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XuetangX

大数据审计

Southwestern University of Finance and Economics via XuetangX

Overview

《大数据审计》是西南财经大学原创开发的新财经课程。课程以审计为主线,以Python为工具,以自编案例为载体,全面系统地介绍了数据分析和机器学习技术在审计各环节的应用,培养学生的大数据思维以及利用信息技术进行审计分析的实践能力。

课程分为两个部分,共十一章。第一个部分为工具篇,包含第一至第六章,主要依托审计案例介绍数据分析的基本理论和操作、数据清洗方法、数据的描述性分析和探索性分析以及可视化技术。第二个部分为应用篇,包含第七至第十一章,主要介绍Python数据分析技术在风险评估、控制测试、实质性程序、舞弊识别等领域的应用,并进一步探讨了区块链、财务共享、机器人流程自动化与文本分析等新技术对审计的影响。

该课程适用于普通高等院校经济管理类专业,特别是会计类、财务类和审计类专业的本科生、研究生。


Syllabus

  • 第一章 大数据审计的概念和发展
    • 1.1 大数据审计的概念和发展
  • 第二章 大数据审计工具
    • 2.1 数据分析工具比较和Python的下载及安装
    • 2.2 Python的基础入门
  • 第三章 数据基本理论和基础操作
    • 3.1 数据与数据集
    • 3.2 数据的获取和导入
    • 3.3 Numpy和Pandas
    • 3.4 DataFrame的基本操作
  • 第四章 审计大数据的清洗和预处理
    • 4.1 数据的质量问题
    • 4.2 调整数据类型
    • 4.3 处理重复、缺失、异常值
    • 4.4 数据的排序和合并
  • 第五章 审计大数据的描述性分析和探索性分析
    • 5.1 描述性数据分析方法
    • 5.2 探索性数据分析方法
  • 第六章 审计数据的可视化技术
    • 6.1 审计数据可视化
    • 6.2 可视化工具及代码实现
  • 第七章 风险评估
    • 7.1 风险导向审计和风险评估与分析程序简介
    • 7.2 案例分析
  • 第八章 控制测试
    • 8.1 内部控制和控制测试
    • 8.2 案例分析
  • 第九章 实质性程序
    • 9.1 实质性程序
  • 第十章 机器学习与舞弊识别
    • 10.1 机器学习概述
    • 10.2 机器学习算法和代码实现
    • 10.3 集成方法
  • 第十一章 新技术与审计
    • 11.1 财务共享服务中心
    • 11.2 区块链
    • 11.3 机器人流程自动化
    • 11.4 文本信息处理
  • 期末考试

    Taught by

    He Li, Xuan Peng, Yulin Sun, and Sun Zhengjie

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