孙英敏
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摘要：新时期经济发展下统计分析方法在审计工作中的地位也得到提升，采用科学统计方法能够为审计提供有力的数据参考。文章通过对大数据审计发展进行分析，探讨大数据审计下常见的统计分析方法与应用策略。
关键词：大数据；审计方法；统计分析；审计统计
引言
统计应用作为数学的重要领域,在大多数情况下,数据被收集并且通过一定方法在系统中存储,重要策略被记录,并应用于其他领域。随着数据恢复方法和统计分析方法的逐步集成,大数据的统计数据分析方法在财务管理中变得越来越重要。面对当今全球化的压力和经济市场的激烈竞争,使用财务管理的统计整合是提高有效管理效率,优化资源分配和科学行为的有效步骤。
1大数据审计发展概况探析
审计在我国的社会经济发展过程中发挥着重要的作用，随着我国社会经济的深化改革，审计的重要作用更是凸显。由于经济的不断增长，相关数据也在呈现爆发式增长，要提高审计工作的效率和质量势必要加强大数据的应用，与时俱进进入大数据审计阶段，不断深化大数据审计理论和实践。当前阶段信息科学技术飞速进步，大量的新兴信息技术得以开发和应用，如数据库、信息网络等，且在资源节约型社会背景下，无论是政府还是企业都加强对资源利用率提升的重视程度。大数据时代审计资源、内容及对象都发生了一定的变化，逐渐呈现数字化和信息化，审计的方式也更多从纸质转变为电子数据，审计的效率和质量在不断提升，审计的作用发挥效果越来越好，大数据审计更加趋向智能化，这对社会经济的发展具有良好的促进作用。
2大数据审计下统计分析方法分析
2.1比率分析
企业财务分析环节，使用比率分析这种方法相对复杂。由于此方法的组成部分包括效率比、构成比和相关比等要素，组成结构本身较为复杂，但是，也正因如此，将其应用在企业的财务工作当中具有明显优势。如：应用此方法对财务工作进行分析和统计，可将单位中真实的财务情况展现出来，综合对比各个部门间财务运行状况。由于其具备以上优势，受到财务人员的青睐，从而广泛应用在财务分析工作当中。除此之外，此方法还能基于对基础数据的分析，对企业中财务结构清晰呈现出来。
2.2回归分析
回归分析是一种用于确定两个或多个变量之间的定量关系的统计分析方法。根据相关自变量的数量，回归分析可以分为单一回归变量分析和多元回归分析。根据自变量和因变量之间关系的性质，可以将其分解为线性和非线性回归分析。如果回归分析仅包含一个自变量和因变量，并且两个关系可以通过直线近似，则该回归分析称为单变量线性回归分析。当回归分析涉及两个或多个自变量以及因变量和自变量之间的线性关系时，就可以说是多元线性回归分析。回归允许统计者在统计企业分析中分析每个因素对特定因素的影响，更接近实际预测结果。
2.3指标分析
指标分析具体指的是按照某一时间事件完成进度展开分析，基于此，对预算计划实际实施现状展开分析，合理评价。借助此方法对财务数据展开分析，强化监管，合理展现财务预算在计划制定方面的合理性。与动态化指标相对比，此方法可将单位不同阶段财务指标综合起来，统一对比，如实反映单位某一阶段财务的流向。表面上看，此方法仅为企业致力于掌握自身财务情况使用的必要手段，但实际上，将指标分析应用在财务工作当中，可提高相关人员工作效率，加速企业财务工作的良性发展，保证具体工作质量[1]。此外，应用此方法时，可将差异化指标展开横纵对比，科学寻找企业在财务管理相关工作中存在的弊端，辅助财务部精准查找财务管理风险源头，合理规避，保证财务分析工作顺利进行。
2.4判别分析
