审计数据分析(ppt 33页)
财务审计报告数据分析(3篇)
第1篇一、前言随着我国经济的快速发展，企业规模不断扩大，财务管理的重要性日益凸显。
财务审计作为企业内部控制的重要组成部分，对于提高企业财务管理水平、防范财务风险具有重要意义。
本报告通过对某公司财务审计报告进行数据分析，旨在揭示该公司财务状况、经营成果及风险管理等方面的真实情况，为管理层提供决策依据。
二、审计背景某公司成立于2000年，主要从事XX行业产品的研发、生产和销售。
近年来，公司业务发展迅速，市场份额不断扩大。
为了提高企业财务管理水平，公司于2021年聘请了某会计师事务所对其财务报表进行审计。
本次审计旨在验证公司财务报表的真实性、合规性和完整性。
三、审计方法本次审计采用以下方法：1. 审计抽样：根据公司财务报表的重要性水平，选取具有代表性的样本进行审计。
2. 审计证据：通过查阅公司财务凭证、合同、协议等资料，获取审计证据。
3. 审计程序：按照审计准则，实施必要的审计程序，包括分析程序、实质性程序等。
4. 审计评价：根据审计结果，对公司的财务状况、经营成果及风险管理等方面进行评价。
四、审计结果1. 财务状况（1）资产负债表分析从资产负债表分析来看，该公司资产总额为XXX万元，负债总额为XXX万元，所有者权益为XXX万元。
资产负债率（负债总额/资产总额）为XXX%，处于合理水平。
（2）利润表分析利润表显示，该公司2021年实现营业收入XXX万元，营业成本XXX万元，净利润XXX万元。
毛利率为XXX%，净利润率为XXX%。
从整体来看，公司盈利能力较好。
2. 经营成果（1）营业收入分析2021年，公司营业收入较上年同期增长XXX%，主要得益于新产品研发和市场份额的扩大。
（2）成本费用分析2021年，公司营业成本较上年同期增长XXX%，主要原因是原材料价格上涨和人工成本上升。
期间费用中，销售费用、管理费用和财务费用分别较上年同期增长XXX%、XXX%和XXX%。
3. 风险管理（1）市场风险公司面临的市场风险主要包括原材料价格波动、竞争加剧等。
《Arbutus审计数据分析》授课PPT及练习 配套习题4
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）。
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
大数据与审计ppt课件
✓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。
IT审计参考资料33页
战略风险
商业流程/交易类别
运营风险
财务风险
合规风险
流流程程A A
商业流程/交易类别
流程B
流程C
应用程序X
关键应用程序
应用程序Y
应用程序Z
IT基础设施服务 数据库管理系统
操作系统 网络/硬件
页数 5
应用系统自动 控制
• 输入控制 • 校验控制 • 系统接口 • 系统计算 • 权限控制
信息科技层面评估架构（续）
► 计划与组织 ► 获取与实施 ► 交付与支持 ► 监控与评价
页数 8
信息科技层面评估架构（续）
应用程序控制简介
应用程序控制是业务流程中控制的一部分，是在应用系统中由程序自动执行的 控制，用以替代很多由人工完成的基础性检查工作。由于应用程序控制普遍适 用于各种交易的处理，所以应用程序控制是否有效对于内控的有效性有着重要 的影响。
沟通方式
信息科技层面评估构架（续）
COBIT (Control Objectives for Information and related Technology， 信息及相关技术的控制目标)是国际公 认的IT治理框架，为企业管理者、用 户、信息系统审计和安全从业者提供 了一个优良参考构架.。
COBIT 4.1包含34个信息技术过程控制， 并归集为四个控制域：
应用程序控制类型：
配置控制
登陆权限 /岗位分离
应用程序 控制
自动系统 接口
实时校验 /编辑检查
计算机 计算
页数 10
信息科技层面评估架构（续）
应用程序控制类型
► 实时校验/编辑检查控制：也称为系统录入控制，这类控制主要是确保录入到系统 中的数据的准确性，进行录入时系统会对重要字段的合理性、合规性和准确性进 行检查，防止一些不合适的数据被系统接受，造成系统数据的不真实和垃圾数据 的产生
《审计数据预处理》课件
数据预处理的目标
提高数据质量
通过数据清洗和转换，去除异 常值和错误数据，提高数据的
准确性和可靠性。
数据整合
通过数据分类和编码，将不同 来源和格式的数据整合到一个 统一的数据集中，便于后续的 数据分析。
数据标准化
通过数据归一化，将不同尺度 的数据转化为同一尺度，便于 比较和分析。
提高审计效率
通过数据预处理，减少后续数 据分析中的复杂性和工作量，
01
备份策略
根据数据的重要性和业务需求制 定合适的备份策略，包括全量备 份、增量备份和差异备份等。
03
备份频率
根据业务需求和数据重要性确定 备份频率，确保数据及时得到备
份。
02
备份介质
选择可靠的备份介质，如磁带、 硬盘或云存储等，确保数据可长
