基于Power BI和R語言組合應(yīng)用的可視化審計(jì)方法

陳偉 張慧汶 周紅

【摘 要】 目前可視化審計(jì)方法在大數(shù)據(jù)審計(jì)中得到廣泛應(yīng)用。為了更好地方便審計(jì)人員應(yīng)用大數(shù)據(jù)可視化審計(jì)方法，探索簡(jiǎn)單易用的大數(shù)據(jù)可視化審計(jì)工具與方法越來越重要。文章首先分析了大數(shù)據(jù)審計(jì)的重要性以及大數(shù)據(jù)審計(jì)方法與工具的研究和應(yīng)用現(xiàn)狀；其次提出了基于Power BI和R語言組合應(yīng)用的大數(shù)據(jù)可視化審計(jì)方法，并分析了該組合應(yīng)用方法的優(yōu)勢(shì)與原理；最后結(jié)合案例探討了該方法的應(yīng)用。研究表明采用Power BI和R語言組合應(yīng)用的大數(shù)據(jù)可視化審計(jì)方法可以充分發(fā)揮二者的優(yōu)勢(shì)，回避其不足，該研究為今后審計(jì)人員開展大數(shù)據(jù)審計(jì)提供了技術(shù)方法和經(jīng)驗(yàn)參考。

【關(guān)鍵詞】 大數(shù)據(jù)審計(jì)； 數(shù)據(jù)可視化； Power BI； R語言

【中圖分類號(hào)】 F239.1；C931.6? 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A? 【文章編號(hào)】 1004-5937（2023）07-0128-06

一、引言

近年來，大數(shù)據(jù)審計(jì)成為審計(jì)行業(yè)研究與應(yīng)用的熱點(diǎn)，引起國內(nèi)外學(xué)術(shù)界和實(shí)務(wù)界高度重視。中共中央辦公廳、國務(wù)院辦公廳2015年12月印發(fā)的《關(guān)于實(shí)行審計(jì)全覆蓋的實(shí)施意見》，要求構(gòu)建大數(shù)據(jù)審計(jì)工作模式。審計(jì)署辦公廳2019年4月印發(fā)的《2019年度內(nèi)部審計(jì)工作指導(dǎo)意見》，要求“積極創(chuàng)新內(nèi)部審計(jì)方式方法，加強(qiáng)審計(jì)信息化建設(shè)，強(qiáng)化大數(shù)據(jù)審計(jì)思維，增強(qiáng)大數(shù)據(jù)審計(jì)能力，綜合運(yùn)用現(xiàn)場(chǎng)審計(jì)和非現(xiàn)場(chǎng)審計(jì)方式，提升內(nèi)部審計(jì)監(jiān)督效能”。中國注冊(cè)會(huì)計(jì)師協(xié)會(huì)2021年4月發(fā)布的《注冊(cè)會(huì)計(jì)師行業(yè)信息化建設(shè)規(guī)劃（2021—2025年）》，提出“大型會(huì)計(jì)師事務(wù)所要綜合運(yùn)用大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算和區(qū)塊鏈等前沿信息技術(shù)，圍繞數(shù)據(jù)采集、底稿編輯、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、審計(jì)策略、審計(jì)計(jì)劃、審計(jì)抽樣、審計(jì)測(cè)試、審計(jì)報(bào)告復(fù)核等審計(jì)環(huán)節(jié)，打造全流程的智能審計(jì)作業(yè)平臺(tái)及輔助工具，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程審計(jì)、大數(shù)據(jù)審計(jì)和智能審計(jì)”。國務(wù)院辦公廳2021年8月印發(fā)的《關(guān)于進(jìn)一步規(guī)范財(cái)務(wù)審計(jì)秩序 促進(jìn)注冊(cè)會(huì)計(jì)師行業(yè)健康發(fā)展的意見》，提出“加強(qiáng)財(cái)會(huì)監(jiān)督大數(shù)據(jù)分析，對(duì)財(cái)務(wù)造假進(jìn)行精準(zhǔn)打擊”。財(cái)政部2021年12月印發(fā)的《會(huì)計(jì)信息化發(fā)展規(guī)劃（2021—2025年）》指出“鼓勵(lì)會(huì)計(jì)師事務(wù)所積極探索全流程的智能審計(jì)作業(yè)平臺(tái)及輔助工具，逐步實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程審計(jì)、大數(shù)據(jù)審計(jì)和智能審計(jì)”。大數(shù)據(jù)審計(jì)應(yīng)用方面：關(guān)于政府審計(jì)，世界審計(jì)組織（INTOSAI）大數(shù)據(jù)工作組于2016年12月成立；關(guān)于內(nèi)部審計(jì)，國際內(nèi)部審計(jì)師協(xié)會(huì)2017年發(fā)布了《理解與審計(jì)大數(shù)據(jù)》指南[ 1 ]；關(guān)于社會(huì)審計(jì)，美國注冊(cè)會(huì)計(jì)師協(xié)會(huì)（AICPA）高度重視大數(shù)據(jù)審計(jì)，分析了大數(shù)據(jù)環(huán)境對(duì)審計(jì)工作的影響[ 2 ]。大數(shù)據(jù)審計(jì)學(xué)術(shù)研究方面：Gepp等[ 3 ]研究了大數(shù)據(jù)在審計(jì)研究和實(shí)踐中的現(xiàn)狀與未來機(jī)遇；一些文獻(xiàn)分析了大數(shù)據(jù)審計(jì)的現(xiàn)狀與發(fā)展[ 4 ]，大數(shù)據(jù)環(huán)境下電子數(shù)據(jù)審計(jì)的機(jī)遇、挑戰(zhàn)與方法[ 5 ]，研究了基于大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的審計(jì)線索特征挖掘方法[ 6 ]和基于大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的大數(shù)據(jù)審計(jì)案例[ 7 ]等；還有一些文獻(xiàn)針對(duì)信息系統(tǒng)審計(jì)研究了基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用控制風(fēng)險(xiǎn)審計(jì)[ 8 ]和業(yè)務(wù)連續(xù)性管理風(fēng)險(xiǎn)審計(jì)[ 9 ]等問題；章軻等[ 10 ]分析了大數(shù)據(jù)背景下國家審計(jì)的新變化，提出從理論、法規(guī)、管理、技術(shù)和安全等方面進(jìn)行創(chuàng)新的路徑。

