掃一掃
關注中圖網
官方微博
本類五星書更多>
-
>
以利為利:財政關系與地方政府行為
-
>
立足飯碗 藏糧于地——基于中國人均耕地警戒值的耕地保護視角
-
>
營銷管理
-
>
茶葉里的全球貿易史(精裝)
-
>
近代華商股票市場制度與實踐(1872—1937)
-
>
麥肯錫圖表工作法
-
>
海龜交易法則
數字化審計實務指南 版權信息
- ISBN：9787115570055
- 條形碼：9787115570055 ; 978-7-115-57005-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
數字化審計實務指南 本書特色
趨勢解讀+模塊分解+操作實務+案例解析，包含數字化審計工作相關實操模塊及實務示例； 作者系數字化審計專業人士，內部審計先進工作者，具有多年從業經驗； 1000+數字化審計實操知識點詳解，200多個數字化審計實操案例，近300張數字化審計實戰工作圖表； 全流程代碼展示，以Python為基礎程序，詳細演示了數字化審計重點環節分析過程，手把手教讀者學習數字化審計技能； 中國商業會計學會副會長兼風控與審計分會會長譚麗麗、互聯網公司陳丹奕、南京審計大學教授王家華等聯袂推薦。
數字化審計實務指南 內容簡介
在大數據、人工智能時代，審計部門只有順勢而為，做好數字化轉型，推進數字化審計，才能更好地發揮審計風險預警和價值增值的作用。做好數字化審計不僅是審計人員安身立命的技能，更是審計人員進行風險探索、價值創造的基礎。 《數字化審計實務指南》由具有十余年數字化審計實踐的行業人員傾情打造。本書在寫作過程中采取了循序漸進、逐步深入的思路，堅持問題導向、應用至上、解決痛點的目標，重視對過程的闡述。全書分為數字化審計概述，業務、思維、思路，數字化審計技術與工具，數據是數字化審計之基，數字化審計應用案例，數字化審計的展望與探索六個部分，由26 章構成。作者以深入淺出的方式介紹了數字化審計的思路與實操方法，輔以案例解析，帶領讀者透視數字化審計，掌握數字化審計實戰技巧。 《數字化審計實務指南》適合想了解數字化審計的人，尤其是對數字化審計進行研究的學生或研究者、從事數字化審計的審計工作者或會計工作者、推進數字化轉型的企業管理者等閱讀和使用。
數字化審計實務指南 目錄
第 一部分 數字化審計概述 1
第 一章 數字化審計是什么 3
第 一節 從百度學術研究情況看數字化審計 3
一、數字化審計不是新鮮事物 3
二、數字化審計的研究內容 4
三、數字化審計涉及多學科知識 5
第二節 從系統論的視角認識數字化審計 6
一、每個審計對象都是“系統” 7
二、審計對象的解構離不開數字化審計 8
三、數字化審計是一個系統過程 8
第三節 數字化審計“進化史” 9
一、數字化審計名稱和內涵的變遷 9
二、監督管理部門的數字化檢查系統建設 12
第四節 辯證看待數字化審計 13
一、數字化審計的重要性 13
二、內部審計是業務流程的逆向工程 13
三、依靠但不能依賴數字化審計 15
四、避免數字化審計成為唯一依賴 15
五、正確認識數字化審計十分必要 16
第二章 數字化審計任務、循環和支柱 17
第 一節 數字化審計的基本任務 17
一、兩大類基本任務 17
二、兩類任務的關系 18
第二節 數字化審計循環 19
一、CRISP-DM：跨行業數據挖掘標準流程 19
二、數字化審計循環 21
第三節 數字化審計六大支柱 22
一、思路 22
二、數據 22
三、工具 23
四、行動 23
五、協作 23
六、評估 24
第三章 數字化審計實施模式和路徑 25
第 一節 數字化審計是經營管理的必然 25
一、信息技術高度驅動的行業 25
二、內部審計環境發生重大變化 26
三、風險的外生性特征越發明顯 26
四、內部審計需要提升服務價值 26
五、數字化轉型創造了黃金機遇 27
第二節 數字化審計實施模式思考 27
一、影響數字化審計模式的因素 27
二、數字化審計的三種主要實施模式 28
三、數字化審計應用的三級分層 30
第三節 數字化審計發展的三個階段 31
一、從無到有階段 32
二、從有到優階段 32
三、從優到專階段 33
第四節 數字化審計實施的重點工作 34
一、頂層設計，不斷完善規則指南 34
二、夯實基礎，多渠道拓展數據源 34
三、安全至上，強化數據安全保障 35
四、強化平臺，持續迭代優化系統功能 36
五、目標導向，多場景運用數據分析工具 36
六、以點帶面，有序分層推進應用培訓 36
七、伙伴式成長，融合優化人才隊伍 37
