在信息技术飞速发展的背景下,我国各行业的信息化水平也在迅速提升,数据海量化的趋势势如破竹,因此审计行业面临前所未有的挑战和机遇。尽管计算机审计已经开始逐步应用于传统的审计过程中,可是面对日益增多的审计数据仍不能避免审计的失败。一是鉴于被审计单位行业跨度大,审计人员拥有的经验和知识无法处理超越知识范围的审计问题,这样就很难将审计程序建立在对行业知识的充分理解上：二是不同行业数据量的不断增长,审计经验往往落后于数据量的增长,这种经验与数据的非同步性,往往隐藏着巨大的风险,增大了审计行业审计失败的可能性；三是数据库系统中原有的分析方法无法处理日益增长的数据,审计分析工具的落后,势必会影响审计行业的发展；四是越来越多的企业注意到人为地修改一些财务比率可以保持财务报表的平衡,可以降低舞弊被发现的可能性,这些操作使审计的作用越来越弱。如何有效的分析被审计单位的海量数据是审计人员面临的一个重大问题,这就需要审计人员充分利用多种技术以便改进审计方法。数据管理市场上新兴的数据仓库及数据挖掘技术为审计人员改进审计方法指明了方向,这两种技术已经服务于金融、保险等多个行业,为不同的信息需求者提供了宝贵的决策支持。但这两种技术在审计行业还只是处于探索阶段,大多数只关注数据仓库或数据挖掘技术其中某一单独技术与审计的结合,因此,充分利用数据仓库和数据挖掘技术的优势,使之更好的辅助计算机审计也就显得尤为重要。本文在研究方法上,以规范研究为主辅以案例支撑。通过介绍数据仓库与数据挖掘技术的理论,详细了解了数据仓库与数据挖掘技术的功能,并利用这两种技术改进传统的计算机审计模型结构的不足,提出了将数据仓库与数据挖掘技术应用到计算机审计模型中的设计思路,构建了一个基于数据仓库与数据挖掘技术的计算机审计模型,然后利用真实的数据对该模型的应用进行了验证。其结构如下：第一部分为绪论部分,该部分主要介绍了该论文的研究背景、国内外研究现状以及研究内容及结构。第二部分,介绍了构建新模型所需要的数据仓库与数据挖掘技术。首先阐述了数据仓库的概念和功能,介绍了数据仓库相对于数据库的优势,从而引出应用数据仓库对提高计算机审计的效率有很大的功效；其次,介绍了数据挖掘技术的概念功能,分析了将数据仓库与数据挖掘技术结合将会给计算机审计带来的优势。第三部分,介绍了新型的计算机审计模型,其中采用数据仓库与数据挖掘技术相结合的方式改进传统的计算机审计模型的不足,并介绍了基于数据仓库与数据挖掘技术的计算机审计模型各功能模块的实现。第四部分,介绍了一个具体案例,通过该案例详细描述了基于数据仓库与数据挖掘技术的计算机审计模型的应用。第五部分是结论部分,对本文的主要内容和观点加以总结,并针对研究中存在的不足提出了计算机审计发展的建议。