数智化审计python

### 数智化审计中的Python实现

#### 使用Python进行数智化审计的优势
Python作为一种高级编程语言，在数据分析、处理大规模数据集方面表现出色。其丰富的库和框架使得编写高效的数据处理脚本变得简单快捷[^2]。

#### 主要使用的Python库
为了实施数智化审计，可以依赖以下几个重要的Python库：

- **Pandas**: 提供高性能的数据结构和数据分析工具，非常适合用于读取、清理和转换财务记录等操作。

- **NumPy**: 支持大型多维数组与矩阵运算的基础科学计算包，对于复杂数值型数据的操作非常有用。

- **Matplotlib/Seaborn**: 数据可视化的利器，能够帮助直观展示审计发现的结果图表。

- **Scikit-Learn**: 集成了多种机器学习算法，可用于建立预测模型识别异常交易模式或其他潜在风险点。

- **SQLAlchemy**: ORM（对象关系映射）工具，方便连接数据库并执行查询语句获取所需信息。

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建到数据库的连接
engine = create_engine('sqlite:///example.db')

# 加载数据表至DataFrame
df_transactions = pd.read_sql_table("transactions", engine)

# 进行简单的统计描述
summary_stats = df_transactions.describe()

# 绘制柱状图显示各月份销售额分布情况
monthly_sales = df_transactions.groupby(df_transactions['date'].dt.to_period('M')).sum()['amount']
plt.bar(monthly_sales.index.astype(str), monthly_sales.values)
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Sales Amount ($)')
plt.title('Monthly Sales Distribution')
plt.show()

此段代码展示了如何利用上述提到的技术栈快速搭建起一个基础版本的数智化审计环境，并完成了一些基本的任务如加载数据、生成统计数据摘要以及绘制销售金额按月汇总图。