八、展望未來，探索數字化審計前沿技術 38
第四章 應對數字化審計本領恐慌 39
第 一節 數字化審計本領恐慌 39
一、焦慮的內部審計人員 39
二、數字化審計，從入門到放棄 39
第二節 數字化審計能力體系 41
一、數據分析師的能力和工具體系 41
二、數字化審計需要的8 種能力 42
三、數字化審計人員的能力分階 42
第三節 如何應對數字化審計本領恐慌 43
一、調整心態，設定預期 43
二、做好數字化審計的7 個錦囊 43
第二部分業務、思維、思路 47
第五章 業務是數字化審計之本 49
第 一節 全流程業務梳理 49
一、制度流程層面 50
二、業務環節層面 51
三、業務操作層面 51
第二節 業務等式和維度擴展 52
一、用好業務等式 52
二、業務維度擴展 53
第六章 數字化審計思維框架 57
第 一節 時間維度 57
一、數字化審計需要時序觀 57
二、時間維度讓異常無處藏身 58
三、常見的時序分析方法 58
第二節 空間維度 60
一、三維空間維度 60
二、行為主體在空間維度上也有交集 60
三、利用空間地理資源數據進行疑點挖掘 60
四、時間維度和空間維度融合應用 61
第三節 網絡思維 61
一、“斷頭路”并非無路可走 61
二、網絡衍生信息是“去匿名化”的克星 62
三、匿名化的數字貨幣也可以追蹤 62
第四節 結構化思維 62
一、結構化思維是自然進化的結果 62
二、基于結構化思維的邏輯樹分析法 63
第五節 灰度思維 64
一、三種模式的風控思維 64
二、風險管理需要灰度思維 64
三、數據是精確的，但風險不是 65
第七章 數字化審計思維及思路來源 66
第 一節 數字化審計思維路徑 66
一、立體多維視角 66
二、降維思維 67
三、平行線的交點 68
四、利用信息不對稱 68
五、行為分析 68
六、不放棄孤立點 69
七、換位思考 70
八、遷移學習 70
第二節 數字化審計思路來源 71
一、數據自身 71
二、規章制度 72
三、常識經驗 72
四、經典模型 72
五、分析技術 73
第三部分 數字化審計技術與工具 75
第八章 數字化審計技術 77
第 一節 統計分析方法 77
一、集中趨勢指標 77
二、變異性指標 79
第二節 多維數據分析技術 80
一、聯機分析處理 80
二、多維數據分析方法 81
三、聯機分析處理的應用 82
第三節 高級數據分析技術 82
一、數據挖掘 83
二、機器學習 83
三、深度學習 84
四、人工智能 85
五、幾個技術之間的可視化關系 86
第四節 通過實例理解高級數據分析技術 86
一、一般的數據分析 86
二、用關聯規則進行數據挖掘 86
三、機器學習貝葉斯應用 87
四、用神經網絡進行深度學習 87
五、人工智能集成強化模型 87
第五節 復雜網絡 87
一、復雜網絡概述 87
二、度量指標 88
三、社交網絡是復雜網絡的特例 88
四、社交網絡分析相關概念 88
第六節 自然語言處理 89
一、文本處理 89
二、詞頻 89
三、命名實體識別 89
四、依存句法分析 90
五、自然語言處理分析工具 90
第七節 可視化 91
一、什么是數據可視化 91
二、常用數據可視化工具 91
三、通用可視化 91
四、多變量可視化 93
第九章 數據分析語言 96
第 一節 結構化查詢語言（SQL） 97
一、基礎知識 97
二、常用SQL 語句 98
三、常見函數 102
四、一個簡單的異常分析案例 104
第二節 圖數據庫查詢語言（Cypher） 105
一、用圖數據視角理解數據 105
二、Cypher 應用示例 106
第三節 R 語言 108
一、基礎知識 108
二、安裝和配置 110
三、R 語言基礎和示例 111
第四節 Python 語言 112
一、基礎知識 112
二、應用環境安裝和配置 113
三、第 一個Python 程序 115
四、庫的安裝 117
五、離線環境下安裝Python 庫 119
第五節 Python 應用基礎入門 121
一、Python 語言的基本規范 121
二、四大核心點 122
三、一個簡單的實戰案例 128
第十章 數據采集與存儲的工具和軟件 130
第 一節 外部數據采集軟件 130
一、所見即所得的網頁信息采集工具 130
二、八爪魚軟件使用介紹 130
三、后羿采集器使用介紹 131
第二節 數據庫軟件 132
一、傳統的關系型數據庫 132
二、列存儲數據庫 135
三、大規模并行處理架構的數據庫 138
四、非關系型數據庫 139
五、數字化審計如何選用數據庫 142
