政资金的使用效益和提升政府形象。
因此，在大数据背景下，财政审计数据分析工作需要充分发挥数据挖掘、数据分析、数据智能等技术的优势，将挖掘出的问题和风险进行有效整理和归纳，向政府和社会反馈相关信息，为政府部门制定决策提供依据。
只有不断提升数据分析的能力，才能更好地服务于经济社会发展和人民群众的利益。
基于大数据背景的财政审计数据分析
基于大数据背景的财政审计数据分析财政审计数据分析是指利用大数据技术和方法，对财政审计过程中产生的大量数据进行整理、提取、分析和挖掘，以揭示财政活动中的问题和风险，并对相关政策和措施的效果进行评估和优化。
基于大数据背景的财政审计数据分析可以帮助财政部门更好地了解财政运行情况，提高财政效益和质量，加强风险管理和内控，促进财政改革和创新。
下面将介绍基于大数据背景的财政审计数据分析的基本原理和应用场景。
基本原理：1. 数据整合：将财政审计过程中产生的各类数据进行整合，包括财政预算、财政收支、政府投资、财政执法等相关数据。
2. 数据清洗：对整合后的数据进行清洗，包括数据去重、缺失值填补、异常值处理等，以保证数据的准确性和完整性。
3. 数据提取和挖掘：通过数据挖掘技术和算法，对财政审计数据进行分析和挖掘，发现隐藏在数据中的规律、关联和趋势。
4. 数据可视化：将分析和挖掘结果通过可视化工具展示出来，以便财政部门能够直观地了解数据的意义和价值。
应用场景：1. 政府财政预算执行情况分析：通过对财政预算和实际支出的对比分析，评估财政资金的使用效益和合理性，并提出相应的意见和建议。
2. 政府投资项目效益评估：通过对政府投资项目的执行情况和收益情况进行分析，评估投资项目的效益和风险，并提出改进措施。
3. 财政扶贫资金使用效果评估：对财政扶贫资金的使用情况进行分析，评估扶贫资金的使用效果和可持续性，并提出改进建议。
4. 财政执法案件分析：通过对财政执法案件的数据进行分析和挖掘，发现违法行为的规律和趋势，并提出加强执法工作的建议。
基于大数据背景的财政审计数据分析有助于财政部门更好地发挥财政审计的作用，提高财政管理水平和质量，加强风险管理和内控，推动财政改革和创新。
也为政府决策提供了科学、准确和全面的依据，促进了政府工作的透明化和效能化。
数据分析利用大数据在审计中的应用
数据分析利用大数据在审计中的应用随着大数据技术的发展和进步，数据分析在各个领域中得到了广泛应用，其中包括审计领域。
数据分析作为一种有效的工具，不仅可以帮助审计人员更快速和准确地发现问题，还可以提供有价值的洞察和建议。
本文将介绍大数据在审计中的应用，并探讨其对审计工作的影响。
1. 数据收集与整理在进行审计之前，审计人员首先需要收集相关的数据。
传统的审计方法通常需要大量的人力和时间来完成这一步骤，但借助大数据技术，数据的收集可以更加高效和自动化。
审计人员可以利用大数据平台，通过数据挖掘和爬虫技术，从各种数据源中提取所需的数据。
同时，大数据技术还可以对数据进行自动化的清洗和整理，确保数据的准确性和一致性。
2. 数据分析工具和技术在收集到数据后，审计人员需要利用数据分析工具和技术来对数据进行深入的分析。
大数据技术提供了多种分析工具，如数据挖掘、机器学习和人工智能等。
这些工具可以帮助审计人员更好地理解数据，发现其中的模式和规律，从而找出潜在的风险和问题。
例如，通过数据挖掘技术，审计人员可以分析企业的交易数据，识别异常交易和潜在的欺诈行为。
3. 风险识别和预警利用大数据技术进行数据分析，审计人员可以更加准确地识别企业存在的风险，并及时进行预警。
通过对大规模的数据进行综合分析，审计人员可以对潜在的风险进行预测和评估。
同时，大数据技术还可以对历史数据进行回溯分析，帮助审计人员发现过去可能被忽视的问题。
这些风险识别和预警的功能对于保护企业的财务和声誉具有重要意义。
4. 决策支持大数据分析不仅可以帮助审计人员快速发现问题，还可以提供有价值的决策支持。
