26大数据审计试卷

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任务描述:统计每个卡号超容积加油的次数及超容积加油最大比值。 import as pd df = pd.read_excel("") df[''] = df[''].astype(str) df_groups = df.groupby("") number_list = [ ] count_list = [ ] max_ratio_list = [ ] for key, df_group in df_groups: number_list.append(key) max_ratio = round(df_group[''].max( ),2) max_ratio_list.append(max_ratio) count_num = len(df_group[df_group['']>1]) count_list.append(count_num) pd_data = pd.DataFrame(number_list, columns=['']) pd_data[''] = max_ratio_list pd_data[''] = count_list pd_data=pd_data.sort_values(by=[''], ascending=False) print(pd_data) pd_data.to_excel("", index=False, encoding='utf-8-sig') 根据以上内容将代码编辑完整。

任务描述: 1.根据目标公司当年指标数值与上年指标数值大小关系; 2.确定审计项目在与上年指标数值的变化上属于"低风险"、"中风险"还是"高风险" import as pd df = pd.read_excel("") df_self = df[df[""]=='6XX518'] df_self = df_self[df_self[""].str.contains("2019") | df_self[""].str.contains("2020")] df_self = df_self.sort_values("", ascending=False) df_self = df_self.drop(["", ""], axis=1) df_fin = df_self.T.reset_index( ) df_fin.columns = ['', '', ''] df_fin[''] = (df_fin ['']-df_fin [''])/df_fin[''] df_fin[''] = abs(df_fin ['']) df_fin.loc[df_fin [''].abs( )<=0.1, ""] = "" df_fin.loc[(df_fin [''].abs( )>0.1) & (df_fin [''].abs( )<=0.2), ""] = "" df_fin.loc[df_fin [''].abs( )>0.2, ""] = "" df_fin.to_excel("", index=False, encoding='utf-8-sig') 根据以上内容将代码编辑完整。

任务描述: 通过python 代码，使用数据分析与处理技术结合单价上下限指标进行检查销售订单中的原单价是否符合公司销售政策。 import as pd df = pd.read_excel("") df1 = pd.read_excel("") df1 = df1[['']] df = df.merge(df1, on="", how='left') df[['', ""]] = df[""].str.split('-', expand=True ) df[''] = df[''].astype(float) df[''] = df[''].astype(float) df[''] = df[''].astype(float) df[''] = "" df.loc[(df[''] > df['']) | (df[''] < df['']), ""] = "" df.to_excel("", index=False, encoding='utf-8-sig') 根据以上内容将代码编辑完整。

任务描述: 通过python 代码，使用数据分析与处理技术结合产品原单价指标检查销售订单中的原单价是否符合公司销售政策。 import as pd df = pd.read_excel("") df1 = pd.read_excel("") df1 = df1[['']] df = df.merge(df1, on="", how='left') df[''] = "" df[''] = df[''].astype(float) df.loc[(df['']==1)&((df[''] > 12) | (df[''] < 10)), ""] = "" df.loc[(df['']==2)&((df[''] > 22) | (df[''] < 20)), ""] = "" df.loc[(df['']==3)&((df[''] > 32) | (df[''] < 30)), ""] = "" df.loc[(df['']==4)&((df[''] > 42) | (df[''] < 40)), ""] = "" df.loc[(df['']==5)&((df[''] > 52) | (df[''] < 50)), ""] = "" df.to_excel("", index=False, encoding='utf-8-sig') 根据以上内容将代码编辑完整。

背景资料:某连锁商超公司成立于 2014 年，注册资本 7000 万元，总部位于山东济南，在华北、华东地区拥有 150 余家门店，主营生鲜食品、日用百货零售，年销售额 4.5 亿元，员工 800 人。随着门店规模扩张，传统审计面临“业务数据量大、重复性工作多、审计效率低”等痛点，公司基于新道云平台引入财务机器人 RPA 技术，构建大数据审计升级体系，核心配置如下:1. 大数据审计基础:整合各门店 POS 销售系统、库存管理系统、财务核算系统、费用报销系统数据，采用 Hadoop 分布式存储技术，搭建全渠道业务财务综合数据集;2. RPA 技术应用场景:聚焦费用报销审核、采购付款对账、销售数据复核、应收账款账龄分析四大高频审计场景，部署 RPA 机器人并配置自动化流程脚本;3. 审计流程联动:RPA 机器人与大数据分析工具协同，自动提取业务系统数据、执行标准化核查规则、生成审计工作底稿，异常数据自动标记并推送至审计人员;4. 风险管控强化:通过 RPA 实现费用报销单据与发票信息自动校验、采购订单与付款凭证交叉核对、销售数据与库存流转实时匹配，嵌入异常检测规则识别重复报销、虚假采购等风险。2025 年第四季度审计中，RPA 机器人累计处理费用报销单据3.2 万笔、采购对账记录 1.8 万条，自动识别出重复报销单据 12 笔、采购付款与订单不符业务 8 笔、应收账款逾期未核销客户 23 家，审计效率较传统模式提升 60%，大幅降低人工操作误差。分析要求: (1)结合案例，分析已公司财务机器人 RPA 的核心应用场景与大数据审计需求的适配性，说明 RPA 技术在这些场景中发挥的核心作用; (2)阐述已公司 RPA 审计的完整实施流程，指出流程设计中需重点关注的关键环节; (3)对比传统人工审计，分析 RPA 技术对大数据审计质量与效率的提升价值。

智能内控审查融合的关键技术是( )

客商信用评分的核心依据是( )

聚类分析在审计中的主要应用是( )

舆情分析中，关联规则挖掘的作用是( )

机器学习模型识别舞弊行为的原理是( )

大数据审计分析的基本理论不包含( )

装运规则复核中，需重点核对的关键时点是( )

大数据审计中，数据质量评估的核心指标不包括( )

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