审计数据采集与整理

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1、第3章数据采集与数据整理（二)——审计数据整理与验证、审计数据安全章节要点财务数据的获取不同数据库数据的采集与转换生成审计数据库数据采集安全五、数据整理与验证数据清理是指对被审计数据进行检查、分析和验证，有效控制审计数据的质量，并在数据上发现审计线索，清理数据质量问题，为后续的审计数据分析服务的一系列过程。1、数据清理数据清理的主要任务是将与审计工作无关的或者冗余的数据删除。数据清理是计算机数据审计中的重要一环。由于被审计单位数据来源众多、种类繁杂，往往会存在不少数据质量问题，这些问题将直接影响后续审计工作所得出的审计结论的准确性

2、。因此，数据采集后，审计人员必须对从被审计单位获得的原始电子数据进行清理。数据清理可以在数据转换之前进行，也可在数据转换之后进行。（1）为什么要进行数据清理①值缺失限制了审计人员的数据分析工作被审计数据的形成，最初的目的是要满足被审计单位管理经济业务的需要。所以，操作人员在对多条连续记录中存在的相同数据值进行录入时，往往会只录入第一条记录的数据值，而省略后续记录的相同数据值的录入，导致数据不完整。不完整数据的存在，限制了审计人员按这一数据值的某一特性对被审计数据进行分析(如查询、筛选、汇总)。②数据表中的空值直接影响了数据分析结果

3、的准确性被审计数据中常常会存在部分数据值为空(Null)的现象。在进行数据分析时，原始数据中为空的数值型字段值并不等同于“0”，不能参加运算、比较大小1等分析，必须对这部分空值进行数据清理。③大量的冗余数据降低了数据分析的效率这里说的数据冗余主要是指审计人员采集到的数据表中存在大量原本就没有使用或存储辅助信息的字段和记录。这些字段和记录对于审计人员来说，可能是多余的，没有任何意义。大量的冗余数据的存在不仅占据了审计人员本来就十分有限的硬盘空间，而且还会大大降低审计人员以数据查询为主的数据分析的效率。因此，必须对冗余数据进行清理。④

4、数据值域定义的不完整性给数据审计工作带来障碍由于被审计单位信息系统对某些数据没有形成较强的值域或数据格式的约束性限制，极易造成因操作人员失误等原因导致录入的数据中存在错误值或同一类型数据值的表达格式不统一的情况。如在对交通部门车辆购置附加费(现改为附加税)的审计中，审计人员通过了解车购费的征费业务知识，对发票的价值进行了错误值的检测。根据市场行情可知，一辆国产汽车的购入价一般不会超过100万元。可在采集的原始数据中却有发票价为400万元和745.5万元的数据，这显然是错误的数据。又如在某中央专款审计中，审计人员发现在采集的数据表中

5、，同一类型的数据值的表述多种多样，格式不统一。如果审计人员对上述存在的错误值和格式不一致的数据在未经清理的情况下加以利用，将直接导致数据分析结果的不完整，甚至形成错误分析结果。（2）数据清理技术①使用Excel处理Excel不仅提供了数据导入、导出以及数据排序、筛选、分类汇总等比较实用的数据操作功能，而且还可以很直观地进行插入、删除、修改字段或数据记录的数据清理工作，方便快捷地进行数据值的复制、粘贴、清除。使用Excel进行数据清理比较适合于以下几种情况：A、被审计单位提供的或审计人员采集到的数据本身就是Excel表(*．xls)

6、，部分数据清理工作可直接在Excel中进行。B、数据表存在大量值缺失的情况，而且这些值缺失没有明显可以加以分类的条件。因此，数据清理主要依靠审计人员手工进行填充，而Excel方便、快捷的复制、粘贴功能为这类数据清理提供了强大的帮助。2C、对于数据量小、任务较轻的数据清理，可以使用Excel，操作简单、省时省力。②通过SQL语言实现SQL是关系数据库的标准语言。SQL语言集数据查询、数据操纵、数据定义和数据控制功能于一身，是一种高度非过程化的语言。SQL语言不仅可以嵌入到程序设计语言中使用，还可以直接以命令方式交互使用，使得审计人员

7、在数据清理的过程中能清楚地掌握被清理数据的实时状况，及时纠正所发现的错误和问题。使用SQL语言进行数据清理比较适合于以下几种情况：A、数据来源较多，需要以SQLServer为平台对采集到的数据进行集成，使用SQL语言进行数据清理成为其中的重要一环。B、数据表中存在的需要清理的数据质量问题具有一定的规律性，通过归纳，数据清理工作可以由多条SQL命令来完成。C、数据量较大，存在同一类型数据质量问题的记录较多，将数据导入SQLServer，使用SQL语言进行数据清理可以简化操作、节约时间、提高效率。③其他技术：审计软件相关功能等数据清理

8、中，审计人员还可以根据所采集数据的具体格式，采用除Excel、SQL，以外的其他清理技术实现数据清理。比如，可以利用审计软件提供的“数据维护”功能进行数据清理；对于数据格式为(*.mdb)Access文件的，可以通过在Access数据库中执行“更新