通过对大量数据进行分析，审计人员可以获得全面的企业情况和业务运营状况的了解。
这种深入的视角可以帮助审计人员发现企业的潜在机会和挑战，并提供相应的建议和决策支持。
例如，在审计过程中，大数据分析可以揭示企业的成本结构和运营效率，从而为企业提供改进和优化的方向。
5. 数据安全和隐私保护在利用大数据进行审计分析时，数据的安全和隐私保护是一个重要问题。
数据挖掘技术在审计数据分析中的应用与实施过程
哪 些 人 、 在 什 么 情 况 下 可 以 访 问 旦 事务 所丢 失 密钥 ，管 理方 也没 办 法
％ 每 ％ ％ ％
数据 挖掘 技 术在 审计数据 分析 中的 应 用 与 实施 过程
数 据挖 掘技 术与 审 如 ， 于会 计信 息 ， 记账 凭证 、 例 对 可在 明细账 、 类账 以 分
的形式 获取 ，因而 只能 以扫 描 图像 的 媒介 （ 如只读 Ｃ ） 数据 未经 任何 形式 将保 存 在管 理方 的数 字 签名 和根 据保 Ｄ， 形 式保 存 。这就 要求 开 发相 应 的搜索 的加 密 。为 了防止记 录媒 介 遭到 物理 存在事 务所的 Ｂ Ｌ Ｂ Ｆ计算 后的数字签名 程 序 以有 效 搜 索 Ｂ Ｌ Ｂ Ｆ中各 种类 型 的 毁坏 ，必须 安排 相应 的 管理 方进行 管 进行 比对 ，即可验证 Ｂ Ｌ Ｂ Ｆ是否遭到篡 数据。
中。 些文件 是 Ｂ Ｌ 这 Ｂ Ｆ必 不可 少 的内容 Ｂ ｓｄ 的方 法 来 安 排 复 杂 的保 密 政 签名 。 ａｅ ） 事务 所通 常 以 Ｂ Ｌ Ｂ Ｆ为整体 计算 之 一 。因为 某些 审计 程序 可 能会 产生 策 。 这 种形 式 的结果 ；某 些外 部 相关 方 的 据 ；某 些特 定 的证据 通 常只 能 以纸质 系 统 可 能 会 提 供 这 种 类 型 的 文 档 证 和机 密性 ， 常可 采用 三种 方式 ： 通 数 字签名 ， 或者将 Ｂ Ｌ Ｂ Ｆ分 解为 不 同的 然后将数 字签名传递 到管理方 。 一旦监 为 了保 证 Ｂ Ｌ Ｂ Ｆ的诚 正性 、 全性 部 分 ，再根 据 不同部分计算数 字签名 ， 安 方式一 ： Ｂ Ｌ 将 Ｂ Ｆ一 次性 写入 记 录 管方或者 复核方需要提取 相关数据 ， 则
大数据环境下数据挖掘在审计中的分析与应用
何对 审计面临的巨大变革进行了一些讨论，表现了大数据已 １．２研 究 大数据 方法
经对 审计产生 的极大影响 ，迫切需要相应的研 究，并提出有
本文主要使 用文献分析、案例分析、系统分析的方法 。
效 的策 略 。
（１）文献资料法。通过搜集 、鉴别和整理文献 ，并 研究
综上所述 ，国内外针对大数据环境下数据挖掘在审计中 文献，形成对在大数据环境下数据挖掘在审计 中的应用的概
言，应对 大数据 、云计算技术时代带来 的深刻 变革，创新 已 入 的区分与确认 ，在 “云计算”产业链中参与 的各类主体之
经 必 不 可少。
间交易纷杂 ，颠覆了传统的交易收入模式 ，造成各主体 的收
赵楠楠 认为 ，目前审计机关 的审计模式还是没有从根 入及 比例无 法分割并严格 区分。（３）对成本计量与配比，与
无线 互联 科 技 ·技 术应 用
Ｎ０．１０ Ｍａｙ，２０１８
析 了解 ，对会计项 目的收 支数据 作多维度 的特 征抽 取与评
最为核心的数据的处理阶段，就是对杂乱无章的数据进
价，并采用统一定义 的结构来存储这 些数据，最后以大数据 行清洗 和转换等操作，变得有序和具体。通 过数据背后 的逻
效率和质量 ，降低审计风险。
而更具有说服力。
１ 大数 据背景下与审计的关系
（３）系统分析的方法 。通 过规范研 究的演 绎推 理来评
１．１大数据对会计、审计的影响
价大数据环境下数据挖掘在审计中的应用 的可行性。从系统
伴 随着云计算技术 的发展，大数据也促进着现代审计技 论的角度，对大数据环境下的审计进行研究。
