《大数据审计》聚焦审计实践技能的培养，基于会计师事务所前沿大数据应用实践案例，培养学生的大数据审计思维及全流程应用能力，打造复合型审计人才。《大数据审计》共分为12章，第1章主要介绍大数据审计的概念、应用案例及与传统审计在审计目标、审计程序等方面的差异；第2章主要介绍大数据审计的工具和相关技术，包括金蝶大数据实训平台和可视化分析平台；第3~5章主要介绍审计大数据的采集、处理和挖掘分析；第6~12章引入一个完整的财务报表审计案例，并配备详细的审计资料，让读者沉浸式体验审计工作。《大数据审计》提供丰富的教学资源，包括但不限于教学课件、操作视频、配套审计资料、答案。《大数据审计》适合作为高等院校财务管理、会计学、审计学、工商管理、信息管理与信息系统等相关专业的本科生、研究生教材，也适合作为企业中高层财务管理人员和信息化主管的参考书。

前言 大数据等信息技术在企业业务和财务领域的广泛应用，将审计师带入了一个全新的、充满挑战的数字化环境。在这个环境中，审计师面临的是由信息系统生成、处理、记录和报告的海量数据；这些数据既有结构化的，也有非结构化的。财务造假案发领域增多，具有明显的系统性、规模化特征，财务舞弊与其他违法行为相互交织，形成完全不同于传统形式的舞弊手法，审计师由技术受限导致的审计失败案例也与日俱增。 如果作为审计工作对象的信息和报告是由企业业财大数据构成并以信息系统作为载体，那么审计师在实施审计的过程中将面临来自数字化环境的众多挑战，主要体现在以下方面。 (1) 数据处理和分析的复杂性。在数字化环境下，企业生成和处理的数据量大幅增加，除了传统的结构化数据，还包括大量的非结构化数据，如文本、图片、视频等，增加了数据处理和分析的难度。 (2) 对数字技术相关审计风险的认识。数字技术提升了会计核算、财务报告编制或其他审计工作的效率，也带来了风险，如程序逻辑错误、权限授权不当等；审计师在完成审计工作时，需要充分识别并评估这些风险。对相关风险控制缺乏认识，可能导致审计工作缺乏针对性，审计师难以有效识别财务报表重大错报或经营业务的重大内控缺陷。 (3) 传统的审计线索全面隐蔽化。在数字化环境下，企业的业务和财务信息已经全面数字化并且深度融合，传统的审计线索可能不复存在。在信息加工处理方面，信息系统封装了数据处理的过程，其内部处理逻辑、运算的中间过程，往往对系统的用户而言是独立的，传统的审计线索全面隐蔽化。 (4) 审计技术改进的必要性。面对海量的交易、数据和财务信息，传统的审计技术在抽样针对性和样本...