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基于数据挖掘的审计数据分析
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【企业审计报告范文】[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(Data Mining)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、SQL Server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
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