Page 192 - 新时期审计理论发展与研究

新时期审计理论发展与研究
Development and Research of Audit Theory in the New Era

地提取出来，并且整合成相应的文档。为了保证后期工作开展的效率，降低审计
人员的工作压力，就需要将数据进行预处理，减少数据的整体数量，将最有价值
的数据信息提取出来。比如，贷款数据表格中所产生的数据记录大部分都是杂乱
无章的。对此，为了保证审计人员能够尽快地找到审计的数据问题，就需要将其
进行有效地提取。数据预处理过程中，主要包括数据抽取、数据清理、数据集成

变换三项内容。
数据抽取。在数据抽取工作开展之前，审计人员必须要明确本次审计的最终
目标。比如，上文中所描述的针对我国银行的贷款信息进行审计期间，将其贷款
的类型分为五类。对此，审计人员就需要将贷款业务的五级分类状态与数据抽取
的数量按照对等的比例进行数据抽取。而审计人员在针对不良贷款信息进行抽取
时，就需要针对其数据信息进行深度地挖掘，由此提取不良贷款中隐藏的更多信
息内容，保证后期审计工作的全面性和有效性。
数据清理。数据清理阶段的主要工作价值类似于聚类分析方法中的数据划分。
在数据清理过程中，会针对所整合的数据内容进行有效分析，从而处理数据源中

不规则的数据，包括消除噪音、纠正数据的不一致性。在数据清理过程中，能够
更好地突出不利点，让审计人员发现不同于其他数据的信息内容，由此针对此不
利点进行详细且深入地挖掘。在数据清理过程中，审计人员需要处理缺失值、噪
声数据及不一致数据的侵扰。对于处理遗漏值的方法，主要包括忽略该条记录、
手工填补遗漏值、利用默认值填补遗漏值等。在运用处理噪声数据方法时，会应
用到分箱、聚类、计算机和人工检查结合等方法。在开展实际数据清理工作时，
需要根据数据的情况进行有效分析，并结合审计人员的自身工作经验，选择最为

合适的清理方式。
数据集成变换。数据的集成变化主要是指将多个数据源的数据内容进行有效
地整合，在后续会通过规格化的操作将数据进行有效地转换。在数据的寄生变换
过程中，审计人员需要考量到较多的问题，对于数据字典的业务理解能力和经济
意义极为重要。审计人员需要对数据内容进行正确地理解，由此保证审计知识与
数据内容进行有效地结合。现阶段数据变化的主要方式包含分箱、直方图分析、
聚类分析等各类方式。在数据转换过程中，能够将所产生的数据集合进行有效地
处理，比如，针对贷款数据进行转换，在转换过程中可以将数据划分为抵押贷款、
质押贷款、信用贷款、保证贷款、联保贷款等各项内容，由此更加具有针对性地

开展后续的审计工作。

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