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[审计数据分析案例]可视化分析助力审计工作

  传统以查询验证为主的SQL方法远不能满足审计大数据分析需求,需要丰富多样的大数据技术提高审计数据分析效率和效果。可视化分析,是一种通过交互式可视化界面来辅助用户对大规模复杂数据集进行分析推理的科学与技术,审计人员可以运用可视化技术,对于海量、杂乱、多样的探索性分析,更好把握数据结构及分布规律,更生动地展现分析成果。
审计案例
  目前,可视化分析在审计领域的应用仍是起步阶段,对于审计数据探索性可视化分析,要面对海量、复杂的数据,更需要系统化思维、清晰的步骤加以指导。实施探索性审计可视化分析主要有以下几个步骤:
 
  首先,要明确探索性的对象,其数据构成、来源、质量如何,并做好需求分析。可视化需求分析可以遵循相关文件精神及领导指示及要求,可以是审计人员关注的重要维度和常用分析思路,还可以参考借鉴其他领域可视化的优秀案例。
 
  其次,要提取可视化展现的数据结构。从可视化需求整理出适合于可视化展现需要的数据结构。需要从多个审计标准表中提炼或简化适合可视化图像维度,同时能够满足审计数据分析的要求。常会涉及到多个表的合并、联接操作,SQL可以完成常见数据处理工作。
 
  第三,设计可视化图形的视觉编码和交互手段。此步骤是可视化设计的核心环节,视觉编码与交互设计相互依赖、配合,才能达到数据多维化显示、直观生动的可视化分析效果。
 
  将不同维度、不同层级的数据元素映射成简单、明晰的图像,需要测试多种编码方案。同一数据运用不同的图形展现,达到的效果与较大差异,这与用户感知、认知特点、数据本身属性和可视化场景息息相关。目前,常用的可视化的图形有柱形图、散点图、折线图等,同时展现高维可视化的多维、层次、网络、时序图是近几年视觉编码研究和应用热点。
 
  建议以简练、直观、美观为原则进行视觉编码设计,有时需要多个图形相互配合。当数据量大,维数较多时,必须通过交互手段来拓展展现维度。一般是从总体去了解,之后再按照局部看变化。建议采用“概览+细节”交互布局、利用选择、导航、过滤等交互方法,尽可能贴近审计人员数据分析习惯。
 
  另外,对于海量数据的可视化分析,需要结合科学挖掘算法来发现用户关心的数据模式或分析结果。数据挖掘领域中,最常使用聚类分析、异常点检测进行数据探索。
 
  总之,可视化是大数据分析的重要方法,也是大数据环境下审计不可或缺的重要手段。鉴于审计人员多种专业背景、个性化分析需求,使用可视化工具要综合考虑个人的计算机技能、审计机关可支配资源、可视化应用场景等多方面因素,才能发挥多个可视化分析优势。

  【中国审计师考试网审计菌】学会生存能力,要求我们拥有乐观的心态。李白曾吟:“天生我才必有用,千金散尽还复来。”学习不应该成为一种负担。要主动学习,在学习中寻找快乐;要坚持不懈,在学习中发现真谛。态度固然重要,但要付之行动。“苟有恒,何必三更睡五更起;最无益,莫过一日暴十日寒”。相信,成功一定属于那些付出努力的人。祝你学习进步,工作顺利。


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