大数据审计分析实验报告：实现风险评估与可视化

# 大数据审计分析实验报告
## 实验目的
### 了解大数据审计
#### 理论框架
#### 实际应用
### 掌握Python
#### 基础语法
#### 数据分析库
##### Pandas
##### NumPy
##### Matplotlib
### 完成项目
#### 项目规划
#### 进度管理
### 提交心得
#### 实验反思
#### 学习总结
## 实验内容
### 风险评估
#### 风险识别
#### 风险分析方法
##### 定性分析
##### 定量分析
### 数据可视化
#### 可视化工具
##### Tableau
##### Python库
### 量化风险
#### 风险指标
#### 数据标准化
### 收入实质性
#### 收入确认
#### 实质性测试
## 实验工具
### 计算机
#### 硬件配置
#### 软件环境
### 新道云平台
#### 功能特点
#### 使用指南
## 实验过程
### 聚类分析
#### K-means算法
#### 层次聚类
### 数据预处理
#### 数据清洗
#### 数据转换
##### 格式转换
##### 缺失值处理
### 可视化展现
#### 图表类型选择
##### 条形图
##### 折线图
### 风险评估方法
#### 定量风险评估
#### 定性风险评估
### 销售政策复核
#### 销售数据分析
#### 政策效果评估
## 实验结果
### 识别可比公司
#### 行业对标
#### 财务指标比较
### 展示财务状况
#### 财务报表分析
##### 资产负债表
##### 收益表
### 风险等级判断
#### 风险评分系统
#### 风险等级分类
### 解决销售问题
#### 销售策略调整
#### 市场需求分析