綜上所述，隨著大數(shù)據(jù)審計(jì)的廣泛應(yīng)用，大數(shù)據(jù)審計(jì)在審計(jì)工作中越來越重要。其中，大數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)成為目前開展大數(shù)據(jù)審計(jì)的重要技術(shù)。為了更好地開展大數(shù)據(jù)可視化分析，選擇合適的可視化分析軟件工具非常重要。目前，常用的大數(shù)據(jù)可視化分析工具主要包括：（1）商業(yè)化軟件工具，如Power BI、Tableau、SAS等；（2）開源工具，如R語言、Python等。考慮到工具的易用性和功能，本文探索基于Power BI和R語言組合應(yīng)用的大數(shù)據(jù)可視化審計(jì)方法。

二、Power BI在大數(shù)據(jù)審計(jì)應(yīng)用中的可行性分析

Microsoft Power BI是微軟公司（Microsoft）為其Office組件提供的一套商業(yè)智能工具軟件，于2017年正式發(fā)布，其功能是在Excel的基礎(chǔ)上增加了查詢?cè)鰪?qiáng)版（Power Query）、建模增強(qiáng)版（Power Pivot）、視圖增強(qiáng)版（Power View）和地圖增強(qiáng)版（Power Map）。Power BI可以對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并生成可視化的分析結(jié)果。審計(jì)人員不需要強(qiáng)大的信息技術(shù)背景，只需要掌握Excel這樣簡(jiǎn)單的電子表格工具就能容易地進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析。微軟公司提供了完全免費(fèi)的Power BI Desktop版本，這為審計(jì)人員使用該工具開展審計(jì)數(shù)據(jù)可視化分析提供了便利。

根據(jù)大數(shù)據(jù)審計(jì)原理和特點(diǎn)，Power BI應(yīng)用于大數(shù)據(jù)審計(jì)的可行性主要表現(xiàn)如下。

