数据审计工作在提高数据信息质量方面发挥着关键作用。为了保证数据的正确性、真实性和可靠性，审计工作是必不可少的一步。然而，在实际工作中，对数据审计没有统一的规定和要求。审计方法和内容往往由管理者决定，审计质量难以控制。因此，数据审计工作也应进行标准化审计。为了提高数据信息的质量，我们将总结几种审计方法。

 

(一)关系审计法

 

数据不是独立的，它们之间有许多微妙而不可分割的关系。该方法利用此进行审计，编制相互关系的数据审计模型，通过比较计算关系、逻辑关系、联动关系、因果关系，分析和发现数据中的错误。例如，数据报表中有三个相互计算关系的指标，其中两个应能够计算第三个指标，如果不一致，数据填写错误；或两个正相关指标A、B，当A指数呈上升趋势时，B指数也应呈上升趋势，否则需要验证数据。如果这种审计方法充分利用信息软件的功能，效率会更高，审计数据量大，范围广，审计效果好。

 

(二)极值库审计法

 

建立各种数据历史极值库(至少5年)，利用计算机技术或人工选择技术将数据与极值库进行比较。所有数据都应在极值库的正负范围内。对于超出极值库正负范围的数据，应重点识别和验证。这种方法可以有效识别异常数据和错误数据，提高数据质量。

 

(3)因素分析法

 

选择更重要的综合数据(如A)=B*C*（1-D）在这种情况下，数据A是综合数据)与之前的数据进行比较，数据的差异应该能够通过其他相关数据进行比较（B、C、D）差异相互确认，如果没有，应重点检查数据是否填写正确。

 

(四)外部审计法

 

参照财务审计模式经验，在统计系统中建立“统计审计”、“数据评估师”模式，建立独立的数据审计检查机构，培养“统计审计师”、“数据评估师”人才定期识别统计数据的外部有效性，借助外部专业力量监督，规范统计数据的收集、汇总和填写，不断提高数据工作质量，充分发挥和突出数据工作在企业管理中的重要作用，帮助企业在日益激烈的竞争中做出正确的决策和高效的运作。