第三節 數據庫客戶端軟件 142
一、通用型數據庫客戶端軟件 142
二、商業版數據庫客戶端軟件 143
三、免費開源的DBeaver 143
第十一章 數據處理與分析的工具和軟件 145
第 一節 文本型特殊格式數據文件預覽工具 145
一、超大文件處理利器——MadEdit 145
二、JSON 文件處理利器——JSON Viewer 147
第二節 數字化審計中的商業軟件 150
一、IDEA 150
二、SPSS Modeler 152
三、SPSS Modeler 應用示例 153
第三節 數據挖掘和機器學習軟件Orange 156
一、基本介紹 156
二、用Orange 進行探索性數據分析 158
第四節 復雜網絡分析軟件Pajek 162
一、基本介紹 162
二、．net 數據格式 163
三、應用示例 163
第五節 可視化軟件I2 和Python 的交互 167
一、基本介紹 167
二、Python 和I2 的交互 168
第十二章 常用輔助工具和軟件 171
第 一節 梳理和繪制流程圖 171
一、流程梳理的定義和目的 171
二、流程梳理離不開流程圖 172
三、流程梳理實例 172
第二節 建立全文檢索制度庫 173
一、規章制度是內部審計人員履職的重要支撐 174
二、制度管理的需求 174
三、CyberArticle：建立全文檢索制度庫的工具 174
四、建立全文檢索制度庫實例 174
五、電子全文檢索制度庫的使用 176
第三節 本地文件快速檢索 177
一、Everything 的基本功能 177
二、Everything 的安裝 178
三、操作示例 178
第四部分 數據是數字化審計之基 181
第十三章 對數據的認知 183
第 一節 數據的定義和價值 183
一、什么是數據？ 183
二、數據、信息和知識 184
三、數據的價值 185
四、目的決定了數據的價值 186
第二節 數據分類 188
一、按表現形式分類 188
二、按內容分類 189
三、按來源分類 190
四、其他一些數據類別概念 191
第十四章 只有被記錄才能被分析 194
第 一節 數字化的世界 194
一、只有被記錄才能被分析 194
二、關系型數據庫不存儲關系 195
三、數據的準確性很重要 196
第二節 從大數據到塊數據 197
一、什么是大數據 197
二、塊數據 198
三、塊數據應用典范 199
四、用“塊數據”思維建設審計支持平臺 200
第十五章 數據從哪里來 201
第 一節 文件型數據解析 202
一、常見文件型數據 202
二、文件型數據處理實例：pandas 庫 203
第二節 從數據庫中獲取數據 206
一、使用數據庫客戶端查詢和獲取數據 206
二、數據庫全量原表數據的獲取 210
第三節 獲取外部數據 211
一、使用編程語言進行網頁信息采集 212
二、各地政府開放共享的數據資源 217
三、獲取外部數據的注意點 218
第四節 半結構化數據的處理 219
一、一個半結構化數據實例 219
二、半結構化數據的處理思路 220
三、實現代碼 222
第五節 文檔中內嵌表格數據的提取 225
一、網頁表格數據的提取 225
二、PDF 表格數據的提取 230
三、Word 文檔中的表格讀取 233
第六節 圖片中的數據讀取 236
一、需要解決的問題 236
二、OCR 相關知識 237
三、實現思路 238
四、實現代碼 238
五、延伸應用 240
第五部分數字化審計應用案例 241
第十六章 審計準備階段 243
第 一節 在多文檔中批量查找線索關鍵詞 243
一、案例背景 243
二、相關知識 245
三、應用思路 245
四、實現代碼 246
五、延伸應用 248
第二節 學會探索性數據分析 248
一、案例背景 248
二、相關知識 248
三、如何進行探索性數據分析 249
四、示例數據 249
五、實現代碼 249
第十七章 全面認識審計對象 257
第 一節 使用雷達圖對審計對象進行立體畫像 257
一、案例背景 257
二、相關知識 257
三、應用思路 258
四、實現代碼 259
五、延伸思考 260
第二節 用對應分析探析各類分支機構的偏好 261
一、案例背景 261
二、相關知識 261
三、應用思路 261
四、實現代碼 262
第三節 用聚類分析進行審計對象分類與抽樣 264
一、案例背景 264
二、相關知識 265
三、應用思路 265
四、實現代碼 266
五、延伸思考 269
第十八章 信用風險檢查 270