期保存。
04
恢复流程
制定详细的恢复流程和预案，确 保在数据发生故障或丢失时能够
异常值处理
统计方法
通过统计检验（如Z分数、IQR 等）识别异常值。
专家判断
结合领域知识和经验，人工判 断异常值。
总结词
识别和处理的异常值的方法
机器学习方法
利用机器学习算法（如孤立森 林、K-means聚类等）识别异 常值。
自动化处理
利用自动化工具或软件直接处 理异常值。
重复数据处理
总结词 处理重复数据的方法
在数据集成的阶段，需要对数据进行清洗 ，去除重复、错误或不完整的数据，确保 数据的准确性和一致性。
数据映射
数据验证
将不同来源的数据字段进行映射，确保数 据在整合后能够正确地对应到审计需求上 。
通过数据验证确保所有集成在一起的数据 是有效的，并且符合审计的要求和标准。
审计报告中财务数据分析(3篇)
第1篇一、引言本报告旨在通过对XX公司2022年度财务报表的审计，对公司的财务状况、经营成果和现金流量进行综合分析。
审计过程中，我们依据《企业会计准则》及相关法律法规，对公司的财务报表进行了详细审查，并对财务数据进行了深入分析。
以下是对XX公司2022年度财务数据的分析报告。
二、财务报表分析1. 资产负债表分析（1）流动资产分析流动资产主要包括货币资金、应收账款、存货等。
2022年末，XX公司流动资产总额为XX万元，较2021年末增长XX%。
其中，货币资金为XX万元，较2021年末增长XX%；应收账款为XX万元，较2021年末增长XX%；存货为XX万元，较2021年末增长XX%。
分析：公司流动资产增长较快，主要原因是业务规模扩大，市场需求增加。
货币资金充足，有利于公司应对日常经营和投资需求。
应收账款增长较快，需关注回款风险。
存货增长较快，需关注库存管理和跌价风险。
（2）非流动资产分析非流动资产主要包括固定资产、无形资产等。
2022年末，XX公司非流动资产总额为XX万元，较2021年末增长XX%。
其中，固定资产为XX万元，较2021年末增长XX%；无形资产为XX万元，较2021年末增长XX%。
分析：公司非流动资产增长较快，主要原因是投资扩大，设备更新和技术改造。
固定资产增长较快，有利于提高公司生产效率和产品质量。
无形资产增长较快，需关注知识产权保护和无形资产减值风险。
（3）负债分析负债主要包括流动负债和非流动负债。
2022年末，XX公司负债总额为XX万元，较2021年末增长XX%。
其中，流动负债为XX万元，较2021年末增长XX%；非流动负债为XX万元，较2021年末增长XX%。
分析：公司负债增长较快，主要原因是投资扩大和融资需求增加。
流动负债增长较快，需关注短期偿债压力。
非流动负债增长较快，需关注长期偿债风险。
（4）所有者权益分析2022年末，XX公司所有者权益总额为XX万元，较2021年末增长XX%。
数据库审计ppt课件
制定统一的审计规则 和标准，以适应不同 数据库平台的特性。
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。
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。
提供审计证据，支持安全事件的调查和追 溯。
分析数据库操作行为，发现潜在的安全风 险和问题。
目的
监控和记录数据库的所有操作，包括数据 的增、删、改、查等。
审计原则与标准
完整性
审计记录应包含所有相关的数据库操 作信息。
准确性
审计记录应准确地反映实际发生的数 据库操作。
审计原则与标准
• 保密性：审计记录应受到严格保护，防止未经授权的访问 和篡改。
04
CATALOGUE
数据库审计关键问题及解决方案
跨平台兼容性问题及解决方案
问题描述：不同数据 库平台（如Oracle、 MySQL、SQL Server等）存在语法、 特性和数据类型的差 异，导致审计系统难 以统一管理和分析。
解决方案
设计跨平台兼容的审 计系统架构，支持多 种数据库平台的接入。
案例三
审计背景 某政府机构发生信息泄露事件，涉及大
量敏感数据外泄。
审计过程 利用数据库审计记录进行回溯分析， 追踪数据泄露的路径和时间点，结合
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。
06
审计数据分析培训课件(PPT 55页)
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
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。
审计程序中的数据分析与解读
审计程序中的数据分析与解读在财务审计过程中，数据分析是一项重要的工作步骤，它能够帮助审计师更全面地了解被审计单位的财务状况，并发现潜在的风险。
本文将介绍审计程序中的数据分析方法以及如何准确解读数据分析结果。
一、数据分析方法1. 客户风险评估：通过对客户的行业、经营状况、财务报表等进行梳理和分析，评估客户的风险程度。
例如，可以分析客户的盈利能力、流动性情况以及财务健康状况等指标，从而初步判断客户的财务状况是否存在潜在的问题。
