本文目录导读：
随着大数据时代的到来，企业审计工作面临着前所未有的挑战，如何运用现代信息技术提高审计效率，降低审计风险，成为审计工作亟待解决的问题，本文以某企业为例，通过构建企业审计数据分析模型，对审计数据进行深度挖掘，以期为我国企业审计工作提供有益的参考。
企业审计数据分析模型构建
1、数据来源
本文选取某企业2018年至2020年的财务报表、审计报告、内部审计报告等数据作为研究对象，数据来源主要包括企业内部数据库、公开信息平台等。
2、模型构建
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（1）数据预处理
对原始数据进行清洗、筛选、整合，去除无效、错误、重复数据，确保数据质量。
（2）特征工程
根据审计目标，提取与审计相关的特征，如财务指标、审计意见、风险因素等。
（3）模型选择
本文采用支持向量机（SVM）算法构建企业审计数据分析模型，SVM是一种常用的分类算法，具有较强的泛化能力。
（4）模型训练与验证
将数据集划分为训练集和测试集，对模型进行训练和验证，调整模型参数，提高模型精度。
案例分析
1、审计风险识别
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通过模型分析，发现某企业在2018年至2020年期间存在以下审计风险：
（1）收入确认风险：部分销售收入未及时确认，存在虚增收入的可能性。
（2）成本费用风险：部分成本费用存在虚列、低估现象，影响企业盈利能力。
（3）资产减值风险：部分资产存在减值迹象，可能存在坏账风险。
2、审计意见预测
根据模型预测，某企业在2018年至2020年期间存在以下审计意见：
（1）2018年：无保留意见。
（2）2019年：保留意见，主要针对收入确认和成本费用风险。
（3）2020年：无保留意见。
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3、审计建议
针对上述审计风险，提出以下审计建议：
（1）加强收入确认管理，确保收入真实、准确。
（2）完善成本费用核算制度，提高成本费用管理效率。
（3）加强资产减值风险控制，降低坏账风险。
本文以某企业为例，构建了企业审计数据分析模型，对审计数据进行深度挖掘，结果表明，该模型能够有效识别审计风险，预测审计意见，为审计工作提供有力支持，企业审计数据分析模型在实际应用中仍存在一些问题，如数据质量、模型参数选择等，今后，需要进一步优化模型，提高模型的实用性和准确性。
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