本上解决审计工作中海量数据 的问题 。开发和使 用基于数据 收入无法区分并确认一样，要对云计算的成本进行及时的计
数据分析在审计中的应用
数据分析在审计中的应用数据分析是指运用各种统计方法和数据挖掘技术，通过对海量数据的收集、整理、分析和解释，发现数据中存在的模式、规律和价值信息。
在审计工作中，数据分析具有重要的应用价值。
本文将探讨数据分析在审计中的应用，并介绍其中一些常见的技术和方法。
一、数据分析在审计中的意义和价值审计是验证和评估财务信息真实性和可靠性的过程，传统审计主要依靠人工采集和分析数据，这种方式效率低下且容易出错。
而数据分析的应用能够提高审计工作的效率和准确性，为审计人员提供更多的信息和洞察力，有助于发现潜在的风险问题和错误。
首先，通过数据分析，审计人员能够更全面地了解被审计实体的业务运营情况。
数据分析可以对企业的财务数据、销售数据、采购数据等进行全面梳理和解读，从而发现潜在的风险和问题。
例如，通过对销售数据的分析，审计人员可以判断公司的销售收入是否合理，是否存在收入虚增的情况。
其次，数据分析有助于提高审计人员对数据的分析能力和专业水平。
传统审计主要依赖于经验和判断，容易受主观因素的影响。
而数据分析可以减少主观判断的干扰，为审计人员提供客观的数据依据。
通过对数据的深入分析，审计人员能够更准确地判断被审计实体是否存在违规行为或潜在的内部控制问题。
最后，数据分析可以提高审计工作的效率和准确性。
传统审计需要人工逐项检查和核对数据，耗费大量的时间和精力。
而数据分析可以自动化地对大量数据进行筛选和分析，快速发现异常情况。
通过数据分析，审计人员能够更快速地找到重点和关键问题，提高审计工作的效率。
二、数据分析在审计中的常见技术和方法1. 数据挖掘技术数据挖掘是指通过在大规模数据中发现模式、规律和信息的一种技术。
在审计中，数据挖掘可以帮助审计人员从复杂的数据中发现潜在的风险和问题。
例如，通过对销售数据的数据挖掘，可以发现销售额异常波动的情况，有助于判断公司的销售是否存在问题。
2. 神经网络分析神经网络是一种模拟人脑神经元间联接工作方式的数学模型。
基于数据挖掘的审计数据分析
基于数据挖掘的审计数据分析在当今数字化的时代，数据如同海洋一般浩瀚无垠，而审计作为保障经济活动合规性和准确性的重要手段，面临着前所未有的挑战和机遇。
数据挖掘技术的出现，为审计数据分析带来了新的思路和方法，帮助审计人员从海量的数据中发现潜在的问题和风险，提高审计的效率和质量。
一、数据挖掘技术在审计数据分析中的应用背景随着企业信息化程度的不断提高，各种业务系统产生了大量的数据，这些数据包含着丰富的信息，但传统的审计方法往往难以充分挖掘其价值。
数据挖掘技术能够处理大规模、多样化的数据，自动发现数据中的模式和规律，为审计工作提供有力支持。
同时，审计环境的日益复杂也促使审计人员寻求更高效的分析工具。
企业的业务流程愈加复杂，关联交易增多，舞弊手段更加隐蔽，传统的基于抽样和人工审查的审计方法已经难以满足需求。
二、数据挖掘技术的主要类型（一）关联规则挖掘关联规则挖掘用于发现数据中不同变量之间的关联关系。
在审计中，可以通过关联规则挖掘找出业务活动中经常同时出现的事项，例如某些费用的支出与特定项目的开展之间的关联，从而发现可能存在的异常情况。
（二）分类与预测分类算法可以将数据分为不同的类别，预测算法则可以根据历史数据对未来的情况进行预测。
在审计中，可以利用这些技术对客户的信用风险进行分类，预测企业的财务状况等。
（三）聚类分析聚类分析将相似的数据对象归为一组。
审计人员可以通过聚类分析发现数据中的异常簇，比如某些交易记录与其他大多数记录差异较大，可能暗示着潜在的风险。
（四）序列模式挖掘序列模式挖掘用于发现数据中的序列模式。
例如，在审计中可以分析资金的流动序列，发现异常的资金转移模式。
