一、審計數據分析目標的轉變

隨著現代審計理論的不斷發展，審計數據分析的目標也在逐步發生變化。在計算機審計發展的初級階段，審計數據分析是通過對數據的觀察和分析發現疑點，尋求突破點，為業務審計提供線索；而隨著審計目標的轉變，目前審計數據分析也逐步轉向發現線索、評估風險、關注效益，將揭示制度問題、評估控制風險與發現重大違法違規問題并重。下階段，隨著國家治理理論的發展，審計數據分析將在宏觀決策支持、政策風險與實施效益評價方向上繼續發展，通過對相關大數據的獲取和分析，洞察行業整體走向和制度實施效果，認識演變規律，進而對國家、行業、部門的制度出臺及發展策略做出前瞻性的思考和戰略性的分析。

二、轉變數據分析組織方式，宏觀分析智囊團出現

目前，數據分析的實施大多基于培養的計算機骨干和業務骨干，在審計項目中加強二者的聯合，共同完成數據分析工作。在此基礎上，部分審計機關已經構建自己的數據分析團隊，形成了制度、人員、管理相對固定的數據分析模式。隨著數據分析理論、實踐的不斷探索和推進，數據分析團隊解決了數據分析與業務分析的大部分問題。但在宏觀分析、制度執行情況分析方面，數據分析團隊受數據分析軟硬件環境、人員知識結構等因素的影響，難以完成系統性、宏觀性的分析工作。需要在原有組織架構基礎上，搭建由宏觀分析專家、行業審計專家、數據分析專家構成的宏觀分析智囊團。宏觀分析智囊團在獲取到盡可能全面、詳盡的數據基礎上，運用審計數據分析的前沿理念和技術，構建數據模型，開展數據分析和數據挖掘，并根據具體的行業政策和實際情況，不斷地對數據模型進行優化和修正，結合數據可視化等展示技術，達到宏觀分析和制度執行效果探索等目的，對宏觀經濟、制度執行等內容提出有針對性的意見和建議。

三、審計數據分析方法和手段的發展

（一）挖掘型分析方法的發展

目前審計機關中應用較多的是查詢型分析和驗證型分析。在運用數據發現經濟活動內在規律的時候，查詢型分析和驗證型分析往往力不從心，需要引入挖掘型分析。挖掘型分析是利用數據倉庫和數據挖掘工具進行的審計分析，主要有分類、聚類、異常、演化等方法。審計利用聚類分析，將相似性高、離散度小的數據分組；利用異常分析，發現“噪聲”數據，進行疑點分析；利用演化分析，基于數據的類似性和規律性，對數據記錄隨時間變化的發展趨勢進行推斷，分析制度執行情況。挖掘型分析能高效地聚合、檢索、觀察和分析海量數據，從中發掘隱藏的疑點和規律，其使用的多維概念和表現模式也更符合人的思維習慣。同時，結合圖形化界面、可視化技術，使數據規律和數據的特征能更加直觀地顯現出來。審計將查詢型分析、驗證型分析和挖掘型分析有機結合，提高工作效率和效果。

（二）將統計學的思想和方法應用于審計數據分析。

統計學是一門實質性的社會科學，既研究社會生活的客觀規律，也研究統計方法，是數據的科學，是收集數據、整理數據、分析數據以及由數據分析得出結論的方法。審計可以運用統計學的思想和方法，使用統計分析軟件，解決審計數據分析問題。一是針對審計數據，運用回歸分析等統計方法，分析數據關系，發現規律；二是運用關聯分析，找出數據間的相互聯系，分析關聯規則，發現異常聯系和異常數據，尋找審計疑點；三是分析數據中的離散點，發現偏差數據，作為審計重點進行分析。

（三）利用云計算和虛擬化技術，整合審計數據中心數據和計算能力。

審計數據中心和分中心正在如火如荼的建設中，在某些跨行業和跟蹤審計項目中已經發揮了積極的作用。下階段，為了充分利用數據和數據中心的計算能力，還需要利用新的計算機技術方法進行資源整合，如在審計數據分析中，采用云計算和虛擬化技術，將基礎設施及軟硬件集中起來，通過審計數據中心網絡進行資源的整合，統一提供服務，包括數據的查詢服務和計算服務，將會大大提高計算機系統的存儲能力和計算能力，提升審計數據分析的效率。

（四）收集審計分析模型，構建分析模型知識庫。

目前，審計人員開展計算機審計形成了不少具有借鑒意義的計算機審計方法。下階段，隨著審計數據分析方法的發展，越來越多的審計數據分析模型在審計工作中得到運用，這些模型利用數據挖掘和統計技術方法形成，具有直觀、可視化、便于理解等特點。為了審計模型的不斷優化和延續發展與借鑒，審計機關應致力于整理收集各領域審計分析模型，構建分析模型知識庫，并在推廣應用中不斷優化、增加和更新，以促進審計數據分析方法的深入發展。