Анализ данных. Как просмотреть 1 000 000 транзакций?

Количество информации постоянно растет. Все больше и больше информации хранится только в электронном виде. Даже компании среднего размера генерируют миллионы операций в месяц.

Провести анализ такого объема информации простым просмотром транзакций или изучением бумажных документов невозможно! Выборка из 100 операций покроет не более 0,01 %, если объем составляет более миллиона. При такой выборке можно с легкостью пропустить важные моменты.

Именно поэтому необходимо овладевать навыком анализа больших объемов данных. При небольшом знании теории и освоения ряда навыков, любой сможет обрабатывать массивы данных начиная от 200 тыс. строк.

Существует много инструментов обработки данных различной стоимости. Самым популярным является Excel. Начиная с версии 2016 в него встроен механизм PowerQuery. С его помощью, мы на практических примерах из внутреннего аудита разберем ключевые этапы анализа данных.

Целевая аудитория:

Аудиторы, аналитики, все те, кому нужно обрабатывать большие объемы данных.​

Формат проведения:

• Во время занятий слушатели будут учится освоению принципов работы с данными на практическом примере
• Особое внимание в ходе тренинга уделяется ответам на вопросы слушателей
• Тренинг сопровождается специально разработанными учебными материалами

Практическое применение:

На занятии слушатели получат практические навыки анализа с помощью Power Query на комплексном практическом примере.

Требования к участию:

Необходимо наличие ноутбука и Excel, версии 2016-2019. Обучение без ноутбука возможно, но будет гораздо менее эффективно.

Ключевые темы тренинга:

Введение

• Что такое данные и специфика данных внутреннего аудита?
• Что такое анализ данных, типичный проект по анализу данных?
• Выбор инструмента для анализа данных
• Чем PowerQueryможет быть полезен внутреннему аудитору?​

Получение и загрузка данных. Проверка полноты и правильности.

Подготовка, очистка, структурирование, преобразование данных:

• Приведение данных в вид, пригодный для анализа;
• Структурирование данных (группировка/ разгруппировка/ транспонирование);
• Объединение и соединение

Анализ данных и подтверждение выбранной гипотезы. Статистический анализ данных.

Представление результата анализа. Оценка полученных результатов.

Практические задания

Заключение. Итоги курса.