第 一節 用鏈路預測算法挖掘隱性關聯關系 270
一、案例背景 270
二、相關知識 271
三、應用思路 272
四、實現代碼 273
五、延伸應用 275
第二節 挖掘核保照片背后的秘密 275
一、有圖有真相 275
二、照片的基本知識 276
三、應用思路 277
四、實現代碼 278
五、延伸應用 279
第十九章 操作風險檢查 280
第 一節 讓“影子賬戶”無所遁形 280
一、案例背景 280
二、相關知識 281
三、應用思路 281
四、實現代碼 282
五、延伸應用 285
第二節 技術輔助高效翻憑證 285
一、案例背景 285
二、相關知識 285
三、應用思路 285
四、實現代碼 286
五、延伸應用 288
第三節 用異常值檢測找出異常點 288
一、案例背景 288
二、相關知識 289
三、應用思路 290
四、實現代碼 291
五、檢測結果 293
第二十章 舞弊檢查 295
第 一節 利用社交網絡分析挖出“圍標”網絡 295
一、案例背景 295
二、相關知識 296
三、應用思路 296
四、實現代碼 297
五、延伸應用 302
第二節 用機器學習方法篩選可疑簽字 303
一、案例背景 303
二、相關知識 303
三、配置可視化機器學習軟件Orange 305
四、案例思路 305
五、簽名數據收集 306
六、實現工作流 307
七、保存和加載訓練完成的模型 313
八、延伸思考 314
第二十一章 挖掘非結構化數據的金礦 315
第 一節 如何抓住領導講話重點 315
一、案例背景 315
二、相關知識 316
三、應用思路 316
四、實現代碼 317
五、延伸應用 319
第二節 挖掘文檔文本中的隱蔽關系 319
一、案例背景 319
二、相關知識 320
三、LTP 環境的安裝和配置 321
四、實現代碼 321
五、延伸應用 325
第二十二章 由點及面拓展檢查 326
第 一節 從海量數據中篩選套現商戶 326
一、案例背景 326
二、相關知識 327
三、應用思路 328
四、SQL 代碼 330
五、延伸應用 331
第二節 找出龐大關系網絡中的“小團伙” 331
一、案例背景 331
二、相關知識 333
三、對招標網絡的分析 334
四、實現代碼 334
五、延伸應用 335
第二十三章 讓可視化為審計成果“加持” 336
第 一節 “有圖有真相”，更容易傳遞審計結論 336
一、內部審計的職責定位 336
二、讓閱讀者一目了然地看懂審計結論 336
第二節 可視化分析外部風險傳遞概況 337
一、案例背景 337
二、應用思路 337
三、數據的獲取和整理 337
四、可視化應用結果 339
第三節 檢查問題及整改情況可視化分析 340
一、案例背景 340
二、應用思路 341
三、實現代碼 342
四、延伸思考 344
第六部分 數字化審計的展望與探索 345
第二十四章 數字化審計中的模型風險 347
第 一節 模型和模型風險 347
一、什么是模型 348
二、什么是模型風險 348
第二節 模型風險審計重點內容 349
一、模型自身的審計重點 349
二、模型管理的審計重點 351
第二十五章 圖數據庫技術與數字化審計 353
第 一節 圖數據庫簡介 353
一、容易被望文生義的圖數據庫 353
二、圖數據庫的先天優勢 354
三、與關系型數據庫的性能對比 355
第二節 Neo4j 安裝部署 355
一、安裝配置Neo4j 環境 355
二、啟動和初始化數據庫 356
三、Neo4j Browser 功能說明 357
第三節 Neo4j 數據初始化 358
一、將實例數據轉換為Cypher 建表語句 358
二、利用建表語句初始化圖數據庫數據 360
第四節 用Neo4j 實戰招標數據異常分析 361
一、模糊查詢 361
二、單一關聯關系分析 361
三、多關聯關系分析 362
四、查詢隱蔽控制人 363
五、尋找關鍵點 363
六、查詢任意兩個要素之間的關系 364
第二十六章 區塊鏈技術與數字化審計 366
第 一節 什么是區塊鏈 366
一、區塊鏈的定義及其發展歷程 366
二、區塊鏈基礎架構 367
第二節 區塊鏈技術與審計研究概述 367
一、研究重點 367
二、面臨的挑戰 368
第三節 區塊鏈對內控環境的影響 368
一、公司治理 368
二、內部控制 369
三、審計環境 369
第四節 區塊鏈對審計的影響 369
一、對審計行業的影響 369
二、對審計模式的顛覆 370
第五節 區塊鏈對審計人員履職的挑戰 370