（一）Power BI能方便地實(shí)現(xiàn)審計(jì)數(shù)據(jù)采集

采用Power BI進(jìn)行大數(shù)據(jù)審計(jì)時(shí)，需要把相關(guān)數(shù)據(jù)采集到Power BI中。Power BI的數(shù)據(jù)采集功能很強(qiáng)大，可以采集多種類型的數(shù)據(jù)，如電子表格數(shù)據(jù)（Microsoft Excel等）、數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)（SQL Server、Oracle、My SQL等）、文本文件數(shù)據(jù)（CSV、XML等），以及從Web網(wǎng)頁上抓取數(shù)據(jù)，很好地滿足了開展大數(shù)據(jù)審計(jì)時(shí)數(shù)據(jù)采集的需求。Power BI可以采集的數(shù)據(jù)類型如圖1。

不難發(fā)現(xiàn)，Power BI在數(shù)據(jù)采集方面突出的優(yōu)點(diǎn)是數(shù)據(jù)采集功能強(qiáng)大、操作方便，且在進(jìn)行數(shù)據(jù)采集時(shí)不需要編寫相關(guān)程序代碼。

（二）Power BI能方便地實(shí)現(xiàn)審計(jì)數(shù)據(jù)預(yù)處理

Power BI具有操作簡(jiǎn)單、功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)預(yù)處理功能。審計(jì)人員可以在審計(jì)采集數(shù)據(jù)的過程中根據(jù)需要同時(shí)進(jìn)行審計(jì)數(shù)據(jù)預(yù)處理操作，即選擇“轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)”功能進(jìn)入Power Query編輯器，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的預(yù)處理，如刪除或更改數(shù)據(jù)內(nèi)容、更改數(shù)據(jù)類型、新建字段等；審計(jì)人員也可以在完成審計(jì)數(shù)據(jù)采集（把需要審計(jì)的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Power BI中）之后，再在Power BI中進(jìn)行審計(jì)數(shù)據(jù)預(yù)處理操作。

（三）Power BI能方便地實(shí)現(xiàn)審計(jì)數(shù)據(jù)分析

Power BI具有操作簡(jiǎn)單、功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化分析功能，提供了“可視化”“篩選器”等快捷功能。借助這些快捷功能，審計(jì)人員可以很方便地對(duì)采集來的審計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析。

三、基于Power BI和R語言組合應(yīng)用的大數(shù)據(jù)審計(jì)方法優(yōu)勢(shì)分析

（一）R語言簡(jiǎn)介

R語言是誕生于1980年左右的S語言的一個(gè)分支。新西蘭奧克蘭（Auckland）大學(xué)的Ross Ihaka和Robert Gentleman開發(fā)了R語言，由于Ross Ihaka和Robert Gentleman兩人名字的首字母都是R，因此稱為R語言。相比其他編程語言來說，其操作難度要低很多。作為開源工具，R語言廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)等領(lǐng)域。目前流行的R語言軟件有R、RStudio等。R語言的主要優(yōu)點(diǎn)如下。

1.數(shù)據(jù)采集功能強(qiáng)大

R語言能實(shí)現(xiàn)讀取各種不同類型的被審計(jì)數(shù)據(jù)，例如Microsoft Excel、SPSS、SAS等，以及從網(wǎng)頁上抓取的數(shù)據(jù)，完全能滿足審計(jì)人員開展大數(shù)據(jù)審計(jì)工作的需要。

2.數(shù)據(jù)分析功能強(qiáng)大

R語言包含眾多不同功能的函數(shù)、程序包，可滿足審計(jì)人員的需要；作為免費(fèi)開源工具，用戶還能不斷創(chuàng)建新的包來更新豐富R語言的使用功能；R語言軟件強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化功能可以滿足審計(jì)人員在可視化分析方面的各種需求。以上這些優(yōu)點(diǎn)為審計(jì)人員應(yīng)用R語言提供了方便。

（二）R語言與Power BI組合應(yīng)用的優(yōu)勢(shì)分析

1.增強(qiáng)Power BI的審計(jì)數(shù)據(jù)采集功能

審計(jì)人員在開展大數(shù)據(jù)審計(jì)時(shí)，盡管采用Power BI可以有多種方式直接采集所需要分析的審計(jì)數(shù)據(jù)，在Power BI中還可以通過借助R腳本采集所需要分析的審計(jì)數(shù)據(jù)，從而使Power BI的數(shù)據(jù)采集功能更強(qiáng)大。當(dāng)需要采用R腳本采集數(shù)據(jù)時(shí)，可在Power BI中通過“獲取數(shù)據(jù)”菜單，選擇“其他-R腳本”，在此基礎(chǔ)上，輸入數(shù)據(jù)采集所需要的R腳本，Power BI在運(yùn)行審計(jì)數(shù)據(jù)分析時(shí)就可以自動(dòng)執(zhí)行該腳本完成采集數(shù)據(jù)。因此，R語言與Power BI組合應(yīng)用可以增強(qiáng)Power BI的審計(jì)數(shù)據(jù)采集功能。

