Python数据分析技术在公车加油审计中的应用

袁立华

[摘要]随着审计的数据量越来越大，传统的审计手段很难满足大数据的审计要求，引入Python可以更好地解决大数据审计中的问题。

[关键词]大数据    审计    公务用车    Python

公务用车使用、管理涉及落实中央八项规定精神、领导干部执行廉政纪律情况，是巡视巡查、内外部审计关注的重点。而公车私用、私车公养又是车辆审计的重中之重。公车加油审计需将审计期间全部车辆的加油、ETC通行记录与派车单、公车使用管理台账等进行比对分析，表单多、数据量大，传统的手工抽样方式难以实现审计全覆盖，存在审计风险。运用Python的数据处理、分析、可视化展示等优势，对公车加油情况进行检查，有助于查实“公油私用”等问题。

一、数据分析思路及方法

总结“公油私用”问题发生的规律及特点，内部审计列出四个关注点：加油时间是否异常，包含是否存在节假日加油、周末加油、非工作时间加油;是否存在一段时间连续加油;车辆百公里油耗是否正常;是否存在未经审批的异地加油。

（一）法定节假日加油

将法定节假日库导入Python，通过关键词“交易时间”，将加油对账单中全部加油时间快速提取并与法定节假日库进行比对，筛选出节假日加油记录并进行可视化展示，见图1。

展示結果表明，2019年国庆节、2020年春节与劳动节均有加油记录。审计人员与派车单、公务用车使用管理台账进行核对，发现上述节假日并无派车记录。

（二）周末加油

通过关键词“交易时间”，将加油对账单中全部加油时间快速提取，利用Python“week_day”函数将交易时间转化为周一到周日格式，并统计周一至周日加油次数，将统计结果进行可视化展示，见图2。

展示结果表明，周六、周日均有加油记录，其中车牌号5751加油次数最多。审计人员将周日加油日期与派车单逐一核对发现，2019年9月22日、2019年10月6日、2019年12月1日、2020年2月2日均无派车记录。

（三）非工作时间加油

通过关键词“交易时间”提取一天不同时间段加油记录，并统计非工作时间加油次数，将统计结果进行可视化展示，见图3。

展示结果表明，4：00—6：00、18：00—20：00、20：00—22：00均有加油记录，与派车单、ETC通行记录逐一核对，发现2019年9月26日、2019年10月15日、2019年10月22日等10个日期的加油记录均与行车记录不符。

（四）连续加油（连续多日、一天多次）

利用Python提取连续N日（N≥2）、一天N次（N≥2）的加油记录，与派车单、公务用车使用管理台账、ETC记录比对，将统计结果进行可视化展示，见图4。

展示结果表明，2019年9月至2020年5月，存在多次连续多日、一天多次加油记录，其中2019年9月29日、2019年10月15日、2019年10月22日等20个日期的加油记录与派车单、公务用车使用管理台账、ETC等记录不符。

（五）百公里油耗

利用Python按月提取加油量和一车一档行驶里程数据，计算百公里油耗，将百公里油耗趋势进行可视化展示，见图5。

展示结果表明，2019年3月至2019年9月，月平均油耗为10.49，2019年10月至2020年5月，月平均油耗大幅增加为17.14，增长率达63.4%，与实际派车情况不符。

（六）异地加油

通过剔除关键字“连云港”提取异地加油记录，并统计异地加油量，将统计结果进行可视化展示，见图6。

展示结果表明，2019年1月至2020年5月，共有异地加油5次，与派车单、ETC通行记录核对，发现“上海31000103”无派车单和高速通行记录。

二、主要成效

一是数据整理快速完整。在公车加油审计中，审计人员需要处理18张IC卡加油对账单，每张表单均包含卡号、持卡人、交易时间、交易类型、金额、数量、单价、余额、地点等要素，数据量大且分散。运用Python处理Excel，通过调用模块，处理这些数据并生成报表。相比Excel，Python能够处理更大的数据集，更容易实现自动化分析，大大提高了数据搜集、整理、处理的效率和质量。

二是数据分析方便快捷。运用Python拥有的numpy、matplotlib、glob、os、pandas、datetime等工具对卡号、交易类型、交易时间、金额、数量、地点等关键词分别进行提取、建模、评估，筛选异常数据方便快捷。

三是结果展示直观明晰。利用Python可视化图形探索分析数据、直观展现分析结果，使审计线索更加清晰明了，促使审计人员能够通过图形精准查看审计发现，审计的便利性和精准性极大提高。

四是具有可继承性与可重复性。利用Python代码分别得到车辆每月百公里油耗、非工作时间加油记录、连续天数加油记录、一天不同时间段加油记录、月度加油金额及数量等数据。公务用车加油的原始数据为“中国石化加油IC卡台账对账单”，其数据格式是不变的。在审计分析完成后，可以将代码进行保存，在下次公务用车加油审计中稍加修改即可直接使用，具有极高的可继承性和可重复性。

（作者单位：中国人民银行连云港市中心支行，邮政编码：222000，电子邮箱：271769150@qq.com）