计算机审计数据整理
审计科计算机审计工作总结_财务审计工作总结
审计科计算机审计工作总结_财务审计工作总结本次审计科计算机审计工作总结，主要是针对公司的计算机系统进行了周密的审查和分析，以了解系统是否能够正常运转、保持数据的完整性和安全性，及时处理漏洞和异常情况。
下面将对审计工作所涉及的重点和难点进行总结。
一、审计范围和时间本次计算机审计工作的时间范围为一年，主要涉及公司及其子公司的计算机系统，包括计算机硬件设备、软件系统、网络设备、数据库等。
审计工作的目的在于保证计算机系统的正常运行，维护数据的完整性和安全性，并及时发现和解决漏洞和异常情况。
二、资料收集和整理审计工作的第一步是收集和整理相关资料，包括公司的计算机系统建设和运维情况、领导及员工的授权和审批程序、安全管理制度和技术规范、系统安全漏洞和异常情况的处理记录等。
通过对这些资料的详细分析和比对，确保审计的全面和准确。
三、审计重点和难点1.系统安全漏洞的发现和解决计算机系统的安全漏洞是信息安全领域常见的问题之一，也是计算机审计的重点。
通过对系统的各个层次进行审查，发现了一些安全漏洞，如未及时升级系统、未设定足够的防火墙、未设置IP过滤等等。
为了解决这些问题，我们制定了相应的安全规范和技术措施，同时加强了安全意识的培训和教育。
2.网络数据传输和存储的安全问题计算机系统的安全性不仅仅是指系统内部的安全，还包括网络数据传输和存储的安全。
为了保证数据传输和存储的安全性，我们采取了加密和身份验证等多重安全措施，同时加强对网络数据传输和存储的监控和管理。
3.系统运行的稳定性和可靠性一个好的计算机系统应该是稳定和可靠的，能够满足企业的业务需求。
为了达到这一目的，我们对系统的运行状况进行了详细的统计和分析，并制定了相应的测试和管理规范，确保系统运行的稳定和可靠。
四、审计工作的结论和建议通过本次计算机审计工作，我们发现了一些安全漏洞和异常情况，同时也得出了一些结论和建议。
首先，需要加强公司员工的安全意识和技术培训，提升公司的安全防护能力；其次，要加强对系统运行的监督和管理，及时发现并解决漏洞和异常情况；最后，要严格遵守安全管理制度和技术规范，建立完善的安全应急预案，确保计算机系统的安全运营。
计算机在审计资料管理中的应用
计算机审计计算机在审计资料管理中的应用u徐安顺审计资料的管理是审计工作的一个重要组成部分,所谓审计资料主要包括两大要素,一是审计机关的工作记录。
其中又分文档资料和统计资料;二是被审计单位的基本情况。
我局审计工作的文档资料一般是通过W PS文件编辑系统进行管理,在计算机系统中按年度设置子目录,再在年度子目录下按文件种类设置二级子目录,这样在打字员完成各类审计文件的打印后,文件已存入各子目录中,便于迅速查找。
比较麻烦的是审计统计资料和被审计单位的基本情况。
如已列为我局审计对象的企业单位(包括二级公司)和行政事业单位共400多个,以往,我们都是把这些单位的基本情况收集起来后打印装订成册。
由于企业的情况在不断变化,如法人代表,公司地址、电话号码等都时有更改,企业的经营状况更是日新月异,要不断地重新收集整理打印,工作量太大,也跟不上形势的发展,自从局里配置了电子计算机之后,我们应用Fox Bese+数据库管理系统就轻易地解决了这个问题。
一、审计资料管理系统的开发和应用结合我局实际,用F oxBese+数据库管理系统编辑5审计资料管理系统6软件,我们考虑至少应包括两个方面的内容,一是被审计单位基本情况的录入、修改和查找;二是审计统计资料的录入,修改和查找,为此,我们设置了三种表格:其一:被审计单位基本情况统计表(企业)单位:金额:万元编号0地址所属法人代表电话成立时间//财务主管电话组织形式注册资金0管理方式我方权益%0类别0资产总额0.00负债总额0.00净资产0.00固定资产0.00流动资产0.00存货0.00实收资本0.00营业收入0.00利润总额0.00其二:被审计单位基本情况统计表(行政事业)单位:金额:万编号0地址所属负责人电话成立时间//财务主管电话预算方式预算来源0预算运用包干结余0类别0固定资产0.00拨入经费0.00结存0.00经费暂存0.00经费支出0.00存款0.00其他来源0.00其他运用0.00其他结存0.00其三:审计情况统计表单位:金额:万元年份违纪违规数挤占成本偷漏税收小金库其他应收缴建议数备注:为满足以上三种表格的需要。
审计科计算机审计工作总结
审计科计算机审计工作总结一、综述在过去的一年中，审计科的计算机审计工作从不同方面取得了显著的成果。
我们严格按照国家有关法律法规和审计监管要求，积极应用计算机审计技术，提高审计效率和质量，为保障国有资产安全和提高企业运营管理水平做出了积极贡献。
二、关键工作及成果1. 计算机辅助审计工作通过合理调用计算机辅助审计软件，加强对被审计单位的数据处理过程的监督和审计。
主要包括：（1）数据采集和提取：通过数据接口实现对被审计单位相关数据系统的数据提取，并通过数据挖掘技术，对数据进行有效筛选和分析。
（2）数据分析和核算：利用电子数据分析技术，对数据进行准确的计算和分析，为审计提供有效的依据。
（3）数据清理和加工：通过数据清洗和加工，修正数据中的错误，提高数据质量和准确性。
通过以上工作，我们提高了审计工作的效率，降低了手工操作的风险和错误率，为审计结果的准确性和可靠性提供了有力保障。
2. 网络安全审计工作随着信息化的不断发展，网络安全问题日益严峻。
我们高度重视网络安全审计工作，采取了以下措施：（1）网络漏洞扫描：采用漏洞扫描工具对被审计单位的网络进行扫描，及时发现和修复网络中的安全漏洞。
（2）密码审核：对被审计单位的重要系统和数据库的密码进行审核，确保密码的安全和合规性。
（3）安全事件响应：对网络安全事件进行快速响应和处置，及时阻止和遏制安全威胁。
通过以上工作，我们有效防范了网络攻击和信息泄露的风险，保障了被审计单位信息系统的安全和稳定运行。
三、存在的问题和建议虽然计算机审计工作取得了显著的成绩，但在工作中还存在一些问题，需要进一步解决和完善：1. 缺乏计算机审计人才。
