近年来，大数据技术的研究与发展为审计工作带来了机遇和挑战，目前国内外高度关注大数据技术在审计工作中的应用。2015年12月中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于实行审计全覆盖的实施意见》指出“要求构建大数据审计工作模式”；2017年3月中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于深化国有企业和国有资本审计监督的若干意见》提出“创新审计理念，完善审计监督体制机制，改进审计方式方法”；国际内部审计师协会2017年发布了《理解与审计大数据》指南（GTAG，2017）；美国注册会计师协会（American Institute of Certified Public Accountants，AICPA）（2014）分析了大数据环境对审计工作的影响。 国内外学术界也高度关注大数据技术在审计中的应用。Gepp（2018）研究了大数据在审计研究与实践中的现状与未来机遇；笔者分析了大数据审计的现状与发展（陈伟，2017），以及大数据环境下电子数据审计的机遇、挑战与方法（陈伟，2016），研究了大数据环境下基于模糊匹配的审计方法（陈伟，2016），大数据环境下基于数据可视化技术的电子数据审计方法（陈伟，2017），基于Benford定律的大数据审计方法（陈伟，2017），基于大数据可视化技术的审计线索特征挖掘方法（陈伟，2018），以及基于网络爬虫技术的大数据审计方法（陈伟，2018）等。Wang（2015）调查发现：数据审计在审计工作中具有重要的作用，但社会审计和内部人员对数据审计重视和应用还不够。Brown-Liburd（2015）认为要多关注审计人员处理大数据的能力，比如如何对审计人员进行大数据审计方面的培训，如何开发大数据审计工具或借助其他领域的软件工具来开展大数据审计。 综上所述，随着大数据技术在审计领域中的应用，大数据审计成为目前审计工作中的一个重要内容，为了适应审计事业发展的需要，培养大数据审计人才越来越重要。如何设计大数据审计案例，培养审计人员的大数据审计能力越来越重要。本文基于Python工具，以金融审计为例，设计基于可视化分析技术的大数据审计应用案例。 二、大数据可视化分析技术简介 人类非常擅长通过视觉获取有用信息，一图胜千言。现代数据分析也日益依赖通过呈现图形来揭示含义和表达结果。目前，针对审计行业，关于大数据技术的相关研究与应用一般包括大数据智能分析技术、大数据可视化分析技术以及大数据多数据源综合分析技术，其中，大数据可视化分析技术是目前大数据审计应用比较成熟和主流的内容。常见的大数据可视化分析技术包括：柱状图（Bar Chart）、折线图（Line Chart）、小提琴图（Violin plot）、散点图（Scatter Chart）、气泡图（Bubble Chart）、饼图（Pie Chart）、雷达图（Radar Chart）、地区分布图（Choropleth Map）、树地图（Tree Map）、热力图（Heat Map）、标签云（Tag Cloud）等。 在何种情况下应该用何种可视化方法，才能够让审计数据分析达到最佳的效果是大数据可视化分析技术在审计中应用的重点。比如，在分析我国新型农村社会养老保险制度的发展情况时，对每年、每个地方、每个参保人员的信息进行逐一计算后，当把数据在地图软件上可视化之后，其具有的特点就能很好地显现出来，审计人员便可以轻松地看出全国各地新型农村社会养老保险制度近年来的发展变化情况。 三、基于可视化分析技术的大数据审计案例设计 （一）案例背景简介 江汉证券公司是江汉省重点金融机构，根据江展市审计局2018年的审计计划安排，现对该公司进行经济责任审计。其中的重点内容之一是审计该公司2013～2018年期间的股票交易数据中是否存在内幕交易的违规现象。假设现已获得相关大数据，其中，处理后的相关股票交易数据（注：本案例中相关数据已经过脱密处理）示例如图1所示。 目前，常用的大数据可视化分析工具主要包括：（1）开源的、可编程的工具，如R语言、Python等；（2）商业化软件工具，如Tableau、SAS等。考虑到大数据可视化分析工具Python是比较简单的、开源的大数据可视化分析软件，本文根据目前开展大数据审计的需要，以Python为例，分析散点图、条形图、折线图、直方图、气泡图、小提琴图等常用的数据可视化分析技术。 （二）案例内容设计 整个案例内容设计如下： 1.审前准备阶段 掌握如何进行审前准备，如何编写审计通知书、如何编写审计实施方案等文件。 2.审计实施阶段 掌握如何编写审计需求单、如何进行数据采集与分析、如何借助大数据可视化技术探究该公司2013～2018年期间的股票交易数据中是否存在内幕交易的违规现象、如何编写审计取证单、如何编写审计工作底稿等审计文书。
3.审计报告阶段 掌握如何编写审计报告征求意见稿（审计事实确认书）、如何编写审计报告等文件。 综上所述，如何借助大数据可视化技术探究该公司2013～2018年期间的股票交易数据中是否存在内幕交易的违规现象，获得审计证据，是开展大数据审计的关键，因此，本文重点分析实现大数据审计的几种常用可视化分析技术。
