大数据审计已经成为目前审计领域研究与应用的热点。《计算机辅助审计原理及应用（第四版）：大数据审计基础》按照从常用电子数据审计方法到大数据审计方法的思路，不仅系统地分析了电子数据审计的理论知识（特别是大数据审计），还重点结合实际案例和具体操作，从审计数据采集、审计数据预处理和审计数据分析等电子数据审计的关键步骤出发，系统地分析了如何开展电子数据审计（特别是大数据审计）。附录中设计了9个实验模块（包括3个大数据审计实验模块），满足了开设实验课程的需要。
《计算机辅助审计原理及应用（第四版）：大数据审计基础》可作为高等院校审计、会计和信息管理等专业的教材，也可作为审计从业人员的专业培训教材和业务学习资料。
审计对象的信息化使得审计信息化成为必然，大数据时代的到来使得电子数据审计的研究与应用成为近年来审计信息化领域的热点问题。伴随着审计信息化的浪潮，作者15年来一直致力于审计信息化方面的科研、教学与社会服务工作。为了适应信息化环境下审计事业的发展，满足高等院校开设数据审计课程以及相关审计人员学习数据审计技术的需要，根据多年来开设这门课程的经验，作者于2008年在清华大学出版社出版了《计算机辅助审计原理及应用》，2012年出版了第二版，2016年出版了第三版，本书现已被国内百余所大学选作教材，已十余次印刷，先后被评为“十二五”江苏省高等学校重点教材、全国电子信息类和财经类优秀教材、“十三五”江苏省高等学校重点教材。书中所总结和提出的审计信息化理论体系被广大同行所采用和推广。应广大教师和读者的要求，结合近三年的教材应用经验和大数据审计的最新进展，作者对第三版的内容做了进一步的修订。相对于第三版，第四版的主要变化表现为： 在理论和实践教学上均加强了大数据审计的内容，每章都增加了大数据审计的相关内容，如大数据审计工具简介、大数据审计数据采集方法、大数据审计数据预处理方法、大数据审计数据分析方法、大数据环境下的联网审计方法、大数据环境下的电子数据审计方法、大数据环境下的信息系统审计方法等，并在第9章系统地分析了大数据审计相关知识； 在实验教学上加强大数据审计实践操作能力，修订和增加了3个实验模块，实验不仅涵盖了原有的基于通用软件Excel、Access、SQL Server，国外审计软件IDEA，国内审计软件AO以及作者根据电子数据审计教学的需要所研发的具有自主知识产权的电子数据审计模拟实验室软件V1.0的数据审计实验，而且还设计了基于数据库工具、R语言和Python语言的大数据审计实验，可供高等院校根据自身所具备的实验条件和教学需要选择开设所需的课程实验。
内容
早在本书的第一版中，作者就把我国开展的计算机辅助审计概括为面向数据的计算机辅助审计，也可以称为电子数据审计。目前，电子数据审计是国内外审计领域关注的重点，2014年12月，国家审计署机构调整，增设了电子数据审计司，这充分说明当前电子数据审计在我国审计工作中的重要性。随着大数据技术与应用的发展，大数据审计成为目前审计领域研究与应用的热点问题。审计署在2013年12月27日召开的全国审计工作会议上指出： 积极跟踪国内外大数据分析技术的新进展、新动态，探索在审计实践中运用大数据技术的途径，为推动大数据背景下的审计信息化建设做好准备。2015年12月8日，中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于实行审计全覆盖的实施意见》指出“创新审计技术方法是实现审计全覆盖的一个重要手段，要求构建大数据审计工作模式，提高审计能力、质量和效率，扩大审计监督的广度和深度”。2017年3月中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于深化国有企业和国有资本审计监督的若干意见》提出“创新审计理念，完善审计监督体制机制，改进审计方式方法”。在中国审计署的倡导下，世界审计组织大数据审计工作组于2016年12月成立，并于2017年4月18日在南京召开第一次会议。国家审计署胡泽君审计长在2018年1月召开的全国审计工作会议上指出“要积极推进大数据审计”。中共中央总书记、国家主席、中央军委主席、中央审计委员会主任习近平2018年5月23日在主持召开的中央审计委员会第一次会议上指出“要坚持科技强审，加强审计信息化建设”。国外实务界也高度关注大数据在审计中的应用，国际内部审计师协会2017年发布了《理解与审计大数据》指南。