2. 横向比较分析：通过对比被审计单位不同时间段的财务数据，分析其发展趋势以及异常变动。
这种方法能够揭示出潜在的风险，例如，突然增加或减少的营业收入、库存量的异常增长等。
3. 纵向比较分析：通过对比被审计单位同行业其他企业的财务数据，评估其在行业内的地位，并分析出潜在的竞争优势或风险。
例如，通过对比同行业企业的毛利率、净利率等指标，判断被审计单位与竞争对手的相对优势。
4. 比率分析：通过计算一系列财务比率，如偿债能力比率、盈利能力比率、运营能力比率等，分析企业的财务状况。
这种方法能够揭示出企业财务表现的强弱点，为后续审计工作提供依据。
二、数据分析结果解读数据分析得到的结果需要通过准确的解读，才能为后续审计工作提供有价值的信息。
以下是数据分析结果的几种常见解读方法：1. 异常变动的原因分析：对于数据分析中发现的异常变动，需要进一步分析其原因。
例如，营业收入骤降的原因可能是市场需求下滑，也可能是销售策略调整等。
通过深入分析可以准确找出问题所在，并为审计师今后的工作提供指导。
2. 指标对比的含义解读：通过对比不同指标之间的变化和关系，解读其含义。
例如，如果资产周转率下降了，而存货周转率上升了，这可能意味着被审计单位的库存管理存在问题。
3. 行业对标分析：将被审计单位与同行业企业进行对比，分析其相对优势或风险。
例如，如果被审计单位的毛利率高于行业平均水平，说明其产品或服务的利润水平相对较高。
审计案例分析——新大地ppt(2)
巧合二
“和风大地”注册地与董秘实际控制企业一致
巧合一
【专卖店篇】新大地：招股书虚假记载 大客户实为自 买自卖
巨额关联交易被隐瞒 “出资人”邹琼：我没有决策权
黄运江家属：专卖店是公司开的
募资用途1
年产2000吨精炼茶油项目
募资用途 2 茶粕综合利用建设项目 募资用途 3 营销渠道建设项目
主要会计问题
案例启示三
证监会的组织性，审核力度必须加强
新大地的财务报告与验资报告，都存在着极大的不合 理性与违规性。但是在2012年5月18日，新大地上会并获得 通过，证监会并未发现其不妥。一直等到了一个多月后的6 月28日，有媒体通过调查发现了大量与招股书不符的事实， 指出新大地涉嫌虚增利润、隐瞒巨额关联交易、财务数据造 假等“7宗罪”。因此，证监会必须进行反思，财务审核力 度要继续加强，以实现证监会的真正作用。
专卖店是公司开的募资用途1募资用途募资用途11募资用途2募资用途募资用途22募资用途3募资用途募资用途33年产2000吨精炼茶油项目年产2000吨精炼茶油项目茶粕综合利用建设项目茶粕综合利用建设项目营销渠道建设项目营销渠道建设项目主要会计问题主要会计问题财务指标时间2010年2009年2008年总资产元208533181471583892910811640348671营业收入元1235605051187737998354797012229利润总额元420966205626554693561694574763净利润元358340264222585260031435347717基本每股收益元094059038应收账款周转率次年11201303990每股净现金流量元065005022净资产收益率285123901980资产负债率母公司362638703599财务数据财务数据第一作为主营业务收入的半壁江山招股书披露新大地的茶油业务最近3年毛利率分别高达60
《计算机辅助审计原理及应用(第三版)》PPT第7章 审计数据分析新方法
7-4
基于业务规则的审计数据分析方法
7-5
基于孤立点检测的审计数据分析方法
7-6
基于可视化数据展现技术的审计数据分析方法
常用的审计数据分析方法虽然能有效地对电子数据进行审计，但不 具有直观的效果，而可视化工具可以提供直观、简洁的机制表示大量的 审计信息，这有助于定位重要的数据，另外，可视化工具提供的多窗口、 交互式、可视化图形界面便于审计人员直观、综合、灵活地进行分析处 理，获得评价结果。因此，如何把可视化工具应用于审计数据分析中来 减小审计人员的工作强度，提高审计效率具有重要的理论和应用价值。
7-7
基于数据匹配技术的审计数据分析方法
7-8
基于数据匹配技术的审计数据分析方法----软件系统
7-9
基于数据匹配技术的审计数据分析方法----在电子数据审计模拟实验室软件中的应用
7-10
Байду номын сангаас 审计检测风险评价方法
（1）查全率R：可疑数据被正确识别的百分率。 （2）查准率P：识别可疑数据的正确率。
7-3
概述----常用审计数据分析方法的不足
常用的审计数据分析方法虽然能有效地对电子 数据进行审计，但多是把手工的审计流程计算机 化，没有充分利用目前已有的信息技术，不能从 被审计电子数据中提取一些隐藏的或未知的信息。 因此，研究一些新的审计数据分析方法来发现被 审计数据中有价值的信息具有重要的理论和应用 价值。
第7章 审计数据分析新方法
7-1
本章学习目标
理解常用审计数据分析方法的不足，培养科 研创新思维
了解基于业务规则的审计数据分析方法 了解基于孤立点检测的审计数据分析方法 了解基于可视化数据展现技术的审计数据分