2.增強(qiáng)Power BI的審計(jì)數(shù)據(jù)預(yù)處理功能

在Power BI中使用R腳本完成數(shù)據(jù)采集后，審計(jì)人員根據(jù)審計(jì)需要可以在Power BI中編寫R腳本對(duì)已采集到Power BI中的數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換操作，從而完成所需要的審計(jì)數(shù)據(jù)預(yù)處理工作。因此，R語言與Power BI組合應(yīng)用可以增強(qiáng)Power BI的審計(jì)數(shù)據(jù)預(yù)處理功能。

3.增強(qiáng)Power BI的審計(jì)數(shù)據(jù)分析功能

Power BI的數(shù)據(jù)可視化分析功能與R語言相比，操作更簡(jiǎn)便。審計(jì)人員在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析時(shí)，直接將相關(guān)字段添加到相應(yīng)位置就可以得到對(duì)應(yīng)的可視化分析結(jié)果；而審計(jì)人員直接采用R語言進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析時(shí)，則需要編寫相應(yīng)的可視化分析程序代碼。但是，有時(shí)對(duì)于一些復(fù)雜的問題，僅僅使用Power BI難以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化分析。因此，R語言與Power BI組合應(yīng)用可以增強(qiáng)Power BI的審計(jì)數(shù)據(jù)分析功能。

四、基于Power BI和R語言組合應(yīng)用的大數(shù)據(jù)審計(jì)原理

根據(jù)前文分析，如何對(duì)Power BI和R語言進(jìn)行組合使用，發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì)對(duì)審計(jì)人員開展大數(shù)據(jù)審計(jì)非常重要。對(duì)直接采用Power BI就可以完成的審計(jì)數(shù)據(jù)采集、審計(jì)數(shù)據(jù)預(yù)處理和審計(jì)數(shù)據(jù)分析工作，審計(jì)人員可以把需要審計(jì)的數(shù)據(jù)直接采集到Power BI中，然后借助其可視化分析功能直接進(jìn)行分析。對(duì)不能直接采用Power BI完成的審計(jì)數(shù)據(jù)分析工作，審計(jì)人員可以采用Power BI中的R語言接口，擴(kuò)展Power BI的數(shù)據(jù)采集與分析功能，從而增強(qiáng)大數(shù)據(jù)采集與可視化分析能力。一般來說，采用基于Power BI和R語言組合應(yīng)用手段進(jìn)行大數(shù)據(jù)可視化分析的流程為：借助Power BI中的R語言接口，采用R語言編寫數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)可視化分析程序代碼，執(zhí)行所編寫的R語言程序代碼，便可采用Power BI和R語言完成審計(jì)數(shù)據(jù)采集與分析，并將分析結(jié)果通過Power BI的可視化功能轉(zhuǎn)化為便于審計(jì)人員分析觀察的圖形；在這些分析圖形的基礎(chǔ)上，審計(jì)人員利用自己的相關(guān)審計(jì)專業(yè)知識(shí)，通過對(duì)采用Power BI分析的可視化結(jié)果進(jìn)行觀察和進(jìn)一步分析，從總體上系統(tǒng)掌握被審計(jì)大數(shù)據(jù)中存在的規(guī)律和問題，從而發(fā)現(xiàn)可疑的審計(jì)線索。另外，審計(jì)人員還可以根據(jù)需要，通過更改所編寫的R語言數(shù)據(jù)可視化分析程序代碼或直接在Power BI中設(shè)置可視化顯示參數(shù)（如采用篩選器功能），改變輸出的可視化分析結(jié)果，幫助審計(jì)人員從不同的視角分析被審計(jì)大數(shù)據(jù)，從而全面、系統(tǒng)地發(fā)現(xiàn)可疑的審計(jì)線索；審計(jì)人員在基于Power BI和R語言組合應(yīng)用手段進(jìn)行大數(shù)據(jù)可視化分析發(fā)現(xiàn)的審計(jì)線索的基礎(chǔ)上，進(jìn)行延伸取證，最終獲得相關(guān)審計(jì)證據(jù)。

