3、审计中的数据分析与抽样技术解读

审计中的数据分析与抽样技术解读

在当今数字化时代，审计工作正面临着数据量激增和形式多样化的挑战，数据分析与抽样技术成为了实现审计目标的关键手段。下面我们将深入探讨这两个方面的重要内容。

数据分析在审计中的应用

在审计领域，统计分析形式多样，IT 审计中，专业审计软件和通用工具十分常见。但在某些情况下，通用审计软件的能力可能无法满足审计分析的需求，此时就需要使用专门为特殊情况设计的专业审计软件，例如处理异常数据文件结构或大数据处理。不过，开发独特的测试通常成本高昂，对审计人员的 IT 技能要求也很高，而且结果可能并非审计人员所期望的，但在特定情况下，这可能是唯一可行的解决方案。在这种情况下，审计人员也可以借助并非专门作为审计工具编写的数据分析仪和查询语言，这些工具在审计数据分析中可能非常有效。

统计数据在审计中的分类

审计人员提到的统计数据通常指一组单个数字、数值事实或特定统计技术在审计中的应用。这里需要区分描述性统计和推断性统计。
- 描述性统计 ：用于总结和描述审计人员收集的数据。例如，在检查付款记录时，发现 25%的付款使用了信用卡，“25%”这个数字就是描述性统计数据。
- 推断性统计 ：在审计中更为常用，有时也称为归纳统计。审计人员会超越对数据的简单描述，根据样本数据得出关于总体的推断。比如，通过检查库存记录样本，推断总体的错误率，这是基于假设总体中可接受比例的记录与样本具有相同特征。

审计人员常面临一个问题，即获取大量数据却没有明确的审计目标。这可能导致深入的统计分析却没有明确结果，因为缺乏起始点或审计问题，无法确定要分析的证据来源