基于數(shù)據(jù)挖掘的審計數(shù)據(jù)淺析0論文類別：

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審計論文

論文作者：

荊霞

上傳時間：2012-1-710:00:00［摘要］本文針對計算機審計的現(xiàn)狀，提出了基于數(shù)據(jù)挖掘的審計數(shù)據(jù)分析流程，以及應(yīng)用DBSCAN聚類算法查找審計證據(jù)的方法。

［關(guān)鍵詞］計算機審計；數(shù)據(jù)挖掘；聚類算法；噪聲數(shù)據(jù)

隨著經(jīng)濟和信息技術(shù)的不斷發(fā)展，許多企業(yè)開始引入了ＥＲＰ等系統(tǒng)，這些系統(tǒng)使得企業(yè)的眾多活動數(shù)據(jù)可以實時記錄，形成了大量有關(guān)企業(yè)經(jīng)營管理的數(shù)據(jù)倉庫。從這些海量數(shù)據(jù)中獲取有用的審計數(shù)據(jù)是目前計算機審計的一個應(yīng)用。對于審計人員來說，如何從被審計單位的海量數(shù)據(jù)中找出全面、高質(zhì)量的審計數(shù)據(jù)從而找出審計證據(jù)是一個難題。本文利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對此問題進(jìn)行了探討并提出了解決的方法。

數(shù)據(jù)挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ）指的是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取出隱藏的、不為人知的卻潛在有用的信息和知識的過程［１］。事實上，實際應(yīng)用數(shù)據(jù)的質(zhì)量和存儲模式對于實施計算機審計并成功獲取審計證據(jù)非常重要。由于被審單位信息系統(tǒng)軟硬件平臺的異構(gòu)性和可能存在的人為故意隱瞞、造假等，為保證計算機審計工作順利進(jìn)行和審計結(jié)論的正確，對審計數(shù)據(jù)進(jìn)行采集時必須對數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查、控制和分析。

１審計數(shù)據(jù)采集

審計數(shù)據(jù)采集指在開展計算機審計時從被審計單位的財務(wù)及業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)及其他數(shù)據(jù)源獲得審計所需的電子數(shù)據(jù)并進(jìn)行適當(dāng)?shù)母袷睫D(zhuǎn)換［３］。一般來說，計算機審計中數(shù)據(jù)采集的方法主要包括以下幾種：

（１）利用被審單位信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)導(dǎo)出功能。大多數(shù)的信息管理系統(tǒng)都提供了數(shù)據(jù)導(dǎo)出的功能，審計人員直接可以利用該功能導(dǎo)出企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)完成數(shù)據(jù)的采集。

（２）利用通用的數(shù)據(jù)處理軟件完成數(shù)據(jù)采集。如Ａccess、ＳＱＬＳerver等都具有較強大的數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出功能和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換功能。審計人員可以利用這些軟件完成數(shù)據(jù)的采集。如被審企業(yè)原始數(shù)據(jù)為文本格式可以轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)庫表格格式。

（３）利用審計軟件完成數(shù)據(jù)采集。如國家從２００２年開始建設(shè)的“金審工程”就以現(xiàn)場審計實施系統(tǒng)（ＡＯ）及審計辦公系統(tǒng)（ＯＡ）作為計算機輔助審計的工具。別外應(yīng)用國內(nèi)的企業(yè)財務(wù)審計軟件、審計數(shù)據(jù)采集分析軟件等都可以完成審計數(shù)據(jù)的采集。

（４）利用專用程序接口完成數(shù)據(jù)采集。當(dāng)被審計單位提供的審計數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與已有的審計數(shù)據(jù)處理軟件系統(tǒng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)差異較大時，可以在審計人員的協(xié)助下由專門的程序員開發(fā)接口程序，完成數(shù)據(jù)的采集，但成本相對較高。