第六節 區塊鏈對電子審計證據的影響 370
一、電子數據的真實性、安全性、有效性 370
二、實時性和可信性 371
第七節 區塊鏈環境下的審計框架設計 371
一、聯網審計 371
二、商業銀行內部審計框架 371
三、金融審計的應用平臺 372
四、政府治理和審計發展機制框架 372
第八節 區塊鏈技術的審計應用案例 372
一、全球分布式賬簿 372
二、財務報表審計 372
三、銷售與收款循環審計 373
四、生產與存貨循環審計 373
第九節 區塊鏈技術在審計應用中存在的問題 373
一、技術缺陷 373
二、信用機制重構問題 374
三、完全自我治理的可行性 374
四、相關法律不成熟 374
五、監管不明確 374
參考文獻 375
第 一章 數字化審計是什么 3
第 一節 從百度學術研究情況看數字化審計 3
一、數字化審計不是新鮮事物 3
二、數字化審計的研究內容 4
三、數字化審計涉及多學科知識 5
第二節 從系統論的視角認識數字化審計 6
一、每個審計對象都是“系統” 7
二、審計對象的解構離不開數字化審計 8
三、數字化審計是一個系統過程 8
第三節 數字化審計“進化史” 9
一、數字化審計名稱和內涵的變遷 9
二、監督管理部門的數字化檢查系統建設 12
第四節 辯證看待數字化審計 13
一、數字化審計的重要性 13
二、內部審計是業務流程的逆向工程 13
三、依靠但不能依賴數字化審計 15
四、避免數字化審計成為唯一依賴 15
五、正確認識數字化審計十分必要 16
第二章 數字化審計任務、循環和支柱 17
第 一節 數字化審計的基本任務 17
一、兩大類基本任務 17
二、兩類任務的關系 18
第二節 數字化審計循環 19
一、CRISP-DM：跨行業數據挖掘標準流程 19
二、數字化審計循環 21
第三節 數字化審計六大支柱 22
一、思路 22
二、數據 22
三、工具 23
四、行動 23
五、協作 23
六、評估 24
第三章 數字化審計實施模式和路徑 25
第 一節 數字化審計是經營管理的必然 25
一、信息技術高度驅動的行業 25
二、內部審計環境發生重大變化 26
三、風險的外生性特征越發明顯 26
四、內部審計需要提升服務價值 26
五、數字化轉型創造了黃金機遇 27
第二節 數字化審計實施模式思考 27
一、影響數字化審計模式的因素 27
二、數字化審計的三種主要實施模式 28
三、數字化審計應用的三級分層 30
第三節 數字化審計發展的三個階段 31
一、從無到有階段 32
二、從有到優階段 32
三、從優到專階段 33
第四節 數字化審計實施的重點工作 34
一、頂層設計，不斷完善規則指南 34
二、夯實基礎，多渠道拓展數據源 34
三、安全至上，強化數據安全保障 35
四、強化平臺，持續迭代優化系統功能 36
五、目標導向，多場景運用數據分析工具 36
六、以點帶面，有序分層推進應用培訓 36
七、伙伴式成長，融合優化人才隊伍 37
八、展望未來，探索數字化審計前沿技術 38
第四章 應對數字化審計本領恐慌 39
第 一節 數字化審計本領恐慌 39
一、焦慮的內部審計人員 39
二、數字化審計，從入門到放棄 39
第二節 數字化審計能力體系 41
一、數據分析師的能力和工具體系 41
二、數字化審計需要的8 種能力 42
三、數字化審計人員的能力分階 42
第三節 如何應對數字化審計本領恐慌 43
一、調整心態，設定預期 43
二、做好數字化審計的7 個錦囊 43
第二部分業務、思維、思路 47
第五章 業務是數字化審計之本 49
第 一節 全流程業務梳理 49
一、制度流程層面 50
二、業務環節層面 51
三、業務操作層面 51
第二節 業務等式和維度擴展 52
一、用好業務等式 52
二、業務維度擴展 53
第六章 數字化審計思維框架 57
第 一節 時間維度 57
一、數字化審計需要時序觀 57
二、時間維度讓異常無處藏身 58
三、常見的時序分析方法 58
第二節 空間維度 60
一、三維空間維度 60
二、行為主體在空間維度上也有交集 60
三、利用空間地理資源數據進行疑點挖掘 60
四、時間維度和空間維度融合應用 61
第三節 網絡思維 61
一、“斷頭路”并非無路可走 61
二、網絡衍生信息是“去匿名化”的克星 62
三、匿名化的數字貨幣也可以追蹤 62
第四節 結構化思維 62
一、結構化思維是自然進化的結果 62
二、基于結構化思維的邏輯樹分析法 63
第五節 灰度思維 64
一、三種模式的風控思維 64
二、風險管理需要灰度思維 64
