一、大数据审计的七大流程？

一、采集数据

采集数据是开展大数据审计的基础，巧妇难为无米之炊。但“采集数据”不是采集数据这个阶段的全部工作。

二、还原数据

对于联网采集来说，其数据采集还原转换工作都进行模块化、流程化处理，一般不需要单独进行数据还原工作。

三、分析数据

至此，一份完整的、可读性强的数据就摆在审计人员面前，舞台已经搭好，下面就是数据分析进行表演的时刻。

二、大数据审计就业是天坑吗？

不是呀。

就业前景广阔，就业率高。

大数据与审计专业是目前社会的热门专业，发展前途好，人才需求量大。毕业一般可去：各类大型集团企业，会计师事务所，设计院，政府单位，银行，金融证券公司从事相关的业务工作。也可以选择继续攻读深造，出国留学等多种途径。

三、如何利用大数据开展审计工作？

数据可以反映问题，大数据管理是审计的一个非常有效的工具。首先明确你们企业需要审计的方向：比如量、价格等等，有了方向之后，再有针对性的收集数据、分析数据，你就会看到很多问题。再结合发现的问题，到项目现场实地踏勘，找寻原因。

四、大数据审计方法有哪些？

“大数据”时代的数据挖掘的应用与方法

数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。所以它所得到的信息应具有未知,有效和实用三个特征。因此数据挖掘技术从一开始就是面向应用的，目前数据挖掘技术在企业市场营销中得到了比较普遍的应用。它包括：数据库营销、客户群体划分、背景分析、交叉销售等市场分析行为，以及客户流失性分析、客户信用记分、欺诈发现等。审计部门的数据挖掘以往偏重于对大金额数据的分析，来确实是否存在问题，以及问题在数据中的表现，而随着绩效审计的兴起，审计部门也需要通过数据来对被审计单位的各类行为做出审计评价，这些也都需要数据的支撑。

数据挖掘的方法有很多，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。其中绝大部分都可以用于审计工作中。1. 数据概化。数据库中通常存放着大量的细节数据,

通过数据概化可将大量与任务相关的数据集从较低的概念层抽象到较高的概念层。数据概化可应用于审计数据分析中的描述式挖掘,

审计人员可从不同的粒度和不同的角度描述数据集, 从而了解某类数据的概貌。大量研究证实, 与正常的财务报告相比,

五、大数据与审计和审计学的区别？

大数据和审计学之间存在很大的区别，尽管它们之间有一定的交叉性。下面是它们之间的主要区别：

1. 数据量和规模：大数据是指在一定时间内无法通过传统数据库工具进行捕捉、存储、管理和处理的大量数据集合。而审计学通常关注于较小规模的数据集，如财务报表、合同和凭证等。

2. 数据分析方法：大数据通常需要运用大规模数据分析技术，如机器学习、预测分析和数据挖掘等，来发现数据中的潜在关联、模式和异常。而审计学主要依赖于传统的审计方法，如抽样、检查、分析、询问等来评估财务报表的准确性和完整性。

3. 目的：大数据主要用于决策支持、市场分析、风险评估等，旨在帮助企业或组织更好地理解和应对各种问题。而审计学的主要目的是评估财务报表的真实性、合法性和合规性，确保财务报告的可靠性和公正性。

4. 应用领域：大数据可以应用于各个领域，如金融、医疗、零售、制造业等，以提高效率、降低成本和优化决策。而审计学主要关注于财务报告和内部控制，以评估企业的财务状况和风险。

5. 数据安全和隐私：大数据在处理和分析过程中，需要保护数据安全和个人隐私，遵循相关法律法规和数据保护政策。而审计学在评估财务报告时，可能涉及到个人隐私和敏感信息，需要采取相应的措施来确保审计过程的合法性和合规性。

总之，大数据和审计学在数据规模、数据分析方法、目的、应用领域和数据安全和隐私方面都有很大的区别。尽管如此，它们之间也存在一定的交叉性，如大数据可以为审计学提供更多的分析手段和工具，帮助审计师更好地评估财务报告的质量。

六、大数据与审计专业主要学什么？

大数据与审计专业主要学习：统计学、数学、计算机三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学应用六大拓展性学科。

此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才（有专业知识、有数据思维）。