中级审计师

过程：(会区别)

一、数据采集

二、数据清理

三、数据转换

四、数据验证

五、创建中间表

六、数据分析

一、数据采集

1.数据采集的概念

数据采集是指根据审前调查所提出的数据需求，按照审计目标，采取一定的方法和工具对被审计单位数据库中的数据进行采集的工作。

2.数据采集的特征

具有明确的选择性和目的性。

3.数据采集的内容

4.数据采集的方式

(1)直接拷贝和直接读取。

(2)利用嵌入审计模块采集数据。

(3)利用财务软件标准接口采集数据。

(4)网上采集。

(5)文件传输。

(6)开放数据互连(ODBC)。

5.数据采集的过程

(1)发出数据需求说明书。

(2)采集数据。在数据采集完成后，审计人员和被审计单位人员还应办理对所采集数据的交接手续，并且应由双方派专人进行。交接时，审计人员获取被审计单位对数据真实性和完整性的承诺，以便划分会计责任和审计责任。

(3)数据验证。审计人员应对被采集数据的真实性和完整性进行验证。

二、数据清理

1.数据清理的概念和作用

数据清理是对所采集到的被审计单位的源数据，进行一系列的操作，使之规范化的过程。

2.数据不规范的情形

(1)值缺失;

(2)数据值为空;

(3)冗余数据;

(4)数据值明显错误;

(5)其他不规范的地方。

3.数据清理的方法

(1)利用通用软件提供的功能进行清理;

(2)通过SQL语句进行清理;

(3)利用审计及办公软件提供的功能进行清理。

4.数据清理的过程

数据清理后，应对数据清理前后的业务金额数、记录数或者借贷是否平衡进行核对，验证清理后数据的正确性、完整性。

三、数据转换

1.数据转换的概念

数据转换是指对数据清理后得到的数据进行语法和语义上的转换，得到适合审计分析数据的过程。

2.数据转换的情形

(1)数据类型不一致。

(2)数据格式不一致。

(3)字段名和字段不能一一对应。

(4)事先设定的代码。

(5)数据库加密措施。

3.数据转换的方法

(1)使用数据转换工具。

(2)使用SQL语句。

(3)使用程序语句。

4.数据转换的过程

转换后可以利用核对总金额、勾稽关系法或确认数据结构法对数据进行验证。

四、数据验证

1.数据验证的概念

数据验证是指在数据的采集、清理、转换等过程中，对数据进行检查，验证其真实性、准确性和完整性等目标的过程。

2.数据验证的方法

(1)通过核对总记录数和总金额数来验证。

(2)通过观察顺序码的断号和重号来进行验证。

(3)通过会计的勾稽关系来进行验证。

五、创建中间表

中间表是将被审计单位的电子数据，在进行清理、转换和验证后，进一步进行投影、连接等操作，创建的适合审计人员进行数据分析的表。

中间表的分类：中间表可以分为基础性中间表和分析性中间表。电子数据经过清理、转换和验证后，…，就可以得到基础性中间表。对基础性中间表进一步进行处理，如按照审计分析模型进行字段选择、连接处理，就可以得到分析性中间表。分析性中间表的主要目的是实现分析模型，得到审计结果。

中间表的特点：一是“面向主题”。二是“面向历史”，任何对中间表的创建都不应该增加和修改其历史数据，而只能是对历史数据的选择和整理。

六、数据分析

1.数据分析的概念

数据分析是指通过建立审计分析模型对数据进行核对、检查、复算、判断等操作，将被审计单位数据的现实状态与理想状态进行比较，从而发现审计线索，搜集审计证据的过程。

2.数据分析的类型

根据分析对象的不同，可以分为总体分析和具体分析。

3.建立审计分析模型的依据

(1)根据业务数据的勾稽关系进行建模。如资产等于负债与所有者权益之和;又如财务利息费用等于借款金额与利率、时间的乘积。

(2)根据业务逻辑进行建模。被审计单位的经济技术条件在一定时期是不变的。因此，反映这些经济技术条件的指标如投入产出比例、毛利率、产品成本单耗等，在一定条件下也是保持不变的。

(3)根据法律法规的规定进行建模。

(4)根据审计人员自身经验来进行建模。

4.数据分析方法

(1)查询型分析：是指审计人员对数据库中的记录进行访问和查询。可以采用SQL语句、开发工具定制查询软件等，查询最大、最小、平均值等。(数据分析深度，较少)

(2)验证型分析：是指审计人员先提出自己的假设，再利用各种工具通过反复的、递归的检索查询来验证自己的假设。为了快速地对假设作出响应，在验证性分析中，一般要用到联机分析处理技术和数据仓库技术。(较浅)

(3)发掘型分析：是指审计人员从大量数据中发现蕴含的数据模式和规律，预测趋势和行为的数据分析方法。(深)

5.审计取证

数据分析完成后，应针对分析得到的问题和线索，进行审计取证。审计取证可以采取直接和间接两种方式。

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