审计方法PPT94页
2024/3/21
34
请在此输入您的标题
（三）证实客观实物的方法
2024/3/21
35
1.观察法（指审计人员察看相关人员正在从事的活 动或执行的程序，来取得审计证据的一种技术方法 ）
2024/3/21
36
请在此输入您的标题
• 例如：观察资产的占有情况。审计人员审查某企业的固 定资产，通过盘点账实不符，后在观察企业环境时，发现 有一新建职工俱乐部大楼，审计人员回忆和再次审阅固定 资产明细账，并无新建增加业务，属账外资产。经查阅有 关人员，得知俱乐部大楼是以该企业管理费用项下的修理 费用立资，这样通过观察技术，发现账外固定资产以及管 理费用开支不实的问题，从而取得了实地观察的证据
2024/3/21
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-账表核对（即将报表与有关总账和明细账核对， 查明账表是否相符 ）
账表之间的核对应注意账簿的记录时间、明细科 目、金额等同报表是否相符。此外，还注意是否严 格按照账簿记录编制会计报表，有无虚构数字、混 淆会计期间等情况。
2024/3/21
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-表表核对（即将不同报表有关项目进行核对，查 明相关数字是否相符）
例如，利润表中的税后利润应与所有者权益变 动表中的净利润相核对；资产负债表的未分配利润 应与所有者权益变动表中的年末未分配利润相核对。
2024/3/21
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-帐实核对 (帐卡上反映的实物余额是否与实际存在的实际数相 符，通常核对实物盘点表与有关账簿是否相符)
例如固定资产的盘点
2024/3/21
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2024/3/21
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案例导读（二）
• 单位的小出纳，一枚新毕业的男大学生，工作很努力， 为人很热情，大家都很喜欢他，因为家境不错，就在开 发区买了房。 小出纳刚开始开很敬业，每天都加班盘点。后来就动起 歪脑子了。他想办法弄到了做凭证的会计的登陆密码， 下班后就修改已经付款的现金凭证，修改也没什么规律 ，比如：一张报销凭证，金额是5688.95元，他可能就 修改成6699.95元，几乎每张报销凭证都修改，同时模 仿报销人的签字，完了之后盖上复核凭证的会计的章（ 这里说一下，这些会计都喜欢把自己的章放在桌上的笔 筒里）。就这样，在后面的两年内，小出纳改了无数张 凭证，累计获利超过百万元。这里再说一下：现金和银 行凭证由小出纳负责装订，因此复核过的凭证就不会再 有其他人审核了。 后来东窗事发，是因为某个部门领导总觉得自己已经很 抠门了，怎么每月部门费用都超出自己的预计，要求查 凭证才发现的。
审计实验培训讲义(PPT 37张)
28.02.2019 18:53
审计预警
【内控制度设定】：可参照系统提供模板制定或管理企业内部控制制度， 对审计人员而言，可根据实际需要进行增删改。 【内控情况评价】：审计人员可通过该功能对被审计单位内部控制实施符 合性测试和评价，包括调查和了解内部控制、记录内部控制、测试内部 控制和评价内部控制等。 【内控预警报告】：审计人员利用本系统对内控制度进行测试和评价之后 ，系统会自动提供一份内控预警报告，提示审计风险。 【审计预警】：对被审计单位的财务数据进行综合评价，使审计人员及时 发现审计线索和审计风险。前提：需要录入优秀值、良好值、平均值、 较低值、较差值，系统才能自动提示风险。 【审计预警图表】：提供类似压力器似直观的报警图表，须在【审计预警 】录入评价标准。
28.02.2019 18:53
审计调整
在审计结束时，要对被审计单位进行审计调整，并调整相应的会计报表 。利用本功能只需录入审计调整凭证即可，系统自动对审计后的会计 报表进行调整。 包括【编制重分类调整分录】： 【编制损益类调整分录】 【编制截止期调整分录】 【编制国资评价调整分录】 【调整分录科目汇总表】 【调整后资产负债表】 【调整后利润表】 【调整后分类指标分析】 【生成审计报告】 【生成审计报告附注】
28.02.2019 18:53
检查
审计之星中如何实 现上述审计程序？
1.检查记录或文件 各类交易认定：发生（逆查）、完整性（顺 查）、截止、分类 账户余额认定：存在（逆查）、权利和义务 、完整性（顺查） 列报认定：发生、权利和义务、完整性、分 类、准确性和计价
28.02.2019 18:53
• 表（企业提供、系统生成）——核对 • 账（系统生成、企业提供）——核对 • 证（企业提供）——数据导入 • 原（企业提供）——扫描图片 • 其他记录或文件（企业提供）
《Arbutus审计数据分析》授课PPT及练习 配套习题1