计算机审计是一门专业性较强的工作，但在现有的岗位中缺乏专业的计算机审计人才，需要加强相关培训和引进工作，提高团队整体素质和能力。
2. 数据采集和沟通难题。
由于被审计单位的数据系统各异，数据采集和整合工作较为困难，存在一定的沟通难题。
需要进一步加强与被审计单位的沟通，明确数据接口和格式要求，提高工作效率。
计算机数据审计_(2014年下)
“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位是一个科目级别 与其他数据项的逻辑关系：
信贷部
第三十六页，共229页。
分布式架构
纽约分行
香港分行
巴黎分行
第三十七页，共229页。
客户机/服务器架构
客户
客户
客户
iMac
d i gi t a l
数据库
服务器
Data General
应用 服务器
网络 服务器
数据
第三十八页，共229页。
浏览器/服务器架构
客户
客户
客户
iMac
d i gi t a l
终点 逐步细化 逐步细化
起点
与信息系统相关的电子数据 审计内容所涉及的信息系统 审计内容与重点 审计目标
第二十一页，共229页。
审前调查的内容和方法
管理体制
•管理集中度高，系统相应是集中式的 •数据由下级部门录入并上传的，下级部门 可能未知数据结构
•上传前可能进行具体的数据处理，也可能 直接上传原始数据
第二页，共229页。
教材目录
• 第三篇 分析应用篇
–第9章 审计数据分析概述 –第10章 查询型分析技术 –第11章 验证型分析技术 –第12章 发掘型分析技术
第三页，共229页。
附录：
• 介绍分析软件 • 《审计数据采集分析3.0》的使用 • 教材配套光盘中提供安装程序 • 属于本课程考核的上机操作部分的内容
浅谈计算机审计中数据清理和数据转换技术
浅谈计算机审计中数据清理和数据转换技术阙圣贵（江苏省海安县审计局，江苏226600）摘要：计算机数据审计是指运用计算机审计技术对被审计单位与财政收支、财务收支有关的计算机信息系统所存储和处理的电子数据进行的审计。
通过对被审计单位的电子数据进行采集、转换、清理、验证和分析，帮助审计人员掌握总体情况，发现审计线索，搜集审计证据，形成审计结论，实现审计目标。
而开展计算机数据审计的前提必须获取被审计单位的原始操作型的数据，并进行适当的清理和转换，使其适合分析的需求。
本文介绍了审计工作中常见的数据清理和数据转换相关技术。
关键词：审计数据清理数据转换中国审计的根本出路在于信息化，信息化的关键在于数字化。
审计信息化、数据化不只是一种理念，更是一种手段、一种方式和一种发展趋势。
随着计算机及数据库技术的飞速发展，我国的审计技术水平发展非常迅速，审计方法从过去的手工翻账，发展到今天的利用计算机进行审计。
由于从源系统中采集到的数据来源众多、种类繁杂以及数据不规范等原因，这些源数据可能存在两种情况：一是有些列的数据对审计分析是无意义的；二是对那些有意义的数据，可能又存在某些数据值定义不完整、数据冗余等情况。
这些不规范的、不完整的数据会影响后续数据分析的结果。
因此，数据清理和数据转换是面向数据的计算机审计的必须要进行的工作。
1 数据清理数据清理是面向数据和计算机审计中的重要一环。
检查、控制和分析审计数据的质量，在数据质量问题上发现审计线索，清理有质量问题的数据，为后续的审计数据分析服务，这些是面向数据的计算机审计的一个技术重点。
原始的审计数据是审计人员从被审计信息系统中获得的，这些数据的质量如何？审计人员要首先进行评价。
1.1 数据质量的主要评价指标准确性：数据值与假定正确的值的一致程度完整性：需要值的属性中无值缺失的程度一致性：数据对一组约束的满足程度惟一性：数据记录（及码值）的惟一性有效性：维护的数据足够严格以满足分类准则的接受要求原始数据中可能存在的数据质量问题有很多种，包括缺失的或不完整的数据、不准确的数据、不一致的数据、重复的记录等。
计算机审计方法
《计算机审计方法》
目录
• 计算机审计概述 • 计算机审计的技术与方法 • 计算机审计的流程与步骤 • 计算机审计的实践与应用 • 计算机审计的挑战与未来发展 • 计算机审计的案例分析
01
计算机审计概述
定义与特点
定义
计算机审计是审计师使用计算机技术进行审计的过程， 包括对被审计单位的会计记录、财务报表、内部控制和 风险评估等进行审查和评估。
计算机审计方法能够实现跨部门 、跨领域的数据整合和分析，对 财政资金使用效益进行全面评估 ，有助于提高政府财政资金的使 用效益和管理水平。
社会审计案例：上市公司财务报表审计
01
背景介绍
某上市公司聘请社会审计机构对 其财务报表进行审计，以评估其 财务状况和经营业绩的真实性和 合规性。
03
02
审计发现
05
计算机审计的挑战与未来发展
数据安全与隐私保护
数据泄露风险
计算机审计在处理大量数据时，需要严格控制数据的安全性和隐 私性，避免数据泄露和滥用。
加密技术的应用
为确保数据安全，应采用加密技术对数据进行加密，以防止未经 授权的访问和数据泄露。
隐私保护法律法规
遵守相关法律法规，确保在计算机审计过程中保护个人隐私和商 业机密。
政府审计案例：财政资金使用效益审计
背景介绍
实施过程
审计发现
结论与启示
某政府机构在进行财政资金使用 效益审计时，采用计算机审计方 法对资金使用情况进行全面评估 。
审计人员利用计算机审计工具对 政府的财政资金使用记录、项目 进度报告、财务报表等数据进行 整合和分析，评估资金使用的效 益和效果。
经过对数据的综合分析和对比， 审计人员发现了资金使用过程中 的浪费、低效和违规行为。
计算机审计中的数据分析
计算机审计中的数据分析引言计算机审计是指对计算机系统和应用程序进行审核和监控，确保其安全性和合规性。
数据分析作为计算机审计的一项重要技术，在业务流程改进、风险评估、异常检测和欺诈检测中起着关键的作用。
本文将介绍计算机审计中的数据分析方法和技巧，以及如何利用数据分析提高审计效率和准确性。
一、数据分析在计算机审计中的重要性计算机审计涉及大量的数据处理和记录，传统的审计方法已经无法满足审计需求。