三、数据挖掘在审计数据分析中的具体应用（一）财务审计对企业的财务数据进行挖掘，可以发现财务报表中的异常波动、财务指标之间的不合理关系等。
比如，通过分析销售收入和成本的变化趋势，发现可能存在的虚增收入或虚减成本的情况。
（二）经营审计挖掘企业的经营数据，如销售数据、库存数据、生产数据等，可以评估企业的经营效率和效果。
审计中的数据分析与挖掘技巧
审计中的数据分析与挖掘技巧数据分析和挖掘技巧在现代审计中扮演着重要的角色。
随着数字化和信息化的快速发展，审计人员需要有效地利用大数据和先进的分析工具来揭示企业内部的潜在风险和问题。
本文将重点介绍在审计中的数据分析与挖掘技巧，以帮助读者更好地理解和应用这些工具和方法。
一、数据预处理在进行数据分析和挖掘之前，审计人员首先需要对原始数据进行预处理。
这包括数据清洗、去除异常值和缺失值、数据转换和标准化等步骤。
数据清洗是指通过排除重复数据、修复错误数据和删减不相关的信息等方式，使数据更加干净和可靠。
去除异常值和缺失值可以帮助提高数据的准确性和可信度。
数据转换和标准化是将原始数据按照一定的规则进行转换，使其能够适用于后续的分析和挖掘过程。
二、数据探索性分析数据探索性分析是在数据预处理之后，对数据集进行全面的统计和可视化分析。
通过分析数据的分布、关联性和趋势等特征，审计人员可以更好地了解数据的性质和规律。
常用的数据探索性分析包括描述性统计、相关性分析、箱线图和散点图等。
这些分析工具和方法能够帮助审计人员发现数据中的异常情况和隐藏的关联，从而引导后续的审计重点和目标。
三、数据挖掘工具和技术数据挖掘是通过运用先进的算法和模型，自动地从大量的数据中发现隐藏的模式和知识。
在审计中，数据挖掘可用于检测异常交易、识别欺诈行为、建立风险预警模型等。
常用的数据挖掘技术包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘和时间序列分析等。
这些技术通过挖掘数据的潜在模式和关联，帮助审计人员更好地理解企业的运营和风险情况。
四、人工智能在审计中的应用人工智能技术如今已经广泛应用于审计领域，为审计人员提供了更强大和高效的工具。
例如，基于机器学习的审计模型可以通过学习历史数据和规则来自动化审计流程，减少人为错误的风险。
自然语言处理技术可以帮助审计人员快速处理海量的合同和文件，提取关键信息和披露事项。
图像识别和处理技术可以用于审计中的票据验证和风险监测等方面。
数据挖掘在审计行业的实际运用
数据挖掘在审计行业的实际运用随着信息技术的快速发展，数据挖掘在各个行业中的应用也越来越广泛。
审计行业作为一项重要的经济监管工作，也开始逐渐引入数据挖掘技术，以提高审计效率和准确性。
本文将探讨数据挖掘在审计行业的实际运用，并分析其带来的优势和挑战。
一、数据挖掘在审计中的应用场景数据挖掘在审计行业中有着广泛的应用场景。
首先，数据挖掘可以帮助审计人员发现异常交易和欺诈行为。
通过对大量的交易数据进行分析，数据挖掘技术可以识别出异常模式和规律，从而帮助审计人员发现潜在的欺诈行为，提高审计的准确性和效率。
其次，数据挖掘可以辅助审计人员进行风险评估和内部控制的改进。
审计行业需要对企业的风险进行评估，并提出相应的改进建议。
数据挖掘技术可以通过对企业的历史数据进行分析，识别出潜在的风险因素，并为审计人员提供决策支持，帮助他们制定更有效的审计计划。
此外，数据挖掘还可以帮助审计机构进行客户关系管理。
审计机构需要与大量的客户进行合作，而数据挖掘技术可以通过对客户数据的分析，帮助审计机构了解客户的需求和偏好，提供个性化的服务，增强客户满意度和忠诚度。
二、数据挖掘在审计中的优势数据挖掘在审计中的应用带来了许多优势。
首先，数据挖掘可以提高审计的效率。
传统的审计方法通常需要审计人员手动筛选和分析大量的数据，耗时且容易出错。
而数据挖掘技术可以自动化地进行数据分析和模式识别，大大减轻了审计人员的工作负担，提高了审计的效率。