配套习题1Arbutus是一套什么样的审计数据分析工具？1、Arbutus有大量审计分析模型，能直接进行各种审计分析工作2、Arbutus有大量预先设计好的，可以用来自由组合应对各种审计工作要求的命令、函数等预置功能3、Arbutus能通过图形界面操作，方便的生成各种分析脚本4、Arbutus只能读取Oracle和MSSQLSERVER的数据5、Arbutus拥有20多年的历史，是一个全球化的产品对Arbutus最合适的比喻？1、积木2、搭好的城堡3、可以拎包入住的精装修房屋在数据的概念中以下哪个概念是最小的单元？1、数据记录2、数据域（字段）3、数据文件Arbutus能读取哪些类型数据？1、Excel2、PDF3、Access4、Txt5、Dbase6、XBRL7、OracleArbutus中自动生成的脚本来自于？1、命令2、文件夹3、日志4、视图Arbutus中同一张数据表可以有多少张视图？1、12、23、34、任意多张Arbutus中关键的工作内容，数据文件、表布局、脚本是如何存放的？1、数据文件为单独的文件，表布局和脚本保存在项目文件中2、数据文件、表布局、脚本均为单独的文件，独立保存在windows中指定的目录文件夹中3、数据文件、表布局、脚本都保存在项目文件中4、数据文件和表布局保存在项目文件中，脚本为单独的文件，独立保存在windows中指定的目录文件夹中Arbutus中的文件夹是否和windows中的一一对应？1、是2、否Arbutus中以下哪个功能可以帮助我们在原有的数据基础上通过指定的逻辑运算得到一个新的可供分析使用的字段？1、命令2、函数3、变量4、计算域如果我们想要将审计分析工作的分析步骤作为审计轨迹保存在我们的文档中，我们需要在哪里找到我们需要的东西？1、数据表2、脚本3、日志4、文件夹Arbutus的变量类别有哪些？1、数值型2、长整型3、整数类型4、日期型5、浮点型6、字符型7、可变长度字符类型8、逻辑型。
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AO的审计抽样功能
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AO的账表分析功能
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数据查询
是目前面向数据的计算机辅助审计中最常用的数据分析方法。
数据查询是指审计人员根据自己的经验，按照一定的审计分析 模型，在通用软件中采用SQL语句来分析采集来的电子数据，或采用 一些审计软件通过运行各种各样的查询命令以某些预定义的格式来 检测被审计单位的电子数据。
优点： 提高了审计的正确性与准确性；
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账表分析
账表分析是指通过审计软件把采集来的财务备份数据还原 成电子账表，然后直观地审查被审计单位的总账、明细账、凭 证、资产负债表等财务数据，从而达到审计分析的目的。
优点：
简单方便、比较直观；
现场审计实施系统
对审计人员的技术水平要求较低。 （AO）中就采用了这种方法！
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AO的账表分析功能
张文秀
Email: zhangwenxiu@
第六章 审计数据分析
概述 审计证据及审计取证 常用审计数据分析方法 其它审计数据分析方法介绍
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审计数据分析
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。
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。
延伸取证
如果数据分析的结果仅是 揭示了问题的线索，不能直 接发现和合适问题，则应根 据审计线索进行延伸审计， 获取审计证明材料。
可以采取集中分析、分散 调查的方式进行审计过程的 组织，提高审计的广度、深 度和效率。
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常用的审计数据分析方法
账表分析 数据查询 审计抽样 统计分析 数值分析
多数审计软件都支持这种 数据分析方法，如：AO、
ACL、IDEA等。
使审计人员告别手工翻账的作业模式；
SQL语句的强大查询功能，可以完成复杂的数据分析功能。
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数据查询分析案例
检查税收征收表中有无“负纳税”数据 select * from 征收表 where 实纳税额<0;
检查税收征收表中有无“超期滞纳”数据 select * from 征收表 where 滞纳天数>10;
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AO中的数值分析
