數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)來源多渠道，數(shù)據(jù)格式多樣化，各種數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)不斷應(yīng)用于審計(jì)。本文以常見的房屋出租租金審計(jì)事項(xiàng)為例，介紹如何利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲插件抓取房屋出租類垂直網(wǎng)站某地段房屋出租信息，再進(jìn)行整理分析，得出審計(jì)所需房屋出租價(jià)格等信息。

一、明確審計(jì)需求，搜尋所需數(shù)據(jù)

我們常見的數(shù)據(jù)來源有被審計(jì)單位提供的數(shù)據(jù)、審計(jì)機(jī)關(guān)積累的歷史數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)公開的數(shù)據(jù)。審計(jì)中需要根據(jù)具體項(xiàng)目，并考慮條件及技術(shù)可能性，提出細(xì)化到核心字段的明確需求，為下一步分析數(shù)據(jù)做好鋪墊。就本文而言，要識(shí)別審計(jì)對(duì)象出租房屋租金是否合理，就需要有相對(duì)可比性的價(jià)格做參考。常見思路是與同一地段、同一類型房屋出租價(jià)格進(jìn)行比較。明確了這個(gè)需求之后，開始網(wǎng)絡(luò)搜索，查詢房屋出租行業(yè)排名靠前的幾個(gè)網(wǎng)站，特別是當(dāng)?shù)貙?shí)體門店較多的網(wǎng)站。抓取的數(shù)據(jù)均為寫字樓等辦公用房，根據(jù)地理位置，對(duì)同一樓盤、相近樓分類整理，去掉每一類網(wǎng)站的最高值和最低值，再進(jìn)行簡(jiǎn)單的求平均。也可根據(jù)需要，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更為復(fù)雜的清洗整理，得到更為準(zhǔn)確的參考信息，為下一步延伸審計(jì)鎖定方向。

二、熟練掌握工具軟件，獲取必要數(shù)據(jù)

本文以介紹抓取“房天下”辦公用房出租房信息為例，說明如何取得網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。

第一步：計(jì)算機(jī)軟件工具準(zhǔn)備。本方法需要用到Google Chrome瀏覽器和Web Scraper插件，兩種軟件都是免費(fèi)的，可以在互聯(lián)網(wǎng)下載并安裝。

第二步：確定要抓取的信息。進(jìn)入網(wǎng)“房天下”站首頁，點(diǎn)擊“寫字樓”標(biāo)簽，“房天下”網(wǎng)站列出有100頁近6000條辦公用房出租信息，為提高效率，本例選擇“東湖高新”區(qū)域，數(shù)據(jù)縮減為29頁1713條辦公用房出租信息。實(shí)際應(yīng)用中根據(jù)情況取舍，定位越準(zhǔn)，搜索的結(jié)果可比較性更強(qiáng)，但相應(yīng)的數(shù)據(jù)量少，可信度也會(huì)降低。本案例的抓取網(wǎng)站首頁地址確定為：

https://wuhan.office.fang.com/zu/house-a013126/

根據(jù)審計(jì)需要，抓取的信息包括出租房源標(biāo)題、租金、出租房源地址、出租房源樓盤名稱、房源等級(jí)和裝修標(biāo)準(zhǔn)和物業(yè)費(fèi)等信息。

第三步：分析站點(diǎn)結(jié)構(gòu)。分析該網(wǎng)站網(wǎng)頁層次，頁面分割標(biāo)記等內(nèi)容，確定Web Scraper抓取所需要的參數(shù)。

打開Web Scraper，設(shè)置相關(guān)參數(shù)。本案例的主要參數(shù)設(shè)置如下：

（1）設(shè)計(jì)抓取結(jié)構(gòu)圖（圖1）

圖1

（2）抓取項(xiàng)目名稱及地址

Sitemap name:example_fang(可隨意命名)

StartURL:https://wuhan.office.fang.com/zu/house-a0131 26/?i3[2-29:1]

（3）Jump跳轉(zhuǎn)頁面參數(shù)

Type:Link

Selector:.title a

Multiple:√(打勾)

（4）數(shù)據(jù)抓取頁面主要參數(shù)如圖2示

圖2

第四步：測(cè)試運(yùn)行，抓取數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)不符合要求時(shí)調(diào)整相關(guān)參數(shù)，直至抓取的數(shù)據(jù)符合要求為止，抓取的數(shù)據(jù)另存為csv格式文件，再在Excel中處理。另外抓取腳本也可以導(dǎo)出分享他人使用，參數(shù)無需再次設(shè)置。

第五步：整理分析已保存的Excel數(shù)據(jù)。本案例根據(jù)位置信息，對(duì)抓取數(shù)據(jù)的先進(jìn)行篩選，再進(jìn)行了簡(jiǎn)單地去掉最高值和最低值、求平均操作。本案例抓起的數(shù)據(jù)，還可以根據(jù)出租租房源樓盤名稱、房源等級(jí)和裝修標(biāo)準(zhǔn)等進(jìn)行更為細(xì)致的分析。

三、插件提升了審計(jì)效率，仍需知曉數(shù)據(jù)不足

抓取租房網(wǎng)站的公開數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源廣，數(shù)據(jù)量大，相較傳統(tǒng)到現(xiàn)場(chǎng)到房屋中介走訪調(diào)查和其他租戶交談等方式取得的參考價(jià)格可信度更高，也更為快捷。需要說明的是，互聯(lián)網(wǎng)公開數(shù)據(jù)，一方面透明度相對(duì)較高，另一方面數(shù)據(jù)來源參差不齊，質(zhì)量不高，審計(jì)人員可通過多收集類似網(wǎng)站的數(shù)據(jù)，擴(kuò)大數(shù)據(jù)來源渠道和數(shù)據(jù)量來克服數(shù)據(jù)質(zhì)量不高的問題。

四、方法可拓展，審慎得結(jié)論

本文介紹的方法也較容易拓展其他審計(jì)應(yīng)用。諸如政府購房服務(wù)的價(jià)格，在審計(jì)實(shí)踐中難以判斷高低，通過查詢抓取各地政府類似購買服務(wù)中標(biāo)公告，再進(jìn)行簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)整理，也可以得出非常有價(jià)值參考數(shù)據(jù)。再如在涉及民生的審計(jì)項(xiàng)目中，可以抓取一些網(wǎng)站投訴類信息，從中尋找審計(jì)線索，迅速打開審計(jì)突破口。需要注意的是，網(wǎng)絡(luò)抓取的數(shù)據(jù)具備參考價(jià)值，但要作為審計(jì)發(fā)現(xiàn)問題證據(jù)，需要進(jìn)一步核實(shí)。