参加审计数据分析师培训学习体会

跨过一道小铁门，就来到这方净土：笔直的水泥路向远方延伸，两排高低的法桐，掩映出立体空间效果；三两个背着书包的学生信步前行，偶尔一辆小黄车，造型和色彩牵引着目光去追寻它的背影；午间课后极具人气，大路小径转眼间涌满了人，去食堂、进超市、回宿舍，摩肩接踵，人声鼎沸，喧而不闹。这就是这次**省审计数据分析师培训（试验班）所在地——华中科技大学东校区，38天的学习时光就在这里度过。

学习是轻松而充满悬念

突入大数据时代，很多文章、多种场合都在大肆宣传大数据创造的价值和带来的便利。欣喜之余稍微反思一下，“雾里看花、水中望月”可能是大多数人对大数据的感觉：这么智能、如此神奇，是怎么做到的？尤其是身边没有感觉到什么高科技、新方法，仅仅跨入大数据时代就有了如此多成果？我带着这些疑问和好奇，在幽静的校园里，伴随着专业老师的讲解，用一个多月时间专心探求大数据的前世今生，来一场轻松而有悬念的“溯本”之旅。

学习是解惑且充满斗志

乍看课表：统计学、数据挖掘和Oracle数据库？这些多年之前就存在的技术（课程），能和大数据有啥关系呀？不解之中上了数据挖掘课程：在SPSS中点击两下鼠标，对输入的男女年龄、身高、体重的相关性做出了数学判断，操作过程的输入似懂非懂，结论中的残差、P值不明所以。持续不解中上了统计学课：概率？有印象；随机变量？可能是这样吧；各种分布、密度函数？似乎还有一个很模糊的记忆；假设检验？方差分析？线性回归？……只能用一个词来回应这些问号：知耻后勇！忘记的再捡回来，不会的就认真学会，为了剖析大数据，学习的激情昂扬。

学习是成长并充满希望

随着统计学课程的学习、基础理论的储备，假设检验、方差分析已知其所以然，线性回归、多元分析也有入门级的知然，回头看数据挖掘之始的困惑，不仅发现残差、P值、R2，都已不再是问号，而且有了深一步的实践：使用频繁项集进行数据挖掘，使用决策树、神经网络、支持向量机对不同类型数据进行分类、验证和预测，使用k-均值、k-中心值进行聚类分析，并能在一定程度上对各种模型的功效进行统计学的解读。

学习是开始又充满挑战

经历了初始之惑、理论之学、算法之基、工具之效，回头看数据挖掘的意义：从数据中挖掘知识，或者说是数据中的知识发现，就是在日积月累的各种数据中进行某种“搜寻”：以统计学理论为基础，综合多种信息技术，找出真正感兴趣的模式，形成知识表示。所谓“事有必至，理有固然；物之所存，道则在焉”就是这个道理：原始数据保存了大量的事实，其中蕴藏着“必至”和“固然”，在可以达到的计算能力下，使用多种方法发现这些“必至”和“固然”，就是发现了“知识”！有了“知识”就可以用其去预测将来的结果、对未知对象做出合适的分类，达到以不变应万变的效果。关联信息之间的比对分析，是信息时代数据应用的一条道路，也是数字化审计的一个重要武器；数量大、种类多、更新快的大数据时代，用足够的原始素材，支持世界进入知识发现的“新”阶段，也推动数字化审计开始使用数据挖掘的方法。作为大数据时代的审计人员，需要结合两种方法，取长补短，敢用、活用新的工具，尤为重要的是能够对结果做出合理的解读与判断。这可能映射了大数据时代的部分实质。

夫功之成，非成于成之日，盖必有所由起。以此文纪念此次培训并开启我的审计大数据探索之路。