本书力求全面反映审计领域国内外的新成果，特别是大数据审计的研究与应用。在内容安排上： 第1~6章内容供读者掌握电子数据审计的基础理论知识，这部分首先分析了国内外审计信息化的研究与应用现状； 随后介绍了开展面向数据的计算机辅助审计（电子数据审计）所需的相关基础知识，分析了国内外常用的审计软件； 在此基础上，结合案例重点分析了面向数据的计算机辅助审计（电子数据审计）的关键步骤： 审计数据采集、审计数据预处理和审计数据分析。第7~9章内容供读者了解审计信息化新的理论知识与应用实践，特别是新的热点问题，如大数据审计等。附录中基于Excel、 Access、SQL Server、IDEA、AO以及电子数据审计模拟实验室软件V1.0，设计了6个基本实验模块，另外，还设计了3个大数据审计的实验模块，满足了不同高等院校在不同环境下都能很好地开设实验课程的需要。
本书每部分内容都从常用审计方法到大数据审计方法进行介绍。本书既保留了前三版的经典内容与理论知识框架，同时又与时俱进，新增加了目前大数据审计的理论知识与应用实践。
特色
作为一本高等院校的教材，仅仅讲解如何应用数据审计技术是不够的，还需要有相应的系统理论知识。本书是在多项国家级和省部级课题研究，多年高等院校教学经验与审计行业实践与实务培训的基础上完成的。本书紧扣当前我国开展的面向数据的计算机辅助审计（电子数据审计）的现状和特点，在介绍了国内外关于审计信息化研究现状的基础上，结合案例，系统地分析了面向数据的计算机辅助审计（电子数据审计）的概念、原理以及技术方法。本书设计了9个实验模块，满足了各种条件下开设课程实验的需要。此外，本书还系统地介绍了持续审计、联网审计和大数据审计等审计前沿理论与应用。因此，本书具有前沿性、系统性、可操作性、理论联系实际等特点。本书可作为高等院校相关专业的学生学习大数据审计的实务教材，也可作为审计人员学习大数据审计的理论教材。
对象
本书可作为高等院校审计、会计、财务、信息管理和计算机等各相关专业的教材，可供本科生、研究生（特别是审计、会计硕士）两个层次的读者使用，也可作为审计从业人员的专业培训教材或业务学习资料，还可作为审计专业人士、审计科技工作者的参考书。
致谢
在本书第一版到第四版的写作过程中，南京审计大学以及国家审计署等审计实务部门的有关领导和专家对本书写作的指导思想和内容框架结构提出了许多中肯的意见。
本书第一版到第四版先后得到了国家自然科学基金项目（项目编号： 71572080、70971068、70701018），教育部人文社会科学研究规划基金项目（项目编号： 14YJAZH006、08JC630045），教育部留学回国人员科研启动基金（项目编号： 教外司留［2012］940号）和中国博士后科学基金（项目编号： 20060390281），江苏省社会科学基金（项目编号： 13GLC016），江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目（项目编号： 2014XXRJ015），江苏省高校“青蓝工程”中青年学术带头人项目（项目编号： 苏教师［2010］27号），江苏省“333高层次人才培养工程”以及江苏高校品牌专业建设工程等项目的资助。
清华大学出版社对本书的出版给予了大力的支持。在此一并表示感谢！