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Benford定律的审计应用
Benford定律的来源
对数表手册磨损程度和页码数字大小呈递减关系
Benford定律的定义
指数字及数字序列在一个数据集中遵循可预测的规律：lg(1+1/d)
这种方法较易于发现被审计数据中的隐藏信息。 重号分析 断号分析 Benford定律的审计应用
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重号分析
重号分析用来查找被审计数据某个字段（或某些字 段）中重复的数据。例如，检查一个数据表中是否存在 相同的发票被重复多次记账。
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断号分析
断号分析主要是对某字段在数据记录中是否连续进行分析。 AO中断号分析主要针对整数和日期类型的数据。
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审计证据
审计证据有下列几种： 以书面形式存在并证明审计事项的书面证据； 以实物形式存在并证明审计事项的实物证据； 与审计事项有关人员提供的口头证据； 专门机构或者专门人员的鉴定结论和勘验笔录； 以录音录像或者计算机储存、处理的证明审计事项的视听 或者电子数据资料； 其他证据。
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类似于 一般统计
AO的统计分析功能
包括：数值统计、 分类统计、分层统 计
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IDEA的统计分析功能
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数值分析
它是根据字段的具体数据值的分布情况、出现频率等对字段 进行分析，从而发现审计线索的一种审计数据分析方法。
做法：先不考虑具体业务对电子数据进行分析，然后对分析 出的可疑数据结合具体的业务进行审计。
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IDEA的审计抽样功能
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统计分析
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。
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。
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一般统计
一般统计常用于具体分析之前，以对数据有一个大致的了解，它 能够快速地发现异常现象，为后续的分析工作确定目标。
检查凭证表中有无借贷不平衡： select 日期,凭证号 from 凭证表 group by 日期,凭证号 having (sum([借方])-sum ([贷方]))<>0;
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审计抽样
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。
一般统计对数值字段提供下列统计信息：全部字段以及正值字段、 负值字段和零值字段的个数，某类数据的平均值，绝对值以及最大或 最小的若干个值等。
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分层分析
它是通过数据分布来发现异常的一种常用方法。 做法：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，ห้องสมุดไป่ตู้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。
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审计取证
直接取证
审计人员利用有关电子数 据直接取证。
审计人员应当将被审计单 位提供的原始电子数据、分析 处理过程中产生的数据等妥善 保存。
数据分析的明细结果交给 被审单位，征求意见，最后经 双方认定的结果确定后，便可 以将分析结果具体化为纸质资 料，由被审计单位签字确认， 作为审计取证资料。
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分类分析
它是通过数据分布来发现异常的另一种常用方法。 做法：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。 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。