其次，数据挖掘可以提高审计的准确性。
审计人员在进行审计工作时，往往需要处理大量的数据，容易出现遗漏或错误。
而数据挖掘技术可以全面地分析数据，发现隐藏在数据背后的规律和异常，帮助审计人员准确地判断和评估风险。
此外，数据挖掘还可以提供更深入的洞察。
传统的审计方法通常只能对数据进行表面的分析，而数据挖掘技术可以挖掘出数据中的潜在关联和趋势，帮助审计人员更好地理解企业的运营情况和风险状况，提供更有针对性的建议。
三、数据挖掘在审计中的挑战尽管数据挖掘在审计中有着广泛的应用和诸多优势，但也面临着一些挑战。
数据分析在审计中的应用大数据时代的审计方法
数据分析在审计中的应用大数据时代的审计方法数据分析在审计中的应用：一、引言随着大数据时代的到来，数据分析在审计领域扮演着越来越重要的角色。
传统的审计方法已经无法满足对海量数据的审计需求，而数据分析技术的应用为审计师提供了新的视角和工具。
本文将探讨数据分析在审计中的应用，以及大数据时代下的审计方法。
二、数据分析在审计中的优势1. 提高审计效率：数据分析技术可以自动化地提取、整理和分析大量数据，极大地提高审计的效率。
相比传统的手工审计方法，数据分析能够在较短的时间内完成对大量数据的梳理和分析，减少了人力和时间成本。
2. 增强审计准确性：通过数据分析，审计师可以从大量的数据中发现异常和规律，提高审计的准确性。
数据分析能够帮助审计师发现可能存在的错误、欺诈和风险，提供更为全面和客观的审计意见。
3. 拓宽审计覆盖范围：传统审计方法通常只对抽样数据进行审计，而数据分析技术可以对整个数据集进行审计。
这意味着审计师能够更全面地了解企业的运作情况，并对潜在问题进行深入分析和评估。
三、数据分析在审计中的应用场景1. 风险识别和预警：通过数据分析，审计师可以识别出潜在的风险点，并提前进行预警。
例如，在销售数据中发现异常的交易模式，可能提示销售人员的潜在欺诈行为。
审计师可以根据数据分析的结果，及时采取措施防范风险。
2. 内部控制评估：数据分析可以帮助审计师评估企业的内部控制制度是否有效。
通过对数据的分析和对比，审计师可以发现潜在的内部控制缺陷，并提出改进建议。
3. 业务流程分析：数据分析可以揭示企业的业务流程，帮助审计师了解企业的运作过程。
例如，通过对销售数据和库存数据的分析，审计师可以评估企业的销售业绩和库存周转速度，从而帮助企业优化业务流程。
4. 反洗钱审计：数据分析可以识别出可能存在洗钱行为的交易模式。
通过对大量交易数据的分析，审计师可以发现异常的交易模式，并进一步调查和追踪涉嫌洗钱的行为。
5. 财务报表分析：通过数据分析，审计师可以对财务报表进行深入分析，评估企业的财务状况和业绩。
大数据技术在内部审计中的应用分析
大数据技术在内部审计中的应用分析随着信息技术和数据科学的快速发展，大数据技术的应用已经深入到各个行业。
在企业内部审计中，大数据技术的应用也成为了一种趋势。
大数据技术可以为内部审计提供更多的数据支持和分析手段，帮助审计人员更好地发现内部风险和问题，提高审计的准确性和效率。
本文将就大数据技术在内部审计中的应用进行分析探讨，以期为相关领域的研究和实践提供一些参考和启发。
大数据技术在内部审计中主要应用于以下几个方面：1. 数据挖掘与分析大数据技术可以对企业内部各个部门的数据进行挖掘和分析，发现隐藏在数据中的规律和异常。
通过对大量数据的分析，可以帮助内部审计人员快速了解企业的运营情况，找出可能存在的风险和问题。
2. 风险识别与预防基于大数据技术，可以建立企业的风险识别模型，对企业的日常运营情况进行监控和预警。
一旦发现异常情况，可以及时采取措施进行干预和防范，避免风险的发生和扩大。
3. 数据可视化与报告大数据技术可以将数据通过可视化的方式呈现，为内部审计人员提供更直观和清晰的数据报告。
通过可视化的分析和展示，审计人员可以更容易地理解和把握数据之间的关系，帮助他们进行更深入和全面的审计工作。