三、數據是精確的，但風險不是 65
第七章 數字化審計思維及思路來源 66
第 一節 數字化審計思維路徑 66
一、立體多維視角 66
二、降維思維 67
三、平行線的交點 68
四、利用信息不對稱 68
五、行為分析 68
六、不放棄孤立點 69
七、換位思考 70
八、遷移學習 70
第二節 數字化審計思路來源 71
一、數據自身 71
二、規章制度 72
三、常識經驗 72
四、經典模型 72
五、分析技術 73
第三部分 數字化審計技術與工具 75
第八章 數字化審計技術 77
第 一節 統計分析方法 77
一、集中趨勢指標 77
二、變異性指標 79
第二節 多維數據分析技術 80
一、聯機分析處理 80
二、多維數據分析方法 81
三、聯機分析處理的應用 82
第三節 高級數據分析技術 82
一、數據挖掘 83
二、機器學習 83
三、深度學習 84
四、人工智能 85
五、幾個技術之間的可視化關系 86
第四節 通過實例理解高級數據分析技術 86
一、一般的數據分析 86
二、用關聯規則進行數據挖掘 86
三、機器學習貝葉斯應用 87
四、用神經網絡進行深度學習 87
五、人工智能集成強化模型 87
第五節 復雜網絡 87
一、復雜網絡概述 87
二、度量指標 88
三、社交網絡是復雜網絡的特例 88
四、社交網絡分析相關概念 88
第六節 自然語言處理 89
一、文本處理 89
二、詞頻 89
三、命名實體識別 89
四、依存句法分析 90
五、自然語言處理分析工具 90
第七節 可視化 91
一、什么是數據可視化 91
二、常用數據可視化工具 91
三、通用可視化 91
四、多變量可視化 93
第九章 數據分析語言 96
第 一節 結構化查詢語言（SQL） 97
一、基礎知識 97
二、常用SQL 語句 98
三、常見函數 102
四、一個簡單的異常分析案例 104
第二節 圖數據庫查詢語言（Cypher） 105
一、用圖數據視角理解數據 105
二、Cypher 應用示例 106
第三節 R 語言 108
一、基礎知識 108
二、安裝和配置 110
三、R 語言基礎和示例 111
第四節 Python 語言 112
一、基礎知識 112
二、應用環境安裝和配置 113
三、第 一個Python 程序 115
四、庫的安裝 117
五、離線環境下安裝Python 庫 119
第五節 Python 應用基礎入門 121
一、Python 語言的基本規范 121
二、四大核心點 122
三、一個簡單的實戰案例 128
第十章 數據采集與存儲的工具和軟件 130
第 一節 外部數據采集軟件 130
一、所見即所得的網頁信息采集工具 130
二、八爪魚軟件使用介紹 130
三、后羿采集器使用介紹 131
第二節 數據庫軟件 132
一、傳統的關系型數據庫 132
二、列存儲數據庫 135
三、大規模并行處理架構的數據庫 138
四、非關系型數據庫 139
五、數字化審計如何選用數據庫 142
第三節 數據庫客戶端軟件 142
一、通用型數據庫客戶端軟件 142
二、商業版數據庫客戶端軟件 143
三、免費開源的DBeaver 143
第十一章 數據處理與分析的工具和軟件 145
第 一節 文本型特殊格式數據文件預覽工具 145
一、超大文件處理利器——MadEdit 145
二、JSON 文件處理利器——JSON Viewer 147
第二節 數字化審計中的商業軟件 150
一、IDEA 150
二、SPSS Modeler 152
三、SPSS Modeler 應用示例 153
第三節 數據挖掘和機器學習軟件Orange 156
一、基本介紹 156
二、用Orange 進行探索性數據分析 158
第四節 復雜網絡分析軟件Pajek 162
一、基本介紹 162
二、．net 數據格式 163
三、應用示例 163
第五節 可視化軟件I2 和Python 的交互 167
一、基本介紹 167
二、Python 和I2 的交互 168
第十二章 常用輔助工具和軟件 171
第 一節 梳理和繪制流程圖 171
一、流程梳理的定義和目的 171
二、流程梳理離不開流程圖 172
三、流程梳理實例 172
第二節 建立全文檢索制度庫 173
一、規章制度是內部審計人員履職的重要支撐 174
二、制度管理的需求 174
三、CyberArticle：建立全文檢索制度庫的工具 174
四、建立全文檢索制度庫實例 174
五、電子全文檢索制度庫的使用 176
第三節 本地文件快速檢索 177