２數(shù)據(jù)清洗

利用數(shù)據(jù)挖掘?qū)徲嫈?shù)據(jù)進(jìn)行處理分類時，為了提高分類的準(zhǔn)確性、高效性和可伸縮性，必須對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行預(yù)處理，包括：數(shù)據(jù)的清洗、相關(guān)性分析、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等。

文獻(xiàn)［４］中給出數(shù)據(jù)清洗的定義為：發(fā)現(xiàn)和消除數(shù)據(jù)中的錯誤和不一致來提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量。一般而言，審計數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)采集于異質(zhì)操作數(shù)據(jù)庫，不可避免存在著數(shù)據(jù)的錯誤或不一致等問題，如數(shù)據(jù)造假、數(shù)據(jù)重復(fù)、數(shù)據(jù)缺失等錯誤。根據(jù)文獻(xiàn)［５］提出的審計數(shù)據(jù)質(zhì)量特征，必須要對采集的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，即由“臟”變“干凈”，提高審計數(shù)據(jù)質(zhì)量，這是保證審計結(jié)論正確的關(guān)鍵。

數(shù)據(jù)清洗的一般過程如圖２所示。

（１）數(shù)據(jù)分析：為了清洗出干凈的數(shù)據(jù)，必須對數(shù)據(jù)進(jìn)行詳盡的分析，包括數(shù)據(jù)的格式類別等。比如采集來的財務(wù)數(shù)據(jù)的字段類型、寬度、含義等。

（２）模式轉(zhuǎn)換：模式轉(zhuǎn)換主要是指將源數(shù)據(jù)映射成目標(biāo)數(shù)據(jù)模型，如屬性的轉(zhuǎn)換，字段的約束條件和數(shù)據(jù)庫中各個數(shù)據(jù)集之間的映射和轉(zhuǎn)換等。有時需要將多個數(shù)據(jù)表合并成一個二維表格，有時卻要將一個數(shù)據(jù)表拆分成多個二維表格以便于問題的解決。

（３）數(shù)據(jù)校驗：上一步的模式轉(zhuǎn)換可行否，需要進(jìn)行評估測試，經(jīng)過反復(fù)分析、設(shè)計、計算、分析才能更好地清洗數(shù)據(jù)。否則不經(jīng)過數(shù)據(jù)校驗可能有些錯誤數(shù)據(jù)不是很明顯，不能被很好地篩選出來。比如模式轉(zhuǎn)換時將一個數(shù)據(jù)集分解成多個３．３算法描述及流程圖

給定一個計算機審計數(shù)據(jù)集，假設(shè)具有Ｎ個元組或者記錄，利用ＤＢＳＣＡＮ算法思想構(gòu)造出Ｌ個分組（Ｌ＜Ｎ），每個分組代表一個聚類。且Ｌ個分組必須滿足如下條件：

（１）每個分組至少包含ＭｉｎＰｔｓ個元組。

（２）每個分組中的任意兩個元組直接的距離小于等于給定的距離ｄ。

（3）每個元組僅屬于一個分組。

圖４為實現(xiàn)審計數(shù)據(jù)挖掘的算法（稱為ＡＵＤＢＳＣＡＮ）的流程圖。

３．４聚類算法的實現(xiàn)

算法：審計數(shù)據(jù)挖掘聚類算法（ＡＵＤＢＳＣＡＮ）

輸入：根據(jù)數(shù)據(jù)集ＤＢ產(chǎn)生的二維表格數(shù)據(jù)

//至少含有4個字段：ｒｅｃ記錄號，ｒｘｘ坐標(biāo)數(shù)據(jù)，ｒｙｙ坐標(biāo)數(shù)據(jù)，ｒｎｏ標(biāo)記

半徑ｄ//度量密度的距離

密度ＭｉｎＰｔｓ//簇中的數(shù)目

輸出：噪聲數(shù)據(jù)記錄

ＡｌｇｏｒｉｔｈｍＡＵＤＢＳＣＡＮ（ｄａｔａ，ｄ，ＭｉｎＰｔｓ）

Ｆｏｒｅａｃｈｒｅｃｏｒｄｉｎｄａｔａｄｏ

Ｉｆｅａｃｈｒｅｃｃｏｒｄｉｎｄａｔａｉｓｍａｒｋｅｄ

Ｏｕｔｐｕｔｎｏｉｓｅｒｅｃｃｏｒｄ//輸出標(biāo)識為噪聲的數(shù)據(jù)

