常用的审计数据分析方法有哪些?，企业审计数据分析模型语句案例

欧气 2024年09月30日 11:47 2 0

《企业审计数据分析模型语句案例：常用审计数据分析方法全解析》

一、数据查询与筛选方法

在企业审计中，数据查询与筛选是最基础也是最常用的方法之一，以SQL（Structured Query Language）语句为例，假设我们要对企业的财务数据库进行审计，如果我们想要找出某一特定时间段内，金额大于一定数值的销售记录，语句可能如下：

SELECT * FROM sales_table
WHERE sale_date BETWEEN '2023 - 01 - 01' AND '2023 - 12 - 31'
AND sale_amount > 10000;

这里通过简单的查询语句，从销售表（sales_table）中筛选出了满足时间和金额条件的销售记录，这种方法可以快速定位到审计人员感兴趣的部分数据，有助于发现异常的高额销售情况，例如可能存在的虚假销售或者特殊的大客户交易。

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二、数据排序与排名分析方法

数据排序能够帮助审计人员直观地发现数据中的极值情况，在审查企业员工薪资数据时，按照薪资从高到低进行排序：

SELECT employee_name, salary
FROM employee_salary_table
ORDER BY salary DESC;

通过这样的排序，审计人员可以轻易地发现薪资过高的员工，进而审查其薪资设定是否合理，是否存在特殊的激励机制或者潜在的利益输送情况，排名分析则可以进一步确定每个员工在薪资体系中的位置，如使用窗口函数计算排名：

SELECT employee_name, salary,
       RANK() OVER (ORDER BY salary DESC) AS salary_rank
FROM employee_salary_table;

这有助于从整体上评估企业薪资结构的合理性，是否存在薪资差距过大等不符合企业薪酬政策的情况。

三、数据分组与汇总分析方法

分组与汇总在分析企业数据的总体特征时非常有用，在分析企业的销售数据按地区分布的情况时，可以使用以下语句：

SELECT region, SUM(sale_amount) AS total_sale_amount,
       COUNT(*) AS sale_count
FROM sales_table
GROUP BY region;

这个语句按照地区（region）对销售表进行分组，然后计算每个地区的销售总额（total_sale_amount）和销售次数（sale_count），审计人员可以通过这些汇总数据，了解企业在不同地区的销售业绩差异，判断是否存在某些地区的销售数据异常，比如某个地区的销售额过高或过低，是否可能存在销售渠道管理不善或者市场环境特殊等情况。

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四、关联分析方法

在企业的数据库中，往往存在多个相互关联的表，关联分析能够帮助审计人员揭示不同数据表之间的内在联系，发现潜在的问题，企业有订单表（order_table）和库存表（inventory_table），我们想要查看订单数量与库存变化之间的关系，可以使用如下的SQL连接查询：

SELECT o.order_id, o.order_quantity, i.inventory_level
FROM order_table o
JOIN inventory_table i ON o.product_id = i.product_id;

通过这种关联查询，审计人员可以检查订单的生成是否合理地影响了库存水平，是否存在订单量与库存变化不匹配的情况，例如订单量很大但库存却没有相应减少，这可能暗示着库存管理系统存在漏洞或者存在虚假订单的情况。

五、数据趋势分析方法

数据趋势分析有助于审计人员了解企业业务随时间的发展态势，以企业的年度营收数据为例，我们可以使用时间序列分析方法，如果将营收数据存储在一个名为revenue_table的表中，包含年份（year）和营收金额（revenue）两个字段，我们可以计算逐年的营收增长率：

SELECT year, revenue,
       (revenue - LAG(revenue, 1) OVER (ORDER BY year)) / LAG(revenue, 1) OVER (ORDER BY year) AS growth_rate
FROM revenue_table;

通过分析营收增长率的趋势，审计人员可以判断企业的发展是处于上升期、稳定期还是衰退期，如果出现异常的增长率波动，如突然的大幅增长或下降，就需要进一步审查背后的原因，可能是由于新的市场策略、重大业务调整或者财务造假等因素导致的。

六、数据异常检测方法

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异常检测是审计数据分析中的关键环节，一种简单的方法是基于统计分析，例如计算数据的均值和标准差，然后找出偏离均值一定倍数标准差的数据点作为异常值，在SQL中，如果有一个费用支出表（expense_table），包含费用金额（expense_amount）字段，可以按照以下步骤进行异常检测：

1、计算均值和标准差

SELECT AVG(expense_amount) AS mean_value,
       STDDEV(expense_amount) AS std_value
FROM expense_table;

2、找出异常值（假设偏离均值3倍标准差以上为异常值）

SELECT * FROM expense_table
WHERE expense_amount > (SELECT mean_value + 3 * std_value FROM (SELECT AVG(expense_amount) AS mean_value, STDDEV(expense_amount) AS std_value FROM expense_table) AS subquery)
OR expense_amount < (SELECT mean_value - 3 * std_value FROM (SELECT AVG(expense_amount) AS mean_value, STDDEV(expense_amount) AS std_value FROM expense_table) AS subquery);

这种方法可以帮助审计人员快速发现那些与正常数据模式明显不同的费用支出，例如可能存在的违规报销或者错误的财务记录。

除了基于统计的异常检测方法，还可以使用机器学习算法进行异常检测，孤立森林（Isolation Forest）算法可以有效地识别数据中的异常点，虽然在SQL中直接实现机器学习算法较为复杂，但可以将数据导出到专门的数据分析和机器学习工具（如Python中的Scikit - learn库）中进行处理。

在企业审计中，综合运用以上这些数据分析方法，构建合适的数据分析模型，可以提高审计效率和准确性，帮助审计人员更好地发现企业运营和财务管理中的问题，为企业的健康发展保驾护航。