京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据分析助推审计信息化_数据分析师考试
全球已然进入大数据时代。总量大(Volume)、种类多(Variety)和速度快(Velocity),数据的3V特征促使每个行业都推动着自身信息化发展,而四川省审计厅在面临被审计单位的发展变化时,也积极地应对时代的变革,创新审计方法手段,努力推动审计工作的转型升级
审计工作的出路在信息化。省审计厅对大数据审计高度重视,2014年以来,以“金审工程”建设为基础,加强制度规范,创新审计方式,培养人才队伍,全面推进四川审计信息化工作,并且从省本级做起,搞好全省数字式审计的顶层设计。
建立长效机制
数据归集分析由制度说了算
去年,全国审计工作会议对大数据审计提出三点要求:数据归集要全、数据分析要深、技术手段要新。为了更好地达到大数据审计的发展要求,审计厅组建了一个全新的部门——电子数据审计处。该部门依照这三点要求发挥职能,负责电子数据的归口管理,组织开展跨行业、跨部门、跨地区的数据分析和利用,并组织开展联网审计和省直各部门(单位)电子信息系统审计等相关工作。
审计厅相关负责人告诉记者,目前数据的收集方式有两种,一是结合审计项目的进行对所涉及数据进行收集存储,另一种是根据需要制定数据采集计划主动对国土、社保等与审计相关的重要数据进行收集、整理。数据采集后按行业、按单位、按年度,以目录的形式分门别类地储存,方便各个审计项目的调用和分析。目前,审计数据中心已经收集了包括全省地税、社保、工商等8个部门共计1.5TB数据。
数据的收集是为数据分析做准备,审计人员通过数据分析可以快速锁定疑点、定向排查和查实查透。“因为数据具有普遍联系性,所以我们采用的方法主要是进行数据比对。”电子数据审计处负责人解释道,比如对于医保基金的审计,审计人员就需要将医院系统与医保中心的相关数据进行对比,核实两者是否相匹配。
在全省保障性安居工程跟踪审计中,审计组开展了跨地区、跨行业的数据对比分析。一是将收集的部分市、县10多万条人员信息数据与房管部门商品房信息进行对比,发现上千名购有商品房、超过规定标准的人员,依然在享受保障性住房。随后,将其与同期养老保险缴费基数、公积金缴费基数、个人所得税应税数以及机动车辆登记信息进行对比,查处了骗取或违规享受保障性住房,骗取或违规领取货币补贴等问题。审计除责成相关部门整改外,对典型的违纪违规问题,已移送当地纪检监察部门处理。
除了不断强化对数据的使用、分析,省审计厅还高度重视数据的安全管理。数据收集、分析的具体操作流程非常严谨规范,如跨地区、跨部门、跨行业的数据收集必须发出正式公函。而数据分析查出的疑点,审计厅也会给被审计单位发出建议函,对方将在1-2个月内将核定结果反馈审计厅,整个收集和分析过程,都要保证数据的绝对安全。审计厅还专门出台了《四川省审计厅电子数据安全管理办法(试行)》和《四川省审计厅现场审计数据管理办法(试行)》,形成了数据安全控制长效机制。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-10在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-10在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01