1. 提高审计效率大数据技术可以对海量的数据进行快速的处理和分析，帮助审计人员快速了解企业的运营情况和发现潜在的问题。
相比传统的手工审计，大数据技术可以大大提高审计的效率和准确性。
大数据技术在内部审计中的应用已经取得了一些成功的案例。
1. 利用大数据技术对财务数据进行分析一个企业利用大数据技术对自身的财务数据进行了全面的分析，发现了一些财务造假的迹象。
通过大数据技术的支持，审计人员可以更快速地找到可能存在的财务风险，提高了审计的准确性和效率。
随着大数据技术的不断发展和完善，它在内部审计中的应用将会呈现以下几个趋势：1. 自动化审计随着人工智能和机器学习等相关技术的发展，大数据技术在内部审计中将会更多地借助自动化的手段，实现审计的自动化和智能化。
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基于数据挖掘的审计数据分析［摘要］本文针对计算机审计的现状，提出了基于数据挖掘的审计数据分析流程，以及应用DBSCAN聚类算法查找审计证据的方法。
［关键词］计算机审计；数据挖掘；聚类算法；噪声数据随着经济和信息技术的不断发展，许多企业开始引入了ＥＲＰ等系统，这些系统使得企业的众多活动数据可以实时记录，形成了大量有关企业经营管理的数据仓库。
从这些海量数据中获取有用的审计数据是目前计算机审计的一个应用。
对于审计人员来说，如何从被审计单位的海量数据中找出全面、高质量的审计数据从而找出审计证据是一个难题。
本文利用数据挖掘技术对此问题进行了探讨并提出了解决的方法。
数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ）指的是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取出隐藏的、不为人知的却潜在有用的信息和知识的过程［１］。
事实上，实际应用数据的质量和存储模式对于实施计算机审计并成功获取审计证据非常重要。
由于被审单位信息系统软硬件平台的异构性和可能存在的人为故意隐瞒、造假等，为保证计算机审计工作顺利进行和审计结论的正确，对审计数据进行采集时必须对数据进行检查、控制和分析。
１审计数据采集审计数据采集指在开展计算机审计时从被审计单位的财务及业务信息系统及其他数据源获得审计所需的电子数据并进行适当的格式转换［３］。
一般来说，计算机审计中数据采集的方法主要包括以下几种：（１）利用被审单位信息系统的数据导出功能。
大多数的信息管理系统都提供了数据导出的功能，审计人员直接可以利用该功能导出企业财务数据完成数据的采集。
（２）利用通用的数据处理软件完成数据采集。
如Ａccess、ＳＱＬＳerver 等都具有较强大的数据导入导出功能和数据转换功能。
审计人员可以利用这些软件完成数据的采集。
如被审企业原始数据为文本格式可以转换为数据库表格格式。
（３）利用审计软件完成数据采集。
如国家从２００２年开始建设的“金审工程”就以现场审计实施系统（ＡＯ）及审计办公系统（ＯＡ）作为计算机辅助审计的工具。
别外应用国内的企业财务审计软件、审计数据采集分析软件等都可以完成审计数据的采集。
（４）利用专用程序接口完成数据采集。
当被审计单位提供的审计数据的数据结构与已有的审计数据处理软件系统的数据结构差异较大时，可以在审计人员的协助下由专门的程序员开发接口程序，完成数据的采集，但成本相对较高。
２数据清洗利用数据挖掘对审计数据进行处理分类时，为了提高分类的准确性、高效性和可伸缩性，必须对数据库进行预处理，包括：数据的清洗、相关性分析、数据转换等。
文献［４］中给出数据清洗的定义为：发现和消除数据中的错误和不一致来提高数据的质量。
一般而言，审计数据库中数据采集于异质操作数据库，不可避免存在着数据的错误或不一致等问题，如数据造假、数据重复、数据缺失等错误。