数据分析能够帮助审计人员更好地理解和分析数据，挖掘出隐藏在大量数据背后的相关信息和问题。
在计算机审计中，数据分析可以发现潜在的风险，并提供改善措施，以确保组织的合规性和安全性。
二、常用的数据分析方法和技巧1. 采样采样是一种常用的数据分析方法，用于从大量的数据中选择一小部分样本进行分析。
采样可以有效减少数据量，但仍能提供足够的信息来做出判断。
审计人员可以根据风险评估的结果选择适当的采样方法和抽样大小，以达到审计目标。
2. 数据挖掘数据挖掘是一种通过自动或半自动的方式发现隐藏在大量数据中的模式和关联性的方法。
在计算机审计中，数据挖掘可以帮助审计人员发现异常模式和潜在的欺诈行为。
通过应用数据挖掘技术，审计人员可以更全面地评估风险，并采取相应的措施进行调查和处理。
3. 数据可视化数据可视化是将数据以图表、图形等形式直观呈现的方法。
在计算机审计中，数据可视化可以帮助审计人员更好地理解和分析数据，以及发现数据中的异常模式和趋势。
通过数据可视化，审计人员可以更快速地获取信息，从而提高审计效率。
三、利用数据分析提高审计效率和准确性的方法1. 自动化分析通过建立自动化分析模型，可以实现对大量数据的快速分析和处理。
审计人员可以根据业务需求和审计指标，设定相应的分析规则和方法，通过自动化分析来提高审计的效率和准确性。
2. 异常检测数据分析可以帮助审计人员识别异常模式和异常数据，从而提示潜在的风险和问题。
通过应用异常检测技术，审计人员可以快速发现潜在的欺诈行为，并采取相应的措施进行调查和处理。
计算机审计（审计采集分析）笔记
计算机审计（审计采集分析）笔记第1章计算机数据审计概述1、计算机数据审计是指运用计算机审计技术对被审计单位与财政收支、财务收支有关的计算机信息系统所存储和处理的电子数据进行的审计。
通过对被审计单位的电子数据进行采集、转换、清理、验证和分析，帮助审计人员掌握总体情况，发现审计线索，搜集审计证据，形成审计结论，实现审计目标。
2、计算机数据审计的理论基础计算机数据审计的理论基础是数据式审计模式。
数据式审计模式可以分为两种：一是数据基础审计模式，即以数据为直接对象的审计方式，二是数据式系统基础审计模式，即以系统内部控制测评为基础，通过对电子数据的收集、转换、整理、分析和验证，实现审计目标的方式。
计算机数据审计也是数据审计模式的重要组成部分。
我们也可以将数据式系统基础审计表述为：系统内部控制测评+数据审计。
3、计算机数据审计与计算机信息系统审计区别：(1)审计对象不同；(2)工作侧重点不同；(3)使用的技术方法不同；联系：它们是同一事物的两个方面，不能人为割裂开来。
(1)信息系统是电子数据存储和处理的环境，电子数据不能独立于信息系统存在。
(2)电子数据是信息系统功能的重要体现，离开了电子数据，信息系统的功能无从谈起。
4、计算机数据审计的流程七步流程法：(1)调查阶段；(2)数据采集；(3)数据验证，清理和转换；(4)建立审计中间表；(5)把握总体，选择重点；(6)建模分析；(7)延伸、落实和取证。
(1)调查工作的一般思路：“审计目标—审计内容与重点—审计内容所涉及的信息系统—与信息系统相关的电子数据”。
在数据情况调查过程中，审计人员应当尽量收集齐全相关的技术文档，以便详细了解系统的数据库和数据情况。
(2)数据采集是计算机数据审计的前提和基础。
是在调查阶段提出数据需求的基础上，按照审计目标，采用一定的工具和方法对被审计单位信息系统中的电子数据进行采集的过程。
常用的数据采集策略有3种：一是通过数据接口采集，二是直接复制，三是通过备份文件恢复。
计算机审计数据处理方法探讨
计算机审计数据处理方法探讨我国计算机审计和发达国家相比，起步比较晚，相对比较落后。
但是，近几年来，我国的审计手段已经传统的手工审计逐渐向计算机审计过渡。
20XX年，金审工程建设启动以来，审计信息网络建设进展顺利，截至20XX年，“金审一期”工程已经初步完成，在审计法规检索系统和审计信息管理系统的开发方面取得了较大成功，已开发了多个审计信息管理系统和审计办公自动化系统。
与此同时，关于审计数据采集分析与联网审计技术的863计划也正在顺利进行中，审计应用系统建设初具规模，审计工作急需的被审计单位资料库、审计专家经验库、审计文献资料库三大数据库已经建成。
一、计算机审计的一般步骤按照对原始数据采集处理分析整理的过程，计算机审计流程通常可分为四个阶段：(一)将数据从被审计单位信息系统导入到审计软件中，即数据采集。
数据采集是进行计算机审计的基础，也是最关键的环节。
审计人员可以直接利用审计软件中的导入模板导入财务数据，也可以根据情况从被审计单位数据库中导入需要的相关文件。
对于企业通常只需导入凭证库表、科目表、期初余额表等数据，即可生成相应的会计明细账、总账、报表等会计资料与信息。
(二)对导入的数据进行清理、转换，以及数据的集成与优化处理，即数据的预处理技术。
在完成数据采集之后，需要对数据进行清理转换，以满足审计分析的需要。
广义上讲，凡是有助于提高数据质量的过程都是数据清理，主要包括确认输入数据、修改错误值、替换空值、保证数据值落入定义域中、消除冗余数据、解决数据中的冲突等。
比如在车辆购置费审计中，于车购费系统本身不完善和车购费征费记录人员操作不规范，存在发票价、最低征费额为空的记录，在数据库中记录数为空并不等于为0，因此必须把为空的记录转换为0，否则检索时会漏掉这些记录。
另外，相似重复记录的清理也是数据清理的一个重要问题。
数据转换通常涉及到三种类型：简单变换，日期、时间格式的转换，字段值合并、拆分。
简单变换即转换源数据库表中某些字段的类型、长度等，最常见的简单变换是转换一个数据元的类型。
审计师工作中的数据分析与数据处理
审计师工作中的数据分析与数据处理在当今数字化时代，数据对于企业的重要性变得越来越突出。
作为审计师，数据分析和数据处理是我们工作中不可或缺的一部分。
本文将探讨审计师在工作中如何进行数据分析和数据处理，并阐述其在保证财务报告准确性和揭示潜在风险方面的重要性。
