数据挖掘技术在审计领域的应用已经成为当前审计工作的一个重要趋势，对于提高审计效率和质量有着举足轻重的作用。随着信息技术的发展，审计机关面临着如何处理和分析海量数据的挑战，传统的审计模式已无法满足需求。在此背景下，基于数据挖掘技术的审计方法应运而生，它通过智能化的手段从海量的业务数据中提炼出有用信息，帮助审计人员实现更为精确和高效的审计工作。
数据挖掘技术本质上是从大量有噪声的数据中，利用算法模型发现数据间未知的、潜在的关系和模式的过程。在审计实践中，数据挖掘主要包括统计分析、关联分析和聚类分析三种主要方法。
统计分析方法利用统计学和概率论原理，建立数学模型来验证假设。这种方法在审计数据分析中应用较多，如通过建立模型对审计数据进行分类和比对，帮助审计人员发现疑点和异常。例如，利用统计分析技术对某航空公司业务数据和财务数据进行审计分析时，发现存在数量差额较大的情况，最终查实了该公司机票暗扣的违规行为。
关联分析技术是通过建立数据模型，从数据库中抽取异常或频繁出现的模式，通过分析找到异常关系。在对财务数据进行审计时，关联分析技术能帮助审计人员发现会计科目及数据项之间可能存在的对应关系，从而发现违规的经济活动。例如，在对某海关业务数据进行审计时，利用关联分析技术发现某公司报关货物重量与实际出口重量不符，查出该公司少报多出集装箱，骗取国家退税款项的行为。
聚类分析技术主要用于发现异常点，即通过数据模型对数据库中的数据集合进行比对分析，找出不符合数据常规模型的异常数据。这种方法有助于审计人员发现潜在的风险点和未被注意的异常情况。
数据挖掘在审计中的应用面临一些难点，其中最主要的是审计人员对数据挖掘技术的掌握和理解。数据挖掘依赖于人工操作，并非完全自动化，审计人员需要具备一定的技术知识，才能有效地运用数据挖掘工具。审计人员需要了解并运用统计分析、关联分析和聚类分析等方法，通过建立和应用审计数据模型来实施深层次的大范围的数据发掘和分析。
目前，审计机关正在开发和使用基于数据挖掘的审计技术和审计框架。这些技术和框架的出现，不仅决定了审计的范围和程度，还可能对审计的未来发展产生深远影响。数据挖掘技术的成熟与应用，能够帮助审计人员从“数据坟墓”中转化出有价值的信息，将数据库中的数据转化为审计成果，从而提高审计工作的质量和效率。
通过对数据挖掘在审计中的应用的深入研究，可以发现它对审计工作的革新意义重大。审计人员应当积极学习和掌握相关技术，推动审计工作的创新，实现对大量数据的有效分析和利用，进而提升审计工作的信息化水平和精细化程度。