判别分析包括将已知研究对象划分为几种类型，并从一批已知样本中获取不同类型的观察结果。基于此，确定判别式来区分未知类型的样本，并对多元统计方法进行分类。基于与聚类分析中的未知分类不同的已知总体分类，判别分析确定属于哪个类别。判别分析方法主要用于检查企业分类。判别分析是一种基于对几个指标的观察来确定关注类别的统计方法形成判别函数。企业统计分析领域的判别分析是对每个企业等级类别进行定量评估的各种因素的组合，还可以评估同一家企业中不同部门的医疗质量水平。因此，该方法应用广泛，有效且解决了许多实际问题。
3大数据审计下统计分析提升策略
3.1深入研究统计分析法，不断提高在财务管理应用中的深度与广度
企业要与时俱进，将大数据理念贯穿于企业发展的始终，确保财务管理人员能够适应大数据环境，能够充分应用统计分析法来开展财务管理工作，找到财务管理与统计分析二者融合的突破点。同时，应深入研究统计分析法，以实现统计分析法的更新、优化和延伸。大数据时代要求财务管理工作朝着精细化方向发展，应采用有效方法实现统计分析法与财务管理工作相关流程的一对一精准配对，做到精准分析、精准评估，为企业管理层作出科学决策提供精准数据。还可以根据企业财务管理工作的发展需求来创新和拓展统计分析法的应用范围，有效提高其在财务管理工作中的深度与广度。
3.2完善统计体系，确保统计数据质量
首先，现代企业的统计分析是一个大型的系统工程。由于企业数据源是多通道数据，因此需要提高企业财务管理人员对统计工作的理解，并指出企业经济活动统计数据。其次，由于统计数据是企业信息的主要来源，因此大部分数据来自统计部门，从而改善了统计数据的收集，汇总和验证系统，并改善了统计的健康状况。监视数据的准确性、系统性、时事性和完整性可确保统计数据始终为企业管理人员提供大量统计信息，以满足企业的信息需求。这不仅是统计工作的生命，也是企业决策的生命。硬件和软件设计加快了统计自动化项目的创建速度，使统计数据处理和分析标准化和现代化，并提高统计数据服务的质量和效率。
3.3运用专业软件进行联想分析
在当前的审计工作对统计分析方法的应用较多，在实际中也运用专业软件进行联想分析，从而达到数据的规范化处理。专业数据处理软件主要是在数据库的范围内对数据进行联想分析，且利用软件的搜索功能来增强处理的高效性和简洁性。同时在利用软件工具进行分析处理的过程中还能通过搜素引擎来寻找审计数据中存在的问题，以及以往漏掉的数据，从而使得数据的联想分析更加的专业化和便捷化，巧妙应对大数据时代审计数据处理的要求。
3.4积极采用智能信息系统，提高统计分析法的应用水平
大数据时代背景下，使得统计分析法在财务管理工作中的高效应用成为了可能，还为统计分析法的有效应用提供了诸多先进的智能应用系统，如云分析、智能数据库、动态智能分析平台，等等，为统计分析法嵌入到财务管理工作中营造了一个良好的环境，深化了统计分析法的实践应用性。企业要想不断提高统计分析法在财务管理工作中的应用水平，就必须强化信息化建设工作，积极引用大数据智能软件系统，实现对财务信息数据的可视化研究和分析。企业应积极探索大数据与统计分析相融合的新型分析方法，为财务管理工作提供多元化的分析功能，帮助财务管理人员能够在原有信息基础上挖掘出新的信息。
结语
综上所述，应用统计分析方法有利于数据的有效分析和处理，提高数据管理的科学性，从而确保审计数据的科学性和合理性。在大数据时代背景下需要与时俱进，强化统计分析方法的应用，以提高统计分析应用效果，保证审计工作的有序进行。
参考文献
[1]杨荔.大数据时代统计分析方法在企业财务管理中的应用创新[J]．现代经济信息，2019,(10):35-36.
[2]刘琳.大数据审计下统计分析方法浅谈[J]．现代经济信息，2018,(17):73.
[3]王人杰.浅析统计分析的方法及其在企业经济管理中的应用[J]．商场现代化，2018,(18):106-107.