1. 数据采集在进行数据分析和数据处理之前，审计师需要对相关数据进行采集。
这包括财务报表、银行对账单、发票、合同等各种会计记录和证据。
审计师需要仔细审查这些数据的准确性和完整性，并确保数据来源可靠。
2. 数据清洗与整理一旦数据采集完成，审计师需要进行数据清洗与整理。
这包括筛选出关键数据，删除重复或无效数据，并对数据进行分类和组织。
数据清洗与整理的目的是提高数据的质量和可用性，以便后续的分析和处理。
3. 数据分析技术审计师需要熟练掌握各种数据分析技术，以识别任何潜在的异常或风险。
常用的数据分析技术包括数据抽样、趋势分析、相关性分析、比较分析等。
通过这些技术，审计师可以对数据进行全面的审查，揭示潜在的问题或异常。
4. 数据处理与可视化在数据分析之后，审计师需要对得出的结论进行数据处理。
这包括计算各种财务指标、制作图表和图形等，以便更好地呈现数据和发现。
数据处理的目的是使审计师和相关利益相关者能够更直观地理解数据的含义和趋势。
5. 数据分析的作用数据分析在审计工作中具有重要作用。
首先，它可以帮助审计师更快地检测到潜在的风险和错误，从而提高审计的效率和准确性。
其次，数据分析可以对企业的财务状况和经营绩效进行全面评估，揭示潜在的违规行为或不合规操作。
最后，数据分析还可以为企业提供决策支持，帮助其优化业务运营和管理。
总结数据分析和数据处理是审计师工作中不可或缺的部分。
通过数据分析，审计师可以对企业的财务状况进行全面审查，并及时发现潜在风险和问题。
数据处理则可以帮助审计师更好地理解数据，并呈现给利益相关者。
随着技术的发展和数据的不断增长，数据分析和数据处理在审计师的工作中将扮演越来越重要的角色。
计算机辅助审计原理及应用：第6章 审计数据分析
计算机辅助审计原理及应用（第二版）
6-25
＠ 清华大学出版社
统计分析----原理
分层分析的做法是：首先选取一个数值类型的字段作为分层 字段，根据其值域将这一字段划分为若干个相等或不等的区间， 通过观察对应的其它字段在分层字段的各个区间上的分布情况来 确定需要重点考察的范围。它是通过数据分布来发现异常的一种 常用方法。 分类分析的做法是：首先选择某一字段作为分类字段，然 后，通过观察其它对应字段在分类字段各个取值点上的分布情况 来确定需要重点考察的对象。它是通过数据分布来发现异常的另 一种常用方法。分类分析的思路类似于“ 分类汇总” ，它是一种简 单而非常常用的数据分析手段。与分层分析不同的是，分类分析 中用作分类的某一字段不一定是数值型，可以是其他类型的数 据，而分层分析中用作分层的某一字段则一定是数值型数据。
计算机辅助审计原理及应用（第二版）
6-16
＠ 清华大学出版社
数据查询----案例
§ § §
数据查询方法在税收征收数据分析中的应用 数据查询方法在“ 凭证” 数据分析中的应用 数据查询方法在失业金发放数据分析中的应用
计算机辅助审计原理及应用（第二版）
6-17
＠ 清华大学出版社
数据查询方法在税收征收数据分析中的应用
计算机辅助审计原理及应用（第二版） 6-20
＠ 清华大学出版社
数据查询方法在失业金发放数据分析中的应用
采用Access作为分析工具
采用AO作为分析工具
计算机辅助审计原理及应用（第二版） 6-21 ＠ 清华大学出版社
审计抽样----原理
审计抽样是指审计人员在实施审计程序时，从审计对 象总体中选取一定数量的样本进行测试，并根据样本测试 结果，推断总体特征的一种方法。它是随着经济的发展、 被审计单位规模的扩大以及内部控制的不断健全与完善， 而逐渐被广泛应用的审计方法。 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。
计算辅助审计实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的随着信息技术的飞速发展，计算机在各个领域的应用日益广泛，审计领域也不例外。
计算机辅助审计（Computer-assisted Audit，简称CAA）作为一种新兴的审计方式，通过计算机技术辅助审计人员完成审计工作，提高了审计效率和质量。
本实验旨在让学生了解计算机辅助审计的基本原理、操作方法和应用优势，提高学生的审计实践能力。
二、实验内容1. 计算机辅助审计的基本原理计算机辅助审计是指利用计算机技术和审计软件，对被审计单位的财务信息进行收集、处理、分析和评价的过程。
其主要原理如下：（1）数据采集：审计人员通过计算机系统，从被审计单位的财务信息系统、数据库中采集相关数据。
（2）数据处理：审计软件对采集到的数据进行清洗、筛选、分类等处理，为后续分析提供基础。
（3）数据分析：审计人员利用审计软件对处理后的数据进行分析，识别潜在风险和异常情况。
（4）评价与报告：根据分析结果，审计人员对被审计单位的财务状况、经营成果和合规性进行评价，并形成审计报告。
2. 计算机辅助审计的操作方法（1）安装审计软件：根据审计项目需求，选择合适的审计软件，并安装到计算机上。
（2）数据采集：通过数据接口或手工录入的方式，将被审计单位的财务数据导入审计软件。
（3）数据处理：对导入的数据进行清洗、筛选、分类等处理，确保数据的准确性和完整性。
（4）数据分析：利用审计软件提供的功能，对数据进行分析，识别潜在风险和异常情况。
（5）评价与报告：根据分析结果，撰写审计报告，并提出改进建议。
3. 计算机辅助审计的应用优势（1）提高审计效率：计算机辅助审计可以快速处理大量数据，提高审计效率。
（2）降低审计风险：通过数据分析，可以发现潜在风险和异常情况，降低审计风险。
（3）提高审计质量：计算机辅助审计可以减少人为错误，提高审计质量。
（4）节约审计成本：计算机辅助审计可以降低审计人员的人工成本，节约审计成本。
三、实验过程1. 实验环境：准备一台装有审计软件的计算机，连接网络。
如何利用计算机技术进行数据清理和整理
如何利用计算机技术进行数据清理和整理数据清理和整理是计算机技术中非常重要的一环。
在大数据时代，海量的数据不仅需要进行收集和存储，更需要进行清洗和整理，以提供高质量的数据用于分析和应用。