一、Everything 的基本功能 177
二、Everything 的安裝 178
三、操作示例 178
第四部分 數據是數字化審計之基 181
第十三章 對數據的認知 183
第 一節 數據的定義和價值 183
一、什么是數據？ 183
二、數據、信息和知識 184
三、數據的價值 185
四、目的決定了數據的價值 186
第二節 數據分類 188
一、按表現形式分類 188
二、按內容分類 189
三、按來源分類 190
四、其他一些數據類別概念 191
第十四章 只有被記錄才能被分析 194
第 一節 數字化的世界 194
一、只有被記錄才能被分析 194
二、關系型數據庫不存儲關系 195
三、數據的準確性很重要 196
第二節 從大數據到塊數據 197
一、什么是大數據 197
二、塊數據 198
三、塊數據應用典范 199
四、用“塊數據”思維建設審計支持平臺 200
第十五章 數據從哪里來 201
第 一節 文件型數據解析 202
一、常見文件型數據 202
二、文件型數據處理實例：pandas 庫 203
第二節 從數據庫中獲取數據 206
一、使用數據庫客戶端查詢和獲取數據 206
二、數據庫全量原表數據的獲取 210
第三節 獲取外部數據 211
一、使用編程語言進行網頁信息采集 212
二、各地政府開放共享的數據資源 217
三、獲取外部數據的注意點 218
第四節 半結構化數據的處理 219
一、一個半結構化數據實例 219
二、半結構化數據的處理思路 220
三、實現代碼 222
第五節 文檔中內嵌表格數據的提取 225
一、網頁表格數據的提取 225
二、PDF 表格數據的提取 230
三、Word 文檔中的表格讀取 233
第六節 圖片中的數據讀取 236
一、需要解決的問題 236
二、OCR 相關知識 237
三、實現思路 238
四、實現代碼 238
五、延伸應用 240
第五部分數字化審計應用案例 241
第十六章 審計準備階段 243
第 一節 在多文檔中批量查找線索關鍵詞 243
一、案例背景 243
二、相關知識 245
三、應用思路 245
四、實現代碼 246
五、延伸應用 248
第二節 學會探索性數據分析 248
一、案例背景 248
二、相關知識 248
三、如何進行探索性數據分析 249
四、示例數據 249
五、實現代碼 249
第十七章 全面認識審計對象 257
第 一節 使用雷達圖對審計對象進行立體畫像 257
一、案例背景 257
二、相關知識 257
三、應用思路 258
四、實現代碼 259
五、延伸思考 260
第二節 用對應分析探析各類分支機構的偏好 261
一、案例背景 261
二、相關知識 261
三、應用思路 261
四、實現代碼 262
第三節 用聚類分析進行審計對象分類與抽樣 264
一、案例背景 264
二、相關知識 265
三、應用思路 265
四、實現代碼 266
五、延伸思考 269
第十八章 信用風險檢查 270
第 一節 用鏈路預測算法挖掘隱性關聯關系 270
一、案例背景 270
二、相關知識 271
三、應用思路 272
四、實現代碼 273
五、延伸應用 275
第二節 挖掘核保照片背后的秘密 275
一、有圖有真相 275
二、照片的基本知識 276
三、應用思路 277
四、實現代碼 278
五、延伸應用 279
第十九章 操作風險檢查 280
第 一節 讓“影子賬戶”無所遁形 280
一、案例背景 280
二、相關知識 281
三、應用思路 281
四、實現代碼 282
五、延伸應用 285
第二節 技術輔助高效翻憑證 285
一、案例背景 285
二、相關知識 285
三、應用思路 285
四、實現代碼 286
五、延伸應用 288
第三節 用異常值檢測找出異常點 288
一、案例背景 288
二、相關知識 289
三、應用思路 290
四、實現代碼 291
五、檢測結果 293
第二十章 舞弊檢查 295
第 一節 利用社交網絡分析挖出“圍標”網絡 295
一、案例背景 295
二、相關知識 296
三、應用思路 296
四、實現代碼 297
五、延伸應用 302
第二節 用機器學習方法篩選可疑簽字 303
一、案例背景 303
二、相關知識 303
三、配置可視化機器學習軟件Orange 305
四、案例思路 305
五、簽名數據收集 306
六、實現工作流 307
七、保存和加載訓練完成的模型 313
八、延伸思考 314
第二十一章 挖掘非結構化數據的金礦 315
第 一節 如何抓住領導講話重點 315