本书的相关教学材料、实验数据和教学软件，可从清华大学出版社网站（www.tup.com.cn）下载。
本书不足之处，恳请读者不吝赐教指正，作者将在第五版中进一步完善。
陈伟2020年3月于南京
陈伟，博士，南京审计大学教授，江苏省高校“青蓝工程”中青年学术带头人，江苏省“六大人才高峰”高层次人才，江苏省“333高层次人才培养工程”中青年科学技术带头人，加拿大多伦多大学Rotman管理学院会计系访问学者；2017年在审计署驻上海特派办挂职计算机审计处副处长1年，参与完成了多个中央企业、金融等方面的审计项目；江苏省审计信息工程重点实验室副主任；中国审计学会审计教育分会理事。
长期从事审计信息化、大数据审计等方向的科研、教学与社会服务工作。近年主持完成国家自然科学基金（3项）、教育部人文社会科学研究项目（2项）、教育部留学回国人员科研启动基金等国家、省部级课题近20项；作者或独立在Kybernetes、《系统工程理论与实践》《审计研究》等杂志上发表论文80余篇、出版著作10余部，多部著作被国内众多高校选作教材。近年来数百次受邀为政府审计机关、大型企事业单位、会计师事务所等讲授审计信息化。
第1章 绪论
1．1 概述
1．1．1 科技强审的重要性
1．1．2 相关术语分析
1．2 国内审计信息化的研究与应用情况
1．2．1 金审工程
1．2．2 联网审计
1．2．3 电子数据审计
1．2．4 大数据审计
1．3 国外审计信息化的研究与应用情况
1．3．1 计算机辅助审计的起源
1．3．2 相关研究与应用情况
1．4 计算机辅助审计技术分析
1．4．1 计算机辅助审计技术的分类
1．4．2 面向系统的计算机辅助审计技术
1．4．3 面向数据的计算机辅助审计技术
1．4．4 计算机辅助审计技术的优缺点分析
1．5 面向数据的计算机辅助审计（电子数据审计）
1．5．1 信息化环境下实施审计项目的主要流程
1．5．2 面向数据的计算机辅助审计（电子数据审计）的原理
1．5．3 开展面向数据的计算机辅助审计（电子数据审计）的步骤
1．6 信息化时代对审计人员的基本素质要求
1．7 本书的内容与结构
1．8 阅读：12个“金”字号电子政务工程简介
思考题
第2章 电子数据审计基础
2．1 概述
2．2 信息技术与组织业务
2．3 SQL语言与电子数据审计
2．3．1 数据定义
2．3．2 数据操纵
2．3．3 数据查询
2．4 常用电子表格软件及数据库与电子数据审计
2．4．1 Excel
2．4．2 Access
2．4．3 SQL Server
2．4．4 Oracle
2．5 大数据审计工具与电子数据审计
2．5．1 R语言
2．5．2 Python语言
2．5．3 Tableau
2．6 数据访问技术与电子数据审计
2．6．1 常见数据访问技术分析
2．6．2 ODBC总体结构及其应用
思考题
第3章 审计软件
3．1 概述
3．2 国内外审计软件概况
3．2．1 国外审计软件概况
3．2．2 国内审计软件概况
3．3 电子数据审计软件的基本功能
3．4 常用审计软件介绍
3．4．1 国内审计软件
3．4．2 国外审计软件
3．5 国内外审计软件功能比较
3．6 国内审计人员开展审计使用的主要软件概况
思考题
第4章 审计数据采集
4．1 概述
4．2 审计数据采集理论分析
4．2．1 审计数据采集的原理
4．2．2 审计数据采集的特点
4．2．3 审计数据采集的主要步骤
4．2．4 审计数据采集的方法
4．3 审计数据采集：以通用软件为例
4．3．1 基于Excel的数据采集
4．3．2 基于Access的数据采集
4．3．3 基于SQL Server的数据采集
4．4 审计数据采集：以审计软件为例
4．4．1 基于AO的数据采集
4．4．2 基于IDEA的数据采集
4．5 审计数据采集：以大数据分析工具为例
4．5．1 基于R语言的数据采集类型简介