本文将介绍如何利用计算机技术进行数据清理和整理，帮助您更好地处理和管理数据。
第一步：数据清洗数据清洗是指通过各种技术手段，从原始数据中剔除错误、不完整、重复或无效的数据，以确保数据的准确性和可靠性。
首先，我们需要对数据进行去重。
通过识别和删除重复的数据，可以避免数据重复计算和误导分析结果。
其中一种常用的方法是使用Excel工具的“删除重复项”功能，将数据集导入Excel表格后，选中需要进行去重的列，然后在“数据”标签下的“删除重复项”中进行操作即可。
其次，我们需要处理缺失值。
缺失值是数据中常见的问题，可能是由于人为疏忽、系统错误或其他原因造成的。
处理缺失值的常用方法是替换或填充这些缺失值。
可以选择一些合适的方法，例如使用均值、中值或回归模型进行填充。
Python编程语言中的pandas库提供了很多方便的函数和方法，如`fillna()`，可以轻松处理缺失值。
除了去重和处理缺失值外，数据清洗还包括纠正错误数据和处理异常值等。
对于错误数据，可以通过验证和校验规则进行修复。
例如，对于日期类型的字段，我们可以校验其格式是否正确、是否符合逻辑时间顺序等。
对于异常值，可以使用基于统计学的方法，如标准差或箱线图检测和修复这些异常值。
第二步：数据整理数据整理是指对清洗后的数据进行转换和重组，以便更好地满足分析、挖掘和应用的需求。
首先，我们需要将数据规范化。
数据规范化是指将数据转换为统一的格式和单位。
例如，将不同日期格式转换为统一的日期格式，将不同货币单位转换为统一的货币单位等。
在数据规范化的过程中，可以利用Excel工具的函数和操作，如文本处理函数、日期函数和条件格式等。
其次，我们需要对数据进行重组和合并。
数据重组指的是将数据按照特定的属性值进行分组和汇总，以生成更精细的数据汇总报告。
面向数据的计算机辅助审计的原理和步骤
面向数据的计算机辅助审计的原理和步骤一、引言在当今信息爆炸的时代，数据已经成为了企业运营中至关重要的一部分。
然而，随着数据规模的不断膨胀，传统的审计手段已经无法满足对大规模数据的审计需求。
面向数据的计算机辅助审计应运而生，它凭借着先进的技术和方法，为审计工作带来了全新的可能性。
本文将围绕着面向数据的计算机辅助审计的原理和步骤展开探讨。
二、面向数据的计算机辅助审计的原理1. 数据挖掘技术数据挖掘技术是面向数据的计算机辅助审计的基础。
它利用统计学、人工智能和机器学习等先进技术，从海量数据中提取出有价值的信息和规律。
通过数据挖掘技术，审计人员可以更加高效地对数据进行分析，发现潜在的问题和风险点。
2. 数据可视化技术数据可视化技术则是让审计人员可以通过图表、图像等直观的形式来展现数据分析的结果。
这样一来，审计人员不仅可以更加直观地理解数据背后的信息，还能够及时地发现异常情况和变化趋势。
3. 数据分析技术数据分析技术是指利用统计学和数学方法对数据进行分析和解释的技术。
通过数据分析技术，审计人员可以深入理解数据之间的关联以及背后的逻辑关系，从而更好地把握审计的全貌。
三、面向数据的计算机辅助审计的步骤1. 数据准备阶段在进行计算机辅助审计之前，首先需要对审计所需的数据进行准备。
这一步包括数据的收集、清洗和整理，确保数据的完整性和准确性。
2. 数据分析阶段在数据准备完成之后，就可以开始进行数据分析了。
审计人员可以利用数据挖掘、可视化和分析技术，对数据进行深入挖掘和分析，发现其中的问题和异常情况。
3. 结果汇总阶段在数据分析完成之后，审计人员需要对分析结果进行汇总和总结。
这一步包括对审计发现的问题和风险点进行整理，以及提出相应的建议和改进措施。
四、个人观点和理解面向数据的计算机辅助审计是审计领域的一次革命性的变革。
它不仅提高了审计工作的效率和准确性，还为审计人员提供了更加全面和深入的审计视角。
然而，值得注意的是，面向数据的计算机辅助审计也面临着一些挑战，比如数据隐私和安全性等问题，需要审计人员在实践中加以克服和解决。
审计师工作中的数据分析与数据处理
审计师工作中的数据分析与数据处理数据在当今社会中扮演着重要的角色，对于审计师而言，数据分析与数据处理是其工作中至关重要的一部分。
通过对数据的深入分析和处理，可以帮助审计师有效地评估企业的财务状况和内部控制体系，提供有关财务报告的可靠性和合规性的意见。
本文将重点探讨在审计师工作中数据分析与数据处理的方法和技巧。
一、数据收集与整理在审计师开始数据分析之前，首先需要收集和整理相关的数据。
数据的来源可以包括企业的财务记录、银行对账单、股东报告等。
审计师需要确保所收集到的数据的完整性和准确性，并进行适当的整理和分类。
这些工作可以采用电子表格软件或数据分析工具来帮助完成，以确保数据的可追溯性和方便后续的分析工作。
二、数据验证与校对在数据分析的过程中，审计师需要验证和校对所用数据的准确性和一致性。
这可以通过对比不同数据源之间的差异和交叉检查来实现。
审计师还可以使用一些数据分析工具，如数据查询和过滤功能，以检查数据的异常情况和数据的完整性。
其中，数据验证和校对的方法包括比较法、计算法、抽样法等，以确保数据分析的准确性和可靠性。
三、数据分析技术的应用数据分析在审计师的工作中起到了至关重要的作用。
审计师可以借助一些数据分析工具和技术来加快数据处理的速度和提高数据分析的准确性。
以下是一些常用的数据分析技术：1. 数据挖掘：通过应用统计学和机器学习的方法来发现隐藏在大量数据中的知识和规律。
审计师可以利用数据挖掘技术，以发现潜在的风险、异常和欺诈行为。
2. 数据透视表：通过使用电子表格软件如Excel中的数据透视表功能，审计师可以轻松地分析大量数据并生成透视表来呈现数据的概要信息。
这有助于审计师更好地理解企业财务状况和业务运营情况。
3. 随机抽样：数据分析工作中常常需要处理大量的数据，但是进行全面审计可能不切实际。
在这种情况下，审计师可以采用随机抽样方法，从大量数据中抽取一小部分来进行分析和审计。
4. 数据可视化：通过图表、图形和可视化工具如Tableau、Power BI 等，审计师可以直观地展示数据分析的结果，提升报告的可读性和可理解性。
