审计程序中的数据分析技术有哪些？

审计程序中的数据分析技术包括但不限于以下几种：
1. 抽样分析：通过对数据进行随机抽样，以代表整体数据集，从而评估整体数据的准确性和完整性。
2. 关联分析：通过分析不同数据集之间的关联性，发现数据之间的关联规律和潜在的异常情况。
3. 趋势分析：通过比较不同期间的数据，识别数据变化的趋势，帮助审计人员发现潜在的异常情况。
4. 异常值检测：利用统计方法和模型识别数据中的异常值，帮助审计人员发现潜在的错误或欺诈行为。
5. 预测建模：通过建立模型来预测未来的数据走势，帮助审计人员识别潜在的风险和机会。
6. 文本挖掘：通过对文本数据进行挖掘和分析，发现隐藏在文本数据中的信息和线索，帮助审计人员识别潜在的问题。

以上是一些常见的数据分析技术，在审计程序中可以根据具体情况选择合适的技术来进行数据分析，以提高审计效率和准确性。