摘要：當前，大數據時代已經來臨，在大數據背景之下，如果對海量、多類型、體量巨大的數據進行處理成為人們思考的問題，同時也對大數據審計工作提出了更高要求。本文結合大數據審計中統計分析方法的作用，探究統計分析方法在大數據審計中的操作規範，發現使用統計分析方法可以及時識別潛在的風險違規點，精準定位海量數據，提高審計工作效率，體現了應用統計分析方法可以更好地滿足大數據時代對審計工作提出的新要求與新標準。
關鍵詞：大數據審計；統計分析；風險；要求
大數據時代的到來，對審計工作是機遇也是挑戰，挑戰體現在審計人員需要從海量數據中將違規點快速、精準的找到並提取出來，需要有效處理複雜、大容量的數據。而通過運用統計方法則可以充分運用到大數據帶來的機遇，及時、快速對大容量數據處理，減輕了工作負擔，將工作效率提高了。
一、大數據審計中統計分析方法的作用
1.採集、導入及預處理數據
審計部門開展審計工作均會在特定的時間段內進行，實時數據增加致使採集工作難度增大，鑑於此，工作人員會通過備份並還原數據的方式開展數據採集工作，從而及時處理實時增加的數據，不會出現遺漏問題。與傳統方法相比較，導入及預處理數據主要目的均是將需要處理的數據轉換為結構化數據，使數據更加直觀，處理起來更加快速。
2.數據分析、審計疑點挖掘
對已結構化的審計數據使用、迴歸分析、描述統計是統計分析方法的主要步驟，數據分析主要是對數據宏觀趨勢、散度、分佈等在時間及空間維度下的分析，進而幫助審計人員將需要分析事件的歷史原貌恢復出來，快速掌握歷年來審計單位的發展及變化；多元迴歸分析法的應用，可以將影響數據的參數找到，分析數據間相互影響參數的關聯，及時辨別出異常數據，將審計疑點快速找出；對數據高離散點重點關注，計算偏差率，對離散點明顯的數據。通過以上分析可以發現，分析數據時，運用正確、科學的統計分析方法尤為重要，也是及時、快速找出疑點的重要前提。
二、統計分析方法在大數據審計中的操作規範
1.描述性統計在大數據審計中的操作規範
對數據的分佈特徵、趨勢變化通過描述性統計方法中的均值、極值、方差、求和、眾數、中位數等分析要素可以快速、直觀的掌握，對審計單位業務內容、財務數據趨勢、離散情況、分佈狀態通過使用線性迴歸分析法可以快速掌握。
比如，某電力集團開展的一項審計工作，審計人員先分析了近年來的報表數據，即2010年～2015年的報表數據，重點對集團負債總額、營業收入、利潤總額使用描述性統計方法重點分析，同時，概化描述了淨資產收益率、國有資產保值增值率、資產負債率，並對其進行了趨勢分析，從而使審計人員瞭解到集團改革前後發展變化及經營趨勢，總結出集團發展的特點。具體分析情況為：2010～2015年，該集團的單位資產總額及利潤總額有所增加，即從752.40億元、-50.12億元增加至1524.02億元、32.52億元，增長了115.25%、165.23%。同樣增加的還要淨資產收益率及國有資產保值率，分別為-50.25%增加至8.42%，增長了50.35個百分點，4.02%增加至8.23%，增長了107.85個百分點。通過線性迴歸分析了審計區間內的各個指標數據，發現該集團2012年與2013年的利潤總額與淨利潤較迴歸線偏離較遠，説明這兩年內大幅度增長了利潤總額與淨利潤，進一步説明了兩年間集團的`業績良好，審計人員需要將業績良好的原因找出，對實際工作的規範、真實與否調查，從而避免出現財務弄虛作假的情況。
2.關聯分析在大數據審計中的操作規範
收集、存儲數據在大數據時代下通常會使用專業數據軟件，常見的有SQL與Oracle兩種，表內及表間的關聯通常會利用不同表內不同關鍵字或者相同關鍵字。通過進一步對不同表間使用關聯數據的關係分析，審計人員可以及時將異常數據找到，並且深度分析這些異常數據，進而將出現異常的原因得到，將審計疑點找出。
比如，在某石化企業審計工作中，分析同一個身份的煉油與油品銷售數據時，按照同一個油品類型的入庫數控與出庫數據對相同企業相同交易對手，使用關聯審計法對比分析，發現相同交易對手既入庫又出庫同一數據的相同油品情況，並且在同一天，通過對數據及入庫、出庫情況的深入調查，同時調查當時的發票開具情況，可以及時將工作開展過程中是否存在虛增銷售收入、虛開發票的情況審查出來，同時對是否存在相同類型進一步判斷，深入審查是否存在石化企業間共用成品油串換業務，協調造假的情況，如果這些情況存在，財務報表會隨之失去真實性，收入及發票均存在造假。
3.多元迴歸分析在大數據審計中的操作規範
在大數據時代下，會在過程型業務數據與結果型業務數據之間呈現一種變量關係，也是審計數據庫的一個特徵表現。審計人員尋找回歸關係可以藉助歷史數據，在原有歷史數據中將現有歷史數據代入，將特定時間內可能存在的數據區間推導出來，與實際發生的數據區間比對，再結合離散程度對重點的審計內容優化分析。
比如，某農業集團公司開展審計工作時，消耗性生物資產存在審核複雜、鑑定難度大、存在不統一的量化標準等問題，增加了審計人員工作難度，並且採用傳統審計方法難以及時核算出消耗性生物資產是否存在弄虛作假的行為，是否存在虛假數據分析出來。為了提高審計工作效率及質量，審計人員先將審計期間及前幾年行業與企業經營數據獲取到，對這些數據對比分析，將代表行業的影響因素找到，然後利用多元迴歸分析法將回歸關係建立起來，將理論數據區間推導出來，從而明確賬目記錄的數據是否真實。
三、結語
總之，現今的大數據時代，審計人員運用統計分析方法在短時間內可以篩選出被審計單位大數據中可能存在但又容易被忽視的異常點，從而減少數據量大、分析困難所帶來的時間消耗，快速、精準、高效地發現問題，並集中力量攻破。統計分析方法在當前大數據審計工作中扮演着重要角色，值得進一步研究與推廣。
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