根据文献［５］提出的审计数据质量特征，必须要对采集的原始数据进行清洗，即由“脏”变“干净”，提高审计数据质量，这是保证审计结论正确的关键。
数据清洗的一般过程如图２所示。
（１）数据分析：为了清洗出干净的数据，必须对数据进行详尽的分析，包括数据的格式类别等。
比如采集来的财务数据的字段类型、宽度、含义等。
（２）模式转换：模式转换主要是指将源数据映射成目标数据模型，如属性的转换，字段的约束条件和数据库中各个数据集之间的映射和转换等。
有时需要将多个数据表合并成一个二维表格，有时却要将一个数据表拆分成多个二维表格以便于问题的解决。
（３）数据校验：上一步的模式转换可行否，需要进行评估测试，经过反复分析、设计、计算、分析才能更好地清洗数据。
否则不经过数据校验可能有些错误数据不是很明显，不能被很好地筛选出来。
比如模式转换时将一个数据集分解成多个数据表的时候，造成父表的主关键字的值和子表外部关键字的值不一致，从而形成孤立记录，影响审计人员审计证据的正确性，进而影响审计结论的正确性。
（４）数据回流：用“干净”的数据替代原始数据源中的“脏”数据，避免下次数据采集时重做数据的清洗。
有时候数据的清洗需要反复进行，审计人员需要对采集到的电子数据进行多次清洗，这样才能得到高质量的审计数据。
３数据挖掘实现经过数据预处理后的审计数据库包含了多个数据集，每个数据集又包含了若干数据记录或者称为元组，如何从这些二维表格数据中挖掘出有意义的审计数据至关重要。
本文介绍一种利用聚类算法进行审计数据挖掘的算法。
３．１算法概述３．１．１聚类算法所谓聚类就是根据相似性对数据对象进行分组，发现数据的分布特征，使得每个聚类中数据有非常高的相似性而不同聚类中的数据尽可能不同［６］。
它同分类的主要区别在于，分类事先知道所依据的数据特征，而聚类是要找到这个数据特征。
作为数据挖掘的功能，聚类分析可以作为一个获取数据分布情况、观察每个类的特征和对特定类进行进一步独立分析的工具；聚类也能够有效处理噪声数据，比如数据库中普遍包含的孤立点、空缺或错误数据等。
聚类分析算法通常有5类［７］：①基于划分的方法，如ＣＬＡＲＡＮＳ；②基于层次的方法，如ＣＵＲＥ和ＢＩＲＣＨ；③基于密度的方法，如ＤＢＳＣＡＮ、ＯＰＴＩＣＳ、ＧＤＢＳＣＡＮ和ＤＢＲＳ；④基于网格的方法，如ＳＴＩＮＧ和ＷａｖｅＣｌｕｓｔｅｒ；⑤基于模型的方法，如ＣＯＢＷＥＢ。
其中ＤＢＳＣＡＮ算法具有很好的过滤噪声数据的优点。
本文探讨利用ＤＢＳＣＡＮ算法对审计数据进行处理，找出异常数据，查找出审计证据。
３．１．２ＤＢＳＣＡＮ算法ＤＢＳＣＡＮ算法的基本思想为［８］：对于同一个聚类中的每个对象，在给定的半径ｄ的邻域中包含的对象不能少于某一个给定的最小数目ＭｉｎＰｔｓ（也称密度）。
为了生存一个聚类，ＤＢＳＣＡＮ算法首先从数据集ＤＢ中选择任意一个对象ｐ，并查找数据集ＤＢ中关于半径ｄ的所有邻域对象，如果这个邻域对象的个数小于最小数目ＭｉｎＰｔｓ，则ｐ为噪声数据；否则ｐ的邻域对象形成一个初始聚类Ｎ，Ｎ中包含对象ｐ及ｐ直接密度可达的所有对象。
然后确定该类中的每一个对象ｑ是否为核心对象，若是，就将ｑ的ｄ—邻域内尚未包含到Ｎ的所有对象追加到Ｎ中，并继续判定新追加的对象是否为核心对象，如果是，重复上述追加过程，直到这个聚类不能再扩大为止。
然后ＤＢＳＣＡＮ算法再在数据集ＤＢ中另选一个没有被标识为某个聚类或者噪声的对象，重复上面的操作，一直到数据集ＤＢ中的所有对象要么被标识为某个聚类、要么被标识为噪声数据为止。
ＤＢＳＣＡＮ算法进行聚类的过程就是不断执行数据集查询比较的过程，最后产生的噪声数据就是通常所说的异常数据，对于帮助审计人员进行审计判断非常有效。
图３表示了二维平面坐标下的噪声数据和若干聚类。
３．２数据模式定义３．２．１项间的距离设Ｒｉ和Ｒｊ是数据集ＤＢ中的任意两条记录即某两个数据项，它们之间的距离定义为：式中，Ｒｉ（Ｒｉｘ，Ｒｉｙ），Ｒｊ（Ｒｊｘ，Ｒｊｙ）表示数据集中两个项Ｒｉ和Ｒｊ在二维空间的坐标点，因此ｄｉｊ表示Ｒｉ和Ｒｊ在二维空间坐标的距离。