计算机审计如何进行
计算机审计如何进行在当今数字化时代，计算机审计已成为企业和组织内部审计的重要手段。
计算机审计不仅提高了审计的效率和准确性，还能够发现传统审计方法难以察觉的问题。
那么，计算机审计究竟是如何进行的呢？首先，进行计算机审计需要明确审计目标。
这就如同在旅行前确定目的地一样重要。
审计目标可能包括检查财务数据的准确性、评估内部控制的有效性、发现潜在的欺诈行为等。
只有明确了目标，后续的审计工作才能有的放矢。
接下来，要收集相关的电子数据。
这些数据可能来自企业的财务系统、业务系统、数据库等。
在收集数据时，需要确保数据的完整性和准确性。
同时，要注意数据的安全性，防止数据泄露或被篡改。
数据收集完成后，就需要对数据进行清理和转换。
这是因为原始数据可能存在格式不一致、重复、缺失等问题。
通过数据清理和转换，将数据整理成便于分析的格式。
这一步骤就像是在整理杂乱的房间，把物品分类摆放整齐，以便更好地查找和使用。
然后，运用合适的审计软件和工具进行数据分析。
常见的审计软件包括 ACL、IDEA 等。
这些软件可以帮助审计人员进行数据查询、统计分析、数据挖掘等操作。
例如，通过数据查询可以快速找到特定的交易记录；通过统计分析可以了解数据的分布特征；通过数据挖掘可以发现隐藏在数据中的关联和趋势。
在数据分析过程中，审计人员需要根据审计目标和疑点，制定相应的分析策略。
比如，如果审计目标是检查是否存在虚假交易，那么可以通过分析交易金额、交易时间、交易对手等因素来寻找异常。
如果怀疑存在内部控制漏洞，那么可以重点关注权限设置、审批流程等方面的数据。
除了运用软件工具进行分析，审计人员还需要具备一定的计算机技术知识。
例如，了解数据库结构、掌握 SQL 语言等，以便能够直接从数据库中获取所需数据并进行复杂的查询和分析。
当发现了异常或疑点后，审计人员需要进一步调查核实。
这可能包括与相关人员进行访谈、查阅原始凭证、检查系统日志等。
通过调查核实，确定问题的性质和严重程度。
计算机审计中数据处理新方法浅谈
计算机审计中数据处理新方法浅谈计算机审计中数据处理新方法浅谈随着计算机数据处理技术的不断革新和推广，在审计工作中依靠计算机技术来解决数据处理问题逐步变得正规化和专业化。
目前，在计算机审计中常用的几种新方法主要包括：以业务规则为依托的数据处理方法、以数据匹配为依托的数据处理方法、以孤立点检测为依托的数据处理方法、以数据规律为依托的数据处理方法、以可视化数据为依托的数据处理方法和以数据挖掘技术为依托的数据处理方法。
1计算机审计中数据处理的基本步骤新时期，通过计算机对审计工作中采集的原始数据进行导入处理、汇总分析和整理优化来提高审计工作效率是十分必要的。
具体的计算机审计中数据处理的基本步骤包括：1.1数据采集阶段：原始数据的导入对原始数据进行采集是计算机审计工作有序开展的前提和基础。
常用的数据采集方法主要有两种，其一为直接借助计算机审计软件的导人功能来实现财务数据和信息的导人，其二为依据审计要求和特点，直接从被审计单位的数据库中检索、调取和导入文件。
就企业而言，通常需要导入的数据信息包括：凭证库表、本文由收集整理期初余额表以及科目表等基本数据，然后借助软件功能自动生成会计明细账、财务报表等会计资料。
1.2数据预处理阶段：数据的转换、集成和优化在正确导人数据的基础上，要对数据的质量进行严格把控，因此，首先要对数据进行清理和转换工作，即修改错误值、消除冗余数据以及替换空值等。
目前，常见的三中数据转换类型包括：字段值的合并和拆分、简单变换以及时间、日期格式的转换。
其次，要对数据进行集成和优化，即借助数据衍生和概括手段来实现旧数据向集成新数据的转换，以提高数据的优化性能和使用性能。
1.3数据处理阶段：数据的统计、汇总和计算在对导人数据进行完预处理后，要借助计算机的算法功能来进行抽样数据的查询、统计、汇总和分析，以使数据指标更能够直观地反映出所审查的、相应的会计信息。
1.4数据整理阶段：数据的归集和存档计算机处理完数据后，要对数据信息进行及时的归档和存档，首先，要将数据信息整理成综合性文书或审计证据等文件；其次，要将整理后的文件资料全部归集到相应年度和月份的审计工作底稿之中；最后，加强文件资料的数据存档和备份，以为复核、审查提供便利。
谈计算机审计的数据管理
Ｏ Ｂ （ Ｐ Ｉ Ｄ ａ ａＳ ０ ｎ ｃ ｉ ｉ Ｙ） ， 直 译 Ｄ Ｃ ０ ｅ ｉ ａｔ Ｂ ｅ Ｃ ｎ ｅ ｔ ｖ ｔ
一
、
为 开 放 式 数 据 库 互 连 接 ， 是Ｍ ｒ ｓ ｆ 公 司 提 出 的 ｉ ｏｏｔ Ｃ
一
在 计 算 机 辅 助 审 计 中 ， 审 计 所 需 数 据 及 审 计 产
在ｗ ｎ ｏ ｓＸ 或Ｗ ｎ ｏ ｓ２ ０ 下 运 行 的 通 用 财 务 软 ｉ ｄｗ Ｐ ｉｄｗ ０ ０
部 门 、 国 有 企 业 等 单 位 的 会 计 核 算 、 财 务 管 ຫໍສະໝຸດ 、 经 下 三 种 方 法 ：
大 变 化 ， 审 计 人 员 需 要 审 查 被 审 计 单 位 信 息 系 统 生 件 ，如 “ 蝶 ”、 “ 友 ”等 ，它们 一 般使 用 独立 的 金 用 ＮＣ Ｅ Ｓ Ｂ Ｓ等 成 的 大 量 数 据 。 即 由 原 来 的 财 务 报 表 审 计 、 经 营 审 数 据 库 文 件 ， ￣Ａ Ｃ Ｓ 、Ｄ Ａ Ｅ 数 据 库 文 件 。 对 于 此
Ｘ Ｅ、 Ｃ Ｅ Ｓ Ｘ等 文 根 据 计 算 机 辅 助 审 计 的 工 作 流 程 ， 依 次 讨 论 电 子 量 数 据 ， 直 接 导 出 成 Ｅ Ｃ Ｌ Ａ Ｃ Ｓ 或 Ｔ Ｔ 通 用 格
数 据 采 集 、 电 子 数 据 使 用 、 电 子 数 据 保 管 等 电 子 数 式 ，然 后 就 可 以直 接 进 行 分 析 处理 。 据 管 理 的 有 关 问题 。 电 子 数据 的采 集
