审计数据分析在识别潜在风险、发现数据异常、精准查找问题等方面发挥不可替代作用。笔者结合多年来审计实践经验，围绕数据分析在审计工作中的应用，总结以下三点简要思考与实操经验。

一、协同增效，为数据分析安装“助力泵”

数据分析需清晰自身能力边界，无法独立解决专业领域问题，需与专业力量协同，这样才能让数据分析如虎添翼，达到事半功倍的效果。在某次全市医保基金审计中，为摸清医保基金底数、助力全市统筹，审计组组建了含医保专家、医院医师等8人的飞行检查组。以上专业人员通过病历判断某医院“血清果糖测定”等项目的违规检查，数据分析人员提供数据采集与技术支撑：从医院HIS系统数据库中定位住院信息表、收费明细表等关键数据表，通过SQL关联患者ID分析数据。日常审计中，数据分析可聚焦收费管理问题，如低流量吸氧超标准收费、全麻手术重复收取“纳石灰”费用，但需以省市医疗服务价格相关政策文件为依据；诊疗合理性等专业问题，必须依赖医疗领域专业人员判断。

二、筑牢根基，为数据分析打通“快车道”

数据标准化是数据分析的核心基础工作，无论目标是了解基本情况还是核查问题，简单的甚至不需要借助数据库技术，用excel筛选功能就能实现标准化，而复杂的可能要用到编程或DeepSeek提高处理的效率。以下是从简单到复杂三个数据标准化处理的例子。

（一） 财政指标数据标准化：依托财政一体化数据中的“ba_bgt_info”表，通过筛选“年度”“指标执行标志”“是否删除”等字段生成指标标准表，需结合《预算管理一体化系统技术标准》明确字段含义和字段取值范围。

（二）不动产登记数据标准化：针对权利人、证件号字段中多姓名、多身份证号的顿号分隔数据，利用VBA编程突破Excel分列函数局限，实现数据结构化处理。

（三）村级债务数据标准化：为分析村委会与脱贫户间的债务关系，通过DeepSeek生成VBA代码，批量处理多村“应付款.xls”文件——新增“村名”列，并合并为含“个人代码、名称、借贷方、村名”的总表。使用deepseek的操作关键在于提出专业需求，无需精通代码，但需具备基础编程知识。

三、突破定式，为数据分析钿定“价值标尺”

过往存在“复杂分析对应重大问题，简单分析对应较小问题”的认知偏差，实践案例表明二者无直接关联。即常规问题有可能进行复杂分析，例如在上级转移支付与指标数据关联分析中，通过一次外连接两次有条件的自连接的复杂关联，仅为核查本级财政是否存在转移支付拨付不及时的常规合规性问题。而揭示重大线索极有可能运用简单分析来完成，例如用国库集中支付数据与市场主体数据关联，发现成立到注销时间短的异常企业利用政策洼地避税、政府“花钱买税收”的重大问题，涉及财政资金损失与税收秩序扰乱。

数据分析的价值在于服务审计实践，需在具体项目中结合专业知识、扎实的标准化处理及对问题本质的洞察，通过持续实践提升数据分析敏锐度。