大数据审计分析是利用大数据技术对财务数据、业务数据等进行深度挖掘和分析，以发现潜在的风险和问题。其核心特征包括：
1. 海量性：大数据审计分析需要处理的数据量巨大，包括各种类型的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
2. 多样性：大数据审计分析涉及的数据类型多样，包括财务数据、业务数据、用户行为数据等。
3. 实时性：大数据审计分析需要实时或近实时地处理数据，以便及时发现和应对风险。
4. 复杂性：大数据审计分析需要处理的数据关系复杂，包括多维度、多层次的关系。
5. 价值导向：大数据审计分析的目的是从海量数据中提取有价值的信息，为企业决策提供支持。
大数据审计分析的技术应用主要包括：
1. 数据采集与整合：通过采集各种来源的原始数据，并进行清洗、转换和整合，为后续的分析工作做好准备。
2. 数据分析与挖掘：运用统计学、机器学习、深度学习等方法，对整合后的数据进行分析和挖掘，发现潜在的风险和问题。
3. 可视化展示：将分析结果以图表、报告等形式直观展示，帮助决策者更好地理解数据和发现问题。
4. 预警与报告：根据分析结果，生成预警信息和定期报告，为企业提供及时的风险提示和决策依据。
5. 安全与隐私保护：在大数据审计分析过程中，需要确保数据的安全和隐私，防止数据泄露和滥用。
6. 人工智能与机器学习：利用人工智能和机器学习技术，提高大数据审计分析的效率和准确性。
7. 云计算与分布式计算：利用云计算和分布式计算技术，实现大数据审计分析的高效运行和扩展。
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