大数据环境下商品流通企业经营审计研究

发布时间：2020-06-30 18:45

【摘要】：商品流通企业在持续经营过程中,需要审计人员对企业经营绩效、经营流程、经营决策等进行科学严谨的评价,从企业经营管理角度出发实施经营审计,以发现经营管理中存在的问题并提出相应的改善措施,进而不断完善经营管理制度,达到降低经营风险,实现经营绩效最大化的目的。本文首先从审计范围、审计技术方法、审计人员素质等方面分析了大数据环境下商品流通企业经营审计现状以及发展趋势。然后根据现行经营审计存在审计范围局限、时效性不强、技术方法存在缺陷等问题,结合大数据相关理论与方法,构建了大数据环境下商品流通企业经营审计系统框架,描述了该系统的数据处理流程,并基于数据处理流程角度分析了相关审计技术,研究了孤立点算法和ARIMA模型在商品流通企业经营审计中的应用。最后对大数据环境下商品流通企业销售业务经营审计进行了案例分析,在分析了解企业背景基础上,制定审计目标并设计审计程序,按照数据采集、数据处理、数据分析的流程,分别利用Python实现了孤立点算法和ARIMA模型在销售业务经营审计数据分析中的应用:(1)基于孤立点算法的审计数据分析,探究从销售业务数据中,筛选出不符合业务规则的异常数据,将异常数据作为发现审计疑点的思路,分别对异常数据进行详细审查,判断其是否为审计疑点;(2)基于ARIMA模型的审计数据分析,探究利用历史销售数据进行规律分析,得到符合数据发展规律的ARIMA模型,并基于历史数据进行模型预测分析,比较模型预测值与销售计划预测值,判断计划预测值是否可靠。如果模型预测值与销售计划预测值产生较大差异,审计人员需要结合企业战略规划、市场需求分布、市场竞争等情况进行综合分析,寻找产生差异的原因,并提醒企业重新审核销售计划。由案例结果分析可知,大数据环境下商品流通企业经营审计系统框架具有一定的实用性,利用数据挖掘等技术进行审计数据分析有助于提高经营审计效率、拓宽经营审计范围以及降低经营审计成本。
【学位授予单位】：重庆理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F239.4;F721
【图文】：

技术路线图,商品流通企业,经营审计,孤立点

图 1.1 技术路线图1.5 论文创新点本文在阅读大量相关文献基础上，通过分析大数据环境下商品流通企业经营审计现状及发展趋势，尝试将大数据技术应用于商品流通企业经营审计中，并做出了以下两方面的创新：（1）构建了大数据环境下商品流通企业经营审计系统框架。根据商品流通企业经营审计发展趋势，结合大数据技术构建了大数据环境下商品流通企业经营审计系统框架，描述了系统的数据处理流程，并基于数据处理流程对相关审计技术进行了分析。（2）利用 Python 实现了孤立点算法、ARIMA 模型等方法在商品流通企业经营审计中的应用。通过案例分析，利用孤立点算法有效发现了异常数据，同时利用 ARIMA 模型实现了销售预测分析，为审计数据分析提供了新方法。

工作流程图,经营审计,工作流程,销售计划

况、经营绩效等有着直接影响。3）销售计划的审查。销售计划是否有效将对企业未来经营期间的很大影响，对于销售计划的审查主要集中在两个方面：一是销售计性，二是销售计划的完成情况。此经营审计目标主要包括：（1）综合分析企业经营能力，评价企（2）审查企业经营业务完成情况，分析影响企业经营目标实现的中存在的关键问题，给出具体优化方案，促使企业进一步实现经营化；（3）审查企业的各个经营环节，对于薄弱环节，分析其可能素，降低企业经营风险；（4）审查企业各个经营环节的成本管理源浪费，促进企业实现成本效益最优化。经营审计流程经营审计实施程序出发，分析经营审计的具体工作流程。经营审计分为审计计划、审计实施、审计报告和后续审计等四个阶段。下面具体工作流程进行阐述，如图 2.1 所示。

【参考文献】