计 、 管 理 审 计 进 一 步 扩 大 到 被 审 计 单 位 整 个 信 息 系 类 财 务 软件 ，可 以根 据 软件 说 明书 ，找 到 数据 库 文件 的存 放 位 置 ，直接 拷 贝数 据库 文 件 ，再运 用 “ ０ Ａ ”、 统 的 审 计 ， 即计 算 机 审 计 。
审计行业转正如何在工作中处理复杂的数据与信息
审计行业转正如何在工作中处理复杂的数据与信息在审计行业中，处理复杂的数据与信息是转正过程中非常重要的一项技能。
审计师必须具备处理大量数据和信息的能力，以便能够准确地评估财务报表的真实性和合规性。
本文将探讨审计行业转正如何在工作中处理复杂的数据与信息的有效方法。
一、建立清晰的数据收集和整理流程审计师在处理复杂数据与信息时，首先应建立清晰的数据收集和整理流程。
这可以包括与客户合作，确保获得正确的数据，并使用专业的数据分析工具进行数据整理和处理。
审计师可以借助电子表格软件，如Excel，来整理和分析大量的数据，并使用筛选和排序功能帮助他们更好地理解数据的关系和趋势。
二、运用数据采样技术进行有效的数据分析审计师在处理复杂数据与信息时，通常无法对所有数据进行逐一审计，这时可以使用数据采样技术来进行有效的数据分析。
数据采样是通过从总体数据中选择一小部分数据进行审计，然后推广到整个总体，以提供可靠的审计结论。
审计师可以使用随机抽样、比例抽样或其他适用的抽样方法，确保采样的数据具有代表性，并能够准确反映总体数据的特征。
三、运用数据分析工具进行关联和趋势分析为了更好地理解复杂的数据与信息，审计师可以利用数据分析工具进行关联和趋势分析。
通过对数据进行比较、计算和图形化展示，审计师能够发现数据之间的关联性和发展趋势，从而更准确地进行数据解读和分析。
例如，审计师可以使用数据透视表对大量数据进行分类和总结，以便更好地了解数据的内在含义。
四、与团队成员进行合作和讨论在处理复杂的数据与信息时，审计师可以与团队成员进行合作和讨论，以增加对数据分析的准确性和全面性。
团队成员可以共享各自的观点和经验，帮助审计师更好地理解数据和信息，发现潜在的问题和风险。
此外，审计师还可以通过与团队成员进行反馈和交流，不断改进自己的数据分析能力和工作效率。
五、持续学习和关注行业发展趋势随着科技的不断进步，审计行业的数据处理方法也在不断发展和创新。
为了更好地处理复杂的数据与信息，审计师应持续学习和关注行业的发展趋势。
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计算机审计数据整理计算机审计已在全国审计系统全面展开，我厅审计人员在审计过程中结合审计工作的特点，在行政、事业、企业等不同的审计项目中开展了计算机审计，取得了明显的效果。
下面我结合自己在审计过程中的工作，对计算机审计中的审前调查、数据采集与数据处理方面的问题谈一下自己的看法。
一、审前调查在传统审计模式下，不论审计项目的大小，在审计之前都要对审计对象的基本情况进行了解，以便制定切实可行的审计方案，有条不紊的开展审计工作。
计算机审计方式下同样需要审计人员进行审前调查，而且审前调查的内容不仅要了解常规审计方法下的所有内容，还要追加与计算机相关的内容，具体有以下几部分内容。
（一）业务流程。
要详细了解被审计单位整个业务从头至尾每个环节的具体操作方式和目的，并根据了解的情况绘制业务流程图。
目的是使审计人员有一个初步的审计思路，更好的设计切实可行的审计方案，同时初步确定数据采集的范围。
（二）业务操作准则。
了解被审计单位业务中所使用的会计准则，包括国家制定各种规定和被审计单位内部制定的各种守则，方便为审计中发现问题查找依据。
（三）计算机系统。
主要是了解被审计单位计算机的软件配置情况，包括操作系统和常用软件。
目的是方便数据的采集和转出。
（四）业务操作系统。
主要是了解计算机业务系统的名称、版本、开发商、功能等内容，特别是业务系统自身是否有将业务数据导出的功能，如能导出可导成什么数据格式。
（五）数据库系统。
了解被审计单位业务系统所使用的数据库系统的基本情况，包括数据库系统的名称和版本，数据库系统本身的数据格式，数据库系统本身可导出的数据格式。
（六）数据库结构。
通常在一个数据库中会有很多数据表，各表之间根据不同的情况会存有一些必要的关联关系，以降低冗余。
而在实际应用中只有很少的表是我们工作中要用到的，所以要了解哪些表是我们所需要的，并要了解各表之间存有什么样的关联关系以及各表的结构。
根据所了解的情况，预先采集部分数据，对数据进行初步分析，以确定适合的计算机审计软件和审计方式。
二、审计数据的采集对业务系统使用计算机进行审计的一个重要步骤就是数据的采集。
根据确定的审计方案和采用的审计软件，采集到的数据格式、文件大小等因素对顺利的进行计算机审计工作起着至关重要的作用。
在实际的数据采集工作中应着重关注以下几个方面：（一）数据采集的方法计算机数据采集的方法一般有以下几种：1、利用被审计单位应用系统的数据转出功能。
利用此功能的前提是转出数据格式符合审计人员的需求，或者转出数据经过处理后能够符合审计人员的需求。
例如：被审计单位的财务系统使用的是浪潮国强财务软件，利用其自身的凭证和余额的查询功能将数据查询出，然后利用其“文件”菜单下的“数据转出”功能可将查询出的数据转存为.xls、.dbf、.txt文件。
2、利用被审计单位业务系统所使用的数据库系统的转出功能。
例如：利用SQL数据库自身的“导入和导出数据”功能可以将SQL数据库中的数据表全部或有选择转存为其他格式文件。
3、使用审计软件自带的数据转出工具软件。
有的审计软件本身带有对特定软件的数据转出工具软件，其获取数据简单易行并完全符合审计软件的要求。
例如：“审易”审计软件自身带有“Sqlserver备份数据取数”工具和“Sqlserver数据取数”工具软件，可以方便的从SQL数据库备份数据和SQL数据库中将数据转存为。
MDB格式文件。
4、根据了解的系统的情况，直接将可利用的数据文件复制到审计人员的计算机中。
例如：用友7.0至用友U8.12财务软件的数据库为ACCESS，则可以找到其文件存放位置，直接将ufdata.mdb文件拷贝出即可。