Ｅｌｓｅ

Ｆｏｒｅａｃｈｒｅｃｃｏｒｄｉｎｄａｔａｉｓｎｏｔｍａｒｋｅｄｎｏｉｓｅｏｒｃｌａｓｓｅｒｄｏ

Ｐ←Ｒａｎｄ（ａｒｅｃｃｏｒｄｉｓｎｏｔｍａｒｋｅｄｎｏｉｓｅｏｒｃｌａｓｓｅｒ）//隨機選取沒有被標(biāo)記的記錄ｐ

Ｌ←Ｆｏｕｎｄ（ｐ，ｄ，ＭｉｎＰｔｓ）//找到ｐ關(guān)于ｄ的ＭｉｎＰｔｓ密度可達(dá)記錄

Ｉｆｓ＝ｒｅｃｏｕｎｔ（Ｌ）＜ＭｉｎＰｔｓ

Ｐｉｓｍａｒｋｅｄｎｏｉｓｅ

Ｅｌｓｅ

Ｎ←Ｆｏｕｎｄ（ｐ，ｄ，ＭｉｎＰｔｓ）

ＥａｃｈｒｅｃｃｏｒｄｉｎＮｉｓｍａｒｋｅｄｃｌａｓｓｅｒ

ＦｏｒｅａｃｈｒｅｃｃｏｒｄｉｎＮｄｏ

ｑ←ｏｎｅｒｅｃｃｏｒｄ

Ｉｆｑｉｓａｃｅｎｔｅｒｒｅｃｏｒｄ//ｑ為核心記錄

Ｎ←ｆｏｕｎｄ（ｑ，ｄ）

Ｅｎｄｉｆ

Ｅｎｄｆｏｒ

Ｅｎｄｉｆ

Ｅｎｄｆｏｒ

Ｅｎｄｉｆ

Ｅｎｄｆｏｒ

在ＡＵＤＢＳＣＡＮ算法中，利用Ｒａｎｄ（）函數(shù)產(chǎn)生第一個隨機記錄ｐ，利用Ｆｏｕｎｄ（）函數(shù)產(chǎn)生ｐ關(guān)于ｄ的ＭｉｎＰｔｓ密度可達(dá)記錄。該算法最后的結(jié)果和隨機產(chǎn)生的第一條記錄相關(guān)，形成的聚類可能有不同，但得到的噪聲數(shù)據(jù)一致，因此對于審計證據(jù)的查找是有效的。

４結(jié)論

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與海量數(shù)據(jù)下審計業(yè)務(wù)的有效結(jié)合是未來計算機審計的一個發(fā)展方向。本文主要介紹了審計數(shù)據(jù)的采集、數(shù)據(jù)的處理轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)的挖掘3個方面，并且在數(shù)據(jù)的挖掘方面采用了基于聚類的ＤＢＳＣＡＮ算法來快速、準(zhǔn)確、高效地輸出噪聲數(shù)據(jù)。該算法中涉及的二維平面ｘ，ｙ軸坐標(biāo)可以根據(jù)實際審計需要由審計人員加以定義，因此可以應(yīng)用到各類審計實踐中去。另外，可以將ＤＢＳＣＡＮ算法擴展到三維空間上，只要再加上一個ｚ軸數(shù)據(jù)，當(dāng)然ｚ軸數(shù)據(jù)也應(yīng)該是和ｘ，ｙ軸數(shù)據(jù)相關(guān)的一個比例數(shù)據(jù)，此時聚類的結(jié)果將會變成一個不規(guī)則球體，從而能夠更加容易挖掘出未曾發(fā)現(xiàn)的知識，也更加容易發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的潛在聯(lián)系。

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