4．5．2 基于R语言的内部数据采集
4．5．3 基于R语言网络爬虫技术的网上公开数据采集
4．6 审计数据验证
4．6．1 审计数据验证的重要性
4．6．2 审计数据验证的方法
4．6．3 审计数据采集阶段的审计数据验证
思考题
第5章 审计数据预处理
5．1 概述
5．2 审计数据预处理理论分析
5．2．1 数据质量
5．2．2 单数据源数据质量问题
5．2．3 多数据源集成时数据质量问题
5．2．4 审计数据质量问题实例
5．2．5 审计数据预处理的意义
5．2．6 审计数据预处理的内容
5．3 审计数据预处理应用实例
5．3．1 基于Access
5．3．2 基于SQL Server
5．4 大数据预处理方法简介
5．4．1 不完整数据清理
5．4．2 相似重复记录清理
5．4．3 PDF格式文件转换成文本格式文件
5．5 审计数据预处理阶段的数据验证
5．5．1 审计数据预处理阶段数据验证的重要性
5．5．2 审计数据预处理阶段数据验证的内容和方法
思考题
第6章 审计数据分析
6．1 概述
6．2 审计证据及审计取证
6．2．1 审计证据
6．2．2 电子审计证据
6．2．3 审计取证
6．3 传统审计方法
6．4 信息化环境下常用审计数据分析方法
6．4．1 账表分析
6．4．2 数据查询
6．4．3 审计抽样
6．4．4 统计分析
6．4．5 数值分析
6．4．6 账龄分析
6．5 大数据审计数据分析方法
6．5．1 大数据审计方法分类
6．5．2 大数据智能分析技术
6．5．3 大数据可视化分析技术
6．5．4 大数据多数据源综合分析技术
思考题
第7章 持续审计
7．1 概述
7．2 持续审计的内涵及研究内容分类
7．2．1 持续审计的内涵
7．2．2 持续审计研究内容分类
7．3 持续审计的技术实现方法
7．3．1 嵌入式持续审计
7．3．2 分离式持续审计
7．3．3 两种实现方法的比较
7．3．4 基于DBMS触发器的持续审计模型
7．4 持续审计的相关理论研究
7．5 应用于持续审计的关键技术研究
7．6 持续审计未来的研究方向
思考题
第8章 联网审计
8．1 概述
8．2 联网审计原理
8．3 实施联网审计的优缺点分析
8．3．1 主要优点
8．3．2 主要缺点
8．4 联网审计系统的安全问题分析
8．5 基于成本效益视角的联网审计可行性分析方法
8．5．1 问题的提出
8．5．2 实施联网审计的成本效益分析方法
8．5．3 提高联网审计可行性的建议
8．6 联网审计绩效评价
8．6．1 联网审计绩效评价研究的意义
8．6．2 开展联网审计绩效评价的步骤
8．7 云计算环境下的联网审计实现方法探析
8．7．1 研究云计算环境下联网审计的必要性
8．7．2 云计算环境下的联网审计实现方法
8．7．3 云计算环境下实施联网审计存在的风险
8．7．4 云计算环境下实施联网审计的建议
8．8 大数据环境下的联网审计实现方法
思考题
第9章 大数据审计
9．1 概述
9．2 大数据基本知识
9．2．1 大数据概念的来源
9．2．2 大数据的特点
9．3 国外大数据审计应用情况
9．3．1 实务界应用情况
9．3．2 政府开展大数据审计情况
9．4 大数据环境下的电子数据审计方法
9．4．1 大数据环境下电子数据审计发展机遇和面临的挑战
9．4．2 大数据环境下的电子数据审计方法与现有电子数据审计方法比较
9．4．3 大数据环境下的电子数据审计方法原理
9．4．4 基于大数据多数据源综合分析技术的扶贫审计案例
9．4．5 基于大数据可视化分析技术的扶贫审计案例
9．4．6 大数据环境下基于模糊匹配的电子数据审计方法案例
9．5 大数据环境下的信息系统审计方法
9．5．1 研究大数据环境下信息系统审计的重要性
9．5．2 大数据环境下信息系统审计的主要变化
9．5．3 大数据环境下用户及权限管理审计方法案例
