內部審計和風險管理相關的資料分析思路

2022-09-16 10:15:02 字數 789 閱讀 4901

c.對於以數值為關鍵字段的問題記錄,可將其「中性化」處理,即估算正常記錄的平均值,然後所有錯誤、缺失記錄全部以該平均值取值,從而儘量減少對資料整體數值的影響;

d.無法通過上述步驟解決的記錄,需要對記錄條數和所涉金額、數值等進行統計,如果所佔比率不大,對最終分析結果影響較小,可以考慮直接刪除。對於需要在分析中排除的例外、冗餘資料,在充分考慮情況下的可以更多地運用技術手段進行篩選和剔除。

2、 資料關聯性、一致性問題——多個不同**資料之間難以匹配、關聯,或者各個資料檔案內部邏輯不一致,或者需要在多個變數之間建立函式關係時,線性或非線性回歸結果不理想等;

a.造成相關性弱或不同**資料邏輯不一致的一種常見原因,是因果鏈上的主因未準確辨識,或者因素未充分分解,需要用「因素分解法」將主因識別出來,然後視情況不同,有時需要再提取過渡資料或通過上述推演分析法建立過渡資料,使得多個不同**資料之間能通過乙個統一的主鍵聯結起來;

b.當回歸分析效果不好時,通常由兩個方法:一是通過分割小區間彙總或按一定規律間隔取數來將資料「粗化」處理,得到更易回歸的資料形態;二是將資料在拐點處分段,分別進行回歸分析,得到乙個分段函式。

3、 抽樣方法設計問題——對於大量、複雜資料進行抽樣分析的時候,受到工作量的限制,難以找到合適的抽樣方法來最大程度降低抽樣風險,最高效率的拿到有質量的樣本;

a.通過傳統的分層抽樣法或非均勻隨機抽樣法(略);

b.通過迭代抽樣法分批抽樣。也即先依據計畫的工作量設定抽樣總量,然後用分層抽樣法抽取第1批極少量樣本,根據結果中不同性質樣本在不同層的分布情況,設計第2批的分層抽樣比例,第2批抽取稍多一點的樣本,以此類推,直到完成事先設定的抽樣總量。

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