如果ｄｉｊ大于给定的值ｄ，则表示Ｒｉ和Ｒｊ不属于同一个聚类分组。
３．２．２审计数据预处理数据挖掘时数据的选择是在二维平面上进行的，首先选择列（字段或属性），再选择行（记录或元组）。
为了能够获得有效的审计证据得出正确的审计结论，有时候必须对源数据集进行数据转换。
因为各个企事业单位的规模不同，财务数据的数量级或者数量单位可能不同，为了得到更加科学可靠的聚类分析结果，需要对财务数据进行预处理，一般进行比例变换。
如将ｘ轴定义为某公司某月营业收入与利润总额的比值，将ｙ轴定义为财务费用与净利润的比值，这样处理的数据能更好地反映该企业的实际情况。
这里的财务数据预处理都是由用户来定义的，可以根据不同的审计要求和审计目的来定义。
建立一个新的二维表格数据至少包含4个属性项：记录号，ｘ轴数据，ｙ轴数据，标记。
其中记录号保持对应源数据集ＤＢ中的记录号，ｘ坐标和ｙ坐标即为经过比例变换后的数值，标记字段初始内容为空。
３．３算法描述及流程图给定一个计算机审计数据集，假设具有Ｎ个元组或者记录，利用ＤＢＳＣＡＮ算法思想构造出Ｌ个分组（Ｌ＜Ｎ），每个分组代表一个聚类。
且Ｌ个分组必须满足如下条件：（１）每个分组至少包含ＭｉｎＰｔｓ个元组。
（２）每个分组中的任意两个元组直接的距离小于等于给定的距离ｄ。
（3）每个元组仅属于一个分组。
图４为实现审计数据挖掘的算法（称为ＡＵＤＢＳＣＡＮ）的流程图。
３．４聚类算法的实现算法：审计数据挖掘聚类算法（ＡＵＤＢＳＣＡＮ）输入：根据数据集ＤＢ产生的二维表格数据//至少含有4个字段：ｒｅｃ记录号，ｒｘｘ坐标数据，ｒｙｙ坐标数据，ｒｎｏ标记半径ｄ//度量密度的距离密度ＭｉｎＰｔｓ//簇中的数目输出：噪声数据记录ＡｌｇｏｒｉｔｈｍＡＵＤＢＳＣＡＮ（ｄａｔａ，ｄ，ＭｉｎＰｔｓ）ＦｏｒｅａｃｈｒｅｃｏｒｄｉｎｄａｔａｄｏＩｆｅａｃｈｒｅｃｃｏｒｄｉｎｄａｔａｉｓｍａｒｋｅｄＯｕｔｐｕｔｎｏｉｓｅｒｅｃｃｏｒｄ//输出标识为噪声的数据ＥｌｓｅＦｏｒｅａｃｈｒｅｃｃｏｒｄｉｎｄａｔａｉｓｎｏｔｍａｒｋｅｄｎｏｉｓｅｏｒｃｌａｓｓｅｒｄｏＰ←Ｒａｎｄ（ａｒｅｃｃｏｒｄｉｓｎｏｔｍａｒｋｅｄｎｏｉｓｅｏｒｃｌａｓｓｅｒ）//随机选取没有被标记的记录ｐＬ←Ｆｏｕｎｄ（ｐ，ｄ，ＭｉｎＰｔｓ）//找到ｐ关于ｄ的ＭｉｎＰｔｓ密度可达记录Ｉｆｓ＝ｒｅｃｏｕｎｔ（Ｌ）＜ＭｉｎＰｔｓＰｉｓｍａｒｋｅｄｎｏｉｓｅＥｌｓｅＮ←Ｆｏｕｎｄ（ｐ，ｄ，ＭｉｎＰｔｓ）ＥａｃｈｒｅｃｃｏｒｄｉｎＮｉｓｍａｒｋｅｄｃｌａｓｓｅｒＦｏｒｅａｃｈｒｅｃｃｏｒｄｉｎＮｄｏｑ←ｏｎｅｒｅｃｃｏｒｄＩｆｑｉｓａｃｅｎｔｅｒｒｅｃｏｒｄ//ｑ为核心记录Ｎ←ｆｏｕｎｄ（ｑ，ｄ）ＥｎｄｉｆＥｎｄｆｏｒＥｎｄｉｆＥｎｄｆｏｒＥｎｄｉｆＥｎｄｆｏｒ在ＡＵＤＢＳＣＡＮ算法中，利用Ｒａｎｄ（）函数产生第一个随机记录ｐ，利用Ｆｏｕｎｄ（）函数产生ｐ关于ｄ的ＭｉｎＰｔｓ密度可达记录。
该算法最后的结果和随机产生的第一条记录相关，形成的聚类可能有不同，但得到的噪声数据一致，因此对于审计证据的查找是有效的。
４结论数据挖掘技术与海量数据下审计业务的有效结合是未来计算机审计的一个发展方向。
本文主要介绍了审计数据的采集、数据的处理转换和数据的挖掘3个方面，并且在数据的挖掘方面采用了基于聚类的ＤＢＳＣＡＮ算法来快速、准确、高效地输出噪声数据。
该算法中涉及的二维平面ｘ，ｙ轴坐标可以根据实际审计需要由审计人员加以定义，因此可以应用到各类审计实践中去。
另外，可以将ＤＢＳＣＡＮ算法扩展到三维空间上，只要再加上一个ｚ轴数据，当然ｚ轴数据也应该是和ｘ，ｙ轴数据相关的一个比例数据，此时聚类的结果将会变成一个不规则球体，从而能够更加容易挖掘出未曾发现的知识，也更加容易发现数据间的潜在联系。