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审计论文参考文献：
[摘 要] 大数据时代的到来,给国家审计模式、取证方法等方面都带来一定程度的改变,大数据审计也因此应运而生.研究内容旨在从数据可视化角度出发,以专门将统计计算和绘图功能集于一身的R作为分析工具,探索其在分析数据时的原理、优势,以及R在审计领域应用的可行性,为审计人员更直观、便利地分析数据提供基础的理论参考.
[关键词] 大数据；大数据审计；数据可视化；R
doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2016. 21. 022
[中图分类号] F239.1 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2016）21- 0046- 04
0 引 言
随着信息技术的发展,大数据（Big Data）时代的到来为大数据审计的开展带来了机遇和挑战.因为随着被审计单位信息化的日益普及,审计对象的信息化使得审计信息化成为必然,审计信息化对审计人员和审计工作的开展也因此提出了更高的要求.对我国来说,在信息化环境下如何审计被审计单位的电子数据,发现大案、要案,是国家审计的一项重要任务.本文将通过研究R分析数据时的原理,同时和其他分析工具进行比较,总结R自身特点以及优势,探究R在实施大数据审计中的实际应用价值,为审计人员更直观地分析大数据提供支持.
1 大数据审计的主要技术方法
1.1 大数据技术的分类
由于信息化水平的提高,国家审计人员能否获得审计线索越来越依赖于他们所接触到的被审计单位数据,因为在分析数据过程中,审计人员通过对数据的筛查、比对和分析,可以通过发现明显不同寻常的数据或分析数据之间的相关关系,进而获得审计线索或确立审计重点,而因此提高审计效率效果.而相关审计线索的获得依赖于大数据技术的应用.总的来说,大数据技术主要分为8类：数据采集、数据存储、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测以及结果呈现.
而按照不同的计算模式,大数据技术又可以以批处理、流处理以及交互分析分为三类.
1.1.1 离线批处理（Batch Processing）技术
批处理是指数据分析者将一批作业提交给操作系统后就不再干预,由操作系统控制它们自动运行.这类数据处理技术以MapReduce和Hadoop系统为代表.
1.1.2 实时流处理（Stream Processing）技术
流处理是应对流数据（大多是日志流）实时分析的数据处理模式,包括数据实时采集到数据实时计算,以及最终实现实时查询服务三个阶段,代表系统有Yahoo的S4系统、Twitter的Storm系统等.
1.1.3 交互式分析（Interactive Analysis）技术
应用交互式分析技术可允许使用者以图表的方式查询、比较以及分析数据,方便数据使用者更直观地获取数据所传达的信息,具有前瞻性,以谷歌的Dremel系统、R等为代表.
大数据技术众多,大数据分析工具更是不胜枚举.本文旨在针对大数据可视化技术,对R语言的原理、特点等进行分析,特别是探索其在审计领域中对数据可视化方面的实际应用价值.
众所周知,伴随着信息化水平的不断提高,大数据时代的不可逆转,审计人员面对着日益庞杂的数据,如何从已获得的原始数据中提炼分析其背后隐藏的信息,获得所需要的审计证据,这成为当今审计工作的热议话题.包括笔者有幸参和的审计署驻济南特派员办事处的审计工作中,在开展审计项目时,审计项目组会成立专门的数据分析组,同时审计人员都首先从数据分析过程中查找问题,并因此作为审计线索或确立审计重点,为后续的审计工作树立了更明确的目标.
可视化技术是大数据应用的重点之一.研究表明,人类从外界获得的信息约有80%以上来自于视觉系统,当大数据以图形的方式直观地呈现在审计人员面前时,无论从审计效率还是审计效果角度来说,二者都得到进一步的提高,可视化审计分析方式能够以其直观的展现方式帮助审计人员快速有效地交互分析大量的数据,所提供的洞察力有助于审计人员更快、更准确地从复杂的被审计数据中发现审计线索.
2 R语言的原理、特点及其优势
2.1 R语言进行数据分析的原理
R（官方*：http：//www.r-project.org）是S语言（S语言是由AT&T?贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言）的一种实现,最初S语言的实现版本主要是S-PLUS,但S-PLUS作为一种商业统计软件,因其昂贵的价格并不被广泛接受.后来由Auckland大学的Robert Gentleman和Ross Ihaka及其他志愿者开发出R语言,作为S语言的另一种实现并免费供数据分析者使用共享.此外,R作为软件包统计软件,目前已包含多达5 000+的包（packages）供使用者选择运行不同功能.同时任何人都可以在R平台开发包,提交给R语言官方,通过测试后便可发布网络供全球的R语言使用者分享.包的功能包罗万象,涵盖数学算法、数据挖掘、生物学、社会学、神经网络等不同领域,可在镜像（CRAN）上根据需要自行下载使用,CRAN除了可以下载R本身软件包以外,也可以下载各种扩展包.
图1描述了数据分析的基本流程以及各个环节所需的基础技术方法,以图示箭头方向,首先通过对原始数据的获取,储存至数据仓库或者数据集市（指规模较小的数据仓库）中,之后利用统计学、查询等分析方法,进行数据挖掘,获取重要信息,展现最终结果,比如可视化技术的应用,以图表或者报表的呈现方式供信息使用者进行分析决策.而数据分析和数据挖掘的最大区别在于：前者所应用的统计学方法清楚,分析目标比较明确,而后者因为其目标、技术、手段等的模糊而增大了处理难度.
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