相比直接應(yīng)用R語言進(jìn)行大數(shù)據(jù)可視化分析，采用Power BI及其快捷功能，可以減少R語言的復(fù)雜代碼編寫工作。概括來說，基于Power BI和R語言組合應(yīng)用的大數(shù)據(jù)可視化審計(jì)方法原理如圖2。

五、基于Power BI和R語言組合應(yīng)用的大數(shù)據(jù)可視化審計(jì)方法案例

（一）案例背景簡(jiǎn)介

以某證券公司經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)為例，該公司股票交易數(shù)據(jù)中是否存在內(nèi)幕交易的違規(guī)現(xiàn)象是經(jīng)濟(jì)責(zé)任審計(jì)中的一項(xiàng)重要審計(jì)內(nèi)容。假設(shè)現(xiàn)已獲得的、經(jīng)過脫密處理的相關(guān)股票交易數(shù)據(jù)[ 7 ]示例如圖3。

（二）簡(jiǎn)單問題的可視化分析

根據(jù)審計(jì)經(jīng)驗(yàn)，對(duì)股票交易數(shù)據(jù)中是否存在內(nèi)幕交易的違規(guī)現(xiàn)象，一般具有以下幾個(gè)特征：客戶購買股票的類型比較單一；客戶的某種購買股票獲利大；客戶購入的某種購買股票在短時(shí)間內(nèi)賣出。審計(jì)人員可以根據(jù)以往經(jīng)驗(yàn)，分析該股票交易數(shù)據(jù)中是否存在具有以上特征的數(shù)據(jù)，從而發(fā)現(xiàn)相關(guān)內(nèi)幕交易線索，獲得審計(jì)證據(jù)。對(duì)一些簡(jiǎn)單問題的可視化分析，可以直接采用Power BI應(yīng)用柱狀圖、散點(diǎn)圖、條形圖、折線圖、直方圖等方法進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析，審計(jì)人員不需要編寫任何代碼就可以輕松完成。以條形圖為例，條形圖是數(shù)據(jù)可視化分析中常用的方法之一。

審計(jì)人員通過條形圖，可以把被審計(jì)數(shù)據(jù)表中的列或行數(shù)據(jù)生成條形圖，從而可以直觀地顯示被審計(jì)數(shù)據(jù)中各項(xiàng)目之間的比較情況。條形圖的主要特點(diǎn)是方便審計(jì)人員查看各個(gè)項(xiàng)目數(shù)據(jù)的大小，審計(jì)人員很容易比較各項(xiàng)目數(shù)據(jù)之間的差別。根據(jù)以上分析，在本案例中，為了查找購買股票類型比較單一的客戶，審計(jì)人員可以采用條形圖分析該股票交易數(shù)據(jù)?；谝陨戏治觯苯硬捎肞ower BI進(jìn)行分析的結(jié)果示例如圖4。

圖4中的Y軸表示被審計(jì)股票交易數(shù)據(jù)中客戶所購買的股票類型總數(shù)，X軸表示被審計(jì)股票交易數(shù)據(jù)中的客戶編號(hào)。由圖4可以很容易地看出客戶編號(hào)為C024、C038、C046、C064的條形高度較短，這意味著其代表的客戶購買股票的類型比較單一，符合股票內(nèi)幕交易違規(guī)的特征之一，這類客戶比較可疑，是審計(jì)人員關(guān)注的重點(diǎn)。