9．5．4 基于大数据技术的业务连续性管理审计方法案例
思考题
附录A 课程实验设计
A．1 实验模块一（基于Excel）
实验一 熟悉Excel
实验二 基于Excel的审计数据采集
实验三 Excel的基本审计数据分析应用
实验四 Excel中“圈释”和“高级筛选”功能的审计数据分析应用
A．2 实验模块二（基于Access）
实验一 熟悉Access
实验二 基于Access的审计数据采集
实验三 基于Access的审计数据预处理
实验四 基于Access的审计数据分析：以某税收征收数据为例
实验五 基于Access的审计数据分析：以某零售企业商品数据为例
实验六 基于Access的审计数据分析：以某失业保险数据为例
A．3 实验模块三（基于SQL Server）
实验一 熟悉SQL Server
实验二 基于SQL Server的审计数据采集
实验三 基于SQL Server的审计数据预处理
实验四 基于SQL Server的审计数据分析：以某税收征收数据为例
实验五 基于SQL Server的审计数据分析：以某零售企业商品数据为例
实验六 基于SQL Server的审计数据分析：以某失业保险数据为例
A．4 实验模块四（基于IDEA 8）
实验一 熟悉IDEA 8
实验二 IDEA审计数据采集
实验三 审计数据分析：数据查询
实验四 审计数据分析：审计抽样
实验五 审计数据分析：统计分析
实验六 审计数据分析：数值分析
实验七 审计数据分析：其他功能
A．5 实验模块五（基于AO 2011）
实验一 熟悉AO 2011
实验二 基于AO的审计数据采集
实验三 基于AO的审计数据分析：以某税收征收数据为例
实验四 基于AO的审计数据分析：以某零售企业商品数据为例
实验五 基于AO的审计数据分析：以某失业保险数据为例
实验六 AO的其他功能练习
A．6 实验模块六（基于电子数据审计模拟实验室软件）
实验一 熟悉电子数据审计模拟实验室软件
实验二 审计数据预处理模拟练习
实验三 审计数据分析：数据查询模拟练习
实验四 审计数据分析：审计抽样模拟练习
实验五 审计数据分析：统计分析模拟练习
实验六 审计数据分析：数值分析模拟练习
实验七 审计数据分析：数据匹配模拟练习
实验八 审计数据分析：相似数据查询模拟练习
A．7 实验模块七（基于大数据多数据源综合分析技术的大数据审计实验）
实验一 基于Access的扶贫大数据审计
实验二 基于SQL Server的扶贫大数据审计
实验三 基于PL/SQL Developer的扶贫大数据审计（选做）
实验四 基于电子数据审计模拟实验室软件的扶贫大数据审计（选做）
A．8 实验模块八（基于R语言的大数据审计实验）
实验一 熟悉R语言
实验二 基于网络爬虫技术网上数据采集（大数据采集）
实验三 PDF格式文件转换成文本格式文件（大数据预处理）
实验四 基于大数据可视化分析技术的大数据审计实验（文本数据分析）
实验五 基于大数据可视化分析技术的大数据审计实验（结构化数据分析）
A．9 实验模块九（基于Python的大数据审计实验）
实验一 熟悉Python
实验二 基于大数据可视化分析技术的大数据审计实验（散点图分析）
实验三 基于大数据可视化分析技术的大数据审计实验（条形图分析）
实验四 基于大数据可视化分析技术的大数据审计实验（折线图分析）
实验五 基于大数据可视化分析技术的大数据审计实验（气泡图分析）
A．10 实验所用数据
A．10．1 某税收征收数据
A．10．2 某失业保险数据
A．10．3 某零售企业商品数据
A．10．4 某数据匹配实验数据
A．10．5 某税收征收数据（数据预处理练习数据）
A．10．6 某扶贫审计示例数据
A．10．7 某扶贫审计公告数据
A．10．8 PDF格式某文件数据
A．10．9 某股票交易数据
附录B 名词术语中英文对照
参考文献
新书资讯