5、使用通用的数据转出工具odbc.一般情况下，只要本审计单位的计算机系统中安装有数据库系统软件，都可以使用ODBC将数据库中的表有选择的或全部导出，并可以选择导出多种常见的数据格式。
例如：在对某证券公司审计时，其数据库为DB2，因为审计人员没有接触过此软件，我们直接使用ODBC将数据导出为ACCESS文件。
常用的方法是利用数据库本身的导入导出功能和ODBC方式，其他数据获取方式要根据本审计单位系统的功能和导出数据是否符合审计人员的要求确定。
（二）确定要获取的数据的格式和大小根据选择的审计软件或其他审计人员掌握地可用软件，确定要采集的数据的数据文件的格式和数据文件的大小。
1、采集数据的格式以满足审计人员的需求或审计软件的要求为标准，如果确实无法达到以上要求，则获得的数据文件的格式必须可以通过其他方法转换为所需文件格式。
2、一般情况下鉴于审计人员所具备的条件，大多数审计人员所使用的审计软件都是小型数据库系统，比如access，visualfoxpro等，这些软件的数据处理能力都是非常有限的，像access，visualfoxpro所处理的数据不能大于2G，而审计人员常用的excel只能处理65535行数据。
相对于这些软件的数据处理能力，有很多业务数据的单表容量都超过2G.因此，采集数据前一定要确信，所采集的数据是否超过了所使用的软件的数据处理能力，如果超过了，就要考虑是否要进行数据分割，还要考虑到分割后的数据是否便于利用。
例如：在采集某证券公司的证券交易流水资料时，审计人员要求获得的数据文件为。
dbf格式，利用其SQL数据库的“导入和导出数据”功能将所需资料导出后发现文件打不开。
分析原因认为此数据超过2G，大于VISUALFOX的处理能力。
在分析原始数据发现其存储的是两个年度的数据，再利用“导入和导出数据”功能按年度将数据导出为两个文件即可。
（三）数据采集的范围一般情况下如果对被审计单位的业务了解得比较深入，则可以根据需要只采集审计人员关注的数据表即可。
但是，如果审计人员是初次对此类业务进行审计或是对此业务不是很熟悉，建议审计人员采集被审计单位数据库中的所有表。
这是因为，数据库系统中有些表虽然很小，但却是一些代码型的文件，这些代码表对整个业务系统是至关重要的，真正的业务数据表中的某些字段是需要通过查找这些代码表来确定其含义的。
如在证券行业，营业部代码表、货币类型代码表、业务代码表等都是此类型的表文件。
如果没有采集这些看似不重要的表，往往到用到的时候才发现工作难以进行，需要重新取数。
三、数据处理一般情况下，初次采集的业务数据不会完全符合审计人员的要求，这就需要对数据进行审计前的整理，使其能较好的满足审计人员的需求。
对数据的整理可有以下几种：（一）数据格式的转换。
根据审计软件的要求和审计人员对应用软件的情况，将不符合要求的数据库文件格式或数据表文件格式转换为审计软件和审计人员需求的格式。
例如：在采集浪潮国强财务软件的数据时，虽然其提供了将数据转存为。
dbf格式，但一般情况下存有数据采集不全的问题，大多数情况下是科目编码字段只能取道前8位。
解决的方法是在导出数据时将其存为。
xls格式，而审计软件要求的数据格式是。
dbf，这就需要我们将采集到的。
xls文件转换为。
dbf格式。
（二）对大数据文件的分割。
有的数据库文单表文件的大小就超过了2G，但大多数现有软件的处理能力不能超过此大小，这就要求对大数据文件根据审计人员便于使用的原则进行分割。
比如，在证券公司审计时，取得其证券交易数据SQL数据格式单表超过2G，但审计软件只支持数据库ACCESS和FOXPRO.在SQL方式下观察发现，此表中存储的为三年的数据，利用SQL数据转出功能，将此表按年度转存为3个表，这样不仅解决了数据过大的问题，也没有对接下来的审计产生不良影响。
（三）对关系表的处理。
现在的数据库系统，为了降低冗余往往会将一个表中的所用字段分成几个表存放，但在具体的审计过程中会给审计人员带来诸多不便。
比如在证券行业，其“历史资金证券变动”表中的“发生营业部”、“开户营业部”、“货币类型”、“业务代码”、“委托方式”等字段的内容都是用代码来表示的，这些代码的具体含义都分别由一个独立的表来说明。
在审计过程中，为了使审计人员对审计数据有一个直观的认识，就需要对这些表进行综合处理，是代码的含义也在“历史资金证券变动”表中显现出来，达到数据完整、直观的要求。
当然，这步操作要根据实际情况确定是否需要，如果代码很少或是审计人员熟悉就不需要做了。
（四）对字段类型的调整。
在有的数据库中某些金额、数量型的数据字段的类型被定义为字符型或其他类型，使审计软件无法识别，也不便于审计人员利用其他工具软件对数据进行核算。
还有就是日期型数据的格式，标志用数据的数据类型等都是需要审计人员关注的。
出现类似的情况后，为了方便正常审计中的操作，就需要我们调整某些字段的数据类型。
（五）查找说明型文件。
通过对主要文件的查看，看其是否有代码型字段或是否有某些字段的内容不知其含义的字段，对出现的字段，通过询问被审计单位相关人员或查看获取的数据库文件，查找其中是否有对这些字段的说明。
一般情况下，像类似情况都会有一个说明型文件。
例如：在证券行业，营业部代码表、货币类型代码表、业务代码表等都是对“历史资金证券变动”表的说明型文件。
（六）分析数据结构。
数据库表中的字段名称大多数是英文的，为了方便审计人员的使用需要将表字段名称转换为中文。
在此过程重要特别注意金额型字段，因为有很多字段的英文名称都很相似。
我在审计中使用了《通用》审计软件，用过此软件人都知道，为了使数据看起来更直观，需要审计人员预先制作“标准帐表库”来修改字段的名称。
再有就是取得的原始数据有很多字段可能对审计工作来说没有意义，为了简化数据可以将这些字段删除掉，但删除的前提是对表结构进行了全面地分析，并且要删除的字段对其他表来说也没有实质性的意义。
综上所述，数据的采集与处理是计算机审计的先决条件，为了能使计算机审计工作得以顺利开展，有效的降低审计人员的工作量，提升审计质量，规避审计风险，必须做好审计数据的采集与处理工作。
计算机审计数据整理。