（三）復(fù)雜問題的可視化分析

對(duì)較復(fù)雜問題的可視化分析，有時(shí)僅采用Power BI無法實(shí)現(xiàn)，這種情況下，審計(jì)人員可以采用Power BI和R語言組合應(yīng)用，通過R語言編寫相應(yīng)的功能代碼，從而增加Power BI的數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)可視化分析功能。在本例中，通過簡(jiǎn)單的圖形雖然可以幫助審計(jì)人員分析客戶購買股票的類型是否比較單一，但不能整體了解客戶購買股票的獲利情況，僅靠這一個(gè)特征，仍不能很好地發(fā)現(xiàn)審計(jì)線索。為了更精準(zhǔn)地發(fā)現(xiàn)審計(jì)線索，審計(jì)人員可以對(duì)這些數(shù)據(jù)做更多維度的分析。以被審計(jì)股票交易數(shù)據(jù)的氣泡圖分析為例，氣泡圖分析結(jié)果除了可以表示X、Y軸坐標(biāo)之間數(shù)據(jù)的變化關(guān)系之外，還可以通過氣泡圖中氣泡圖的大小直觀地表現(xiàn)出其所代表的數(shù)據(jù)值大小。通過氣泡圖，審計(jì)人員可以整體了解客戶購買股票的獲利情況。因此，審計(jì)人員可以采用氣泡圖分析方法對(duì)股票交易數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。但僅僅采用Power BI不容易實(shí)現(xiàn)氣泡圖分析，R語言可以擴(kuò)展Power BI的可視化分析功能。

綜上分析，審計(jì)人員可以采用Power BI和R語言組合應(yīng)用實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶購買股票及獲利金額大小情況的氣泡圖分析，其結(jié)果如圖5。

在圖5中，X軸表示被分析股票交易數(shù)據(jù)中的客戶編號(hào)字段，Y軸表示被分析股票交易數(shù)據(jù)的客戶所購買股票的代碼字段。

通過圖5的分析結(jié)果，審計(jì)人員可以很容易地發(fā)現(xiàn)購買股票的類型比較單一，同時(shí)客戶購買的股票獲利較大。但大數(shù)據(jù)環(huán)境下，當(dāng)被分析數(shù)據(jù)較多時(shí)，分析結(jié)果可能不清晰。為了更清晰地察看相關(guān)分析結(jié)果數(shù)據(jù)，在圖5分析結(jié)果的基礎(chǔ)上，審計(jì)人員可以采用Power BI的篩選器功能，方便地選擇部分分析結(jié)果做進(jìn)一步詳細(xì)分析。例如，通過采用Power BI的篩選器功能，對(duì)分析結(jié)果僅選擇客戶編號(hào)為C024和C064的客戶，如圖6所示。

由圖6可以更清晰、容易地看出編號(hào)為C024和C064的客戶對(duì)應(yīng)的氣泡數(shù)量較少且氣泡較大，這意味著其代表的客戶購買股票的類型比較單一，且客戶購買的股票獲利金額較大（如標(biāo)的為B1318的股票），符合股票內(nèi)幕交易違規(guī)的兩個(gè)特征，這類客戶更可疑，是審計(jì)人員關(guān)注的重點(diǎn)。

以上應(yīng)用不難發(fā)現(xiàn)：采用Power BI的篩選器功能做進(jìn)一步分析時(shí)，審計(jì)人員可以避免使用R語言編寫復(fù)雜的程序代碼，從而方便了審計(jì)人員的應(yīng)用。

同理，采用Power BI和R語言組合應(yīng)用，審計(jì)人員可以容易地進(jìn)行被審計(jì)股票交易數(shù)據(jù)的熱力圖可視化分析，其結(jié)果如圖7。在以上組合應(yīng)用的基礎(chǔ)上，審計(jì)人員可以采用Power BI的篩選器功能，方便地選擇部分分析結(jié)果做進(jìn)一步詳細(xì)分析。

六、總結(jié)

本文根據(jù)目前國內(nèi)外開展大數(shù)據(jù)審計(jì)的實(shí)際需要，探索了基于Power BI和R語言組合應(yīng)用的大數(shù)據(jù)可視化審計(jì)方法，并結(jié)合案例分析了該方法的應(yīng)用。通過本文的研究，不難發(fā)現(xiàn)：采用Power BI和R語言組合應(yīng)用，可以充分發(fā)揮二者的優(yōu)勢(shì)，規(guī)避其不足。例如，對(duì)簡(jiǎn)單問題的數(shù)據(jù)可視化分析，審計(jì)人員直接采用Power BI完成，無需編寫相關(guān)程序代碼；對(duì)復(fù)雜問題的數(shù)據(jù)可視化分析，可以借助R語言通過編寫簡(jiǎn)單的代碼完成數(shù)據(jù)可視化分析?；赑ower BI和R語言組合應(yīng)用的大數(shù)據(jù)審計(jì)可視化分析方法，審計(jì)人員無需系統(tǒng)地掌握R語言的詳細(xì)功能和復(fù)雜的編程操作，方便了一般審計(jì)人員的使用。

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