审计实验中的数据分析是现代审计工作的核心环节，其关键在于通过科学的数据采集、处理和分析，精准发现问题并优化审计效率。以下从数据收集与整理、分析方法选择、问题发现技巧、疑点核实与调查、工具与技术运用五个方面详细阐述。

数据收集与整理

在审计实验中，数据是分析的基石。需要全面采集被审计单位的财务、业务流程、市场等数据，确保数据来源的多样性和全面性。通过数据清洗、转换和集成，将原始数据转化为可分析的形式，为后续工作奠定基础。

分析方法选择

选择合适的数据分析方法至关重要。常见的分析方法包括统计分析、关联分析、趋势分析等。例如，利用统计分析模型评估财务数据的合规性，通过关联分析发现潜在的风险点，或运用趋势分析预测业务发展状况。

问题发现技巧

在数据分析过程中，问题发现是核心目标。审计人员需通过数据异常值识别、风险模型构建等方式，精准定位潜在问题。例如，某制造企业通过供应链交易图谱分析，发现供应商围标串标风险，从而调整审计资源，提高问题发现率。

疑点核实与调查

发现问题后，需对疑点进行深入核实。通过数据交叉验证、现场访谈等方式，确保问题识别的准确性。例如，某银行利用流式计算引擎对交易数据进行实时分析，快速锁定异常交易并开展进一步调查。

工具与技术运用

现代审计实验离不开高效的数据分析工具。例如，AI技术（如DeepSeek）可实现供应商风险智能评估、合同条款自动比对等功能，大幅提升审计效率和精准度。搭建持续监控平台，对业务流程进行实时分析，也是提升审计效能的重要手段。

总结

数据分析是审计实验的核心驱动力，贯穿审计计划、执行和持续监控的全过程。通过科学的数据收集、分析方法选择、问题发现技巧、疑点核实与调查，以及高效工具的运用，审计工作将更加精准、高效，为被审计单位创造更大价值。