一、案例背景 315
二、相關知識 316
三、應用思路 316
四、實現代碼 317
五、延伸應用 319
第二節 挖掘文檔文本中的隱蔽關系 319
一、案例背景 319
二、相關知識 320
三、LTP 環境的安裝和配置 321
四、實現代碼 321
五、延伸應用 325
第二十二章 由點及面拓展檢查 326
第 一節 從海量數據中篩選套現商戶 326
一、案例背景 326
二、相關知識 327
三、應用思路 328
四、SQL 代碼 330
五、延伸應用 331
第二節 找出龐大關系網絡中的“小團伙” 331
一、案例背景 331
二、相關知識 333
三、對招標網絡的分析 334
四、實現代碼 334
五、延伸應用 335
第二十三章 讓可視化為審計成果“加持” 336
第 一節 “有圖有真相”，更容易傳遞審計結論 336
一、內部審計的職責定位 336
二、讓閱讀者一目了然地看懂審計結論 336
第二節 可視化分析外部風險傳遞概況 337
一、案例背景 337
二、應用思路 337
三、數據的獲取和整理 337
四、可視化應用結果 339
第三節 檢查問題及整改情況可視化分析 340
一、案例背景 340
二、應用思路 341
三、實現代碼 342
四、延伸思考 344
第六部分 數字化審計的展望與探索 345
第二十四章 數字化審計中的模型風險 347
第 一節 模型和模型風險 347
一、什么是模型 348
二、什么是模型風險 348
第二節 模型風險審計重點內容 349
一、模型自身的審計重點 349
二、模型管理的審計重點 351
第二十五章 圖數據庫技術與數字化審計 353
第 一節 圖數據庫簡介 353
一、容易被望文生義的圖數據庫 353
二、圖數據庫的先天優勢 354
三、與關系型數據庫的性能對比 355
第二節 Neo4j 安裝部署 355
一、安裝配置Neo4j 環境 355
二、啟動和初始化數據庫 356
三、Neo4j Browser 功能說明 357
第三節 Neo4j 數據初始化 358
一、將實例數據轉換為Cypher 建表語句 358
二、利用建表語句初始化圖數據庫數據 360
第四節 用Neo4j 實戰招標數據異常分析 361
一、模糊查詢 361
二、單一關聯關系分析 361
三、多關聯關系分析 362
四、查詢隱蔽控制人 363
五、尋找關鍵點 363
六、查詢任意兩個要素之間的關系 364
第二十六章 區塊鏈技術與數字化審計 366
第 一節 什么是區塊鏈 366
一、區塊鏈的定義及其發展歷程 366
二、區塊鏈基礎架構 367
第二節 區塊鏈技術與審計研究概述 367
一、研究重點 367
二、面臨的挑戰 368
第三節 區塊鏈對內控環境的影響 368
一、公司治理 368
二、內部控制 369
三、審計環境 369
第四節 區塊鏈對審計的影響 369
一、對審計行業的影響 369
二、對審計模式的顛覆 370
第五節 區塊鏈對審計人員履職的挑戰 370
第六節 區塊鏈對電子審計證據的影響 370
一、電子數據的真實性、安全性、有效性 370
二、實時性和可信性 371
第七節 區塊鏈環境下的審計框架設計 371
一、聯網審計 371
二、商業銀行內部審計框架 371
三、金融審計的應用平臺 372
四、政府治理和審計發展機制框架 372
第八節 區塊鏈技術的審計應用案例 372
一、全球分布式賬簿 372
二、財務報表審計 372
三、銷售與收款循環審計 373
四、生產與存貨循環審計 373
第九節 區塊鏈技術在審計應用中存在的問題 373
一、技術缺陷 373
二、信用機制重構問題 374
三、完全自我治理的可行性 374
四、相關法律不成熟 374
五、監管不明確 374
參考文獻 375
展開全部
數字化審計實務指南 作者簡介
程廣華 審計師、經濟師、CIA、CISA。數字化審計專業人士，內部審計先進工作者，某國有大行數字化審計領軍人物。專注于商業銀行全產品線審計、信用風險管理，擅長業務與技術相融合的數字化風控。牽頭業務審計標準制訂、數字化審計系統開發。致力于數字化審計、大數據風控研究，堅持“問題導向、應用至上、解決痛點”的理念，分享數字化審計思維與實戰案例。
書友推薦
- >
月亮虎
- >
我與地壇
- >
羅曼·羅蘭讀書隨筆-精裝
- >
巴金－再思錄
- >
大紅狗在馬戲團-大紅狗克里弗-助人
- >
新文學天穹兩巨星--魯迅與胡適/紅燭學術叢書(紅燭學術叢書)
- >
月亮與六便士
- >
人文閱讀與收藏·良友文學叢書:一天的工作
本類暢銷
